企业经过了5年、10年或者更长的时间，物流活动已形成了一种基本的状态，这种状态主要是依靠经验形成。在没有受到外部市场订单与服务环境的变化，或者内部成本压力的情况下，企业继续按经验去完成和迭代物流业务不会暴露太大的问题。
当外部环境发生变化时，如销售渠道发生变化，线上销售额快速上升，可能形成线上线下订单所对应的物流运作与资源进行调整，甚至会对生产物流交付方式产生影响。再如资源环境发生变化，企业需要扩产，设施面积不够，需要对生产与仓储设施进行重新规划，那么功能区需要进行优化布局，并且可能对库存管理方式进行调整，那么便会涉及到整个供应链上的物流运作方式调整。
而在这个阶段中，通常企业会在以下多个方面存在优化的空间，当然存在的这些问题并不是对以前的管理进行“问责”，而是去说明当企业需要在进一步提高运营能力的时候可以从这些方面着手去考虑，因为任何企业在发展中都会经历这样一个过程。
1采购物流环节主要解决的问题：入厂物流中采购成本与物流成本未分离；入厂物流运输路径需要优化；入厂物流中运输批量批次不经济；入厂物流中物料是否需要建立中间仓进行存储有待科学化决策；采购物流的包装未作标准化处理；中间仓的物料库存设置不合理；中间仓的面积设置不合理……2生产物流环节主要解决的问题：线边仓的分拣模式与计划不合理；
线边仓的功能区布局不合理；
厂内物流作业的批量与批次不合理；
生产配送的批量与批次不合理；
生产配送的路径不合理；
线边缓冲区布局不合理；
线边缓冲库存设置不合理
……
3销售物流环节主要解决的问题：CDC、RDC中物料分布不合理；
CDC、RDC库内资源规划不合理；
各仓库中物料库存不合理；
仓库选址不合理；
车辆配送路径不合理；
补货策略不合理
……
第二阶段：持续优化阶段这里的持续优化，是表示在对企业物流场景进行系统性分析后，从系统性的角度对物流体系进行规划或者优化。那么，我们在进行系统性分析前的物流状态也就是“当前状态（现状）”。
在第一阶段中我们提到了多个方面的“不合理”或者“可优化”，这也是一种相对性的比较，这种比较可以是与“标杆”的比较，另外也可以是与“理想状态”的比较。
首先来看与“标杆”进行比较。对于标杆的选择，在采购与生产物流中，我们通常可以采用精益物流体系进行对标，那么也不得不提到精益物流在汽车行业的应用。不少企业的中高层管理者都会提到相类似的问题：“汽车行业的物流做得好，它们是怎么做的？”。对于这个问题可以分两方面：
一是，汽车物流做得好，那么它是好在哪里？
二是，汽车物流的体系是否适用与您的企业？
如果单纯的将自己的企业去对标汽车的精益物流，对于绝大多数企业来说都是不适用的或者是不会成功的。其主要原因在于：
第一，行业环境不同，产业结构和竞争环境有区别；
第二，市场环境不同，客户订单模式有区别；
第三，运营环境不同，企业的战略方向和发展阶段有区别；
第四，产品属性不同，物料外形与组织方式有区别；
第五，供应链环境不同，供应商和生产商以及客户各角色有区别；
第六，组织结构不同，物流的从属环境以及项目管理能力有区别；
第七，物流资源环境不同，物流的人员、设备和场地投入有区别；
……
从这些要素来说，不同行业或企业的差异都非常大，所以，难以用汽车行业的物流体系进行对标。
但是这也并不是说就完全无法进行对标。汽车行业中的精益物流体系应该说是一种非常好的实例，我们将其体系提炼为一种方法论，或者是视其为一种统一的精益物流方法论体系的经典应用。那么就可以将其物流运作方式中的每个流程中都拆解出来，作为流程活动的最佳状态，而您的企业是否能达到这种状态则需要进行对比分析。不一定每个环节都要达到“最佳状态”，而只需要确保是在当前的环境和资源配置下的“相对最优”也是可以的。第三阶段：理想状态结合第二阶段所提出与“标杆”进行比较的持续优化方法，另外一种持续优化是通过对企业的物流场景进行模拟，推演出一种在全流程场景中“最优”的物流业务策略以及资源配置，并将其视为最优状态，然后根据当前的物流环境和未来的运营战略，制定物流业务的迭代策略，逐步接近这种理想状态。
在推演的过程中，一般采用如下的步骤：
第一，构建物流场景的目标，比如物流活动的总成本最小；
第二，建立物流服务履行的要求，比如交付时效要求；
第三，构建物流业务场景的约束条件，比如供应商的供应能力、生产能力、物流运作能力等；
第四，建立模型和算法，推演出最优的状态。如果是全流程的场景将可能会出现多模型的嵌套；
第五，确认模型、算法以及输出符合企业对于未来物流场景的愿景。
当构建完成以上两种持续优化方法或者是其中一种后，也就可以表达在当前状态中各个环节“不合理”和“可优化”问题的最佳状态。
理想状态是一个推演结果，而非实际存在的。同时，理想状态也是随环境的变化而变化的，而非不变的。如果要使得理想状态更加贴近现实，那么需要在模型的构建过程中尽量的细致，比如对物流单位流量的测算、物流成本参数获取的准确性、运输配载方式等。
理想状态建立的越准确，对于持续优化的方向性把控就会越准确。当然，理想状态并非一定需要精确刻画，也可以采用模糊处理的方式。比如我们可以简化模型，将一些可以直接判断的变量直接输入，而不用参与到推演中。像车辆配载的物流量我们可以作为一个输入参数，而不用每次都用模拟配载的方式去推演，避免出现较大的误差。
理想状态的主要作用是为当前状态提供一个参照，诊断出当前状态的中的“问题”，并提出对优化方向的决策点。在一定周期内，可以根据理想状态进行持续优化，但是当外部环境出现了变化，理想状态的模型需要进行调整。调整过后再继续对当前状态进行诊断分析，在这个时候企业物流的优化的方向和优化要点也将有或多或少的改变。
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