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规划时需要确定每个仓库服务上下游哪些节点、满足什么样的需求，需求包括客户、产品、订单、渠道等各个维度的需求，建立结合企业运作特点的网络结构。不同的客户、渠道、产品、订单之间的物流需求必然存在差异，因而进行网络规划时需要整合它们之间的各种需求特性。1、构建变量整个网络可能会涉及不同的客户、渠道、产品、订单等等，需要对这些变量进行多维度的统计分析。在案例A中，我们分析了【不同订单类型的订单数量、不同销售渠道的订单数量、各订单类型各月订单量分布、各产品各月订单量、各销售渠道售达方订单量及订货频次分布、各销售渠道、各订单类型售达方订单量分布、各订单类型售达方各月订单量分布】。在实际的物流网络中经常存在很多不确定性,比如物流量会因市场的变化会发生波动，对于这些不确定性在概率论的基础上，我们可将这种不确定因素看作是服从某一概率分布的变量来处理,如正态分布的均值和标准差，但运用这种方法的前提是必须有充足且可信的历史数据。为了简化和明确所规划的数学问题，此处增加几个约束条件：1）一个仓库可以向多个客户运输货物，但是一个客户只能对应一个仓库。2）仓库之间不考虑横向供货/配送，都由上级供货配送运输。3）仓库的容量无约束。4）各个需求点（客户）完全独立且服从正态分布。4）只考虑正向物流，暂不考虑逆向物流。 
规划时需要确定每个仓库服务上下游哪些节点、满足什么样的需求，需求包括客户、产品、订单、渠道等各个维度的需求，建立结合企业运作特点的网络结构。不同的客户、渠道、产品、订单之间的物流需求必然存在差异，因而进行网络规划时需要整合它们之间的各种需求特性。1、构建变量整个网络可能会涉及不同的客户、渠道、产品、订单等等，需要对这些变量进行多维度的统计分析。在案例A中，我们分析了【不同订单类型的订单数量、不同销售渠道的订单数量、各订单类型各月订单量分布、各产品各月订单量、各销售渠道售达方订单量及订货频次分布、各销售渠道、各订单类型售达方订单量分布、各订单类型售达方各月订单量分布】。在实际的物流网络中经常存在很多不确定性,比如物流量会因市场的变化会发生波动，对于这些不确定性在概率论的基础上，我们可将这种不确定因素看作是服从某一概率分布的变量来处理,如正态分布的均值和标准差，但运用这种方法的前提是必须有充足且可信的历史数据。为了简化和明确所规划的数学问题，此处增加几个约束条件：1）一个仓库可以向多个客户运输货物，但是一个客户只能对应一个仓库。2）仓库之间不考虑横向供货/配送，都由上级供货配送运输。3）仓库的容量无约束。4）各个需求点（客户）完全独立且服从正态分布。4）只考虑正向物流，暂不考虑逆向物流。 
规划时需要确定每个仓库服务上下游哪些节点、满足什么样的需求，需求包括客户、产品、订单、渠道等各个维度的需求，建立结合企业运作特点的网络结构。不同的客户、渠道、产品、订单之间的物流需求必然存在差异，因而进行网络规划时需要整合它们之间的各种需求特性。1、构建变量整个网络可能会涉及不同的客户、渠道、产品、订单等等，需要对这些变量进行多维度的统计分析。在案例A中，我们分析了【不同订单类型的订单数量、不同销售渠道的订单数量、各订单类型各月订单量分布、各产品各月订单量、各销售渠道售达方订单量及订货频次分布、各销售渠道、各订单类型售达方订单量分布、各订单类型售达方各月订单量分布】。在实际的物流网络中经常存在很多不确定性,比如物流量会因市场的变化会发生波动，对于这些不确定性在概率论的基础上，我们可将这种不确定因素看作是服从某一概率分布的变量来处理,如正态分布的均值和标准差，但运用这种方法的前提是必须有充足且可信的历史数据。为了简化和明确所规划的数学问题，此处增加几个约束条件：1）一个仓库可以向多个客户运输货物，但是一个客户只能对应一个仓库。2）仓库之间不考虑横向供货/配送，都由上级供货配送运输。3）仓库的容量无约束。4）各个需求点（客户）完全独立且服从正态分布。4）只考虑正向物流，暂不考虑逆向物流。
规划时需要确定每个仓库服务上下游哪些节点、满足什么样的需求，需求包括客户、产品、订单、渠道等各个维度的需求，建立结合企业运作特点的网络结构。不同的客户、渠道、产品、订单之间的物流需求必然存在差异，因而进行网络规划时需要整合它们之间的各种需求特性。1、构建变量整个网络可能会涉及不同的客户、渠道、产品、订单等等，需要对这些变量进行多维度的统计分析。在案例A中，我们分析了【不同订单类型的订单数量、不同销售渠道的订单数量、各订单类型各月订单量分布、各产品各月订单量、各销售渠道售达方订单量及订货频次分布、各销售渠道、各订单类型售达方订单量分布、各订单类型售达方各月订单量分布】。在实际的物流网络中经常存在很多不确定性,比如物流量会因市场的变化会发生波动，对于这些不确定性在概率论的基础上，我们可将这种不确定因素看作是服从某一概率分布的变量来处理,如正态分布的均值和标准差，但运用这种方法的前提是必须有充足且可信的历史数据。为了简化和明确所规划的数学问题，此处增加几个约束条件：1）一个仓库可以向多个客户运输货物，但是一个客户只能对应一个仓库。2）仓库之间不考虑横向供货/配送，都由上级供货配送运输。3）仓库的容量无约束。4）各个需求点（客户）完全独立且服从正态分布。4）只考虑正向物流，暂不考虑逆向物流。 
规划时需要确定每个仓库服务上下游哪些节点、满足什么样的需求，需求包括客户、产品、订单、渠道等各个维度的需求，建立结合企业运作特点的网络结构。不同的客户、渠道、产品、订单之间的物流需求必然存在差异，因而进行网络规划时需要整合它们之间的各种需求特性。1、构建变量整个网络可能会涉及不同的客户、渠道、产品、订单等等，需要对这些变量进行多维度的统计分析。在案例A中，我们分析了【不同订单类型的订单数量、不同销售渠道的订单数量、各订单类型各月订单量分布、各产品各月订单量、各销售渠道售达方订单量及订货频次分布、各销售渠道、各订单类型售达方订单量分布、各订单类型售达方各月订单量分布】。在实际的物流网络中经常存在很多不确定性,比如物流量会因市场的变化会发生波动，对于这些不确定性在概率论的基础上，我们可将这种不确定因素看作是服从某一概率分布的变量来处理,如正态分布的均值和标准差，但运用这种方法的前提是必须有充足且可信的历史数据。为了简化和明确所规划的数学问题，此处增加几个约束条件：1）一个仓库可以向多个客户运输货物，但是一个客户只能对应一个仓库。2）仓库之间不考虑横向供货/配送，都由上级供货配送运输。3）仓库的容量无约束。4）各个需求点（客户）完全独立且服从正态分布。4）只考虑正向物流，暂不考虑逆向物流。
