对绝大部分公司来说优化物流运作是当前公司降低成本的有效手段，过去一段时刻里美国的许多公司将精力集中在业务流程自动化和相关物流信息收集上，这些办法已经获得成效，帮助公司降低了成本，一起也为物流优化奠定了计算机硬软件基础。在这样的布景下，乔治亚理工大学物流研究所主任，美国物流专家拉特利夫博士编撰一份白皮书，提出物流优化的十条准则。

       　　算法——以独立结构解决单个问题
　　物流优化技术之间最大的区别在于计算机寻求物流优化途径的算法。毫无疑问，关于每类物流问题都有各自的特点，有必要针对每个不同的问题开发相关的计算机算法来供应最佳的优化方案。然而值得重视的是：
　　·算法结构有必要能够被每个物流优化体系识别和了解；
　　·优化的算法要有弹性，能够在使用时和其他体系调和。物流优化问题有许多或许的方案，如货物运输容量的减少有时有不可胜数种或许的方案。利用不合适的算法结构意味着计算机挑选的方案或许以一些不可靠的、违背优化准则的数据为基础，或许整个方案的运算时刻过长，甚至得不出方案。
　　运算——运算渠道有必要在有用时刻内算出优化方案
　　因为每一个实践物流问题都有不可胜数的优化方案，因而需求健壮的计算机来支撑运算，它能保证在合理的时刻内计算出最好的物流优化方案。显然，因为优化技术要在实践运转环境中敏捷得到完结，因而在短时刻内得出最优方案是必要的。与单一的计算机运算比较，健壮的计算机网络渠道能够供应更好、更快的解决方案。
　　人才——专业的人才有必要占主导地位
　　优化技术发展敏捷，可是假定没有一些专业的技术人才来把握，它不会获得预期的效果。这些技术人才干保证运用数据、模型的正确性，技术投入到实践中能按规划的运转。只是希望通过一些数据收集，运用模型和软件分析而没有技术人才的支撑是不现实的，他们主导着知识和经历。
　　流程——商业流程的运作有必要支撑优化而且保证提高的空间
　　物流优化是一个不断累积改动的进程，因为物流的政策、规则和进程并不是一尘不变的。当改动降临的时分，不但数据、模型、算法需求做出相应的改动，潜在的商业流程也需求考虑怎么改动来支撑新的优化方案。商业流程假定不能支撑优化或许保证物流优化的提高空间将会导致优化技术不能被有用利用甚至是无用的。
　　投资回报——投资回报有必要考虑整个技术、人才和施行
　　天下没有免费的午饭，物流优化需求许多的资金、技术和人才，投资回报需求考虑两点：
　　·全体优化价值的评估；
　　·优化方案的比较，优化技术的选择。
　　在成本价值预算方面，当公司有现成的网络渠道、
　　应用软件之后，一般都过低估量运用物流优化技术的成本，而这些都需求有专业人才来完结。很少有成功利用物流优化技术的成本低于开始的技术成本价值预算的案例。假定在初期物流优化的
　　总成本能得到控制，则整个方案的成本一般就会减少。
　　在预算投资回报时，有必要要有好的办法决议一个基准线，衡量技术价值和人才的效果，衡量提高的效果，然后考虑进一步的优化。因为数据有时效性，施行进程需求不断的
　　被重视，没有公司能够非常精确的预见他们的物流优化方案实践能够获得怎样的效果。

  文章源自  江门物流公司：