物流供應(yīng)鏈管理專業(yè)一般都設(shè)在美國(guó)的管理學(xué)院或商學(xué)院,下面是小編搜集整理的美國(guó)物流管理專業(yè)介紹,歡迎閱讀了解。
物流是指為了滿足客戶的需要,以最低的成本,通過運(yùn)輸、保管、配送等方式,實(shí)現(xiàn)原材料、半成品、成品及相關(guān)信息由商品的產(chǎn)地到商品的消費(fèi)地所進(jìn)行的計(jì)劃、實(shí)施和管理的全過程。
美國(guó)物流管理協(xié)會(huì)對(duì)物流的定義是:“物流是根據(jù)用戶需求對(duì)原材料、在處理中的庫(kù)存、成品、維修部件及相關(guān)的信息從始發(fā)點(diǎn)到消費(fèi)點(diǎn)的有效流動(dòng)和儲(chǔ)存進(jìn)行規(guī)劃、實(shí)施和控制的過程。” 西方經(jīng)濟(jì)學(xué)家和企業(yè)界稱之為繼自然資源和勞動(dòng)力之后的“第三利潤(rùn)源泉”,是現(xiàn)代技術(shù)和現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)綜合應(yīng)用的結(jié)晶。
目前國(guó)內(nèi)常見的物流營(yíng)運(yùn)方式以航空\(chéng)輪船\火車\汽車為多,比較常見的以汽車為主.航空營(yíng)運(yùn)方式的對(duì)象以急貨居多,輪船營(yíng)運(yùn)方式的對(duì)象以大批貨量居多,火車與汽車營(yíng)運(yùn)方式的對(duì)象以普通常見的貨居多。
對(duì)物流的定義眾說紛紜。在我國(guó)學(xué)術(shù)界也看法不一。
在我國(guó)一般將英文的實(shí)物配送(Physical Distribution)和后勤(Logistics)都譯成物流。Physical Distribution一詞最早出現(xiàn)在美國(guó),但從20世紀(jì)60年代開始,Logistics一詞逐漸取代了Physical Distribution。70年代后勤一詞進(jìn)入日本,日本同樣翻譯成物流。
根據(jù)王之泰先生的《現(xiàn)代物流學(xué)》,在美國(guó)先使用實(shí)物配送一詞,然后又用后勤一詞,與物流在發(fā)達(dá)國(guó)家的發(fā)展是密切相關(guān)的。由于這兩個(gè)詞的使用變化深刻地反映了現(xiàn)代物流的發(fā)展過程,而且能夠幫助我們更好地了解物流的實(shí)質(zhì),所以,在此做一個(gè)較為詳細(xì)的解釋。
美國(guó)等西方國(guó)家20世紀(jì)便進(jìn)入了所謂的買方市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)(除了第二次世界大戰(zhàn)和戰(zhàn)后一段時(shí)間的管制和配給之外)。在買方市場(chǎng)環(huán)境中,賣方處于競(jìng)爭(zhēng)狀態(tài),而買方的主動(dòng)權(quán)很大,即“買易賣難”的市場(chǎng)環(huán)境,因此研究自然集中于銷售,實(shí)物配送一詞就自然出現(xiàn)在市場(chǎng)學(xué)中或銷售學(xué)中。所以西方原來對(duì)物流的研究,也就是對(duì)實(shí)物配送的研究。
后來,為什么歐美國(guó)家將實(shí)物配送改稱為后勤呢?因?yàn)檫@一經(jīng)濟(jì)形態(tài)的內(nèi)容確實(shí)發(fā)生了變化。隨著經(jīng)濟(jì)活動(dòng)實(shí)踐的不斷深入,人們?nèi)找嬲J(rèn)識(shí)到,實(shí)物配送的局限性太大了。經(jīng)濟(jì)理論研究和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的實(shí)踐都證明,經(jīng)濟(jì)效益的取得,單在銷售領(lǐng)域是不行的。必須有更大的系統(tǒng)和更強(qiáng)的綜合戰(zhàn)略,也就是說效益不僅存在于銷售領(lǐng)域同樣也存在于生產(chǎn)和產(chǎn)前的供應(yīng)領(lǐng)域,必須按更廣泛的領(lǐng)域建立新的概念。后勤的概念便是這樣一個(gè)不僅包含了企業(yè)產(chǎn)后的實(shí)物配送的營(yíng)銷領(lǐng)域,而且還包含了企業(yè)產(chǎn)前的供應(yīng)領(lǐng)域。
物流/供應(yīng)鏈管理專業(yè)(Supply Chain Management, Logistics)一般都設(shè)在美國(guó)的管理學(xué)院或商學(xué)院,還有的學(xué)校把這個(gè)專業(yè)開設(shè)在工業(yè)工程(Industry Engineering)里,這個(gè)專業(yè)在美國(guó)的就業(yè)形勢(shì)非常好,畢業(yè)生可以進(jìn)入各種公司從事物流規(guī)劃,采購(gòu),供應(yīng)管理分析等職業(yè),工作領(lǐng)域涉及制造業(yè),服務(wù)業(yè),衛(wèi)生行業(yè),零售業(yè)等等,就業(yè)前景非常樂觀,因此競(jìng)爭(zhēng)比較激烈,較難獲得獎(jiǎng)學(xué)金,半獎(jiǎng)的可能性還有,全獎(jiǎng)非常困難。按照不同學(xué)校提供的這個(gè)專業(yè)的特點(diǎn)來看,主要分為三類:
第一類偏重于供應(yīng)鏈分析和研究;
從專業(yè)方向來看,物流管理專業(yè)的畢業(yè)生將獲得管理學(xué)或經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)士學(xué)位,適宜到國(guó)家和省市各級(jí)經(jīng)濟(jì)管理部門、內(nèi)外貿(mào)公司、工商企業(yè)以及物流中心從事物流和與之相關(guān)的運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、物流管理工作,也可到相關(guān)部門從事教學(xué)科研等工作。物流工程專業(yè)的畢業(yè)學(xué)生將獲得工學(xué)學(xué)位,可以從事物流企業(yè)經(jīng)營(yíng)與管理、物流系統(tǒng)規(guī)劃與設(shè)計(jì)等。
第二類是MBA的一個(gè)分支,需要按照MBA的標(biāo)準(zhǔn)來申請(qǐng)。
第三類是偏重于物流和供應(yīng)鏈的管理方法。
最近兩年,物流和供應(yīng)鏈管理在中國(guó)也逐步得到人們的重視,因此申請(qǐng)物流和供應(yīng)鏈管理專業(yè)的人數(shù)明顯增多,在去年的申請(qǐng)中,雖然競(jìng)爭(zhēng)非常激烈,但是仍然有很多申請(qǐng)者成功的獲得了半獎(jiǎng)。從獎(jiǎng)學(xué)金申請(qǐng)難度來看,MBA的物流管理方向要求申請(qǐng)者必須有工作經(jīng)驗(yàn),難度最大,而且?guī)缀鯖]有獎(jiǎng)學(xué)金,偏重于管理的第三類物流專業(yè)不要求申請(qǐng)者有工作經(jīng)驗(yàn),但是要求申請(qǐng)者有管理專業(yè)的背景,拿半獎(jiǎng)的可能還是比較大的,但是全獎(jiǎng)不太可能。第一類物流專業(yè)比較偏重于數(shù)理分析和研究,需要申請(qǐng)者具有工科的背景,獎(jiǎng)學(xué)金比其他的兩類物流專業(yè)好拿。另外,工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)申請(qǐng)這個(gè)專業(yè)的獎(jiǎng)學(xué)金非常有幫助,美國(guó)大學(xué)的物流專業(yè)比較看重工作經(jīng)驗(yàn),即使申請(qǐng)者的GT成績(jī)一般,如果有相關(guān)領(lǐng)域的工作經(jīng)驗(yàn),申請(qǐng)到獎(jiǎng)學(xué)金的可能性還是非常大的。
就業(yè)狀況
從事職業(yè):財(cái)會(huì)、精算師、物流師、銀行職員、人力資源經(jīng)理、咨詢顧問、組織研發(fā)人員
物流師美國(guó)各州就業(yè)情況:
州名/就業(yè)人數(shù)/薪水/h薪水/年
加州13530$39.30$81,750
德克薩斯州11200$38.70$80,500
華盛頓6740$40.21$83,630
弗吉尼亞州6320$40.51$84,260
賓夕法尼亞州5930$34.99$72,780
華盛頓6740$40.21$83,630
阿拉巴馬州3880$39.29$81,720
馬里蘭州4540$41.23$85,750
哥倫比也特區(qū)960$46.54$96,810
阿拉斯加州290$40.28$83,780
重要產(chǎn)業(yè)所在地
一級(jí)州:華盛頓(2.66)
二級(jí)州:阿拉巴馬州(2.32)、馬里蘭州(1.97)、弗吉尼亞州(1.92)、俄克拉荷馬州(1.43)、猶他(1.40)、密歇根(1.33)、亞利桑那州(1.32)
三級(jí)州:俄亥俄州(1.24)、科羅拉多州(1.22)、德州(1.15)、賓夕法尼亞州(1.15)、堪薩斯州(1.13)、密蘇里州(1.13)、佐治亞州(1.11)、南卡羅來納州(1.09)、加州(1.03)、明尼蘇達(dá)(1.02)、新澤西(0.99)、阿拉斯加(0.98)、阿肯色(0.96)、康涅狄格(0.92)、肯塔基(0.85)、印第安納(0.83)*(1)
課程列表
會(huì)計(jì)Accounting
商業(yè)統(tǒng)計(jì)Business Statistics
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