成都广义物流

对于大多数企业来说，物流系统优化是降低供应链运营总成本最重要的商机。然而，物流系统优化的过程不仅需要投入大量资源，还需要下大力气克服困难，精心管理。

1.目标——设定的目标必须是定量的和可测量的

设定目标是确定我们期望的一种方式。要优化事件或流程，必须确定如何知道目标对象已优化。利用定量目标，计算机可以判断一个物流计划是否优于另一个。企业管理层可以知道优化过程能否提供可接受的投资回报。例如，交付操作的目标可能是“最小化每日共享资产使用成本、燃料和维护成本以及劳动力成本之和”。这些成本目标既定量又易于衡量。

2.模型——模型必须忠实地反映实际的物流过程

3.数据——数据必须准确、及时和全面

数据驱动着物流系统的优化过程。如果数据不准确，或者相关数据不能及时输入到系统优化模型中，那么由此产生的物流方案是有问题的。对于必须产生可操作物流方案的物流优化过程，数据也必须全面、充分。例如，如果卡车的体积限制了负载，那么使用每批货物的重量数据是不够的。

4.集成——系统集成必须完全支持数据的自动传输

由于物流系统优化需要同时考虑大量数据，因此系统集成非常重要。例如，为了优化从仓库到商店的日常配送过程，你需要考虑诸如订单、顾客、卡车、司机和道路状况等数据。手动输入数据的方法，即使只输入少量数据，也不支持系统优化，因为它需要太多时间，而且太容易出错。

5.交付——系统优化方案必须以便于实施、管理和控制的形式表达

物流优化技术给出的解决方案将不会成功，除非现场运营商能够实施，并且管理者能够确认预期的投资回报已经实现。现场操作要求简单明了，易于理解和实施。管理者需要关于优化方案及其在时间和资产利用率方面的实施效果的更全面、更集中的关键基准信息。

6.算法——算法必须灵活使用独特的问题结构

不同物流优化技术之间的区别在于算法不同（通常可以借助计算机过程处理方法找到物流方案）。关于物流问题，一个不争的事实是，每一种物流优化技术都有其自身的特点。为了在合理的时间内给出物流优化解决方案，必须借助优化算法进一步发展优化技术。因此，关键问题是：

（1） 设计物流优化系统的每个分析师都必须认识和理解这些不同物流优化技术的具体问题结构。

（2） 使用的优化算法应该具有一定的灵活性，以便能够“调整”到能够利用这些特定问题结构的状态。对于物流优化问题，有大量可能的解决方案（例如，有1万亿种可能的装载组合，用于交付40件以下的零担货物）。如果我们不能充分利用特定的问题结构进行计算，这意味着要么算法会根据一些不可靠的近似计算给出一个方案，要么计算时间很长（可能无限长）。

7.计算——计算平台必须有足够的容量，并在可接受的时间内给出优化方案

由于任何实际物流问题都有大量可能的解决方案，因此任何具有一定规模的问题都需要相当大的计算能力支持。这种计算能力应该使优化技术不仅能找到物流方案，而且能在合理的时间内给出物流方案。显然，对于在日常执行环境中运行的优化技术，它必须在几分钟或几小时（而不是几天的计算时间）内给出物流优化方案。采用功能强大的集群服务和使用多台计算机同时计算的并行结构优化算法，可以比使用单个PC机或基于工作站技术的算法更快地提供更好的物流优化解决方案。

8.人员——负责物流系统优化的人员必须具备支持建模、数据收集和优化方案所需的领导力和技术专长

优化技术是“火箭科学”。如果没有“火箭科学家”来维持其状态，就不可能指望火箭在发射后运行良好。这些***必须确保数据和模型是正确的，并且技术系统按照设计状态工作。现实情况是，如果没有具有适当技术专长和领导经验的人员的组织管理，复杂的数据模型和软件系统就不可能正常运行并获得必要的支持。没有他们的大量工作，物流优化系统就很难达到预期的目标。

9.流程——业务流程必须支持优化，并具有持续改进的能力

物流优化需要解决运营过程中的大量问题。物流目标、规则和流程的变化是系统的正常状态。因此，系统的数据监控方法、模型结构和算法不仅需要适应变化，还需要捕捉机会并促进系统变化。如果物流优化技术在实际业务运营过程中无法得到监控、支持和持续改进，势必导致优化技术的潜力无法充分发挥，或者只能成为一种“装饰”。

10.投资回报率（ROI）-投资回报率必须是可验证的，并且必须考虑技术、人员和运营的总成本

物流系统优化从来都不是免费的午餐。这需要大量的技术和人力资源投资。要确定物流系统优化的投资回报率，必须把握两个方面：一是诚实地估计优化总成本；第二个是将优化技术给出的解决方案与基准方案逐一进行比较。

在计算成本时，企业严重低估了使用物流优化技术的运营成本，尤其是当企业购买基于PC的软件包“供业余爱好者自行开发和使用”时。此时，企业需要定期培训用户团队和开发支持人员，以便在实际操作过程中调试技术系统。在这种情况下，有效使用物流优化技术的实际年度运营成本很少低于技术采购的初始成本（如软件许可费、工具费等）。如果物流优化解决方案的总成本在第二年降低，那么解决方案的质量也可能会相应降低。

在计算收益时，要确定物流优化技术系统的使用效果，必须做三件事：首先，在实施优化方案之前，根据关键绩效指标衡量基准状态。二是将物流优化技术方案实施后的结果与基准状态进行比较。第三，定期审查物流优化技术体系的绩效。

为了准确计算投资回报率，我们必须采用良好的方法来确定基准状态，彻底了解投入的技术和劳动力成本，评估实际改进的程度，并持续监控系统的行为表现。然而，由于绩效数据很少直接可用，而且监控过程需要持续实施，因此很少有公司能够真正理解其物流优化解决方案的实际效果。