物流系统优化是其降低供应链运营总成本的最显著的商机所在。但是，物流系统优化过程不仅要投入大量的资源，而且是一项需要付出巨大努力，克服困难和精心管理的过程。美国领先的货运计划解决方案供应商Velant公司的总裁和CEO Don Ratliff博士集30余年为企业提供货运决策优化解决方案的经验，在2002年美国物流管理协会(CLM)年会上提出了“物流优化的10项基本原则”，并认为通过物流决策和运营过程的优化，企业可以获得降低物流成本10%～40%的商业机会。这种成本的节约必然转化为企业投资回报率的提高。
在目前激烈的市场竞争和通货紧缩的经济环境下，Don Ratliff博士提出的企业物流系统优化的10项基本原则无论是对正在寻找新的经济增长点的制造业和批发零售业企业来说，还是对正在努力提升服务水平争取更大市场份额的第三方物流(3PL)企业(包括物流和供应链管理应用软件供应商和集成商)来说，均具有非常实际的操作性的指导意义。
目标——必须是定量而且可测评的
制定目标是确定我们预期愿望的一种方法。要优化某个事情或过程，就必须确定怎样才能知道目标对象已经被优化了。使用定量的目标，计算机就可以判断一个物流计划是否比另一个更好。企业管理层就可以知道优化的过程是否能够提供一个可接受的投资回报率。比如，一项送货作业可能被确定的目标是“日常分摊的资产使用成本，燃料和维修成本，以及劳动力成本之和最小”。这些成本目标既定量，也容易测定。
模型——必须忠实地反映实际的物流过程
建立模型是把物流运营要求和限制条件翻译成计算机能够理解和处理的某种东西的方法。例如，我们需要一个模型来反映货物是如何通过组合装上卡车的。一个非常简单的模型，诸如发货的总重量或总体积就能够忠实地反映某些货物的装载要求，如大宗液体货物。然而，如果总重量或总体积模型被用于往拖车上装载新汽车，则该模型就会失效，因为它不能充分地反映实际的物流情况。比如，用“可运载45000磅汽车”来描述拖车的载货能力就是不适用的。因为，拖车所能够装运汽车的数量取决于汽车的外形，拖车的结构，和其他一些因素。在这种情况下，如果使用简单的重量或体积模型，许多计算机认为合适的载荷将无法实际装车，而实际上更好的装载方案会由于计算机认为不合适而被放弃。所以，如果模型不能忠实地反映装载的过程，则由优化系统给出的装车解决方案要么无法实际执行，要么在经济上不合算。
数据——必须准确、及时和全面
数据驱动了物流系统的优化过程。如果数据不准确，或有关数据不能够及时地输入系统优化模型，则由此产生的物流方案就是值得怀疑的。对必须产生可操作的物流方案的物流优化过程来说，数据也必须全面和充分。例如，如果卡车的体积限制了载荷的话，使用每次发货的重量数据就是不充分的。
集成——数据的自动传递要畅通
因为对物流系统优化来说，要同时考虑大量的数据，所以，系统的集成是非常重要的。比如，要优化每天从仓库向门店送货的过程就需要考虑订货、客户、卡车、驾驶员和道路条件等数据。人工输入数据的方法，哪怕是只输入很少量的数据，也会由于太花时间和太容易出错而不能对系统优化形成支持。
表述方式——必须简单，便于执行、管理和控制
由物流优化技术给出的解决方案，除非现场操作人员能够执行，管理人员能够确认预期的投资回报已经实现，否则就是不成功的。现场操作要求指令简单明了，要容易理解和执行。管理人员则要求有关优化方案及其实施效果在时间和资产利用等方面的关键标杆信息更综合、更集中。
算法——算法必须灵活
不同物流优化技术之间最大的差别就在于算法的不同(借助于计算机的过程处理方法通常能够找到最佳物流方案)。每一种物流优化技术都具有某种特点。为了在合理的时间段内给出物流优化解决方案就必须借助于优化的算法来进一步开发优化技术。因此，关键的问题是：(1) 物流优化系统的分析人员必须认可和理解不同物流优化技术的问题结构。(2)所使用的优化算法应该具有弹性，它们能够“调整”到可以利用这些特定问题结构的状态。物流优化问题存在着大量的可能解决方案(如，对于40票零担货运的发货来说，存在着1万亿种可能的装载组合)。如果不能利用特定的问题结构来计算，则意味着要么算法将根据某些不可靠的近似计算给出一个方案，要么就是计算的时间极长(也许是无限长)。
计算——平台容量必须足够，以便缩短计算时间
因为任何一个现实的物流问题都存在着大量可能的解决方案，所以，任何一个具有一定规模的问题都需要相当的计算能力支持。这样的计算能力应该使得优化技术既能够找到最佳物流方案，也能够在合理的时间内给出最佳方案。显然，对在日常执行环境中运行的优化技术来说，它必须在几分钟或几小时内给出物流优化方案(而不是花几天的计算时间)。采取动用众多计算机同时计算的强大的集群服务和并行结构的优化算法，可以比使用PC机或基于工作站技术的算法更快地给出更好的物流优化解决方案。
