地区的整车运输，安吉物流倾向于考虑江运；对于其他城市，安吉物流倾向于采用公路运输。在一些特殊情况下，如加急订单等，一些原定于水路运输将调整为公路运输。安吉物流通过不断努力，一直为上海汽车提供稳定的配送服务。 安吉物流虽然在配送方面取得了成功，但是还有很多需要改进的地方。在线路优化方面安吉大多采用单一的运输方式，这样的形式不仅运输风险大，而且成本较高；在客户满意度方面，安吉的运输在途时间上还有优化的空间，在交货时，商品的完成率也做的不够，客户往往希望商品车的行驶里程不超过50公里。
对于以上问题的分析，我们发现如果公司能适当增加多式联运的比例，节约成本和提升客户满意度方面的问题都能够有效改善。多式联运是由两种以上的运输工具互相衔接、转运而共同完成的运输过程。由于多式联运采用一次托运、一次付费、一单到底、统一理赔、全程负责的运输业务方法，这可以大大减少中间环节，简化运输与结算手续，提高服务质量。再者，由于多式联运对运输线路的合理选择和运输方式的合理使用，全程运输成本减低，利润可以大大提高。
2.2我们的期望——运用的方法与预计结果
2.2.1首先，我们在不考虑成本的情况下，考虑公路运输的最短路程问题，我们运用最小生成树算法，获得地图上能够标定路线的最短路线，再对路线进行详细的逐一优化。
2.2.2其次，在2.2.1的基础上，我们考虑运输的成本的问题，我们加入变量水路运输，再对原路径上公路里程大且运输费用较水路贵的路线用水路运输替代，逐一修正原路径，得到新的多式联运的路径。这样不仅降低了单一运输模式的风险，也节约成本的同时也不会产生过大的运输时间差。
2.2.3再次，寻找新的运输方式（空运、高铁运输）并与2.2.2得出的运输路线进行详细比较，对局部路线进行局部优化
2.2.4最后，我们考虑实际的交车地点并计算其商品车行驶里程，对不符合“零”公里交车要求的路线进行接近目的地的运输路径与运输方式的优化
2.2.5我们将各个城市计算与实地考察后得出的最终优化路径集中，得到最后的运输方式与线路的网络图，并提供里程及时间费用的计算程序。
三： 新增零部件仓库的选址及设计——如何“安营扎寨”
3.1安吉公司仓库选址问题简析
在案例十的仓库选址问题中我们要解决的问题有两个。 一、各个仓库到达CPD时间不一致导致订单不能及时完成； 二、补货不及时，也会造成订单无法按时完成；
我们知道，选址、库存与运输决策时决定物流管理绩效水平的三个主要驱动因素，这三个因素之间是相互影响的。在本例中，几个仓库均处在内陆且相距不远，运输方式我们不需考虑。显然，如果在物流管理中可以同时考虑选址，库存优化则能进一步提高安吉公司的现有问题。毫无疑问，面对高额的订单量，安吉公司目前必然要增加仓库数量，但同时单纯的增加仓库数量是无法解决现有问题的。为了解决现有问题，仓库的选址显得尤为重要。
对一般类型的选址问题，己有一系列选址模型与算法，这些模型及其算法复杂，为 NPP问题(Non-deterministic Polynomial Problem)。在这些问题的讨论中，经常用到运筹学的模型与方法，如动态规划，整数规划，网络流技术等，著名学者 Dantzig，Wolfe 及 Zingwill 等在此领域均做出了很好的结果。 在物流系统中，配送中心居于重要的枢纽地位，起着承上启下的作用。因此配送中心的合理选址就显得十分重要。在物流系统分析与设计时，配送中心选址常需要得到模型化，数量化的支持。国内外对设施选址的数量化方法已经有较深入的研究，许多模型方法已经被用来解决物流管理中选址的实际问题，比如重心法模型(center-of-gravity approach)，鲍姆尔——沃尔夫法(Baumol——Wolfe )，混合-整数线性规划(mixed-integer linear programming)，启发式方法(Heuristic Methods)等。这些方法的共同特征是考虑物流系统各个环节的费用，在一定的物流服务水平下，根据不同的算法和模型求出物流成本最低的最优解或满意解，以获得选址方案。
3.2新仓库选址的解决思路与方案 3.2.1方案解决思路
我们可以从两个角度来解决第一个问题：
1.选择最优区域使其到达CPD的时间，路程，成本最优，然后将其扩建； 2.我们还可以采用考虑现有的几个仓库之中哪个仓库的位置最优适合做CPD可以将其扩建成为CPD从而解决问题。
对于补货不及时问题我们可以采用如下解决方案：
对安吉物流的现有补货系统进行改善，建立更优的信息管理系统。 3.2.2对订单不能及时完成的现状分析及解决
根据案例所给信息我们可以知道1号，2号，3号，4号，6号，CPD均在上海市，相对位置如下图所示。
5号仓库在江苏昆山市，其到CPD的路线如下图所示:
3.2.2.1运输路线分析
各个仓库到CPD的路程与所耗时间的分析如下表： 1号仓库 2号仓库 3号仓库 4号仓库 5号仓库 6号仓库 路程/公里 6.4 时间/min 12 3.2 8 3.9 10 3.7 9 35.0 40 2.0 5 对其中具体线路进行分析我们可以得到如下信息量： 1.1号仓库与3号仓库若送货到CPD必经过2号仓库
2.5号仓库地处昆山市，若想以最短时间送货到达CPD必定要走高速，便会有两个收费站；
若不走高速会加长路程，运输时间将会达到一个小时左右。 3.2.2.2仓库发货量分析
以某一天发货量作为平均水平得到如下表格; 数量/件 1号仓库 2号仓库 3号仓库 4号仓库 5号仓库 6号仓库 CPD 1468 47823 15000 741 1000 9992 14500 473 25000 11496 21000 165813 42000 仓库面积/m2 3600 其中3号仓库，4号仓库，5号仓库，6号仓库均遇到补货不及时的问题。 表格中2号仓库为几个仓库中位置最优的一个仓库，其发货数远远多于其他几个仓库。
3.2.3.1通过建立数学模型建立新仓库
建立仓库需要考虑的是以下几个方面：建设费用，主要指固定资产的投入，像房屋等。运输费用，包括燃油费等。还有存储费用，包括仓库保管费和货物损失等。 而总体的目标要使包括建设费用，运输费用以及存储费用在内的总费用最少。 在建立模型之前，我们先做如下假设：
（1）新建仓库建在上海嘉定区内，在上海有可供选择建址的地方； （2）新建仓库属于发货仓库之列；
（3）新建仓库与其他发货外库一样，配备一辆5T的栏板车； （4）运输费用与距离成正比；
（5）新建仓库的容量足够大，可以弥补当前缺货的状况； （6）全国4S店的零部件平均日需求量已知；
现从n个备选地址中选择t个作为仓库，使得整个配送系统的总费用最小。 建立数学模型，引入如下变量： n:新建仓库备选地个数
t:实际拟建仓库个数 Xi:新建仓库到达CPD的距离
Hi:从新建仓库到CPD运输单位距离货物的运价 Gi:从非发货仓库到新建仓库的距离
Ki:从非发货仓库到新建仓库运输单位距离货物的运价 Qi：从新建仓库运到CPD的货物数量 Di:第i个仓库存储货物的单位存储费 Ei:CPD按照订单对新建仓库的需求量 Si:新建仓库的面积 Pi:备选地的地价
Yi=0，表示不在第i个备选地建仓库；1，表示在第i个备选地建仓库
DiminZ?XH?GK?SPYi?Q??ii?ii?iii2i?1i?1i?1i?1
nnnnn??Qi?1ni?Ei?t
?Yi?1iQi?0,Yi?0,1;i?1,2,3,...,n模型中的目标函数是使总成本最小，其中第一项表示从仓库到CPD的运输费用，第二项表示新建仓库的建设费用，第三项表示仓库的存储成本。
约束条件项，第一项表示仓库运到CPD的货运量要满足CPD按照订单对仓库提供零部件的需求量，第二项表示在备选地中选择t个建立仓库，第三项表示变量的取值限制。
3.2.3.2数学模型重新选定CPD
使CPD到所有服务对象点的距离总和最小。要考虑各个厂房之间的距离，要使全体被服务对象来往的平均路程最短。
(1) 用 Floyd 算法求出距离矩阵 D = (dij)vv：
(2) 计算各顶点作为选矿厂的总运力 m(vi)