1、目標——必須量化和度量
要想獲得成功必須有明確的目標,為了優(yōu)化,你必須知道怎樣才算被優(yōu)化。量化目標使得使用計算機決定一個(gè)物流計劃方案是否優(yōu)于另一個(gè)方案成為可能,管理人員就可以衡量?jì)?yōu)化方案是否有投資回報。例如,速遞公司可能把目標定為:日常最低維修成本、燃料成本和勞動(dòng)力成本,這些成本是很容易被量化和度量的。
2、模型——必須真實(shí)的代表物流過(guò)程
模型是把優(yōu)化要求和限制轉化為計算機可以接受的語(yǔ)言途徑。例如,我們需要模型來(lái)表示從倉庫出貨到裝運卡車(chē)的過(guò)程。最簡(jiǎn)單如出貨的總重量、體積的模型必須真實(shí)表示裝運要求。
如果一種重量、體積模型被用于表示另外一種新型車(chē)輛的裝運,模型就失真了,因為它沒(méi)有真實(shí)代表實(shí)際的裝運情況。如果模型不能代表真實(shí)的情況那么整個(gè)優(yōu)化措施將會(huì )是不切實(shí)際、沒(méi)有效率的。
3、數據——必須準確、時(shí)效和容易理解
數據引導著(zhù)整個(gè)優(yōu)化過(guò)程,如果數據不準確或不及時(shí)的納入整個(gè)優(yōu)化過(guò)程,那么指定的物流計劃明顯是不能令人信服的。優(yōu)化過(guò)程包含實(shí)施計劃,數據必須要容易被理解、接受,這樣才能有良好的溝通,整個(gè)系統才會(huì )協(xié)調。例如,如果卡車(chē)運輸對某些貨物有體積限制,那么僅僅掌握運輸貨物的重量是不夠的。
4、整合——必須支持全部數據轉換
數據整和是非常重要的,因為大量的數據要圍繞物流優(yōu)化來(lái)采集。例如,優(yōu)化從倉庫到商店運輸過(guò)程需要相關(guān)定單、客戶(hù)、車(chē)輛、駕駛員和道路信息等數據,這些大量反饋的數據中有的是無(wú)用數據,有的是錯誤數據,需要整合,篩選出與優(yōu)化相關(guān)的有效數據。
5、傳達——優(yōu)化方案必須以一定的形式傳達給執行官、管理者
只提供物流優(yōu)化解決方案而不具體實(shí)施并不能算是成功的,只有提供給管理層實(shí)施方案而不具體實(shí)施并不能算是成功的,唯有提供給管理層實(shí)施方案并最后取得期望的投資回報才算是成功的。因此優(yōu)化方案必須以最簡(jiǎn)單、明了的方式傳達給管理者和執行者,管理者需要更多全面集中的信息來(lái)實(shí)施整修計劃,其中網(wǎng)絡(luò )是信息傳遞的重要媒介。
6、算法——必須以獨立的解決單個(gè)問(wèn)題
物流優(yōu)化技術(shù)之間最大的的區分在于計算機尋求物流優(yōu)化途徑的算法。毫無(wú)疑問(wèn),對于每類(lèi)物流問(wèn)題都有各處的特點(diǎn),必須針對每個(gè)不同的問(wèn)題開(kāi)發(fā)相關(guān)的計算機算法來(lái)提供最佳的優(yōu)化方案。然而值得注意的是:(1)算法結構必須能夠被每個(gè)物流優(yōu)化系統識別和理解;(2)優(yōu)化的算法要有彈性,能夠在使用時(shí)和其他系統協(xié)調。物流優(yōu)化問(wèn)題有許多可能的方案,如貨物運輸容量的減少有時(shí)有100000000000種可能的方案。利用不合適的算法結構意味著(zhù)計算機挑選的方案可能以一些不可靠的,違背優(yōu)化原則的數據為基礎,或者整個(gè)方案的運算時(shí)間過(guò)長(cháng),甚至得不出方案。
7、運算——運算平臺必須在有效時(shí)間內算出優(yōu)化方案
由于每一個(gè)實(shí)際物流問(wèn)題都有成千上萬(wàn)的優(yōu)化方案,因此需要強大的計算機來(lái)支持運算,它能保證在合理的時(shí)間內計算出最好的物流優(yōu)化方案。顯然,由于優(yōu)化技術(shù)要在實(shí)際環(huán)境中運行迅速得到實(shí)現,因此在短時(shí)間內得出最優(yōu)方案是必要的。與單一的計算機運算比較,強大的計算機網(wǎng)絡(luò )平臺能夠提供更好、更快的解決方案。
8、人才——專(zhuān)業(yè)的人才必須占主導地位,技術(shù)專(zhuān)家需要大量模型、數據和優(yōu)化工具
優(yōu)化技術(shù)迅速,但如果沒(méi)有一些專(zhuān)業(yè)的技術(shù)人才來(lái)掌握,它不會(huì )取得預期的效果。這些技術(shù)人才能確保運用數據、模型的正確性,技術(shù)投入到實(shí)踐中能按設計的運行。僅僅希望通過(guò)一些數據收集,運用模型和軟件分析而沒(méi)有技術(shù)人才的支持是不現實(shí)的,他們主導著(zhù)知識和經(jīng)驗。
9、流程——商業(yè)流程的運作必須支持優(yōu)化并且保證提升的空間
物流優(yōu)化是一個(gè)不斷累積變化的過(guò)程,因為物流的目標、規則和過(guò)程并不是一塵不變的。當變化來(lái)臨的時(shí)候,不但數據、模型、算法需要做出相應的改變,潛在的商業(yè)流程也需要考慮如何變化來(lái)支持新的優(yōu)化方案。商業(yè)流程如果不能支持優(yōu)化或者保證物流優(yōu)化的提升空間將會(huì )導致優(yōu)化技術(shù)不能被有效利用甚至是無(wú)用的。
10、投資回報——投資回報必須考慮整個(gè)技術(shù)、人才和實(shí)施
天下沒(méi)有免費的午餐,物流優(yōu)化需要大量的資金、技術(shù)和人才,投資回報需要考慮兩點(diǎn):
(1)整體優(yōu)化價(jià)值的評估;
(2)優(yōu)化方案的比較,優(yōu)化技術(shù)的選擇。
在成本價(jià)值估算方面,當公司有現成的網(wǎng)絡(luò )平臺、應用軟件之后,一般都過(guò)低估計運用物流優(yōu)化技術(shù)的成本,而這些都需要有專(zhuān)業(yè)人才來(lái)完成。很少有成功的利用物流優(yōu)化技術(shù)的成本低于最初的技術(shù)成本價(jià)值估算的案例。如果在初期物流優(yōu)化的總成本能得到控制,則整個(gè)方案的成本一般就會(huì )減少。
在預算投資回報時(shí),必須要有好的方法決定一個(gè)基準線(xiàn),衡量技術(shù)價(jià)值和人才的作用,度量提升的效果,然后考慮進(jìn)一步的優(yōu)化。因為數據有時(shí)效性,實(shí)施過(guò)程需要不斷的被關(guān)注,沒(méi)有公司能夠十分準確的預見(jiàn)他們的物流優(yōu)化方案實(shí)際能夠取得怎樣的效果。
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