物流系统规划与设计 物流规划的七个步骤？
物流规划的七个步骤？
物流行业的特点包括行业广、专业深、学科多、系统复杂等。物流规划的类型也多种多样。从供应链的角度看，可以细分为不同的物流环节，从企业分类的角度看，至少可以分为几十种，从物流功能的角度看，可以拆分为各种类型，从创新和应用的角度看，也是与时俱进。因此，物流规划涉及的范围很广。如何利用物流专业知识和经验进行物流规划，需要从以下几个步骤考虑：关注问题、精准定位、构建结构、特征分析、归纳推理、数据建模和解决方案。基于我们在物流、生产、零售等类型的大型上市公司、中型企业、机构的规划设计经验，包括物流网络、智能工厂、城市配送、物流战略、物流园区、仓储规划等。我们对物流规划步骤做了说明供参考，可以根据不同的对象和环境进行调整，后面还会发布各类规划的参考目录。
第一步：什么问题解决了？
首先要明确，我们用专业来解决什么样的问题。这里说的“问题”不一定是客户描述的问题，因为客户描述的往往是外观或者是管理或者运营层面的问题，我们需要对问题进行分类。不同的问题可能用不同的方法解决，也可能发现这些子问题不能一次解决，需要分阶段解决。比如解决生产或仓储包装的标准化问题，不一定能通过生产或仓储来优化，而是需要从供应商源头进行调整，所以需要增加一个优化模块，计划方案的复杂度也会增加。
在规划问题中，我们大致将供应链物流规划分为物流网络规划、城市配送规划、生产物流规划、物流园区规划、仓储规划等。而每一种规划又可以细分成几十个、几百个元素，甚至更多。底层的逻辑和关系是复杂的，一定要把表面的问题分类，找出真正需要解决的是什么样的问题。
有时候客户提出的重点可能会很多，你可以把这些问题和方法要素整合起来，然后层层整合，最后把问题提炼成一两句话，找到牵一发而动全身的重点。那是最好的选择。
步骤2:规划内容定位
明确了从专业角度需要解决哪些问题后，就要对这个规划方案进行定位。物流是一个具有多种节点的复杂系统，在服务于不同的商业形态或行业时，其功能是不同的。比如从环节上看，有供给职能、分配和流通职能、生产和供应职能等。从属性上看，有战略储备功能、快速补货功能、中转功能等。如果要规划和实现的物流系统的定位是错误的，那么系统的逻辑就会出现问题。如果方向错了，输出结论肯定会有很大偏差。所以无论是解决一个网络规划、仓储规划还是配送规划，都需要明确自己在供应链环境中处于什么位置，也就是上下游的情况，需要达到什么目的。同样，这样的定位也不是一个巴掌拍不响。
当然，有些会通过实证分析得到一个实证定位。我认为最好的办法是将要素拆分，结合方法分析其投入、产出和自身逻辑，从而从战略层面和操作层面得到一个科学合理的规划定位，包括时间、空间、流向、方向等几个核心要素的分类分析。
第三步：搭建房屋模型。
属于这个规划的房子的结构是一个很好的分类模型，包括顶层目标，中间结构，支撑。需要解决的问题可以放在顶层目标上，中层结构可以按照供应链物流的环节或者需要解决的问题模块进行分类。你c
对于全屋的支撑层面，可以在规划方案中放入实施层面的内容，比如需要什么样的设备支撑，需要什么样的信息支撑，需要什么样的标准化操作流程支撑。当然，这里的支持不是一个笼统的概念，而是通过充分分析确定具体流程配置后，构建支持实现的模块。在我们的方法中，流程被详细拆分，基本上大部分物流活动被放在不同的流程中。待规划房屋搭建完成后，整个规划方案的结构将基本一目了然，便于团队与客户的沟通，以及后续的进一步分析或规划周期局部需求变化后的模型修改。
步骤4:数据特征分析
物流规划一定离不开数据分析。有些数据可以直接帮助形成分析报告，有些数据可以作为仿真的输入。这里强调一点，数据分析最重要的目的之一就是发现业务特征。还有一个问题，数据来源在哪里？这里的来源有很多含义，是来自信息系统，还是手工收集？是来自ERP，TMS还是WMS？来自SAP，还是用友和金蝶？不同的源具有不同的数据字段、格式和数据量，并且不能完全保证数据的准确性。所以要对数据进行专业分析，谨慎行事。不能依赖数据，过分依赖数据就容易陷入数字陷阱。从技术的角度，先将数据标准化，然后通过统计工具或仿真工具将数据可视化、拟合，找到其特征，回归业务层面，找出异常点或问题点，帮助确定解决的方向。数据特征出现后，要和客户的业务人员沟通确认，避免被数据误导。
以上是从构建企业运营物流系统规划角度的数据分析。有些物流规划是宏观层面的，比如园区规划、战略规划，有些是从的角度来规划的。所以数据要求不一定特别准确，只要能反映趋势就行。这样，只要逻辑正确，输入数据来源可靠，数据分析后反映的结论没有明显偏差，就可以接受数据分析。
第五步：归纳推理
入职是最考验物流规划能力的地方。一方面需要专业能力对需要策划的场景进行拆分，同时也需要通过策划或者行业经验进行修正和判断。哪些是主要问题，哪些是次要问题，需要快速识别，否则就会“迷失”在大量的细节中。那么如何做归纳推理呢？我觉得应该从环节、流程、活动的角度来考虑，这也是为什么物流是一个实践与理论相结合的专业。如果只有理论没有实践，缺乏判断力；如果只有实践没有理论，就缺乏系统性。在这里，我们可以借鉴“战略地图”模式和SCOR模式。前者分类组合非常清晰，围绕目标构建相应要素，后者“完美”呈现供应链流程，可以根据目标进行配置。同时，它可以通过系统的评估做出决策，从战略向上到信息化向下。将供应链物流拆分的活动与客户的实际问题进行详细的结合和分析后，通过设计原则和系统的分析方法找到解决问题的关键点，构建规划蓝图，然后对各个要素进行系统的描述，从而通过归纳推理进行理性规划。
每个策划项目的目标不同，涉及的要素不同，逻辑不同，必须根据具体项目进行合理的拆分和组合。
步骤6:构建模型(工具应用程序)
这里说的模型构建主要是指数学模型。当然，并不是每个规划项目都要独立建立数学模型。一些规划项目可以通过数据分析来支持规划观点。但有些规划项目，如选址、网络布局、路径优化、资源分配等，需要建立数学模型才能得到相对准确的结果。该模型可以由物流专家独立构建，也可以由团队中的许多人构建。物流专家专注于构建解决方案，然后建模工程师构建数学模型。也可以通过规划工具的应用来解决和可视化，比如我们的物流规划决策系统(供应链物流数字化决策平台)。如果专业能力更高，学习时间更充裕，建议可以将运营思维与物流项目实践深度结合，了解两者之间的关系。同时要尽量使用数学工具，比如MATLAB，来编写和求解简单的算法。目的不一定是成为数学建模高手，而是从物流专业与数学建模相结合的角度思考科学的规划思路，有利于拓展项目的规划思路，提高效率。从我个人的经验来说，在具备建模、算法编写、程序实现的能力后，物流规划的思维是大大提高的。
第七步：解决方案
解决方案可以分为两个层次，一个是概念方案(规划蓝图)，一个是详细方案。概念主要是根据物流专家的经验，结合详细调查后的详细分析，通过定性和定量的结合，制定一个长期的计划，以显示计划后项目能达到什么样的目标，同时说明各个模块能达到什么样的效果，以及它们之间是如何相互关联的。比如智慧工厂的原材料仓库用什么模式，实现什么功能，生产线怎么分配，成品仓库用什么模式和功能，整个规划采用什么结构和思路。在详细设计中，根据项目的类型和客户的需求，采取相应的方案设计策略，比如可以在战略规划中考虑战略措施和实施；在网络规划中，如何分配库存，如何安排车辆路线等。如何完成智能工厂物流中的各个操作流程？
无论概念方案还是详细设计，除了专业技能的运用，还要强调方案的逻辑性和系统性。前面的分析部分需要对应方案，这样无论是看方案的客户还是做方案的团队(有些项目客户也会在策划团队)，都会在一个系统中完成，策划的顺利进行和项目内容的补充调整都会非常清晰，能够快速找到解决方案。
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