服务业营运管理

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出版者:中国税务出版社
作者:刘丽文
出品人:
页数:257
译者:
出版时间:2005-6
价格:38.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787801178121
丛书系列:
图书标签:
  • 服务业运营管理
  • 服务业
  • 运营管理
  • 服务营销
  • 客户服务
  • 服务设计
  • 流程管理
  • 质量管理
  • 体验经济
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具体描述

好的,这是一份关于一本名为《工业制造流程优化与质量控制》的图书简介,内容详尽,不涉及《服务业营运管理》的任何主题。 --- 《工业制造流程优化与质量控制》 内容提要 在当前全球化竞争日益激烈的制造业环境中,企业能否保持其核心竞争力,关键在于其生产流程的效率、柔性和对产品质量的掌控能力。《工业制造流程优化与质量控制》一书,正是聚焦于现代制造业面临的核心挑战,旨在为工程师、生产经理以及质量控制专业人员提供一套全面、系统且实用的方法论和工具集。本书深度剖析了从原材料采购到最终产品交付的全过程,强调通过科学的管理技术和先进的质量保证体系,实现生产效率的最大化、运营成本的最小化以及产品可靠性的持续提升。 本书内容结构严谨,理论与实践紧密结合,涵盖了流程分析、精益制造、六西格玛、供应链集成以及数字化工厂的初步构建等多个前沿领域。它不仅阐述了为何需要优化和控制,更详细地介绍了如何实施这些变革。 第一部分:现代工业制造的基础与流程映射 本部分为全书的理论基石,首先确立了现代制造业的战略地位和当前面临的复杂性。我们深入探讨了制造系统的构成要素,包括物理资源、信息流、人员组织与管理结构。 1.1 制造战略与运营目标: 阐述了如何将企业的宏观战略转化为可执行的制造运营目标,如快速响应市场、定制化生产能力、成本领先策略等。重点分析了在不同行业背景下(如汽车、电子、重工)对制造系统性能指标(KPIs)的不同侧重。 1.2 价值流分析(VSM): 这是流程优化的核心工具之一。本书详细讲解了如何构建当前状态价值流图,识别流程中的所有增值与非增值活动,特别是库存积压、等待时间、不必要的搬运和返工等“七大浪费”。随后,指导读者设计未来状态的价值流图,设定明确的改进目标和时间表。 1.3 流程建模与仿真: 介绍了离散事件仿真(DES)在复杂生产线设计中的应用。通过构建数字孪生模型,读者可以预测不同生产调度策略、资源配置变化对吞吐量和瓶颈负荷的影响,从而在实际投入前验证优化方案的有效性。 第二部分:精益生产体系的深入实践 精益制造是消除浪费、实现高效流动的指导思想。本部分侧重于如何在实际车间环境中部署精益工具,实现持续改进。 2.1 准时制(JIT)与拉动系统: 详细阐述了看板(Kanban)系统的设计、计算与实施,确保物料供应与下游需求精确匹配。讨论了如何克服小批量、多品种生产环境下推式系统(Push System)的固有弊端,建立基于需求的真正拉动机制。 2.2 现场管理与标准化工作: 强调了“5S”方法论(整理、整顿、清扫、清洁、素养)作为维持改进成果的必要条件。同时,深入讲解了标准化工作(Standardized Work)的制定原则,如何通过清晰的操作规程,减少工艺变异,确保技能的平稳传递。 2.3 快速换模(SMED)技术: 针对多品种小批量生产中换型时间过长的问题,本书系统介绍了SMED的分析步骤,包括区分内部作业与外部作业,以及将内部作业转化为外部作业的策略。通过案例分析,展示如何将换型时间从数小时缩短至数分钟。 第三部分:全流程质量控制与可靠性工程 质量是制造企业的生命线。本部分从预防、检测和纠正三个维度,构建了稳健的质量管理体系。 3.1 统计过程控制(SPC)的深度应用: 涵盖了从基础的控制图(如X-bar $ar{X}$-R图)到更高级的CUSUM和EWMA图的应用场景。重点分析了过程能力指数($C_p$和$C_{pk}$)的计算与解读,指导工程师判断过程是否稳定并具备足够的满足规格要求的能力。 3.2 预防性质量工具: 详尽介绍了失效模式与影响分析(FMEA)在设计阶段(DFMEA)和过程阶段(PFMEA)的应用。如何通过风险矩阵评估,优先识别和消除潜在的失效模式,从源头提高产品可靠性。 3.3 测量系统分析(MSA): 强调了测量数据准确性的重要性。本书提供了重复性与再现性(Gage R&R)研究的统计方法和实施步骤,确保用于过程监控和质量决策的测量仪器和方法是可靠的。 3.4 六西格玛方法论(DMAIC): 将六西格玛的“定义-测量-分析-改进-控制”框架应用于解决复杂的、多变量的制造难题。重点讲解了在“分析”阶段如何运用回归分析、实验设计(DOE)来确定关键输入变量(KIVs)对关键输出变量(KOs)的影响程度。 第四部分:供应链集成与数字化赋能 现代制造不再是孤立的车间活动,而是整个供应链的协同运作。本部分探讨了如何通过信息技术和供应链策略来增强制造的敏捷性。 4.1 制造资源规划(MRP II)与企业资源规划(ERP): 阐述了MRP II在物料需求计划、产能负荷规划中的核心作用,以及其如何集成到现代ERP系统中以实现跨职能的数据共享和协同决策。 4.2 智能调度与生产控制: 介绍了先进的制造执行系统(MES)在车间实时数据采集、生产跟踪和作业调度的功能。重点分析了如何利用算法优化复杂工序的排序问题,最小化在制品(WIP)和最大化设备利用率。 4.3 工业物联网(IIoT)在优化中的角色: 探讨了传感器技术、边缘计算如何实现对设备状态(OEE,设备综合效率)的实时监控。分析了如何利用历史数据和实时数据流进行预测性维护(PdM),取代传统的预防性维护,减少非计划停机时间。 读者对象 本书面向具备一定工程或管理基础的读者,包括: 新入职或寻求职业晋升的生产与运营经理。 致力于工艺改进和质量提升的制造工程师和技术人员。 负责供应链协调与集成的高级管理人员。 寻求将理论知识应用于实践的工业工程专业学生。 通过学习本书,读者将能够系统地掌握一套现代工业制造体系的构建与运行的“蓝图”,从而显著提高其所在企业的运营效率和产品质量水平。 ---

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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我购买这本书的初衷,是想弄明白跨部门协作效率低下的症结所在,以及如何设计更有效的激励机制来打破“部门墙”。这本书确实花了不少篇幅来论述组织结构与流程再造的重要性,结构清晰,逻辑严谨。作者对于“服务蓝图”的绘制与应用进行了非常详尽的步骤拆解,这部分内容对我帮助最大,我立刻尝试将其中提到的“支撑流程”与“前台接触点”的映射关系应用到了我们的流程图中,发现了一些此前未曾注意到的断裂点。然而,在涉及到“权力分配”与“责任归属”的实际冲突处理上,这本书的处理方式显得过于温和。管理实践中,跨部门的资源争夺和目标不一致是常态,我更希望看到一些关于如何通过强有力的管理干预或制度设计来强制推动协同的案例或方法论。书中更多强调的是通过“共同愿景”和“文化熏陶”来达成一致,这在理论上固然高尚,但在面对短期业绩压力时,这种自上而下的文化驱动似乎显得力量不足。如何将理念转化为具有约束力的绩效合约,是这本书没有深入挖掘的领域。

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我带着对流程优化的极度渴望打开了这本书,尤其关注那些能够显著降低出错率和重复劳动的方法。这本书的优点在于,它提供了一套非常系统且完整的运营框架,从输入到输出,面面俱到,构建了一个严谨的学术体系。对于理解服务业运作的整体脉络非常有帮助,能让人从一个更宏观、更科学的角度去看待日常的琐碎工作。但如果说期待它提供的是一套即插即用的“快速修复工具箱”,那无疑是失望的。书中对风险管理和突发事件处理的讨论,相对薄弱,更多是停留在识别风险的阶段,而非如何构建一个具有韧性的应急响应系统。例如,在探讨质量控制时,它侧重于预防性措施的设置,对于那些已经爆发的危机事件,缺乏具体的、具有实操指导意义的危机公关与运营恢复流程。我试图寻找关于“逆向物流”或“退货处理”的精细化管理章节,但这些与客户最终体验紧密相关的“逆向流程”在全书的篇幅中占比不高,这让我觉得在全面运营考量上有所欠缺。

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这本书的封面设计得相当有品味,那种沉稳的深蓝色调搭配简洁的字体,让人一眼就能感受到它内在的专业与深度。我原本是抱着学习新技能的想法翻开的,期待能找到一些关于如何优化日常运营流程的实用技巧,特别是那种可以立即应用到工作中的“干货”。然而,阅读过程中,我发现它更像是一部理论体系的构建蓝图,而非操作手册。作者似乎花费了大量的篇幅来探讨服务业的本质、顾客体验的哲学基础,以及构建长期竞争优势的宏观战略。对于那些希望快速解决手头管理难题的人来说,这本书可能显得有些“慢热”。它要求读者具备一定的商业理论背景,才能更好地跟上作者从概念到模型的推演过程。我特别欣赏其中关于“无形资产价值量化”的探讨,那部分内容颇具启发性,促使我重新审视我们公司内部那些难以衡量的软性指标。不过,坦白说,在寻找具体步骤来改进前台接待效率、优化供应链协同这些“接地气”的问题时,我感觉它提供的指引略显抽象,更像是“种下思想的种子”,而不是直接给出“浇水施肥”的工具箱。总体来说,这是一本适合高层管理者进行战略思考和理论武装的佳作,但对于一线经理来说,可能还需要搭配更具操作性的参考资料。

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这本书的装帧设计非常古典,字体排版也相当考究,但内容本身带给我一种强烈的“时代局限感”。我关注的焦点集中在如何应对当下快速迭代的技术变革,特别是人工智能和自动化对传统服务角色的颠覆性影响。我原本非常期待书中能有关于“人机协作”或“智能客户旅程设计”的深入探讨,毕竟这是当前服务业运营管理面临的最大挑战之一。然而,书中的大部分模型和框架,似乎还是建立在人力驱动的传统运营模式之上。对于那些尚未完全拥抱数字化转型的企业或许是宝贵的指导手册,但对于我们这些已经大量部署了SaaS系统和自动化客服机器人的公司而言,书中关于人员培训和层级管理的讨论,显得有些滞后和重复。比如,关于排班优化和人员技能矩阵的构建,现在更多的是由算法和大数据来辅助决策,而非完全依赖管理者的经验判断。我不得不承认,书中关于“服务记忆”和“关系资产”的理论构建非常精妙,但这些理论在面对“瞬时服务”和“去中心化服务”的新趋势时,其解释力和指导力有所下降。

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阅读体验极其流畅,作者的文笔功力可见一斑,那种将复杂概念层层剥开,用清晰的逻辑链条串联起来的能力,着实令人印象深刻。我个人对标杆企业案例的兴趣最大,期望能从中一窥顶尖服务提供商的“独门秘籍”。书中确实引用了多个国际知名品牌的案例进行佐证,但这些案例的分析深度,我感觉还停留在“展示成功”的层面,而非深入剖析其管理决策背后的具体权衡与挣扎。比如,在讨论如何平衡成本控制与服务质量提升的矛盾时,我期待看到更多关于“边际效益递减点”的量化分析,或是不同情境下的决策模型对比。这本书的重点似乎更侧重于“构建一个理想化的服务生态系统”,强调流程的标准化与文化的统一性。对于我这样习惯了从数据中寻找确定性的实践者来说,某些章节的论述,如“情感劳动力的自我驱动机制”,显得有些过于理想化,缺乏可操作的绩效指标来支撑其论述的有效性。当我合上书本,试图在我的部门预算会议上引用其中的观点时,发现自己能拿出的“硬证据”相对较少,更多的是一种“理念上的认同”。

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