当前位置:首页> 新闻中心

新闻中心

优化物流系统的十项原则

* 来源: * 作者: * 发表时间: 2020-07-22 0:11:49 * 浏览: 0
物流系统优化是降低供应链运营总成本的最重要的商机。但是,物流系统优化过程不仅需要投入大量资源,而且还需要付出巨大的努力,克服困难和精心管理。美国领先的货运计划解决方案提供商Velant的总裁兼首席执行官唐·拉特里夫(Don” Ratliff)博士在为企业提供货运决策优化解决方案方面积累了30多年的经验,并在2002 CLM年会上提出了“后勤”建议会议。优化的十个基本原则,并相信通过优化物流决策和运作流程,企业可以获得商机,将物流成本降低10%至40%。节省成本将不可避免地转化为企业投资回报的增加。在当前激烈的市场竞争和通货紧缩的经济环境中,唐·拉特里夫(Don Ratliff)博士提出的企业物流系统优化的十项基本原则适用于正在寻求新的经济增长点的制造和批发及零售企业。对于正在努力提高服务水平以获取更大市场份额的第三方物流公司(3PL)(包括物流和供应链管理应用软件的供应商和集成商)而言,它们都具有非常实用的和指导性的意义。目标-必须是定量的和可衡量的-设定目标是确定我们的期望的一种方式。要优化某个事物或过程,必须确定如何知道目标对象已被优化。使用定量目标,计算机可以判断一个后勤计划是否比另一个更好。企业管理层可以知道优化过程是否可以提供可接受的投资回报。例如,可以确定交付操作的目标,以使每日摊销的资产使用成本,燃料和维护成本以及人工成本之和最小。这些成本目标既定量又易于确定。 mdash模型必须真实地反映实际的物流过程-模型构建是一种将物流操作要求和约束转化为计算机可以理解和处理的东西的方法。例如,我们需要一个模型来反映如何通过组合将货物装载到卡车上。一个非常简单的模型(例如货物的总重量或体积)可以忠实地反映某些货物(例如散装液体货物)的装载要求。但是,如果使用毛重或毛重模型将新车装载到拖车上,则该模型将失败,因为它无法充分反映实际的物流状况。例如,使用“描述”来描述装有45,000磅汽车的拖车的承载能力不适用。因为拖车可以携带的轿厢数量取决于轿厢的形状,拖车的结构和其他因素。在这种情况下,如果使用简单的重量或体积模型,许多计算机认为合适的载荷将无法实际装载汽车,但实际上,由于计算机认为不合适,因此将放弃更好的装载方案。因此,如果模型无法如实反映加载过程,则优化系统提供的加载解决方案将无法在实践中实施,或者在经济上不具有成本效益。数据必须是准确,及时和全面的数据驱动物流系统的优化过程。如果数据不准确,或者相关数据无法及时输入到系统优化模型中,则产生的物流方案将是可疑的。对于必须制定可操作的物流计划的物流优化过程,数据也必须是全面且充分的。例如,如果卡车的大小限制了负载,则对于每批货物使用重量数据是不够的。集成mdash和mdash,并应畅通无阻地传输数据由于物流系统的优化,必须同时考虑大量数据,因此系统集成非常重要。例如,要优化从仓库到商店的每日交付流程,您需要考虑订单,客户,卡车,驾驶员和路况等数据。手动输入数据的方法即使只是少量数据,也将非常耗时且容易出错,无法支持系统优化。 mdash表达式必须简单且易于执行,管理和控制。除非现场操作员可以执行,并且经理可以确认已经实现了预期的投资回报率,否则物流优化技术所提供的解决方案是不会成功的。现场操作需要简单明了的说明,并且应该易于理解和执行。管理人员需要有关优化计划及其在时间和资产利用率方面的实施效果的更全面,更集中的关键基准测试信息。算法mdash,mdash,算法必须灵活不同的物流优化技术之间的差异在于算法不同(物流解决方案通常可以借助计算机处理方法来找到)。每种物流优化技术都有一定的特点。为了在合理的时间内提供物流优化解决方案,有必要在优化算法的帮助下进一步开发优化技术。因此,关键问题是:(1)物流优化系统的分析者必须认识并理解不同物流优化技术的问题结构。 (2)所使用的优化算法应该灵活,并且可以调整为可以使用这些特定问题结构的状态。物流优化问题有很多可能的解决方案(例如,对于40票零担货物的运输,有1万亿种可能的装载组合)。如果您不能使用特定的问题结构进行计算,则意味着该算法将基于一些不可靠的近似计算来提供解决方案,或者计算时间会非常长(可能是无限的)。计算mdash,mdash,平台容量必须足以缩短计算时间the因为任何现实的物流问题都有大量可能的解决方案,所以任何规模的问题都需要相当大的计算能力支持。这种计算能力应使优化技术不仅能够找到物流解决方案,而且还能在合理的时间内提供解决方案。显然,对于在日常执行环境中运行的优化技术,它必须在几分钟或几小时内(而不是花费数天的计算时间)给出物流优化计划。与使用PC或基于工作站技术的算法相比,使用强大的集群服务和并行结构优化算法(可同时使用多台计算机进行计算)可以更快地提供更好的物流优化解决方案。人员物流系统优化人员必须具有建模,数据收集和优化解决方案所需的技术专长。优化技术是“火箭科学”。我希望火箭在发射后能保持良好的运行,而无需“死守”。火箭科学家将其保持在其状态。是不可能的。这些专家必须确保数据和模型正确,并且必须确保技术系统按设计工作。没有具有适当技术专长和领导经验的人员的组织和管理,复杂的数据模型和软件系统就无法正常运行并获得必要的支持。没有他们的大量工作,物流优化系统将难以实现期望的目标。流程mdash必须支持优化并能够不断改进物流优化需要处理操作过程中的大量问题。物流目标,规则和流程的变化是系统的正常状态。因此,不仅要求系统的数据监视方法,模型结构和算法能够适应变化,而且还要求它们能够抓住机遇并促进系统的变化。如果物流优化技术在实际的业务运营过程中无法得到监控,支持和持续改进,那么该优化技术的潜力将不可避免地无法得到充分利用,或者只能成为一种装饰。