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物流节点选址在物流咨询中较常出现，在企业的物流规划中会出现有若干个物流节点的候选地址，需要从中选取一个或者多个地址来建设物流节点，有的项目只建一级物流节点，那么就只有NDC（全国配送中心）或者只有RDC（区域配送中心），有的是多级物流节点，就会同时需要选取NDC和RDC。在这样的选址问题的项目中，需要根据配送网点的数据，如数量、坐标、距离以及各地的运营成本，也包括物流节点的存储模式，是多品种存储还是单一品种存储等数据和约束条件进行数学建模，建模完成后，便需要根据合理的算法，来从这个现实问题中找到科学的解决方法。

工业片区选址的范围只在一个城市的工业区内，选址的目的主要是考虑物流效率问题，有的工业区内的物流量非常大，在有限的空间范围内造成物流流量的严重阻塞，那么可以通过新建物流节点对物流流量进行优化。如在重庆某工业片区内有多个汽车、摩托车等工厂，整个片区内有原料车辆、产成品车辆时刻进行作业，虽然片区的范围面积很大，但是由于没有有效的组织，片区内的阻塞严重，物流作业效率非常，后来只有通过新建物流节点对片区内的物流流量和流向进行梳理，才解决这个片区的物流阻塞问题。

配送中心、车辆、库存都属于物流资源，建几个配送中心？需要多少车辆？多少的库存量最合理？这些就是物流资源配置的问题。在做物流资源配置问题的项目是，咨询常常会被巨大的数据类型和数据量所困扰，在对企业物流流程进行分析的同时，还需要考虑如何对流程中的数据进行建模运算，这样容易导致工作效率较低，在调研数据的获取上也容易出现反复。根据这样的情况，物流规划工具箱中将这类问题分成了多个算法程序，并在程序中相互调用结果，再通过不同的物流模块对这些程序进行调用，从而有针对性的得出各种问题的结果。在企业调研时需要获取或收集企业的物料及产品的数量、外部需求等数据，将数据按照物流规划工具箱的输入格式进行整理，根据咨询内容和咨询对象的现实情况在物流系统中选取的模式，便可得到推荐方案和批量数据结果，也通过对批量数据进行调整获得其它更合理的结果，使得咨询者的工作效率得到极大提高，可以将更多时间专注于结果的表现形式上，从而咨询的效果也会更好。

供应链物流系统中节点与节点之间需要物流车辆进行货物的运输，车辆的投入可能是供应商、生产商也可能是物流服务提供商，但是在物流系统的角度，车辆的投入属于系统中的成本，也在一定程度上决定了物流系统的效率，因此在提升物流能力中优化车辆配置也是需要解决的问题。车辆的配置与物流网络中的流量、车辆装载方式、运输路线以及节点的位置等要素都有密切的关系，通过对要素的建模分析，对车辆型号的选择、车辆的分配与调度、车辆的运输路线进行优化。

物流设备的类型非常繁多，分为存储设备、分拣设备、搬运设备、包装设备等，再向下可以分为自动化货架、密集型货架、移动式货架、自动化分拣设备、各种拣货车、塑料包装箱、金属包装等等，最后再分到不同的规格可能存在数百种类型。物流系统中选择什么样的设备进行配置，不仅影响到成本，同样也影响到物流的效率与安全，但是物流设备的选择需要根据具体物流流程、流程中需要处理的物流量与流量批次等诸多因素决定，因此需要通过系统方法来对物流设备进行配置。

这里所指的路线优化问题不仅仅是配送路线，实际上可以分为物料供应和产品配送两种类型，物料供应中的路线优化，通常出现在企业物流中，供应与生产衔接的环节，如“循环取货”，需要分析怎样的取货路线最合理；在销售环节，从配送中心到零售点或者NDC到RDC之间的配送，为了节约成本和时间也会遇到对配送路线进行优化的情况。在这类咨询项目中也会有大量的数据，配送点的坐标、点与点之间的距离、配送量的大小、车辆装载能力等，在进行优化时也必须对这些数据进行建模。物流规划工具箱中将这些数据进行了分类，写入了通用的算法程序，咨询者只需要在调研后将这些数据导入物流系统中，也就可以获得推荐方案和各种路线下的运行结果，再根据需要进行选取。

如前面所描述，物流成本包括了人员成本、物流设施成本、物流设备成本、时间和技术成本，在物流系统中关于成本的优化是一个非常重要的问题。物流的成本与效率在物流系统中是最高级别的两个目标，所有的物流系统都需要追求高效率低成本，从分析的角度，高效率可能会带来成本的上升，如通过自动化的分拣设备代替人工分拣来提高分拣效率的方法，那么一定会增加一次性的成本投入，当然也有可能随着时间的推移，设备的投入成本低于人工成本。因此物流成本优化的问题也需要分析所有的物流要素，然后进行系统的建模分析，最后在兼顾效率和其他要素的情况下需求物流系统最优成本。