物流行业的特征有范围涵盖行业面广、比较好的专业深、学科交叉多、系统古怪等，物流具体规划的类型也数量繁多，从供应链角度可以细分到不同的物流环节，从企业分类角度是可以召出至多几十种类型，从物流功能的角度这个可以作不同成分word文档合并，从创新应用的角度也与时俱进。所以物流规划设计的涉及面很开阔，要如何依靠物流专业知识和经验并且物流规划，必须从聚光问题、精确定位、搭建结构、特征分析、归纳推理、数据建模、解决方案，这几个步骤向东出发去确定。增强我们对物流、生产、零售等类型的小型上市公司、中型企业、机构，也除了物流网络、智能工厂、城市配送、物流战略、物流园区、仓储规划等规划与设计的项目经验，对物流规划步骤作了一个那说明，供做个参考，对象和环境完全不同，可作调整，后续也有各类型规划的参考目录先发布。
步骤一：解决什么
必须我们要比较明确用我们的专业去能解决的是一个什么样的问题，这里说的“问题”，不是有是客户说具体解释的问题，是因为客户具体解释的经常会是表象如果没有在经营或则操作层面，而我们必须对问题通过分类。完全不同的问题肯定是用相同的方法能解决，也有可能把问题表格合并过后发现这些子问题并不能不能一年解决，而需要分阶段去可以解决。诸如，必须帮忙解决生产或是仓储包装标准化的问题，不一定实际生产或者仓储环节就可以系统优化，而必须从供应商的源头参与调整，那就必须增加一个优化系统模块，相对于规划方案的奇怪度也将减少。
在规划问题中，我们将供应链物流规划大概分为了，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……，每一种的规划又也可以细分为数十个、上百个要素，甚至一些，底层的逻辑和关系比较比较奇怪，所以才要先按照对表象问题的分类，找到真正的需要能解决什么样的问题。
有时客户提出的问题要点可能会会比较好多，那就可以不将这些问题与方法要素凝练以后，再层层整合，后来将问题精炼为一两句话，可以找到牵一发动全身的要点，那就是最佳的选择。
步骤二：规划内容定位
在从专业的角度应明确是需要能够解决什么问题以后，这样的话是需要对这次规划方案作定位。物流是另一个紧张系统，节点种类很多，在服务完全不同的商业形态或则行业的时候功能不同而不同。比如说从环节角度看，有供应功能，有分销产品配送功能，有生产粮食供应功能等，依附于性看，有战略储备功能，有快速补给功能，有中转功能等。如果相对于需要规划实现方法的物流系统定位出现了错误的话，系统逻辑会有问题，方向不对的话那你输出的结论也绝对有减小的偏差。所以，论是能解决一个网络规划、仓储规划我还是配送服务规划，都需要明确其在供应链环境中，也就是上下游的态势中正处于什么样的位置，需要都没有达到什么样的目的，虽然，这样的定位也也不是拍脑袋拍进去的。
当然了也有的会通过经验分析什么，结论一个经验性的定位，我其实最好就是的也是从对要素的拆分，因此和方法生克制化，结论其键入、控制输出与自身的逻辑，从战略层面和运营层面，以及时间、空间、流量、流向等几个核心要素的分类分析后换取一个科学理性的规划定位。
步骤三：统合房子模型
统合属于刚才规划规划的房子，房子的结构是两个非常好的分类模型，和顶层目标、中间结构和支撑，必须能解决的问题也可以放到顶层目标，中间层的结构是可以是按供应链物流的环节分类，也可以按是需要能解决的问题模块参与分类。可以不统合一个层级，也可再分类构建多个层级，如果能是能把系统结构能够体现知道，就是可以那样的话去最终形成。
对此在整个房子的支撑层面里，可以将规划方案里面实施层面的内容放在里面，例如需要什么样的设备支持、什么样的数字信息化支持和什么样的标准化运作程序接受等。不过，这里的支持并不是一个不详细的概念，反而通过十分充分的分析，确认了具体看的流程配置后才去形成完整的这些接受如何实施的模块。在我们的方法里，把流程作了具体点的拆分，大部分大部分的物流活动都放在了差别环节的流程里面。规划规划的房子最终形成结束后，这对整个规划方案的结构也就基本上清楚地，立见分晓，既更方便团队和客户沟通，也更方便在后续接受更加深入的分析的或是规划周期内不可能发生了局部需求决定后的模型抵消。
步骤四：数据特征分析什么
物流规划估计最感谢数据分析，有的数据也可以真接解决不能形成分析报告，也有的数据是作为仿真模拟的输入。这里强调，对此数据分析，其中一个非常重要的目的是这里有业务特征。也必然一个问题，数据来源在哪里？这里的来源有多种意思，来源于信息系统，还是甩浆采集？来源于erp，我还是tms也可以wms？来源于sap，肯定用友、金蝶？差别的来源数据字段、格式、数据量都完全不同，但是数据的准确性也没法完全可以保证，而相对于数据，要参与专业总结，也要谨慎，没法依赖感数据，如果不是过于依赖数据太容易陷入数字陷阱中。从技术手段上，首先将数据进行标准化，然后再通过统计工具或是仿真工具，对数据并且可视化、模型拟合，可以找到其特征，回到业务层面，看出异常点或则问题点，解决确定解决方案的方向，但是数据特征会出现后，必须多与客户的业务人员接受沟通确认，尽量避免被数据误导。
上面是从构建体系企业运作的物流系统规划角度看数据分析，也有些物流规划是偏宏观层面比如园区规划、战略规划，也有的是从视角通过规划，这样对于数据的要求不是有不光最精确，如果能具体地趋势就这个可以。这样数据分析如果能逻辑真确，输入输入数据来源可信，数据分析后结果出的结论是没有很明显偏差就也可以给予。
步骤五：归纳推理
归纳推理是最残酷物流规划能力的地方，这里另外一方面要专业能力将要新的规划的场景参与word文档合并，同时又需要用规划或则行业经验对其参与关于修改〈公司法〉的决定判断，哪些是比较多问题，哪些是次要问题，是需要飞速如何鉴别，不然的话会“迷失”在大量的细节里。那你如何能去参与归纳推理？我其实那就以环节、流程和活动的角度考虑到，这也就是为什么物流是实践与理论底特点专业的原因，只能理论，没有实践，则非常缺乏判断力，只有理论和实践，没有理论，则普遍缺乏具有系统性。这里我们这个可以自学“战略地图”模型、scor模型，前者的分类和组合非常非常清晰，不断地目标最终形成你所选的要素，而后者将供应链的流程“完美的东西”显现出，因此可根据目标并且配置，同时还能够是从体系性评价参与决策，往上可到战略，往上可到信息化。我们是从对供应链物流表格合并的活动，结合客户的实践问题并且配对组合和祥细结论后，在通过设计原则和系统分析方法，找不到能够解决问题的关键点，统合规划蓝图，再宏观性的对每个要素进行具体解释，那样的话也可以通过归纳推理的参与合理规划。
每一个规划项目的目标完全不同，所比较复杂的要素也有所不同，逻辑也有区别，一定得依据具体一点的项目通过合不合理的拆分和组合。
步骤六：统合模型（工具应用）
这里所说的最终形成模型主要注意是指的数学模型，肯定，也不是有是每个规划项目都需要的的形成完整数学模型，有的规划项目按照做数据分析就能抵挡新的规划的观点。但是有的规划项目，比如说选址位置、网络布局、路径优化、以及资源配置相关的内容，就是需要参与构建数学模型求解，得到低些也很精确计算的结果。形成完整模型可以由物流专家独立能够完成，也可以不是团队多人能够完成，物流专家凝视于构建好解决方案，然后建模工程师构建数学模型。也也可以通过规划工具的应为了进行求高人和可视化，诸如建议使用我们的物流规划与决策系统（供应链物流数字化决策平台）作为辅助。假如是对专业能力具体的要求高一点，学习时间也很充沛，个人建议这个可以多将运筹决策思想和物流项目实践参与深度增强，多亲身体会两者之间的关系，而尝试使用数学工具，诸如matlab进行简单的算法c语言程序和求解答，其目的却不是肯定会拥有离散数学高手，而取决于人可以不从物流专业和数学建模两者结合的角度来努力思考科学性的规划思路，能够提高对项目的规划思路参与存储和生产效率的提高。从我个人的切身体会来看，在必须具备建模、算法c语言程序并通过程序实现方法的能力后，是对物流规划思维上的提升是庞大无比的。
步骤七：解决方案
解决方案这个可以分两个层面，一个是概念方案（规划蓝图），一个是具体点方案。概念方案要注意是将据物流专家的经验，增强具体点调研后的具体点分析，定性与定量结合，如何制定一个远景规划，充分展现实际规划后项目能至少什么样目标，同时每个模块达到什么样的效果，互相间如何关联。比如说智能工厂中的原料仓用什么样的模式，实现什么功能，产线要如何商品配送，成品仓区分什么模式和功能实现程序，所有的具体规划又是常规什么架构和思想等。详细设计中，依据什么项目的类型和客户的需求采取的措施相应的方案设计策略，比如战略规划中可以判断到战略的举措和战略的实施；网络规划中，库存该如何分布特点，车辆路径该如何等；智能工厂物流中每个作业流程怎么能够完成。
无论是概念方案和祥细设计，除此之外专业技能的应用外，还是需要强调什么方案的逻辑和体系性。前面的分析部分要和解决方案接受不对应，这样的话无论是看方案的客户肯定做方案的团队（有的项目客户成员也会在规划团队中）都会在一个体系中成功，相对于规划规划的无惊无险推进包括项目内容的补充和按照都会的很明白，并飞快找不到帮忙解决的方法。
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