租赁仓库,我想在附近找个仓库

我想在附近找个仓库

对于一个完整的供应链网络来讲，仓网体系是其核心组成部分，对整个供应链的效率、成本控制、客户满意度和市场响应速度都有着直接的影响。

那么究竟什么是仓网规划？仓网规划的要点在哪儿？应该怎么进行仓网规划？想要回答这些问题，首先要理解供应链网络是怎么构成的。

产品从生产到交付客户，根据在空间中是否产生位移，形成在供应链网络中的动、静两种状态。

在静态的站点（工厂、仓库、集散中心、终端店铺等）中，产品经过加工装配、重新包装、分类分拣等操作完成状态的转变，以更适宜的规格和形态等待流向下游站点；或被暂时存储以应对未来的需求变化和供应中断。

而运输，作为连接这些站点的线路，带动货物产生位移，实现产品在点与点之间的不断流转。

这些站点覆盖不同区域，彼此呼应，通过运输线路有效连接，形成一个彼此交织互相补充的网络，以保证将产品能更有效、更准确、且可持续的供应给终端客户。

供应链网络仓网规划就是通过构建和调整供应链网络上这些点和线的布局，以提高整个供应链的效率、降低成本，并更好地服务于客户需求。

例如对于生产工艺复杂、原料需求繁多的汽车制造行业，通过有效设置工厂位置及原料供应网络，确保零件及时到达生产线，减少停工时间，避免造成巨大损失；对于生产易腐食品的企业，将仓库设在主要消费市场附近，减少运输时长，提高产品的新鲜度；生产大型机械的企业，产品体积大、运输成本高，通过靠近主要运输路线和市场的仓网布局，降低运输和分发成本。

以上这些事例都说明了科学有效的仓网规划在整个供应链系统中的重要性。

仓网规划是一个可粗略可细致的工作。

在实际操作中，仅依靠经验和直觉做出决策，也能保证供应链网络的基本运行，但这种方法可能导致资源的不必要浪费。

更重要的是，仓网布局一旦确定，后续的任何修改或调整都可能涉及较高的成本。

因此，基于数据和优化算法的仓网优化决策，尽管在前期需要投入一定的时间和精力，却是一项长远来看极具价值的工作。

这种方法通过更充分的数据分析，贴合业务实际，考虑未来的发展情况，给出更准确科学的仓网规划建议。

然后再以该结果为基础，结合专业人士的丰富经验判断来进行调整确认。

这样的综合策略，能够实现更科学合理的仓网布局，有效提升企业物流效率，降低物流成本，为企业带来持续的竞争优势。

下面将通过两个案例来具体说明怎么能更科学有效地进行仓网规划决策。

站点选址与服务关系布局在仓网规划中，我们经常面临的一个问题是如何确定仓库、工厂或门店的最佳位置，也就是决策算法中经常讨论的选址问题。

案例中的企业为一家位于浙江的零售企业（以下称Z企业）。

该企业近两年来发展迅猛，订单不断增长。

企业负责人计划以宁波和绍兴为覆盖范围，在这两个城市范围内增加一个配送仓库，以便更快捷地满足两个城市五六百家终端门店的需求。

在经过市场考察与调研后，Z企业团队提出了分别位于宁波和绍兴的两个备选站点。

然而根据经验，并没有得出明显的优劣结论。

在最终决策之前，Z企业负责人在B站看到积兆科技小流智算平台中仓网规划应用的介绍视频，于是使用该案例数据进行了试算。

结果显示，在两个备选中，选择宁波的备选站点可以在运输成本上节约70%之多。

从热力图可以看出，客户需求比较分散，单靠经验不易判断新仓库的最佳位置。

随后，Z企业团队将其在考察和调研阶段曾经考虑过的几十个备选对象的信息都输入到小流智算仓网规划应用中。

优化引擎根据备选站点的位置、建设成本、库容等信息，结合终端门店的位置、需求、单位运输成本等，最终选出了其中满足终端需求且成本最优的选项。

对比第一轮的宁波备选站点，这一轮的决策结果又进一步将成本降低了20%。

对比最初绍兴备选站点，成本则能降低80%。

但决策过程到这里还没有结束。

如果不使用企业的备选方案，优化引擎能不能直接推荐新增仓库的位置？如果不限定只建一个仓库，多个仓库的方案会不会从整体上更经济合理？于是Z企业团队放开备选方案列表与仓库个数的约束，重新又进行了一轮计算。

优化引擎最终推荐了两个新增仓库，同时也给出了各自对应的门店覆盖范围。

该结果在总成本与上一版保持持平的情况下，服务水平进一步提高了2个百分点。

这一结果背后的业务原理和算法逻辑也十分清晰。

在供应链网络中，客户或需求点（例如零售店、配送点）常常在地理上表现出一定的聚集性。

该案例中Z企业的终端门店，就符合有明显聚集性的特征。

但对于几百家门店的体量来讲，直接靠人工难以判断，然而模型对此却可以进行快速进行识别并作出最优决策。

基于这一原理，小流智算仓网规划的优化引擎首先通过聚类方法，对需求点根据其地理位置和需求量进行初步分组，从整体保证一定的服务效率、响应速度，以及运输成本可控。

然后，根据分组情况选出潜在仓库位置。

最终，根据用户设置的决策目标（服务水平、距离、成本等），结合更细维度的服务距离、门店需求、仓库库容、成本等信息，选出潜在仓库位置中的最优仓库位置列表及其各自对应的门店范围划分。

仓网规划应用输入模型参数当然，在仓库选址过程中，存在一些难以量化的考虑因素，例如政策法规的影响、员工可达性、社区和公共关系以及地理风险等。

如果决策者凭经验识别到这些因素，也可以在使用优化引擎进行决策时将部分备选方案设置为强制选择，优化引擎会在此基础上进行选择和扩充，同时提供相应的终端门店覆盖范围结果。

算法能力与人工经验相互辅助，更能促进对问题全面深入、灵活有效的分析决策，事半功倍。

在实际业务中，新建站点或调整站点位置的情况可能不会频繁出现。

我们更常遇到的问题是因需求变化带来的站点与需求点之间服务关系的调整，比如调整仓库到客户的分销对应关系。

这类问题也可以借助上文提到的小流智算仓网规划应用来解决。

只需要在输入数据中固定仓库列表，模型就会略过选址决策这一步，直接根据用户提供的仓库列表进行仓库与客户需求点的关系匹配。

流量流向问题选址问题解决了网络中站点的布局，但在固定站点的网络中，仍然会存在线路规划问题需要解决。

这里的线路规划不单单是指上下游站点间的服务对应关系，还包括更细粒度的路由线路、运输方式、以及运量的决策。

下面所介绍的案例就是关于如何在工厂和仓库位置确定的情况下，根据末端客户需求决策产品从工厂到仓库的流动关系。

Y企业为一家乳制品生产企业，每个月销售大区制定好未来需求计划，然后决定产品从加工厂到仓库的路由关系，目标为最小化运输成本。

具体需要决策的内容包括：厂仓匹配：加工厂和仓在单品维度的对应关系，每个品仓应该由哪个或哪几个加工厂供应；供应量：对于每个品，在建立供应关系的加工厂和仓之间，具体需要供应多少量的产品；运输方式：对于每个品在厂和仓之间的运输，应该选择哪种运输方式（公路、水路、航空）和哪些承运商。

在进行决策的过程中需要考虑到的约束条件包括：产品的运输模式受到限制，部分产品只能使用特定的运输模式；在从厂到仓的链路上，运输模式的最高总运量受到限制；在从厂到仓的链路上，在品类运输模式维度上有最小起运量的限制；针对具体产品，在厂到仓的流量与仓总需求的比例上有限制；在满足其他约束条件的前提下平衡供需关系。

针对这个问题，小流智算平台的分销计划应用提供了相应的解决方案。

其中，流向指的是在哪些站点之间进行运输、调拨以及所使用的运输方式，流量指的是每条线路上运送的产品数量。

对于该案例中工厂*仓库*产品约为40*50*500规模的问题，求解时间为10分钟左右，并最终达成运输成本节省10%的效果。

在仓网规划决策过程中，分销计划中的流量流向解决方案对于站点选址问题，是一个很好的补充。

在做完长期的站点布局规划之后，具体实施运营的过程中，中期的线路运输规划则可以由分销计划来决策完成。

或者对于工厂-仓库-末端客户需求点这样的多级网络，也可以先通过选址模型进行需求与仓（可以选择固定仓库位置）的供应匹配，然后再进行上一级工厂到仓库的线路运输决策。

这些都是在仓网规划过程中我们会面临的真实业务场景。

分销计划应用中的输出视图结语通过这些案例，我们可以看到，仓网规划不仅仅是供应链管理中的一个环节，它也是提高企业整体运营效率、降低成本、提升客户满意度的关键因素。

科学的仓网规划结合了数据驱动的算法分析和经验判断，能够为企业在复杂多变的市场环境中提供更精准、更高效的决策支持。

值得注意的是，仓网规划虽然属于战略性的决策，不像日常运营决策一样需要频繁进行。

但业务人员需要根据运营策略和市场需求的变化，持续进行优化和调整。

这不是一次性的事情。

与时俱进也是持续优化供应链、提升企业竞争力的关键。

如果有仓网规划相关需求，或是对仓网规划问题感兴趣，欢迎试用小流智算仓网规划及分销计划应用。

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