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4.集成(integration)——系统集成必须全面支持数据的自动传递。
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。
5.表述(Delivery)——系统优化方案必须以一种便于执行、管理和控制的形式来表述。
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。
6.算法(Algorithms)——算法必须灵活地利用独特的问题结构。
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)。关于物流问题的一个无可辩驳的事实是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)这些不同物流优化技术的特定的问题结构必须被每一个设计物流优化系统的分析人员认可和理解。(2)所使用的优化算法应该具有某种弹性，使得它们能够被“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)。如果不能充分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)。
7.计算(Computing)——计算平台必须具有足够的容量在可接受的时间段内给出优化方案。
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，可以比使用单体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。
8.人员(People)——负责物流系统优化的人员必须具备支持建模、数据收集和优化方案所需的领导和技术专长。
优化技术是“火箭科学”，希望火箭发射后能够良好地运行而没有“火箭科学家”来保持它的状态是没有可能的。这些专家必须确保数据和模型的正确，必须确保技术系统在按照设计的状态工作。现实的情况是，如果缺乏具有适当技术专长和领导经验的人的组织管理，复杂的数据模型和软件系统要正常运行并获得必要的支持是不可能的。没有他们的大量的工作，物流优化系统就难以达到预期的目标。