本帖最后由 fengyulu 于 2018-4-21 23:48 编辑
各位抱歉，图片上传遇到问题，全文请参考附件
首先给予各位仿真专家敬意。
为了避免歧义先澄清一些概念。本文提到的仿真并非 CAD/CAE，而专指离散型流程仿真。
笔者了解到的仿真软件如Simio,Witness,Anylogic，simulink在物流规划，排产等领域的场推广已较成熟，其应用特点是变量明确（如物流节点数，送货频次，负载量等），变量由用户直接定义，仿真输出结果主要依赖于计算，穷举，和数据建模能力。文本不讨论此类场景的应用。
本文的主要观点是企业级流程是可建模并集成的，企业级宏观仿真可以用于流程诊断与改进，相比于传统咨询服务，其优点是量化，客观，落地。 （但商业价值并不局限与直接出售该服务，我会在第三部分描述商业价值推广与盈利模式） 所谓的“企业级流程仿真”，是指将蕴含在某些IT产品（最典型的为ERP中的MRP）中，或某些前沿的（供应链金融）理念抽象化，再将其核心在仿真中具象化地呈现出来。
先举一个例子说明。该例子模拟推动式备库策略转移至推拉结合式备库后，即减少了缺货率又增加了周转率。该例子基于Promodel实现。 设想某公司原先采用推动式备库，也就是设置目标库存（最大补货值）和安全库存（最小库存），当当前库存+在途库存小于安全库存触发补货，并补至最大值。 预设location/entity/initial logic（变量初始值）/process-routing的过程略过。 file:///D:/sgmuserprofile/s2xnpt/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image017.jpg [size=13.3333px]上图表示每日的出单逻辑。 [size=13.3333px]
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[size=13.3333px]展示结果如上。 [size=13.3333px]
[size=13.3333px]快照记录值（上图篮筐内）：每个仓库当前库存；每个仓库在途库存；客户累计订购量。 [size=13.3333px]数组历史记录（右边框内）：每个仓库每日下单量。 [size=13.3333px]观测值：（下图为模型运行完的统计报告）1.缺货率 [size=13.3333px]删除 [size=13.3333px]2.基于月平均库存计算的周转率 [size=13.3333px]
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[size=13.3333px]由于推动式备库完全是被动式的，现考虑优化，即同时增加满足率和周转率。 [size=13.3333px]现在开启what-if分析，这个优化不考虑改动“直观变量”如leadtime”，订货频次，而是，提前引入客户的下单量，使得下单与发货之间存在一定的时间差。（当然了这个时间差非常有限，不可能大于leadtime，不然就可以做纯拉动式备库了） [size=13.3333px]
[size=13.3333px]模型修改：新增数组代表预计按天的预计收获量。在供应商发货路由时自增。在daily job增加循环计算第x天的的预计库存。在原始出单逻辑基础上，增加预先出单。若“第二天预计库存降低于安全库存”则提前出单。 [size=13.3333px]
[size=13.3333px]在路由规则中记录未来每日预计收货量： [size=13.3333px] [size=13.3333px]每天定时任务中增加“根据预计收货量计算未来每日结束后的预计库存” [size=13.3333px] [size=13.3333px]若次日的预计库存下降至指定库存位以下，则在原来的出单规则基础上，额外出单。额外的出单数量用新数组PO_quantityB表示。 [size=13.3333px]
[size=13.3333px]观测过程， [size=13.3333px]
[size=13.3333px]发现原始出单数组减少，基本被新数组替代。观测结果：同样的初始值，没有发生缺货，平均库存水平降低且趋于均衡。 [size=13.3333px]
以上模拟的业务含义是，即便客户只提前一天下单，利用这一天带来的供应链成本减少和客户满意度提升也是巨大的。 进步一地，如果再增加数组，“第三天预计库存降低于安全库存”则提前出单。在不缺货的基础上，最大库存量可以进一步下降。 该模型总结：首先，建模的一般好处是，避免几层用户对于“给定KPI”的情况下，遗漏重要变量的，究其原因，无非是基层有限的视野，如感觉变量与目标过于间接；感觉处在项目范围或本部分控制范围外。
针对此模型，特别的，扩展了“变量”的概念。我们研究了某种“理论“应用与否””（没有拓展变量的概念，我认为这就是精益6sigma/opex在本土企业停留在理论化而不能落地的重要原因）
另外也可以看到，复杂性的流程是不能通过假象和经验给出结论的，现实中经常出现为了证明自己的观点而举出极端反例的情况。仿真可以避免这一点。 大家还有兴趣的话我后续再补充一个供应链金融的例子，即大企业将银行信用给予小供应商使用（应收账款质押融资），保证整个供应链资金流和物流的持续性。
这样的高阶仿真可以推广到企业所有“待决策”流程中，如。 S&OP (需要资深资源） 预测-生产（MTO or MTS） 安全库存定义市场（pricing vs 销售额） 接收订单 （ATP CTP） 粗排产与MRP客户与供应链账期（付款方式）衍生：供应链金融 自产or外采 比较地区税收对内部交易模式影响（调拨or内部销售） 至于观测对象，除了本例提到的周转率和满足率，更贴实际的是财务视角，这些都是可以通过编程展现的： 过程变量：主要营收/成本科目 实时快照：资产负债，现金流量表 AR aging、Inventory aging
综上，如果对应到ERP的模块的话，可以发现整个经营活动都已包含，并且组成一个闭环了。（联想到了大富翁游戏了嘛？）
为什么中国企业需要理念抽象化-模型具象化的过程？ 我的观点是因为中国制造业没有完整地经历过工业2.0 （电气自动化）到工业3.0(电子信息化）的过程，改革开放后更多地是依赖对产品/技术包括管理模式（通过合资，直接实施SAP）的“拿来主义”，实现了经济发展。这个过程中，造成了国人对“产品”的极大痴迷。类似于支付宝，滴滴等互联网产品的成功，更大坚定了众多企业对“垄断性技术或产品”的追求。而导致了对管理流程类理论的边缘化。 而ERP ，实际上是流程管理工具，却在市场上过分强调了其产品属性。
接下来说到商业价值。虽然上文表述的是如何使用仿真工具仿真高阶业务流程，考虑到咨询行业的成熟性，笔者认为现阶段直接出售该服务较困难。短期内想发展的是以下领域： 1） ERP沙盘/企业培训/管理实训课程 应该承认这个存在了几十年的实践工具虽然简陋，衡量指标有限，但确实是个非常好的理解（企业运作的工具），其中涵盖了某些典型的决策影响KPI的场景，如 l 广告与市场占有率研发投资（产品开发周期）与市场需求 l 有型资产（厂房，产线）与无型资产（ISO认证） l 折现。融资（银行借款） 但其局限性也非常明显，一是过程没有数字化，二是模拟行为中会计部分（资金流）占得篇幅比例过大。 以上提到的企业级流程高阶串联可以看做是传统的ERP沙盘的电子化和扩展，过程状态可视化。针对不同的行业（机械，化工，时装零售，整车），参与实体和KPI，分工有所不同。流程建模可以作为行业标杆。 用户体验已经有了很大的提升，但其局限仍在内容上。很容易发现其推广范围基本在xx高等院校企业竞争模拟大赛。其模拟行为仍是及其基本的，关于制造，仓储等流程涉及的参数过少，这于设计人员的企业经验有很大的关系。 Again，我的观点是技术实现（何种语言架构，开发or配置）并不是重点也不可能成为技术壁垒。我们模拟重点是从管理软件或管理人的经验中抽象化“流程管理”，并且在仿真过程中具象化。
2） 也可以自开发配置类企业模拟仿真工具，目的么，就是享受高新科技创业的各种政策优惠。
3）以专项资金名义协助中小企业申报及选型。 当前在百度输入任何长/珠三角二三线地级市+信息化专项资金都能搜到一堆政策。实际上目前市场上存在一系列专项代理公司，一般是搜寻新政策寻找符合资质的中小公司，代理做文书工作，领域基本以专利为主。整个申报行业还是带有灰色色彩的。 根据一些项目申报书来看，更多是强调技术产品本身的先进性，较少量化本企业应用后的改进指标。也就是看起来像技术趋众性的，较少真正考虑定制化。 换个角度说，如果地方政府需要项目申报书的严谨性，由仿真过程出具的报告（包括仿真软件应用本身）还是会更有说服力。嗯…这个方向具体需要专业人士给予普及与指导。 P.s. 特别地，针对工业4.0相关产品的本质性影响，可以借仿真可以起到IT规划的作用。拿物联网来说，在制造领域（不谈智能家居领域，那是物联网本身作为“产品”就该应用的），单单在车间安装传感器实时监控状态，距离智能制造还有非常遥远的举例。物联网的实施目前更像是一个基建。
4）承上，在确定某个技术本质影响的情况下，可以给企业做经济效益的POC论证
5）真正的一条龙信息化咨询服务，从AS-IS建模-诊断瓶颈-What If 改善模拟-（若瓶颈技术需要通过信息化解决解决，则）-匹配并推荐业内产品-方案专家评审（多行业各背景外方人员评判方案）-项目实施（可以考虑接受监理，这样对于甲方IT能力不强的客户可以有第三方验收）。 这会是企业寻求“问题”和“解决方案”的平台(直接提供解决方案的平台已经很常见，从米鼠网到猪八戒都可以算，他们先天的假设条件是，用户知道自己需要什么）。而我设想的平台的假设是，用户只能提供客观现在，最多提示痛点，用户不负责诊断瓶颈。这跟opex的DAMIC方法论是吻合的。
为何把咨询与方案分离如此重要？ 我想借这个平台做到咨询的“去主观性”。不否认即便在IT行业也有很多业务理解能力强的大拿，但是以软件或者服务提供商的角度提供的咨询服务，无法避免顾问主观意向和此家公司提供的产品导向。即便是数据导向，数据筛选权仍在用户手中。
商业点在于。在得出具体技术需求后再衔接最终的软件商，最精确地衔接了甲方与（最擅长此领域的）服务商。大大减少了服务商的salesforce和广告投入，减少了甲方的选型，甚至项目监理工作。 我甚至认为，这个服务流在国家层面对整个制造业的信息化是有促进作用的。即根据瓶颈找到技术需求再去引入技术本身，而不是仅仅因为潮流趋势就先使用。
这个商业模式目前仍在假象阶段，我自己也在实践多做一些模型，很希望很认识到对此领域感兴趣的同道人。 下面是几类特别想接触的伙伴 真的需要创业话，核心竞争力将不是仿真应用编程等，会是“企业管理知识”抽象化能力。比较现实的来源是erp自身顾问，或者跨职能经验丰富的高管。 另有仿真大师/企业培训师/信息化申报相关政府/供应链咨询公司/6sigma黑带/架构师/哦当然还有投资人
最后，关于我自己，担任过ERP供应链顾问负责财务外所有制造业供应链模块（乙方&甲方），实施过亚太多个制造业项目，另参与过优衣库全球供应链管理项目（客户化开发），现在国内某整车厂IT部门服务于售后供应链领域。目前在读Mcgill与浙大联办的全球制造与供应链管理MBA。 wechat ：benjianimo_ciao 欢迎交流
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发表于 2018-4-21 23:42:02
发表于 2018-4-22 16:21:48
