麦当劳中国优化供应链网络，节省6375万美元

麦当劳中国是区域第二大特许经营商，计划每年新开约1000家餐厅。其供应链需要扩展配送以保持每家门店的库存，但一家一家地增加仓库和卡车既昂贵又低效。

与夏辉物流和优化分析技术公司(OAT)合作，公司利用运筹学构建了供应链网络规划方案。该方案评估整个网络——供应商、配送中心、门店需求和运输路线——并返回最优配置。

这项工作节省了6375万美元的供应链投资和每年890万美元的运输成本。到2028年，麦当劳中国目标增长至10000家门店，这些工具旨在随着扩张持续重新优化网络。

把网络优化看作一个整体问题，而不是逐店处理

门店增长使旧有的本地化规划网络变得昂贵且缓慢

将供应商、枢纽和门店一起建模，能发现更低成本的配置

新鲜度限制被纳入考虑，而非忽略

网络优化器可扩展到数千个节点，而人工规划无法做到

成长型公司的物流网络是一个设计问题，而非决策的累积；全局优化能发现局部优化看不到的节省。

该项目被评为2024年弗朗茨·埃德尔曼奖决赛入围者，那是当年唯一的中国参赛项目。麦当劳中国计划将该工具部署到其供应链和数据平台，以在向10000家门店扩张时持续进行网络优化和库存规划。