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要同時考慮大量的數據，所以，系統的集成是非常重要的。比如，要優化每天從倉庫向門店送貨的過程就需要考慮訂貨、客戶、卡車、駕駛員和道路條件等數據。人工輸入數據的方法，哪怕是只輸入很少量的數據，也會由于太花時間和太容易出錯而不能對系統優化形成支持。表述方式——必須簡單，便于執行、管理和控制由物流優化技術給出的解決方案，除非現場操作人員能夠執行，管理人員能夠確認預期的投資回已經實現。否則就是不成功的。現場操作要求指令簡單明了，要容易理解和執行。管理人員則要求有關優化方案及其實施效果在時間和資產利用等方面的關鍵標桿信息更綜合、更集中。算法——算法必須靈活不同物流優化技術之間差別就在于算法的不同(借助于計算機的過程處理方法通常能夠找到佳物流方案)。
燃料和維修成本，以及勞動力成本之和小。這些成本目標既定量，也容易測定。模型——必須忠實地反映實際的物流過程建立模型是把物流運營要求和限制條件翻譯成計算機能夠理解和處理的某種東西的方法。例如，我們需要一個模型來反映貨物是如何通過組合裝上卡車的。一個非常簡單的模型，諸如發貨的總重量或總體積就能夠忠實地反映某些貨物的裝載要求，如大宗液體貨物。然而，如果總重量或總體積模型被用于往拖車上裝載新汽車。則該模型就會失效，因為它不能充分地反映實際的物流情況。比如，用可運載磅汽車來描述拖車的載貨能力就是不適用的。因為，拖車所能夠裝運汽車的數量取決于汽車的外形，拖車的結構，和其他一些因素。在這種情況下。
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文章來源：網絡 | 更新日期:2021-04-03 11:08
