一、方针（Objectives）：我们的目标必须是清晰且可衡量的。设定明确的物流优化目标，这是我们理解和应对物流挑战的第一步。只有明确了优化的方向，我们才能知道何时达到了优化的效果。通过定量指标，我们可以对比不同的物流计划，确保企业的决策能够带来预期的回报。
二、模型（Models）：我们的模型需要真实反映物流的实际运作情况。建立模型的过程，就像是将复杂的物流需求和约束转化为计算机可以理解的语言。例如，我们需要一个模型来模拟货物如何被装载到卡车上。虽然简单的模型可能适用于某些情况，如大宗液体货物，但对于更复杂的物流场景，如装载新型轿车，就需要更精细的模型来反映实际情况。
三、数据（Data）：在物流优化的过程中，数据是至关重要的。准确、及时和全面的数据是驱动物流体系优化的关键。如果数据不准确，或者数据无法及时输入优化模型，那么产生的物流计划就可能会出问题。我们需要确保数据的完整性和准确性，以便制定出可行的物流计划。
四、集成（Integration）：在优化物流体系时，我们需要考虑的数据非常多，系统集成是非常关键的。例如，优化每日从仓库到门店的配送过程，就需要考虑订单、客户、车辆、司机和路况等数据。如果依赖人工输入数据，即使只输入少量数据，也可能会因为耗时过长或容易出错而无法支持体系优化。
五、表述（Delivery）：优化后的物流计划必须以易于执行、管理和控制的方式呈现。优化后的解决方案必须能够让现场操作人员执行，并能让管理人员确认预期的回报。指令需要简洁明了，易于理解和执行。管理人员需要获得关于优化计划及其执行效果的简洁而全面的信息。
六、算法（Algorithms）：算法需要灵活地应用共同的问题结构。不同的物流优化技能之间的差异主要在于算法的不同。算法是找到最佳物流计划的关键，因此需要在合理的时间内借助优化的算法来发展优化技能。
七、核算（Computing）：我们需要有足够计算能力的渠道来在可接受的时间内给出优化计划。任何实际的物流问题都有许多可能的解决方案，因此需要适当的计算支持。强大的集群服务和并行结构的优化算法可以比单体PC机或基于工作站的算法更快地给出更好的物流优化解决方案。
八、人员（People）：负责物流体系优化的人员必须具备支持建模、数据收集和优化计划所需的领导和技能特长。没有这些专业人员的努力，复杂的数据模型和软件系统无法正常运行并取得必要的支持。
九、进程（Process）：商业进程需要支持优化并具有持续改进的能力。物流优化需要应对运营过程中出现的各种问题。不仅需要体系化的数据监测方法、模型结构和算法能够适应变化，还需要他们能够抓住机会并推动体系创新。
十、报答（ROI）：投资回报需要能够得到证明，我们需要考虑技能、人员和操作的总成本。物流体系优化并非免费的午餐，它需要大量的技能和人力资源投入。为了证明物流体系优化的投资回报率，我们需要准确地估算所有的优化成本，并将优化结果与行业标杆进行对比。通过这样的努力，我们可以确保我们的投资能够带来最大的回报。