物流系统优化的十项基来源基础则
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。
在现在狠恶的市场竞争和通货收缩的经济情况下，Don Ratliff博士提出的企业物流系统优化的10项基来源基础则无论是对正在探求新的经济增加点的制造业和零售零售业企业来说，照旧对正在勉力晋升效力程度夺取更年夜市场份额的第三方物流（3PL）企业（包括物流和供给链管理使用软件供给商和集成商）来说，均具有极度理想的操作性的指导意义。理想上，Don Ratliff博士所给出的10项基来源基础则自己便是物流管理理念和物流管理技能无机连系的企业物流管理系统的根基构架。
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）。好比，一项送货功课年夜概被确定的目标是“日常分摊的资产利用成本，燃料和维修成本，以及休息力成本之和最斜。这些成本目标既定量，也随便测定。
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，诸如发货的总分量或总体积就可以老实地反应某些货色的装载要求，如年夜宗液体货色。但是，如果总分量或总体积模型被用于往拖车上装载新汽车，则该模型就会失落效，因为它不能充沛地反应理想的物流情况。好比，用“可运载45000磅汽车”来描绘拖车的载货本领便是不合用的。因为，拖车所可以装运汽车的数量取决于汽车的形状，拖车的构造，和其他一些身分。在这种情况下，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。
5.表述（Delivery）——系统优化方案必需以一种便于实施、管理和控制的形式来表述。
由物流优化技能给出的处理方案，除非现场操作人员可以实施，管理人员可以确认预期的投资报答已经完成，不然便是不可功的。现场操作要求指令简朴了然，要随便了解和实施。管理人员则要求有关优化方案及实在施结果在时候和资产使用等方面的关键标杆信息更综合、更会合。
6.算法（Algorithms）——算法必需灵活地使用奇特的题目构造。
不合物流优化技能之间最年夜的差异就在于算法的不合（借助于计算机的历程处理体例每每可以找到最佳物流方案）。关于物流题目的一个无可辩驳的毕竟是每一种物流优化技能都具有某种特点。为了在合理的时候段内给出物流优化处理方案就必需借助于优化的算法来进一步开发优化技能。因此，关键的题目是：
（1）这些不合物流优化技能的特定的题目构造必需被每一个计划物流优化系统的申明人员供认和了解。
（2）所利用的优化算法应该具有某种弹性，使得它们可以被“调解”到可以使用这些特定题目构造的状况。物流优化题目存在着年夜量的年夜概处理方案（如，关于40票零担货运的发货来说，存在着1万亿种年夜概的装载组合）。如果不能充沛使用特定的题目构造来计算，则意味着要么算法将根据某些不可靠的类似计算给出一个方案，要么便是计算的时候极长（年夜概是无量长）。
7.计算（Computing）——计算平台必需具有足够的容量在可接受的时候段内给出优化方案。
因为任何一个理想的物流题目都存在着年夜量年夜概的处理方案，所以，任何一个具有一定范围的题目都需要相称的计算本领支撑。如许的计算本领应该使得优化技能既可以找到最佳物流方案，也可以在合理的时候内给出最佳方案。显然，对在日常实施情况中运转的优化技能来说，它必需在几分钟或几小时内给出物流优化方案（而不是花几天的计算时候）。接纳动用众多计算机同时计算的强大的集群效力和并行构造的优化算法，可以比利用单体PC机或基于义务站技能的算法更快地给出更好的物流优化处理方案。
8.人员（People）——担当物流系统优化的人员必需具有支撑建模、数据搜集和优化方案所需的向导和技能特长。
优化技能是“火箭迷信”，希看火箭发射后可以精良地运转而没有“火箭迷信家”来连结它的状况是没有年夜概的。这些专家必需确保数据和模型的准确，必需确保技能系统在依照计划的状况义务。理想的情况是，如果缺乏具有得当技能特长和向导履历的人的构造管理，庞大的数据模型和软件系统要正常运转并获得需要的支撑是不年夜概的。没有他们的年夜量的义务，物流优化系统就难以到达预期的目标。
9.历程（Process）——商务历程必需支撑优化并具有继续的改进本领。
物流优化需要应对年夜量的在运营历程中出现的题目。物流目标、划定例则和历程的窜改是系统的常态。所以，不但要求系统化的数据监测体例、模型构造和算法等可以适应转变，并且要求他们可以捕获机遇并促使系统变革。如果不能在理想的商务运转历程中对物流优化技能实施监测、支撑和继续的改进，就肯定招致优化技能的潜力不能获得充沛的发挥，大概只能使其成为“陈设”。
10.报答（ROI）——投资报答必需是可以证明的，必需思量技能、人员和操作的总成本。
物流系统优化向来就不是免费的午餐。它要求年夜量的技能和人力本钱投进。要证明物流系统优化的投资报答率，必需掌握两件事变：
一是诚实地估计全部的优化成本；二是将优化技能给出的处理方案逐条与标杆更换方案举行比较。
在计算成本的时候，企业对利用物流优化技能的运营成本存在着激烈的低估现象，尤其是在企业购买的是“供专业快乐喜爱者自己开发利用”的基于PC的软件包的情况下。这时要求企业拥有一支练习有素的利用者团队和开发支撑人员在理想运转的历程中调试技能系统。在这种情况下，有效利用物流优化技能的理想年度运营成本少少有低于技能推销初始成本的（如软件利用允许费、工具费等）。如果物流优化处理方案的总成本在第二年是下降的，则很年夜概该处理方案的质量也会成比例的下降。
在计算报答的时候，要确定物流优化技能系统的利用结果，必需做三件事：一是在实施优化方案之前根据关键绩效目标（Key Performance Indicators）测定基准状况。二是将实施物流优化技能处理方案今后的功效与基准状况举行比较。三是对物流优化技能系统的绩效举行活期的评审
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