关于众多企业来说，物流体系的优化无疑是一个巨大的商业机遇，能够显著降低供应链运营成本。这是一项艰巨且复杂的任务，需要投入大量资源和努力。Velant公司的总裁兼CEO，拥有超过三十年为企业提供物流决策优化解决方案经验的Don Ratliff博士，曾在美国物流管理专业年会上提出物流优化的十大原则。他认为，通过优化物流决策和运营流程，企业有机会降低10%至40%的物流成本，进而提升投资回报率。
设定目标时，必须确保目标是定量且可评估的。要优化某项工作或流程，必须明确如何判断是否已经实现了优化目标。通过设定定量的目标，计算机才能判断一个物流方案是否优于另一个。企业管理层便能了解优化过程是否能提供可接受的投资回报率。
建立模型是物流优化过程中的关键步骤，它要求将物流运营的要求和约束条件转化为计算机可以理解和处理的语言。一个优秀的模型应该忠实反映实际物流过程，例如货物的装载过程。过于简化或不完全的模型可能导致计算机提出的物流方案无法实施，或者在经济上不合理。
数据的准确性、及时性和全面性是物流体系优化的基石。不准确或不全面的数据会导致物流计划的有效性受到质疑。对于需要产生可操作物流计划的优化过程来说，数据必须全面且充足。
系统集成对于支持数据的自动传输至关重要。物流体系优化需要考虑众多数据，如订单、客户、车辆、司机和路况等。手动输入数据的方法既耗时又容易出错，无法支持体系优化。
体系优化方案必须以易于执行、管理和控制的方式呈现。现场操作人员需要简洁明了的指令，以便理解和执行。管理人员则需要更概括、更集中的关于优化方案及其执行效果的关键指标信息。
算法在物流优化技能中起着关键作用。不同的物流优化技能之间的主要区别在于算法的不同。为了在短时间内给出物流优化方案，必须依靠优化的算法来进一步发展优化技能。关键问题是确保分析人员了解和认可不同物流优化技能的问题结构，并选用具有足够弹性的算法，以适应这些特定问题结构。
计算能力对于给出优化方案同样至关重要。任何实际的物流问题都有许多可能的解决方案。大型问题需要相应的计算能力来支撑。强大的集群服务和并行结构优化算法可以比使用单个PC机或基于工作站的算法更快地给出更好的物流优化方案。
负责物流体系优化的人员必须具备建模、数据收集和优化方案所需的领导和技能特长。优化技能如同火箭科学一样复杂，需要专家来确保数据和模型的准确性，以及技能体系按预期运行。只有这样，才能确保物流体系优化的成功实现并为企业带来显著的效益。理解和实施物流优化进程，需要拥有特定技能和领导经验的专业人士进行统筹安排。在缺少这类人员的引导和管理下，复杂的数据模型和软件体系难以稳定运行，更无法获得必要的支持。没有他们的努力，物流优化体系难以达成预定目标。
商务流程必须支持持续优化，并具备持续改进的能力。物流优化面临诸多运营过程中出现的问题。物流策略、规则和流程的变革是常态。不仅需要系统的数据监测方法、模型结构和算法能够适应变化，更要能够捕捉机遇并推动体系创新。如果在商务运行过程中未能对物流优化技能进行监测、支持和持续改进，那么优化技能的潜力无法得到充分发挥，甚至可能仅仅停留在“摆设”的状态。
关于投资回报率（ROI），必须是可以验证的，并需要全面考虑技能、人员和操作的总成本。要证明物流体系优化的投资回报率，需要掌握两个关键任务：一是准确估算全部的优化成本；二是将优化技能提供的解决方案与基准计划进行对比。企业在核算成本时，往往忽视运用物流优化技能的运营成本，特别是在购买基于PC的软件包时。这种情况下，企业需要一支训练有素的运用者团队和开发支持人员在实践中调试技术体系。有效的物流优化技能的实际年度运营成本很少低于技术采购的初始成本。如果物流优化解决方案的总成本在第二年下降，那么该解决方案的质量也可能成比例下降。
在验证投资回报率时，我们需要承认物流优化技能体系的运用效果，需要做三件事：一是在实施优化方案之前，根据关键绩效指标确定基准情况；二是比较实施物流优化技能解决方案后的结果与基准情况；三是对物流优化技能体系的绩效进行定期评估。为了准确核算投资回报率，我们需要采用优秀的方法来确认基准情况，并对投入的技能和人力成本有深入的了解，同时评估实际改善的程度，并持续监测体系的行为绩效。由于绩效数据很少直接可获得，并且监测过程需要持续进行，因此很少有公司能够真正了解其实施的物流优化解决方案的实际效果。这需要我们在实践中不断探索和完善，以确保物流优化进程能够真正为商务发展带来价值。