物流計画の7つのステップを知っていますか？

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物流業界の特徴は、幅広い産業、深い専門、多くの分野、複雑なシステムをカバーすることです。ロジスティクス計画には、サプライチェーンの観点からさまざまなロジスティクスリンクに細分化できる多くの種類の物流計画もあります。少なくとも数十種類のタイプは、エンタープライズ分類の観点から分割できます。ロジスティクス機能の観点からさまざまな分割を作成できます。革新的なアプリケーションの観点からは、時代にも対応しています。

したがって、物流計画には幅広い範囲が含まれます。ロジスティクスの専門知識と経験を使用して、問題、正確なポジショニング、構築構造、機能分析、帰納的推論、データモデリング、ソリューションに焦点を当てることから開始するためにロジスティクス計画を実行する方法が必要です。検討。

 

ステップ1：解決すべき問題

まず、専門知識でどのような問題を解決しているかを明確にする必要があります。ここで言及されている「問題」は必ずしも顧客が説明する問題ではありません。なぜなら、顧客が説明するのは多くの場合、外観または運用レベルまたは運用レベルであり、問​​題を分類する必要があるからです。

さまざまな問題をさまざまな方法で解決する場合があります。または、これらのサブ問題は問題を分割した後一度に解決できないが、段階的に解決する必要があることがわかります。

たとえば、生産または倉庫およびパッケージングの標準化の問題を解決する必要があります。これは、生産や倉庫を通じて必ずしも最適化されるわけではありませんが、サプライヤーのソースから調整する必要があります。 、計画スキームの複雑さを高めます。 。

計画の問題では、サプライチェーンロジスティクスプランニングを物流ネットワーク計画、生産物流計画、物流公園計画、倉庫計画に大まかに分割します...

各タイプの計画は、数十個、数百の要素、またはそれ以上に細分化できます。根底にあるロジックと関係はより複雑であるため、明らかな問題を分類して、どのような問題を解決する必要があるかを調べる必要があります。

顧客が提起した質問の主なポイントはもっとあるかもしれないので、これらの質問をメソッド要素と統合し、レイヤーごとに統合し、最終的に問題を1つまたは2つの文に蒸留し、影響する主要なポイントを見つけることができます。全身、それが最良の選択です。

 

ステップ2：コンテンツのターゲティングを計画します

どの問題を専門的な観点から解決する必要があるかが明確になった後、計画を配置する必要があります。ロジスティクスは、さまざまなビジネスフォームや業界にサービスを提供する際に、さまざまなノードとさまざまな機能を備えた複雑なシステムです。

たとえば、リンクの観点からは、供給機能、配布および配布機能、および生産供給機能があります。属性の観点から見ると、戦略的予備機能、迅速な補充機能、および輸送機能があります。計画および実装する必要があるロジスティクスシステムの位置付けが間違っている場合、システムロジックに問題があり、方向が間違っている場合、出力の結論は間違いなく大きな偏差があります。

したがって、ネットワーク計画、倉庫計画、または流通計画を解決するためであろうと、サプライチェーン環境、つまり上流と下流の状況、および達成する必要がある目的を明確にする必要があります。同様に、このような位置は頭にも撃たれませんでした。

もちろん、一部の人は経験的分析を通じて経験的な立場になります。最良の方法は、時間、スペース、フロー、フロー、その他のコア要素を含む戦略的および運用レベルから、要素の分割と方法との組み合わせを通じて、その入力、出力、および独自のロジックを分析することだと思います。分類と分析の後、科学的および合理的な計画とポジショニングが得られます。

 

ステップ3：ハウスモデルを構築します

この計画に属する家を建設するために、家の構造は、最高レベルのターゲット、中間構造、サポートなど、優れた分類モデルです。解決する必要がある問題は、トップレベルのターゲットに配置でき、中間層の構造は、サプライチェーンロジスティクスのリンクに従って分類することができます。 。

システム構造を明確に反映できる限り、1つのレベルを構築するか、複数のレベルを分類および構築し続けることができます。そのように構築できます。

家全体のサポートレベルでは、どのような機器サポート、どのような情報サポート、どのような標準化された操作プログラムサポートが必要かなど、実装レベルのコンテンツを計画計画に配置できます。

もちろん、ここでのサポートは一般的な概念ではありませんが、実装をサポートするモジュールは、特定のプロセス構成が十分な分析を通じて決定された後に構築されます。この方法では、プロセスは詳細に分割され、基本的にほとんどのロジスティクスアクティビティは異なるリンクのプロセスに配置されます。

計画された家が建設された後、計画スキーム全体の構造は基本的に明確で明確であり、チームと顧客間のコミュニケーションだけでなく、フォローアップまたはフォローアップまたはさらに詳細な分析にも便利です。計画サイクル中にローカル需要が変更された後のモデル改訂。

 

ステップ4：データ機能分析

ロジスティクス計画は、データ分析と切り離せないものでなければなりません。一部のデータは、分析レポートの形成に直接役立つ可能性があり、一部のデータはシミュレーションの入力として使用されます。ここでは、データ分析のために、非常に重要な目的の1つはビジネス特性を見つけることであることを強調しています。質問もありますが、データソースはどこにありますか？

ここのソースには、情報システム、または手動コレクションからさまざまな意味がありますか？ ERP、またはTMSまたはWMSから？ SAP、またはUF、Kingdeeから？

さまざまなソースには、異なるデータフィールド、フォーマット、データボリュームがあり、データの精度を完全に保証することはできません。したがって、データの専門的な分析が必要であり、注意を払う必要があります。データに依存することはできません。データに頼りすぎると、簡単にデジタルトラップに陥ります。

技術的な観点から、データは最初に標準化され、次にデータが視覚化され、統計ツールまたはシミュレーションツールを使用してその特性を見つけることができます。ビジネスレベルに戻って、外れ値や問題を見つける。解決策を向けるのに役立ちます。また、データ機能が表示された後、データに誤解されないように、お客様のビジネス担当者と通信および確認する必要があります。

上記は、企業の運用のための物流システム計画を構築するという観点からのデータ分析です。一部の物流計画は、公園の計画や戦略的計画など、マクロレベルにあり、一部は政府の観点から計画されています。したがって、データ要件は、トレンドを単に反映できる限り、必ずしも特に正確ではありません。

このようにして、データ分析が論理的に正しい限り、入力データソースは信頼性が高く、データ分析が明らかな偏差がない後に反映される結論は受け入れられます。

 

ステップ5：帰納的推論

帰納的推論は、物流計画能力の最もテストです。一方では、計画する必要があるシナリオを分割するには専門的な能力が必要であり、同時に、計画または業界の経験を使用してそれらを修正および判断する必要があります。これは主な問題であり、迅速に特定する必要がある二次的な問題であり、そうでなければ多くの詳細で「失われる」ことになります。

では、帰納的推論を行うにはどうすればよいですか？

それはまだリンク、プロセス、活動の観点から考慮されていると思います。そのため、物流は実践と理論を深く組み合わせた専門分野です。理論のみは、実践のない、判断を欠いており、実践のみ、理論のない、体系化がない。

ここでは、「戦略的マップ」モデルとSCORモデルを学ぶことができます。前者には非常に明確な分類と組み合わせがあり、対応する要素は目標を中心に構築され、後者は「完全に」サプライチェーンプロセスを提示し、目標に応じて構成できます。決定は、上から戦略、ボトム、情報化まで、体系的な評価を通じて行われます。

サプライチェーンロジスティクスの分割活動と顧客の実際的な問題を組み合わせて分析することにより、設計原則と体系的な分析方法を通じて問題を解決し、計画の青写真を構築し、それぞれの要素を体系的に分析する重要なポイントを見つけます。その合理的な計画は、帰納的推論によって実行できます。

各計画プロジェクトの目標は異なり、関連する要素も異なり、ロジックも異なります。特定のプロジェクトに従って、合理的に分割し、合理的に結合する必要があります。

 

ステップ6：モデル（ツールアプリケーション）を構築する

ここで言及されている構造モデルは、主に数学モデルを指します。もちろん、すべての計画プロジェクトが独立して数学モデルを構築する必要があるわけではありません。

一部の計画プロジェクトは、データ分析を行うことにより、計画の視点をサポートできます。ただし、サイト選択、ネットワークレイアウト、パス最適化、リソース割り当て関連コンテンツなどの一部の計画プロジェクトでは、比較的正確な結果を得るために数学モデルを構築する必要があります。モデルの構築は、物流の専門家によって独立して、または複数の人々のチームによって行うことができます。ロジスティクスの専門家は、優れたソリューションの構築に焦点を当てており、モデリングエンジニアが数学モデルを構築します。また、ロジスティクス計画や意思決定システム（サプライチェーンロジスティクスデジタル意思決定プラットフォーム）を補助機として使用するなど、計画ツールの適用を通じて解決および視覚化することもできます。

専門能力の要件が高く、学習時間がより豊富である場合、オペレーションの研究アイデアと物流プロジェクトの実践をより深く組み合わせ、2つの関係を体験することをお勧めします。同時に、MATLABなどの数学ツールを使用して、簡単なアルゴリズムを書き込んで解決してみてください。 、その目的は、必ずしも数学的モデリングの達人になることではなく、プロジェクト計画のアイデアの拡大と効率の改善を助長する、ロジスティクス専攻と数学的モデリングの組み合わせの観点から科学的計画のアイデアについて考えることです。

私の個人的な経験から、モデル化、アルゴリズムを作成し、プログラムを通じて実装する能力を持っている後、ロジスティクス計画思考の改善は膨大です。

 

ステップ7：解決策

ソリューションは2つのレベルに分けることができます。1つは概念的な計画（計画計画）、もう1つは詳細な計画です。

概念計画は、主に、物流の専門家の経験に基づいた長期計画を策定することであり、定性的および定量的の組み合わせを通じて、詳細な調査後の詳細な分析と組み合わせて、計画後にプロジェクトが達成できる目標とそれぞれの影響を示すことです。モジュールは達成できます。 、彼らが互いにどのように関係するか。

たとえば、スマートファクトリーの原材料倉庫に使用されるモデル、使用される機能、生産ラインの分布方法、完成品倉庫で使用されるモデルと機能、およびどの構造とアイデアが使用されているか計画全体。

詳細な設計では、プロジェクトの種類と顧客のニーズに応じて、対応するスキーム設計戦略が採用されます。たとえば、戦略的措置と戦略の実施は、戦略的計画で考慮することができます。ネットワーク計画では、在庫の配布方法、車両のルーティング方法など。スマートファクトリーロジスティクス各ジョブフローがどのように行われるか。

概念スキームと詳細な設計に関係なく、専門的なスキルの適用に加えて、スキームの論理とシステムも強調されるべきです。以前の分析の部分はソリューションに対応する必要があるため、ソリューションを見る顧客とソリューションを作成するチーム（プロジェクトの顧客メンバーも計画チームに参加します）が1つのシステムで完了します。計画とプロジェクトのスムーズな進歩にとって重要です。コンテンツの追加と調整は非常に明確であり、ソリューションはすぐに見つかります。