物流系统优化的10项基来源基础则
关于年夜年夜都的企业来说，物流系统优化是其低落供给链运营总成本的最清楚的商机地点。可是，物流系统优化历程不但要投进年夜量的本钱，并且是一项需要支付庞年夜勉力、降服困难和经心管理的历程。
美国争先的货运计划处理方案供给商Velant公司的总裁和CEO Don Ratliff博士集30余年为企业供给货运决议计划优化处理方案的履历，在2002年美国物流管理协会（CLM）年会上提出了“物流优化的10项基来源基础则”，并以为经由历程物流决议计划和运营历程的优化，企业可以获得低落物流成本10百分-40百分的商业机遇。这种成本的节省肯定转化为企业投资报答率的提高。
1、目标（Objectives）：设定的目标必需是定量的和可测评的。
拟定目标是确定我们预期愿看的一种体例。要优化某个事变或历程，就必需确定如何本领晓得目标工具已经被优化了。利用定量的目标，计算机就可以判定一个物流计划能否比另一个更好。企业管理层就可以晓得优化的历程能否可以供给一个可接受的投资报答率（Return On Investment）。
2、模型（Models）：模型必需老实地反应理想的物流历程。
建立模型是把物流运营要乞降限制前提翻译成计算性可以了解和处理的某种东西的体例。例如，我们需要一个模型来反应货色是若何经由历程组合装上卡车的。一个极度简朴的模型，不能充沛地反应理想的物流情况。如果利用简朴的分量或体积模型，良多计算机以为符合的载荷将无法理想卸车，而理想上更好的装载方案会因为计算机以为不符合而被抛却。所以，如果模型不能老实地反应装载的历程，则由优化系统给出的卸车处理方案要么无法理想实施，要么在经济上不合算。
3、数据（Data）：数据必需准确、及时和片面。
数据驱动了物流系统的优化历程。如果数据不准确，或有关数据不可以及时地输进系统优化模型，则由此发作的物流方案便是值得猜疑的。对必需发作可操作的物流方案的物流优化历程来说，数据也必需片面和充沛。例如，如果卡车的体积限制了载荷的话，利用每次发货的分量数据便是不充沛的。
4、集成（Integration）：系统集成必需片面支撑数据的主动通报。
因为对物流系统优化来说，要同时思量年夜量的数据，所以，系统的集成是极度重要的。好比，要优化每天从堆栈向门店送货的历程就需要思量订货、客户、卡车、驾驶员和路途前提等数据。人工输进数据的体例，哪怕是只输进很大批的数据，也会因为太花时候和太随便犯错而不能对系统优化组成支撑。
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