上到北京物流物流作业作为供应链上非常重要的一环，是需要其他环节的强大的支持。可以说，企业生产计划的制定，库存管理，运输管理，以及销售策略的制定都是相互制约相互支持的。西方国家大部分供应链中的企业所面临的主要问题是如何利用数据。和早期发展不同，大多数企业基本上都已经有了比较完善的数据采集和储存系统。然而，由于各环节之间数据无法完全共享，所以，数据没有得到充分的使用。这导致的结果是供应链上每一个环节的厂商在做决策是过分依赖下一个环节反馈回来的信息，而不是客观的参考由最终消费者反馈的订单的信息。这导致了每个环节之间决策的冲突。所以，要想从根本上解决物流运输过程中的优化难题，需要从一个更高的层次来看待这个过程购物，也就是供应链层次，如果物流作业能够从操作层面向作业层面渗透，整条供应链上物品流转信息实时透明物流企业需要完善的业务决策优化，将会在很大程度上提供供应链运作效率，而不单单是物流企业的运作效率了。

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    目前的物流公司大多是两种：一种是自己拥有运输工具的。比如JBHunt，UPS，FederalExpress,Schneider等。他们的运输工具多种多样，除了大型的卡车之外，还有船运，航空，以及铁路。第二种公司就是4PL的公司。这样的公司以咨询，开发软件为主。此外还有一种物流公司是综合型的，如WalMart。WalMart本身拥有两千多辆卡车。他们同样有着自己的物流管理部门。同时，他们仍然主要依靠其他的运输公司，如SWIFT来完成州际的货物运输。第一种公司：logistics的概念已经不仅仅局限于对路线，中转站选址的优化。上海到北京大件运输而更多的是成本分析和运输策略的综合体。所以，他们所使用的运输管理优化大多包含以下三种主要功能：第一个功能，毫无疑问自然是卡车和人员的管理。其中涉及的包括卡车的老化，更新，维修，分配，保险，燃料等等。这方面的数据信息主要是由底层向上反馈。一般来讲，根据客户的服务区域或是短期合同的要求。每一个区域的fleetmanager(车队的管理者)都在一定时间内管理相当数量的卡车以及驾驶员。他们在这一部分所需要做的就是不停的反馈信息给中央分析部门。信息的内容主要是卡车的使用情况等等。第二个功能是一个很大的处理过程。它涉及的方面包括每一个合同中规定的运输距离，数量，重量，涉及到的各地区柴油的价格，保险，因汽车故障而导致的拖车费用，以及代价很高的deadhaul(空车回到出发点)，人员的工资等。这其中的很多因素几乎是每天都在变化的。所以，所使用的系统必须能保证在随时得到数据更新的时候，随时优化。这一步所得出的结论大多是找到最佳的卡车数量的配置。而事实上，这也是很多运输和物流公司赚钱的主要来源之一。举个很简单的例子。如果JBHunt在和WalMart签合同的时候所列出的方案是使用15辆卡车来完成运输。那么整个合同的价格基本上是以15辆卡车的运费为基础的。如果JBHunt可以通过装配优化和区域间的调度使12辆卡车就能完成运输任务的话导购，那么它的利润空间将增加很多。这一步从技术角度上讲并不复杂，只是一个运筹学中非常常见的有限资源情况下的分配问题。但是，在实际运用中所面临的主要问题却是如何在很短的时间内找出很好的答案。关于这一点在后面会说明。第三个功能是非常重要的一步，他关系着整个合同的成本。这一步需要做到的就是通过优化，找出最佳的运送路线/返回路线/以及空车返回的组合。举个例子，假设有三个城市A,B,C,这三个城市构成了一个三角形。其中，B和C的距离比较近，但是A距B和C都很远。如果根据合同，A出需要运送三个卡车的货物到B处，而C处需要运送5个卡车的货物到A处。那么毫无疑问。最短的路线自然是各运输各的，互不干涉。上海到北京物流但是这样一来，必定会造成A和C的卡车都要deadhaul。所以，很可能的运输方式就是A把货物送到B，然后在B处等待C送来的货物。因为B和C的距离较近。所以因Cdeadhaul带来的成本要低于Bdeadhaul的成本。与此相类似，backhaul同样需要优化。上面的三个功能中，后两种其实是融合在一起分析的。因为整个model的最终目的就是低成本。因此routing的所有决定都是以成本为基础。

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