在今天這個數字化時代，我們可以將過去積累的大量數據進行清洗、整理放在云端，通過我們建立的算法仿真平臺隨時讀取調用，推演出我們所需要結果。這在過去是無法想象的！

舉個例子，我們過去搭建一個采購物料成本模型，通常會將成本進行拆解，分解為料、工、費、GS&A、供應商利潤等。我們會在Excel中建立一個模板，根據我們的經驗將公式與這些數字聯系在一起。當我們需要測算一個物料的采購成本時，僅需要將用料、工時、費用分攤等數據輸入到Excel表格中，就可以得出我們要模擬測算的成本。

的確，看似很簡單，但是這里面隱含了幾個問題：首先，這個憑借經驗得出來的計算公式/模型靠譜嗎，準確嗎？其次，當我們把采購成本作為一個考量因素，結合上庫存周轉、訂貨周期、物流成本、履約時效等多重因素進行復雜推演時，僅僅憑借Excel能搞定嗎？

暫且不考慮模型設計者的經驗能力如何。由于Excel功能有限，不具備自我學習能力，模型的設計者通常只能選擇一些相對簡單的因子來建立模型，無法模擬較為復雜的外部環境。并且，為了適應外部因素的快速變化，模型的設計者通常需要不時地對模型進行調整，從而保持其有效性和準確性。假如設計者未能及時更新模板，使用者很有可能推算出了一個錯誤的結果。對使用者來說，這必然存在著風險。在此基礎上，基于多重因素、多個事件的復雜推演場景，必然是傳統方式所無法解決的。

在數字化時代，我們可以通過算法和仿真產品輕易地解決這些問題。

但這并不等于說，算法仿真產品可以讓我們坐享其成，閉著眼睛干活。相反，在獲得更高精度的算法仿真結果的同時，我們也需要付出更多的努力！

我們常說，一個好的產品，離不開良好的設計和良好的運營。算法仿真產品同樣也不例外！

那么，什么是好的設計呢？

首先，我們需要盡可能通過產品將各種可以獲取并利用的數據抓取過來。

例如前述人工費用，我們可以實時抓取當地勞動部門統計的該行業工人的基本工資水平，甚至可以抓取對標工廠的勞動力成本數據；對于原料費用，我們可以抓取國際國內大宗商品交易市場的行情價格來進行轉換，還可以抓取一些行業分析報告來判斷未來的價格走勢。諸如此類方法，我們不得不感謝這個數字化時代，讓我們具備了千里眼和順風耳！

其次，讓模型具備自我學習的能力，而不需要通過人肉進行頻繁的調整。

尤其是那些具備多影響因子的測算模型，我們可以使用機器學習的方式建立算法模型，讓模型也能夠變得“與時俱進”。當然，并不是越復雜的算法就越準。但是越準的模型，一定是那些與實際情況越貼近的模型。

最后，好的設計，考慮了人的因素。

這個世界因為有人的存在，所以具備了人性和藝術性。算法仿真產品也需要考慮這個因素，而這恰恰就涉及到了產品的運營問題！

那么，什么又是好的產品運營呢？

第一、我們要學會接受不完美。

幾乎很少有產品一上線就能夠順風順水，完美無瑕！產品上線后，最容易被質疑的就是不準的問題。為什么不準？這里面有數據的問題，有算法模型的問題，有仿真器的問題，有算力的問題，還有產品本身的問題。當然，也有人的問題。

好的運營人員，不會一味地挑戰數據不準，而是會和產品經理一起深入研究和探討其中的問題。逐個解決，各個擊破，使其日臻完善！

第二、要有運營機制。

我們都知道，數據是一切的開始，為了確保數據的準確，我們還需要建立一套相應的運營機制。

以運輸成本仿真為例，會涉及到司機、油費、運輸距離、裝卸費、過路過橋費等。如何保證這些數據都是準確的？在數字化時代，我們有GPS定位，我們有行車記錄儀，但仍然并不能保證這些數據都是準的。

例如，遇到堵車，司機繞路怎么辦？倉庫吃拿卡要，索要高額裝卸費怎么辦？輪胎壞了，導致司機誤了點怎么辦？司機順路捎帶了點私活怎么辦？

如果沒有深入了解并檢查這些實際場景中存在的問題，算法仿真產品就會被一直質疑不準而有被棄之不用的風險。

從產品設計到產品運營，一個好的數字供應鏈產品同樣也遵循PDCA的原則：根據經驗進行設計（P），拿到實際場景中使用（D），通過運營機制進行數據校驗（C），修正模型（A）。

數字化時代，讓我們通過算法仿真輔助決策，通過運營優化算法仿真！