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我们发现广大的企业不仅搞不定不确定的需求,同样也搞不定确定的供应,他们往往把问题都推给预测,假设所有后端的问题都是前端预测不准造成的,只要预测准确,后端就不会有问题。而预测永远不可能完全准确,所以永远要先解决预测的问题。现实并不是这样的,一个一个项目都证明,除开预测不准,我们的供应端自身的问题也非常多。这些问题虽然复杂,却有更加确定的解决路径和方法论。
今天我们就要和大家分享一些我们实践过程中获得的启发,这些想法也源自最近看到的一篇文章《灵隐寺成立佛教数字赋能中心》。灵隐寺这个佛家胜地也发起了数字化转型运动,大家深感讶异,数字化难道真是上天入地,全宇宙无死角?数学和神学或者哲学有关联吗?数学,哲学,神学完全是同源的。很多大哲学家同时又是数学家,“万物皆数,数学统治了宇宙,数学是现实的核心。” 就是出自两个大哲学家毕达哥拉斯和柏拉图。
柏拉图认为“纯粹思想的最高境界是数学。” 柏拉图的学生亚里斯多德更是发明了几何学和逻辑学,而逻辑学是哲学的一个分支学科。笛卡尔作为近代最伟大的哲学家也发明了解析几何,他的爱心函数的故事广为流传。德国的大哲学家康德也非常推崇数学思维,他认为“数学科学呈现出一个最辉煌的例子,表明不用借助实验,纯粹的推理能成功地扩大人们的认识领域。”黑格尔是唯心主义创始人,他认为“数学是上帝描述自然的符号。”而大数学家狄拉克干脆直接认为“上帝是最高等级的数学家,他构建宇宙时使用了十分高级的数学。”
数学是抽象的,无限的,神的世界也是抽象的,无限的。数学之所以比其他科学受到尊重,还有一个理由是因为“他的命题是绝对可靠与无可争辩的,而其他学科经常处于被新发现的事实推翻的危险(爱因斯坦)”。两千年的勾股定律现在依然有效,而即使伟大如牛顿定理现在也被证明仅仅适用于低速世界。数学命题与哲学命题和上帝存在一样是无法被证伪的,所以数学与哲学和神学是完全相通的。
不知道这样的逻辑链是否足够证明所提出的论点。如果上述论证成立,那神所管辖的庙宇佛堂则拥有数字化发展的最高优先级。再回到中国,其实我们中国人是缺乏对数字的重视,或者说对数学的重视,世界上极少数学命题是我们中国人提出的。今天我们突然前所未有的开始重视数字了,这是一个好事情,但是我们一定不能再次陷入形式主义的惯性中,我们要看到数字化的本质—数学思维。
一堆的数据,无论是多大的体量,其本身是没有意义的,真正的价值在于找到数据之间的关系,并形成逻辑模型,不仅验证已经存在的真实世界,更要能预判未来世界的变化,所以数字化的本质应该是数字的应用。概率论用于赌博,矩阵被用于量子力学,二战的弹痕案例中军方和数学家的观点是完全相反的,最终采纳了数学教的观点而挽救了很多飞机。
本拉登也是科学家使用模型推测出来的,科学家认为他的行为与濒危动物差不多,便推测出两个地方,其中一个就是白沙瓦,本拉登被击毙的地方,而情报人员做到这一点要花费很大的力量。竟然抓人都可以数学建模,供应链管理对于数学建模而言就是小菜一碟。在数学的加持下,即使连基本的供应链管理体系还没有,也可能让你实现供应链管理的数字化转型,你信不信?“在自然界中,数学是不可思议的有效,已经达到不合理的程度。”(尤金,维格纳,诺贝尔物理奖获得者)。
虽然扯了有点远,但是还是要回到主题,数学与供应链管理的关系。首先我要再次强调,供应链与供应链管理是完全不同的概念:《什么是供应链?什么是供应链管理?》。采购,生产,制造,物流等职能是供应链的组成部分,但绝不是供应链管理,他们不仅不是供应链管理的支持者,还往往是供应链管理转型过程中的抵制者,因为供应链管理是要管理不仅限于供应链(生产,采购,物流),还包括销售,产品等要素之间的连接关系,不是管理要素本身,而是管理要素间的连接关系。所以供应链管理的行为会影响各要素和各要素部门的利益,分化他们的自主权,切走他们的奶酪。这就是全局利益与局部利益之间的博弈。
全局最优必然要牺牲掉部分局部利益,供应链与供应链管理的之间的关系就是局部与全局的关系,重要的事情要说N遍。大部分企业只有供应链,而没有供应链管理,因此他们的产销关系之一是产销服从,不计代价满足。另一种就是产销博弈,两败俱伤,还有一种叫产销交易,一家人变成两家人,当然还有实施阿米巴模式的,那就是产销混战,你死我活。所以,从供应链到供应链管理是一种变革式转型,因为和利益、权力有关。
从管理学的角度去解读的话,供应链管理可以描述为“供应链管理是以客户需求为导向,以提高质量和效率为目标,以整合资源为手段,实现产品设计、采购、生产、销售、服务等全过程高效协同的组织形态。”但是如果从数学的角度去解读的话,可以描述为“供应链管理是研究企业各职能要素,包括但不限于产品,销售,采购,生产,物流等实体之间的连接关系的一种思维活动,其目的是让这些本质相互关联,但诉求可能互相矛盾的要素基于所选择的目标形成合力,实现一种高效有序的联动模式”。而数字化供应链管理,就是要把这种复杂的连接关系通过数学公式进行表达。
比如某公司常年租赁固定的仓库,分布全国,仓储费用非常高,但他们发现旺季不够用,淡季却有闲置。因为淡旺季,产能约束,需求波动,出货节奏,甚至物流路径等都对仓库的利用率产生影响,那采用何种租赁模式更好呢?如果基于流量来租赁,那如何判断何时加仓,何时减仓呢?一旦操作不当,临时租赁的成本是非常高的,如果是冷链那就更不用说了,甚至租不到仓库。
从管理角度大家都容易理解哪些因素影响库容变化,但是如何将这些分散的因素关联起来,基于利益最大化目标,而不仅仅是仓储成本最小形成一个联动模型?这个复杂、动态的寻优模型如何搭建,这就是将各种连接关系用数学公式来表达的典型案例。这就是供应链管理的数字化,重要的是梳理场景中各要素之间的实际关联关系,它需要基于企业的实际业务进行构建,而不是求助于一个预置逻辑的通用化的系统,更不需要AI技术,需要的是最基本的运筹学算法,解决的是企业日常运营管理的核心诉求。
数字化已经是一个烂大街的话题了,谈得人非常多,但是发现都是谈理论,谈情怀,没有人谈数字化如何解决具体问题的,似乎数字化不屑于与企业具体的问题为伍,掉了数字化的身价。专家们说支撑数字化的技术必须是云计算,大数据,AI,物联网,有的还增加了区块链,5G,也就是说不掌握这些高大上的技术就无法实现数字化。云计算提供决策速度,大数据提供决策参考样本,5G,物联网提供决策信息快速收集以及决策结果快速下达的作用,AI是通过大数据寻找潜在的规律性。
这些高大上技术都不涉及最为核心的决策逻辑,而决策逻辑算法恰恰是制造业供应链管理的核心技术。我们一直认为,供应链管理数字化的核心是决策的智能化,而决策的核心就是基于信息反馈做出判断时所用的判断逻辑。那谁来提供这个逻辑支撑呢?是数学,第一性原理告诉我们数学是所有技术的底层逻辑。
供应链管理从技术层面而言也是一种抽象思维活动,而数学也恰恰是通过一种抽象形式来表达现实世界中各种事物或对象之间的关系,它的计算对象可以是动物,农产品,星球……,当然也包括我们要管理的各种经营活动。所以,供应链要分行业,而供应链管理是不分行业的,它借助抽象思维模式,揭示了事物的普遍特征而使其具有广泛的应用性。
华罗庚说过,宇宙之大,粒子之微,火箭之速,化工之巧,地球之变,生物之谜,日用之繁无处不用数学。今天我要再加一句,管理之乱更要用数学。在供应链管理领域我们不需要那些高科技,我们只需要一点抽象思维。抽象思维又是数学思维的底层逻辑,在日常生活中,有些高人即使从来没有做过这个事情,但是他很快能够掌握技巧和方法,所谓的触类旁通,举一反三,起决定作用的就是抽象思维。有一个现象叫“佛林效应(Flynn effect),认为过去的一百年,人的智力水平一直在提高,换算成标准智商,相当于每十年提高3分。
其中最明显的进步就是体现在抽象思维能力。一般人看东西是关注不同点,而高手则善于发现两个很不一样的事物之间的相同点,表现在应用领域就是某些人常常具有很强的跨学科能力,而正是这种交叉学科的研究为人类发展做出了巨大的贡献。很多公司面试过程中的归类测试题目,考的就是抽象思维能力。我们需要时刻提醒自己什么才是问题的本源,才不会被那些形式上正确,而实则空泛的言论所迷惑和误导。数学的抽象不是空洞,而来源于长期的实践总结,以世界客观规律为基础,而我们今天很多专家谈数字化的时候却没有体现科学精神,空泛而经不起挑战。
正当大家为供应链管理转型而发愁时,数字化理念横空出世,借力硬件技术的发展,普通计算机的算力得到了极大的提升,以往停留在大学讲堂的数学理论开始走入了企业实践,数学模型可以告诉你到底何为全局最优,而不是通过事半功倍的流程来反复博弈。在数学这一科学工具的支撑下供应链管理这种复杂管理模式的说服力和价值呈现将得到了指数级的提升,反过来又强有力地推动了供应链管理模式的转型。所以企业无论是否有供应链管理体系都可以利用这个机会实现供应链管理的跨越式发展,直接从没有供应链管理走到数字化供应链管理,这是技术进步带给我们的福利。
尽管今天我们要强调数学在供应链管理转型过程中的价值,它甚至可以突破文化,理念和行为的铜墙铁壁,但是有一个障碍数字化见了也要绕道,这就是比神还厉害的“人”。如果你完全沉浸于数字世界的全局寻优中,那你也很快会成为全公司的敌人。你真以为企业会欣然接受用更精准高效的数学方法论去管理业务吗?
理性角度当然是,但在大部分情况下这种转变将遭遇巨大的挑战,因为你动了别人的决策权,给大家带来了不安全感,数字化对于大部分还没有准备好的企业就好比叶公好龙。如何实现科学与人性的协同就是转型的第一大挑战。所以你不仅要有数学思维,你更要有管理智慧。你既要实现数学上的全局最优,更要兼顾管理中的权力平衡。
如果你读完此文,也感受到了数学,神学,哲学,心理学和供应链管理之间的关系,那恭喜你,你已经拥有了数学思维,一种最纯粹的智慧。
文章来源: 数字化供应链管理;作者:赵玲
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