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[原创] 企业级流程和行为仿真的商业价值探讨

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发表于 2018-4-21 23:42:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
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,Anylogicsimulink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]
[size=13.3333px]
[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]
[size=13.3333px]
[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 agingInventory 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。
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。
其实已经有企业很久之前就着手做整个企业的决策模拟。如http://www.bizsim.com.cn/a/shop/chanpinjieshao/
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opexDAMIC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
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发表于 2018-4-22 16:21:48 | 显示全部楼层
按照我的仿真行业从业经验,目前直接销售产品或服务,都并不在客户所关心的价值点上。应用的基础和环境还很薄弱。。ERP这类应用软件都还是旧工业时代的产物,它更多侧重交易系统这样的本质,而不是分析系统。就是所谓的TRANSACTIONAL IT,而不是ANALYTICAL IT。。。我和其他从属这块的朋友都觉得目前更有意义的事情是针对客户已经有的软件平台,理顺一下他们的process,打造一些数据插件,把不同系统之间的数据孤岛打通,打通数据流后让他们自己可以把玩那些数据可视化的方法(包括仿真),获得比较直观的问题可视化。。。至于仿真要真正落地,还是下一步的工作了,切不可性急。。  :)
目前仿真实施还有1个障碍就是 其非运营化的本质,就是更多是前期设计时候做验证的工具,是用一次,就扔掉的。要想让仿真焕发生命力,必须往运营化的方向走(重复使用的规模性)。我们做的一个尝试是把计划调度的功能贯穿到企业运营系统中。您说的topic还太大太宽泛,可能需要相关从业人士做workshop讨论。

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