先從業(yè)務(wù)到數(shù)字，再從數(shù)字到業(yè)務(wù)

前10年，對于制造業(yè)而言，信息化是時(shí)代的主旋律，各種ERP系統(tǒng)、財(cái)務(wù)系統(tǒng)快速普及，將業(yè)務(wù)變成數(shù)字，記錄下你做了什么，并且實(shí)現(xiàn)執(zhí)行類業(yè)務(wù)過程的可視化，以及業(yè)務(wù)與財(cái)務(wù)的集成，滿足了企業(yè)日常運(yùn)營數(shù)據(jù)的格式化存儲、電子化傳輸、報(bào)表化顯示等功能，極大的提高了企業(yè)運(yùn)營的規(guī)范性、可視化與管理效率，SAP正是其中的典型代表。但在最近的10年，企業(yè)已經(jīng)不滿足于可視化和執(zhí)行效率的提升，而是開始追求決策質(zhì)量的提升，希望利用數(shù)字去指導(dǎo)業(yè)務(wù)決策，從執(zhí)行的可視化到?jīng)Q策的可優(yōu)化，是從數(shù)字到業(yè)務(wù)的過程。我們認(rèn)為這個(gè)逆向過程才是數(shù)字化的本質(zhì)，從記錄下你做了什么，到告訴你要如何做，從輔助你的手和眼，到輔助你的大腦。這個(gè)過程不是簡單的報(bào)表輸出，而是要借助算法引擎直接輸出決策建議，是真正的數(shù)智化。

數(shù)字化時(shí)代的到來催生了對供應(yīng)鏈決策優(yōu)化的訴求，也出現(xiàn)了一批供應(yīng)鏈計(jì)劃管理系統(tǒng)供應(yīng)商。SAP也順應(yīng)時(shí)代推出了新一代的供應(yīng)鏈計(jì)劃管理系統(tǒng)SAP IBP，但卻遲遲沒能出現(xiàn)像信息化時(shí)代中的那樣的經(jīng)典成功案例，難以復(fù)制前輩的輝煌。還有其他歷史更加悠久，功能更加強(qiáng)大的供應(yīng)鏈計(jì)劃系統(tǒng)也面臨同樣的挑戰(zhàn)，今天就來談?wù)劄楹螐臄?shù)字再到業(yè)務(wù)竟然如此艱難。

個(gè)性化和多變是計(jì)劃管理最大的特點(diǎn)

相對于計(jì)劃體系，我們的業(yè)務(wù)執(zhí)行體系，包括財(cái)務(wù)體系相對標(biāo)準(zhǔn)化。有著統(tǒng)一的規(guī)則，相似的業(yè)務(wù)流程，業(yè)務(wù)邏輯也相對簡單直接，更多尋求規(guī)范化，這正是系統(tǒng)化的優(yōu)勢所在。但供應(yīng)鏈計(jì)劃管理可以稱之為真正的八仙過海各顯神通了，并且根本不能去簡化，規(guī)范化，而是要優(yōu)化，精細(xì)化。我們可以通過一個(gè)簡單的排列組合試驗(yàn)，從交付端往后說起。先將企業(yè)不同環(huán)節(jié)的可能模式進(jìn)行粗略的分類。首先分為2B與2C，分別對應(yīng)兩種大的渠道類型。進(jìn)一步，可能是工廠直發(fā)、中央倉發(fā)貨、多級庫存發(fā)貨等三種類型，這樣就是2*3=6種組合。接下來，工廠可能是單一自有工廠、多自有工廠、外包工廠、供應(yīng)商直發(fā)等四種大類，這樣就是2*3*4=24種組合。再接下來，工廠的制造類型按最粗略的方式分類也可分為離散型制造、流程型制造，這樣就是2*3*4*2=48種。再往前，生產(chǎn)的驅(qū)動方式，可分為ATO、MTF、MTO、MTS，甚至還有項(xiàng)目型等多種類型，這樣就成了2*3*4*2*4=192種。還要考慮各種能力約束，工藝約束，策略要求以及不同的優(yōu)化目標(biāo)訴求。大家可以發(fā)現(xiàn)，隨著環(huán)節(jié)的逐漸變多，組合數(shù)量將膨脹為一個(gè)極大的數(shù)字，這還是我們進(jìn)行了極大的簡化后的分類結(jié)果，而實(shí)際企業(yè)中各個(gè)環(huán)節(jié)還存在復(fù)合型，例如2B和2C同時(shí)存在等，進(jìn)一步加大了差異性。并且這還只是橫向列舉，假如再加入縱向時(shí)間維度，組合數(shù)量只會更多。所以，計(jì)劃這類決策型業(yè)務(wù)，其場景是極其復(fù)雜，并且個(gè)性化的。

復(fù)雜而多變的業(yè)務(wù)場景

同時(shí)還不能忽略計(jì)劃的多變性，所謂的不確定性首先是計(jì)劃體系承接，由于后端執(zhí)行的剛性，執(zhí)行不能立即改變，但是計(jì)劃必須去勇敢面對每次變化的挑戰(zhàn)，并做出合理的決策。對于一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的系統(tǒng)而言，這種多變性是很難應(yīng)對的，因?yàn)樽兊牟粌H僅是一個(gè)數(shù)值，而是業(yè)務(wù)場景的變化。比如突然后端關(guān)鍵原料有限制，需要增減原料約束。環(huán)保有新要求，需要增加廢水排放限制。增加了新工廠，需要重新規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)關(guān)系等，這種變化需要改變相關(guān)的業(yè)務(wù)邏輯配置。企業(yè)都希望要擁抱變化，但是首先要具備擁抱變化的能力。供應(yīng)鏈計(jì)劃這類決策型業(yè)務(wù)的個(gè)性化以及多變性與倡導(dǎo)標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)范化的系統(tǒng)化訴求是完全沖突的，而定制化開放式建模，在應(yīng)對個(gè)性化和變化方面則有著無與倫比的優(yōu)越性。

同時(shí)，定制化開放建模不僅支持個(gè)性化業(yè)務(wù)，并且能滿足管理層既要又要還要的不合理管理訴求，基于多目標(biāo)的尋優(yōu)是運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)最大的優(yōu)勢之一，不僅支持實(shí)現(xiàn)供需的數(shù)量平衡，同時(shí)支持基于多KPI驅(qū)動的財(cái)務(wù)目標(biāo)和戰(zhàn)略目標(biāo)的尋優(yōu)，為公司多目標(biāo)的達(dá)成提供科學(xué)的可落地的技術(shù)保障。

多約束下的多目標(biāo)優(yōu)化訴求

商業(yè)供應(yīng)鏈計(jì)劃系統(tǒng)—以最大集去解決個(gè)性化問題

大家應(yīng)該已經(jīng)能夠感受到這種排列組合的可怕之處了，環(huán)節(jié)越多，排列組合的數(shù)量就越大，即便是在同一個(gè)行業(yè)中的兩家體量相近的公司，其計(jì)劃邏輯也可以是相去甚遠(yuǎn)。供應(yīng)鏈計(jì)劃管理可以說是一個(gè)個(gè)性化極強(qiáng)的領(lǐng)域，基本無法找到兩家計(jì)劃管理邏輯一模一樣的企業(yè)，因?yàn)榧词箻I(yè)務(wù)一樣，業(yè)務(wù)策略，決策邏輯和優(yōu)化訴求也是不一樣，這就對計(jì)劃管理系統(tǒng)的開發(fā)廠商提出了極大的挑戰(zhàn)，因?yàn)閭€(gè)性化就是商業(yè)系統(tǒng)開發(fā)最大的敵人，系統(tǒng)化的前提就是要有統(tǒng)一的最佳實(shí)踐。

假設(shè)有一家公司希望開發(fā)一個(gè)能夠覆蓋大多數(shù)行業(yè)與企業(yè)的計(jì)劃管理系統(tǒng)，那么它就需要將絕大多數(shù)行業(yè)與企業(yè)的個(gè)性化特點(diǎn)都放進(jìn)系統(tǒng)里，首先全面的收集此類信息就已經(jīng)是一個(gè)基本無法完成的事情了，就算真的收集到了，后續(xù)面對的也是天文數(shù)字一般的開發(fā)量。商業(yè)化系統(tǒng)供應(yīng)商為了盡可能的提高自己的行業(yè)覆蓋率，內(nèi)置了大量可以應(yīng)對不同行業(yè)邏輯的框架與模板，并且定制化成本更高。制造企業(yè)即使能夠支付昂貴的個(gè)性化開發(fā)費(fèi)用也難以達(dá)到自己的要求，就像裝修房子一樣，軟裝風(fēng)格我們可以隨意修改，硬裝的話也可以通過砸墻、隔斷等方式調(diào)整房間布局，但整個(gè)房子的架構(gòu)以及關(guān)鍵的承重墻是無法變化的。所以即便是可以進(jìn)行個(gè)性化開發(fā)，受限于系統(tǒng)本身的架構(gòu)與底層邏輯，開發(fā)的空間往往也十分有限，并且成本極高。這也是為什么市面上的計(jì)劃管理系統(tǒng)價(jià)格都如此昂貴，但實(shí)施成功率又很低的原因所在。

定制化開放建模VS.封閉式商業(yè)系統(tǒng)

定制化開放式建模—基于企業(yè)個(gè)性化業(yè)務(wù)量身定制

定制化開放建模并不是要直接開發(fā)一個(gè)系統(tǒng)，而是一種利用靈活的數(shù)據(jù)編輯工具再搭配開源算法引擎，基于企業(yè)的個(gè)性化業(yè)務(wù)訴求搭建決策優(yōu)化模型的方法論，是一種低代碼、甚至可以說是零代碼的建模方式。其實(shí)現(xiàn)方式相比于系統(tǒng)實(shí)施，更像是管理咨詢。其過程主要分為六個(gè)階段：

1. 業(yè)務(wù)調(diào)研：對企業(yè)當(dāng)前的業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行詳細(xì)調(diào)研，了解企業(yè)當(dāng)前業(yè)務(wù)的主要運(yùn)營特點(diǎn)，關(guān)鍵痛點(diǎn)，核心業(yè)務(wù)訴求等，形成本次建模優(yōu)化的主要需求方案。

2. 場景確認(rèn)：明確本次建模的具體優(yōu)化場景，以及相關(guān)個(gè)性化訴求，確定優(yōu)化方向，以及需要考慮的各關(guān)鍵決策點(diǎn)，并梳理相關(guān)決策邏輯。

3. 模型設(shè)計(jì)：將場景轉(zhuǎn)變?yōu)槟Ｐ徒Y(jié)構(gòu)，根據(jù)場景邏輯以及關(guān)鍵決策點(diǎn)的決策邏輯編制搭建相關(guān)模型邏輯，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)場景的模型化，并利用零代碼建模工具，實(shí)現(xiàn)模型的搭建。

4. 數(shù)據(jù)收集：對于模型運(yùn)行決策所需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，并確定數(shù)據(jù)質(zhì)量與可用性，顆粒度與樣本量是否符合要求，對于暫時(shí)無法獲得或者質(zhì)量難以達(dá)標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬化處理或者調(diào)整模型結(jié)構(gòu)與計(jì)算邏輯。

5. 落地試運(yùn)行：將搭建完成后的模型融入企業(yè)的實(shí)際日常運(yùn)營中，與之前的手工編制方式同步運(yùn)行，兩者保持同樣的數(shù)據(jù)輸入，并要求進(jìn)行同樣的數(shù)據(jù)輸出。通過這樣的方式對模型進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化與調(diào)整，并驗(yàn)證是否達(dá)到了最初的設(shè)計(jì)目標(biāo)。

6. 人才培養(yǎng)：通過培訓(xùn)及深度參與建模過程，實(shí)現(xiàn)企業(yè)業(yè)務(wù)人員對建模技術(shù)的完全掌握和自我的迭代，讓企業(yè)真正擁有擁抱變化的能力，完成供應(yīng)鏈管理能力的數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

通過以上六個(gè)步驟，最終就能搭建一個(gè)符合企業(yè)個(gè)性化業(yè)務(wù)場景的決策優(yōu)化模型，再經(jīng)過2年以上的實(shí)際業(yè)務(wù)驗(yàn)證后，再由公司內(nèi)部的IT力量，或者尋找外部IT資源進(jìn)行合作開發(fā)，將部分業(yè)務(wù)進(jìn)行代碼化封裝，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用效率和靈活性的最佳平衡。因?yàn)槭瞧髽I(yè)個(gè)性化定制模型，所以復(fù)雜度低而適配性極高，并且與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)一起搭建完成，真正實(shí)現(xiàn)知識的傳遞，完全支持企業(yè)自我迭代和優(yōu)化。

定制化建模的挑戰(zhàn)在于業(yè)務(wù)的抽象化和數(shù)學(xué)化表達(dá)

在這個(gè)過程中，大家最關(guān)心的兩點(diǎn)就是如何將業(yè)務(wù)場景轉(zhuǎn)換為模型邏輯，以及利用零代碼工具快速的搭建起一個(gè)可以運(yùn)行并落地檢驗(yàn)的模型。第一點(diǎn)需要依靠企業(yè)熟知業(yè)務(wù)邏輯，并具有較強(qiáng)數(shù)理邏輯的計(jì)劃骨干協(xié)助實(shí)現(xiàn)，快速將業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行抽象化提煉。

場景模型化的過程

第二點(diǎn)的需要更加熟悉EXCEL和算法邏輯的計(jì)劃人員協(xié)助參與，筆者目前參與并負(fù)責(zé)實(shí)施的定制化開放建模項(xiàng)目均采用的是excel + 運(yùn)籌學(xué)算法引擎（比如Matlab, CPLEX等）的實(shí)現(xiàn)方式。這些數(shù)學(xué)分析工具將作為優(yōu)化計(jì)算的算法核心，負(fù)責(zé)對模型的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算。而另一部分的建模工具為何會選擇excel，最主要的原因是因?yàn)樗鞘褂米顝V泛，上手最容易的模型搭建工具。由于定制化開放建模是一種以業(yè)務(wù)為主導(dǎo)的建模方式，所以我們也鼓勵甲方業(yè)務(wù)人員深入直接的參與到模型搭建過程中的每一個(gè)環(huán)節(jié)，這樣假如在未來需要對模型中的計(jì)算邏輯進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，業(yè)務(wù)人員也可以直接參與調(diào)整工作。而excel（不含VBA部分）就是一款業(yè)務(wù)人員也可以直接學(xué)習(xí)的零代碼模型搭建工具，在這其中，業(yè)務(wù)人員可以直觀的看到不同的業(yè)務(wù)邏輯在excel表格當(dāng)中是以怎樣的形式進(jìn)行數(shù)學(xué)表達(dá)的，并可以通過直接修改excel表格格式來對模型邏輯進(jìn)行編輯，從而深入的參與模型的搭建，為未來模型的優(yōu)化與維護(hù)打下基礎(chǔ)。也正是因?yàn)槠髽I(yè)業(yè)務(wù)人員深度參與到了模型的搭建過程中，并掌握了建模的方法，才能從容應(yīng)對業(yè)務(wù)變化而同時(shí)實(shí)現(xiàn)模型的自我升級，這也是企業(yè)擁抱變化的一種能力所在。

模型算法化的過程

基于數(shù)字化技術(shù)來反向推動組織和流程改善

組織的調(diào)整對于任何企業(yè)都是一次權(quán)力和利益的二次分配，在缺乏全局利益的共識下，組織的每次變革都充滿挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)。但正如馬克思所說的“生產(chǎn)力決定生產(chǎn)關(guān)系”，通過新的管理技術(shù)的應(yīng)用，也反向推動了組織和流程的優(yōu)化。我們可以通過企業(yè)的實(shí)踐來體驗(yàn)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用如何推動組織和流程的優(yōu)化。

在伊品生物科技的案例中，在項(xiàng)目實(shí)施之前，大家沒有主計(jì)劃的概念，也沒有相應(yīng)的組織支撐，但是通過算法模型建立了數(shù)字化主計(jì)劃決策體系后，反向推動了公司建立該職能，同時(shí)借助新技術(shù)的應(yīng)用，還極大地縮短了公司月度S&OP流程的時(shí)間，增加了公司在應(yīng)對各種突發(fā)情況時(shí)的反應(yīng)速度與靈活性，并降低決策成本，提升決策效率。

在金風(fēng)科技的案例中，過去由于配送網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜、風(fēng)機(jī)部件多的原因，供需匹配計(jì)劃存在極大的工作量與復(fù)雜度，金風(fēng)科技在發(fā)動“人海戰(zhàn)術(shù)”解決匹配的同時(shí)，也將計(jì)劃分為了“S&OP交付計(jì)劃”“MPS主計(jì)劃”“大部件生產(chǎn)計(jì)劃”“采購&備貨計(jì)劃”多個(gè)層級來減少每一層的業(yè)務(wù)復(fù)雜度。但再采用了算法模型之后，算法將大量約束進(jìn)行統(tǒng)籌考慮，將過去需要做幾層的計(jì)劃整合到了一起，在改善計(jì)劃本身的同時(shí)，也反向推動了計(jì)劃流程和對應(yīng)職能體系的優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了計(jì)劃與流程，組織效率同步提升的效果。

技術(shù)推動組織的融合

在傳音控股的案例中，同樣為了減少業(yè)務(wù)復(fù)雜度，三個(gè)品牌擁有三個(gè)獨(dú)立的主計(jì)劃，但是由于后端資源是共享的，算法模型完全可以將三個(gè)品牌的需求與后端的共享資源進(jìn)行一次性匹配和優(yōu)化，也就是從技術(shù)層面將三個(gè)主計(jì)劃合三為一，實(shí)現(xiàn)真正的全局尋優(yōu)。這種新技術(shù)的應(yīng)用，反向挑戰(zhàn)了原有的組織架構(gòu)和管理流程。

同樣，在多個(gè)項(xiàng)目中企業(yè)方均不滿足于供需數(shù)量平衡的優(yōu)化目標(biāo)，而提出了基于財(cái)務(wù)目標(biāo)的優(yōu)化訴求，這樣就需要提供更加明細(xì)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，包括敏感的成本數(shù)據(jù)，價(jià)格數(shù)據(jù)甚至利潤數(shù)據(jù)。從算法而言，兩種訴求均可以滿足。但是對于企業(yè)而言，意味著業(yè)務(wù)與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)要實(shí)現(xiàn)充分的共享，這對于絕大多數(shù)企業(yè)而言是巨大的挑戰(zhàn)，業(yè)務(wù)之間的壁壘尚且難以破除，而業(yè)務(wù)與財(cái)務(wù)的壁壘更加堅(jiān)實(shí)。但是在算法面前，在企業(yè)的整體利益面前，這層壁壘的破除勢在必行，這就是數(shù)字化技術(shù)在組織和流程上的穿透力，是企業(yè)變革和轉(zhuǎn)型的重要抓手。

定制化建模是個(gè)性業(yè)務(wù)與算法的完美融合

眾多標(biāo)桿企業(yè)的成功實(shí)踐已經(jīng)證明了定制化開放建模是制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的捷徑，越是復(fù)雜并且變化越快的企業(yè)其優(yōu)勢越是明顯。大量的個(gè)性化管理訴求，只有通過這種從零搭建起的優(yōu)化模型才能得到更加充分的表達(dá)與實(shí)現(xiàn)，并且支持快速實(shí)施和企業(yè)自我迭代。為何大家一邊高喊數(shù)字化，一邊又以不確定性和模糊性懷疑復(fù)雜業(yè)務(wù)的算法優(yōu)化可能性呢？筆者想起一位專家的生動比喻，做技術(shù)的人員與做業(yè)務(wù)的人員，他們當(dāng)中有條河。兩邊岸上的人看對面都有一種幻想，觀望，猜測，甚至因?yàn)椴涣私舛|(zhì)疑。但是很少有人主動從河的一頭游到另一頭。但是如果從技術(shù)角度走進(jìn)業(yè)務(wù)，主動游到對岸，并且開始理解業(yè)務(wù)的時(shí)候，會擦出很多火花。同樣業(yè)務(wù)的人員如果主動游到對岸，同樣會產(chǎn)生很多新的創(chuàng)意，看到不確定表象下的確定邏輯關(guān)系，看到模糊中不變的底層邏輯。當(dāng)業(yè)務(wù)和技術(shù)深度碰撞時(shí)就會出現(xiàn)新的思路和方法論，這種方法論就是技術(shù)思維，數(shù)據(jù)思維和業(yè)務(wù)思維融合的成果。但我們很少有人真正游到對岸，業(yè)務(wù)人員抱著流程不放，技術(shù)人員堅(jiān)持算法至上。在這個(gè)時(shí)代，我們更需要在業(yè)務(wù)和技術(shù)之間反復(fù)橫跳的人，充分發(fā)揮業(yè)務(wù)和技術(shù)各自的優(yōu)勢，并將它們完美融合。基于運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)驅(qū)動的定制化建模方法論就是這樣的一個(gè)新生事物。但是這個(gè)新生事物不是一種遠(yuǎn)景，已經(jīng)是一種成功實(shí)踐，有些企業(yè)已經(jīng)成為了成功的先行者。