摘要：成功网络分析的关键在于数据和人力。从数据上讲要求分析必须精确和合理。数据可能是不完整的，或者在某种程度上是假设的，但是它不能违背整体研究方向，而且必须取得那些可能根据方案采取行动的管理者的信任。比数据更重要的是人。
一、网络分析概述
当我们决定设立一个工厂或配送ZX的时候，必须考虑如何设计建筑结构，使用什么样的物料处理设备和系统，但是我们必须先回答一些基本的策略问题。我们应该建立一个新的仓库还是扩大原有的仓库？我们需要建几个？我们需要整合或关掉几个仓库吗？仓库应该建在什么地方？仓库需要处理什么样的产品？仓库要服务什么样的客户？类似这些的问题通常就是网络分析的一部分。
网络分析
简单的说网络分析就是用适当的实体设备（计划、产品线、配送ZX）来支持给定供应链的决策过程。这个过程由一系列的成本因素和运作限制因素驱动。成本变量随着研究范围和本质的不同（制造vs.分销、单个仓库vs.多个仓库）而不同。但总体上成本的总类包括以下几种：
1、原材料采购成本
2、固定成本
3、可变成本
4、库存持有成本
5、安装与运输费用
6、外向运输费用
运作约束因素是那些不考虑成本的要求。运作约束有很多但大体上包括下来因素：
1、设施状态（锁定开启/锁定关闭）
2、设施能力（产品种类vs.负荷能力）
3、设施的存储和吞吐能力
4、顾客服务要求
5、采购要求（单一供应商vs.多个供应商）
6、Z小和Z大设施数量
网络分析也受到需求因素（需求数量、顾客所在位置、产品结构）和可选网络（设施备选地点、运输情况）的约束。
模型工具
除了Z简单的网络，大量的特殊网络的存在、同时评估很多成本变量的需求，和满足运作约束的需求，使得用传统模型方法（计算器、电子数据表等）来解决问题变得越来越困难了。做出Z优的选择（成本Z小或一定程度上利润Z大）需要使用网络模型工具。有很多可用的商业模型工具。大部分工具由3个基础部分组成：一个可以输入需求、成本、约束变量数据的用户界面；一个将这些数据转换成相应数学函数的转换器；和一个解析引擎，做出Z后的解决方案。解决引擎通过强有力的建模工具使用专门的混合整数线性规划理论计算出真实Z优解，因此被称为“优化器”。大多数工具也都具备统计数据和图形输出功能。
建模与分析
网络建模与网络分析通常被认为是同一的。事实上，网络建模是网络分析过程的一个部分，也是很重要的一个部分。我们之所以进行这种区分主要是因为通常会存在一种误解：一个完全模型的建立就能够决定一个真实Z优的网络。但是，模型只是一个计算和优化在一系列约束条件和给定的数据下目标函数的数学工具。它应该还包括使用者进行大量的运营假设，并为每种假设情形输入相关数据，以及对模型结果的正确理解，而且还要考虑那些不能在模型中量化的因素（如风险管理、人为影响、销售及市场影响等）。
二、网络分析的好处
Z先想到的网络分析的好处应该是带来的成本的节约。当然，还有其他很多好处。至少由此能够带来部门间很好的沟通和互动。
成本的节约
网络分析可能带来5%-15%的物流成本的节约。当然这会随着实际情况的不同而不同，而且假设当前的网络是次优的。它也同样取决于内部网络变革的能力。例如，根据条款的规定，某一特定的配送ZX必须继续运营，或者家族的首脑要保护Z初成立的工厂，这些都很难得到成本的节约。Z后，成本的节约在于某些成本的避免而不仅是成本降低。通常网络分析是寻找新的设施来适应新的增长而不是整合现有设施来降低成本。这种情况下成本节约很难量化，因为没有明确的基准来衡量的解决方案。
其他好处
除了成本节约的机会外，一个成熟的网络模型可以给带来许多其他的好处。一个优化的网络可以通过缩短前置时间和提高订单满足率来提升客户服务水平。网络模型也是一个很好的预算工具，可以预测未来的资本和运营成本需求。它也是一个理想的测试工具，用来快速检验可选的运营情景，以及由收购、新产品和其他商业变化带来的影响。Z重要的是，网络模型也是鼓励内部人员间沟通的催化剂。在构建和评估网络模型时，需要很多与讨论，包括战略规划、财务、销售和市场、客服、信息系统、采购、库存控制、生产制造、分销、运输以及其他影响物流网络变化或被物流网络变化影响的部门。由于这些人从组织整体的角度来发表他们的观点，这样就能形成一些新的视角和信息。Z后，在收集和分析运营数据后，可能会出现一些新的改进机会。
三、建模要求
为了建立一个有效的模型，需要收集并验证大量的数据。网络分析有三个基本的驱动因素：需求、成本和约束。必须努力找到跟每种假设情景相关的数据。此外，必须考虑模型中的整体和代表性的数据。模型是在产品组的层面上（干货vs.冷冻，托盘拣选vs.拆零拣选）进行而不是SKU的层面，并且对分散的客户按照种类（大vs.小，vs.零售）和地理位置进行划分。
需求
需求数据描述了客户的基本信息并反映了订单特征。这些数据一般从历史客户购买数据中获得，Z好是12个月的数据，以便抓住那些季节性的购买特征。数据按照产品、顾客种类、地理位置和运输模式（包裹配送、零担、整车等）来进行整理划分。
成本
成本数据的数量和类型取决于分析的范围。总体上，成本包括固定成本（与需求无关）和可变成本（是需求的函数）。固定成本包括设施和设备的资本，以及间接开支，如行政劳动力。可变成本一般等同于运营成本，如直接劳动力与运输。其他成本，如库存持有成本，可以说包含固定和可变成本两个部分，并以此来建模。模型的一个任务就是进行固定成本与可变成本的权衡分析。拿新建一个配送ZX来举例，假设这个配送ZX并不是运营上规定必须建的，只有当可变成本的节省能够弥补固定成本时就应该建。固定成本包括设施、设备、增加的行政人员以及相关的库存成本。它可能会降低对当地客户的外向运输费用。内向运输费用的增加或减少取决于整个网络，直接劳动力成本也是这样。如果可变费用的节省能弥补固定费用，那么就可以建这个配送ZX，否则就不应该建。在某些情况下，成本数据不是那么容易拿到，特别是想要得到按产品组合或顾客分类划分的成本数据。一般制造和分销的成本可以从运营明细表、损益表及其他报表中获得，整体运输数据也一样。难点在于如何获得运输模式和路线的费率。在某些情况下，特别是包裹配送和零担配送，这些信息可以从公开的价目表中获得。但是对整车运输、铁路及其他模式下，获得这些信息需要花费大量的时间和精力。Z后，确定在分析时要考虑或不考虑某些成本因素。那些不考虑的成本是不重要的，有些可能比较重要但仍然要排除在外，因为我们不想让它们对网络产生影响。Z新的典型例子就是由第三方物流提供内向运输的成本。虽然这些成本是很重要的，但通常不予考虑，因为我们希望围绕顾客而不是供应商来设计网络。在这种情况下，一般用敏感性分析法来确定这些决策的影响。同样也用来评估方案的敏感性以便增加或减少不同的成本驱动因素。
约束条件
约束条件是使用者在不考虑成本的情况下加在模型上的因素。约束条件有很多种形式，Z常见的有4种。首先是生产线、车间或配送ZX的能力限制，其次是资格限制。资格限制可能使一个储存冷冻产品的仓库不能存储干货，使一条生产玻璃瓶的生产线不能生产易拉罐。第三是顾客服务的限制。服务水平的限制是的设施的建设不能只考虑成本。Z后是开设/停业的限制。它限制了设施的Z大或Z小数量，和/或特定设施继续营业或停业。
挑战
成功的网络分析的两个Z大挑战在于数据的不完整性和不能始终如一的贯穿研究的目标。后者是项目管理的问题。由于参与研究的大量人员缺乏相应的经验，网络分析很容易陷入不适当的数据收集和分析，并且有可能使过程转向其他的方向。
另一方面，数据问题也不是人为能控制的。在处理数据的不完整性时有三种解决方法。首先确定这些数据是必须的。在长远的战略分析中，非必要数据的不完整，也能得到方向正确的结果。其次是为缺失信息留有空间。这些空间有多种形式，一般是用Z乐观的估计值代替具体信息。Z后是对分析很关键的数据，要努力研究和分析得出有用的信息。
对一些国际性的模型来说这些挑战会更大。项目管理者的挑战也更大，包括语言障碍和时差。数据收集也由于某些原因变的很困难。Z大的问题在于缺乏标准的运输价目表。例如，不像在美国，其他国家基本都没有零担运输价目表。此外，运输基础设施在不同国家的不同地方也有很大区别，使得很难估计运输时间和距离。区域劳动力和设施成本的差距也比美国更显著。当然还有不同国家和同一国家不同地区的税率及商业规则的不同。税收的考虑在很大程度上可以改变研究的方向。大多数情况下处理这些数据问题的Z好方法就是依靠当地的专家意见，并花时间彻底研究那些有显著成本或限制影响的因素。
四、成功的关键
成功网络分析的关键在于数据和人力。从数据上讲要求分析必须精确和合理。数据可能是不完整的，或者在某种程度上是假设的，但是它不能违背整体研究方向，而且必须取得那些可能根据方案采取行动的管理者的信任。比数据更重要的是人。首先，一个成功的分析要求有一个不管是来自于内部还是外部的经验丰富的、善于分析的人，来处理数据、建立模型并领导整个过程。其次项目团队要由一批来自全国各地、能处理各种商业问题和影响分析的物流问题的人组成。通常项目经理进行整个团队的谐调工作。再次是高层管理者的支持。如果研究没有被很好的肯定，团队成员将不会参与，项目也会很快失去动力。Z后，必须建立一定的目标，并严格向这个目标奋斗。网络模型分析很容易被误解为其他的东西，并做一些不必要的分析。这可以通过这些方法来避免，如前期解释网络分析的战略性质，明确网络模型的界限，明确分析的目的。
