第 7 章 结论
7.1 研究成果总结
物流优化方法的研究目前虽然有一定理论基础，但总体较为分散。运输，仓储，库存管理，需求管理等单个方面的理论研究较多，但总体地衡量，统筹优化的理论研究相对较少。
本文采用的物流优化方法结合了 6 西格码与 4Q 的理论，首先确立了解 A 公司物流现状的方法，包括 A 公司的交付能力，订单履行周期，库存 3 个重要方面。针对这3 个方面建立了一系列的 KPI 来衡量 A 公司的真实物流服务水平。物流绩效指标从 A公司 ERP 系统中实时得出，使得所采集的数据能真实地反应 A 公司的物流运营现状，系统地对公司的物流能力做测量。
本文在KPI设计上采用客观的定量方法，每个KPI都标注了计算方法与代表含义，有较强的理论依据与逻辑性。测量完成后，从测量的数据中挖掘宏观上物流系统存在的主要问题，并确定出 A 企业物流的主要瓶颈为库存管理，仓储运营与需求预测管理三个方面。再对这三个物流瓶颈做了详细分析，深入了解每个瓶颈所产生的原因，得出库存管理，仓储运营，销售运营计划三方面的瓶颈是由于缺乏科学的管理体系，没有充分的理论基础来指导企业的实践，基于这样的发现，制定了物流优化的策略。
在解决问题方面，库存管理中本文提出了库存管理优化的方法，从制定交付目标开始，设立了多维度的库存产品定义法则，采用线性规化确认库存产品的范围，使用考虑订单波动，服务水平与交付期来制定出新的安全库存计算策略，对整个物流的库存管理方法通过数学模型的方法进行优化。
在仓储运营优化方面笔者通过数据分析确定仓储中的主要瓶颈，针对瓶颈进行彻底的流程改造，最后通过数据模拟进行实验检验，应用统计学的 T 检验来论证流程改造的有效性，最终通过流程优化的方法实现了整体仓储运营的优化。
在预测管理中，提出采用线性回归的方法预测未来销量，并发现公司内部信息不通畅是一个重要因素，通过实施了销售运营计划项目，借助于实时的信息系统，将整个公司的不同部门柔合在一起，解决公司内部信息不能共享让所带来的问题。
整体 A 公司的物流优化项目持续时间较长，约花了大半年的时间，优化方案实施后再次测量物流服务能力，发现主要绩效指标都有了不同程度的提高。最后确立了优化项目有效的结论。
最后，本文的优化方法也可借鉴给国内其它生产制造企业，通过测量现状，分析原因，提出解决方案，实施方案等系统的方法，帮助这些企业系统地诊断物流服务，从而选择正确的物流优化方向。
7.2 研究的局限与不足
在对 A 公司物流系统进行优化时，因为项目实施的时间有限，不能做到研究的面面俱全，在优化内容上尚存在不少难点。这些难点对于物流系统的服务能力至关重要。
销售预测的准确性。由于销售市场是动态的，受影响的因素众多，比如销售的激励返利政策，价格促销，涨价，宏观经济发展，季节性因素，大客户的需求变动，其它不可测因素等，很难找到一个比较实用的预测模型。在采用线性回归分析时，考虑的因素越多，实际的操作性也越差，难度也越大。需要强有力的系统与管理执行力支持。
库存的持有成本与客户服务水平的权衡。增加库存则意味着增加成本，好处是可以提高服务水平以带来潜在的更多订单。但库存持有成本与投入成本所带来的收益很难通过量化的方法进行研究。这样带来的困难是究竟持有多少库存才能最大化收益。
相关的研究比较缺乏。
在研究订单履行周期时，其中客户付款时间占比较多，但本文主要侧重公司内部的优化，忽略了对外部客户的管理方面的优化。
7.3 研究展望
在企业物流优化过程中将物流服务水平定量化进行研究，笔者认为是一个非常有用的方法。通过一系列数据的展现，可以很容易地发现问题，确定问题，分析问题与解决问题。同时笔者也发现与之相关的物流优化方法研究的理论无论是广度与是深度都不能完全满足现代企业的需求。本文所提出的一系列的物流 KPI 存在不够全面，不够深入，也不够成熟等问题。对定量化物流优化理论方法的研究是笔者今后的发展方向。
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