物流网站优化方案（企业物流优化方案）
今天给各位分享物流网站优化方案的知识，其中也会对企业物流优化方案进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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物流系统优化及其主要方法
企业的供应链管理已经涉及了上下游的管理，分别涵盖了采购、生产、销售、物流、信息、财务等等相关的职能，物流只是里面其中的一个支持部分，如果仅从制造企业的成本角度而言，采购、生产、销售等三个环节的成本依然占据了大头，并对企业经营的成败起着举足轻重的作用，而物流则只是有效支持上述环节策略得以有效实施的一种手段，换句话说，物流策略的制订必须是在基于相关的环节策略制订的基础上的，其具体的业绩应具体体现在能够保障其他关键职能运作的顺利进行，而不只是片面地追求成本的最小化。
如果从制造企业管理的角度而言，物流依然是其中一个关键的组成部分之一。有效地对企业自身的物流系统进行具备前瞻性的战略规划，则会使其在既能满足运作要求的前提下实现低成本的运作。例如，根据销售订单的频率以及规模大小，结合配送资源的特点，有效地建立区域性的配送中心体系就是目前比较流行的一种做法，一些大型的全国性企业，也正是采取这方面的策略来达到提升服务水平和降低物流运作成本的目标。
因为从传统的采购、生产、销售等都很难突破，管理手段遇到瓶颈。所以现在时兴智慧物流，从人工智能大数据的角度去管理物流部分，通过物流反馈的数据支撑采购、生产、销售环节所需要的数据，这种手段一般投入的设备成本也不低，相对应去的的成效也会比较明显。
网站优化有哪些技巧和方法呢？
高效的优化策略
1、关键词策略。挖掘、分析、筛选关键词，整理关键词列表。
这也是重中之重，关键词选好了，优化的根基也算打稳了，挖掘分析长尾关键词，优化好长尾词对核心词有非常大的帮助。
利用挖词工具，如5118关键词挖掘工具，挖出大量相关长尾词找到合适的词后，它具有导出功能，一键到位。
2、架构策略。针对关键词设计网站架构，这个阶段很重要，因为设计的网站架构、URL架构、内容架构取决了后面的一些SEO工作是否难易度。
3、内容策略。要做好调查分析什么样的题材和文章是用户想要的、最喜欢的？这时可以不考虑SEO，单纯的从用户角度考虑内容。
利用一些用户分析的工具，在大数据中分析出用户最关心，最需要的有哪些，获取了这些词，就是你需要去做内容和文案的词，也是目标群体最想看到的东西。
4、内链策略。做好了第2个步骤，内链方面就容易解决多了。
这时候的重点就是要考虑每一个关键词需要多少内链支持，主要可以通过面包屑导航、自动内链、全站链接等方面提供内链。
5、外链策略。做好内链后，接下来就要考虑外链，从原则上看，外链做得好的话，关键词的排名不会太差。
外链主要通过友情链接（包括首页和内页）、商业合作（例如在门户网站投放广告考虑合作，添加链接）、软文（各大平台投放的软文，加上链接）、自然外链（用户的转发，自然成了外链曝光宣传）来解决。
6、监控策略。后期的话，就要做好监控，像我每天会在一些工具平台上监控大量网站，除了自己的网站，同行或竞争对手的都要及时监控留意动态，对方做得好的地方，还是值得我们去学习参考的。
企业物流优化的主要原则和方法
1.目标(Objectives)：设定的目标必须是定量的和可测评的。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。
2.模型(Models)：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。
3.数据(Data)：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。
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、司机和道路条件等数据。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。
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。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。
9.过程(Process)：商务过程必须支持优化并具有持续的改进能力。物流优化需要应对大量的在运营过程中出现的问题。物流目标、规则和过程的改变是系统的常态。所以，不仅要求系统化的数据监测方法、模型结构和算法等能够适应变化，而且要求他们能够捕捉机遇并促使系统变革。
10.回报 (ROI)：投资回报必须是可以证实的，必须考虑技术、人员和操作的总成本。物流系统优化从来就不是免费的午餐。它要求大量的技术和人力资源投入。要证实物流系统优化的投资回报率，必须把握两件事情：一是诚实地估计全部的优化成本;二是将优化技术给出的解决方案逐条与标杆替代方案进行比较。
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