优化效率至上法则

最优原则

护理最优原则的核心内容：疗效最佳、损伤最小、痛苦最轻、耗费最少。最优原则旨在使系统运行于最佳状态，实现最佳效果。

它可以根据需要和可能为系统设定最优目标，并运用最先进的技术手段和处理方法将整个系统划分为不同的层次结构，在运行中协调整体与部分的关系，使部分的功能和目标服从于系统总体的最优效益，以达到整体最优的目的。

扩展资料：

鉴于心身疾病的治疗和转归与心理社会因素密切相关，病人的情绪状态和心理变化直接影响着疾病的治疗效果和康复程度，因此，对心身疾病的心理护理显得尤为重要。主要目的在于：

1、缓解病人对疾病的紧张、焦虑、悲观、抑郁等情绪，增强战胜疾病的信心。

2、进行正确及时的健康教育，使病人尽快适应新的角色及住院环境。

3、帮助病人建立新的人际关系，特别是医患关系，以适应新的社会环境。

一个人患病后，其社会角色也随之发生改变。由于突然扮演病人角色以及生活环境、人际关系的改变，病人往往难以立即适应，会出现一些心理问题，这就需要通过心理护理，帮助病人创造有利于治疗和康复的最佳心理状态。

辐射防护最优原则，是一种实用、灵活、动态和综合性的原则，它有助于提高辐射防护水平，保障人类健康和环境安全。

辐射防护最优原则的核心是降低人类受到辐射的影响和风险。该原则不仅关注经济和社会因素，还强调在满足产出需求的同时，控制个人受照剂量、受照人数及受照可能性均保持在可合理达到的尽可能低水平，以确保辐射对健康和环境的潜在影响降至最低。

为了贯彻这一原则，需要在考虑任何涉及辐射照射的活动之前进行合理性评估。目的是确认这种活动对受照射的个人或社会利大于弊，并且在活动的全过程中要采取适当的防护措施，避免一切不必要的照射，使所有辐射照射都保持在低于剂量限值和约束的水平。

同时，收集和分析辐射监测数据，评估辐射危害的大小和分布，并比较不同的防护方案和水平，选择能够获得最大净利益的方案和水平。在这个过程中，还应考虑利益相关者的意见和参与以及其他非辐射因素对方案的影响。

辐射防护措施：

1、控制照射源：采取适当的物理隔离和技术控制，减少辐射源对人员、环境和设备的影响。例如，利用屏蔽材料来隔离辐射源，降低周围环境中受到的辐射量。

2、缩短曝露时间：限制人员接触辐射源的时间，从而减少其暴露于辐射源周围的机会。例如，通过轮班制度、缩短工作时间等来限制人员长时间接触辐射源。

3、增加距离：要求人员尽可能远离辐射源，从而减少受到的辐射量。例如，在工作现场增加适当的距离，远离辐射源的高风险区域。

4、个人防护装备：要求相关工作人员必须配备个人防护装备，例如穿着电离辐射防护衣、手套、面罩等，以减少其暴露于辐射源周围的机会，从而最大程度上减少辐射影响。

物流系统优化原则

对于大多数企业而言，物流系统优化是其降低供应链运营总成本的最显著商机。然而，物流系统优化过程不仅需要投入大量资源，而且是一项需要付出巨大努力、克服困难和精心管理的过程。

美国领先的货运计划解决方案供应商Velant公司的总裁和CEO Don Ratliff博士凭借30余年的为企业提供货运决策优化解决方案的经验，在2002年美国物流管理协会（CLM）年会上提出了“物流优化的10项基本原则”，并认为通过物流决策和运营过程的优化，企业可以获得降低物流成本10%-40%的商业机会。这种成本的节约必然转化为企业投资回报率的提升。（目标）

设定的目标必须是量化的和可衡量的。

制定目标是确定我们预期愿望的一种方法。要优化某个事情或过程，就必须确定怎样才能知道目标对象已经被优化了。使用量化的目标，计算机就可以判断一个物流计划是否比另一个更好。企业管理层就可以知道优化的过程是否能够提供一个可接受的投资回报率（Return On Investment）。（模型）

模型必须真实地反映实际的物流过程。

建立模型是将物流运营要求和限制条件转化为计算机能够理解和处理的某种方法。例如，我们需要一个模型来反映货物是如何通过组合装上卡车的。一个非常简单的模型，不能充分地反映实际的物流情况。如果使用简单的重量或体积模型，许多计算机认为合适的载荷将无法实际装车，而实际上更好的装载方案会由于计算机认为不合适而被放弃。所以，如果模型不能真实地反映装载的过程，则由优化系统给出的装车解决方案要么无法实际执行，要么在经济上不合算。（数据）

数据必须准确、及时和全面。

数据驱动了物流系统的优化过程。如果数据不准确，或有关数据不能及时地输入系统优化模型，则由此产生的物流方案就是值得怀疑的。对必须产生可操作的物流方案的物流优化过程来说，数据也必须全面和充分。例如，如果卡车的体积限制了载荷的话，使用每次发货的重量数据就是不充分的。（集成）

系统集成必须全面支持数据的自动传递。

因为对物流系统优化来说，要同时考虑大量的数据，所以，系统的集成是非常重要的。比如，要优化每天从仓库向门店送货的过程就需要考虑订货、客户、卡车、驾驶员和道路条件等数据。人工输入数据的方法，哪怕是只输入很少量的数据，也会由于太花时间和太容易出错而不能对系统优化形成支持。（交付）

由于对物流系统优化的需求涉及处理海量的信息，因此，系统的整合显得尤为关键。例如，在优化每日从仓库向门店配送流程时，必须考虑到订单、客户、卡车、司机及道路状况等多方面的数据。即便只是少量数据的人工录入，也因耗时过长且易于出错，无法为系统优化提供有效支撑。（配送）

系统优化的策略必须以易于执行、管理和监督的方式呈现。

物流优化技术提供的解决方案，若非现场操作者能实施，管理者能验证预期的投资回报，否则将无法成功。现场操作需指令清晰，易于理解和执行；管理者则需要更全面、集中的关键性能指标，以评估优化方案及其实施效果。（算法）

算法需巧妙地运用独特的问题结构。

不同物流优化技术之间最大的差异在于算法（借助计算机的处理方法通常能找到最佳物流方案）。一个关于物流问题的明确事实是，每种优化技术都有其独特之处。要在合理时间内提供物流优化解决方案，必须借助优化的算法来进一步发展优化技术。因此，关键在于：（1）每个设计物流优化系统的分析师都必须认可和理解这些不同优化技术的特定问题结构；（2）所采用的优化算法需具有一定的灵活性，以便能够适应这些特定问题结构。物流优化问题存在众多潜在解决方案（例如，对于40票零担货物的装载，存在万亿种可能的组合）。若不能充分利用特定问题结构进行计算，则可能导致算法基于不可靠的近似给出方案，或计算时间过长（可能是无限长）。（计算）

计算平台需具备足够的处理能力，在可接受的时间内提供优化方案。

由于任何实际的物流问题都存在大量潜在解决方案，因此，具有一定规模的问题都需要强大的计算能力支持。这种能力应使优化技术既能找到最佳方案，也能在合理时间内提供最佳方案。显然，对于在常规运行环境中使用的优化技术，它必须在几分钟或几小时内提供物流优化方案（而非数天计算时间）。利用强大的集群服务和并行结构的优化算法，相较于使用单机或工作站技术的算法，能更快地提供更优的物流优化解决方案。（人员）

负责物流系统优化的人员必须具备建模、数据收集和优化方案所需的专业领导和技术能力。

优化技术犹如“火箭科学”，若希望火箭发射后顺利运行而无需“火箭科学家”维护是不可能的。这些专家必须确保数据和模型准确无误，并确保技术系统按设计状态运行。现实中，如果没有适当技术专长和领导经验的人的组织管理，复杂的数据模型和软件系统难以正常运行并获得必要支持，物流优化系统也难以实现预期目标。（流程）

商务流程必须支持优化，并具备持续改进的能力。

物流优化需应对运营过程中出现的众多问题。物流目标、规则和流程的变更是系统常态。因此，不仅需要系统化的数据监测方法、模型结构和算法等适应变化，还需要捕捉机遇并推动系统变革。若不能在商务运行过程中对物流优化技术实施监测、支持和持续改进，将导致优化技术的潜力无法充分发挥，或沦为“摆设”。（投资回报率）

要验证物流系统优化的投资回报率，必须掌握两个关键点：

一是真实估算全部优化成本；二是将优化技术提供的方案与基准替代方案逐一比较。

在计算成本时，企业往往对采用物流优化技术的运营成本估计不足，尤其是在购买的是“供业余爱好者使用”的PC软件包时。这时，企业需要一支训练有素的团队和开发支持人员在实际运行中调试技术系统。在这种情况下，有效使用物流优化技术的实际年度运营成本很少低于技术采购初始成本（如软件许可费、工具费等）。如果第二年的总成本下降，则可能表明该解决方案的质量也相应下降。

在计算回报时，需进行三件事情：一是在实施优化方案前根据关键绩效指标测定基准状态；二是将实施优化技术解决方案后的结果与基准状态比较；三是对物流优化技术系统的绩效进行定期评估。

要准确计算投资回报率，必须采用良好的方法确定基准状态，深入了解投入的技术和人力成本，评估实际改进程度，并持续监测系统行为绩效。然而，由于绩效数据往往难以直接获取，且监测过程需要持续进行，因此，很少有公司真正了解其物流优化解决方案的实际效果。