在今天這個(gè)數(shù)字化時(shí)代，我們可以將過(guò)去積累的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整理放在云端，通過(guò)我們建立的算法仿真平臺(tái)隨時(shí)讀取調(diào)用，推演出我們所需要結(jié)果。這在過(guò)去是無(wú)法想象的！

舉個(gè)例子，我們過(guò)去搭建一個(gè)采購(gòu)物料成本模型，通常會(huì)將成本進(jìn)行拆解，分解為料、工、費(fèi)、GS&A、供應(yīng)商利潤(rùn)等。我們會(huì)在Excel中建立一個(gè)模板，根據(jù)我們的經(jīng)驗(yàn)將公式與這些數(shù)字聯(lián)系在一起。當(dāng)我們需要測(cè)算一個(gè)物料的采購(gòu)成本時(shí)，僅需要將用料、工時(shí)、費(fèi)用分?jǐn)偟葦?shù)據(jù)輸入到Excel表格中，就可以得出我們要模擬測(cè)算的成本。

的確，看似很簡(jiǎn)單，但是這里面隱含了幾個(gè)問(wèn)題：首先，這個(gè)憑借經(jīng)驗(yàn)得出來(lái)的計(jì)算公式/模型靠譜嗎，準(zhǔn)確嗎？其次，當(dāng)我們把采購(gòu)成本作為一個(gè)考量因素，結(jié)合上庫(kù)存周轉(zhuǎn)、訂貨周期、物流成本、履約時(shí)效等多重因素進(jìn)行復(fù)雜推演時(shí)，僅僅憑借Excel能搞定嗎？

暫且不考慮模型設(shè)計(jì)者的經(jīng)驗(yàn)?zāi)芰θ绾?。由于Excel功能有限，不具備自我學(xué)習(xí)能力，模型的設(shè)計(jì)者通常只能選擇一些相對(duì)簡(jiǎn)單的因子來(lái)建立模型，無(wú)法模擬較為復(fù)雜的外部環(huán)境。并且，為了適應(yīng)外部因素的快速變化，模型的設(shè)計(jì)者通常需要不時(shí)地對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整，從而保持其有效性和準(zhǔn)確性。假如設(shè)計(jì)者未能及時(shí)更新模板，使用者很有可能推算出了一個(gè)錯(cuò)誤的結(jié)果。對(duì)使用者來(lái)說(shuō)，這必然存在著風(fēng)險(xiǎn)。在此基礎(chǔ)上，基于多重因素、多個(gè)事件的復(fù)雜推演場(chǎng)景，必然是傳統(tǒng)方式所無(wú)法解決的。

在數(shù)字化時(shí)代，我們可以通過(guò)算法和仿真產(chǎn)品輕易地解決這些問(wèn)題。

但這并不等于說(shuō)，算法仿真產(chǎn)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(jié)果的同時(shí)，我們也需要付出更多的努力！

我們常說(shuō)，一個(gè)好的產(chǎn)品，離不開(kāi)良好的設(shè)計(jì)和良好的運(yùn)營(yíng)。算法仿真產(chǎn)品同樣也不例外！

那么，什么是好的設(shè)計(jì)呢？

首先，我們需要盡可能通過(guò)產(chǎn)品將各種可以獲取并利用的數(shù)據(jù)抓取過(guò)來(lái)。

例如前述人工費(fèi)用，我們可以實(shí)時(shí)抓取當(dāng)?shù)貏趧?dòng)部門(mén)統(tǒng)計(jì)的該行業(yè)工人的基本工資水平，甚至可以抓取對(duì)標(biāo)工廠的勞動(dòng)力成本數(shù)據(jù)；對(duì)于原料費(fèi)用，我們可以抓取國(guó)際國(guó)內(nèi)大宗商品交易市場(chǎng)的行情價(jià)格來(lái)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，還可以抓取一些行業(yè)分析報(bào)告來(lái)判斷未來(lái)的價(jià)格走勢(shì)。諸如此類(lèi)方法，我們不得不感謝這個(gè)數(shù)字化時(shí)代，讓我們具備了千里眼和順風(fēng)耳！

其次，讓模型具備自我學(xué)習(xí)的能力，而不需要通過(guò)人肉進(jìn)行頻繁的調(diào)整。

尤其是那些具備多影響因子的測(cè)算模型，我們可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式建立算法模型，讓模型也能夠變得“與時(shí)俱進(jìn)”。當(dāng)然，并不是越復(fù)雜的算法就越準(zhǔn)。但是越準(zhǔn)的模型，一定是那些與實(shí)際情況越貼近的模型。

最后，好的設(shè)計(jì)，考慮了人的因素。

這個(gè)世界因?yàn)橛腥说拇嬖冢跃邆淞巳诵院退囆g(shù)性。算法仿真產(chǎn)品也需要考慮這個(gè)因素，而這恰恰就涉及到了產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)問(wèn)題！

那么，什么又是好的產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)呢？

第一、我們要學(xué)會(huì)接受不完美。

幾乎很少有產(chǎn)品一上線就能夠順風(fēng)順?biāo)昝罒o(wú)瑕！產(chǎn)品上線后，最容易被質(zhì)疑的就是不準(zhǔn)的問(wèn)題。為什么不準(zhǔn)？這里面有數(shù)據(jù)的問(wèn)題，有算法模型的問(wèn)題，有仿真器的問(wèn)題，有算力的問(wèn)題，還有產(chǎn)品本身的問(wèn)題。當(dāng)然，也有人的問(wèn)題。

好的運(yùn)營(yíng)人員，不會(huì)一味地挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)，而是會(huì)和產(chǎn)品經(jīng)理一起深入研究和探討其中的問(wèn)題。逐個(gè)解決，各個(gè)擊破，使其日臻完善！

第二、要有運(yùn)營(yíng)機(jī)制。

我們都知道，數(shù)據(jù)是一切的開(kāi)始，為了確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確，我們還需要建立一套相應(yīng)的運(yùn)營(yíng)機(jī)制。

以運(yùn)輸成本仿真為例，會(huì)涉及到司機(jī)、油費(fèi)、運(yùn)輸距離、裝卸費(fèi)、過(guò)路過(guò)橋費(fèi)等。如何保證這些數(shù)據(jù)都是準(zhǔn)確的？在數(shù)字化時(shí)代，我們有GPS定位，我們有行車(chē)記錄儀，但仍然并不能保證這些數(shù)據(jù)都是準(zhǔn)的。

例如，遇到堵車(chē)，司機(jī)繞路怎么辦？倉(cāng)庫(kù)吃拿卡要，索要高額裝卸費(fèi)怎么辦？輪胎壞了，導(dǎo)致司機(jī)誤了點(diǎn)怎么辦？司機(jī)順路捎帶了點(diǎn)私活怎么辦？

如果沒(méi)有深入了解并檢查這些實(shí)際場(chǎng)景中存在的問(wèn)題，算法仿真產(chǎn)品就會(huì)被一直質(zhì)疑不準(zhǔn)而有被棄之不用的風(fēng)險(xiǎn)。

從產(chǎn)品設(shè)計(jì)到產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)，一個(gè)好的數(shù)字供應(yīng)鏈產(chǎn)品同樣也遵循PDCA的原則：根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行設(shè)計(jì)（P），拿到實(shí)際場(chǎng)景中使用（D），通過(guò)運(yùn)營(yíng)機(jī)制進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗(yàn)（C），修正模型（A）。

數(shù)字化時(shí)代，讓我們通過(guò)算法仿真輔助決策，通過(guò)運(yùn)營(yíng)優(yōu)化算法仿真！