對絕大部分公司來說優(yōu)化物流運作是當(dāng)前公司降低成本的有效手段，過去一段時間里美國的許多公司將精力集中在業(yè)務(wù)流程自動化和相關(guān)信息采集上，這些措施已經(jīng)取得成效，幫助公司降低了成本，同時也為物流優(yōu)化奠定了計算機(jī)硬軟件基礎(chǔ)。在這樣的背景下，喬治亞理工大學(xué)物流研究所主任，美國物流專家拉特利夫博士撰寫一份白皮書，提出物流優(yōu)化的十條原則。

　　1、目標(biāo)-------必須量化和度量

　　要想獲得成功必須有明確的目標(biāo)，為了優(yōu)化，你必須知道怎樣才算被優(yōu)化。量化目標(biāo)使得使用計算機(jī)決定一個物流計劃方案是否優(yōu)于另一個方案成為可能，管理人員就可以衡量優(yōu)化方案是否有投資回報。例如，速遞公司可能把目標(biāo)定為：日常最低維修成本、燃料成本和勞動力成本，這些成本是很容易被量化和度量的。

　　2、模型－－必須真實的代表物流過程

　　模型是把優(yōu)化要求和限制轉(zhuǎn)化為計算機(jī)可以接受的語言途徑。例如，我們需要模型來表示從倉庫出貨到裝運卡車的過程。最簡單如出貨的總重量、體積的模型必須真實表示裝運要求。

　　如果一種重量、體積模型被用于表示另外一種新型車輛的裝運，模型就失真了，因為它沒有真實代表實際的裝運情況。如果模型不能代表真實的情況那么整個優(yōu)化措施將會是不切實際、沒有效率的。

　　3、數(shù)據(jù)－－-必須準(zhǔn)確、時效和容易理解

　　數(shù)據(jù)引導(dǎo)著整個優(yōu)化過程，如果數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確或不及時的納入整個優(yōu)化過程，那么指定的物流計劃明顯是不能令人信服的。優(yōu)化過程包含實施計劃，數(shù)據(jù)必須要容易被理解、接受，這樣才能有良好的溝通，整個系統(tǒng)才會協(xié)調(diào)。例如，如果卡車運輸對某些貨物有體積限制，那么僅僅掌握運輸貨物的重量是不夠的。

　　4、整合－－必須支持全部數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

　　數(shù)據(jù)整和是非常重要的，因為大量的數(shù)據(jù)要圍繞物流優(yōu)化來采集。例如，優(yōu)化從倉庫到商店運輸過程需要相關(guān)定單、客戶、車輛、駕駛員和道路信息等數(shù)據(jù)，這些大量反饋的數(shù)據(jù)中有的是無用數(shù)據(jù)，有的是錯誤數(shù)據(jù)，需要整合，篩選出與優(yōu)化相關(guān)的有效數(shù)據(jù)。

　　5、 傳達(dá)－－優(yōu)化方案必須以一定的形式傳達(dá)給執(zhí)行官、管理者

　　只提供物流優(yōu)化解決方案而不具體實施并不能算是成功的，只有提供給管理層實施方案而不具體實施并不能算是成功的，唯有提供給管理層實施方案并最后取得期望的投資回報才算是成功的。因此優(yōu)化方案必須以最簡單、明了的方式傳達(dá)給管理者和執(zhí)行者，管理者需要更多全面集中的信息來實施整修計劃，其中網(wǎng)絡(luò)是信息傳遞的重要媒介。

　　6、算法－－必須以獨立的解決單個問題

　　物流優(yōu)化技術(shù)之間最大的的區(qū)分在于計算機(jī)尋求物流優(yōu)化途徑的算法。毫無疑問，對于每類物流問題都有各處的特點，必須針對每個不同的問題開發(fā)相關(guān)的計算機(jī)算法來提供最佳的優(yōu)化方案。然而值得注意的是：(1)算法結(jié)構(gòu)必須能夠被每個物流優(yōu)化系統(tǒng)識別和理解；(2)優(yōu)化的算法要有彈性，能夠在使用時和其他系統(tǒng)協(xié)調(diào)。物流優(yōu)化問題有許多可能的方案，如貨物運輸容量的減少有時有100000000000種可能的方案。利用不合適的算法結(jié)構(gòu)意味著計算機(jī)挑選的方案可能以一些不可靠的，違背優(yōu)化原則的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，或者整個方案的運算時間過長，甚至得不出方案。

　　7、 運算－－運算平臺必須在有效時間內(nèi)算出優(yōu)化方案

　　由于每一個實際物流問題都有成千上萬的優(yōu)化方案，因此需要強(qiáng)大的計算機(jī)來支持運算，它能保證在合理的時間內(nèi)計算出最好的物流優(yōu)化方案。顯然，由于優(yōu)化技術(shù)要在實際環(huán)境中運行迅速得到實現(xiàn)，因此在短時間內(nèi)得出最優(yōu)方案是必要的。與單一的計算機(jī)運算比較，強(qiáng)大的計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)平臺能夠提供更好、更快的解決方案。

　　8、 人才－－專業(yè)的人才必須占主導(dǎo)地位，技術(shù)專家需要大量模型、數(shù)據(jù)和優(yōu)化工具

　　優(yōu)化技術(shù)迅速，但如果沒有一些專業(yè)的技術(shù)人才來掌握，它不會取得預(yù)期的效果。這些技術(shù)人才能確保運用數(shù)據(jù)、模型的正確性，技術(shù)投入到實踐中能按設(shè)計的運行。僅僅希望通過一些數(shù)據(jù)收集，運用模型和軟件分析而沒有技術(shù)人才的支持是不現(xiàn)實的，他們主導(dǎo)著知識和經(jīng)驗。

　　9、 流程－－商業(yè)流程的運作必須支持優(yōu)化并且保證提升的空間

　　物流優(yōu)化是一個不斷累積變化的過程，因為物流的目標(biāo)、規(guī)則和過程并不是一塵不變的。當(dāng)變化來臨的時候，不但數(shù)據(jù)、模型、算法需要做出相應(yīng)的改變，潛在的商業(yè)流程也需要考慮如何變化來支持新的優(yōu)化方案。商業(yè)流程如果不能支持優(yōu)化或者保證物流優(yōu)化的提升空間將會導(dǎo)致優(yōu)化技術(shù)不能被有效利用甚至是無用的。

　　10、投資回報－－投資回報必須考慮整個技術(shù)、人才和實施

　　天下沒有免費的午餐，物流優(yōu)化需要大量的資金、技術(shù)和人才，投資回報需要考慮兩點：

　　(1)整體優(yōu)化價值的評估；

　　(2) 優(yōu)化方案的比較，優(yōu)化技術(shù)的選擇。

　　在成本價值估算方面，當(dāng)公司有現(xiàn)成的網(wǎng)絡(luò)平臺、應(yīng)用軟件之后，一般都過低估計運用物流優(yōu)化技術(shù)的成本，而這些都需要有專業(yè)人才來完成。很少有成功的利用物流優(yōu)化技術(shù)的成本低于最初的技術(shù)成本價值估算的案例。如果在初期物流優(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(yù)算投資回報時，必須要有好的方法決定一個基準(zhǔn)線，衡量技術(shù)價值和人才的作用，度量提升的效果，然后考慮進(jìn)一步的優(yōu)化。因為數(shù)據(jù)有時效性，實施過程需要不斷的被關(guān)注，沒有公司能夠十分準(zhǔn)確的預(yù)見他們的物流優(yōu)化方案實際能夠取得怎樣的效果。