企業物流和物流企業物流管理的核心

引導語：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，以期用最小成本帶來最大效益，都是它們所面臨的最重要問題之一。下面是yjbys小編為你帶來的企業物流和物流企業物流管理的核心，希望對你有所幫助。

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，物流隨着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。物流產業將會成為我國21世紀經濟發展的重要產業和新的經濟增長點，物流產業的潛力很大，有巨大的發展空間。

　　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、提高服務質量的最佳途徑、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、執行以及管理客户供應鏈中的物流需求，其特點是依據信息和物流專業知識，以最低的成本提供客户需要的物流管理和服務。企業物流是為滿足客户需求而對原材料、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，從而以最有利或成本最低的方式，在客户期望的時間和地點，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，以期用最小的成本帶來最大的效益，都是它們所面臨的最重要問題之一。與其他系統不同，物流系統中，大量的信息不僅隨時間波動，而且還依賴於氣象和經濟條件，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，並在最短時間內，給出最佳實施方案。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，實現管理和決策的最優化、智能化，可以最合理地利用有限的資源，以最小的消耗，取得最大的經濟效益。

國際上，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。通過引入了各種最優化模型，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，直接為客户帶來經濟上的利益。例如在車輛路線優化方面，統計表明，合理安排車輛線路可以減少資源(車輛、人力)完成原來的工作。

　　智能規劃系統範圍很廣

物流智能規劃系統包括的`範圍很廣，從當前我國物流企業的實際情況看，除了常規的業務信息管理外，至少還應包括規劃管理、最優化決策、系統預測、系統控制。

　　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、改進企業客户服務為目標，實現物流企業戰略規劃管理。諸如：

(1)客户服務目標規劃;運用ABC等分析方法找到客户服務目標，對A類客户進行鍼對性服務並結合企業實際狀況對客户目標進行規劃。

(2)運輸規劃;結合客户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，實現物流決策的最優化。諸如：

(1)庫存決策：存儲與搬運、採購與供應、最小庫存量;

(2)裝載決策：裝箱、裝車、裝船、裝艙(飛機)最優化;

(3)運輸決策：運輸計劃、運輸線路最優化;

(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;客户需求預測、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

未來的不確定性、物流環境變化和突發事件發生，將影響物流管理計劃的實施。物流管理系統必須對企業物流實施控制，即對不斷變化的環境進行監控，識別數據偏差和不利模式，並預見可能需要採取的修正措施，使實際實施情況與計劃實施情況相吻合，確保期望目標的實現。諸如：

(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

物流智能規劃系統是物流信息管理系統與應用數學的有機結合。將應用數學的原理運用到物流系統中，其過程和步驟是比較複雜的，有不少技術難點。一要對管理作業和活動進行分析與表述，確定優化目標和約束條件;二要建立數學模型，研究快速解題方法，對模型求解;三要對解進行檢驗和有效控制;四智能化或最優化方案的實施。建立物流智能規劃系統，不僅需要線性與非線性規劃、動態規劃和整數規劃的理論和方法，還需要數據挖掘，即利用預處理過的數據建立數據驅動型模型，對數據挖掘的結果進行合理的解釋、補充、完善，並多次重複的獲取新的知識，把經驗知識嵌入數據驅動型模型中去。開發物流智能規劃系統需要物流專家與應用數學專家共同參與，有機配合。

從當前我國物流企業的實際情況看，開發物流智能規劃系統可以由易到難、由簡到繁，分步實施，從系統最優化入手，逐步引向深入。