师宗县网络教学系统定制
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admin
2019-11-06 21:49

  师宗县网络教学系统定制美国的货运计划解决方案供应商Velant公司的总裁和CEO Don Ratliff博士集30余年为企业提供货运决策优化解决方案的经验,在2002年美国物流管理协会(CLM)年会上提出了“物流优化的10项基本原则”,

  在计算回报的时候,要确定物流优化技术系统的使用效果,必须做三件事:一是在实施优化方案之前根据关键绩效指标(Key Performance Indicators)测定基准状态; 人员 (People) 负责物流系统优化的人员必须具备支持建模、数据收集和优化方案所需的和技术专长。 优化技术是“火箭科学”,希望火箭发射后能够良好地运行而没有“火箭科学家”来保持它的状态是不可能的。这些专家必须确保数据和模型的正确,必须确保技术系统在按照设计的状态工作。现实的情况是,如果缺乏具有适当技术专长和经验的人的组织管理,复杂的数据模型和软件系统要正常运行并获得必要的支持是不可能的。没有他们大量的工作,物流优化系统就难以达到预期的目标。并认为通过物流决策和运营过程的优化,企业可以获得降低物流成本10%-40%的商业机会。这种成本的节约必然转化为企业投资回报率的提高。师宗县网络教学系统定制

  要证实物流系统优化的投资回报率,必须把握两件事情: 一是诚实地估计全部的优化成本;二是将优化技术给出的解决方案逐条与标杆替代方案进行比较。物流优化问题存在着大量的可能解决方案(如,对于40票零担货运的发货来说,存在着1万亿种可能的装载组合)。如果不能充分利用特定的问题结构来计算,则意味着要么算法将根据某些不可靠的近似计算给出一个方案,要么就是计算的时间极长(也许是无限长)。

  制定目标是确定我们预期愿望的一种方法。要优化某个事情或过程,就必须确定怎样才能知道目标对象已经被优化了。使用定量的目标,计算机就可以判断一个物流计划是否比另一个更好。企业管理层就可以知道优化的过程是否能够提供一个可接受的投资回报率(Return On Investment)。

  回报 (ROI) 投资回报必须是可以证实的,必须考虑技术、人员和操作的总成本。 算法 (Algorithms) 算法必须灵活地利用独特的问题结构。 不同物流优化技术之间的差别就在于算法的不同(借助于计算机的过程处理方法通常能够找到物流方案)。关于物流问题的一个无可辩驳的事实是每一种物流优化技术都具有某种特点。为了在合理的时间段内给出物流优化解决方案就必须借助于优化的算法来进一步开发优化技术。

  建立模型是把物流运营要求和限制条件翻译成计算机能够理解和处理的某种东西的方法。例如,我们需要一个模型来反映货物是如何通过组合装上卡车的。一个非常简单的模型,不能充分地反映实际的物流情况。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车,而实际上更好的装载方案会由于计算机认为不合适而被放弃。所以,如果模型不能忠实地反映装载的过程,则由优化系统给出的装车解决方案要么无法实际执行,要么在经济上不合算。师宗县网络教学系统定制

  回报 (ROI) 投资回报必须是可以证实的,必须考虑技术、人员和操作的总成本。数据 (Data) 数据必须准确、及时和全面。 数据驱动了物流系统的优化过程。如果数据不准确,或有关数据不能够及时地输入系统优化模型,则由此产生的物流方案就是值得怀疑的。对必须产生可操作的物流方案的物流优化过程来说,数据也必须全面和充分。例如,如果卡车的体积限制了载荷的话,使用每次发货的重量数据就是不充分的。