在动态竞争的环境中，物流效率受限于物流的网络结构，而直接依赖于物流系统。首先物流系统实现了物流与配送网点的网络化。企业根据自身的营销范围和目标，建立全国范围的物流和配送网络，提高物流系统的服务质量和配送速度。其次建立了物流配送系统的通信网络，包括外部网和内部网，外部网即基于Internet的电子商务网络平台，主要用于配送中心与上游供应商或制造商以及下游顾客之间的联系；内部网主要用于企业内部各部门间的信息传输。

网络上点与点之间的物流配送活动保持系统性和一致性，使整个的配送网络具有最优的库存分布、最理想的库存水平、最快捷的市场反应、最迅速的输送手段等，从而体现在电子商务条件下物流支持的快速性及全方位性。用网络支撑、优化、改造、提升物流实体，提升物流服务的竞争能力。

库存优化管理目标

传统的仓储作业管理常常把货品放在货品到达时最近的可用空间或不考虑商品动态变化的需求和变化了的客户需求模式，沿袭多年习惯和经验来放置物品。 传统型货品布局造成流程速度慢、效率低以及空间利用不足。 然而，现代物流尤其是在供应链管理模式下的新目标是: 用同样的劳动力或成本来做更多的工作；利用增值服务把仓库由资金密集转化成劳动力密集的行业；减少定单履行时间，提供更快捷，更周到的服务。

仓库关键业绩指标 (Warehouse Key Performance Indicator)，即生产率、运送精度、库存周转、入库时间、定单履行时间和存储密度是货位优化管理的目标。 货位优化管理是用来确定每一品规的恰当储存方式，在恰当的储存方式下的空间储位分配。 货位优化管理追求不同设备和货架类型特征、货品分组、货位规划、人工成本内置等因素以实现最佳的货位布局，能有效掌握商品变化，将成本节约最大化。货位优化管理为正在营运的仓库挖掘效率和成本，并为一个建设中的配送中心或仓库提供营运前的关键管理作准备。

库存优化管理法则

货位优化的计算很难用数字化公式和数字模型予以描述，通常是利用一些规则或准则进行非过程性的运算。 规则在计算中对数据收敛于目标时起到了约束的作用。 大多数规则是通用的，即使一个普通仓库也不允许商品入库时随机或无规划地放置。 而不同的配送中心或仓库还会根据自身的特点和商品的专门属性制定若干个特殊的规则。 例如支持药品零售的配送中心会把相类似的药品分开存放以减少拣选的错误机会，但存放非药类时会按同产品族分类放在一起。

以周转率为基础法则。即将货品按周转率由大到小排序，再将此序分为若干段（通常分为三至五段），同属于一段中的货品列为同一级，依照定位或分类存储法的原则，指定存储区域给每一级货品，周转率越高应离出入口越近。

产品相关性法则。这样可以减短提取路程，减少工作人员疲劳，简化清点工作。产品的相关性大小可以利用历史订单数据做分析。

产品同一性法则。指把同一物品储放于同一保管位置的原则。这样作业人员对于货品保管位置能简单熟知，并且对同一物品的存取花费最少搬运时间时提高物流中心作业生产力的基本原则之一。否则当同一货品散布于仓库内多个位置时，物品在存放取出等作业时不方便，就是在盘点以及作业人员对料架物品掌握程度都可能造成困难。

产品互补性法则。互补性高的货品也应存放于邻近位置，以便缺货时可迅速以另一品项替代。

产品相容性法则。相容性低的产品不可放置在一起，以免损害品质。

产品尺寸法则。在仓库布置时，我们同时考虑物品单位大小以及由于相同的一群物品所造成的整批形状，以便能供应适当的空间满足某一特定要求。所以在存储物品时，必须要有不同大小位置的变化，用以容纳不同大小的物品和不同的容积。此法则可以使物品存储数量和位置适当，使得拨发迅速，搬运工作及时间都能减少。一旦未考虑存储物品单位大小，将可能造成存储空间太大而浪费空间，或存储空间太小而无法存放；未考虑存储物品整批形状亦可能造成整批形状太大无法同处存放。

重量特性法则。所谓重量特性的原则，是指按照物品重量不同来决定储放物品于货位的高低位置。一般而言，重物应保管于地面上或料架的下层位置，而重量轻的物品则保管于料架的上层位置；若是以人手进行搬运作业时，人腰部以下的高度用于保管重物或大型物品，而腰部以上的高度则用来保管重量轻的物品或小型物品。

产品特性法则。物品特性不仅涉及物品本身的危险及易腐蚀，同时也可能影响其他的物品，因此在物流中心布局时应考虑。

库存优化管理的系统支持

当前80%的配送中心或仓库不能够进行正确的货位优化。究其原因主要是系统难以提取数据和缺乏处理这种数据的方法，即企业基础数据缺乏或利用不足，企业信息系统不能支持，没有正确的优化软件和方法。 针对现代物流管理的实际需求，博科资讯在18年的物流系统应用服务中，开发了货位、配载策略、运力资源、物流网络、任务波次等一系列物流管理优化算法，并成功实现与物流供应链信息系统无缝对接。

库位优化算法是通过对货品的批量、体积、质量控制、滞销度、日拣取量、日进出量等数据进行分析与计算，分析中结合各种策略，如相关性法则，互补性法则，相容性法则等，从而大幅度降低货品布局的成本。

进行货位优化时需要很多的原始数据和资料，对于每种商品需要知道品规编号、品规描述、材料类型、储存环境、保质期、尺寸、重量、每箱件数、每托盘箱数等，甚至包括客户定单的信息。 一旦收集到完整的原始数据后，优化策略的效益就显现出来，调查表明应用一些直觉和想当然的方法会产生误导，甚至导致相反的结果。一个高效的货位优化策略可以增加吞吐量，改善劳动力的使用，减少工伤，更好地利用空间和减少产品的破损。

通过进行货位优化能够实现在少量的空间里可有更多的分拣面。对于流通量大的商品应满足人体工程需求和畅通便捷的通路以提高营运效率；而对于那些周转不快的商品希望通过优化后占据很少的空间以致在小的面积中有更多种商品可以来分拣，从而减少拣选的路程。 简言之，提高工效、空间利用率最终降低成本。