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前言

　　进入20世纪90年代以来，消费者的需求特征发生了前所未有的变化，整个世界的经济活动也出现了以前未曾有过的全球经济一体化特征，原有的管理思想已不能完全满足新的竞争形势。以MRPⅡ和JIT为例，这两种生产方式都是只考虑企业内部资源的利用问题，一切优化工作均着眼于本企业资源的最优应用。在当前这种市场环境里，一切都要求能够快速响应用户需求，而要达到这一目的，仅靠一个企业所拥有的资源是不够的。全球制造链及由此产生的供应链管理是“横向一体化”管理思想的一个典型代表。　　供应链管理概念的提出时间虽不长，但它已引起人们的广泛关注。特别是国际上一些著名企业如惠普公司、IBM公司、戴尔公司等在供应链实践中取得的成就，更使人们坚信供应链是进入21世纪后企业适应全球竞争的一个有效途径，因而吸引了许多学者和企业界人士对供应链管理进行研究和实践。20世纪80年代中期以后，工业发达国家中有近80％的企业放弃了“纵向一体化”模式，取而代之转向了全球制造和全球供应链管理这一新的经营模式。近几年来，供应链管理的实践已扩展到了一种所有加盟企业之间的长期合作关系，超越了供应链出现初期的那种主要以短期的、基于某些业务活动的经济关系，使供应链从一种作业性的管理工具上升为管理性的方法体系。　　在这样的背景下，一方面，社会需要多样性的专业人才；另一方面，高校需要更快地与社会和企业实现接轨，改善教育模式成了当务之急。如何结合财经院校的特点，使实验室的建设充分做到资源共享以满足学校相关专业的实验教学需求，一直是一个难题，在全国高校都是一直在探索的前沿课题。尽管全国不少院校已经或正在实现实验教学资源共享，但是理、工、文科实验室资源共享目前尚未看到突破性的解决方案。因此，高等院校如何结合今天新的竞争环境的要求，将实验教学定位从战略层面延伸到培养未来适应供应链竞争的多样性专业人才，已经提到议事日程。

内容概要

进入20世纪90年代以来，消费者的需求特征发生了前所未有的变化，全球制造链及由此产生的供应链管理是“横向—体化”管理思想的一个典型代表。在这样的背景下，一方面，社会需要多样性的专业人才；另一方面，高校需要更快地与社会和企业现实接轨，改善教育模式成了当务之急。因此，高等院校如何结合今天新的竞争环境的要求，将实验教学定位从战略层面延伸到培养未来适应供应链竞争的多样性专业人才，已经提到议事日程。 本书依托即将完工的供应链一体化实验室，在高校实验室这样一个相对有限的面积范围内，搭建几个微型企业，构筑一个类似真实的供应链环境，为相关的课程实验、教学课题。学生实训和科研项目预留足够的介入点，不仅供工业工程的师生参与，而且还可以让学校其他专业的师生共享，以使实验室资源真正为学校跨越式发展服务。

书籍目录

1 供应链系统概述　1*1 供应链系统实验总体目标　1*2 供应链系统实验软件环境　　1*2*1 软件环境　　1*2*2 软件基本操作介绍2 上游供应商实验体验　2*1 库存计划　　2*1*1 最大、最小库存计划流程　　2*1*2 再订购点库存汁划流程　2*2 采购标准业务流程　　2*2*1 采购询报价流程　　2*2*2 采购订单制作流程　　2*2*3 采购订单审批流程　　2*2*4 采购接收直接入库流程　　2*2*5 采购标准接收入库流程　　2*2*6 采购检验接收入库流程　　2*2*7 采购退货流程　2*3 其他业务流程　　2*3*1 电子招投标管理（装配制造）　　2*3*2 电子采购（装配制造）　　2*3*3 协议采购（流程制造）　　2*3*4 合同管理（流程制造）　　2*3*5 寄存采购（JIT制造）3 下游分销商实验体验　3*1 销售预测流程　3*2 销售订单业务流程　　3*2*1 销售订单制作流程　　3*2*2 销售订单发货流程　　3*2*3 销售订单退货流程　3*3 其他业务流程　　3*3*1 POS系统销售流程（装配制造）　　3*3*2 区域分销管理（装配制造）　　3*3*3 协议销售（流程制造）　　3*3*4 大客户直销（流程制造）　　3*3*5 寄存销售（JlT制造）　　3*3*6 4S店销售（JIT制造）4 开发性实验和综合性实验体验　4*1 多种采购方式开发性实验　4*2 多种供应方式开发性实验　4*3 采购经理岗位综合性实验——采购到付款流程实验

章节摘录

　　销售订单发货：包括销售订单发放数量。　　WIP发放数量：包括WIP发放数量。　　其他发放数量：包括自定义事务处理来源、账户编号和账户别名发放的数量。　　组织间转移：包括发放至其他组织的数量。　　（4）指明要使用的预测方法：　　集中：使用集中预测算法来预测物料需求。该过程使用多种预测技术来测试选定物料，然后根据历史记录从中选择一个最佳的预测技术作为预测将来需求的技术。　　统计：使用指数平滑法、趋势以及季节性算法来预测物料需求。　　如果选择了统计预测，请继续执行以下操作：　　（1）输入预测所基于的最大过去期间数。　　（2）输入用来平滑每个后续期间预测需求的系数。这样可以使整个预测需求趋于平衡而减少上下波动。　　可以输入介于0和1之间的值。值越接近于0，前期需求所占的权数越大；值越接近于1，当前需求所占的权数越大。　　（3）指明是否要以趋势模型作为预测的基础。　　启用此选项可以对需求趋势的上下波动进行平滑处理以使其趋于平缓。　　（4）输入用来平滑各期间需求趋势变动的系数。这样可以使整个预测期间需求的逐期上升或下降更趋于线性。　　可以输入介于0和1之间的值。值越接近于1，最近的变动和趋势所占的权数越大；值越接近于0，历史趋势所占的权数越大。　　（5）指明是否以季节性模型作为预测的基础。　　启用此选项可以将为预测规则定义的季节性调整作为预测的基础。　　（6）输入用来平滑季节性指数（按期间为预测规则定义）的系数。这样可以使整个各预测期间的季节性需求模式趋于平均。　　可以输人介于0和1之间的值。值越接近于0，过去的季节性指数所占的权数越大；值越接近于1，当前的季节性指数所占的权数越大。　　（7）输入说明期间受季节影响的指数。例如2表示期间预测受季节性系数的影响，将成倍增长。　　（8）保存您所做的工作。

图书封面

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