物流行業(yè)的特征有涵蓋行業(yè)面廣、專業(yè)深、學(xué)科交叉多、系統(tǒng)復(fù)雜等。物流規(guī)劃的類型也繁多，從供應(yīng)鏈角度可以細分到不同的物流環(huán)節(jié)，從企業(yè)分類角度可以分出至少幾十種類型，從物流功能的角度可以作多種拆分，從創(chuàng)新應(yīng)用的角度也是與時俱進。因此物流規(guī)劃的涉及面很廣闊，如何利用物流專業(yè)知識和經(jīng)驗進行物流規(guī)劃，需要從聚焦問題、精確定位、搭建結(jié)構(gòu)、特征分析、歸納推理、數(shù)據(jù)建模、解決方案，這幾個步驟出發(fā)去考慮。
結(jié)合我們對物流、生產(chǎn)、零售等類型的大型上市公司、中型企業(yè)、政府機構(gòu)，也包括物流網(wǎng)絡(luò)、智能工廠、城市配送、物流戰(zhàn)略、物流園區(qū)、倉儲規(guī)劃等規(guī)劃與設(shè)計的項目經(jīng)驗，對物流規(guī)劃步驟作了一個說明，供參考，對象和環(huán)境不同，可作調(diào)整，后續(xù)也有各類型規(guī)劃的參考目錄發(fā)布。
步驟一：解決什么問題
首先我們要明確用我們的專業(yè)去解決的是一個什么樣的問題，這里說的“問題”，不一定是客戶說描述的問題，因為客戶描述的常常是表象或是在經(jīng)營或者操作層面，而我們需要對問題進行分類。不同的問題可能是用不同的方法解決，也有可能把問題拆分過后發(fā)現(xiàn)這些子問題并不能一次性解決，而需要分階段去解決。比如，需要解決生產(chǎn)或者倉儲包裝標(biāo)準化的問題，不一定通過生產(chǎn)或者倉儲環(huán)節(jié)就可以優(yōu)化，而需要從供應(yīng)商的源頭進行調(diào)整，那就需要增加一個優(yōu)化模塊，對于規(guī)劃方案的復(fù)雜度也將增加。
在規(guī)劃問題中，我們將供應(yīng)鏈物流規(guī)劃大致分為了，物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、城市配送規(guī)劃、生產(chǎn)物流規(guī)劃、物流園區(qū)規(guī)劃、倉儲規(guī)劃……，每一種的規(guī)劃又可以細分為數(shù)十個、上百個要素，甚至更多，底層的邏輯和關(guān)系比較復(fù)雜，所以一定要通過對表象問題的分類，找到真正需要解決什么樣的問題。
有時候客戶提出的問題要點可能會比較多，那么可以將這些問題與方法要素融合以后，再層層整合，最后將問題提煉為一兩句話，找到牽一發(fā)而動全身的要點，那就是最佳的選擇。
步驟二：規(guī)劃內(nèi)容定位
在從專業(yè)的角度明確需要解決什么問題以后，那么需要對這次規(guī)劃方案作定位。物流是一個復(fù)雜系統(tǒng)，節(jié)點種類很多，在服務(wù)不同的商業(yè)形態(tài)或者行業(yè)的時候功能各不相同。比如從環(huán)節(jié)角度看，有供應(yīng)功能，有分銷配送功能，有生產(chǎn)供給功能等，從屬性看，有戰(zhàn)略儲備功能，有快速補給功能，有中轉(zhuǎn)功能等。如果對于需要規(guī)劃實現(xiàn)的物流系統(tǒng)定位錯誤的話，系統(tǒng)邏輯會有問題，方向不對的話那么輸出的結(jié)論也肯定有較大的偏差。因此，不管是解決一個網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、倉儲規(guī)劃還是配送規(guī)劃，都需要明確其在供應(yīng)鏈環(huán)境中，也就是上下游的態(tài)勢中處于什么樣的位置，需要達到什么樣的目的，同樣，這樣的定位也不是拍腦袋拍出來的。
當(dāng)然也有的會通過經(jīng)驗分析，得出一個經(jīng)驗性的定位，我認為最好的方式也是通過對要素的拆分，并且和方法結(jié)合，分析其輸入、輸出與自身的邏輯，從戰(zhàn)略層面和運營層面，包括時間、空間、流量、流向等幾個核心要素的分類分析后得到一個科學(xué)理性的規(guī)劃定位。
步驟三：構(gòu)建房子模型
構(gòu)建屬于這次規(guī)劃的房子，房子的結(jié)構(gòu)是一個很好的分類模型，包括頂層目標(biāo)、中間結(jié)構(gòu)和支撐，需要解決的問題可以放到頂層目標(biāo)，中間層的結(jié)構(gòu)可以是按供應(yīng)鏈物流的環(huán)節(jié)分類，也可以按需要解決的問題模塊進行分類?？梢詷?gòu)建一個層級，也可繼續(xù)分類構(gòu)建多個層級，只要是能把系統(tǒng)結(jié)構(gòu)體現(xiàn)清楚，就可以那樣去構(gòu)建。
對于在整個房子的支撐層面里，可以將規(guī)劃方案里面實施層面的內(nèi)容放進去，比如需要什么樣的設(shè)備支持、什么樣的信息化支持以及什么樣的標(biāo)準化運作程序支持等。當(dāng)然，這里的支持并不是一個籠統(tǒng)的概念，而是通過充分的分析，確定了具體的流程配置后才去構(gòu)建的這些支持實施的模塊。在我們的方法里，把流程作了詳細的拆分，基本上大部分的物流活動都放到了不同環(huán)節(jié)的流程里面。規(guī)劃的房子構(gòu)建完成后，對于整個規(guī)劃方案的結(jié)構(gòu)也就基本清晰，一目了然，既方便團隊和客戶溝通，也方便在后續(xù)進行更加深入的分析或者是規(guī)劃周期內(nèi)發(fā)生了局部需求改變后的模型修正。
步驟四：數(shù)據(jù)特征分析
物流規(guī)劃肯定離不開數(shù)據(jù)分析，有的數(shù)據(jù)可以直接幫助形成分析報告，也有的數(shù)據(jù)是作為仿真模擬的輸入。這里強調(diào)，對于數(shù)據(jù)分析，其中一個非常重要的目的是尋找業(yè)務(wù)特征。也存在一個問題，數(shù)據(jù)來源在哪里？這里的來源有多種意思，來源于信息系統(tǒng)，還是人工采集？來源于ERP，還是TMS或者WMS？來源于SAP，還是用友、金蝶？不同的來源數(shù)據(jù)字段、格式、數(shù)據(jù)量都不同，而且數(shù)據(jù)的準確性也不能完全保證，因此對于數(shù)據(jù)，要進行專業(yè)分析，也要謹慎，不能依賴數(shù)據(jù)，如果過于依賴數(shù)據(jù)容易陷入數(shù)字陷阱中。從技術(shù)手段上，首先將數(shù)據(jù)進行標(biāo)準化，然后通過統(tǒng)計工具或者仿真工具，對數(shù)據(jù)進行可視化、擬合，找到其特征，返回到業(yè)務(wù)層面，找出異常點或者問題點，幫助確定解決方案的方向，并且數(shù)據(jù)特征出現(xiàn)后，需要多與客戶的業(yè)務(wù)人員進行溝通確認，避免被數(shù)據(jù)誤導(dǎo)。
上面是從構(gòu)建企業(yè)運作的物流系統(tǒng)規(guī)劃角度看數(shù)據(jù)分析，也有些物流規(guī)劃是偏宏觀層面比如園區(qū)規(guī)劃、戰(zhàn)略規(guī)劃，也有的是從政府視角進行規(guī)劃，那么對于數(shù)據(jù)的要求不一定特別精確，只要能反映趨勢就可以。這樣數(shù)據(jù)分析只要邏輯正確，輸入數(shù)據(jù)來源可靠，數(shù)據(jù)分析后反應(yīng)出的結(jié)論沒有明顯偏差就可以接受。
步驟五：歸納推理
歸納推理是最考驗物流規(guī)劃能力的地方，這里一方面需要專業(yè)能力將需要規(guī)劃的場景進行拆分，同時又需要用規(guī)劃或者行業(yè)經(jīng)驗對其進行修正判斷，哪些是主要問題，哪些是次要問題，需要快速鑒別，否則會“迷失”在大量的細節(jié)里。那么如何去進行歸納推理？我認為還是以環(huán)節(jié)、流程和活動的角度考慮，這也就是為什么物流是實踐與理論深度結(jié)合專業(yè)的原因，只有理論，沒有實踐，則缺乏判斷力，只有實踐，沒有理論，則缺乏系統(tǒng)性。這里我們可以學(xué)習(xí)“戰(zhàn)略地圖”模型、SCOR模型，前者的分類和組合非常清晰，圍繞目標(biāo)構(gòu)建相應(yīng)的要素，而后者將供應(yīng)鏈的流程“完美”呈現(xiàn)，并且可根據(jù)目標(biāo)進行配置，同時還能通過系統(tǒng)性評價進行決策，往上可到戰(zhàn)略，往下可到信息化。我們通過對供應(yīng)鏈物流拆分的活動，結(jié)合客戶的實踐問題進行組合和詳細分析后，在通過設(shè)計原則和系統(tǒng)分析方法，找到解決問題的關(guān)鍵點，構(gòu)建規(guī)劃藍圖，再系統(tǒng)性的對每個要素進行描述，這樣可以通過歸納推理的方式進行合理規(guī)劃。
每一個規(guī)劃項目的目標(biāo)不同，所涉及的要素也不同，邏輯也有區(qū)別，一定要根據(jù)具體的項目進行合理的拆分和組合。
步驟六：構(gòu)建模型（工具應(yīng)用）
這里所說的構(gòu)建模型主要是指的數(shù)學(xué)模型，當(dāng)然，也不一定是每個規(guī)劃項目都需要獨立構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，有的規(guī)劃項目通過做數(shù)據(jù)分析就能支撐規(guī)劃的觀點。但是有的規(guī)劃項目，比如選址、網(wǎng)絡(luò)布局、路徑優(yōu)化、以及資源配置相關(guān)的內(nèi)容，就需要進行構(gòu)建數(shù)學(xué)模型求解，得到相對比較精確的結(jié)果。構(gòu)建模型可以由物流專家獨立完成，也可以是團隊多人完成，物流專家專注于構(gòu)建好解決方案，然后建模工程師構(gòu)建數(shù)學(xué)模型。也可以通過規(guī)劃工具的應(yīng)用來進行求解和可視化呈現(xiàn)，比如使用我們的物流規(guī)劃與決策系統(tǒng)（供應(yīng)鏈物流數(shù)字化決策平臺）作為輔助。如果對于專業(yè)能力要求高一點，學(xué)習(xí)時間比較充裕，建議可以多將運籌思想和物流項目實踐進行深度結(jié)合，多體會兩者之間的關(guān)系，同時嘗試使用數(shù)學(xué)工具，比如MATLAB進行簡單算法編寫和求解，其目的并不一定成為數(shù)學(xué)建模高手，而在于可以從物流專業(yè)和數(shù)學(xué)建模兩者結(jié)合的角度來思考科學(xué)性的規(guī)劃思路，有利于對項目的規(guī)劃思路進行擴展和效率的提高。從我個人的切身體會來看，在具備建模、算法編寫并通過程序?qū)崿F(xiàn)的能力后，對于物流規(guī)劃思維上的提升是巨大的。
步驟七：解決方案
解決方案可以分兩個層面，一個是概念方案（規(guī)劃藍圖），一個是詳細方案。概念方案主要是將根據(jù)物流專家的經(jīng)驗，結(jié)合詳細調(diào)研后的詳細分析，通過定性與定量結(jié)合，制定一個遠景規(guī)劃，展現(xiàn)通過規(guī)劃后項目能達到什么樣目標(biāo)，同時每個模塊達到什么樣的效果，相互之間如何關(guān)聯(lián)。比如智能工廠中的原料倉用什么樣的模式，實現(xiàn)什么功能，產(chǎn)線如何配送，成品倉采用什么模式和功能實現(xiàn)，整個規(guī)劃又是采用什么架構(gòu)和思想等。詳細設(shè)計中，根據(jù)項目的類型和客戶的需求采取相應(yīng)的方案設(shè)計策略，比如戰(zhàn)略規(guī)劃中可以考慮到戰(zhàn)略的舉措和戰(zhàn)略的實施；網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中，庫存如何分布，車輛路徑如何等；智能工廠物流中每個作業(yè)流程如何完成。
不管是概念方案和詳細設(shè)計，除了專業(yè)技能的應(yīng)用外，還需要強調(diào)方案的邏輯和系統(tǒng)性。前面的分析部分需要和解決方案進行對應(yīng)，這樣不管是看方案的客戶還是做方案的團隊（有的項目客戶成員也會在規(guī)劃團隊中）都會在一個體系中完成，對于規(guī)劃的順利推進以及項目內(nèi)容的補充和調(diào)整都會非常清楚，并快速找到解決的方法。
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