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

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

2参数

3变量

4目标函数与约束条件

5函数描述

（1.1）仓库建设成本；

（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