1.方針(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希望的一種辦法。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，核算機就能夠判別一個物流計劃是否比另一個更好。企業辦理層就能夠知道優化的進程是否能夠供給一個可接受的出資報答率。

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能夠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如何經過組合裝上貨車的。一個十分簡略的模型，比方發貨的總重量或整體積就能夠忠實地反映某些貨品的裝載要求，如大宗液體貨品。但是，假如總重量或整體積模型被用于往拖車上裝載新轎車，則該模型就會失效，因為它不能充沛地反映實踐的物流狀況。

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，或有關數據不能夠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。對有必要產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。

4.集成(Integration)：體系集成有必要全面支撐數據的主動傳遞。因為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、司機和道路條件等數據。人工輸入數據的方法，哪怕是只輸入很少數的數據，也會因為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、辦理和控制的方式來表述。由物流優化技能給出的解決計劃，除非現場操作人員能夠履行，辦理人員能夠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。辦理員則要求有關優化計劃及其施行效果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能夠找到最佳物流計劃)。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解決計劃就有必要借助于優化的算法來進一步開發優化技能。

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。因為任何一個實際的物流問題都存在著很多或許的解決計劃，所以，任何一個具有必定規劃的問題都需要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能夠找到最佳物流計劃，也能夠在合理的時刻內給出最佳計劃。顯然，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，能夠比運用單體PC機或根據作業站技能的算法更快地給出更好的物流優化解決計劃。

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。假如缺少具有恰當技能特長和領導經驗的人的安排辦理，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。沒有他們的很多的作業，物流優化體系就難以達到預期的方針。

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、模型結構和算法等能夠習慣改變，并且要求他們能夠捕捉機會并促進體系革新。

10.報答 (ROI)：出資報答有必要是能夠證明的，有必要考慮技能、人員和操作的總本錢。物流體系優化歷來就不是免費的午飯。它要求很多的技能和人力資源投入。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解決計劃逐條與標桿代替計劃進行比較。

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