作为企业家最重要的日常工作，企业管理和经营依赖于准确的市场信息和内部资源信息。这些信息被快速准确地收集起来，在企业管理过程中被更多的人广泛使用，产生意想不到的价值。信息本身就是一种资源，信息在业务流程中应用越充分，产生的价值就越大，体现在直接效益上。我们可以看到企业管理效率的快速提升，同时决策失误的概率越来越小，直接生产经营成本快速下降，进一步提升了企业的竞争力和企业产品服务的信任度。当信息通过互联网在更广阔的市场得到认可，订单量和企业品牌都在增加。
粗放式管理暴露出许多问题。因此，实施精细化管理是企业获得提升的重要途径。这些精细化的流程在很大程度上依赖于成熟的企业管理信息系统，支撑着整个企业决策和管理的精细化。
快速反应是企业管理的必然效果。它必须有一个强有力的管理信息系统来支持，以迅速获得市场对产品的反应，获得客户和。;提供快捷的服务。
对于传统的工作，纸质报表、人工统计分析、会议安排以及会后实施的指挥系统，制约了很多企业尤其是现代服务企业的提升。
所以企业因为管理不规范，人才薄弱，竞争力不足，需要现代企业管理系统软件的辅助。只有这样，才能在众多行业的竞争中脱颖而出。在企业管理系统中，最常见的管理系统软件如下:
1.分销资源计划
2.企业资源规划
3.办公自动化
4.客户管理系统
(人力资源管理系统)
6.供应链管理系统
7.产品生命周期管理
8.wms(仓库管理系统)
希望以上内容对你有所帮助。
物流行业的特点包括覆盖面广、专业性强、多学科交叉、系统复杂等。物流规划的类型也很多，从供应链的角度可以细分为不同的物流环节，从企业分类的角度至少有几十种，从物流功能的角度有各种拆分。使用的角度也在与时俱进。因此，物流规划涉及的范围很广。如何利用物流专业知识和经验进行物流规划，需要从以下几个步骤考虑:关注问题、准确定位、构建结构、特征分析、归纳推理、数据建模和解决方案。结合我们对事物的看法物流、生产、零售等类型的大型上市公司、中型企业、机构，包括物流网络、智能工厂、城市配送、物流战略、物流园区、仓储规划等项目经验，对物流规划步骤做了说明，以供参考，针对不同对象和环境。调整后也有各类规划的参考目录。
第一步:解决什么问题？
首先需要明确我们的专业要解决什么样的问题。"问题与挑战这里提到的不一定是客户描述的问题，因为客户描述的往往是外观或者是管理或者运营水平，我们需要对问题进行分类。不同的问题可能有不同的。解决，也有可能把问题拆分，发现这些子问题不是一次就能解决的，而是需要分阶段解决的。比如解决生产或者仓储包装的标准化问题，不一定可以通过生产或者仓储来优化，而是需要从供应商的源头进行调整，所以需要增加一个优化模块也会增加规划方案的复杂度。
在规划问题中，我们大致将供应链物流规划分为物流网络规划、城市配送规划、生产物流规划、物流园区规划、仓储规划，每一类规划又可以细分为几十个、几百个要素，甚至更多。底层逻辑和关系比较复杂，所以我们必须通过表征问题的分类，找出真正需要解决的是什么样的问题。
有时候客户可能会问更多的问题，那么你可以把这些问题和方法元素整合起来，然后一层一层的整合，最后把问题提炼成一两句话，找到牵一发而动全身的关键点，这是最好的选择。
步骤2:规划内容定位
明确了从专业角度需要解决哪些问题后，就要对这个规划方案进行定位。物流是一个复杂的系统，有许多种类的节点，当服务于不同的商业形式或行业时，它们有不同的功能。例如，从链接的角度来看，有供应功能、分配和分销功能，以及生产和供应职能等。，从属性上看，有战略储备功能、快速补货功能、中转功能等等。如果需要规划和实现的物流系统定位错了，系统逻辑就会有问题，方向错了，输出结论肯定会有很大偏差。所以，不管是。;正在解决一个问题网络规划、仓储规划、配送规划都需要明确自己在供应链环境中的位置，也就是上下游的情况，需要达到什么样的目的。同样，这样的定位也不是头部采取的。
当然，有些会通过实证分析得到一个实证导向。我觉得最好的办法是通过拆分要素，结合方法来分析它的输入、输出和自身的逻辑，包括从战略和操作层面对时间、空间、流向、方向等几个核心要素进行分类。经过分析，得出科学合理的规划方向。
第三步:搭建房屋模型。
要建一个属于这个规划的房子，房子的结构是一个很好的分类模型，包括顶层目标、中间结构和支撑。需要解决的问题可以放在顶层目标中，中间层的结构可以按照供应链的物流环节或者需要解决的问题模块进行分类。能要建立层次结构，可以继续通过分类建立多个层次结构。只要能清晰的体现出体系结构，你就可以把它建成那样。
对于全屋的支持层面，可以把规划方案的执行层面放进去，比如需要什么样的设备支持，什么样的信息支持，什么样的标准化操作流程支持。当然，这里的支持不是一般的概念，而是通过充分的划分。分析，确定具体的流程配置，然后构建这些模块来支持实施。在我们的方法中，流程划分得很细，基本上大部分物流活动都放在流程的不同环节。规划的房子建好之后，整个规划方案的结构就基本清晰了。一目了然，不仅方便团队与客户沟通，也方便在计划周期局部需求变化后的后续或模型修正中进一步分析。
步骤4:数据特征分析
物流规划一定离不开数据分析，有些数据可以直接帮助形成分析报告，有些数据作为模拟的输入。这里要强调的是，数据分析最重要的目的之一就是发现业务特征。还有一个问题，数据来源在哪里？这里的来源是多种含义，来自信息系统，还是手工采集？来自erp，tms还是wms？来自sap，用友还是金蝶？不同的源数据有不同的字段、格式和数据量，数据的准确性不能完全保证，所以数据要专业化。业内分析，也要谨慎，不能依赖数据，如果过于依赖数据很容易陷入数字陷阱。从技术手段上，先对数据进行标准化处理，然后通过统计工具或仿真工具对数据进行可视化拟合，找到其特征，回归业务层面，找出异常点或问题点有助于确定解决方案的方向，数据特征出现后，需要与客户沟通以避免被数据误导。
以上是从构建企业运营物流系统规划的角度进行的数据分析。有些物流规划是宏观层面的，比如园区规划、战略规划，有些是从的角度来规划的，所以对数据的要求不一定特别准确，只要能反映趋势就行。所以数据分析只需要逻辑正确，输入数据来源可靠，数据分析后反映的结论可以接受，无明显偏差。
第五步:归纳推理
归纳推理是检验物流规划能力最重要的地方。一方面需要专业能力对需要策划的场景进行拆分，同时也需要通过策划或者行业经验进行修正和判断。哪些是主要问题，哪些是次要问题，需要快速识别，否则将"迷失"在很多细节上。节日。那么如何做归纳推理呢？我觉得应该从环节、流程、活动的角度来考虑，这也是为什么物流是一个实践与理论深度结合的专业。只有理论，没有实践，缺乏判断力。只有实践，没有理论，缺乏系统性。在这里我们可以学习"战略地图"模型和scor模型。前者有明确的分类和组合，并围绕目标构建相应的要素，后者则呈现供应链流程"完美地"并且可以根据目标进行配置。同时，它还可以通过系统的评估做出决策，从策略到文字。兴趣。在对供应链物流拆分的活动和客户的实际问题进行详细的结合和分析后，通过设计原则和系统分析方法找到解决问题的关键点，构建规划蓝图，然后对各个要素进行系统的描述，这样就可以运用归纳推理。制定合理的计划。
每个策划项目的目标不同，要素不同，逻辑不同，必须根据具体项目进行合理的划分和组合。
步骤6:构建模型(工具应用程序)
这里说的构造模型主要是指数学模型。当然，并不是每个规划项目都需要独立建立数学模型。一些规划项目可以通过做数据分析来支持规划的观点。但有些规划项目，如选址、网络布局、路径优化、资源分配等是有关联的。需要建立一个数学模型来解决问题，得到一个相对准确的结果。建模可以由物流专家独立完成，也可以由团队中的许多人来完成。物流专家专注于构建解决方案，然后建模工程师构建数学模型。也可以通过应用规划工具来实现。线解决方案和可视化呈现，比如用我们的物流规划决策系统(供应链物流数字化决策平台)作为辅助。如果对专业能力要求更高，学习时间更充裕，建议可以将物流理念与物流项目实践深度结合，认识到两者的区别。关系，而试图用数学工具，如matlab编写求解简单算法，其目的不一定是成为数学建模高手，而是从物流专业与数学建模相结合的角度思考科学的规划思路，有利于拓展和效率的提高。从我个人的经验来说，具备建模、算法编写、程序实现的能力后，对物流规划的思维会有很大的提升。
第七步:解决方案
解决方案可以分为两个层次，一个是概念方案(规划蓝图)，一个是详细方案。概念性方案主要是根据物流专家的经验，结合详细调研后的详细分析，通过定性和定量的结合，制定一个长远的规划，以展示规划后项目能达到的目标。标准，同时每个模块达到什么效果，如何相互关联。比如智能工厂中的原材料仓库采用什么模式，实现什么功能，生产线如何布局，成品仓库采用什么模式和功能，整个规划采用什么架构和思路。在详细设计中，根据项目目的的类型和客户的需求要采取相应的方案设计策略，比如在战略规划中可以考虑战略举措和实施；在网络规划中，如何分配库存，如何安排车辆路线；如何完成智能工厂物流中的各个工作流程？
无论概念方案还是详细设计，除了专业技能的运用，还需要强调方案的逻辑性和系统性。前面的分析部分需要与解决方案相对应，这样看解决方案的客户和制定解决方案的团队(有些项目客户成员也会在规划团队中)都会在一个。系统的完成会非常清楚规划的顺利进行和项目内容的补充调整，很快找到解决方案。
