對(duì)絕大部分公司來(lái)說(shuō)優(yōu)化物流運(yùn)作是當(dāng)前公司降低成本的有效手段，過(guò)去一段時(shí)間里美國(guó)的許多公司將精力集中在業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化和相關(guān)物流信息采集上，這些措施已經(jīng)取得成效，幫助公司降低了成本，同時(shí)也為物流優(yōu)化奠定了計(jì)算機(jī)硬軟件基礎(chǔ)。在這樣的背景下，喬治亞理工大學(xué)物流研究所主任，美國(guó)物流專家拉特利夫博士最近撰寫(xiě)一份白皮書(shū)，提出物流優(yōu)化的十條原則。
　　一、目標(biāo)——必須量化和度量
　　要想獲得成功必須有明確的目標(biāo)，為了優(yōu)化，你必須知道怎樣才算被優(yōu)化。量化目標(biāo)使得使用計(jì)算機(jī)決定一個(gè)物流計(jì)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?jī)?yōu)化方案是否有投資回報(bào)。例如，速遞公司可能把目標(biāo)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。
　　二、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(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可以接受的語(yǔ)言和程序的途徑。例如，我們需要模型來(lái)表示從倉(cāng)庫(kù)出貨到裝運(yùn)卡車的過(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(yùn)要求。如果一種重量、體積模型被用于表示另外一種新型車輛的裝運(yùn)，模型就失真了，因?yàn)樗鼪](méi)有真實(shí)代表實(shí)際的裝運(yùn)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。
　　三、數(shù)據(jù)——必須準(zhǔn)確、時(shí)效和容易理解
　　數(shù)據(jù)引導(dǎo)著整個(gè)優(yōu)化過(guò)程，如果數(shù)據(jù)不準(zhǔn)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(jì)劃明顯是不能令人信服的。優(yōu)化過(guò)程包含實(shí)施計(jì)劃，數(shù)據(jù)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(tǒng)才會(huì)協(xié)調(diào)。例如，如果卡車運(yùn)輸對(duì)某些貨物有體積限制，那么僅僅掌握運(yùn)輸貨物的重量顯然是不夠的。
　　四、整合——必須支持全部數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
　　數(shù)據(jù)整合是非常重要的，因?yàn)榇罅康臄?shù)據(jù)要圍繞物流優(yōu)化來(lái)采集。例如，優(yōu)化從倉(cāng)庫(kù)到商店的運(yùn)輸過(guò)程需要相關(guān)的定單、客戶、車輛、駕駛員和道路信息等數(shù)據(jù)，這些大量反饋的數(shù)據(jù)中有的是無(wú)用數(shù)據(jù)，有的是錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，需要重新整合，篩選出與優(yōu)化相關(guān)的有效數(shù)據(jù)。
　　五、傳達(dá)——優(yōu)化方案必須以一定的形式傳達(dá)給執(zhí)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)施方案并最后取得期望的投資回報(bào)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(dá)給管理者和執(zhí)行者，管理者需要更多全面集中的信息來(lái)實(shí)施整個(gè)計(jì)劃，其中網(wǎng)絡(luò)是信息傳遞的重要媒介。
　　六、算法——以獨(dú)立結(jié)構(gòu)解決單個(gè)問(wèn)題　　
　　物流優(yōu)化技術(shù)之間最大的區(qū)分在于計(jì)算機(jī)尋求物流優(yōu)化途徑的算法。毫無(wú)疑問(wèn)，對(duì)于每類物流問(wèn)題都有各自的特點(diǎn)，必須針對(duì)每個(gè)不同的問(wèn)題開(kāi)發(fā)相關(guān)的計(jì)算機(jī)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(jié)構(gòu)必須能夠被每個(gè)物流優(yōu)化系統(tǒng)識(shí)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(tǒng)協(xié)調(diào)。物流優(yōu)化問(wèn)題有許多可能的方案，如貨物運(yùn)輸容量的減少有時(shí)有成千上萬(wàn)種可能的方案。利用不合適的算法結(jié)構(gòu)意味著計(jì)算機(jī)挑選的方案可能以一些不可靠的、違背優(yōu)化原則的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，或者整個(gè)方案的運(yùn)算時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，甚至得不出方案。
　　七、運(yùn)算——運(yùn)算平臺(tái)必須在有效時(shí)間內(nèi)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(qiáng)大的計(jì)算機(jī)來(lái)支持運(yùn)算，它能保證在合理的時(shí)間內(nèi)計(jì)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)際運(yùn)行環(huán)境中迅速得到實(shí)現(xiàn)，因此在短時(shí)間內(nèi)得出最優(yōu)方案是必要的。與單一的計(jì)算機(jī)運(yùn)算比較，強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)能夠提供更好、更快的解決方案。
　　八、人才——專業(yè)的人才必須占主導(dǎo)地位
　　優(yōu)化技術(shù)發(fā)展迅速，但是如果沒(méi)有一些專業(yè)的技術(shù)人才來(lái)掌握，它不會(huì)取得預(yù)期的效果。這些技術(shù)人才能確保運(yùn)用數(shù)據(jù)、模型的正確性，技術(shù)投入到實(shí)踐中能按設(shè)計(jì)的運(yùn)行。僅僅希望通過(guò)一些數(shù)據(jù)收集，運(yùn)用模型和軟件分析而沒(méi)有技術(shù)人才的支持是不現(xiàn)實(shí)的，他們主導(dǎo)著知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。
　　九、流程——商業(yè)流程的運(yùn)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?yàn)槲锪鞯哪繕?biāo)、規(guī)則和過(guò)程并不是一塵不變的。當(dāng)變化來(lái)臨的時(shí)候，不但數(shù)據(jù)、模型、算法需要做出相應(yīng)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(dǎo)致優(yōu)化技術(shù)不能被有效利用甚至是無(wú)用的。
　　十、投資回報(bào)——投資回報(bào)必須考慮整個(gè)技術(shù)、人才和實(shí)施
　　天下沒(méi)有免費(fèi)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(bào)需要考慮兩點(diǎn)：
　?。?）整體優(yōu)化價(jià)值的評(píng)估；
　?。?）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(dāng)公司有現(xiàn)成的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)、應(yīng)用軟件之后，一般都過(guò)低估計(jì)運(yùn)用物流優(yōu)化技術(shù)的成本，而這些都需要有專業(yè)人才來(lái)完成。很少有成功利用物流優(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(yù)算投資回報(bào)時(shí)，必須要有好的方法決定一個(gè)基準(zhǔn)線，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?yàn)閿?shù)據(jù)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(zhǔn)確的預(yù)見(jiàn)他們的物流優(yōu)化方案實(shí)際能夠取得怎樣的效果。