全球供应链正在面临地缘冲突、自然灾害、贸易壁垒及多级传导等系统性风险，其演化博弈深刻影响着国际经济体的未来。本书通过探讨全球供应链重构、风险管理体系、质量管理、智能库存、智慧物流、区块链溯源体系、行为博弈治理、数智化韧性网络、全球供应链突围战等关键议题，深入研究了供应链风险的分类，重点突出了供应链韧性的系统设计，探讨了聚焦供应链协同机制的应对策略。
无论是负责企业运作管理的决策者，还是从事相关领域教学与研究工作的高校师生，均能从中汲取构建未来供应链核心竞争力的智慧。
1.破解供应链断链危机：直面地缘冲突、贸易壁垒等系统性风险，提供从风险识别到恢复演化的闭环解决方案，让企业不再脆弱。
2.数智化韧性实战指南：融合区块链、数字孪生、智能算法等前沿技术，教您构建“能抗能打”的供应链网络，告别被动救火。
3.颠覆传统管理思维：打破“成本优先”旧模式，提倡“效率-韧性-安全”三维平衡策略，助力企业在逆全球化中稳健突围。
4.案例深度剖析：精选华为、京东、西门子等灯塔工厂实战经验，提供可复制的管理工具与评估矩阵，学得会、用得上。
王金亭，男，博士，中央财经大学二级教授、龙马学者特聘教授、博士生导师、第九届学术委员会委员、管理科学与工程学院学术委员会主任、学科带头人，国家级一流本科专业“管理科学”专业建设负责人、中央财经大学“智能管理”交叉学科建设项目首席科学家，教育部新世纪优秀人才。任中国运筹学会常务理事、可靠性分会理事长等学术职务。
长期从事运筹与管理、排队经济学等方面的研究与教学工作。主持或参与承担国家自然科学基金面上项目/重大项目20余项。发表论文160余篇，出版专著3部。曾获中国运筹学会科学技术奖青年科技奖和运筹研究奖，第八届安徽省自然科学优秀论文一等奖，詹天佑铁道科学技术奖专项科技奖，国家自然科学基金委管理科学部项目绩效评估两次“特优”；多次入选Elsevier“高被引学者”和斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家排名榜单。
目录
第 1章 现代供应链重构
1.1 解构供应链网络：SCOR模型与三流协同机制 3
1.1.1 SCOR模型 3
1.1.2 三流协同机制 10
1.1.3 案例分析 15
1.2 敏捷供应链管理的四大支柱理论 17
1.3 全球供应链重构趋势：韧性评估矩阵与地缘政治影响 21
1.3.1 全球供应链重构趋势 21
1.3.2 全球供应链韧性评估矩阵构建 33
1.3.3 地缘政治对全球供应链重构的影响 37
1.4 课后习题 40
第 2章 风险管理体系
2.1 风险DNA：蝴蝶效应与“黑天鹅”事件传导机理 42
2.1.1 供应链风险中的蝴蝶效应 44
2.1.2 “黑天鹅”事件 48
2.1.3 “黑天鹅”事件+蝴蝶效应 50
2.2 风险五维评估法 51
2.2.1 发生概率 53
2.2.2 冲击强度 55
2.2.3 传导速度 57
2.2.4 网络联动 59
2.2.5 可控程度 61
2.3 风险量化工具箱：蒙特卡洛模拟与FMEA 63
2.3.1 蒙特卡洛模拟 63
2.3.2 蒙特卡洛模拟在供应链管理中的应用 65
2.3.3 FMEA 68
2.4 课后习题 73
第3章 质量风险破局之道
3.1 质量及质量管理 76
3.1.1 质量的概念 76
3.1.2 质量管理理论的发展 76
3.1.3 供应链质量管理模式 78
3.2 六西格玛 81
3.2.1 六西格玛的背景 81
3.2.2 六西格玛的统计意义 83
3.2.3 DMAIC模型 84
3.2.4 六西格玛的管理意义 87
3.2.5 六西格玛的作用 88
3.2.6 六西格玛在采购端的实施 89
3.3 VDA 6.3——聚焦大众汽车集团 93
3.3.1 背景 93
3.3.2 什么是VDA 6.3 94
3.3.3 一汽-大众汽车有限公司概况 95
3.3.4 一汽-大众质量保证部业务分析 96
3.3.5 发动机车间的过程质量审核方案 97
3.4 课后习题 103
第4章 库存精益化革命
4.1 动态安全库存模型：需求变异系数的实战应用 105
4.1.1 库存的定义 105
4.1.2 库存的作用 105
4.1.3 库存的类型 106
4.1.4 安全库存的基本概念 107
4.1.5 需求变异系数的定义与作用 109
4.1.6 动态安全库存模型的构建与优化 111
4.1.7 动态安全库存模型的作用 112
4.1.8 实战案例分析：动态安全库存模型在电商中的应用 113
4.2 智能补货算法：ARIMA-LSTM融合预测的实践应用 115
4.2.1 ARIMA模型的基本原理 116
4.2.2 LSTM模型的基本原理 117
4.2.3 ARIMA-LSTM融合预测的方法与步骤 119
4.3 课后习题 125
第5章 智慧物流防御体系
5.1 物流风险热力图：运输脆弱性评估模型 127
5.1.1 物流风险管理的背景与挑战 127
5.1.2 运输脆弱性评估 129
5.1.3 物流风险热力图的构建基础：理论、方法与案例 132
5.1.4 物流风险热力图的优化 139
5.2 数字孪生技术在应急网络和应急物流管理中的应用 143
5.2.1 引言 143
5.2.2 数字孪生技术的理论基础 144
5.2.3 应急网络基础理论 147
5.2.4 数字孪生技术在应急网络和物流管理中的实践场景 152
5.2.5 数字孪生技术在应急物流管理优化中的应用 153
5.3 典型案例：京东亚洲一号智能仓 156
5.3.1 京东亚洲一号智能仓概述 156
5.3.2 京东在疫情期间的应急物流调度方案 160
5.4 课后习题 164
第6章 信息透明化革命
6.1 区块链溯源体系的三大实施路径 166
6.1.1 区块链的定义与特性 166
6.1.2 数据注册与验证：去中心化解决方案 167
6.1.3 交易和过程追踪：全链条透明化 169
6.1.4 奖励与激励机制：保障协同治理 171
6.2 数据泄露防御：零信任架构在供应链中的应用 172
6.2.1 零信任架构：理念、机制与技术路径 173
6.2.2 在供应链中应用零信任架构的困难与解决路径 182
6.3 典型案例：信息透明化在智能供应链中的应用与面临的
挑战 189
6.3.1 区块链溯源体系实施案例 189
6.3.2 零信任架构应用案例 192
6.4 课后习题 196
第7章 行为博弈治理
7.1 牛鞭效应破解：需求端神经决策模型 198
7.1.1 牛鞭效应的定义与成因 198
7.1.2 减少牛鞭效应的对策 201
7.1.3 供应链中需求的多变性 203
7.1.4 供应链中的需求管理 205
7.1.5 神经决策模型 208
7.2 供应链信任构建：基于重复博弈理论 215
7.2.1 供应链信息共享的制约因素 215
7.2.2 供应链信息共享的策略 217
7.2.3 重复博弈理论在供应链中的应用 218
7.3 典型案例——丰田供应商俱乐部 222
7.4 课后习题 225
第8章 数智化韧性网络
8.1 数字主线技术实施路线图 227
8.1.1 数字主线的内涵与供应链价值重构 227
8.1.2 数字主线数据构成 229
8.1.3 数字主线的层级化构建逻辑 231
8.1.4 数字主线实施 234
8.2 可持续供应链的ESG指标体系构建 236
8.2.1 可持续供应链与ESG 236
8.2.2 ESG指标体系的构建原则 237
8.2.3 ESG指标体系构建 238
8.2.4 ESG指标体系指标权重确定 242
8.3 供应链韧性建设 248
8.3.1 供应链韧性 248
8.3.2 供应链韧性建设的实现 249
8.3.3 数字供应链韧性建设框架 251
8.3.4 智能供应链控制塔：数字供应链韧性管理中枢 256
8.4 典型案例：联想的数智化韧性网络实践 258
8.4.1 从陷入全球化困境到韧性增强 258
8.4.2 智能供应链控制塔：数据穿透与生态协同的双重革命 258
8.4.3 数字孪生：从被动救火到主动预演 259
8.4.4 ESG理念与数智化韧性网络的深度融合 260
8.4.5 未来挑战：从智能到自主的进化之路 260
8.5 课后习题 262
第9章 全球供应链突围战
9.1 “近岸-友岸-多元化”采购策略矩阵 264
9.1.1 近岸采购分析 265
9.1.2 友岸采购分析 268
9.1.3 多元化采购分析 271
9.1.4 “近岸-友岸-多元化”采购策略矩阵构建 274
9.2 地缘政治风险评估：熵权-TOPSIS综合模型 276
9.2.1 地缘政治风险的识别与分类 277
9.2.2 熵权-TOPSIS综合模型的理论基础 279
9.2.3 地缘政治风险指标体系构建 281
9.2.4 熵权-TOPSIS综合模型应用示范与实例计算 284
9.2.5 风险评估结果与决策指导 286
9.3 灯塔工厂启示：西门子数字供应链重构实践 290
9.3.1 灯塔工厂 290
9.3.2 西门子供应链重构案例背景 293
9.3.3 西门子供应链重构全过程 295
9.3.4 西门子案例启示与可复制性经验总结 300
9.3.5 本章小结与全球供应链未来发展趋势展望 304
9.4 课后习题 305
参考文献 307
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