對于大多數(shù)的企業(yè)來說，物流系統(tǒng)優(yōu)化是其降低供應鏈運營總成本的最顯著的商機所在。但是，物流系統(tǒng)優(yōu)化過程不僅要投入大量的資源，而且是一項需要付出巨大努力，克服困難和精心管理的過程。
    在目前激烈的市場競爭和通貨緊縮的經(jīng)濟環(huán)境下，DonRatliff博士提出的企業(yè)物流系統(tǒng)優(yōu)化的10項基本原則，無論是對正在尋找新的經(jīng)濟增長點的制造業(yè)和批發(fā)零售業(yè)企業(yè)來說，還是對正在努力提升服務(wù)水平爭取更大市場份額的第三方物流（3PL）企業(yè)（包括物流和供應鏈管理應用軟件供應商和集成商）來說，均具有非常實際的操作性的指導意義。
    1.目標（Objectives）：設(shè)定的目標必須是定量的和可測評的。制定目標是確定我們預期愿望的一種方法。要優(yōu)化某個事情或過程，就必須確定怎樣才能知道目標對象已經(jīng)被優(yōu)化了。使用定量的目標，計算機就可以判斷一個物流計劃是否比另一個更好。企業(yè)管理層就可以知道優(yōu)化的過程是否能夠提供一個可接受的投資回報率。
    2.模型（Models）：模型必須忠實地反映實際的物流過程。建立模型是把物流運營要求和限制條件翻譯成計算機能夠理解和處理的某種東西的方法。例如，我們需要一個模型來反映貨物是如何通過組合裝上卡車的。一個非常簡單的模型，諸如發(fā)貨的總重量或總體積就能夠忠實地反映某些貨物的裝載要求，如大宗液體貨物。然而，如果總重量或總體積模型被用于往拖車上裝載新汽車，則該模型就會失效，因為它不能充分地反映實際的物流情況。
    3.數(shù)據(jù)（Data）：數(shù)據(jù)必須準確、及時和全面。數(shù)據(jù)驅(qū)動了物流系統(tǒng)的優(yōu)化過程。如果數(shù)據(jù)不準確，或有關(guān)數(shù)據(jù)不能夠及時地輸入系統(tǒng)優(yōu)化模型，則由此產(chǎn)生的物流方案就是值得懷疑的。對必須產(chǎn)生可操作的物流方案的物流優(yōu)化過程來說，數(shù)據(jù)也必須全面和充分。
    4.集成（Integration）：系統(tǒng)集成必須全面支持數(shù)據(jù)的自動傳遞。因為對物流系統(tǒng)優(yōu)化來說，要同時考慮大量的數(shù)據(jù)，所以系統(tǒng)的集成是非常重要的。比如，要優(yōu)化每天從倉庫向門店送貨的過程就需要考慮訂貨、客戶、卡車、司機和道路條件等數(shù)據(jù)。人工輸入數(shù)據(jù)的方法，哪怕是只輸入很少量的數(shù)據(jù)，也會由于太花時間和太容易出錯而不能對系統(tǒng)優(yōu)化形成支持。
    5.表述（Delivery）：系統(tǒng)優(yōu)化方案必須以一種便于執(zhí)行、管理和控制的形式來表述。由物流優(yōu)化技術(shù)給出的解決方案，除非現(xiàn)場操作人員能夠執(zhí)行，管理人員能夠確認預期的投資回報已經(jīng)實現(xiàn)，否則就是不成功的。現(xiàn)場操作要求指令簡單明了，要容易理解和執(zhí)行。管理員則要求有關(guān)優(yōu)化方案及其實施效果在時間和資產(chǎn)利用等方面的關(guān)鍵標桿信息更綜合、更集中。
    6.算法（Algorithms）：算法必須靈活地利用獨特的問題結(jié)構(gòu)。不同物流優(yōu)化技術(shù)之間最大的差別就在于算法的不同 （借助于計算機的過程處理方法通常能夠找到最佳物流方案）。關(guān)于物流問題的一個無可辯駁的事實是每一種物流優(yōu)化技術(shù)都具有某種特點。為了在合理的時間段內(nèi)給出物流優(yōu)化解決方案就必須借助于優(yōu)化的算法來進一步開發(fā)優(yōu)化技術(shù)。
    7.計算（Computing）：計算平臺必須具有足夠的容量在可接受的時間段內(nèi)給出優(yōu)化方案。因為任何一個現(xiàn)實的物流問題都存在著大量可能的解決方案，所以，任何一個具有一定規(guī)模的問題都需要相當?shù)挠嬎隳芰χС帧＿@樣的計算能力應該使得優(yōu)化技術(shù)既能夠找到最佳物流方案，也能夠在合理的時間內(nèi)給出最佳方案。顯然，對在日常執(zhí)行環(huán)境中運行的優(yōu)化技術(shù)來說，它必須在幾分鐘或幾小時內(nèi)給出物流優(yōu)化方案 （而不是花幾天的計算時間）。采取動用眾多計算機同時計算的強大的集群服務(wù)和并行結(jié)構(gòu)的優(yōu)化算法，可以比使用單體PC機或基于工作站技術(shù)的算法更快地給出更好的物流優(yōu)化解決方案。
    8.人員（People）：負責物流系統(tǒng)優(yōu)化的人員必須具備支持建模、數(shù)據(jù)收集和優(yōu)化方案所需的領(lǐng)導和技術(shù)專長。如果缺乏具有適當技術(shù)專長和領(lǐng)導經(jīng)驗的人的組織管理，復雜的數(shù)據(jù)模型和軟件系統(tǒng)要正常運行并獲得必要的支持是不可能的。沒有他們的大量的工作，物流優(yōu)化系統(tǒng)就難以達到預期的目標。
    9.過程（Process）：商務(wù)過程必須支持優(yōu)化并具有持續(xù)的改進能力。物流優(yōu)化需要應對大量的在運營過程中出現(xiàn)的問題。物流目標、規(guī)則和過程的改變是系統(tǒng)的常態(tài)。所以，不僅要求系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)監(jiān)測方法、模型結(jié)構(gòu)和算法等能夠適應變化，而且要求他們能夠捕捉機遇并促使系統(tǒng)變革。
    10.回報 （ROI）：投資回報必須是可以證實的，必須考慮技術(shù)、人員和操作的總成本。物流系統(tǒng)優(yōu)化從來就不是免費的午餐。它要求大量的技術(shù)和人力資源投入。要證實物流系統(tǒng)優(yōu)化的投資回報率，必須把握兩件事情：一是誠實地估計全部的優(yōu)化成本；二是將優(yōu)化技術(shù)給出的解決方案逐條與標桿替代方案進行比較。
    要準確地計算投資回報率必須采用良好的方法來確定基準狀態(tài)，必須對所投入的技術(shù)和人力成本有透徹的了解，必須測評實際改進的程度，還必須持續(xù)地監(jiān)測系統(tǒng)的行為績效。但是，因為績效數(shù)據(jù)很少直接可得，而且監(jiān)測過程需要不間斷的實施，所以，幾乎沒有哪個公司能夠真正了解其物流優(yōu)化解決方案的實際效果。