1、目標——定量と計量が必要です。

成功するためには明確な目標が必要です。最適化のためには、どのように最適化されているかを知る必要があります。

量子化の目標はコンピュータを使って物流計畫案が他の案より優(yōu)れているかどうかを決定することを可能にします。管理者は最適化方案に投資の見返りがあるかどうかを測定できます。

例えば、速達會社は目標を立てるかもしれません。日常の最低補修コスト、燃料コストと労働力コスト、これらのコストは定量化されやすく、計量されやすいです。

2、モデル——物流過程を真実に代表しなければならない。

モデルは最適化の要求と制限をコンピュータが受け入れる言語に変換するルートです。

例えば、私たちは必要です。

重量、體積モデルが別の新型車両の出荷を表すために使用されると、モデルが歪んでしまいます。実際の積載狀況を表していないからです。

モデルが真実の狀況を表すことができないならば、全體の最適化措置は非現(xiàn)実的で効率的である。

3、データ——正確、時効、分かりやすいものが必要です。

データは全體の最適化過程を?qū)Г蓼埂?/p>

データ

正確でないか、あるいは適時でないかは全體の最適化過程に組み入れて、それでは指定したのです。

4、統(tǒng)合——すべてのデータ変換をサポートしなければなりません。

データの整理と非常に重要です。大量のデータは物流の最適化をめぐって収集します。

例えば、倉庫から店舗までの運送過程を最適化するには、関連注文、顧客、車両、運転手、道路情報などのデータが必要であり、これらの大量フィードバックのデータの中には無駄なデータもあり、エラーデータもあります。

5、伝達——最適化方案は必ず一定の形式で執(zhí)行官、管理者に伝達しなければならない。

物流最適化ソリューションだけを提供して、具體的な実施ではなく、成功とは言えません。具體的な実施ではなく、管理層に提供するだけが成功とは言えません。

そのため、最適化方案は管理者と実行者に最も簡単で明瞭な方法で伝達しなければならない。管理者はより多くの総合的な情報を必要として、改修計畫を?qū)g施する。

6、アルゴリズム——獨立した問題で解決しなければならない。

物流最適化技術(shù)の最大の區(qū)分は、コンピュータが物流最適化の道を求めるアルゴリズムにある。

間違いなく、各種類の物流問題には各所の特徴があり、それぞれの異なる問題に対して関連の計算機アルゴリズムを開発して最適化方案を提供しなければならない。

しかしながら、（1）アルゴリズム構(gòu)造は、各物流最適化システムによって識別され理解されなければならない。（2）最適化アルゴリズムは弾性が必要であり、使用時に他のシステムと協(xié)調(diào)することができる。

物流の最適化の問題は多くの可能性があります。例えば、貨物の運送容量の減少は時々100000萬種類の可能性があります。

不適切なアルゴリズム構(gòu)造を利用すると、コンピュータによって選択されたスキームは、いくつかの信頼性のない、最適化の原則に反するデータをベースにしたり、スキーム全體の演算時間が長すぎたり、スキームが得られないことを意味します。

7、演算——演算プラットフォームは有効時間內(nèi)に最適化方案を算出しなければならない。

各実際物流問題には何千何萬という最適化方案がありますので、強力なコンピュータが演算をサポートする必要があります。合理的な時間で最高の物流最適化方案を計算することができます。

最適化技術(shù)は実際の環(huán)境で急速に実行されるため、短時間で最適なスキームを得る必要があることは明らかである。

単一のコンピュータ演算と比較して、強力なコンピュータネットワークプラットフォームはより良い、より速い解決策を提供することができます。

8、人材——専門の人材は主導(dǎo)的地位を占めなければなりません。技術(shù)専門家は大量のモデル、データと最適化ツールを必要とします。

技術(shù)の最適化は迅速ですが、専門的な技術(shù)者がいないと、期待される効果は得られません。

これらの技術(shù)者はデータ、モデルの正確性を確保し、技術(shù)を?qū)g用化することで設(shè)計通りの運行が可能です。

ただいくつかのデータを通じて(通って)収集することを望んで、模型とソフトウェアを使って分析して技術(shù)の人材の支持がないのは現(xiàn)実的ではありませんて、彼らは知識と経験を主導(dǎo)しています。

9、プロセス——ビジネスプロセスの運営は最適化と向上の空間をサポートしなければならない。

物流の最適化は絶えず変化を積み重ねていく過程です。物流の目標、規(guī)則と過程は決して変わらないのです。

変化が訪れると、データ、モデル、アルゴリズムだけでなく、潛在的なビジネスフローもどのように変化するかを考慮して、新しい最適化案をサポートする必要があります。

ビジネスプロセスが最適化をサポートできない場合、または物流最適化の向上空間を確保することができない場合、最適化技術(shù)は有効に利用できなくなり、無駄になることもあります。

10、投資収益——投資収益は技術(shù)、人材と実施全體を考慮しなければならない。

天下には無料のランチがありません。物流最適化には多くの資金、技術(shù)、人材が必要です。

（1）全體最適化価値の評価。

（2）最適化方案の比較、技術(shù)の選択を最適化する。

コスト価値の試算については、當社は既存のネットワークプラットフォーム、アプリケーションソフトウェアを持っている場合、一般的には物流最適化技術(shù)のコストを過小評価して運用しますが、これらは専門的な人材が必要です。

物流最適化技術(shù)の利用に成功したコストが最初の技術(shù)コスト価値の見積もりを下回るケースは少ない。

初期物流最適化の総コストが制御されれば、方案全體のコストは一般的に減少する。

予算投資のリターンには、基準線を決定する良い方法が必要です。技術(shù)価値と人材の役割を測定し、計量の向上効果を考慮して、さらに最適化します。

データには時効性があり、実施過程は絶えず注目される必要があります。會社は彼らの物流最適化方案が実際にどのような効果を得るかを十分に正確に予見することができません。