本书系统构建了智慧供应链的“三链四智”分析框架与发展图谱，内容围绕“三链理论”(物流链、信息链、价值链)和“四智路径”(数字智联、运筹智控、协同智构、系统智升)展开，深入探讨了智慧供应链的理论体系、技术路径、关键能力及行业应用。书中详细介绍了运筹优化、物联网、AI技术与大模型、数字孪生与区块链等前沿技术在供应链中的应用，并结合京东、菜鸟、中兴通讯、海尔、宁德时代等企业的实践案例，展示了智慧供应链在提升效率、增强韧性、实现绿色可持续发展方面的显著成效。
更多科学出版社服务，请扫码获取。
山东大学 本科
清华大学 硕士
美国西北大学 硕士
美国西北大学 博士2000-2004 美国佛罗里达大学 助理教授
2004-2007美国伯克利加州大学 助理教授
2007-2010 美国伯克利加州大学 副教授
2010-2022 美国伯克利加州大学 校长冠名教授
2012-2020 清华大学 教授
2021至今 清华大学 卓越访问教授
2021至今 香港大学 副校长（主管研究与创新）数据与系统工程、智慧物流与供应链2018、2023年获得Franz Edelman奖，2024年获得Wagner奖、Gartner奖香港工程科学院院士， INFORMS 的区位分析学会（The Society of Locational Analysis）前任主席
目录
《中国电子信息工程科技发展研究》编写说明
前言
序章 1
0.1 全球供应链的数字化转型趋势 1
0.2 智慧供应链的定义与核心特征 4
0.3 国家与产业政策支持 7
第1章 三链理论——智慧供应链的核心维度 10
1.1 物流链：供应链的动脉 10
1.1.1 物流链的内涵与价值 10
1.1.2 智能物流的关键技术 12
1.1.3 案例分析：菜鸟物流中间运输网络的稀疏设计与匹配 优化 14
1.2 信息链：供应链的神经系统 15
1.2.1 信息链的核心功能与价值 15
1.2.2 数据共享与透明化技术 18
1.2.3 案例分析：中兴通讯全球采购智能决策支撑平台 20
1.3 价值链：供应链的价值创造 26
1.3.1 价值链的协同创造与优势 26
1.3.2 柔性生产与生态圈协同创新 29
1.3.3 案例分析：海尔COSMOPlat工业互联网平台 31
第2章 四智路径——智慧供应链的升级方向 33
2.1 数字智联：供应链的数字化连接 33
2.1.1 什么是数字智联？ 33
2.1.2 IoT与数字孪生技术在供应链中的应用 36
2.1.3 案例分析：多点数智供应链数智化解决方案 40
2.2 运筹智控：供应链的智能预测与控制 44
2.2.1 运筹智控的内涵 44
2.2.2 运筹智控的优势 45
2.2.3 AI驱动供应链预测与决策 46
2.2.4 案例分析：美团实时智能调度系统的创新实践 48
2.3 协同智构：供应链的生态协作 50
2.3.1 协同智构的核心理念 51
2.3.2 协同智构的技术实现路径 54
2.3.3 案例分析：美的美云智数“T+3供应链协同” 63
2.4 系统智升：供应链的绿色与可持续发展 64
2.4.1 环境智能与绿色低碳供应链 65
2.4.2 弹性供应网络的智能构建 66
2.4.3 面向未来的智能系统进化 66
2.4.4 案例分析：宁德时代“零碳电池”全球战略 67
第3章 智慧供应链的技术支撑体系 70
3.1 运筹优化技术：智慧供应链的决策引擎 70
3.1.1 运筹优化技术发展历程 70
3.1.2 运筹优化技术实现路径 75
3.1.3 案例分析：沃尔玛直接采购与CPFR协同 97
3.2 物联网技术：智慧供应链的感知与连接 99
3.2.1 物联网的体系架构 99
3.2.2 物联网中的关键技术 101
3.2.3 案例分析：菜鸟基于IoT技术的物流无人车智能调度 104
3.3 AI技术与大模型：智慧供应链的智能化升级 109
3.3.1 定义和概述 109
3.3.2 AI驱动的智慧供应链 111
3.3.3 大模型赋能智慧供应链 115
3.3.4 案例分析：京东库存调拨和快速履约 117
3.4 数字孪生技术：智慧供应链的虚拟映射与优化 120
3.4.1 数字孪生的基本概念 120
3.4.2 数字孪生的核心逻辑 121
3.4.3 数字孪生的技术架构 122
3.4.4 案例分析：联想供应链控制塔的创新实践 124
3.5 区块链技术：智慧供应链的可信与透明保障 129
3.5.1 区块链的运行机制 130
3.5.2 区块链的技术特征 131
3.5.3 区块链在供应链中的应用 132
3.5.4 食品和药品溯源的案例分析 135
第4章 智慧供应链的行业应用 139
4.1 物流行业的智慧化升级 139
4.1.1 物流链全程优化与智慧化升级 139
4.1.2 无人化物流技术的规模化应用 142
4.1.3 全球化物流与跨境协同网络 146
4.1.4 案例分析：UPS系统优化配送路线 150
4.2 零售与电商的智慧供应链实践 152
4.2.1 需求预测与补货优化 152
4.2.2 库存布局与智能调拨 158
4.2.3 智能履约与用户体验提升 161
4.2.4 案例分析：亚马逊的供应链管理策略 164
4.3 制造业的智慧供应链转型 166
4.3.1 半导体车间AMHS发展历程 166
4.3.2 半导体车间AMHS问题背景与核心挑战 168
4.3.3 大模型+智能决策助力发展 170
4.3.4 案例分析：格创东智助力半导体智慧制造 173
4.4 汽车行业的智慧供应链转型 177
4.4.1 零部件供应链协同 178
4.4.2 整车生产柔性化 179
4.4.3 智能物流管理 181
4.4.4 案例分析：特斯拉智能工厂vs. 丰田精益管理模式 182
第5章 我国智慧供应链的热点和亮点 186
5.1 能源储运：智慧化供应链的新探索 186
5.1.1 能源智慧供应链的典型特征 187
5.1.2 能源智慧供应链的关键技术挑战 189
5.1.3 能源智慧供应链技术体系构建 195
5.1.4 能源智能化运营的案例分析 200
5.2 新能源汽车：智慧供应链助力产业转型 203
5.2.1 新能源汽车产业供应链智慧化转型基础 203
5.2.2 智慧供应链在新能源汽车领域的关键技术应用 206
5.2.3 案例分析：比亚迪智慧供应链变革 210
5.3 大模型赋能：智慧供应链的智能决策升级 211
5.3.1 大模型对需求预测的影响 211
5.3.2 大模型对库存管理决策的影响 213
5.3.3 大模型对履约决策的影响 214
5.3.4 大模型对供应链风险的影响 215
5.3.5 案例分析：京东时序大模型TimeHF的落地实践 216
5.4 高精度零部件制造业：智慧供应链保障产业链韧性 220
5.4.1 全链路特征与发展现状 220
5.4.2 智慧供应链在高精度零部件制造中的核心应用 221
5.4.3 案例分析：基于华星光电RTS系统的数智化突破 223
5.5 低空经济：智慧供应链推动新兴经济发展 225
5.5.1 智慧供应链支持低空经济 226
5.5.2 无人机和无人配送车在低空物流中的核心作用 227
5.5.3 低空经济带动产业链优化 228
5.5.4 案例分析：京东物流无人配送——打造行业标杆 230
5.6 我国智慧供应链的全球化实践 232
5.6.1 智慧供应链标杆企业的共性特征与发展模式 232
5.6.2 标杆企业的智慧供应链案例 234
5.6.3 智慧供应链的关键指标分析 240
第6章 智慧供应链的未来趋势 243
6.1 大模型 + 智能决策：智慧供应链的未来驱动引擎 243
6.1.1 大模型驱动需求计划升级 244
6.1.2 大模型驱动供应链的新型链路设计 247
6.1.3 大模型驱动库存模式升级 251
6.1.4 大模型驱动履约模式升级 252
6.2 智慧供应链系统2.0的演进方向 254
6.2.1 智慧供应链系统2.0核心特征 254
6.2.2 确定性平台到AI交互的自进化平台 255
6.2.3 高效的企业系统协同 258
6.2.4 进化方向的意义与挑战 260
6.3 数字孪生与智能工厂：精准化供应链管理的未来 261
6.3.1 数字孪生技术的前沿突破 262
6.3.2 智能工厂的柔性制造与资源配置优化 263
6.3.3 数字孪生与智能工厂的深度融合 264
6.3.4 案例分析：格创东智苏州华星CIM系统升级 265
6.4 可持续发展与绿色智慧供应链 266
6.4.1 背景现状 266
6.4.2 行业特点与核心难点 267
6.4.3 解决路径 269
6.4.4 案例分析：蔚来用户共创闭环生态 272
6.5 智慧供应链未来展望 273
6.5.1 供应链出海的机遇与挑战 273
6.5.2 供应链风险的识别与应对 275
6.5.3 构建面向未来的智慧供应链生态 277
参考文献 279
附录 309
A.部分重要概念中英文名称对照表 309
B.数学模型及参数定义 312
B.1 京东智能仓库整数规划模型 312
B.2 美团实时智能调度模型 315
B.3 京东库存分配模型 316
B.4 ORION路由问题 317
书单推荐
