改善物流體系，既是企業自我完善的需求，也是習慣商場改動的需求。顧客需求愈來愈杰出特性化，導致不承認性添加，迫使企業對快速改動的商場快速精確地作出正確的反響。別的，日益劇烈的商場競賽給企業帶來了更大的壓力。跟著經濟全球化和常識經濟年代的到來，無國界化企業經營的趨勢愈來愈顯著，整個市場競賽呈現出顯著的國際化和一體化。與此一起，高新技能的迅猛發展提高了收效功率，縮短了產品更新換代周期，加重了商場競賽的劇烈程度。因而，企業物流辦理怎么習慣新的競賽環境已成為我國企業重視的焦點。經過對我國企業面對的環境和應戰的剖析，從而要求企業有必要把物流體系優化提上日程。

現代物流體系中，物料的轉移體系及安排辦理的作業，常常要求對物資進行統一分配、合理調運、正確規劃、全面安排，常常會有多種處理計劃。例如，擬定最佳的出資計劃和出產計劃；以為挑選最佳的出產布局和物料轉移體系流程；承認產品的最佳的配套出產；擬定最佳的物質調運計劃等。衡量最佳計劃的規范可以從不同的視點動身，以求得某項方針到達最大值或最小值。例如，要求工廠企業的勞動出產功率最高、資源的運用率最高級。這些都要是物流體系優化所要研討和處理的問題。

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關于大多數的企業來說，物流體系優化是其下降供應鏈運營總本錢的最明顯的商機地點。由物流優化技能給出的處理計劃，除非現場操作人員可以履行，辦理人員可以承認預期的投資報答現已完成，不然便是不成功的。 u3000關于大多數的企業來說，物流體系優化是其下降供應鏈運營總本錢的最明顯的商機地點。可是，物流體系優化進程不只要投入很多的資源，并且是一項需求支付巨大盡力、克服困難和精心辦理的進程。

美國搶先的貨運計劃處理計劃供貨商Velant公司的總裁和CEO-Don Ratliff博士集30余年為企業供給貨運決議計劃優化處理計劃的經歷，在2002年美國物流辦理協會（CLM）年會上提出了”物流優化的10項基本原則”，并以為經過物流決議計劃和運營進程的優化，企業可以取得下降物流本錢10%-40%的商業時機。這種本錢的節省必定轉化為企業出資報答率的進步。

1．（Objectives）：設定的方針有必要是定量的和可測評的。

擬定方針是承認咱們預期期望的一種辦法。要優化某個作業或進程，就有必要承認怎樣才能知道方針方針現已被優化了。運用定量的方針，核算機就可以判別一個物流計劃是否比另一個更好。企業辦理層就可以知道優化的進程是否可以供給一個可接受的出資報答率（Return On Investment）。

2．模型（Models）：模型有必要忠實地反映實踐的物流進程。

樹立模型是把物流運營要求和約束條件翻譯成核算機可以了解和處理的某種東西的辦法。例如，咱們需求一個模型來反映貨品是怎么經過組合裝上貨車的。一個十分簡略的模型，不能充沛地反映實踐的物流狀況。假如運用簡略的分量或體積模型，許多核算機以為適宜的載荷將無法實踐裝車，而實踐上更好的裝載計劃會由于核算機以為不適宜而被拋棄。所以，假如模型不能忠實地反映裝載的進程，則由優化體系給出的裝車處理計劃要么無法實踐履行，要么在經濟上不合算。

3．數據（Data）：數據有必要精確、及時和全面。

數據驅動了物流體系的優化進程。假如數據不精確，或有關數據不可以及時地輸入體系優化模型，則由此發生的物流計劃便是值得置疑的。對有必要發生可操作的物流計劃的物流優化進程來說，數據也有必要全面和充沛。例如，假如貨車的體積約束了載荷的話，運用每次發貨的分量數據便是不充沛的。

4．集成（Integration）：體系集成有必要全面支撐數據的主動傳遞。

由于對物流體系優化來說，要一起考慮很多的數據，所以，體系的集成是十分重要的。比方，要優化每天從庫房向門店送貨的進程就需求考慮訂購、客戶、貨車、駕駛員和路途條件等數據。人工輸入數據的辦法，哪怕是只輸入很少數的數據，也會由于太花時刻和太簡單犯錯而不能對體系優化構成支撐。

5．表述（Delivery）：體系優化計劃有必要以一種便于履行、辦理和操控的方式來表述。

由物流優化技能給出的處理計劃，除非現場操作人員可以履行，辦理人員可以承認預期的出資報答現已完成，不然便是不成功的。現場操作要求指令簡略明了，要簡單了解和履行。辦理人員則要求有關優化計劃及其施行作用在時刻和財物運用等方面的要害標桿信息更歸納、更會集。

6．算法（Algorithms）：算法有必要靈敏地運用共同的問題結構。

不同物流優化技能之間最大的不同就在于算法的不同（借助于核算機的進程處理辦法一般可以找到最佳物流計劃）。關于物流問題的一個無可辯駁的事實是每一種物流優化技能都具有某種特色。為了在合理的時刻段內給出物流優化處理計劃就有必要借助于優化的算法來進一步開發優化技能。因而，要害的問題是：（1)這些不同物流優化技能的特定的問題結構有必要被每一個規劃物流優化體系的剖析人員認可和了解;（2)所運用的優化算法應該具有某種彈性，使得它們可以被”調整”到可以運用這些特定問題結構的狀況。物流優化問題存在著很多的或許處理計劃（如，關于40票零擔貨運的發貨來說，存在著1萬億種或許的裝載組合）。假如不能充沛運用特定的問題結構來核算，則意味著要么算法將依據某些不可靠的近似核算給出一個計劃，要么便是核算的時刻極長（也許是無限長）。

7．核算（Computing）：核算渠道有必要具有滿足的容量在可接受的時刻段內給出優化計劃。

由于任何一個實踐的物流問題都存在著很多或許的處理計劃，所以，任何一個具有必定規劃的問題都需求恰當的核算才能支撐。這樣的核算才能應該使得優化技能既可以找到最佳物流計劃，也可以在合理的時刻內給出最佳計劃。明顯，對在日常履行環境中運轉的優化技能來說，它有必要在幾分鐘或幾小時內給出物流優化計劃（而不是花幾天的核算時刻）。采納動用很多核算機一起核算的強壯的集群服務和并行結構的優化算法，可以比運用單體PC機或依據作業站技能的算法更快地給出更好的物流優化處理計劃。

8．人員（People）：擔任物流體系優化的人員有必要具有支撐建模、數據搜集和優化計劃所需的領導和技能特長。

優化技能是”火箭科學”，期望火箭發射后可以杰出地運轉而沒有”火箭科學家”來堅持它的狀況是不或許的。這些專家有必要保證數據和模型的正確，有必要保證技能體系在按照規劃的狀況作業。實踐的狀況是，假如缺少具有恰當技能特長和領導經歷的人的安排辦理，雜亂的數據模型和軟件體系要正常運轉并取得必要的支撐是不或許的。沒有他們很多的作業，物流優化體系就難以到達預期的方針。

9．進程（Process）：商務進程有必要支撐優化并具有繼續的改善才能。

物流優化需求應對很多的在運營進程中呈現的問題。物流方針、規矩和進程的改動是體系的常態。所以，不只要求體系化的數據監測辦法、模型結構和算法等可以習慣改動，并且要求他們可以捕捉機會并促進體系革新。假如不能在實踐的商務運轉進程中對物流優化技能施行監測、支撐和繼續的改善，就必定導致優化技能的潛力不能取得充沛的發揮，或許只能使其成為”鋪排”。

10．報答（ROI）：出資報答有必要是可以證明的，有必要考慮技能、人員和操作的總本錢。

要證明物流體系優化的出資報答率，有必要掌握兩件作業：

一是誠實地估量悉數的優化本錢；二是將優化技能給出的處理計劃逐條與標桿代替計劃進行比較。

在核算本錢的時分，企業對運用物流優化技能的運營本錢存在著激烈的輕視現象，尤其是在企業購買的是”供業余愛好者自己開發運用”的依據PC的軟件包的狀況下。這時要求企業具有一支訓練有素的運用者團隊和開發支撐人員在實踐運轉的進程中調試技能體系。在這種狀況下，有用運用物流優化技能的實踐年度運營本錢很少有低于技能收購初始本錢的（如軟件運用答應費、東西費等）。假如物流優化處理計劃的總本錢在第二年是下降的，則很或許該處理計劃的質量也會成份額的下降。

在核算報答的時分，要承認物流優化技能體系的運用作用，有必要做三件事：一是在施行優化計劃之前依據要害績效方針（Key Performance Indicators）測定基準狀況；二是將施行物流優化技能處理計劃今后的結果與基準狀況進行比較；三是對物流優化技能體系的績效進行定時的評定。

要精確地核算出資報答率有必要選用杰出的辦法來承認基準狀況，有必要對所投入的技能和人力本錢有透徹的了解，有必要測評實踐改善的程度，還有必要繼續地監測體系的行為績效。可是，由于績效數據很少直接可得，并且監測進程需求不間斷的施行，所以，幾乎沒有哪個公司可以真實了解其物流優化處理計劃的實踐作用。

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