改善物流体系，既是企业自我完善的需求，也是习惯商场改动的需求。顾客需求愈来愈突出个性化，导致不承认性添加，迫使企业对快速改动的商场快速精确地作出正确的反响。别的，日益剧烈的商场竞赛给企业带来了更大的压力。跟着经济全球化和知识经济年代的到来，无国界化企业经营的趋势愈来愈显着，整个商场竞赛呈现出显着的国际化和一体化。与此一起，高新技能的迅猛发展进步了收效功率，缩短了产品更新换代周期，加重了商场竞赛的激烈程度。因而，企业物流办理怎么习惯新的竞赛环境已成为我国企业重视的焦点。经过对我国企业面对的环境和应战的剖析，然后要求企业有必要把物流体系优化提上日程。

现代物流体系中，物料的转移体系及安排办理的作业，常常要求对物资进行统一分配、合理调运、正确规划、全面安排，常常会有多种处理计划。例如，拟定最佳的出资计划和出产计划；以为挑选最佳的出产布局和物料转移体系流程；承认产品的最佳的配套出产；拟定最佳的物质调运计划等。衡量最佳计划的规范可以从不同的视点动身，以求得某项方针到达最大值或最小值。例如，要求工厂企业的劳动出产功率最高、资源的运用率最高级。这些都要是物流体系优化所要研讨和处理的问题。

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关于大多数的企业来说，物流体系优化是其下降供应链运营总本钱的最明显的商机地点。由物流优化技能给出的处理计划，除非现场操作人员可以履行，办理人员可以承认预期的出资报答现已完成，不然便是不成功的。 u3000关于大多数的企业来说，物流体系优化是其下降供应链运营总本钱的最明显的商机地点。可是，物流体系优化进程不只要投入很多的资源，并且是一项需求支付巨大尽力、克服困难和精心办理的进程。

美国抢先的货运计划处理计划供货商Velant公司的总裁和CEO-Don Ratliff博士集30余年为企业供给货运决策优化处理计划的经历，在2002年美国物流办理协会（CLM）年会上提出了”物流优化的10项基本原则”，并以为经过物流决议计划和运营进程的优化，企业可以取得下降物流本钱10%-40%的商业机会。这种本钱的节省必定转化为企业出资报答率的进步。

1．（Objectives）：设定的方针有必要是定量的和可测评的。

拟定方针是承认咱们预期期望的一种办法。要优化某个作业或进程，就必须承认怎样才能知道方针方针现已被优化了。运用定量的方针，核算机就可以判别一个物流计划是否比另一个更好。企业办理层就可以知道优化的进程是否可以供给一个可接受的出资报答率（Return On Investment）。

2．模型（Models）：模型有必要忠实地反映实践的物流进程。

树立模型是把物流运营要求和约束条件翻译成核算机可以了解和处理的某种东西的办法。例如，咱们需求一个模型来反映货品是怎么经过组合装上货车的。一个十分简略的模型，不能充沛地反映实践的物流状况。假如运用简略的分量或体积模型，许多核算机以为适宜的载荷将无法实践装车，而实践上更好的装载计划会由于核算机以为不适宜而被抛弃。所以，假如模型不能忠实地反映装载的进程，则由优化体系给出的装车处理方案要么无法实践履行，要么在经济上不合算。

3．数据（Data）：数据有必要精确、及时和全面。

数据驱动了物流体系的优化进程。假如数据不精确，或有关数据不可以及时地输入体系优化模型，则由此发生的物流计划便是值得置疑的。对有必要发生可操作的物流计划的物流优化进程来说，数据也有必要全面和充沛。例如，假如货车的体积约束了载荷的话，运用每次发货的分量数据便是不充沛的。

4．集成（Integration）：体系集成有必要全面支撑数据的主动传递。

由于对物流体系优化来说，要一起考虑很多的数据，所以，体系的集成是十分重要的。比方，要优化每天从库房向门店送货的进程就需求考虑订购、客户、货车、驾驶员和路途条件等数据。人工输入数据的办法，哪怕是只输入很少数的数据，也会由于太花时刻和太简单犯错而不能对体系优化构成支撑。

5．表述（Delivery）：体系优化计划有必要以一种便于履行、办理和操控的方式来表述。

由物流优化技能给出的处理计划，除非现场操作人员可以履行，办理人员可以承认预期的出资报答现已完成，不然便是不成功的。现场操作要求指令简略明了，要简单了解和履行。办理人员则要求有关优化计划及其施行作用在时刻和财物运用等方面的要害标杆信息更归纳、更会集。

6．算法（Algorithms）：算法有必要灵敏地运用共同的问题结构。

不同物流优化技能之间最大的不同就在于算法的不同（借助于核算机的进程处理办法一般可以找到最佳物流计划）。关于物流问题的一个无可辩驳的事实是每一种物流优化技能都具有某种特色。为了在合理的时刻段内给出物流优化处理计划就有必要借助于优化的算法来进一步开发优化技能。因而，要害的问题是：（1)这些不同物流优化技能的特定的问题结构有必要被每一个规划物流优化体系的剖析人员认可和了解;（2)所运用的优化算法应该具有某种弹性，使得它们可以被”调整”到可以运用这些特定问题结构的状况。物流优化问题存在着很多的或许处理计划（如，关于40票零担货运的发货来说，存在着1万亿种或许的装载组合）。假如不能充沛运用特定的问题结构来核算，则意味着要么算法将依据某些不可靠的近似核算给出一个计划，要么便是核算的时刻极长（也许是无限长）。

7．核算（Computing）：核算渠道有必要具有满足的容量在可接受的时刻段内给出优化计划。

由于任何一个实践的物流问题都存在着很多或许的处理计划，所以，任何一个具有必定规划的问题都需求恰当的核算才能支撑。这样的核算才能应该使得优化技能既可以找到最佳物流计划，也可以在合理的时刻内给出最佳计划。明显，对在日常履行环境中运转的优化技能来说，它有必要在几分钟或几小时内给出物流优化计划（而不是花几天的核算时刻）。采纳动用很多核算机一起核算的强壮的集群服务和并行结构的优化算法，可以比运用单体PC机或依据作业站技能的算法更快地给出更好的物流优化处理计划。

8．人员（People）：担任物流体系优化的人员有必要具有支撑建模、数据搜集和优化计划所需的领导和技能特长。

优化技能是”火箭科学”，期望火箭发射后可以杰出地运转而没有”火箭科学家”来坚持它的状况是不或许的。这些专家有必要保证数据和模型的正确，有必要保证技能体系在按照规划的状况作业。实践的状况是，假如缺少具有恰当技能特长和领导经历的人的安排办理，杂乱的数据模型和软件体系要正常运转并取得必要的支撑是不或许的。没有他们很多的作业，物流优化体系就难以到达预期的方针。

9．进程（Process）：商务进程有必要支撑优化并具有继续的改善才能。

物流优化需求应对很多的在运营进程中呈现的问题。物流方针、规矩和进程的改动是体系的常态。所以，不只要求体系化的数据监测办法、模型结构和算法等可以习惯改动，并且要求他们可以捕捉机会并促进体系革新。假如不能在实践的商务运转进程中对物流优化技能施行监测、支撑和继续的改善，就必定导致优化技能的潜力不能取得充沛的发挥，或许只能使其成为”铺排”。

10．报答（ROI）：出资报答有必要是可以证明的，有必要考虑技能、人员和操作的总本钱。

要证明物流体系优化的出资报答率，有必要掌握两件作业：

一是诚实地估量悉数的优化本钱；二是将优化技能给出的处理计划逐条与标杆代替计划进行比较。

在核算本钱的时分，企业对运用物流优化技能的运营本钱存在着激烈的轻视现象，尤其是在企业购买的是”供业余爱好者自己开发运用”的依据PC的软件包的状况下。这时要求企业具有一支训练有素的运用者团队和开发支撑人员在实践运转的进程中调试技能体系。在这种状况下，有用运用物流优化技能的实践年度运营本钱很少有低于技能收购初始本钱的（如软件运用答应费、东西费等）。假如物流优化处理计划的总本钱在第二年是下降的，则很或许该处理计划的质量也会成份额的下降。

在核算报答的时分，要承认物流优化技能体系的运用作用，有必要做三件事：一是在施行优化计划之前依据要害绩效方针（Key Performance Indicators）测定基准状况；二是将施行物流优化技能处理计划今后的结果与基准状况进行比较；三是对物流优化技能体系的绩效进行定时的评定。

要精确地核算出资报答率有必要选用杰出的办法来承认基准状况，有必要对所投入的技能和人力本钱有透彻的了解，有必要测评实践改善的程度，还有必要继续地监测体系的行为绩效。可是，由于绩效数据很少直接可得，并且监测进程需求不间断的施行，所以，几乎没有哪个公司可以真实了解其物流优化处理计划的实践作用。