物流系统优化是当前众多公司降低供应链运营成本的关键环节。其背后的商机巨大，成为众多企业的焦点。这是一项复杂且需要付出巨大努力的任务，涉及资源的投入和困难的克服。Velant公司的总裁兼CEO Don Ratliff博士，凭借三十多年的货运决策优化经验，在CLM年会上提出了物流优化的十大基本原则。通过优化物流决策和运营过程，企业有望实现物流成本降低10%-40%，从而显著提升投资回报率。
明确目标，是物流优化的第一步。这些目标必须是可量化的，以便计算机能够判断一个物流计划是否比另一个更优。这有助于公司管理层了解优化过程是否能达到预期的投资回报率。例如，设定的目标可以是减少运输成本、提高运输效率等具体数值。
建立模型是物流优化的关键环节。一个优秀的模型能够忠实反映实际的物流过程，如货物的装载过程。过于简单或不完全反映实际情况的模型可能导致优化方案无法执行或经济上不划算。模型的精度和实用性至关重要。
数据在物流系统优化中起着核心作用。准确、及时、全面的数据是优化过程的基石。不准确或不完整的数据可能导致物流方案的有效性受到质疑。例如，仅依赖重量数据而忽视体积限制可能导致优化方案的不切实际。
系统集成也是物流优化不可忽视的一环。为了处理大量数据，系统的全面集成至关重要。这涉及到多个部门和数据的自动传递，如订货、客户、运输工具、驾驶员和道路条件等信息的整合。人工输入数据的方法因耗时和易出错而难以满足系统优化的需求。
系统优化方案的表述方式也至关重要。现场操作人员需要简洁明了的指令来执行优化方案，而管理人员则需要更综合、集中的关键信息来评估优化效果。
算法在物流优化中扮演着灵活利用问题结构的角色。不同的物流优化技术之间的差异主要体现在算法上。为了找到最佳的物流方案，需要借助优化的算法来开发优化技术。这意味着分析人员需要认可并理解不同物流优化技术的特定问题结构，同时选择具有弹性的算法以适应这些结构。
计算平台的能力也是决定物流优化效率的关键因素。现实物流问题存在大量可能的解决方案，因此需要强大的计算能力来支持找到最佳方案并在合理的时间内给出结果。集群服务和并行结构的优化算法可以加速这一过程。
负责物流系统优化的人员必须具备领导和技术专长。这些专家需要确保数据和模型的准确性，以及技术系统的正常运行。没有合适的技术专长和领导经验，复杂的数据模型和软件系统很难正常运行并获得必要的支持。物流系统优化是一个复杂而富有挑战性的任务，需要团队的合作和专业技能的支撑来实现最佳效果。在物流优化系统的推进过程中，背后隐藏着无数辛勤工作者的身影。正是他们夜以继日的努力，才让物流系统得以逐步优化，接近既定目标。这一过程，本质上是一场商务流程的不断改进之旅。
商务流程本身必须具备支持优化的能力，并始终保持持续改进的态势。面对运营过程中涌现的种种问题，物流优化需求应运而生。系统的常态在于，物流目标、规则和过程的不断改变。我们需要的不只是技术层面的适应，更需要捕捉变革的机遇，推动系统走向更加完善的境界。
如果在实际商务运行中，未能对物流优化技术进行有效的监测、支持和持续的改进，那么优化技术的潜力便难以得到充分发挥，甚至可能只是形同虚设。投资回报是验证物流系统优化成效的关键指标，但要证实其投资回报率并非易事。
要诚实地估算全部的优化成本。购买物流优化技术，尤其是基于PC的软件包，并不意味着仅需支付一次费用便可高枕无忧。运营成本的真实面貌往往被低估，这其中涉及到的费用包括但不限于软件使用许可费、工具费等。公司还需要一支训练有素的使用者团队和开发支持人员在实际运行中调试技术系统。很多时候，实际年度运营成本往往会超过技术采购的初始成本。
在衡量投资回报时，我们必须深入了解物流优化技术系统的使用效果。这需要我们做好三件事：一是在实施优化方案前测定关键绩效指标的基准状态；二是对比实施后的结果与基准状态；三是对技术系统的绩效进行定期评审。要准确计算投资回报率，还需要采用良好的方法来定义基准状态，透彻了解技术和人力成本，测评实际改进的程度，并持续监测系统的行为绩效。
由于绩效数据难以直接获取，且监测过程需要持续不断，很少有公司能够真正掌握其物流优化解决方案的实际效果。但无论如何，只有深入理解并把握物流优化技术的内涵与外延，才能真正发挥其潜力，推动物流系统的持续优化。