| 开本：16开 |
| 纸张：胶版纸 |
| 包装：平装-胶订 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787516433911 |
| 所属分类：图书>管理>战略管理 |
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内容简介
在数字化大潮席卷的当下，企业 正面临 的契机与考验。他们可以借助数字技术的力量，催化企业蜕变，加速决策进程，优化运营效率，解锁新兴市场，并开创发展新模式。本书旨在从数字化时代的领导力新视角，构建数字化领导力的基石，领导力在数字化进程中的关键实践，领导力的未来展望四个方面，帮助企业 掌握敏捷应对技术变革，高效利用数据资源，全面提升团队数字素养的关键路径与方法，从而在复杂多变的市场环境中 企业稳健前行。
作者简介
江静
北京邮电大学经济管理学院副教授，主要研究领域为企业文化，领导力与组织创新，人机协同等。作为主要负责人为余家知名企业提供管理咨询服务，在 外 学术刊物发表论文余篇，主持，参与余项 ， ，企业管理基金会项目。
王敏
北京水木方策管理咨询有限公司总经理，主要研究领域为企业文化，数字化领导力等。为 外多家知名企业提供管理咨询与培训服务，致力于以前沿理论与实战经验赋能组织发展。
目 录
目 录
章 数字化时代的领导力新视角
数字化时代的挑战与机遇
技术革新：产业价值重构与商业模式创新
市场变迁：消费者行为重塑与竞争边界模糊
伦理挑战：科技向善是时代发展的内在要求
数字时代对领导力发展的要求
目 录 章 数字化时代的领导力新视角 数字化时代的挑战与机遇 技术革新：产业价值重构与商业模式创新 市场变迁：消费者行为重塑与竞争边界模糊 伦理挑战：科技向善是时代发展的内在要求 数字时代对领导力发展的要求 数字时代对领导力发展的挑战 数字化领导力是数智时代的必然产物
第二章 构建数字化领导力的基石 数字化愿景 明确转型目标与路径 组织结构与文化的适应性调整 前瞻性技术 云计算与大数据的应用 人工智能与自动化工具的实践 技术赋能：以供应链管理优化为例 数字思维 数据驱动决策 敏捷抢占先机 回归本质的逻辑
第三章 领导力在数字化进程中的关键实践 客户导向 客户需求的数字捕捉 个性化体验 客户隐私保护 法规遵循与伦理考量 数字团队建设 数字化技能的提升 跨领域团队的协作机制 跨界整合能力 业务—技术跨界整合 跨界的业务整合
第四章 领导力的未来展望数字化的界限 可持续发展与企业 的责任承担 可持续发展问题的由来及演变 数智时代可持续发展问题 可持续发展与领导力发展的关系 数字科技伦理与领导社会责任 数字科技伦理的发展 数字科技伦理的主要问题 企业 在科技向善中的作用
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在当前 化竞争加剧、消费需求快速迭代的双重挑战下，供应链管理正经历着从“成本控制工具”到“战略核心能力”的根本性变革。 这场转型的核心不是技术的简单叠加，而是借助物联网、大数据、人工智能等数字技术，重构供应链从需求感知到价值交付的底层逻辑，将传统基于生产计划的“推式”供应链，转变为基于实时市场需求的“拉式”供应链——就像人体的神经系统一样，让数据成为驱动供应链各环节协同的神经信号，实现从生产导向到需求导向的范式转换。
数据精准推动供应链需求预测
传统供应链的需求预测高度依赖历史销售数据和人工经验，这已无法适应如今需求波动加剧的现状。在数字化时代，我们可借助机器学习模型，精准分析历史销售数据和市场趋势等，从而 精准地预测未来的需求波动，合理调控库存。以商超为例，可以通过收集大量销售数据，包括各个门店在不同时间段（日、周、月、季、年）的商品销售数量、销售额、不同地区门店的销售差异，以及各类促销活动对销售的影响等，同时结合天气数据、节假日信息、所在地人口变化数据、季节性趋势及市场变化等海量数据，再利用机器学习模型深入分析并精准预测产品需求与库存调整。例如，在暴风雨等自然灾害来临前，通过分析历史数据发现手电筒、电池、瓶装水等应急物资的销售量会大幅增加，便可提前将相关商品调配至受灾地区附近的门店。这样既能满足消费者的需求，又能提高销售额，降低库存积压的风险。通过数据收集与机器学习，大型商超企业可大幅降低库存持有成本，同时减少缺货率，显著降低经营成本。
从静态储备到动态平衡的库存管理在当前 化竞争加剧、消费需求快速迭代的双重挑战下，供应链管理正经历着从“成本控制工具”到“战略核心能力”的根本性变革。 这场转型的核心不是技术的简单叠加，而是借助物联网、大数据、人工智能等数字技术，重构供应链从需求感知到价值交付的底层逻辑，将传统基于生产计划的“推式”供应链，转变为基于实时市场需求的“拉式”供应链——就像人体的神经系统一样，让数据成为驱动供应链各环节协同的神经信号，实现从生产导向到需求导向的范式转换。
数据精准推动供应链需求预测
传统供应链的需求预测高度依赖历史销售数据和人工经验，这已无法适应如今需求波动加剧的现状。在数字化时代，我们可借助机器学习模型，精准分析历史销售数据和市场趋势等，从而 精准地预测未来的需求波动，合理调控库存。以商超为例，可以通过收集大量销售数据，包括各个门店在不同时间段（日、周、月、季、年）的商品销售数量、销售额、不同地区门店的销售差异，以及各类促销活动对销售的影响等，同时结合天气数据、节假日信息、所在地人口变化数据、季节性趋势及市场变化等海量数据，再利用机器学习模型深入分析并精准预测产品需求与库存调整。例如，在暴风雨等自然灾害来临前，通过分析历史数据发现手电筒、电池、瓶装水等应急物资的销售量会大幅增加，便可提前将相关商品调配至受灾地区附近的门店。这样既能满足消费者的需求，又能提高销售额，降低库存积压的风险。通过数据收集与机器学习，大型商超企业可大幅降低库存持有成本，同时减少缺货率，显著降低经营成本。
从静态储备到动态平衡的库存管理
在传统供应链中，企业为应对需求不确定性往往会维持高库存，这也导致了高资金占用和高成本。而数字化的供应链体系能够重构库存逻辑，实现“按需流动”，从以往的静态储备转变为动态平衡，大幅降低库存成本。
如快时尚巨头在 多家门店的商品中都植入了标签，实时追踪库存位置、销售速度及顾客试穿反馈等。当门店的某件衣服连续几天销量超过预期时，总部设计团队会在短时间内迅速完成新款设计，同时工厂快速启动小批量生产，商品在短时间内即可上架销售。通过数字技术实时追踪 门店销售情况，并结合销售数据与设计师及时反馈，实现“小批量、高频次”的补货。这种数据驱动的敏捷与联动机制，使的库存周转率明显高于行业平均水平。
为 的案例是当前不少高科技企业追求的“零库存”模式，通过数字技术连接供应商、物流商与门店，实现零部件按需生产和即时配送。
如特斯拉上海 工厂构建的供应链协同平台，其零部件本土化率已超过，在苏州、宁波、南通等长三角地区带动形成了新能源汽车产业生态的“小时朋友圈”。目前，特斯拉上海 工厂已拥有超过家的中国一级供应商，其中超过家供应商已进入特斯拉 供应链体系。在这个平台上，特斯拉与零部件供应商实时共享生产计划和需求信息，特斯拉也能实时获取供应商的生产进度、库存状况等信息，以确保车辆零部件的及时供应和精准配送。同时，工厂没有传统备料车间，原材料直接由数字化物流分拣系统送上流水线。在 生产 ，平均大约每秒就有一辆 新车下线。特斯拉的超高速度让其库存几乎为零，在一个宣传片中，特斯拉员工称：“我们甚至不会在仓库去存任何的库存，追求零库存的 。”
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商品详情
基本信息（以实物为准）
商品名称：数字化蜕变
作者：江静王敏 定 开
出版社：企业管理 号 页数
出版时间 版次 商品类型：图书
印刷时间 印次
内容简介
在数字化大潮席卷的当下，企业 正面临 的契机与考验。他们可以借助数字技术的力量，催化企业蜕变，加速决策进程，优化运营效率，解锁新兴市场，并开创发展新模式。本书旨在从数字化时代的领导力新视角，构建数字化领导力的基石，领导力在数字化进程中的关键实践，领导力的未来展望四个方面，帮助企业 掌握敏捷应对技术变革，高效利用数据资源，全面提升团队数字素养的关键路径与方法，从而在复杂多变的市场环境中 企业稳健前行。
作者简介
江静
北京邮电大学经济管理学院副教授，主要研究领域为企业文化，领导力与组织创新，人机协同等。作为主要负责人为余家知名企业提供管理咨询服务，在 外 学术刊物发表论文余篇，主持，参与余项 ， ，企业管理基金会项目。
王敏
北京水木方策管理咨询有限公司总经理，主要研究领域为企业文化，数字化领导力等。为 外多家知名企业提供管理咨询与培训服务，致力于以前沿理论与实战经验赋能组织发展。
目 录
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章 数字化时代的领导力新视角
数字化时代的挑战与机遇
技术革新：产业价值重构与商业模式创新
市场变迁：消费者行为重塑与竞争边界模糊
伦理挑战：科技向善是时代发展的内在要求
数字时代对领导力发展的要求
目 录 章 数字化时代的领导力新视角 数字化时代的挑战与机遇 技术革新：产业价值重构与商业模式创新 市场变迁：消费者行为重塑与竞争边界模糊 伦理挑战：科技向善是时代发展的内在要求 数字时代对领导力发展的要求 数字时代对领导力发展的挑战 数字化领导力是数智时代的必然产物
第二章 构建数字化领导力的基石 数字化愿景 明确转型目标与路径 组织结构与文化的适应性调整 前瞻性技术 云计算与大数据的应用 人工智能与自动化工具的实践 技术赋能：以供应链管理优化为例 数字思维 数据驱动决策 敏捷抢占先机 回归本质的逻辑
第三章 领导力在数字化进程中的关键实践 客户导向 客户需求的数字捕捉 个性化体验 客户隐私保护 法规遵循与伦理考量 数字团队建设 数字化技能的提升 跨领域团队的协作机制 跨界整合能力 业务—技术跨界整合 跨界的业务整合
第四章 领导力的未来展望数字化的界限 可持续发展与企业 的责任承担 可持续发展问题的由来及演变 数智时代可持续发展问题 可持续发展与领导力发展的关系 数字科技伦理与领导社会责任 数字科技伦理的发展 数字科技伦理的主要问题 企业 在科技向善中的作用
显示全部信息
在线试读
在当前 化竞争加剧、消费需求快速迭代的双重挑战下，供应链管理正经历着从“成本控制工具”到“战略核心能力”的根本性变革。 这场转型的核心不是技术的简单叠加，而是借助物联网、大数据、人工智能等数字技术，重构供应链从需求感知到价值交付的底层逻辑，将传统基于生产计划的“推式”供应链，转变为基于实时市场需求的“拉式”供应链——就像人体的神经系统一样，让数据成为驱动供应链各环节协同的神经信号，实现从生产导向到需求导向的范式转换。
数据精准推动供应链需求预测
传统供应链的需求预测高度依赖历史销售数据和人工经验，这已无法适应如今需求波动加剧的现状。在数字化时代，我们可借助机器学习模型，精准分析历史销售数据和市场趋势等，从而 精准地预测未来的需求波动，合理调控库存。以商超为例，可以通过收集大量销售数据，包括各个门店在不同时间段（日、周、月、季、年）的商品销售数量、销售额、不同地区门店的销售差异，以及各类促销活动对销售的影响等，同时结合天气数据、节假日信息、所在地人口变化数据、季节性趋势及市场变化等海量数据，再利用机器学习模型深入分析并精准预测产品需求与库存调整。例如，在暴风雨等自然灾害来临前，通过分析历史数据发现手电筒、电池、瓶装水等应急物资的销售量会大幅增加，便可提前将相关商品调配至受灾地区附近的门店。这样既能满足消费者的需求，又能提高销售额，降低库存积压的风险。通过数据收集与机器学习，大型商超企业可大幅降低库存持有成本，同时减少缺货率，显著降低经营成本。
从静态储备到动态平衡的库存管理在当前 化竞争加剧、消费需求快速迭代的双重挑战下，供应链管理正经历着从“成本控制工具”到“战略核心能力”的根本性变革。 这场转型的核心不是技术的简单叠加，而是借助物联网、大数据、人工智能等数字技术，重构供应链从需求感知到价值交付的底层逻辑，将传统基于生产计划的“推式”供应链，转变为基于实时市场需求的“拉式”供应链——就像人体的神经系统一样，让数据成为驱动供应链各环节协同的神经信号，实现从生产导向到需求导向的范式转换。
数据精准推动供应链需求预测
传统供应链的需求预测高度依赖历史销售数据和人工经验，这已无法适应如今需求波动加剧的现状。在数字化时代，我们可借助机器学习模型，精准分析历史销售数据和市场趋势等，从而 精准地预测未来的需求波动，合理调控库存。以商超为例，可以通过收集大量销售数据，包括各个门店在不同时间段（日、周、月、季、年）的商品销售数量、销售额、不同地区门店的销售差异，以及各类促销活动对销售的影响等，同时结合天气数据、节假日信息、所在地人口变化数据、季节性趋势及市场变化等海量数据，再利用机器学习模型深入分析并精准预测产品需求与库存调整。例如，在暴风雨等自然灾害来临前，通过分析历史数据发现手电筒、电池、瓶装水等应急物资的销售量会大幅增加，便可提前将相关商品调配至受灾地区附近的门店。这样既能满足消费者的需求，又能提高销售额，降低库存积压的风险。通过数据收集与机器学习，大型商超企业可大幅降低库存持有成本，同时减少缺货率，显著降低经营成本。
从静态储备到动态平衡的库存管理
在传统供应链中，企业为应对需求不确定性往往会维持高库存，这也导致了高资金占用和高成本。而数字化的供应链体系能够重构库存逻辑，实现“按需流动”，从以往的静态储备转变为动态平衡，大幅降低库存成本。
如快时尚巨头在 多家门店的商品中都植入了标签，实时追踪库存位置、销售速度及顾客试穿反馈等。当门店的某件衣服连续几天销量超过预期时，总部设计团队会在短时间内迅速完成新款设计，同时工厂快速启动小批量生产，商品在短时间内即可上架销售。通过数字技术实时追踪 门店销售情况，并结合销售数据与设计师及时反馈，实现“小批量、高频次”的补货。这种数据驱动的敏捷与联动机制，使的库存周转率明显高于行业平均水平。
为 的案例是当前不少高科技企业追求的“零库存”模式，通过数字技术连接供应商、物流商与门店，实现零部件按需生产和即时配送。
如特斯拉上海 工厂构建的供应链协同平台，其零部件本土化率已超过，在苏州、宁波、南通等长三角地区带动形成了新能源汽车产业生态的“小时朋友圈”。目前，特斯拉上海 工厂已拥有超过家的中国一级供应商，其中超过家供应商已进入特斯拉 供应链体系。在这个平台上，特斯拉与零部件供应商实时共享生产计划和需求信息，特斯拉也能实时获取供应商的生产进度、库存状况等信息，以确保车辆零部件的及时供应和精准配送。同时，工厂没有传统备料车间，原材料直接由数字化物流分拣系统送上流水线。在 生产 ，平均大约每秒就有一辆 新车下线。特斯拉的超高速度让其库存几乎为零，在一个宣传片中，特斯拉员工称：“我们甚至不会在仓库去存任何的库存，追求零库存的 。”
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商品详情
基本信息（以实物为准）
商品名称：数字化蜕变
作者：江静王敏 定 开
出版社：企业管理 号 页数
出版时间 版次 商品类型：图书
印刷时间 印次