物流智能規(guī)劃系統(tǒng)包括的范圍很廣，從當(dāng)前我國(guó)物流企業(yè)的實(shí)際情況看，除了常規(guī)的業(yè)務(wù)信息管理外，至少還應(yīng)包括規(guī)劃管理、最優(yōu)化決策、系統(tǒng)預(yù)測(cè)、系統(tǒng)控制。

一、企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃管理

以降低企業(yè)總體運(yùn)營(yíng)成本、減少網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施投資、改進(jìn)企業(yè)客戶服務(wù)為目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)物流企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃管理。諸如：

（1）客戶服務(wù)目標(biāo)規(guī)劃；運(yùn)用ABC等分析方法找到客戶服務(wù)目標(biāo)，對(duì)A類客戶進(jìn)行針對(duì)性服務(wù)并結(jié)合企業(yè)實(shí)際狀況對(duì)客戶目標(biāo)進(jìn)行規(guī)劃。

（2）運(yùn)輸規(guī)劃；結(jié)合客戶服務(wù)目標(biāo)規(guī)劃和公司現(xiàn)有運(yùn)力，制定有針對(duì)性的特殊個(gè)性化服務(wù)。

（3）庫(kù)存規(guī)劃；結(jié)合運(yùn)輸規(guī)劃及公司庫(kù)存能力，制定庫(kù)存規(guī)劃。

二、東莞到成都物流專線企業(yè)物流預(yù)測(cè)

利用指數(shù)平滑等方法實(shí)現(xiàn)企業(yè)物流預(yù)測(cè)。諸如：

（1）需求預(yù)測(cè)；客戶需求預(yù)測(cè)、運(yùn)力預(yù)測(cè)、庫(kù)存預(yù)測(cè)。

（2）物流成本預(yù)測(cè)；結(jié)合以上服務(wù)量預(yù)測(cè)對(duì)成本進(jìn)行預(yù)測(cè)。

三、企業(yè)物流決策

運(yùn)用線性與非線性規(guī)劃、動(dòng)態(tài)規(guī)劃和整數(shù)規(guī)劃數(shù)學(xué)模型和數(shù)學(xué)方法，實(shí)現(xiàn)物流決策的最優(yōu)化。諸如：
（1）庫(kù)存決策：存儲(chǔ)與搬運(yùn)、采購(gòu)與供應(yīng)、最小庫(kù)存量；

（2）裝載決策：裝箱、裝車、裝船、裝艙（飛機(jī)）最優(yōu)化；

（3）運(yùn)輸決策：運(yùn)輸計(jì)劃、運(yùn)輸線路最優(yōu)化；

（4）工作計(jì)劃決策；

（5）人力安排決策。

四、企業(yè)物流控制

未來(lái)的不確定性、物流環(huán)境變化和突發(fā)事件發(fā)生，將影響物流管理計(jì)劃的實(shí)施。物流管理系統(tǒng)必須對(duì)企業(yè)物流實(shí)施控制，即對(duì)不斷變化的環(huán)境進(jìn)行監(jiān)控，識(shí)別數(shù)據(jù)偏差和不利模式，并預(yù)見可能需要采取的修正措施，使實(shí)際實(shí)施情況與計(jì)劃實(shí)施情況相吻合，確保期望目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。諸如：

（1）企業(yè)物流活動(dòng)審計(jì)

（2）庫(kù)存控制

（3）預(yù)算、成本控制

（4）服務(wù)目標(biāo)控制

（5）利用專家系統(tǒng)識(shí)別績(jī)效趨勢(shì)

物流智能規(guī)劃系統(tǒng)是物流信息管理系統(tǒng)與應(yīng)用數(shù)學(xué)的有機(jī)結(jié)合。將應(yīng)用數(shù)學(xué)的原理運(yùn)用到物流系統(tǒng)中，其過(guò)程和步驟是比較復(fù)雜的，有不少技術(shù)難點(diǎn)。一要對(duì)管理作業(yè)和活動(dòng)進(jìn)行分析與表述，確定優(yōu)化目標(biāo)和約束條件；二要建立數(shù)學(xué)模型，研究快速解題方法，對(duì)模型求解；三要對(duì)解進(jìn)行檢驗(yàn)和有效控制；四智能化或最優(yōu)化方案的實(shí)施。建立物流智能規(guī)劃系統(tǒng)，不僅需要線性與非線性規(guī)劃、動(dòng)態(tài)規(guī)劃和整數(shù)規(guī)劃的理論和方法，還需要數(shù)據(jù)挖掘，即利用預(yù)處理過(guò)的數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型模型，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行合理的解釋、補(bǔ)充、完善，并多次重復(fù)的獲取新的知識(shí)，把經(jīng)驗(yàn)知識(shí)嵌入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型模型中去。開發(fā)物流智能規(guī)劃系統(tǒng)需要物流專家與應(yīng)用數(shù)學(xué)專家共同參與，有機(jī)配合。

從當(dāng)前我國(guó)物流企業(yè)的實(shí)際情況看，開發(fā)物流智能規(guī)劃系統(tǒng)可以由易到難、由簡(jiǎn)到繁，分步實(shí)施，從系統(tǒng)最優(yōu)化入手，逐步引向深入。