2个工厂12万个客户物流网络优化办法

（一）物流运送进程的优化之旅

在物流世界里，运送是核心环节之一。想象一下，当产品的出产数量、用户数量、成本、运送费用及距离等要素已确定时，如何最经济地从工厂将产品送达消费者手中呢？这就是一个典型的运送模型问题。我们可以运用线性规划来解答这个问题。简而言之，我们要在满足消费者需求的前提下，找到运输费用最低的最优方案。也就是说，从众多工厂中挑选出最合适的，决定由哪几个工厂生产多少数量，并确定如何向特定的消费地运送产品。

当工厂数量和产量不确定时，物流的运送问题变得更加复杂。我们需要借助非线性规划的力量。因为此时的出货函数是非线性的，我们不能简单地使用线性规划方法。在这种情况下，我们要在边际生产费用和边际物流费用的平衡中寻找最优解。也就是说，我们要决定是集中生产然后远距离配送到多个消费地，还是分散生产并在当地处理供应的物流办法。非线性规划正是解决这个问题的关键。

（二）产品贮存的优化艺术

在产品的生命周期中，贮存是一个不可或缺的阶段。几乎在每一个生产阶段都会有库存的问题。那么，如何确定每个阶段的库存量呢？又如何保证供应并决定库存的补充频率和数量呢？在发达国家，库存管理的数学模型已经被广泛应用并取得了显著的经济效益。这些模型主要从以下四个方面进行研究：需求信息的确定性、库存模型的静态或动态性、库存产品的种类和数量以及库存点的数量和配置情况。这四个方面为我们提供了优化库存管理的思路和方法。

（三）物流体系的最优化挑战

物流体系是一个复杂的系统，包括运输、贮存、配送、装卸、包装等多个环节。由于其影响因素众多且复杂，我们需要借助物流体系的模拟技术进行优化。其中，克莱领·希尔模仿模型是最著名的办法之一。克莱顿·希尔模型通过采用逐次逼近法来处理各种决策变量，如物流中心的数量、对用户的服务水平等。这个模型提出了物流体系的三项指导原则：最高的物流服务水平、最小的物流费用以及最快的信息反馈。通过这个模型，我们可以更有效地优化物流体系，提高物流效率并降低成本。