對絕大部分公司來說優化物流運作是其時公司降低成本的有用方法,曩昔一段時間里美國的許多公司將精力會合在業務流程自動化和相關信息的收集上,這些方法早年獲得效果,幫忙公司降低了本錢,一起也為物流優化奠定了計算機硬軟件基礎。在這樣的布景下,喬治亞理工大學物流研討所主任,美國物流專家拉特利夫博士最近編撰一份白皮書,提出物流優化的十條繩尺。
1、目的——必需量化和衡量
要想獲得成功必需有了解的目的,為了優化,你必需知道怎樣才算被優化。量化目的使得運用計算機選擇一個物流計劃計劃能否優于另一個計劃成為可能,管理人員就可以權衡優化計劃能否有出資酬報。例如,速遞公司可能把目的定為:日常最低修補本錢、燃料本錢和勞動力本錢,這些本錢是很簡略被量化和衡量的。
2、模型——必需實在的代表物流進程
模型是把優化央求和束縛轉化為計算機可以接受的言語途徑。例如,我們需求模型來標明從倉庫出貨到裝運卡車的進程。最簡略如出貨的總重量、體積的模型必需實在標明裝運央求。
假定一種重量、體積模型被用于標明其他一種新式車輛的裝運,模型就失真了,由于它沒有實在代表實踐的裝運狀況。假定模型不能代表實在的狀況那么整個優化方法將會是不實在際、沒有用率的。
3、數據——必需精確、時效和簡略了解
數據引導著整個優化進程,假定數據不精確或不及時的歸入整個優化進程,那么指定的物流計劃顯著是不能令人信服的。優化進程包括施行計劃,數據必需求簡略被了解、接受,這樣才調有出色的溝通,整個體系才會調和。例如,假定卡車運送對某些貨品>有體積束縛,那么僅僅控制運送貨品的重量是不可的。
4、整合——必需支撐全部數據變換
數據整和是非常重要的,由于許多的數據要環繞物流優化來收集。例如,優化從倉庫到商鋪運送進程需求相關定單、客戶、車輛、駕駛員和路程信息等數據,這些許多反響的數據中有的是無用數據,有的是差錯數據,需求整合,選擇出與優化相關的有用數據。
5、 傳達——優化計劃必需以必定的方法傳達給執行官、管理者
只供應物流優化處理計劃而不詳細施行并不能算是成功的,只需供應應管理層施行計劃而不詳細施行并不能算是成功的,唯有供應應管理層施行計劃并終究獲得希冀的出資酬報才算是成功的。因而優化計劃必需以最簡略、清楚的方法傳達給管理者和執行者,管理者需求更多全面會合的信息來施行整修計劃,其間網絡是信息傳送的重要媒介。
6、算法——必需以獨立的處理單個問題
物流優化技術之間最大的的區別在于計算機尋求物流優化途徑的算法。毫無疑問,關于每類物流問題都有遍地的特性,必需針對每個不同的問題開發相關的計算機算法來供應最佳的優化計劃。但是值得留心的是:(1)算法結構必需可以被每個物流優化體系辨認和了解;(2)優化的算法要有彈性,可以在運用時和其他體系調和。物流優化問題有許多可能的計劃,如貨品運送容量的減少有時有100000000000種可能的計劃。運用不適宜的算法結構意味著計算機選擇的計劃可能以一些不牢靠的,違犯優化繩尺的數據為基礎,或許整個計劃的運算時間過長,致使得不出計劃。
7、 運算——運算途徑必需在有用時間內算出優化計劃
由于每一個實踐物流問題都有不可勝數的優化計劃,因而需求健壯的計算機來支撐運算,它能保證在合理的時間內計算出最好的物流優化計劃。顯著,由于優化技術要在實踐環境中工作快速得到結束,因而在短時間內得出最優計劃是必要的。與單一的計算機運算比較,健壯的計算機網絡途徑可以供應更好、更快的處理計劃。
8、 人才——專業的人才必需占主導方位,技術專家需求許多模型、數據和優化東西
優化技術快速,但假定沒有一些專業的技術人才來控制,它不會獲得預期的效果。這些技術人才調保證運用數據、模型的正確性,技術投入到理論中能按設計的工作。僅僅期望通過一些數據收集,運用模型和軟件剖析而沒有技術人才的支撐是不志向的,他們主導著學問和履歷。
9、 流程——商業流程的運作必需支撐優化而且保證進步的空間
物流優化是一個不時累積改變的進程,由于物流的目的、規則和進程并不是一塵不變的。當改變降臨的時分,不但數據、模型、算法需求做出相應的改動,潛在的商業流程也需求思索怎么改變來支撐新的優化計劃。商業流程假定不能支撐優化或許保證物流優化的進步空間將會引起優化技術不能被有用運用致使是無用的。
10、出資酬報——出資酬報必需思索整個技術、人才和施行
天下沒有免費的午飯,物流優化需求許多的資金、技術和人才,出資酬報需求思索兩點:
(1)整體優化價值的點評;
(2) 優化計劃的比較,優化技術的選擇。
在本錢價值預算方面,當公司有現成的網絡途徑、運用軟件之后,一般都過低估量運用物流優化技術的本錢,而這些都需求有專業人才來結束。很少有成功的運用物流優化技術的本錢低于開始的技術本錢價值預算的案例。假定在初期物流優化的總本錢能得到控制,則整個計劃的本錢一般就會減少。
在預算出資酬報時,必需求有好的方法選擇一個基準線,權衡技術價值和人才的效果,衡量進步的效果,然后思索進一步的優化。由于數據有時效性,施行進程需求不時的被注重,沒有公司可以非常精確的預見他們的物流優化計劃實踐可以獲得怎樣的效果。
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