物流規(guī)劃的七個(gè)步驟？物流行業(yè)的特征有范圍涵蓋行業(yè)面廣、比較好的專業(yè)深、學(xué)科交叉多、系統(tǒng)古怪等，物流具體規(guī)劃的類型也數(shù)量繁多，從供應(yīng)鏈角度可以細(xì)分到不同的物流環(huán)節(jié)，從企業(yè)分類角度是可以召出至多幾十種類型

物流規(guī)劃的七個(gè)步驟？

物流行業(yè)的特征有范圍涵蓋行業(yè)面廣、比較好的專業(yè)深、學(xué)科交叉多、系統(tǒng)古怪等，物流具體規(guī)劃的類型也數(shù)量繁多，從供應(yīng)鏈角度可以細(xì)分到不同的物流環(huán)節(jié)，從企業(yè)分類角度是可以召出至多幾十種類型，從物流功能的角度這個(gè)可以作不同成分word文檔合并，從創(chuàng)新應(yīng)用的角度也與時(shí)俱進(jìn)。所以物流規(guī)劃設(shè)計(jì)的涉及面很開闊，要如何依靠物流專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)并且物流規(guī)劃，必須從聚光問題、精確定位、搭建結(jié)構(gòu)、特征分析、歸納推理、數(shù)據(jù)建模、解決方案，這幾個(gè)步驟向東出發(fā)去確定。增強(qiáng)我們對物流、生產(chǎn)、零售等類型的小型上市公司、中型企業(yè)、機(jī)構(gòu)，也除了物流網(wǎng)絡(luò)、智能工廠、城市配送、物流戰(zhàn)略、物流園區(qū)、倉儲規(guī)劃等規(guī)劃與設(shè)計(jì)的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，對物流規(guī)劃步驟作了一個(gè)那說明，供做個(gè)參考，對象和環(huán)境完全不同，可作調(diào)整，后續(xù)也有各類型規(guī)劃的參考目錄先發(fā)布。

步驟一：解決什么

必須我們要比較明確用我們的專業(yè)去能解決的是一個(gè)什么樣的問題，這里說的“問題”，不是有是客戶說具體解釋的問題，是因?yàn)榭蛻艟唧w解釋的經(jīng)常會是表象如果沒有在經(jīng)營或則操作層面，而我們必須對問題通過分類。完全不同的問題肯定是用相同的方法能解決，也有可能把問題表格合并過后發(fā)現(xiàn)這些子問題并不能不能一年解決，而需要分階段去可以解決。諸如，必須幫忙解決生產(chǎn)或是倉儲包裝標(biāo)準(zhǔn)化的問題，不一定實(shí)際生產(chǎn)或者倉儲環(huán)節(jié)就可以系統(tǒng)優(yōu)化，而必須從供應(yīng)商的源頭參與調(diào)整，那就必須增加一個(gè)優(yōu)化系統(tǒng)模塊，相對于規(guī)劃方案的奇怪度也將減少。

在規(guī)劃問題中，我們將供應(yīng)鏈物流規(guī)劃大概分為了，物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、城市配送規(guī)劃、生產(chǎn)物流規(guī)劃、物流園區(qū)規(guī)劃、倉儲規(guī)劃……，每一種的規(guī)劃又也可以細(xì)分為數(shù)十個(gè)、上百個(gè)要素，甚至一些，底層的邏輯和關(guān)系比較比較奇怪，所以才要先按照對表象問題的分類，找到真正的需要能解決什么樣的問題。

有時(shí)客戶提出的問題要點(diǎn)可能會會比較好多，那就可以不將這些問題與方法要素凝練以后，再層層整合，后來將問題精煉為一兩句話，可以找到牽一發(fā)動(dòng)全身的要點(diǎn)，那就是最佳的選擇。

步驟二：規(guī)劃內(nèi)容定位

在從專業(yè)的角度應(yīng)明確是需要能夠解決什么問題以后，這樣的話是需要對這次規(guī)劃方案作定位。物流是另一個(gè)緊張系統(tǒng)，節(jié)點(diǎn)種類很多，在服務(wù)完全不同的商業(yè)形態(tài)或則行業(yè)的時(shí)候功能不同而不同。比如說從環(huán)節(jié)角度看，有供應(yīng)功能，有分銷產(chǎn)品配送功能，有生產(chǎn)糧食供應(yīng)功能等，依附于性看，有戰(zhàn)略儲備功能，有快速補(bǔ)給功能，有中轉(zhuǎn)功能等。如果相對于需要規(guī)劃實(shí)現(xiàn)方法的物流系統(tǒng)定位出現(xiàn)了錯(cuò)誤的話，系統(tǒng)邏輯會有問題，方向不對的話那你輸出的結(jié)論也絕對有減小的偏差。所以，論是能解決一個(gè)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、倉儲規(guī)劃我還是配送服務(wù)規(guī)劃，都需要明確其在供應(yīng)鏈環(huán)境中，也就是上下游的態(tài)勢中正處于什么樣的位置，需要都沒有達(dá)到什么樣的目的，雖然，這樣的定位也也不是拍腦袋拍進(jìn)去的。

當(dāng)然了也有的會通過經(jīng)驗(yàn)分析什么，結(jié)論一個(gè)經(jīng)驗(yàn)性的定位，我其實(shí)最好就是的也是從對要素的拆分，因此和方法生克制化，結(jié)論其鍵入、控制輸出與自身的邏輯，從戰(zhàn)略層面和運(yùn)營層面，以及時(shí)間、空間、流量、流向等幾個(gè)核心要素的分類分析后換取一個(gè)科學(xué)理性的規(guī)劃定位。

步驟三：統(tǒng)合房子模型

統(tǒng)合屬于剛才規(guī)劃規(guī)劃的房子，房子的結(jié)構(gòu)是兩個(gè)非常好的分類模型，和頂層目標(biāo)、中間結(jié)構(gòu)和支撐，必須能解決的問題也可以放到頂層目標(biāo)，中間層的結(jié)構(gòu)是可以是按供應(yīng)鏈物流的環(huán)節(jié)分類，也可以按是需要能解決的問題模塊參與分類?？梢圆唤y(tǒng)合一個(gè)層級，也可再分類構(gòu)建多個(gè)層級，如果能是能把系統(tǒng)結(jié)構(gòu)能夠體現(xiàn)知道，就是可以那樣的話去最終形成。

對此在整個(gè)房子的支撐層面里，可以將規(guī)劃方案里面實(shí)施層面的內(nèi)容放在里面，例如需要什么樣的設(shè)備支持、什么樣的數(shù)字信息化支持和什么樣的標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)作程序接受等。不過，這里的支持并不是一個(gè)不詳細(xì)的概念，反而通過十分充分的分析，確認(rèn)了具體看的流程配置后才去形成完整的這些接受如何實(shí)施的模塊。在我們的方法里，把流程作了具體點(diǎn)的拆分，大部分大部分的物流活動(dòng)都放在了差別環(huán)節(jié)的流程里面。規(guī)劃規(guī)劃的房子最終形成結(jié)束后，這對整個(gè)規(guī)劃方案的結(jié)構(gòu)也就基本上清楚地，立見分曉，既更方便團(tuán)隊(duì)和客戶溝通，也更方便在后續(xù)接受更加深入的分析的或是規(guī)劃周期內(nèi)不可能發(fā)生了局部需求決定后的模型抵消。

步驟四：數(shù)據(jù)特征分析什么

物流規(guī)劃估計(jì)最感謝數(shù)據(jù)分析，有的數(shù)據(jù)也可以真接解決不能形成分析報(bào)告，也有的數(shù)據(jù)是作為仿真模擬的輸入。這里強(qiáng)調(diào)，對此數(shù)據(jù)分析，其中一個(gè)非常重要的目的是這里有業(yè)務(wù)特征。也必然一個(gè)問題，數(shù)據(jù)來源在哪里？這里的來源有多種意思，來源于信息系統(tǒng)，還是甩漿采集？來源于ERP，我還是TMS也可以WMS？來源于SAP，肯定用友、金蝶？差別的來源數(shù)據(jù)字段、格式、數(shù)據(jù)量都完全不同，但是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性也沒法完全可以保證，而相對于數(shù)據(jù)，要參與專業(yè)總結(jié)，也要謹(jǐn)慎，沒法依賴感數(shù)據(jù)，如果不是過于依賴數(shù)據(jù)太容易陷入數(shù)字陷阱中。從技術(shù)手段上，首先將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，然后再通過統(tǒng)計(jì)工具或是仿真工具，對數(shù)據(jù)并且可視化、模型擬合，可以找到其特征，回到業(yè)務(wù)層面，看出異常點(diǎn)或則問題點(diǎn)，解決確定解決方案的方向，但是數(shù)據(jù)特征會出現(xiàn)后，必須多與客戶的業(yè)務(wù)人員接受溝通確認(rèn)，盡量避免被數(shù)據(jù)誤導(dǎo)。

上面是從構(gòu)建體系企業(yè)運(yùn)作的物流系統(tǒng)規(guī)劃角度看數(shù)據(jù)分析，也有些物流規(guī)劃是偏宏觀層面比如園區(qū)規(guī)劃、戰(zhàn)略規(guī)劃，也有的是從視角通過規(guī)劃，這樣對于數(shù)據(jù)的要求不是有不光最精確，如果能具體地趨勢就這個(gè)可以。這樣數(shù)據(jù)分析如果能邏輯真確，輸入輸入數(shù)據(jù)來源可信，數(shù)據(jù)分析后結(jié)果出的結(jié)論是沒有很明顯偏差就也可以給予。

步驟五：歸納推理

歸納推理是最殘酷物流規(guī)劃能力的地方，這里另外一方面要專業(yè)能力將要新的規(guī)劃的場景參與word文檔合并，同時(shí)又需要用規(guī)劃或則行業(yè)經(jīng)驗(yàn)對其參與關(guān)于修改〈公司法〉的決定判斷，哪些是比較多問題，哪些是次要問題，是需要飛速如何鑒別，不然的話會“迷失”在大量的細(xì)節(jié)里。那你如何能去參與歸納推理？我其實(shí)那就以環(huán)節(jié)、流程和活動(dòng)的角度考慮到，這也就是為什么物流是實(shí)踐與理論底特點(diǎn)專業(yè)的原因，只能理論，沒有實(shí)踐，則非常缺乏判斷力，只有理論和實(shí)踐，沒有理論，則普遍缺乏具有系統(tǒng)性。這里我們這個(gè)可以自學(xué)“戰(zhàn)略地圖”模型、SCOR模型，前者的分類和組合非常非常清晰，不斷地目標(biāo)最終形成你所選的要素，而后者將供應(yīng)鏈的流程“完美的東西”顯現(xiàn)出，因此可根據(jù)目標(biāo)并且配置，同時(shí)還能夠是從體系性評價(jià)參與決策，往上可到戰(zhàn)略，往上可到信息化。我們是從對供應(yīng)鏈物流表格合并的活動(dòng)，結(jié)合客戶的實(shí)踐問題并且配對組合和祥細(xì)結(jié)論后，在通過設(shè)計(jì)原則和系統(tǒng)分析方法，找不到能夠解決問題的關(guān)鍵點(diǎn)，統(tǒng)合規(guī)劃藍(lán)圖，再宏觀性的對每個(gè)要素進(jìn)行具體解釋，那樣的話也可以通過歸納推理的參與合理規(guī)劃。

每一個(gè)規(guī)劃項(xiàng)目的目標(biāo)完全不同，所比較復(fù)雜的要素也有所不同，邏輯也有區(qū)別，一定得依據(jù)具體一點(diǎn)的項(xiàng)目通過合不合理的拆分和組合。

步驟六：統(tǒng)合模型（工具應(yīng)用）

這里所說的最終形成模型主要注意是指的數(shù)學(xué)模型，肯定，也不是有是每個(gè)規(guī)劃項(xiàng)目都需要的的形成完整數(shù)學(xué)模型，有的規(guī)劃項(xiàng)目按照做數(shù)據(jù)分析就能抵擋新的規(guī)劃的觀點(diǎn)。但是有的規(guī)劃項(xiàng)目，比如說選址位置、網(wǎng)絡(luò)布局、路徑優(yōu)化、以及資源配置相關(guān)的內(nèi)容，就是需要參與構(gòu)建數(shù)學(xué)模型求解，得到低些也很精確計(jì)算的結(jié)果。形成完整模型可以由物流專家獨(dú)立能夠完成，也可以不是團(tuán)隊(duì)多人能夠完成，物流專家凝視于構(gòu)建好解決方案，然后建模工程師構(gòu)建數(shù)學(xué)模型。也也可以通過規(guī)劃工具的應(yīng)為了進(jìn)行求高人和可視化，諸如建議使用我們的物流規(guī)劃與決策系統(tǒng)（供應(yīng)鏈物流數(shù)字化決策平臺）作為輔助。假如是對專業(yè)能力具體的要求高一點(diǎn)，學(xué)習(xí)時(shí)間也很充沛，個(gè)人建議這個(gè)可以多將運(yùn)籌決策思想和物流項(xiàng)目實(shí)踐參與深度增強(qiáng)，多親身體會兩者之間的關(guān)系，而嘗試使用數(shù)學(xué)工具，諸如MATLAB進(jìn)行簡單的算法c語言程序和求解答，其目的卻不是肯定會擁有離散數(shù)學(xué)高手，而取決于人可以不從物流專業(yè)和數(shù)學(xué)建模兩者結(jié)合的角度來努力思考科學(xué)性的規(guī)劃思路，能夠提高對項(xiàng)目的規(guī)劃思路參與存儲和生產(chǎn)效率的提高。從我個(gè)人的切身體會來看，在必須具備建模、算法c語言程序并通過程序?qū)崿F(xiàn)方法的能力后，是對物流規(guī)劃思維上的提升是龐大無比的。

步驟七：解決方案

解決方案這個(gè)可以分兩個(gè)層面，一個(gè)是概念方案（規(guī)劃藍(lán)圖），一個(gè)是具體點(diǎn)方案。概念方案要注意是將據(jù)物流專家的經(jīng)驗(yàn)，增強(qiáng)具體點(diǎn)調(diào)研后的具體點(diǎn)分析，定性與定量結(jié)合，如何制定一個(gè)遠(yuǎn)景規(guī)劃，充分展現(xiàn)實(shí)際規(guī)劃后項(xiàng)目能至少什么樣目標(biāo)，同時(shí)每個(gè)模塊達(dá)到什么樣的效果，互相間如何關(guān)聯(lián)。比如說智能工廠中的原料倉用什么樣的模式，實(shí)現(xiàn)什么功能，產(chǎn)線要如何商品配送，成品倉區(qū)分什么模式和功能實(shí)現(xiàn)程序，所有的具體規(guī)劃又是常規(guī)什么架構(gòu)和思想等。詳細(xì)設(shè)計(jì)中，依據(jù)什么項(xiàng)目的類型和客戶的需求采取的措施相應(yīng)的方案設(shè)計(jì)策略，比如戰(zhàn)略規(guī)劃中可以判斷到戰(zhàn)略的舉措和戰(zhàn)略的實(shí)施；網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中，庫存該如何分布特點(diǎn)，車輛路徑該如何等；智能工廠物流中每個(gè)作業(yè)流程怎么能夠完成。

無論是概念方案和祥細(xì)設(shè)計(jì)，除此之外專業(yè)技能的應(yīng)用外，還是需要強(qiáng)調(diào)什么方案的邏輯和體系性。前面的分析部分要和解決方案接受不對應(yīng)，這樣的話無論是看方案的客戶肯定做方案的團(tuán)隊(duì)（有的項(xiàng)目客戶成員也會在規(guī)劃團(tuán)隊(duì)中）都會在一個(gè)體系中成功，相對于規(guī)劃規(guī)劃的無驚無險(xiǎn)推進(jìn)包括項(xiàng)目內(nèi)容的補(bǔ)充和按照都會的很明白，并飛快找不到幫忙解決的方法。

大數(shù)據(jù)分析平臺哪個(gè)好？

廣州思邁特軟件有限公司（以下全稱思邁特軟件）成立于2011年11月14日，堅(jiān)持兩個(gè)月以“讓數(shù)據(jù)為客戶創(chuàng)造價(jià)值”為愿景，致力于提供為企業(yè)客戶能提供一站式服務(wù)商業(yè)智能解決方案——“更很聰明的大數(shù)據(jù)分析軟件，快速開掘企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值”！

思邁特軟件是國家都認(rèn)定的“高新技術(shù)企業(yè)”，廣東省認(rèn)為的“大數(shù)據(jù)培育企業(yè)”，專注心于商業(yè)智能(BI)與大數(shù)據(jù)分析軟件產(chǎn)品與服務(wù)，一連額外“大數(shù)據(jù)百強(qiáng)企業(yè)”、“二十佳商業(yè)智能方案商”、“科技創(chuàng)新企業(yè)100強(qiáng)”等多項(xiàng)榮譽(yù)資質(zhì)。在企業(yè)剛剛進(jìn)入數(shù)據(jù)化和智能化的大趨勢之下，思邁特軟件作為行業(yè)內(nèi)最著名執(zhí)著于企業(yè)數(shù)據(jù)化和智能化的產(chǎn)品公司，在眾多的客戶中我得到了很好的口碑，并完成了投資機(jī)構(gòu)的青睞，于2019年10月成功B輪1.25億融資。

公司核心產(chǎn)品“思邁特商業(yè)智能與大數(shù)據(jù)分析軟件”（簡稱：Smartbi）是企業(yè)級商業(yè)智能和大數(shù)據(jù)分析平臺，經(jīng)多年的持續(xù)發(fā)展，整合了各行業(yè)的數(shù)據(jù)分析和決策支持什么的功能需求。Smartbi行最簡形矩陣最終用戶在企業(yè)級報(bào)表、數(shù)據(jù)可視化分析、豪食匯深入總結(jié)、數(shù)據(jù)挖掘建模、AI智能分析等大數(shù)據(jù)分析需求。

思邁特軟件致力于鍛造產(chǎn)品銷售、產(chǎn)品整合、產(chǎn)品應(yīng)用的生態(tài)系統(tǒng)，與上下游廠商、專業(yè)具體實(shí)施伙伴和銷售渠道伙伴共同為最終用戶服務(wù)什么，經(jīng)由十余年的發(fā)展，Smartbi已在金融、電信、、制造等行業(yè)完成超3000家領(lǐng)先客戶重視。在全球財(cái)富500強(qiáng)的10家國內(nèi)銀行，有8家選用比較了Smartbi。Smartbi產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙、KPI監(jiān)控看板、財(cái)務(wù)分析、銷售分析、市場分析、生產(chǎn)分析、供應(yīng)鏈分析、風(fēng)險(xiǎn)分析、質(zhì)量分析、客戶細(xì)分、精準(zhǔn)營銷等管理領(lǐng)域。

思邁特軟件在北京、上海、天津、武漢、成都、西安、廈門等地設(shè)有分支機(jī)構(gòu)，對本地用戶并且支持什么服務(wù)！況且，在線開放可以提供的文檔服務(wù)日平均訪問量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過萬次；在線開放能提供的技術(shù)交流社群日平均在線遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過千人。