A公司物流优化案例分析
A公司精益物流管理的案例研究
A公司精益物流管理的案例研究精益理念最早源于第二次世界大战之后,最初产生是在日本汽车制造公司丰田。
其创始人丰田英二和大野耐一经过近二十年的探索,终于成功实现了一个以减少浪费为特色的多品种、小批量、高质量和低消耗的生产系统：丰田生产系统。
TPS的核心思维是以客户需求为导向,持续检讨改善,达成最有效率的制程、最少的成本、最及时的交期、生产满足客户需求的高品质产品,也使得企业达到获利和成长的目标。
精益物流理念源于丰田生产方式,即精益生产。
随着精益生产在汽车制造业的巨大成功和物流管理理念的发展,精益物流也更多地被企业所应用并被学术界探讨。
精益物流的核心是精益理念,精益物流正是精益理念在物流业务及管理中的具体应用及体现。
将精益管理应用于当今“第三利润源泉”的物流管理,对企业的物流发展将会在很大程度上克服现有的困难,将有效提高物流操作效率,增加协调性,降低物流成本,缩短物流时间,提高企业的供应链竞争力,从而增加企业的竞争力。
A公司是一家国际大型的芯片生产制造企业,因公司战略布局需要在中国国内投资建设芯片厂及封装测试厂,其B地芯片厂的成品运输至C地封装测试厂的成品运输因中国关务政策以及内部操作的问题导致操作时间长,操作效率低,操作成本高。
为解决此问题,公司成立了项目改善小组,通过应用精益理念,对物流操组管理进行改善,实现了精益物流的良好实施贯彻。
A公司项目改善小组采用了Kaizen及现场观察法,应用价值流图分析、5S及现场管理理论分析,5why分析、鱼骨图分析等方法对其物流操作存在的问题进行了系统的分析和研究,针对存在的问题和浪费构建了新的物流操作流程,提高了效率,降低了成本。
本文通过对A 公司精益物流操作管理的成功案例分析,总结出精益物流操作管理中的成功经验,对A公司在精益理念、精益物流中采用的Kaizen、7大浪费分析、价值流分析等一系列工具及方法进行系统的研究和分析,总结其成功经验。
希望以此为国内大型生产制造企业物流部门进行精益物流操作管理提供可供借鉴的参考,进一步强化企业的物流能力,创造持续的竞争优势。
物流运输模式的选择与分析以A公司为例
为了进一步提高第三方物流供应商选择的针对性和科学性，化工制造企业可 以采取以下措施：
1、明确企业需求和目标：在选择第三方物流供应商前，化工制造企业应首 先明确自身的需求和目标，以便为选择过程提供明确的方向。
2、全面评估第三方物流供应商的能力：除了考虑基本的运输成本、运输质 量等因素外，化工制造企业还应全面评估第三方物流供应商的信息服务能力、客 户关系管理能力等软实力。
3、建立科学的评价指标体系：为了提高第三方物流供应商选择的准确性和 公正性，化工制造企业可以建立一套科学的评价指标体系，涵盖各个方面，从而 对第三方物流供应商进行全面、客观的评价。
4、保持与第三方物流供应商的良好沟通：在合作过程中，化工制造企业应 与第三方物流供应商保持良好的沟通，及时解决合作中出现的问题，确保双方利 益最大化。
引言
随着全球经济一体化的深入发展，化工制造企业在市场竞争中面临着日益严 峻的挑战。为了提高运营效率和降低成本，越来越多的化工制造企业选择将物流 业务外包给专业的第三方物流供应商。本次演示以A公司为例，探讨了化工制造 企业选择第三方物流供应商的决策过程和影响因素，旨在为相关企业提供借鉴和 指导。
研究方法
3、运输管理制度建设：建立完善的运输管理制度，包括运输合同管理、运 输计划制定、运输过程监控等，以保障运输过程的规范化和高效化。
实施方案
为实施上述战略规划，A公司可采取以下具体方案：
1、运输网络构建：A公司可在全国重要城市布局仓库和分拣中心，以缩短货 物送达时间，提高运输效率。同时，加强与第三方物流企业的合作，利用其成熟 的物流网络，优化公司的物流布局。
然而，面对日益激烈的市场竞争和用户对物流配送需求的不断变化，A公司 仍需不断优化其电子商务物流配送模式。例如，可以进一步拓展配送范围，提高 海外市场的覆盖率；加强与国内外快递公司的深度合作，提高药品跨国运输的效 率；提升售后服务水平，为用户提供更加完善的购药体验等。
某企业物流规划案例分析
某企业物流规划案例分析摘要：本案例分析聚焦于某企业的物流规划。
通过对该企业的背景、物流现状、面临的问题进行深入剖析，探讨其在物流设施布局、库存管理、运输配送等方面的规划与决策过程。
运用相关的物流管理理论和方法，如设施选址模型、库存控制策略等，对企业的物流规划进行评价，并提出改进建议，旨在为企业提高物流效率、降低成本、增强竞争力提供有益的参考。
一、企业背景某企业是一家中型制造企业，主要生产电子产品，包括智能手机、平板电脑等。
该企业产品在国内市场具有一定的知名度，销售网络覆盖全国各大城市，并逐步拓展海外市场。
随着企业规模的不断扩大和市场竞争的加剧，物流成本逐渐成为影响企业利润的重要因素，因此，企业决定对其物流规划进行重新审视和优化。
二、企业物流现状（一）物流设施布局1.工厂布局企业拥有两个生产工厂，分别位于不同的城市。
工厂内部的仓库布局较为分散，原材料仓库、半成品仓库和成品仓库分布在不同的厂区位置，导致物料搬运距离较长，效率低下。
2.配送中心在全国设有多个配送中心，但配送中心的选址缺乏系统性规划。
部分配送中心距离主要市场较远，增加了运输成本和配送时间。
（二）库存管理1.库存水平企业采用传统的库存管理方法，为了避免缺货，各仓库保持较高的库存水平。
这导致库存占用大量资金，同时也增加了库存管理成本，如仓储费用、库存盘点成本等。
2.库存控制策略缺乏科学的库存控制策略，没有根据产品的需求特性和供应情况进行分类管理。
对于一些滞销产品，库存积压严重；而对于畅销产品，有时又会出现缺货现象。
（三）运输配送1.运输方式主要采用公路运输方式，对于长途运输和海外运输，运输成本较高。
在运输路线规划方面，没有充分考虑运输成本和时间的优化，存在迂回运输等不合理现象。
2.配送服务配送服务的及时性和准确性有待提高。
由于配送中心布局不合理和运输计划不完善，导致部分订单不能按时交付，影响了客户满意度。
三、企业物流规划面临的问题（一）成本控制1.物流总成本居高不下包括运输成本、仓储成本、库存持有成本等在内的物流总成本在企业总成本中所占比例较高。
浅谈内部控制在物流企业中的应用——以A公司为例
内部控制NEIBUKONGZHI61浅谈内部控制在物流企业中的应用以A公司为例孙军深圳市原飞航物流有限公司上海分公司上海摘要：内部控制是企业成长，发展壮大的基础，是现代企业的内因，是现代企业的核心竞争力。
要提高企业的核心竞争力必须加强企业的内部控制制度。
随着社会的发展，各行各业的企业都非常重视内部控制，对于物流企业来讲更是如此。
在物流行业竞争越来越激烈的今天，企业的内部控制对于物流企业来讲，是生死存亡的大事，内部控制的好坏关系到企业的生存发展，物流企业要怎么做才能做好适应本企业的内部控制，本文已A 公司为例，讲述物流企业的内部控制现状和改善方法。
关键词：物流企业；内部控制；质量控制一、物流行业内部控制存在的问题1.人员分散，为节约成本，导致一人多岗，对于内控制度建设极为不利物流企业一般规模较大，网点分公司多，人员多，且每个网点业务量差异很大。
从实际成本和可行性来讲，一人多岗现象是比较普遍的。
这样就给公司的内部控制制度得来了很多不确定性。
比如会计和出纳不能同一人担任，以A 公司来说网点出纳和会计是一人当任，这样就违背了职位不相容原则。
A 公司销售线人员，职责包括揽货、报价、操作货物、跟踪货物流程、收款。
销售线人员这些职责，从内控角度来讲是要分开的，但由于目前阶段规模效应没有达到，从成本方面考虑，每个岗位人员全部配齐会导致成本极大的上升，带来的结果就是企业没利润，进而无法生存，更谈不上发展了。
报价和收款都由销售员完成，这会对企业资金带来风险。
揽货、报价、操作货物、跟踪货物流程、收款都由销售员完成，会导致公司客户带来不稳定性，销售员容易产生出去单干的想法，客户可能只认识销售员而不知道公司，导致销售线人员出去单干有一定成功率，这对企业的稳定和长期发展不利。
销售员一人多岗带来的内控风险，给内部控制造成了不良的影响，给A 物流企业内部控制带来了挑战。
2.内部控制制度多，但执行力差因为企业内部控制在最初设定时考虑的就不够全面。
物流优化实践案例分享
物流优化实践案例分享随着互联网和信息技术的快速发展，物流行业也面临着巨大的挑战和机遇。
如何通过优化物流，提高效率、降低成本已成为企业关注的焦点。
本文将分享一些成功的物流优化实践案例。
1. 仓储设施优化仓储设施一般是物流成本的一个重要组成部分。
因此，通过优化仓储设施可以实现物流成本的降低。
在这一方面，对仓储设施的合理规划和布局非常重要。
以某家电企业为例，其最初的仓储设施布局是旧区和新区分别负责不同的商品，旧区为大件商品和残次品，而新区则为优质品。
由于业务的发展，这种设施规划已经无法满足业务要求。
因此，该企业采用了智能化的仓储管理系统，通过优化仓库布局，实现了仓库的合理利用。
在新的规划中，旧区的部分区域被划分给新区运营，既提高了新区的容量利用率，又减少了匹配运输的时间和成本，达到了优化仓储的目的。
2. 运输网络优化对于企业来说，减少物流成本的一个关键环节是优化运输网络。
优化运输网络过程中，需要考虑到距离、运输成本、货物类型等因素。
由于货物运输通常需要多个中转点，因此物流网络的优化和设计也需要考虑到这一点。
在一家大型连锁超市中，为了优化物流网络，该企业将物流中转中心的最佳路线优化为每日适应性路线。
通过优化，每个中转点和转运点都建立了密切的工作关系，可以根据实际的货物运输情况动态地调整路径和时间。
这样可以降低运输成本和车辆等待时间，同时提高运输效率，达到了优化运输网络的目的。
3. 仓库管理优化仓库管理一般是物流过程中最常见也是最头疼的问题之一。
通过优化仓库管理，可以有效减少库存成本、提高仓库效率和满足客户需求。
为了优化仓库管理，在物流管理方面可以使用一些智能化系统提升效率。
以某服装企业为例，该企业通过使用智能化的库存管理系统有效地减少了库存误差和库存成本，并且增加了仓库的交货速度和库存转换。
在物流过程中，这个智能化系统的引入使得企业可以通过实时追踪和监控，进行货物流转的最佳时间计划。
通过优化仓库管理，企业能够更好地满足客户需求，提高效率，增加收益和利润。
基于大数据的物流行业配送效率提升案例分析
基于大数据的物流行业配送效率提升案例分析第一章：引言 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的 (3)1.3 研究方法 (3)第二章：大数据在物流行业的应用概述 (3)2.1 大数据的定义与特征 (3)2.2 大数据在物流行业的应用现状 (4)2.3 大数据应用面临的问题与挑战 (4)第三章：物流配送效率影响因素分析 (4)3.1 物流配送效率评价指标 (5)3.2 影响因素识别 (5)3.3 影响因素关联性分析 (5)第四章：大数据驱动的物流配送模式创新 (6)4.1 大数据驱动的配送模式概述 (6)4.2 大数据在配送模式中的应用案例 (6)4.3 创新模式对配送效率的影响 (6)第五章：大数据驱动的物流配送路径优化 (7)5.1 配送路径优化方法 (7)5.2 大数据在配送路径优化中的应用案例 (7)5.3 优化效果评估 (7)第六章：大数据驱动的物流配送资源整合 (8)6.1 物流配送资源整合概述 (8)6.1.1 物流配送资源整合的定义 (8)6.1.2 物流配送资源整合的必要性 (8)6.1.3 物流配送资源整合的目标 (8)6.2 大数据在资源整合中的应用案例 (8)6.2.1 数据采集与处理 (8)6.2.2 优化配送路线 (9)6.2.3 人力资源配置优化 (9)6.2.4 仓储资源整合 (9)6.3 整合效果分析 (9)6.3.1 效率提升 (9)6.3.2 成本降低 (9)6.3.3 客户满意度提高 (9)第七章：大数据驱动的物流配送时效性提升 (9)7.1 时效性提升策略 (9)7.1.1 优化配送路线 (10)7.1.2 提高运输工具利用率 (10)7.1.3 加强仓储管理 (10)7.1.4 信息化管理 (10)7.2 大数据在时效性提升中的应用案例 (10)7.2.1 货物配送路径优化 (10)7.2.2 运输工具调度优化 (10)7.2.3 仓储管理优化 (10)7.3 时效性提升效果评估 (10)7.3.1 配送时效性提升程度 (10)7.3.2 配送时效性提升对物流企业的影响 (11)第八章：大数据驱动的物流配送成本控制 (11)8.1 成本控制策略 (11)8.2 大数据在成本控制中的应用案例 (11)8.3 成本控制效果分析 (12)第九章：大数据驱动的物流配送服务质量改进 (12)9.1 服务质量改进策略 (12)9.1.1 引言 (12)9.1.2 基于大数据的服务质量改进策略 (12)9.2 大数据在服务质量改进中的应用案例 (13)9.2.1 引言 (13)9.2.2 案例一：某快递公司配送路线优化 (13)9.2.3 案例二：某电商平台预测客户需求 (13)9.2.4 案例三：某物流公司提升配送人员素质 (13)9.3 改进效果评估 (13)9.3.1 引言 (13)第十章：结论与展望 (14)10.1 研究结论 (14)10.2 研究局限与展望 (14)第一章：引言1.1 研究背景我国经济的快速发展，物流行业作为支撑国民经济的重要组成部分，其发展速度日益加快。
案例四 《第三方物流》PPT课件
图2-12 仓库布局设计图
例：北京仓库
通过设置大面积的收货理货区,使货物能够快速离开进出货门,防止 货物堵塞仓库进出货的通道。当收货时,货物先收入理货区,当完成 理货后,货物进入货架区进行仓储,进货流程如图所示。
一、A公司物流现状
(四)供应商的管理
供应商的管理对于A公司来说是一 件非常困难的事,目前A公司共有 供应商355家,其中98家为国内供 应商,其余257家为海外供应商。但 对于供应商管理来说,A公司目前 仅按照供应商的所在地区和所提 供的产品类型对其进行了分类,具 体如表2-3所示。
表2-3 供应商分类
• 同时,对于元器件的采购,在每批货物到达香港后,A公司还需要按照和供 应商商定的付款期限及时支付货款。
• 对于其他辅助物料如外壳件、包装材料等的采购,由于这些材料的供应 商均为国内厂商,并实行了JIT的管理模式,成交条款基本为“完税后交货 (……指定目的地)”(DDP),所以对于这部分原材料的采购来说,供应商承担 了在货物到达A公司工厂前的所有的物流成本和风险。
(2)A公司不必再囤积大量的原材料,工厂可以按需采购。
(3)由于VMI仓库基本设在工厂附近,对工厂的需求响应速度快。
(4)可以减少不必要的运输环节,大幅度降低直接的物流成本。
(5)和主要供应商建立战略关系,减少供应商数量,集中采购量,降低采购费用。
(6)VMI仓库交由第三方物流公司管理,由第三方物流公司提供信息平台,实现信息共享,信息交流电子化,加 快响应速度。
(三)信息反馈不及时,信息不能共享
信息管理系统各自为政,互不关联,缺少一个公共的信息平台来共享相关信 息。
基于SLP方法的仓库布局优化研究以A公司仓储管理优化为例
基于SLP方法的仓库布局优化研究以A公司仓储管理优化为例一、本文概述随着物流行业的快速发展和市场竞争的日益激烈，仓库布局优化已成为提升仓储效率、降低物流成本、增强企业竞争力的关键手段。
本文旨在探讨基于SLP（Systematic Layout Planning，系统布置设计）方法的仓库布局优化研究，并以A公司仓储管理优化为例进行深入分析。
本文首先介绍了SLP方法的基本理论和原则，包括其发展历程、核心思想和实施步骤。
随后，通过对A公司现有仓储管理状况的详细调查与分析，找出了仓库布局存在的问题和不足。
在此基础上，运用SLP方法对A公司仓库进行了布局优化设计，包括作业单位划分、物流量分析、作业单位综合关系分析、位置相关图绘制以及修正与优化等步骤。
本文的研究不仅为A公司仓储管理提供了具体的优化方案，也为类似企业仓库布局优化提供了有益的参考和借鉴。
通过实施优化后的仓库布局，A公司可望实现仓储效率的提升、成本的降低以及整体运营效益的增强，从而在激烈的市场竞争中占据更有利的位置。
本文的研究不仅具有重要的理论价值，同时也具有显著的实践意义。
通过对A公司仓库布局优化的深入研究，本文希望能够为物流行业仓储管理水平的提升和仓储成本的降低做出一定的贡献。
二、文献综述随着供应链管理的不断发展，仓库布局优化问题逐渐成为了企业提升仓储效率和降低物流成本的关键环节。
基于SLP（Systematic Layout Planning）方法的仓库布局优化研究，近年来受到了广泛关注。
本文将从国内外研究现状和发展趋势两个方面，对相关文献进行综述。
在国内研究方面，早期的研究主要集中在仓库布局优化的原则和方法上。
例如，（2005）提出了仓库布局优化的基本原则，包括空间利用最大化、作业流程最短化、物流路线最优化等。
（2008）则详细介绍了SLP方法在仓库布局优化中的应用，包括作业单位划分、作业单位间关系分析、位置相关图绘制等步骤。
随着研究的深入，国内学者开始关注仓库布局优化与其他环节的协同问题。
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A公司物流网络优化设09物流管理二班第五小组：章克彬郭少纯郑伯加黄水凤杨志平目录1 案例介绍 (3)2.1 A公司简介2.2 A公司现有物流模式概况及存在问题2 RDC选址的要求 (5)3 RDC选址的基本条件及原则 (6)3.1 RDC选址的基本条件4 A公司RDC选址的基本思路 (7)5 RDC选址的具体过程 (7)5.1 分仓库的区域整合 (7)5.1.1 RDC选址影响因素分析5.1.2 基于模糊聚类法仓库聚类组合5.2 最佳RDC区域地点的确定 (14)5.3 最优RDC的区域选址 (16)5.3.1 RDC选址问题分析5.3.2 RDC选址的基本假设5.3.3 模型的建立及求解1 案例介绍1.1 A公司简介A公司集团成立于1980年5月，座落在风光秀丽的深圳湾畔。
经过二十多年的快速发展，A公司已成长为总资产100亿元、净资产30亿元、年销售收入130多亿元的大型电子信息产业集团，和境内外上市的公众股份制公司。
公司现有总股本6.02亿股，HQ集团为第一大股东。
公司主导业务涉及多媒体消费电子、移动通信、信息网络、汽车电子，以及上游元器件等多个产业领域。
是中国彩电行业和手机行业骨干龙头企业，曾连续四年位居中国电子百强第4位，是国家300家重点企业和广东省、深圳市重点扶持发展的外向型高科技企业集团。
其生产彩电和小家电的工厂分别分布在深圳、重庆、咸阳、牡丹江。
年产量超过2000万台。
销售商上万家，遍及全国各地，随着销售市场的扩张，客户群的分散，A公司原有的一对多的批发型销售模式已经让W公司因为时效性等丧失了很多的销售量和客户。
长距离的预定式物流模式因不能对市场需求做出及时的反应而满足不了终端客户的需求，为此，A公司销售公司连同物流部决定对现有的物流模式进行改变，决定设立区域RDC，分解工厂CDC的压力，将物流细化做到终端配送，满足客户需求，争取订单，从而降低长途运输成本，提高货物的空间及时间效益。
1.2 A公司现有物流模式概况及存在问题在讨论设立A公司RDC之前，先对36个仓库进行编号，如表2-1。
表2-1 仓库编号编号仓库编号仓库编号仓库编号仓库1 济南10 菏泽19 韶关28 湛江2 淄博11 天津20 肇庆29 海口3 聊城12 中山21 青岛30 玉林4 东营13 石家庄22 烟台31 茂名5 柳州14 邯郸23 潍坊32 梅州6 桂林15 衡水24 南宁33 深圳7 河池16 厦门25 梧州34 南昌8 济宁17 广州26 赣州35 上饶9 临沂18 佛山27 福州36 宜春全国共有36个仓库，仓库分散，面积大小不一。
仓库货物的补给均由四大工厂进行补给，四大工厂的生产线各有侧重。
各仓库的补货完全通过各地销售公司根据市场预测来向各大工厂要货，仓库的出货主要是对大型经销商，出货批量大批次小，单库单一产品库存比较大，不能满足客户多品种的要货，由于36个仓库分布较广且散，只有工厂CDC直接对接于各个仓库，这给工厂CDC很大压力，且运输距离长，成本高，很可能造成极大的缺货成本，从而削弱集团公司总体竞争力。
由案例所给《A公司全国仓库分布情况》可知，公司现有的36个仓库，其仓库面积大小（见图2-1）、年出库量、常年流通的规格品种数、辐射的经销商数量（见图2-2）等指标各不相同。
A公司仓库面积50010001500200025003000350040001357911131517192123252729313335仓库名称面积图2-1 仓库面积一般辐射的经销商数量0100200300400147101316192225283134仓库经销商数量一般辐射的经销商数量图2-1 仓库辐射经销商数量2 RDC 选址的要求1．可以满足终端客户的B to C 单台送货要求，同时有能力满足各级经销商2-3方的零散订单配送；2．降低工厂直发经销商的比率； 3．RDC 的辐射半径在600公里左右； 4．车辆行驶时间不超过8小时；5．RDC设立大小按照区域销售量2000万、4000万、4000万以上分别设立。
通过仓库整合降低管理成本、运输成本和缺货损失。
3 RDC选址的基本条件及原则选址之前，首先要明确RDC选址的必要性、目的、原则及基本条件，这样能够更好的指导我们做好选址，作出有实际意义的选址方案来。
3.1 RDC选址的基本条件1.自然环境条件。
RDC的选址地点要考虑该地区的气象条件、地质条件、地形条件等。
如家电产品对湿度有较高的要求，仓库地点尽量选在湿度较低的地方；配送中心可能户堆存较高的物品，如果地质条件不好、承载能力较低，将会严重影响配送中心的运营；而选址地点地形高低不平，则又给仓库带来较大平整费用。
2.地理条件。
由于配送中心的运营成本只要来自运输配送、仓储等作业，而运输距离则是决定运输配送成本高低的直接因素，所以配送中心的选址应充分考虑其所处的地理位置与各个配送需求点之间的距离，最佳的RDC选址能使总的配送距离最小，即运输配送总成本最少。
3.产品需求条件。
主要包括配送中心的服务对象的现在分布以及未来的分布情况预测，货物作业量的增长率和配送中心的区域范围。
4.运输条件。
配送中心应靠近交通枢纽点，如铁路货运站、港口、汽车站及高速公路交汇入口处等。
5.政策条件。
它包括土地使用、税收优惠、法律法规完善情况等，因为配送中心建设初期投资很大，如果当地政府政策支持的话，企业能节省很大一笔费用；企业要综合考虑设施、土地、劳务等费用，多数情况下，首先考虑土地购置费用。
6.空间发展条件。
配送中心的选址满足可持续发展的要求，而选址地点的综合经济情况、产业布局、经济辐射范围及其未来发展方向，将对给地区和周边的物流市场需求产生重要影响。
7.其他条件还有配送服务条件、管理与信息条件等。
4 A公司RDC选址的基本思路1.将A公司分布在全国的36个仓库依据其具体地理位置、规模大小等因素进行聚类，从而使得条件相似的仓库整合在一起。
这样，通过聚类分析和RDC设计要求，可把36个仓库划分为几个区域，从而得到几类不同的RDC设计方案。
2.针对上述不同的RDC设计方案，应用模糊综合分析法及AHP法对这几种方案中不同区域内的RDC进行选址，从而得到不同RDC设计方案的最佳RDC选址。
3.从第2步通过模糊聚类法得到的对应于不同RDC设计方案的备选地点排序结果中，选择前4项为候选地点，应用多元线性规划法，建立数学模型，求解出不同RDC设计方案的最优RDC选址。
5 RDC选址的具体过程5.1 分仓库的区域整合5.1.1 RDC选址影响因素分析结合A公司具体RDC选址，在这里我们主要考虑三个影响因素：需求点的地理分布情况、规模大小、规格品种数。
由于A公司的36个仓库的分布较为分散，在这里我们用仓库所在城市的地理坐标（经度、纬度）代替仓库的具体地理位置，如某仓库的地理坐标为（X1，X2），其中X1表示经度，X2表示纬度。
规模大小是针对各个仓库而言的，由于每个仓库的规模大小不同，其对聚类分析结果的影响程度不同，我们给每个仓库赋予一个权重表示，范围1~4之间。
本文以每个仓库的年出库量来衡量。
结合RDC设计要求，50000台及50000台以上赋予权值4，30000~49999赋予权值3，10000~29999赋予权值2，10000以下赋予权值1。
每个仓库的常年流通的规格品种数也是重要的一个方面，相同产品规格的仓库尽可能整合在一起。
由案例《W公司全国仓库分布情况》常年流通的规格品种数子项数据可知，明确规格品种数的仓库，它们所含的规格品种大致相同。
如济南、淄博、聊城、东营、济宁、临沂、菏泽、赣州、湛江、海口、茂名等仓库主要产品规格是21~34寸彩电、冰箱。
在这里我们用表示，范围1~3之间。
如济南、淄博、聊城、东营、济宁、临沂、菏泽、赣州、湛江、海口、茂名等明给出产品规格的仓库赋予权值3，如广州、佛州、韶关、肇庆大致给出（彩电、冰箱）的赋予权值2，没给出产品规格的赋予权值1。
6.1.2 基于模糊聚类法仓库聚类组合1.由于案例所给《W公司全国仓库分布情况》各个仓库的常年流通的规格品种数不同，给年出库量统计工作造成极大困难，所以我们假设各个仓库的规格品种只有21寸、25寸、29寸、34寸彩电，其库存所占比例稳定，21寸占20%、25寸占30%、29寸占40%、34寸占10%。
由以上所赋权重值及假设数据可得W公司各仓库基本情况表，如表6-1。
表6-1 W公司各仓库基本情况表仓库名东经北纬规模大小产品规格济南117.0 36.39 4 3淄博118.1 36.47 2 3聊城115.58 36.27 2 3东营118.29 37.28 2 3柳州109.24 24.2 4 1桂林110.25 25.3 4 1河池108.24 24.7 4 1济宁116.9 35.23 4 3临沂117.21 38.9 3 3菏泽115.26 35.14 2 3天津117.11 39.09 3 1中山113.22 23.31 4 1石家庄114.38 38.00 4 1邯郸114.36 36.36 2 1衡水115.37 43.43 2 1厦门118.06 24.29 4 1广州113.23 23.11 4 2佛山113.23 24.29 2 2韶关113.24 37.50 2 2肇庆112.23 26.3 1 2青岛120.2 36.04 4 1烟台121.23 37.31 2 1潍坊119.06 36.37 2 1南宁108.22 20.5 4 1梧州111.3 20.31 1 1赣州114.55 25.53 3 3福州119.3 26.1 4 1湛江110.23 21.11 2 3海口110.2 21.1 2 3玉林110.22 22.7 2 3茂名110.21 21.7 3 3梅州116.24 24.3 2 1深圳114.22 22.6 4 1南昌115.52 28.41 3 1上饶117.58 28.27 1 1宜春114.23 27.49 1 12、为了是原始数据能够适合模糊聚类分析的要求，需要对坐标（x1，x2）进行标准化处理，即通过适当的数据变换和压缩，将其转化为模糊矩阵，由于地理坐标、规模大小、产品规格等因素影响聚类的程度不同，故我们赋予（x1，x2）、x3、x4不同权重，分别为7、1、2，借助MATLAB软件标准化求解得到数据，如表6-2。
表6-2 W公司各仓库数据处理表仓库名东经北纬规模大小产品规格济南 4.9736 6.8054 4 6淄博7.1868 6.8855 2 6聊城 2.1165 6.6853 2 6东营7.5691 7.6967 2 6柳州-10.6397 -5.4023 4 2桂林-8.6075 -4.3007 4 2河池-12.6517 -4.9016 4 2济宁 4.7724 5.6437 4 6临沂 5.3961 9.3191 3 6菏泽 1.4727 5.5536 2 6天津 5.1949 9.5093 3 2中山-2.6318 -6.2936 4 2石家庄-0.2979 8.4178 4 2邯郸-0.3381 6.7754 2 2衡水 1.6940 13.8556 2 2厦门7.1064 -5.3121 4 2广州-2.6117 -6.4939 4 4佛山-2.6117 -5.3121 2 4韶关-2.5916 -5.2358 2 4肇庆-4.6237 -3.2992 1 4青岛11.4121 6.4549 4 2烟台13.4845 7.7268 2 2潍坊9.1184 6.7854 2 2南宁-12.6920 -9.1077 4 2梧州-6.4949 -9.2979 1 2赣州0.0442 -4.0703 3 6福州9.6013 -3.4995 4 2湛江-8.6478 -8.4968 2 6海口-8.7081 -8.5068 2 6玉林-8.6679 -6.9045 2 6茂名-8.6880 -7.9059 3 6梅州 3.4445 -5.3021 2 2深圳-0.6198 -7.0046 4 2南昌 1.9958 -1.1862 3 2上饶 6.1406 -1.3264 1 2宜春-0.5997 -2.1075 1 2在这里我们S={s1,s2,...,s36}为36个仓库的集合，每个对象有4个指标表示其性态，即xi={x1，x2，x3，x4}（i=1,2，...,36）,其中（x1，x2）表示每个仓库的地理坐标经纬度，x3表示每个仓库的规模大小，x4表示每个仓库的规格产品种类数。