物流作业作为供应链上非常重要（yào）的一环（huán），是需要其他环节（jiē）的（de）强（qiáng）大的支持。可以（yǐ）说，企业生产计划的制定，库存（cún）管理（lǐ），运（yùn）输（shū）管（guǎn）理，以及（jí）销售策（cè）略的制定都是相互制（zhì）约相互支持的。西方国（guó）家大部分供应链中的企业（yè）所面（miàn）临的主要问题是如何利用数据。和早（zǎo）期发展不同，大（dà）多（duō）数企（qǐ）业基（jī）本上都已经有了比较完善的数据采集和（hé）储存系（xì）统。然而，由于各环节之间（jiān）数（shù）据无法完全共享，所以，数据没有得到（dào）充分的（de）使用。这导致的（de）结果（guǒ）是（shì）供应链（liàn）上每一个环节（jiē）的厂商在（zài）做决策是过分（fèn）依（yī）赖下一个环节反馈回来的（de）信（xìn）息，而（ér）不是客观的参考（kǎo）由最终消（xiāo）费者反馈的订单的信息。这导致了每个环节之间决策的冲突。所（suǒ）以，要想从根本（běn）上解（jiě）决物流运（yùn）输（shū）过程中的优化难题，需要从一个更（gèng）高的层次来看待这（zhè）个过（guò）程，也就是供应链层（céng）次，如果物流作业能（néng）够从操作层面向作业（yè）层面（miàn）渗透，整条供应链（liàn）上物品流转信息实时透（tòu）明，将会在很大程度上提供供应链运作效率，而（ér）不（bú）单（dān）单是物（wù）流企业（yè）的运作（zuò）效率了。