物流系統(tǒng)優(yōu)化的10項基本原則

1、物流系統(tǒng)優(yōu)化的10項基本原則 對于大多數的企業(yè)來說，物流系統(tǒng)優(yōu)化是其降低供應鏈運營總成本的最顯著的賞機所在。但是，物流系統(tǒng)優(yōu)化要投入大量的資源，而且是一項需要付出巨大努力，克服困難和細心管理的過程。 美國領先的貨運計劃解決方案供應商velant公司的總裁和ceo don ratliff 博士集30余年為企業(yè)供應貨運決策油畫解決方案的經驗，在20xx年美國物流管理協會（clm）年會上提出了物流優(yōu)化的10項基本原則，并認為提高物流決策和運營過程的優(yōu)化，企業(yè)可以獲得降低物流成本10%-40%的商業(yè)機會。這種成本的節(jié)省必定轉化為企業(yè)投資回報率的提高。 在目前激烈市場競爭和通貨緊縮的經濟環(huán)境下，don

2、ratliff 博士提出的企業(yè)物流系統(tǒng)優(yōu)化的10項基本原則無論是對正在查找新的經濟增長點的制造業(yè)和批發(fā)零售業(yè)企業(yè)來說，還是對正在努力提升服務水平爭取更大市場份額的第三方物流企業(yè)來說，均具有特別實際的操作性的指導意義，實際上，don ratliff 博士所給出的10項基本原則本身就是物流管理理念和物流管理技術有機結合的企業(yè)物流管理系統(tǒng)的基本構架。 1 目標（objective）-設定的目標必需是定量的和可測評的 制定目標是確定我們預期愿望的一種方法。要優(yōu)化某個事情或過程，就必需確定這樣才能知道目標對象已經被優(yōu)化了。使用定量的目標，計算機就可以推斷一個物流計劃是否比另一個更好。企業(yè)管理層就可以知道

3、優(yōu)化的過程是否能夠供應一個可接受的投資回報率（return on investment）。比如，一項送貨作業(yè)可能別確定的目標是日常分攤的資產使用成本，燃料和修理成本，以及勞動力成本之和最小。這些成本既定量也簡單測定。 2 模型( models) - 模型必需忠實的反映實際的物流過程。 建立模型是把物流運營要求和限制條件翻譯成計算機能夠理解和處理的某種東西的方法。例如，我們需要一個模型來反映貨物如何通過聚合裝上卡車的，一個特別簡潔的模型，諸如發(fā)貨的總重量或總體積就能夠忠實的反映某些貨物的裝載要求。然而，假如總重量或總體積模型被用于往拖車上裝載新汽車，則該模型就會失效，因為它不能充分的反映實際的物

4、流狀況。比如，用可運載45000磅汽車來描述拖車能力是不適用的。因為，拖車所能夠裝運汽車的數量取決于汽車的形狀，拖車的結構，和其他一些因素。在這種狀況下，假如使用簡潔的重量或體積模型，很多計算機認為合適的載荷將無法實際裝車，而實際上更好的裝載方案回由于計算機認為不合適而別放棄。所以，假如模型不能忠實的反映裝載的過程。則由優(yōu)化系統(tǒng)給出的裝車解決方案要么無法實際執(zhí)行，要么在經濟上不合算。 3 數據（data）-數據必需精確，準時和全面 數據驅動了物流系統(tǒng)的優(yōu)化過程。假如數據不精確，或有關數據不能夠準時的輸入系統(tǒng)優(yōu)化模型，則由此產生的物流方案就是值得懷疑的。對必需產生可操作的物流方案的物流優(yōu)化過程來

5、說，數據也必需全面和充分。例如，假如卡車的體積限制了載荷的話，使用每次發(fā)貨的重量的數據就是不充分的。 4 集成（integration）-系統(tǒng)集成必需全面支持數據的自動傳遞。 因為對物流系統(tǒng)優(yōu)化來說，要同時考慮大量的數據，所以，系統(tǒng)的集成是特別重要的。比如，要優(yōu)化每天從倉庫向門店送貨的過程就需要考慮訂貨，客戶，卡車，駕駛員和道路條件等數據。人工輸入數據的方法，哪怕是只輸入很少量的數據，也回由于太花時間和太簡單出錯而不能對系統(tǒng)優(yōu)化形成支持。 5表述（delivery）- 系統(tǒng)優(yōu)化方案必需以一種便于執(zhí)行，管理制的形式來表述。 由物流優(yōu)化技術給出的解決方案，除非現場操作人員能夠執(zhí)行，管理人員能夠確定

6、預期的投資回報已經實現，否則就是不成功的。現場操作要求指令簡潔明白，要簡單理解和執(zhí)行。管理人員則要求有關優(yōu)化方案及其實施效果在時間和資產利用等方面的關鍵標杠信息更綜合，更集中。 6算法（algorithms）-算法必需敏捷的利用獨特的問題結構。 不同物流優(yōu)化技術之間最大的差別在于算法的不同（借助于計算機的過程處理方法提出能夠找到最佳物流方案）。關于物流問題的一個不可辯駁的事實是美意中物流優(yōu)化拘束都具有某種特點。為了在合理的時間段內給出物流優(yōu)化解決方案就必需借助于優(yōu)化的算法來進一步開發(fā)優(yōu)化技術。因此，關鍵的問題是：1）這些不同物理優(yōu)化技術的特定的問題結構必需被每一個設計物流優(yōu)化系統(tǒng)的分析人員認可

7、和理解。2）所使用的優(yōu)化算法應當具有某中彈性，使得他們能夠被調整到可以利用這些特定問題結構的狀態(tài)。物流優(yōu)化問題存在著大量的可以解決方案。假如不能充分利用特定的問題結構來計算，則意味著要么算法將依據某種不牢靠的近似計算給出一個方案。要么就是計算的時間極長（或許是無限長） 7 計算（ computing） -計算平臺必需具有足夠的容量在可接受的時間段內給出優(yōu)化方案。因為任何一個顯示的物流問題都存在著大量困難的解決方案，所以，任何一個具有一定規(guī)模的問題都需要相當的計算能力支持。這樣的計算能力應當使得優(yōu)化技術既能找到最佳物流方案，也能夠在合理的時間內給出最佳方案。明顯，對在日常執(zhí)行環(huán)境中運行的優(yōu)化技術

8、來說，他必需在幾分鐘或幾小時內給出物流優(yōu)化方案。采取動用眾多計算機同時計算的強大的集群服務和并性結構的優(yōu)化算法，可以比使用單位pc機或基于工作站技術的算法更快的給出更好的物流優(yōu)化解決方案。 8人員（people）-負責無咯系統(tǒng)優(yōu)化的人員必需具備支持建模，數據收集和優(yōu)化方案所需的領導和技術專長。 優(yōu)化技術是火箭科學，期望火箭反射后能夠良好的運行而沒有火箭科學家來保持它的狀態(tài)是沒有可能的。這些專家必需確保技術系統(tǒng)在根據設計的狀態(tài)工作?，F實的狀況是，假如缺乏具有適當技術專長和領導經驗的人的組織管理，復雜的數據模型和軟件系統(tǒng)要正常運行并獲得必要的支持是不可能的，沒有他們的大量的工作，物流優(yōu)化系統(tǒng)就難以

9、達到預期的目標。 9 過程(process)-商務過程必需支持優(yōu)化并具有持續(xù)的改進能力。 物流優(yōu)化需要應對大量的在運營過程中出現的問題。物流目標，規(guī)則和過程的轉變是系統(tǒng)的常態(tài)，所以，不因要求系統(tǒng)化的數據檢測方法，模型結構和算法等能夠適應變化，而且要求他們能夠捕獲機遇，并促使系統(tǒng)變革。假如不能在實際的商務運行過程中對物流優(yōu)化技術實施檢測，支持和持續(xù)的改進，就比如導致優(yōu)化拘束的潛力不能獲得充分的發(fā)揮，或者只能使其成為擺設。 10 回報（roi）-投資回報必需是可以證明的，必需考慮技術，人員和操作的總成本. 物流系統(tǒng)優(yōu)化從來就不是免費的午餐。他要求大量的技術和人力資源投入。要證明物流系統(tǒng)優(yōu)化的投資回

10、報率，必需把握兩件事情：一是誠懇的估價全部的優(yōu)化成本，二是將優(yōu)化技術給出的解決方案逐條與標桿替代方案進行比較。 在計算成本的時候，企業(yè)對使用物流優(yōu)化拘束的運營成本存在著劇烈的低估現象，尤其是在企業(yè)購買的是供業(yè)余愛好者自己開發(fā)使用的基于pc的軟件包的狀況下，這時要求企業(yè)擁有一支訓練有素的使用者團隊和開發(fā)支持人員在實際運行的過程中調試技術系統(tǒng)能夠，在這種狀況下，有效使用物流優(yōu)化技術的實際年度運營成本極少有低于拘束選購初始成本的。假如物流優(yōu)化解決方案的總成本在第二年是下降的，則很可能該解決方案的質量也會成比例的下降。 在計算回報的時候，要確定物流優(yōu)化系統(tǒng)的使用效果，必需做三件事：一是在實施優(yōu)化方案之前依據關鍵績效指標測定基準狀態(tài),二是將實施優(yōu)化方案以后的結果與基準狀態(tài)進行比較。三是對物流優(yōu)化