6月14日，由济南市经信委指导，佳怡供应链企业集团主办的“2017创新物流供应链发展峰会”在山东济南成功举办。大会以“共建供应链新生态”为主题，相关部门领导、地方政府官员、企业家、专家学者等500余人出席此次峰会。数十位物流与供应链领域的学者和业内人士分享供应链的现状与未来，对供应链发展的难点和机遇进行了深入剖析。
中山大学岭南学院商务管理系教授、博士生导师宋海清通过两个案例，解读了物流优化技术应用的重要性。
以下是其演讲速记：
各位来宾，各位同行，下午好！首先感谢佳怡集团的邀请，让我有机会做这个分享。每次参加这样的峰会，让我作为一个从事物流研究的这样一个学者，都非常的感叹这些年我国物流和供应链这个行业飞速的发展。
作为一名物流行业的研究者也非常的自豪。我觉得我们物流与供应链这样一个理念，现在已经深入到了企业管理的这样一个细胞里面去。像这样的峰会，其实每个月都有好几次；像5月18号，由中国物流采购联合会在上海开了一个中国零售供应链与物流的峰会，5月22号在杭州由阿里巴巴集团举办了一个全球智慧物流的峰会。
一、企业现在对物流非常重视，但重视程度不够
我们可以看到，各个行业，各个企业对物流非常重视；这种情况，在十几年前，几乎是不可想象的。当时我大学毕业，在全国还没有一个高校开设物流这个专业，教育部也没有物流管理这样的一个专业设置，所以经过这些年的发展，今天也来了这么多物流企业的老总，企业的物流总监，可以看得出来，企业现在对物流非常重视，但我觉得这种重视还是不够的。
现在我们的企业都知道物流和供应链非常的重要，但是重视可能还是停留在物流的信息技术建设方面，也就是对IT分享的重视。这些通过信息技术收集到数据以后的这种优化不足，也就是对优化这一块的认识和了解，这个还不够。
这些年我在学校也从事一些物流的研究，也跟很多企业做了一些交流，我发现，像一些企业只要能够运用一些物流优化的技术，对管理的决策做一些优化，轻轻松松就可以省几千万，所以今天下午我是想借助运输优化和网络设计方面的两个案例，给大家做一个物流技术方面的分享。
我以前是学数学的，然后在毕业的时候有幸保送到香港科技大学读了物流供应链管理这个专业，毕业以后就来到中山大学，中间也在香港中文大学，新加坡国立大学，美国麻省理工学院做了一些访问和研究。主要研究的是运输规划方面，研究成果已经运用在香港机场货运站，给他们带来一个非常巨大的经济收益，也因此获得了美国供应链管理专业协会奖博士论文奖，我是协会1973年设立以来第一个获奖亚洲人，也参与了一些国家基金的研究和企业的项目。
我们都是物流同行，所以物流的概念就不需要去赘述。我在这里想强调的一点是，物流现在已经是一个行业，而不像以前我们讲物流的话，停留在一个概念上面，我们现在讲供应链不是一个行业，是一种理念，但这在十几年前的话，物流也是这样一个概念。所以在我国的发展，也得益于我们国家把物流上升为一个基础性，战略性的一个产业，称为物流业。
二、中国的社会物流成本为什么这么高？
我这里先讲一下，物流技术的一个重要性。这里有一些数据，我想给大家做一个分享。
我国物流产业的规模增长非常的迅速，从1991年，我们国家的社会总额有3万亿增长到去年的230万亿，增加到76倍，这个时候我国国家GDP增长也很快，增长了34倍。
第一个我想给大家的信息是，我国物流产业增长规模非常迅速。第二个信息是我国社会物流成本非常高，在这个行业里面或者研究里面，我们是以社会物流成本与GDP这样一个比值来衡量我们国家社会物流系统的效率。我们国家从最初的24%降到18%，比美国和日本以及德国这些国家高10%左右，高于全球平均的水平。所以这个信息可以看到，我们国家的物流成本是非常高的。
我们以美国做对比，我们国家现在物流成本是18%，美国只有8%左右，也就是我们高10%，这意味着什么呢？如果我们以2016年我国GDP是74万亿来算的话，相当于产生同样的GDP，我们每年或者2016年多花7.4万亿的物流成本。
我们国家的物流成本这么高，是不是我们国家的物流企业利润很高呢？其实不是。我们国家的物流企业平均率是很低的，中物联发现我们国家的仓储业平均利润只有3%到4%，运输企业更低，只有4%到3%。所以这个利润是非常低的；作为研究来讲，一方面我们国家的物流成本是很高的，但是另外一方面物流企业又没有赚到钱，为什么呢？下面这个是我们的分析。
我国物流资源，物流成本高有很多原因，一方面有我们国家比较客观的原因，比如说路桥费比较高，燃油费比较高，但是我觉得有很大的一个原因，就是我们国家的物流管理还是属于一个粗放式管理的阶段，也就是说物流资源的利用效率非常的低。
据统计，我们国家的货车的空驶率达到49.8%，远高于发达国家20%的水平。那这个49.8%，这么高的空驶率又是什么原因造成的呢？原因是我们做计划的调度在物流管理方面没有做一些物流进处的优化，来提高这个效率。
现在虽然很多公司都用信息系统，但是信息系统也是仅仅停留在对车辆的监控或者跟踪方面。并没有把这个数据用来做这个决策的优化。所以在未来，我相信我们的物流企业也会进入第二阶段提升质的阶段。
三、物流公司一定要成为一个技术公司
在这些方面也可以有很大的空间去做。具体来讲的话，怎么样做到对物流技术的应用？我想最重要的一点是要转变我们的观念。现在我们讲物流管理，首先它属于管理，管理给人的第一个印象，或者第一个感觉就是管理是一种艺术，什么是艺术呢？艺术是人的主观能动性，确实管理里面有很多管理艺术的问题。
比如企业的战略，人力资源的管理，或者这个团队的激励等等，什么是艺术呢？这些是不可重复的，你换一个人去了解这个团队，换一个人去做这个企业，结果是不一样的，企业的管理者或者企业的老总再重复也不一定是这样的结果。
所以很多人讲到物流管理，第一概念它是一种艺术，但其实我今天想给大家转换一个理念，物流管理是一种管理科学，什么是管理科学，或者什么是科学呢？我们说物理是一种科学，化学是一种科学，什么是科学呢？
科学就是说它是不以人的主观意志为转移的它的结果，举个简单例子，在物理方面，我们知道物体在真空中自由落体的话，它的加速度一定是9.8，那化学里面氢气在氧气中燃烧一定会生成水，这种实验不管谁先做，结果都是一样的。
这种是一个科学是可以重复的，这个结果可以重复，可以重现的，可以复盘的，艺术是不可以的。有一些科学的方法去做这个决策，决策的结果是客观确定的，而不是你随便做这个决策为转移的。
所以我们说管理科学，它是一种广泛的科学方法和定量分析进行决策的科学，那么在物流里面的话，有很多这些科学的方法，能够帮助我们企业做这些科学的决策，这就是我下午想给大家带来的一个信息，就是说物流管理是一门集管理学，运筹学，信息科学为一体的管理科学，所以我们的物流公司或者企业的物流部门，在做规划的时候，一定要成为一个技术公司，或者技术部门。
四、物流优化技术作用有多大？
（一）运输的科学决策
在物流管理技术里面从三个维度来看，叫物流三角型，总体还是由运输、仓储、网络所决定的，在运输这一块的话，有很多技术在里面，比如运输线路的决策、车辆的安排、定单的核定装箱和线路安排。
在物流运输领域，有很多用数据的方法，我们要用科学的方法做决策；同时，运输大概占物流总费用的50%左右，也就说我们物流成本50%多是运输这一块，如果把物流运输决策做好，效益就会非常理想。
（二）库存的需求预测和决策
库存的成本占30%左右，在库存里面，其实也是有很多技术可以用，首先是需求预测，在预测这一块，可以利用现在大量的数据即大数据，利用一些预测的方法，即时间序列的方法。
考虑这种季节性的波动因素，用一些科学的方法对这个需求做一个预测。预测之后，库存的优化可以体现。再比如说怎样来设置一个合理的安全库存，让你这个库存既可以有一个比较好的服务水平，又能够适当的降低库存的成本。
这就有了库存的决策，包括采购以及仓储的管理，这里面都有一系列技术的问题，据我的了解，其实现在很多企业，在这方面用的比较少，所以我希望在进入后面一个阶段的话，我们会有大量的企业，在数据积累的基础上，优化价值，为企业带来更大的效益。
（三）选址及物流网络的设计
选址及物流网络的设计决定企业整个物流的架构以及效率。我用两个案例看一下运输和网络选址这方面如何做优化。
1.快销品公司的网络优化案例
这个案例是某一个快销品公司的优化网络案例。这种案例有非常好的普遍性和代表性，像很多公司会面临这种问题。在全国可能会有很多个工厂，像这家公司一样，全国有20几个工厂，销售也是面向全国。
如果做物流的话，肯定凭经验最直观的就是就近的销售，工厂在什么地方生产，就负责当地的销售，当地的物流；这个从原则来讲没有任何问题，但是实际中还是会出现一些问题，因为需求有波动，有淡季和旺季，工厂的产能相对是固定的。
这个时候就会出现一些调光，广东这边的需求，原来计划是由广东的工厂供应的，但是突然广东的需求增加了，导致广东工厂供应不够，很多人凭经验，比如说广东缺货了，那我从湖北去调，湖北本来不缺货要去河南调拨等等，凭个人经验的话，没法在这么多区域里做系统性的优化，所以我们为这样的例子建立一个全国的优化。
综合考虑包括在不同的工厂产能的限制以及生产的成本，每个工厂生产成本可能是一个阶梯状的，因为它这个工厂是外包的，所以综合考虑生产成本以及运输成本，运输的话又有不同的方式，不同的模式，以及仓储的成本做了一个全局的优化，建立一个优化的模型，对于这种规模，没法凭经验去做优化。
2.化妆品公司的案例
这家公司它的总部在广州，全国有12个工厂，这12个中心其实是它历史原因所形成的，近10多年都没有去改变，而这个市场的需求是不断变化的，我们需要每年对这个配送的网络做审视，是多还是少了，它的位置是否合理，它的配送的时效是否最优，这一系列决策的问题。
其中包括怎么样把运营成本，含租金，人工费用，管理费用以及设备的折旧费用放进去，以及怎样考核它的服务水平。比如他们想保证95%以上的顾客都要在这个72小时的服务范围之内，所有的决策，都可以用一些优化的方法来进行描述，或者来进行决策。
而且这个决策，具体怎么去做？在座的都是企业老总，我没法把这个做的特别细，也没办法把这个模型讲的特别细，但是我们可以这样来理解，假如这是我们要做的决策，比如类似这些，我要放在哪个工厂去生产，应该覆盖到哪些地方，它的位置在哪里等等。
我们怎样用科学的方法做这个决策？这个就是应用数学理念这样一个最高产能，最低的产量的保证，要考虑装卸的费用，仓储的容量，以及产品的品类，本来会有很多企业会有上百个SKU，以及这个生产计划，包括运件的波动，每个月有淡季旺季，以及库存等等。
怎样把这些用科学方法进行描述？那么我们可以用一个数学模型的方法。什么是模型呢？它像分析模型一样，是对客观事物的描述，我们讲的是数学模型，是用一系列数学的符号和关系式，对这种考虑的因素，决策的目标进行描述，进而得到的一个模型。
将数学模型分为两部分，一部分是可控因素，一部分是非可控因素，可控的因素就是说我们要做的决策，比如我们要生产多少数量，但这个决策不是一个，而是会有很多个决策，这个量需要我们确定。
另外有一些是非可控的因素即客观的，已经给出的，比如运输的价格，选择的区域，市场决定的需求等等，这些作为一个参数，我要满足这些条件，然后我的决策是我可控的这些。
所以数学模型就是把这个决策变量和可控因素结合起来，分别用两种来描述，一个是决策目标，我要最大化或者最小化，我希望是成本最小化，那我的约束是什么？我要满足所有的这种要求，或者条件。
举个例子，像类似这样的数学模型，上面是目标，我们要考虑运营成本包括运输成本，每个部分的运输量是我们决策的目标。第二部分是我们的要求的条件，用数学关系式表达的要求的条件。
比如第一个约束就是我们这个需求必须得到满足，我们所有的运输的量加起来要满足我这个需求，还有我们的产能限制，比如第二行，每个工厂安排生产力不能超过我的产能等等，也就用这样一些数学关系和数学的符号来表示我们做决策的时候，目标都要考虑这些限制条件，这就叫做数学模型。
当然这个模型有可能还有比这更加复杂的。那我们就可以相应的收集各个部分的数据，这些数据可能是从我们企业的ERP系统导过来的，现在怎么样用这些数据，做很多输入的条件；而输出的结果，就会是我们所需要做的决策。
比如每一个生产点，要做多少这样的计划，每个月，每个点要生产多少，以及这个生产点转出到什么地方，然后这些仓库库存又到哪个销售点，以及计划到能够保存的库存天数等等，这是我们需要做的决策，也就是我们数学模型的结果。
这在整个物流技术里面用的是非常多的，我觉得现在我们很多国内的企业，这方面走的还是比较晚才刚刚起步，但这些技术在国外的很多企业里用的非常广泛。
所以借这个机会给大家做一个分享，在物流技术这方面，我们的物流企业，后面要做到提升质，变成一个技术公司，那么在物流优化的技术应用方面，还有非常广阔的空间，我作为一个研究者，也非常期待有更多的企业能够应用我们学界或者理论界的研究，而且往往一些简单的应用，可能就会带来所意想不到的效果。