揭秘可持续优化的物流体系：物流业务模型、数学模型与求解工具
数学模型的构建与运用在物流规划中非常重要 ， 物流规划以运筹为核心 ， 几乎所有的现实问题都可以转换为模型中的参数或变量 ， 通过模型的运行 ， 可观测要素变化对系统的影响 。 当然 ， 对模型的构建与运用是综合性的 ， 需要考虑到企业管理中的方方面面 ， 如果生硬的构建模型会导致过于理论化无法落地 。
但在充分考虑到企业及供应链管理的现实环境中对物流规划的约束 ， 并综合了组织中的“人”以及其他要素之间的多元关系后 ， 再结合模型的开发 ， 便会让物流规划更加科学、高效并可持续 。 以下为我们在实践中构建的“制造型企业供应链物流”的业务模型 ， 并将业务模型组织为数学模型 ， 最后开发模型求解工具的实例 。
一、物流业务模型的构建
“制造型供应链物流”业务模型架构中 ， 第一层为数学模型作为引擎 ， 第二层为策略优化层与模型的变量对接 ， 第三层为业务过程的数据呈现并揭示风险
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二、数学模型的构建
以下数学模型是我们在实践中针对“制造型供应链物流模型”中的入厂物流模块数学模型中的子模型 。 通过模型的输入与输出可对物流场景进行模拟预测 ， 并记录模拟过程数据用于进一步挖掘 ， 揭示风险以及优化点 ， 供参考
1、集合
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2、参数
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3、变量
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4、目标函数与约束条件
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5、函数描述
（1.1）仓库建设成本；
【揭秘可持续优化的物流体系：物流业务模型、数学模型与求解工具】（1.2）库存成本
（1.3）仓储成本
（1.4）订货成本
（1.5）运输成本
（2.1）三方仓和线边仓库存公式
（2.2）三方仓和线边仓期望库存
（3）总供应量大于总需求量
（4）物料的库存限制
（5）供应商能力约束
（6）库存金额约束
（7）线边仓库存面积约束
（8）时效性约束
（9）三方仓选址约束
三、模型求解工具的开发
对以上的数学模型构建算法并用计算机语言开发为应用工具 ， 可按模型输入中需要数据进行导入（也可对接ERP/WMS...系统）或填写 ， 便可进行数据的可视化演示 ， 生成相应的数据看板
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作者 | 黄尧笛、余佳
来源 | 环球物流咨询规划
此文系作者个人观点 ， 不代表物流沙龙立场
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