原创 函数贯穿供应链 - 从驴、王八、苹果到虚幻(5)

2020-4-7 09:03 971 0 分类: 供应链管理 文集: 全面库存管理

函数贯穿供应链 - 从驴、王八、苹果到虚幻(5

程晓华

2020-4-7

我们从初中的时候就学过函数(function),百度,它的定义为:AB两个都不为空集的集合之间的一种对应关系,假设AB各自对应的元素为xy,对x施加法则f得到y,则定义 y = f (x),其中x 为自变量,y 为因变量。

最简单的函数应该就是一元一次方程所描述的:

y = ax + b, 其中ab为常数,

b = 0,

y = ax

这让我们想到了MRP运算逻辑。

这个逻辑有两个关键输入(input),一个是MPS(主生产计划),它定义产成品在不同时期的需求数量 x ,代表独立需求(independent demand),另外一个输入就是BOM(物料清单),它定义了函数的法则f ,规定了不同元器件的单台用量a1, a2, a3 ……an

运算MRP得到的结果就是输出(output)因变量 y,也就是相关需求(dependent demand - 不同元器件在不同时期的需求量:

y1 = a1x

y2 = a2x

y3 = a3x

……

yn = anx

供应链及ERP的逻辑是这样,有输入,有输出,输入自变量,产生因变量,一环套一环,环环相扣,供应链管理的流程也是这样,譬如说订单评审流程,这个流程的输入 x 是客户的采购订单(Customer Purchase Order, C.PO),输出 y 则是销售订单(Sales Order, SO),而yx之间的法则 f 就是ATPAvailable to Promise,可得的承诺),所以,订单评审流程可以用函数表示为:

y = ATP( x )  SO = ATP(C.PO)

C.PO是无约束的、天马行空的独立需求,因为客户想什么时候要(timing)、想要多少(quantity)是完全取决于客户自己的决定的,我们管不着的,但SO则是一个被法则ATP所约束的需求 -  我们只承诺可得的,你有权利要,我有权利承诺,这就是规则、规矩。

而供应链管理是最讲规矩的。

在供应链管理过程中,我们经常要做呆死库存分析,而为了推卸责任,很多人总会想方设法地编出一些理由来证明,他和他的团队在这个事情上没有做错什么。

譬如说你的手下告诉你说,老板,我们有100万人民币的在手呆死库存(Obsolete On-hand, OOH),你肯定首先想知道的就是,这都是些什么(what)物料啊?

OK,报告说有三个物料号,分别为P1, P2, P3

分别有多少(how much)啊?

报告说,每个物料号分别有10万,20万,70万金额的在手库存,它们全部属于呆死库存。

那为什么(why)呀?

你手下人说,老板,这都是由于你的决策失误导致的,这是他们的论点,我们定义其为 y,类似因变量。

为了证明这个事情,你的手下人罗列了3条理由(论据),分别为 x1, x2, x3,大概就是自变量的意思。

 接下来,如果你的手下能清楚地证明 x1, x2, x3 y 之间存在着严格的逻辑关系,即 y = f(x1, x2, x3)成立,  那么,这就说明这个呆死库存的分析是成功的,论证过程让你挑不出毛病来,你就得承认,你当老板的错了,这就是规矩。

所以,我们不难看出,函数其实是贯穿我们供应链管理的全过程的 从逻辑(logics)到流程(process),组织(people),一直到最终的绩效(performance)分析。

 

【作者按】从小学到中学,我的数学成绩一直是很一般,尽管大学本科读的是机械类的专业,但是微积分、概率与数理统计之类的也是没有学好,2004年开始自己讲课的时候,朦朦胧胧地感觉到,培训的内容里面应该加点高数之类的东西点缀一下,以示高深,并故弄玄虚,但终究是因为自己数学基础太差,没有加成;后来出了书,里面的公式全是些1+1=2之类的,顶多开个根号啥的,但还是有人跟我说看不懂那么多的 公式、表格,那个时候我才知道,大多数人的数学,其实都是白学的,如同英语一样,从幼儿园到本科,甚至是研究生毕业,天天学,但最终那英语还是喝粥的水平,张不开口,吃不上饭的。大概是从2013年开始,我大学毕业20年后,偶然的机会接触到日本几位数学大师写的微积分、统计学的简易读本,我就深切地认识到我大学的数学肯定是白学了;这些年又陆陆续续读了很多关于数学史、数学思想的方面的书,其中很多是欧美一些著名大学的数学教授、学者写的,我更认识到,过去学数学,那纯粹是为了考试,数学的精华与营养被教给我们的很少,我们自己学到的也就更加微乎其微了 – 其实,普通人学习数学,不是为了洋洋洒洒地列出那些大式子,也不是为了练习那些所谓的解题技巧,我们更重要的是需要通过数学学习,来养成数学思维的严谨(Rigorous)、精确(Accurate)及客观(Objective)、公正(Fair),而这种思维习惯,恰好是咱们搞供应链管理(SCM)的人所必不可少的。

参考书:

7天搞定微积分》,石山平,大上丈彦[],翻译 李巧丽

《极简统计学》,永野裕之[],翻译 李俊

《数学好的人是如何思考的》,永野裕之[]

《写给全人类的数学魔法书  》,永野裕之[]

《魔鬼数学:大数据时代,数学思维的力量》,Jordan Ellenberg

《模型思维》,斯科特·佩奇.

《统计学的世界》(第8版),戴维·穆尔; 威廉·诺茨

《数学建模的思想和方法》,张世斌

《数据、模型与决策:基于Excel的建模和商务应用》,蒋绍忠.

《成为数据分析师》,托马斯·达文波特; 金镇浩

《什么是数学:对思想和方法的基本研究(中文版第四版)》,R·柯朗; H·罗宾

《古今数学思想》,莫里斯·克莱因

《这才是好读的数学史》,比尔·伯林霍夫; 费尔南多·辜维亚

《牛津通识读本:数学(中文版)》蒂莫西·高尔斯

《数学文化》,罗长青

《高数笔谈》,谢绪恺

作者程晓华(John Cheng),全面库存管理咨询(TIM)独立顾问,《制造业库存控制技术与策略》课程创始人、讲师,《制造业库存控制技巧》、《首席物料官》、《决战库存》、《制造业全面库存管理》著作者,邮箱:johnchengbj@126.com   TIM订阅号:itootd

作者: 程晓华1, 来源:面包板社区

链接: https://mbb.eet-china.com/blog/uid-me-3852637.html

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