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物流規劃的七個步驟,你知道嗎?

2018-05-24 17:28 | 作者:黃堯笛

  歸納推理是最考驗物流規劃能力的地方,這里一方面需要專業能力將需要規劃的場景進行拆分,同時又需要用規劃或者行業經驗對其進行修正判斷,哪些是主要問題,哪些是次要問題,需要快速鑒別,否則會“迷失”在大量的細節里。那么如何去進行歸納推理?我認為還是以環節、流程和活動的角度考慮,這也就是為什么物流是實踐與理論深度結合專業的原因,只有理論,沒有實踐,則缺乏判斷力,只有實踐,沒有理論,則缺乏系統性。這里我們可以學習“戰略地圖”模型、SCOR模型,前者的分類和組合非常清晰,圍繞目標構建相應的要素,而后者將供應鏈的流程“完美”呈現,并且可根據目標進行配置,同時還能通過系統性評價進行決策,往上可到戰略,往下可到信息化。我們通過對供應鏈物流拆分的活動,結合客戶的實踐問題進行組合和詳細分析后,在通過設計原則和系統分析方法,找到解決問題的關鍵點,構建規劃藍圖,再系統性的對每個要素進行描述,這樣可以通過歸納推理的方式進行合理規劃。

 

  每一個規劃項目的目標不同,所涉及的要素也不同,邏輯也有區別,一定要根據具體的項目進行合理的拆分和組合。

  步驟六:構建模型(工具應用)

  這里所說的構建模型主要是指的數學模型,當然,也不一定是每個規劃項目都需要獨立構建數學模型,有的規劃項目通過做數據分析就能支撐規劃的觀點。但是有的規劃項目,比如選址、網絡布局、路徑優化、以及資源配置相關的內容,就需要進行構建數學模型求解,得到相對比較精確的結果。構建模型可以由物流專家獨立完成,也可以是團隊多人完成,物流專家專注于構建好解決方案,然后建模工程師構建數學模型。也可以通過規劃工具的應用來進行求解和可視化呈現,比如使用我們的物流規劃與決策系統(供應鏈物流數字化決策平臺)作為輔助。如果對于專業能力要求高一點,學習時間比較充裕,建議可以多將運籌思想和物流項目實踐進行深度結合,多體會兩者之間的關系,同時嘗試使用數學工具,比如MATLAB進行簡單算法編寫和求解,其目的并不一定成為數學建模高手,而在于可以從物流專業和數學建模兩者結合的角度來思考科學性的規劃思路,有利于對項目的規劃思路進行擴展和效率的提高。從我個人的切身體會來看,在具備建模、算法編寫并通過程序實現的能力后,對于物流規劃思維上的提升是巨大的。

 

  步驟七:解決方案

  解決方案可以分兩個層面,一個是概念方案(規劃藍圖),一個是詳細方案。概念方案主要是將根據物流專家的經驗,結合詳細調研后的詳細分析,通過定性與定量結合,制定一個遠景規劃,展現通過規劃后項目能達到什么樣目標,同時每個模塊達到什么樣的效果,相互之間如何關聯。比如智能工廠中的原料倉用什么樣的模式,實現什么功能,產線如何配送,成品倉采用什么模式和功能實現,整個規劃又是采用什么架構和思想等。詳細設計中,根據項目的類型和客戶的需求采取相應的方案設計策略,比如戰略規劃中可以考慮到戰略的舉措和戰略的實施;網絡規劃中,庫存如何分布,車輛路徑如何等;智能工廠物流中每個作業流程如何完成。

 

  不管是概念方案和詳細設計,除了專業技能的應用外,還需要強調方案的邏輯和系統性。前面的分析部分需要和解決方案進行對應,這樣不管是看方案的客戶還是做方案的團隊(有的項目客戶成員也會在規劃團隊中)都會在一個體系中完成,對于規劃的順利推進以及項目內容的補充和調整都會非常清楚,并快速找到解決的方法。


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