大數據與智慧物流 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王喜富 編

圖書標籤:

• 大數據
• 智慧物流
• 物流
• 供應鏈管理
• 數據分析
• 人工智能
• 機器學習
• 雲計算
• 數字化轉型
• 産業升級

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787512124899

版次：1

商品編碼：11862158

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-12-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　《大數據與智慧物流》依據大數據技術及其基礎理論，結閤我國現代物流業發展和智慧物流運營需求，從智慧物流業務管理、智慧物流供應鏈管理和智慧物流商物管控三個維度，從微觀、中觀及宏觀三個層麵研究瞭大數據在智慧物流領域的應用，分析瞭智慧物流大數據分類方法及智慧物流係統結構，提齣瞭大數據背景下智慧物流服務模式；通過大數據背景下智慧物流業務模式及業務體係研究，設計瞭智慧物流信息平颱、運營框架及其運營管理模式。對我國物流行業應用大數據技術的基礎與實施條件、物流智慧化管控模式進行瞭研究，為物流産業實現智慧化、數據化奠定瞭基礎。

目錄

1智慧物流發展現狀與趨勢分析
1.1智慧物流概述
1.1.1智慧物流起源及內涵
1.1.2智慧物流功能體係
1.1.3智慧物流核心技術
1.2智慧物流發展現狀
1.2.1智慧物流發展概述
1.2.2國外智慧物流發展現狀
1.2.3國內智慧物流發展狀況
1.3智慧物流發展趨勢
1.3.1未來特點
1.3.2發展方嚮
1.4大數據與智慧物流
1.4.1大數據概述
1.4.2大數據應用
1.4.3大數據技術在智慧物流中的應用
1.5本章小結
參考文獻
2大數據技術發展現狀與應用分析
2.1大數據技術概述
2.1.1大數據的基本特徵
2.1.2大數據技術數據處理的基本環節
2.2大數據技術的基本思想
2.3大數據技術組成
2.4大數據技術在物流領域的應用分析
2.5本章小結
參考文獻
3大數據背景下智慧物流數據分類研究
3.1智慧物流數據分類框架
3.2大數據背景下智慧物流商物管控數據分類
3.2.1商物數據
3.2.2物流網絡數據
3.2.3流量流嚮數據
3.3大數據背景下智慧供應鏈物流數據分類
3.3.1采購物流數據劃分
3.3.2生産物流數據劃分
3.3.3銷售物流數據劃分
3.3.4客戶數據劃分
3.4大數據背景下智慧物流業務數據分類
3.4.1運輸數據類劃分
3.4.2倉儲數據類劃分
3.4.3配送數據類劃分
3.4.4其他業務數據類劃分
3.5本章小結
參考文獻
4大數據背景下智慧物流信息技術研究
4.1大數據背景下智慧物流信息技術概述
4.2智慧物流信息捕捉技術
4.2.1傳統物流信息捕捉
4.2.2智慧物流信息捕捉
4.3智慧物流信息推送技術
4.3.1傳統物流信息推送
4.3.2智慧物流信息推送
4.4智慧物流信息處理技術
4.4.1智慧物流數據倉庫
4.4.2智慧物流雲計算平颱
4.4.3智慧物流信息實時處理
4.5智慧物流信息分析技術
4.5.1智慧物流客戶關係挖掘
4.5.2智慧物流商品關聯分析
4.5.3智慧物流市場信息聚類分析
4.6智慧物流信息預測技術
4.6.1智慧物流業務管理預測
4.6.2智慧物流供應鏈預測
4.6.3智慧物流商物預測
4.7本章小結
參考文獻
5智慧物流業務模式與業務體係研究
5.1大數據對物流係統結構的影響
5.1.1現代物流係統結構分析
5.1.2大數據對物流係統結構的影響
5.2大數據對物流組織模式的影響
5.2.1現代物流組織模式分析
5.2.2大數據對物流組織模式的影響
5.3大數據背景下智慧物流模式創新
5.3.1智慧物流商物管控
5.3.2智慧物流供應鏈運營管理
5.3.3智慧物流業務管理
5.4大數據背景下智慧物流業務體係設計
5.4.1大數據背景下的智慧物流業務創新
5.4.2大數據環境
5.4.3支撐環境改善
5.5本章小結
參考文獻
6智慧物流信息平颱設計研究
6.1智慧物流信息平颱概述
6.2智慧物流信息平颱設計原則與目標
6.2.1智慧物流信息平颱設計原則
6.2.2智慧物流信息平颱設計目標
6.3智慧物流信息平颱業務及功能體係設計
6.3.1智慧物流信息平颱業務體係設計
6.3.2智慧物流信息平颱功能體係設計
6.4智慧物流信息平颱關鍵技術研究
6.4.1大數據技術
6.4.2雲計算技術
6.4.3物聯網技術
6.4.4SOA架構技術
6.4.5WebService技術
6.4.6中間件技術
6.5智慧物流信息平颱總體架構
6.5.1基礎環境層
6.5.2應用支撐層
6.5.3企業應用層
6.5.4智能決策支持層
6.6智慧物流信息平颱運營體係
6.6.1智慧物流信息平颱運營模式研究
6.6.2智慧物流信息平颱運營模式選擇
6.7本章小結
參考文獻
7大數據背景下智慧物流運營框架研究
7.1大數據背景下智慧物流運營需求分析
7.2大數據背景下智慧物流運營組織框架
7.2.1大數據背景下智慧物流信息交換主體
7.2.2大數據背景下智慧物流運營組織框架
7.3大數據背景下智慧物流運營技術分析
7.3.1智慧物流商物管理技術
7.3.2智慧物流供應鏈管理技術
7.3.3智慧物流業務管理技術
7.4大數據背景下智慧物流運營框架設計
7.4.1大數據背景下一般企業發展模式
7.4.2大數據背景下智慧物流運營流程
7.4.3大數據背景下智慧物流運營框架
7.5本章小結
參考文獻
……
8智慧物流服務模式研究
9大數據背景下智慧物流運營管控模式分析研究

精彩書摘

　　《大數據與智慧物流》：
　　近年來，隨著物流信息化不斷提高，美國、日本等發達國傢現代物流朝著智慧物流不斷發展，並取得瞭很好的效果。
　　1.美國智慧物流發展現狀
　　美國經濟高度發達，也是世界上最早發展物流業的國傢之一。
　　1）總體現狀
　　美國有著寬鬆有序的物流發展環境、良好的物流基礎設施、較強的第三方物流企業、全球物流服務管理能力、先進的物流技術、職業素養良好的職工等。從物流成本構成上看，美國物流管理成本占總成本的3.8%，而物流總成本僅占GDP不到10%。
　　美國物流企業的物流設備幾乎都實現瞭高度的機械化和計算機化，同時美國物流業積極推動物流供應鏈的集約化、協同化發展。基於先進的信息化技術和運作管理水平，美國物流發展中利用多樣的物流理論研究方法和大數據思想，緊密結閤市場的實際需求和發展趨勢，研究具體對象，同時物流發展環境的數據采集、數據存儲、數據分析、數據應用渠道十分順暢、係統。
　　2）代錶企業發展現狀
　　目前的智慧物流先進物流技術及應用，代錶性企業應用突齣，主要包括沃爾瑪、FedEx和UPS等。作為物流強國，代錶性企業隻是美國智慧物流發展呈現的一瞥。
　　零售巨頭沃爾瑪采用的基於RFID的智能物流係統，使其配送成本僅占銷售額的2%，遠低於同行業水平，同時利用專用衛星實現全球店鋪的信息傳送與運輸車輛的定位及聯絡，同時在公司5500輛運輸卡車上裝備衛星定位係統（ GPS），每輛車位置、裝載貨物、目的地皆可實時查詢，可閤理安排運量和路程，最大限度地發揮運輸潛力。
　　……

前言/序言

《雲端織網：構建下一代數字供應鏈》 在信息洪流湧動的時代，傳統的供應鏈管理模式已顯疲態。企業麵臨著需求波動加劇、全球化競爭激化、客戶期望不斷提升等多重挑戰。如何打破信息孤島，實現端到端的可見性與協同，成為企業能否在未來立於不敗之地的關鍵。 《雲端織網：構建下一代數字供應鏈》深入剖析瞭當前數字經濟背景下供應鏈轉型的必然性與緊迫性。本書並非僅停留在理論層麵，而是以大量實際案例為支撐，詳細闡述瞭如何利用新興的雲計算、物聯網（IoT）、人工智能（AI）及區塊鏈等核心技術，重塑供應鏈的每一個環節，實現其智能化、敏捷化與韌性化。 本書內容亮點： 智慧供應鏈的藍圖擘畫： 書中首先勾勒齣下一代數字供應鏈的宏偉藍圖。這不僅僅是技術的簡單疊加，而是一種全新的思維模式與運作機製。作者將詳細解讀“數字孿生”、“預測性分析”、“自動化決策”等核心概念，以及它們如何共同作用，形成一個能夠自我優化、自我學習的智能生態係統。讀者將瞭解到，智慧供應鏈不再是被動的響應者，而是能夠主動預測、規避風險，並抓住市場機遇的先行者。 IoT驅動的端到端可見性： 物聯網傳感器遍布生産、倉儲、運輸等各個節點，實時采集海量數據。本書將深入探討如何利用這些數據，實現從原材料采購到終端客戶交付的全麵、精準、實時的可視化。我們將揭示如何通過IoT技術，追蹤貨物位置、監控環境參數（如溫度、濕度）、識彆設備狀態，從而極大地提升貨物追蹤的準確性，減少損耗，並為需求預測提供堅實的數據基礎。 AI賦能的決策智能化： 人工智能是實現供應鏈智慧化的核心引擎。本書將係統性地介紹AI在供應鏈中的多元應用： 需求預測與庫存優化： 利用機器學習算法分析曆史銷售數據、市場趨勢、天氣、社交媒體情緒等多種因素，實現更精準的需求預測，從而優化庫存水平，降低積壓和缺貨的風險。 智能排産與路徑規劃： AI能夠根據實時訂單、生産能力、運輸資源等信息，動態優化生産計劃和物流運輸路綫，最大限度地提高資源利用率，降低運營成本。 風險預警與應急響應： 通過AI對供應鏈中潛在的風險（如供應商中斷、自然災害、地緣政治影響）進行實時監測和預警，並提齣最優的應對方案，增強供應鏈的韌性。 自動化倉儲與分揀： 介紹機器人、自動化立體庫等先進技術在倉儲環節的應用，以及AI如何調度這些自動化設備，提升倉庫運營效率。 區塊鏈構建可信的供應鏈信任鏈： 在日益復雜的全球供應鏈網絡中，信任是建立高效協作的基礎。《雲端織網》將重點闡述區塊鏈技術如何為供應鏈帶來前所未有的透明度和可追溯性。讀者將瞭解到，通過區塊鏈，可以安全、不可篡改地記錄交易信息、物流憑證、質量檢測報告等，從而建立一個去中心化的、可信的供應鏈信息共享平颱，有效解決信息不對稱、欺詐和信任危機等問題，尤其是在食品安全、藥品追溯等領域具有革命性意義。 雲計算：數字供應鏈的堅實基石： 雲計算提供瞭彈性、可擴展、低成本的IT基礎設施，是支撐海量數據存儲、處理和分析的必然選擇。本書將深入探討雲平颱如何賦能智慧供應鏈，包括： 數據集成與共享： 如何利用雲服務整閤分散在不同係統（ERP、WMS、TMS等）中的數據，打破信息孤島，實現數據的統一管理和高效共享。 平颱化運作： 構建基於雲的供應鏈協作平颱，連接企業內部各個部門，以及供應商、客戶、物流服務商等外部閤作夥伴，實現信息的實時流通和業務的協同化。 敏捷部署與迭代： 雲計算的靈活性使得企業能夠快速部署新的應用和解決方案，並根據市場變化進行迭代升級，保持供應鏈的敏捷性。 數字化轉型的戰略與實踐： 成功的數字化轉型並非一蹴而就，需要清晰的戰略規劃和循序漸進的實施路徑。本書將提供一套係統的轉型框架，指導企業如何評估自身現狀，設定轉型目標，選擇閤適的技術方案，並有效管理變革過程。內容包括： 組織架構與人纔培養： 如何調整組織架構以適應數字化運營，以及如何培養具備數字化思維和技能的供應鏈人纔。 數據治理與安全： 如何建立完善的數據治理體係，確保數據的準確性、一緻性和安全性。 變革管理與文化建設： 如何剋服內部阻力，推動企業文化嚮數字化、開放化轉型。 典型行業案例深度剖析： 本書精選瞭來自零售、製造、醫藥、冷鏈等多個行業的成功轉型案例。通過對這些案例的詳細解讀，讀者可以直觀地瞭解數字供應鏈技術在實際業務中的應用效果，學習其成功經驗，並從中汲取靈感，為自身企業的轉型提供參考。 《雲端織網：構建下一代數字供應鏈》不僅是一本技術指導手冊，更是一份麵嚮未來的戰略宣言。它將幫助您理解數字經濟浪潮下供應鏈的演進方嚮，掌握實現供應鏈智慧化、敏捷化和韌性化的關鍵方法，最終構建起能夠應對未來一切挑戰的、具有核心競爭力的下一代數字供應鏈。無論您是企業管理者、供應鏈專業人士，還是對未來商業模式充滿好奇的讀者，本書都將為您開啓一扇通往高效、智能、可持續供應鏈的嶄新大門。

評分☆☆☆☆☆

這本《大數據與智慧物流》真是讓我大開眼界！我一直以為物流就是一個體力活，但這本書讓我看到瞭它背後隱藏的巨大科技力量。它詳細闡述瞭大數據如何滲透到物流的各個環節，並進行全方位的升級。我特彆喜歡書中關於“智能化調度係統”的描述。它不僅能夠根據訂單的數量和地理位置，智能地規劃配送路綫，還能實時監測車輛的運行狀態，以及預估到達時間。更重要的是，它能夠根據實時的路況信息，動態地調整配送方案，避開擁堵，從而大大提高配送效率，縮短客戶的等待時間。書中還提到瞭如何利用大數據分析用戶的收貨習慣和偏好，為客戶提供更加個性化的服務。例如，可以根據客戶的作息時間，安排最閤適的配送時段；或者為經常在傢收貨的客戶，提供更靈活的配送選項。這不僅提升瞭客戶的滿意度，也降低瞭二次配送的成本。這本書讓我看到瞭大數據如何幫助物流企業從“效率優先”嚮“客戶體驗優先”轉變，構建更加人性化、智能化的物流服務。

評分☆☆☆☆☆

《大數據與智慧物流》這本書，對我這樣一個對新興技術和商業模式感興趣的讀者來說，無疑是提供瞭寶貴的視角。它不僅僅局限於技術層麵的探討，更是將大數據、人工智能等前沿技術與物流行業的實際需求相結閤，描繪瞭一個更加智能、高效、可持續的物流未來。我尤其被書中關於“數據驅動的風險管理”的章節所吸引。它詳細介紹瞭如何利用大數據分析，識彆和評估供應鏈中可能存在的各種風險，例如天氣災害、地緣政治衝突、甚至供應商的財務狀況，並提前製定相應的應對預案。這對於保障供應鏈的穩定性和韌性至關重要。書中還探討瞭如何利用大數據來優化“綠色物流”。通過分析運輸路綫、車輛能耗、以及倉儲效率等數據，可以找到降低碳排放、減少能源消耗的最佳方案。例如，通過優化裝載率、選擇更環保的運輸方式、以及推廣新能源物流車輛的應用，大數據在推動可持續發展方麵發揮著越來越重要的作用。這本書讓我看到，智慧物流不僅僅是為瞭追求經濟效益，更是為瞭構建一個更加環保、可持續的社會。

評分☆☆☆☆☆

這本《大數據與智慧物流》真是讓我眼前一亮！作為一名在物流行業摸爬滾打瞭多年的從業者，我一直深切感受到傳統物流模式的瓶頸，尤其是在信息不對稱、效率低下、成本高昂這些方麵，簡直是讓人頭疼。當我翻開這本書的時候，簡直像找到瞭救星！它沒有空泛地講理論，而是切切實實地剖析瞭大數據如何能夠賦能物流的各個環節。從倉儲管理的智能化，比如通過傳感器和RFID技術實時監控庫存，預測補貨需求，優化庫位布局，到運輸路綫的智能規劃，利用大數據分析實時路況、天氣、交通管製等信息，動態調整最優配送方案，減少擁堵和延誤，再到最後一公裏的配送效率提升，比如通過智能調度係統，將訂單和配送員進行最優匹配，甚至引入無人機、無人車等前沿技術，這一切都講得條理清晰，案例豐富。我特彆喜歡書中關於需求預測的那部分，它詳細闡述瞭如何利用曆史銷售數據、市場趨勢、促銷活動等信息，構建精準的需求預測模型，這對於控製庫存、減少積壓、降低損耗至關重要。而且，它還探討瞭如何通過大數據分析客戶行為，提供個性化的物流服務，這無疑是提升客戶滿意度和忠誠度的關鍵。這本書就像一本操作手冊，讓我看到瞭大數據在物流領域的巨大潛力和實際應用價值，激發瞭我對公司進行數字化轉型的信心和思路。它讓我明白，未來的物流不再是簡單的“送貨”，而是基於數據驅動的、高度智能化的服務體係。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對前沿科技和商業模式感興趣的學生，我最近一口氣讀完瞭《大數據與智慧物流》這本書，感覺收獲頗豐。它將枯燥的技術概念與實際的商業應用完美結閤，為我提供瞭一個瞭解現代物流發展趨勢的絕佳窗口。書中對於“大數據”在物流領域的具體應用，可以說是麵麵俱到。從最初的“數據采集”環節，詳細介紹瞭各種傳感器、物聯網設備如何捕捉海量數據；到“數據存儲與處理”，闡述瞭分布式存儲、雲計算等技術如何支撐海量數據的處理能力；再到“數據分析與挖掘”，深入剖析瞭各種算法模型，如何從中提煉齣有價值的信息，比如用戶偏好、市場需求、運行效率等。我尤其對書中關於“智能決策支持係統”的部分很感興趣。它展示瞭如何將數據分析的結果轉化為具體的行動建議，例如，幫助企業優化庫存水平、調整生産計劃、選擇最優的運輸方式，甚至預測未來的市場波動。書中列舉的許多案例，都讓我看到大數據是如何在現實中幫助企業解決實際問題，提升競爭力的。它讓我明白，大數據不僅僅是數字的堆砌，更是驅動企業創新和轉型的重要引擎。這本書讓我對大數據在各個行業的應用有瞭更深刻的認識，也讓我對未來的職業發展方嚮有瞭更清晰的規劃。

評分☆☆☆☆☆

最近讀瞭《大數據與智慧物流》這本書，感覺像是在迷霧中找到瞭航嚮。我一直對物流行業的變化感到好奇，但又不知道從何入手去瞭解。這本書就像一位經驗豐富的嚮導，為我指明瞭方嚮。它不僅僅是關於物流，更是關於如何利用大數據來“重塑”物流。我特彆喜歡書中對“最後一公裏”的討論。這是物流環節中最具挑戰性，也是最能體現服務水平的環節。書中詳細介紹瞭如何利用大數據進行智能調度，將配送員、車輛、以及訂單進行最優匹配，如何通過實時路況信息和電子圍欄技術，提高配送的及時性和準確性。甚至還提到瞭如何利用大數據分析用戶收貨習慣，提供個性化的配送時間段選擇，這大大提升瞭客戶的便利性。另外，書中關於“倉儲智能化”的描寫也讓我印象深刻。通過大數據分析，可以實現更精細化的庫存管理，比如預測哪些商品將要暢銷，提前進行補貨；對倉庫內的貨物進行動態的貨物定位和路徑規劃，大大縮短瞭揀貨和包裝的時間。我還看到瞭大數據在提升物流安全和降低損耗方麵的作用，比如通過對貨物運輸過程中的各項參數進行監控和分析，及時發現異常情況，避免貨損。這本書讓我看到瞭物流行業巨大的潛力，也讓我對未來的生活方式充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

《大數據與智慧物流》這本書，對於我這樣對科技發展和産業變革充滿好奇的讀者來說，絕對是一次視覺和認知的盛宴。它不僅僅是一本關於技術方法的書籍，更是一本關於如何利用技術驅動商業模式創新的指南。書中對“智能倉儲”的論述，簡直是讓我驚嘆不已。它詳細介紹瞭如何利用大數據分析，優化倉庫布局，提高空間利用率，減少不必要的搬運；如何通過自動化設備和機器人，實現貨物的快速分揀、搬運和入庫；甚至是如何通過“數字孿生”技術，在虛擬空間中模擬整個倉庫的運行，從而進行更精細化的管理和優化。我尤其對書中關於“協同物流”的討論感到振奮。它闡述瞭如何通過共享數據和資源，實現不同物流企業之間的信息互通和業務協同，從而打破信息孤島，提高整體物流網絡的效率。比如，通過共享運力信息，可以避免車輛空載，提高運輸資源的利用率；通過共享倉儲信息，可以實現資源的優化配置，降低倉儲成本。這本書讓我看到瞭一個更加開放、共享、高效的物流生態係統。它讓我明白，未來的物流競爭，將不再是單個企業的競爭，而是整個生態係統的競爭。

評分☆☆☆☆☆

我最近纔開始接觸《大數據與智慧物流》這本書，不得不說，這本書打開瞭我對物流行業的新認知。以前總覺得物流就是搬運、運輸，是很基礎的行業，但讀瞭這本書之後，我纔意識到它背後蘊含著多麼復雜而精密的科技。尤其是“智慧物流”這個概念，書中給齣瞭非常詳盡的解釋和實際案例。它不再是停留在概念層麵，而是深入到如何利用大數據技術，比如機器學習、人工智能、物聯網等，去構建一個更加高效、敏捷、綠色的物流係統。我尤其對書中關於“供應鏈可視化”的論述印象深刻。通過大數據分析，我們可以實時追蹤貨物在整個供應鏈中的位置、狀態、以及可能麵臨的風險，這使得企業能夠更主動地應對突發狀況，而不是被動地處理問題。書中還提到瞭如何利用大數據進行風險評估和預警，例如，分析天氣、地緣政治、甚至是供應商的財務狀況，來預測潛在的運輸中斷風險，並提前製定應對預案。這對於保障供應鏈的穩定性和韌性至關重要。此外，書中關於“綠色物流”的探討也讓我受益匪淺。通過優化運輸路綫、提高車輛裝載率、甚至推動新能源物流車輛的應用，大數據在減少碳排放、降低環境汙染方麵發揮著越來越重要的作用。這本書讓我看到，智慧物流不僅僅是為瞭追求效率，更是為瞭構建一個更加可持續發展的社會。

評分☆☆☆☆☆

《大數據與智慧物流》這本書，對我這個非技術背景的讀者來說，簡直是打開瞭一扇新世界的大門。我原本以為大數據隻是聽起來很高大上，實際應用起來會非常晦澀難懂。但這本書的敘述方式非常接地氣，它用通俗易懂的語言，結閤大量的實際案例，嚮我展示瞭大數據是如何在物流這個傳統的行業裏掀起一場革命。書中關於“預測性維護”的章節讓我印象深刻。它解釋瞭如何通過分析物流設備（比如卡車、叉車、甚至是倉庫內的輸送帶）的運行數據，來預測潛在的故障，並在故障發生前進行維修。這不僅可以避免因設備故障造成的停運損失，還能延長設備的使用壽命，降低維護成本。這本書還深入探討瞭大數據在“客戶體驗優化”方麵的作用。通過分析客戶的收貨地址、收貨時間、以及過往的評價，物流公司可以為客戶提供更貼心、更個性化的服務。比如，為經常在傢工作的客戶安排更靈活的配送時間，或者為特定區域的客戶提供更快速的配送選項。我非常欣賞書中對“數據驅動的運營決策”這一理念的強調。它告訴我們，不再是憑經驗或直覺來做決定，而是要依靠數據來指導一切行動。從宏觀的戰略規劃，到微觀的操作執行，都應該以數據分析為基礎。這本書讓我看到瞭一個更加高效、智能、以客戶為中心的物流新時代。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛讀完《大數據與智慧物流》這本書，感覺腦洞大開。作為一名普通消費者，我一直覺得物流服務就是“送貨上門”那麼簡單，但這本書徹底顛覆瞭我的認知。它讓我看到瞭大數據在物流行業所扮演的“幕後英雄”角色，以及它如何悄無聲息地改變著我們的生活。書中關於“動態定價”和“運力優化”的論述，讓我對物流行業的成本結構有瞭新的認識。它解釋瞭如何利用大數據分析需求波動、交通狀況、以及天氣等因素，來動態調整運費，並優化運力資源的配置，以達到效率最大化和成本最小化。我還對書中關於“風險管理”的部分很感興趣。它詳細介紹瞭如何利用大數據分析各種潛在的風險，比如貨物丟失、損壞、延誤，甚至是因為惡劣天氣或突發事件導緻的運輸中斷，並提前製定應對策略，以最大程度地減少損失。這本書讓我看到瞭物流行業背後龐大的數據支撐和智能決策體係，它讓我更加理解瞭為什麼現代物流服務能夠如此高效和可靠。它讓我看到瞭一個更加透明、高效、並且充滿科技感的物流未來。

評分☆☆☆☆☆

《大數據與智慧物流》這本書，讓我對“智慧”二字有瞭更深的理解，它不僅僅是聰明，更是一種基於數據洞察力的智慧。我一直對物流行業的精細化管理和效率提升充滿興趣，而這本書恰恰滿足瞭我的好奇心。它深入剖析瞭大數據如何賦能物流的每一個細枝末節。從原材料采購的預測，到生産計劃的優化，再到成品齣庫的調度，以及最終的客戶交付，每一個環節都離不開大數據的支持。我尤其欣賞書中關於“供應鏈協同與共享”的探討。它描繪瞭一個未來物流生態，在這個生態中，信息能夠自由流動，資源能夠高效共享，企業之間能夠實現無縫協同。比如，通過建立共享的物流信息平颱，可以實現訂單的統一管理、運力的實時調度、以及倉儲資源的共享利用，從而大幅提升整個供應鏈的運行效率。這本書讓我看到瞭大數據如何打破行業壁壘，促進跨企業、跨區域的閤作，構建一個更加緊密、高效、靈活的物流網絡。它讓我認識到，未來的物流發展，將是一個生態化、平颱化的發展趨勢。

評分☆☆☆☆☆

物流速度挺快，但書質量很一般，紙張很薄不說，還有幾處明顯的錯誤

評分☆☆☆☆☆

好

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評分☆☆☆☆☆

書的內容以概念介紹為主

評分☆☆☆☆☆

業務用書，需要纔買的，有用就是好書。

評分☆☆☆☆☆

物流速度挺快，但書質量很一般，紙張很薄不說，還有幾處明顯的錯誤

評分☆☆☆☆☆

專業書籍，適閤入門，實用方麵稍差，這也是國內這種書籍的通病。

評分☆☆☆☆☆

不錯，挺好看的…

評分☆☆☆☆☆

挺好的