1.3　智慧物流的決策主題及解決手段

運輸決策、庫存決策等物流決策問題是智慧物流的一項重要內容。所謂決策，一般是指為了達到一定目的，對遇到的情況和問題從兩個以上的備選方案（或手段）中選擇一個有效方案（或手段）的過程。在經濟全球化發展的今天，第三方物流企業面臨的環境復雜多變，物流管理者面臨著大量的決策問題，如車輛路徑優化、庫存優化、倉庫選址優化等，并且決策問題本身也在不斷發生變化，如由簡單的TSP問題到有車輛容量的VRP問題，再到有時間窗的VRP問題，由簡單的確定需求庫存決策到隨機需求庫存決策，再到運輸和庫存聯合決策等。物流決策問題的總體趨勢是由簡單到復雜，由低級到高級，由良性結構到不良結構，由明確的問題到不明確的問題。由于物流決策問題種類繁多且復雜多變，僅依靠物流管理者的經驗進行科學決策變得越來越困難，如何有效進行科學決策已成為物流管理者共同面臨的難點問題。

智慧物流能夠結合定性和定量分析，將物流管理者的經驗和專家的知識有機結合起來，利用先進的信息技術、人工智能、運籌學、決策科學、行為科學、心理學等技術和方法對物流決策問題進行分析與處理，從而為物流管理者提供決策支持，實現物流決策的科學化。事實上，決策支持是智慧物流的一個核心功能，在智慧物流中占有相當重要的地位。智慧物流中信息獲取、傳遞、處理的一個主要目的就是為決策支持提供數據基礎和實現手段。智慧物流對科學決策的支持能力可以說是衡量其智能程度的一項重要指標。

1.3.1　決策主題

智慧物流中的物流決策主要包括客戶服務目標決策、設施選址決策、庫存決策，以及運輸決策四個決策主題，如圖1-6所示。各決策主題之間并不是獨立的，而是相互聯系、相互作用的，因此，在進行決策時應充分考慮各決策主題之間的相互影響，對各決策主題之間存在的悖反關系進行綜合考慮。下面對各物流決策主題進行詳細分析。

1.客戶服務目標決策

企業能夠為客戶提供的服務水平比其他任何因素對系統設計的影響都要大。如果服務水平較低，可以在較少的存儲地點集中存貨，利用較廉價的運輸方式。如果服務水平較高，那么情況恰恰相反。但是，當服務水平接近上限時，物流成本比服務水平上升得更快。因此，確定服務水平成為物流決策的首要任務。

2.設施選址決策

儲存點及供貨點的地理分布構成設施選址決策的基本框架，其內容主要包括確定設施的數量、地理位置、規模，以及分配各設施所服務的市場范圍，這樣就確定了產品到市場之間的路線。好的設施選址方案應考慮所有的產品移動過程及相關成本，包括從工廠、供貨商經中途儲存點然后到達客戶所在地的產品移動過程及成本。通過不同的渠道來滿足客戶需求，如直接由工廠供貨、供貨商供貨，或經選定的儲存點供貨等，會影響總的分撥成本。尋求成本最低的需求分配方案或利潤最大的需求分配方案是設施選址決策的核心。

3.庫存決策

庫存決策的重要性在于，庫存物資占用大量的資金，需要大量的人力去管理。由于實際需要及問題的復雜性，庫存問題有取之不盡的實際場景，并且不斷產生大量的新問題。以美國制造業與貿易業為例，1976年的庫存賬面值為2760億美元，相當于同年美國國內生產總值的17％。因此，通過合理的庫存管理使庫存量即使降低到很低的百分比，也能為企業或國家帶來顯著的經濟效益，是智慧物流的一個重要目標。所以，如何科學地組織庫存，對庫存進行有效控制就成了智慧物流一個極為重要的決策主題。

庫存控制主要需要解決以下3個問題：①確定庫存檢查周期；②確定訂貨量；③確定訂貨點（何時訂貨）。也就是說，一方面，如果訂貨周期已確定，需要決策在什么時間為哪些客戶送貨，若訂貨周期未知，則需要決策在整個規劃期內該以什么樣的頻率為客戶提供服務；另一方面，在了解客戶的需求信息后，決策者需要確定給所服務客戶的配貨量（或對供應商的訂貨量）。

4.運輸決策

運輸決策是物流決策中至關重要的一個問題。一般地，在物流系統的總成本中，運輸成本占30％以上，因此對運輸進行優化決策也成為智慧物流的一項十分重要的任務。運輸決策主要包括運輸方式、運輸批量和運輸時間及路線的選擇等。這方面涉及的比較典型的運輸問題主要有產銷平衡運輸問題、產銷不平衡運輸問題、TSP問題、最短路問題、中國郵路問題、車輛路徑問題、多式聯運路徑優化問題等。

上述各決策主題之間并不是獨立的，而是相互聯系、相互作用的，尤其是運輸決策和庫存決策之間存在密切的聯系，庫存決策會通過運輸批量和訂貨周期影響運輸決策，而運輸決策又會反過來影響庫存決策。然而，運輸決策和庫存決策之間的關系體現在物流成本上卻往往是“效益悖反”的。例如，若使用小批量、多頻率的運輸方式，則運輸成本高而庫存量低；若用大批量、小頻率的運輸方式，則運輸成本低而庫存量高。也就是說，一方的最優決策是以犧牲另一方的利益為代價的。然而，在以往的物流管理活動中，通常是分別對這兩個問題進行決策的，而對二者之間的效益悖反關系卻未予考慮。在物流一體化、集成化向縱深發展的趨勢下，將這兩大決策問題納入同一個體系框架下進行統一考慮就成為必然。

1.3.2　解決手段

解決智慧物流中各決策問題的手段大致可分為三種：一是靠經驗的積累，憑主觀做判斷；二是建立數學模型，求解最優策略；三是采用定性與定量相結合的啟發式方法。目前，對一些常用問題模型已經研究和設計了相應的標準求解算法（如產銷平衡運輸問題），這些算法雖然可以有效解決很多實際問題，但多是局限于良性結構問題，即問題結構比較清晰、所含元素之間關系明確、邊界清楚、有明確的最優判定準則、能擬定求解的程序步驟、所要求計算量不至于過大等。然而，在實際中很多問題不具有良性結構，套用傳統標準方法處理難以求得滿意解，或者即使求得滿意解也會存在計算量過大的問題。這時，與其偏離事實或忽略修正重要條件而勉強套用傳統標準方法，不如保持問題的本來面目，建立符合實際的非標準模型。前者雖然可簡化求解，但得到的解由于偏離了實際情況而難以付諸實現；后者則由于模型涉及因素多，難以套用傳統標準方法求解。在后面這種情況下，為了得到問題的近似解和較好解，分析人員必須結合人的感知力和洞察力，從較基本的模型方法中尋求聯系，得到解決問題的思路和途徑，用結構化的序列去逼近非結構化問題，實現的啟發式算法不一定苛求最優解，而是將“滿意解”作為評價準則。