研究基于信息化下成品油销售物流优化的策略深思

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1、研究基于信息化下成品油销售物流优化的策略深思基于信息化下成品油销售物流优化的策略深思论文导读：本论文是一篇关于基于信息化下成品油销售物流优化的策略深思的优秀论文范文,对正在写有关于调运论文的写有一定的参考和指导作用,[摘要]大资源、大物流、大优化是建设国际水准物流体系的重要组成部分。它的实现，仍依靠传统物流管理手段远远不够，必须要有科学、先进、适用的信息化管理手段为支持，本文以东北地区为例，对开展物流系统信息化建设存在的理由进行了分析，并提出了相应的策略深思。　　[关键词]信息化成品油物流优化　　随着东北销售业务范围不断扩大，业务量不断提高，业务模式不断增加

2、，建立“大资源、大物流、大优化”的运转格局势在必行。大资源，就是要以市场为导向、以客户为中心、以效益为目标，提高直炼资源筹措能力，加强对地炼资源的制约能力。大物流，就是要使资源在整体范围内优化配送，打破原先固有的配送局限，以物流最优化、效益最大化为目标，合理组织调度运输。大优化，就是真正实现控本降费，提升中石油成品油产业链整体价值，实现一、二次物流费用叠加后，整体费用最低、效率最高、效益最大。“大资源、大物流、大优化”格局的实现，是决定总体物流成本和效率的重要环节，也是当前销售公司开展物流优化的关键领域。在生产企业产能不断扩大，一次物流配送量逐年上升，物流费

3、用居高不下的情况下，利用现代信息技术，开发一套符合自身特点的一次物流系统，是实现物流配送专业化、科学化、效率化、节约化的必由之路。以上目标的实现必须以强有力的信息系统为支撑。从目前一次物流系统上线运转效果看，对东北销售建立“大资源、大物流、大优化”的运转新格局，发挥了巨大推动作用。本文结合实际，对如何实现信息化下成品油销售物流优化进行了策略深思。　　1开展物流系统信息化建设存在的理由　　1.1运输方案制定存在“单凭经验”现象　　由于不具备智能、完善的信息化作业系统，历来运输方案的编制都是由调度人员根据历史经验来制定。但每个人的能力水平高低不同，对理由认识也不

4、尽统一，导致了运输方案的确定人为因素大、随意性强，客观上仍存在一定范围内的迂回、对流等不合理运输现象。　　1.2物流系统信息化建设相对滞后　　在东北销售企业发展过程中，物流系统信息化建设相对滞后，已明显不适应当前业务运转需要，并一定程度上制约了企业发展脚步。由于原来没有建立真正的调运指挥系统，数据收集传递还依靠和传真；运转信息汇总还在以手工操作为主，计算机应用也仅停留在静态数据统计和文字处理等初级阶段；生产信息、库存信息、运力信息、市场信息、预警信息、报表信息等数据资源无法实现系统自主输出，即使通过手工获取，也无法建立相互间的信息关联。总体来讲，运转管理手段

5、信息化含量低，尚未进入利用信息系统进行动态、实时、互联管理的阶段。这种完全依靠手工获取信息、经验指导运转的调运组织模式，不仅影响了工作效率而且可能导致决策失误。　　1.3信息共享程度低　　在过去运转组织过程中，存在着在资源紧张，特别是涨价预期强烈的时段，省市公司希望多得到资源，尽可能多提报需求计划的情况。由于无法判断市场需求告急情况是否属实，我们只得紧急协调生产企业尽快备货，甚至临时变更调运计划向告急地区紧急发货，加大了运转组织难度。再有，过去在日间运转组织中，数据获取主要通过、传真完成，准确性、及时性都无法得到保证，并且信息溯源性差，无法全部实现存档留存。

6、　　2信息化下成品油销售物流优化的策略　　2.1运输方案制定由“单凭经验”发展为“模型测算”　　DPO模块的应用，就是要摆脱主观随意性，实行制度化、规范化、信息化管理。通过设定限制条件，模拟实际运转状况。比如，通过需求约束：各省汽油、航煤、柴油的需求范围；供给约束：全部直炼生产能力、外采量、进口范围；装卸约束：炼厂、港口、车站的装车或接卸能力；运输约束：管道最低和最高输量、铁路运力、水路运力；存储约束：大区库存、各省库存、炼厂库存调节空间等等一系列约束条件，真实完整的将当期运转环境模拟呈现在系统中，在资源量、配置计划、发到站等条件确定情况下，依据整体费用最低

7、、运转效率最高原则进行运输方案编制。通过运用数据模型，目前的调运方案可以在每月27日就能制定出来。过去制定配置计划、调运方案需要7—8天，一般在月末最后一天才能最终完成，目前只需要2-3天即可，业务人员可以将主要精力方案对优化方案的比较和分析过程，进一步提高配置的合理性。　　2.2把握市场动态，全面提高调运组织保障能力　　首先，通过IMOs模块的应用，实现了数据的集成，增强了数据的及时性和准确性。使调运组织决策者，可以通过实时掌握库存变化动态，了解上、下游企业真实情况，并通过系统对未来库存变化趋势进行预测，进而对下一步调运组织进行决策指挥，最终实现“以销定产

8、、以产促销、产销联动”。特别是结合省市公司库存动态组