對絕大部分公司來說優(yōu)化物流運作是當前公司降低成本的有效手段，過去一段時刻里美國的許多公司將精力集中在業(yè)務流程自動化和相關物流信息收集上，這些辦法已經獲得成效，幫助公司降低了成本，一起也為物流優(yōu)化奠定了計算機硬軟件基礎。在這樣的布景下，喬治亞理工大學物流研究所主任，美國物流專家拉特利夫博士編撰一份白皮書，提出物流優(yōu)化的十條準則。

       　　算法——以獨立結構解決單個問題
　　物流優(yōu)化技術之間最大的區(qū)別在于計算機尋求物流優(yōu)化途徑的算法。毫無疑問，關于每類物流問題都有各自的特點，有必要針對每個不同的問題開發(fā)相關的計算機算法來供應最佳的優(yōu)化方案。然而值得重視的是：
　　·算法結構有必要能夠被每個物流優(yōu)化體系識別和了解；
　　·優(yōu)化的算法要有彈性，能夠在使用時和其他體系調和。物流優(yōu)化問題有許多或許的方案，如貨物運輸容量的減少有時有不可勝數種或許的方案。利用不合適的算法結構意味著計算機挑選的方案或許以一些不可靠的、違背優(yōu)化準則的數據為基礎，或許整個方案的運算時刻過長，甚至得不出方案。
　　運算——運算渠道有必要在有用時刻內算出優(yōu)化方案
　　因為每一個實踐物流問題都有不可勝數的優(yōu)化方案，因而需求健壯的計算機來支撐運算，它能保證在合理的時刻內計算出最好的物流優(yōu)化方案。顯然，因為優(yōu)化技術要在實踐運轉環(huán)境中敏捷得到完結，因而在短時刻內得出最優(yōu)方案是必要的。與單一的計算機運算比較，健壯的計算機網絡渠道能夠供應更好、更快的解決方案。
　　人才——專業(yè)的人才有必要占主導地位
　　優(yōu)化技術發(fā)展敏捷，可是假定沒有一些專業(yè)的技術人才來把握，它不會獲得預期的效果。這些技術人才干保證運用數據、模型的正確性，技術投入到實踐中能按規(guī)劃的運轉。只是希望通過一些數據收集，運用模型和軟件分析而沒有技術人才的支撐是不現(xiàn)實的，他們主導著知識和經歷。
　　流程——商業(yè)流程的運作有必要支撐優(yōu)化而且保證提高的空間
　　物流優(yōu)化是一個不斷累積改動的進程，因為物流的政策、規(guī)則和進程并不是一塵不變的。當改動降臨的時分，不但數據、模型、算法需求做出相應的改動，潛在的商業(yè)流程也需求考慮怎么改動來支撐新的優(yōu)化方案。商業(yè)流程假定不能支撐優(yōu)化或許保證物流優(yōu)化的提高空間將會導致優(yōu)化技術不能被有用利用甚至是無用的。
　　投資回報——投資回報有必要考慮整個技術、人才和施行
　　天下沒有免費的午飯，物流優(yōu)化需求許多的資金、技術和人才，投資回報需求考慮兩點：
　　·全體優(yōu)化價值的評估；
　　·優(yōu)化方案的比較，優(yōu)化技術的選擇。
　　在成本價值預算方面，當公司有現(xiàn)成的網絡渠道、
　　應用軟件之后，一般都過低估量運用物流優(yōu)化技術的成本，而這些都需求有專業(yè)人才來完結。很少有成功利用物流優(yōu)化技術的成本低于開始的技術成本價值預算的案例。假定在初期物流優(yōu)化的
　　總成本能得到控制，則整個方案的成本一般就會減少。
　　在預算投資回報時，有必要要有好的辦法決議一個基準線，衡量技術價值和人才的效果，衡量提高的效果，然后考慮進一步的優(yōu)化。因為數據有時效性，施行進程需求不斷的
　　被重視，沒有公司能夠非常精確的預見他們的物流優(yōu)化方案實踐能夠獲得怎樣的效果。

  文章源自  江門物流公司：