（2）运输规划；结合客户服务目标规划和公司现有运力，制定有针对性的特殊个性化服务。



　　（3）库存规划；结合运输规划及公司库存能力，制定库存规划。







　　2、企业物流决策



　　运用线性与非线性规划、动态规划和整数规划数学模型和数学方法，实现物流决策的最优化。诸如：



　　（1）库存决策：存储与搬运、采购与供应、最小库存量；



　　（2）装载决策：装箱、装车、装船、装舱（飞机）最优化；



　　（3）运输决策：运输计划、运输线路最优化；



　　（4）工作计划决策；



　　（5）人力安排决策。







　　3、企业物流预测



　　利用指数平滑等方法实现企业物流预测。诸如：



　　（1）需求预测；客户需求预测、运力预测、库存预测。



　　（2）物流成本预测；结合以上服务量预测对成本进行预测。



　

　4、企业物流控制



　　未来的不确定性、物流环境变化和突发事件发生，将影响物流管理计划的实施。物流管理系统必须对企业物流实施控制，即对不断变化的环境进行监控，识别数据偏差和不利模式，并预见可能需要采取的修正措施，使实际实施情况与计划实施情况相吻合，确保期望目标的实现。诸如：



　　（1）企业物流活动审计



　　（2）库存控制



　　（3）预算、成本控制



　　（4）服务目标控制



　　（5）利用专家系统识别绩效趋势



　　物流智能规划系统是物流信息管理系统与应用数学的有机结合。将应用数学的原理运用到物流系统中，其过程和步骤是比较复杂的，有不少技术难点。一要对管理作业和活动进行分析与表述，确定优化目标和约束条件；二要建立数学模型，研究快速解题方法，对模型求解；三要对解进行检验和有效控制；四智能化或最优化方案的实施。建立物流智能规划系统，不仅需要线性与非线性规划、动态规划和整数规划的理论和方法，还需要数据挖掘，即利用预处理过的数据建立数据驱动型模型，对数据挖掘的结果进行合理的解释、补充、完善，并多次重复的获取新的知识，把经验知识嵌入数据驱动型模型中去。开发物流智能规划系统需要物流专家与应用数学专家共同参与，有机配合。



　　从当前我国物流企业的实际情况看，开发物流智能规划系统可以由易到难、由简到繁，分步实施，从系统最优化入手，逐步引向深入。

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