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          物流的核心是什么?

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          物流的核心是什么?

          發布日期:2017-08-29 00:00 來源:http://www.finnexport.com 點擊:

          摘 要:

             無論是企業物流還是物流企業,如何對自身物流資源進行優化配置,如何實施管理和決策,以期用小成本帶來大效益,都是它們所面臨的重要問題之一。在物流信息管理系統中,運用智能規劃理論和方法,可幫助企業解決上述難題。

             當今,物流隨著社會分工的發展和社會產品總量的增長,特別是經濟全球化和信息技術的發展而迅速發展起來,已經成為社會經濟發展中非常重要的組成部分。它對傳統的商業運作模式、商品流通模式及人們的生活方式產生廣泛而深遠的影響,在現代經濟發展中的地位和作用,比任何時候都更加重要。

             物流管理的核心

             物流是使商品在需要的時間到達需要的地點的經營活動,是提高商品流通效率的重要途徑,是“第三利潤的源泉”。降低物流成本、提高服務質量的較佳途徑、推動物流現代化,是物流管理和信息化建設的重要課題。

             現代物流的功能是設計、執行以及管理客戶供應鏈中的物流需求,其特點是依據信息和物流專業知識,以低的成本提供客戶需要的物流管理和服務。企業物流是為滿足客戶需求而對原材料、半成品、產品及相關信息,從產地到消費地高效率、低成本流動和儲存而進行的規劃、實施與控制過程。企業物流管理的基本活動是規劃、組織和控制,其使命是確定物流活動的水平,從而以有利或成本低的方式,在客戶期望的時間和地點,提供其所需要狀態和形式的產品和服務。

             無論是企業物流還是物流企業,如何對自身物流資源進行優化配置,如何實施管理和決策,以期用小的成本帶來大的效益,都是它們所面臨的重要問題之一。與其他系統不同,物流系統中,大量的信息不僅隨時間波動,而且還依賴于氣象和經濟條件,是不穩定的。因此,物流管理和決策作業與活動,需要時實地分析各種條件,并在短時間內,給出較佳實施方案。諸如配艙、裝箱、運輸資源的使用、運輸路線的選擇、工作計劃的擬訂、人員的安排、庫存數量的決策、需求和成本的預測、系統的控制等等,都需要優化或智能規劃。因此,從一定意義講,物流管理的核心問題就是智能規劃問題。在物流信息管理系統中,自覺運用智能規劃理論和方法,實現管理和決策的優化、智能化,可以合理地利用有限的資源,以小的消耗,取得大的經濟效益。

             許多先進的企業物流管理系統,應用現代科學技術和數學方法與手段,運用數學模型和數學工具,對企業物流活動進行決策、預測和控制,進而實現真正有效的科學管理。通過引入了各種優化模型,先進的物流管理軟件在車輛配載、運輸路線優化、倉儲優化等各個方面都已經實現了很好的應用,直接為客戶帶來經濟上的利益。

             智能規劃系統范圍很廣

             1、企業戰略規劃管理

             以降低企業總體運營成本、減少網絡等基礎設施投資、改進企業客戶服務為目標,實現物流企業戰略規劃管理。諸如:

            (1)客戶服務目標規劃;運用abc等分析方法找到客戶服務目標,對a類客戶進行針對性服務并結合企業實際狀況對客戶目標進行規劃。

            (2)運輸規劃;結合客戶服務目標規劃和公司現有運力,制定有針對性的特殊個性化服務。

            (3)庫存規劃;結合運輸規劃及公司庫存能力,制定庫存規劃。

             2、企業物流決策

             運用線性與非線性規劃、動態規劃和整數規劃數學模型和數學方法,實現物流決策的優化。諸如:

            (1)庫存決策:存儲與搬運、采購與供應、小庫存量;

            (2)裝載決策:裝箱、裝車、裝船、裝艙(飛機)優化;

            (3)運輸決策:運輸計劃、運輸線路優化;

            (4)工作計劃決策;

            (5)人力安排決策。

             3、企業物流預測

             利用指數平滑等方法實現企業物流預測。諸如:

            (1)需求預測;客戶需求預測、運力預測、庫存預測。

            (2)物流成本預測;結合以上服務量預測對成本進行預測。

             4、企業物流控制

            (1)企業物流活動審計

            (2)庫存控制

            (3)預算、成本控制

            (4)服務目標控制

            (5)利用專家系統識別績效趨勢


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