包邮供应链4.0 大数据和工业4.0驱动的效率革命

第1章 供应链 4.0：市场驱动使能策略 1.1 不断变化的客户需求形态 1.2 从大众市场到“单一客户细分” 1.3 从“预测驱动”过渡到“需求驱动” 1.4 供应链 4.0 对敏捷性的影响 1.5 供应链 4.0 对可见性和响应速度的影响 1.6 供应链的重心转移 1.7 供应链 4.0 提供了连接的钥匙 1.8 供应链 4.0 的实施 1.9 结论 第2章 推动数字化以改善供应链中的客户体验 2.1 客户体验是什么，为何如此重要 2.2 良好的客户体验是什么样的？我们如何衡量它 2.3 客户体验的应用案例 2.3.1 Zappos：与客户建立情感联系 2.3.2 SuperValue：与客户建立直接的友好关系 2.3.3 Casper/Netflix/Google：利用聊天机器人和互动营销创造优势 2.3.4 耐克：定制个性化 2.3.5 肯德基：面部识别 2.4 结论 第3章 供应链中的区块链 3.1 中心化和去中心化 3.2 什么是区块链 3.3 有不止一种区块链吗 3.3.1 公有(区块)链 3.3.2 私有(区块)链 3.4 供应链将采用哪种类型的区块链 3.5 区块链如何帮助供应链 3.5.1 客户服务 3.5.2 预算与成果 3.5.3 风险管理 3.5.4 关系管理 3.5.5 人力资源管理 3.6 供应链管理案例 3.6.1 背景 3.6.2 IBM Maersk TradeLens 3.6.3 R3 Corda TradeIX 3.7 供应链管理系统 3.7.1 管治 3.7.2 主要经销商 3.7.3 供应商层级 3.7.4 质量控制 3.7.5 贸易融资 3.7.6 运输及保险 3.7.7 透明度和洞察力 3.8 装运前融资 3.8.1 什么是装运前融资 3.8.2 预付款项 3.8.3 出资人如何影响绩效 3.8.4 出资人会实时看到什么 3.8.5 SCM 事件摘要 3.8.6 如果 UAC 的声誉受到攻击怎么办 3.8.7 供应链中的数据流 3.8.8 UAC 能否证明区块链解决方案的成本合理 3.9 结论 附录：关系管理机制 第4章 服务人道主义供应链的区块链 4.1 支撑技术与理论 4.1.1 区块链技术 4.1.2 信息共享 4.1.3 快速信任理论 4.2 理论模型与假设发展 4.2.1 区块链技术和运营供应链透明度 4.2.2 区块链技术与快速信任 4.2.3 运营供应链透明度和快速信任 4.2.4 快速信任与协调 4.3 研究设计 4.3.1 计量工具的开发 4.3.2 抽样设计 4.3.3 数据收集 4.4 数据分析 4.4.1 结构的计量属性 4.4.2 共同方法偏差 4.4.3 假设检验 4.5 研究结果及其对理论和实践的影响 4.5.1 对理论的贡献 4.5.2 对实践的贡献 4.5.3 研究的局限性及未来研究方向 4.6 结论 4.7 致谢 第5章 网络安全挑战 5.1 文献综述 5.2 不断变化的技术格局 5.3 虚拟 vs 现实 5.4 威胁 5.5 网络安全在文化和技术方面可以做什么 5.6 结论、建议及未来研究 5.6.1 结论 5.6.2 建议 5.6.3 未来研究 第6章 面向仓库操作中视觉拣选技术的系统参数定义与测试 6.1 订单拣选技术和视觉拣选系统的比较评估 6.1.1 订单拣选技术评估 6.1.2 视觉拣选系统评估 6.2 研究方法 6.2.1 三相三角研究法 6.2.2 系统文献综述和层次分析法 6.2.3 实验室测试：实验设计 6.2.4 实验室测试：美国国家航空航天局任务负荷指数调查 6.3 待测参数识别及排序 6.3.1 拟建系统的设计、开发及测试的检验参数 6.3.2 设计及开发参数排名 6.4 实验设计 6.4.1 理论背景及实施步骤 6.4.2 问题陈述及因子和水平的选择 6.4.3 实验设计的选择 6.4.4 实验实现：研究假设公式 6.4.5 实验实现：受试者特点 6.4.6 实验实现：实验装置及设备 6.5 实验室测试结果 6.5.1 结果统计分析 6.5.2 拣货时间结果 6.5.3 订单拣选准确度结果 6.6 美国国家航空航天局任务负荷指数调查 6.6.1 理论背景及实施步骤 6.6.2 NASA-TLX 结果和行业基准 6.7 结论 第 7 章 协作机器人：仓储物流转型 7.1 协作机器人：解决方案的机遇和挑战 7.2 研究方法 7.3 研究发现：机器人技术在仓库中的实用性 —DHL 供应链经验 7.3.1 辅助拣货机器人 7.3.2 自动化仓位的点对点机器人 7.3.3 自主式货对人机器人 7.3.4 自主托盘点对点机器人 7.3.5 辅助拣货托盘机器人 7.3.6 半自动超窄通道叉车 7.3.7 协作机械臂 7.4 DHL 供应链公司部署的注意事项 7.5 案例研究：深入了解 DHL 供应链公司对协作式“辅助拣货机器人”的部署 7.5.1 主要发现 7.5.2 解决方案的识别和试验 7.5.3 结论 7.5.4 未来部署 7.6 协作机器人与供应链 4.0—来自 DHL 供应链公司的观点 第8章 利用物联网和大数据改善冷冻食品质量控制：一个经验案例 8.1 文献综述 8.1.1 数字化转型 8.1.2 物联网与大数据 8.2 研究方法 8.3 研究发现 8.4 结果讨论 8.5 结论 附录：访谈大纲 第9章 预测配送的中转时间：出货物流案例研究 9.1 文献综述 9.1.1 交通运输 9.1.2 进货物流 9.1.3 出货物流 9.2 研究方法 9.2.1 数据集 9.2.2 运输时间模型 9.3 研究发现 9.4 结果讨论 9.5 结论 第10章 在农产品供应链中采用工业4.0技术：对驱动因素和障碍的探索性调查 10.1 文献综述 10.2 研究方法 10.2.1 数据收集 10.2.2 数据分析 10.3 研究发现 10.3.1 采用工业 4.0 技术的驱动因素 10.3.2 采用工业 4.0 技术的障碍 10.4 结果讨论 10.5 结论 第11章 共享经济激励措施和工业4.0技术对人道主义后勤的影响：2019年伊朗洪灾的启示 11.1 文献综述 11.1.1 定义 11.1.2 住宅 11.1.3 交通 11.1.4 其他服务 11.1.5 伊朗洪灾的背景 11.2 研究方法 11.2.1 案例选择和分析单位 11.2.2 数据采集 11.2.3 数据分析 11.3 研究发现 11.3.1 Digikala：按需分配 11.3.2 Snapp：人道主义运输 11.3.3 Divar：提供服务和货物 11.3.4 无人机 11.4 结果讨论 11.5 结论 第12章 寻找供应链4.0的人文因素：将学习约定为未来供应链组织的杠杆 12.1 研究理论 12.1.1 供应链管理2.0时代的决策 12.1.2 供应链管理中决策的复杂性 12.1.3 供应链管理4.0时代的决策 12.1.4 基于实践的学习 12.2 研究方法 12.3 实证成果 12.4 分析讨论 12.4.1 理论意义 12.4.2 管理意义 12.4.3 研究局限性和未来的工作 12.5 结论