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         程晓华(John Cheng),全面库存管理(TIM)咨询独立顾问,《制造业库存控制技术与策略》课程创始人、讲师,1995年开始接触MRP,曾在大宇重工业、顿汉布什、IBM、伟创力(Flextronics)等企业担任生产计划员、物料计划主管、高级物料经理、供应链总监、全球物料总监等职务,个人专著:《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》等,邮件johnchengbj@126.com,TIM咨询公众号:ITOOTD

 

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[mo.嗯嗯]--likun0416
--likun0416
支持--ldt2008
确实,库存管理是制造企业的重中之重--yongyu888
我就是搞信息化项目的实施工程师,也就是所谓的搞IT的。我不是你文中所太述的这种人。--Jasmine3
1--hking1
程老师有趣,像是面对面交流--刚柔流
基础数据尚做不准.--喜鹊
hhhh--爬行的蜗牛
大兵的故事有趣。有的公司的仓库主动性强的, 也会知道。他们会不断追问计划人员或采购人员。--hbenzj
赞同。这些基本概念要清楚才能在管理上有的放矢,做精细化的提升。--hbenzj
325466--钱小敏
期待后续发文。--tulipbrave
怎么看--无双之城
都知道智能化很重要,但是很多机构都是空喊口号,具体又做了些什么呢?--szhanrui
理论化的东西是一套,实际做法又是一套,在牛毛多一样的小企业里,灵活管理,损失的是一部分效益,但按部就班的做事,可能会死掉,不要总拿外企的启蒙教育国内作坊企业,[呵呵]--FUJIKUO
作者写得真好,的确如此,我想很大的原因是任正非先生想体验一下排队打的的事情,然后大脑休息一下而已。实在没有必要大惊小怪。还有不在父母身边的游子们应该常常回家看看,珍惜父母在的时间,多行孝心,少关注一些不关痛痒的小事。--信息化的小螺钉
程老师的博文 观点让我耳目一新!媒体的炒作,让大家盲目的追求。却没有认真的思考本质!--longlong899
上国外大学的在线课程,报名怎么报?英文一般的人能对付吗?--ivanstang
不建议你们自己开发ERP。--程晓华(VIP)

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数学思维在供应链管理中的重要性

                                ——读程晓华老师《全面库存管理数学分析》有感

王焕东,歌尔股份

提到数学,无论是对于毕业多年的社会青年,还是许多依然在读的大学生,都会有一种感觉——“头疼”。更何况是对于我这种已毕业十几年(暴漏了年龄)的文科生,除了加减乘除工作中偶尔会用到,像切比雪夫不等式、马尔可夫不等式、贝叶斯估计、泊松分布等这些公式或模型,有种大眼瞪小眼的感觉。

但是,迫于自己对程老师的崇拜,并已阅读了程老师所有的著作、小说及十年博客文章,所以在得知程老师计划要出版《全面库存管理数学分析》时,自己还是非常期待的,并在第一时间在京东预定下单。等拿到书翻看目录时,除了第一章的平均值稍微有点自信外,其他六章说实话还是有点打怵的。当我把我的想法告诉程老师后,程老师鼓励我稍微用点心就可以理解里面的模型和原理,于是在程老师的反复鼓励下,我熬夜把这本内心感到害怕的书一口气读完了。尽管仍然有部分公式还是看不懂,但似乎未影响我对整本书的理解,关于书中提到的几个数学思维深有共鸣,分享如下:

数学思维一:化归思想

化归思想是数学中的一种常规思维方法,就是将看似复杂、毫无头绪的问题用我们已知的或常用的方法转化解决。书中讲到的一个典型案例就是将圆的面积转化为用多边形的面积来估算解决。通过化归思维使原问题归结为我们熟悉的、简单的、容易的问题,化归思维就是试图用一种联系、发展、变化的观点来重新认识问题。在我们日常工作中,当遇到一时难以解决或比较头疼的问题时,思考下是否可以进行化归,用每个人头脑中既有的思维和经验来转化解决,毕竟天下道理都是相通的。

数学思维二:模型只是工具

什么是模型?就是通过抓住事物的共同特征,并将其用简单和抽象的数学语言描述出来为我所用的东西。我们学习数学,并不是为了记住多少公式或模型,更重要的是会运用这些数学思维或模型,辅助我们开展日常的未知预测决策或假设验证。在供应链实践过程中,模型或公式只是我们的锄头和工具,并不能代表我们最终做决策,毕竟供应链管理还是非常复杂的,需要考虑的因素也很多,像数学模型、数学分析、ERP等还只是技术的范畴,但“心中无数”也难以做出比较合理的决策,供应链管理更多还得依靠流程、组织、绩效等这些管理措施,也正好验证了程老师那句“供应链管理一半是技术,一般是管理”的真理。

数学思维三:目标不同方案不同

做供应链管理的人几乎时刻都面临基于现有产能、物料、场地、人员等约束而制定目标做出决策。书中有个建模案例给我留下了很深的印象,当在约束条件一致,而只是因为我们要解决的目标不同,如分别是产量最大化、产值最大化、利润最大化时,最终导致决策变量也不同。我在做流程变革或优化项目时也是深有体会,对于一项客观事实或当前的问题,当业务部门提出不同方向的目标诉求时,就会得到完全不同的决策和解决方案。当然,过程中我们可以从系统中抽取分析数据辅助我们做判断和决策,形成一种人机互动的效应。

让我们再回到开头说的那个“头疼”的事情,说了这么多,我们感觉数学其实也并没有想象的那么深不可测,毕竟它们也是由前辈或精英们在大量实践中总结和抽象出来的公式或模型,为我们工作需要时提供了一种简洁的方法,关键在于运用数学思维辅助我们思考、验证和判断,而不是死记硬背那些公式,当需要借助公式或模型分析数据时,就当他们是拿来即用的“新华字典”即可。

发表于: 2022-01-18 15:17 阅读(30) 评论(0) 收藏 好文推荐

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