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Evan Porteus & 著

圖書標籤:

• 庫存管理
• 隨機過程
• 排隊論
• 運籌學
• 供應鏈管理
• 概率論
• 統計學
• 數學模型
• 優化
• 庫存理論

店鋪： 瀾瑞外文Lanree圖書專營店

齣版社： Stanford Business Books

ISBN：9780804743990

商品編碼：1093305908

包裝：精裝

外文名稱：Foundations of Stochas...

齣版時間：2002-08-09

頁數：319

正文語種：英語

圖書基本信息

Foundations of Stochastic Inventory Theory
作者： Evan Porteus;
ISBN13： 9780804743990
類型： 精裝(精裝書)
語種： 英語（English）
齣版日期： 2002-08-09
齣版社： Stanford Business Books
頁數： 319
重量（剋）： 625
尺寸： 24.3332 x 16.6624 x 2.0828 cm

商品簡介

In 1958, Stanford University Press published Studies in the Mathematical Theory of Inventory and Production (edited by Kenneth J. Arrow, Samuel Karlin, and Herbert Scarf), which became the pioneering road map for the next forty years of research in this area. One of the outgrowths of this research was development of the field of supply-chain management, which deals with the ways organizations can achieve competitive advantage by coordinating the activities involved in creating products--including designing, procuring, transforming, moving, storing, selling, providing after-sales service, and recycling. Following in this tradition, Foundations of Stochastic Inventory Theory has a dual purpose, serving as an advanced textbook designed to prepare doctoral students to do research on the mathematical foundations of inventory theory and as a reference work for those already engaged in such research. The author begins by presenting two basic inventory models: the economic order quantity model, which deals with "cycle stocks," and the newsvendor model, which deals with "safety stocks." He then describes foundational concepts, methods, and tools that prepare the reader to analyze inventory problems in which uncertainty plays a key role. Dynamic optimization is an important part of this preparation, which emphasizes insights gained from studying the role of uncertainty, rather than focusing on the derivation of numerical solutions and algorithms (with the exception of two chapters on computational issues in infinite-horizon models). All fourteen chapters in the book, and four of the five appendixes, conclude with exercises that either solidify or extend the concepts introduced. Some of these exercises have served as Ph.D. qualifying examination questions in the Operations, Information, and Technology area of the Stanford Graduate School of Business.

優化供應鏈決策與現代運營管理：麵嚮復雜係統與動態環境的庫存策略研究 圖書簡介 本書深入探討瞭在當今高度不確定和動態變化的商業環境中，企業如何構建和實施最優化的庫存管理策略。我們摒棄瞭傳統、靜態的庫存模型假設，轉而聚焦於麵嚮復雜係統、隨機需求波動以及供應鏈網絡集成化的現代運營挑戰。全書內容旨在為運營研究人員、供應鏈專業人士以及高級管理層提供一套嚴謹的理論框架和實用的決策工具，以期在成本控製、服務水平保證與資源有效配置之間取得最佳平衡。 第一部分：現代供應鏈環境下的庫存挑戰與理論基礎重塑 本部分首先界定瞭當前全球供應鏈的特性：高波動性（Volatility）、不確定性（Uncertainty）、復雜性（Complexity）和模糊性（Ambiguity）——即“VUCA”環境對傳統庫存理論提齣的根本性挑戰。我們詳細分析瞭為什麼基於簡單的獨立需求、恒定提前期（Lead Time）的經典EOQ（經濟訂貨批量）模型已不足以應對現實挑戰。 1. 需求與提前期的隨機性建模： 詳細介紹瞭高階統計方法在刻畫實際需求分布中的應用，包括混閤分布、間歇性需求（Lumpy Demand）及長尾效應的建模技術。對提前期的變異性如何通過捲積和傳播效應影響係統性能進行瞭深入分析。 2. 庫存係統的分類與性能指標： 建立瞭多層次的庫存係統分類體係，涵蓋單地點、多地點、集中式、分布式庫存結構。重點闡述瞭比傳統“服務水平”更精細的性能指標，如：周期性服務水平、訂單完成率（Fill Rate）、機會成本分析（Lost Sales Costing）以及庫存持有成本的真實核算體係。 3. 庫存策略的演進與關鍵驅動因素： 分析瞭從“推式”（Push）到“拉式”（Pull）係統再到“推拉結閤”（Hybrid）策略的演進路徑。探討瞭信息共享、需求預測準確性、以及供應鏈透明度對庫存策略選擇的決定性影響。 第二部分：麵嚮復雜性的庫存控製策略與優化算法 本部分深入研究瞭在庫存網絡中引入復雜約束和隨機變量後的優化求解技術。重點關注非綫性和動態優化方法的應用。 1. 多品項、多地點庫存優化： 引入瞭聯閤庫存控製的概念，探討瞭如何通過集中信息和分散決策來管理異構産品組閤。我們詳細推導瞭基於均值-方差分析和風險價值（VaR）度量方法的聯閤安全庫存配置模型，並展示瞭如何在網絡節點間進行庫存的有效平衡和轉移（Transshipment）。 2. 提前期管理與供應鏈協同： 考察瞭供應商管理庫存（VMI）和外包生産模式下，庫存與提前期（或生産周期）之間的動態博弈。研究瞭如何通過閤同設計和績效激勵來穩定上遊供應，並利用提前期縮短帶來的成本節約來優化整體安全庫存水平。 3. 動態規劃與自適應庫存策略： 針對需求和成本參數隨時間變化的場景，本章引入瞭馬爾可夫決策過程（MDP）和動態規劃原理。構建瞭庫存狀態依賴的最優補貨策略（Policy Function），尤其關注在係統約束（如倉儲空間限製、資金流動性限製）下的近似動態規劃解法。 4. 係統仿真與性能評估： 鑒於許多復雜的庫存係統難以求得封閉形式解，本部分詳細介紹瞭離散事件仿真（DES）技術在庫存係統建模中的應用。提供瞭建立高保真仿真模型的方法論，並指導讀者如何利用仿真結果來驗證和調整分析模型導齣的庫存參數。 第三部分：信息技術與新興趨勢對庫存決策的影響 本部分探討瞭信息技術革命，特彆是大數據、物聯網（IoT）和人工智能（AI）在庫存管理實踐中的落地應用與前沿趨勢。 1. 預測模型的深度集成： 不再滿足於時間序列分析，本章轉嚮利用機器學習模型（如深度學習和集成學習）來捕捉非綫性需求驅動因素，例如宏觀經濟指標、社交媒體情緒和競爭對手行為對需求的影響，並將其無縫嵌入庫存補貨決策流程中。 2. 實時庫存可見性與敏捷響應： 探討瞭物聯網傳感器和射頻識彆（RFID）技術如何提供接近實時的庫存狀態數據。分析瞭如何利用高頻數據流來實施“事件驅動”的補貨觸發機製，從而將係統響應時間從天級縮短到小時級。 3. 麵嚮需求的庫存策略（Demand-Driven Inventory）： 重點介紹瞭精益庫存管理（Lean Inventory）中的拉動信號機製（如看闆係統）在麵對更高波動性時的適應性改進。分析瞭如何通過解耦點（Decoupling Point）的選擇和緩衝庫存（Buffer Stock）的精細化管理，實現高響應速度與低在製品（WIP）的統一目標。 4. 可持續性與逆嚮物流中的庫存管理： 考慮瞭環境責任和循環經濟對庫存策略的影響。研究瞭廢品迴收、翻新和再製造流程中的庫存需求，以及如何將這些“逆嚮庫存”的流動納入整體供應鏈的優化框架中，以最大化資源利用率和最小化報廢成本。 結論 本書最終強調，成功的庫存管理不再是簡單的數學計算，而是一個需要深厚業務理解、先進分析技術和持續技術整閤的係統工程。通過掌握這些前沿理論和方法，企業能夠構建齣更具韌性（Resilient）和適應性（Adaptive）的運營體係，確保在充滿不確定性的市場中保持競爭優勢。

評分☆☆☆☆☆

初翻這本書時，最讓我感到震撼的是它在理論深度和實踐可操作性之間搭建的完美橋梁。很多庫存管理的專業書籍，要麼過於學術化，讀起來像是啃硬骨頭，要麼就是過於偏嚮商業案例，深度上總讓人覺得意猶未盡。但這本書似乎找到瞭一個黃金分割點。它對於馬爾可夫決策過程（MDP）在庫存控製中的應用，講解得清晰而有條理，即便是初次接觸這類動態規劃概念的讀者，也能通過書中精心設計的例子逐步理解其復雜性。更讓我欣賞的是，它沒有止步於展示理論模型的求解過程，而是花瞭大量篇幅討論模型的局限性、參數估計的難度，以及如何將理論結果轉化為可以在企業ERP係統中運行的具體規則。這種對現實約束的充分考量，使得書中的每一個結論都顯得沉甸甸的，而不是空中樓閣。我尤其喜歡其中關於供應鏈協同效應的部分，它揭示瞭單個節點的最優決策如何可能損害整個係統的效率，這一點對於那些正在構建多級分銷網絡的管理者來說，無疑是醍醐灌頂的寶貴經驗。

評分☆☆☆☆☆

這本書，坦率地說，簡直是為那些在供應鏈和運營管理領域摸爬滾打的人量身定做的聖經。我記得我剛接觸到復雜的庫存模型時，那種麵對滿篇希臘字母和隨機微分方程時的無助感，簡直讓人想把書直接扔到一邊。然而，這本著作的魅力就在於它並非隻是枯燥地堆砌理論，而是用一種極其嚴謹又充滿洞察力的方式，將隨機過程的抽象概念，落地到瞭實際的庫存決策上。它對不同需求模式下的最優補貨策略的探討，簡直細緻入微，無論是看作技術手冊還是學術參考，都顯得恰如其分。特彆是它對那些經典模型的深入剖析，比如 $(s, S)$ 策略在不同成本結構下的錶現，真的讓我對傳統的決定論模型有瞭更深刻的理解，意識到在現實世界的波動麵前，引入隨機性的必要性是多麼迫切。讀完這部分內容，我感覺自己像是從一個隻知道用尺子量東西的人，瞬間升級成瞭一個懂得如何利用概率波動的工程師，那種掌控感是無與倫比的。它不僅告訴你“應該”怎麼做，更解釋瞭“為什麼”必須這麼做，這纔是好書的價值所在。

評分☆☆☆☆☆

總的來說，這本書的價值體現在它提供瞭一種看待庫存問題的“思維範式轉變”。讀完後，你不會僅僅覺得自己學會瞭一堆公式，而是真正理解瞭隨機係統運行的內在邏輯。它的內容結構組織得極為精妙，從最基礎的確定性模型作為鋪墊，過渡到一維的隨機過程，再擴展到多産品、多地點的復雜網絡優化。這種由簡入繁、逐步深化的結構，使得讀者能夠非常自然地跟隨作者的思路進行知識的積纍和拓展。對於那些希望從庫存管理工程師轉型為高級供應鏈策略師的人來說，這本書是不可或缺的基石。它不僅提供瞭解決眼前問題的工具，更重要的是，它培養瞭一種麵對未來未知挑戰時，敢於運用高級數學工具進行量化分析的勇氣和能力，這份收獲遠超書本本身的定價。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格非常獨特，它帶著一種老派數學傢的嚴謹，但又不失對讀者學習進度的關懷。它不像一些當代教材那樣，上來就用最新的、最花哨的數學工具轟炸你，而是遵循著經典數學邏輯的層層遞進。例如，在處理連續時間隨機庫存模型時，作者並沒有急於跳到隨機微積分，而是先用更直觀的泊鬆過程和到達率的概念來建立直覺，然後纔逐步引入更復雜的工具。這種“慢工齣細活”的教學方法，極大地降低瞭學習麯綫的陡峭程度。我個人認為，正是這種對基礎概念的紮實打磨，使得讀者在麵對更前沿的研究文獻時，能夠遊刃有餘地理解其背後的數學內核。書中大量的圖錶和插圖，也起到瞭畫龍點睛的作用，它們不是簡單的裝飾，而是對復雜動態過程的有效視覺輔助，幫助讀者將腦海中模糊的隨機遊走過程具象化，這一點對我的學習效率提升起到瞭關鍵作用。

評分☆☆☆☆☆

不得不提的是，這本書在處理“不確定性”這一點上，展現齣瞭極高的哲學高度和技術精準度。我們知道，庫存管理的核心睏境就是對未來需求的不可預測性。這本書沒有迴避這種不確定性，而是將其視為問題的本質。它對庫存周轉率、服務水平與缺貨成本之間的權衡分析，幾乎達到瞭“微觀”的程度。我記得有一章專門討論瞭“稀疏需求”下的庫存策略，這在小眾産品或新産品推廣階段尤為常見。作者用非常巧妙的概率工具處理瞭那些長時間沒有需求的“零庫存”狀態，並提齣瞭在信息稀疏情況下的魯棒性策略。這種對邊界條件和極端情況的關注，體現瞭作者深厚的學術功底和豐富的行業經驗。它教會我的不僅僅是如何計算一個安全庫存量，更重要的是如何構建一個能夠在信息不完備的現實世界中持續運轉的決策框架。