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供应链上游段VMI&TPL模式研究pdf/doc/txt格式电子书下载

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书名:供应链上游段VMI&TPL模式研究pdf/doc/txt格式电子书下载

推荐语:

作者:李雷,杨怀珍

出版社:电子工业出版社

出版时间:2018-04-01

书籍编号:30451687

ISBN:9787121339288

正文语种:中文

字数:173856

版次:1

所属分类:互联网+-大数据

全书内容:

第十一章 大数据时代决策智慧


决策理论经过数千年发展,不仅成为管理学科,更凝练为艺术。


我们相比古人,掌握先进的技术,拥有更多的信息。有些组织(美国苹果公司、微软公司,中国华为公司、阿里巴巴公司),以其睿智的洞察力和创新活力,关键时候能够做出优秀决策,抓住发展机会,合理管控风险,前途一片光明。更多组织的决策水平似乎没有提高多少。有些组织(美国柯达公司、芬兰诺基亚公司),安于现状,不思进取,墨守成规,反应迟钝;有些组织(如美国摩托罗拉、中国无锡尚德公司),罔顾现实,过于激进,面临风险,举措失当。这些组织,因为其糟糕的决策,要么失去发展机遇,要么惨遭时代淘汰。正如《三国演义》开篇所言:“滚滚长江东逝水,浪花淘尽英雄,是非成败转头空,青山依旧在,几度夕阳红。”


先进技术并没有帮助某些组织和个人提高决策智慧。这真是一个耐人寻味、发人深思的现象。


本章着重探讨大数据时代如何借助先进技术并运用决策智慧提高决策质量。其包括以下内容:把握不确定性,合理控制风险;数据驱动决策,提高决策质量;运用决策智慧,助力事业成功。


把握不确定性,合理控制风险


近似正确胜于精确错误,风险来自于你不知道自己要做什么。


——美国理财大师沃伦·巴菲特


决策通常都带有一定不确定性。决策的时效性使得管理者不可能等掌握了所有需要的信息后再决策,决策时总是存在这样那样的不确定因素。


大数据时代为决策增添了新的不确定因素。


在不确定情况下做出决策,自古至今仍然是一个尚未完全解决的难题。不仅需要准确判断现状和问题,正确认知各种风险因素,周密谋划备选方案;而且需要预测各种可能后果,详细评估方案优劣,合理控制风险水平;更加需要果断做出决策选择,坚定实施决策方案,承担可能发生的风险后果。


不确定性及其影响


这个世界上没有什么事情是确定的,除了死亡和税收。


——美国政治家本杰明·富兰克林


世界纷繁多彩,事物错综复杂,世事变幻难测。这个世界上,唯一不变的法则就是变化。变化孕育不确定性,不确定性给决策带来风险。


不确定性的来源


所有科学都建立在近似之上,如果一个人告诉你,他精确地知道某事,那么可以肯定,你正在和一个不精确的人说话。


——英国哲学家伯特兰·罗素


不确定性通常是指,事先不能准确知道某个事件或某种决策的结果。只要事件或决策的可能结果不止一种,就会产生不确定性。无论是客观物质世界还是人类社会活动,普遍存在不确定性。描述微观物质世界的量子力学中有所谓“测不准原理”,告诉我们微观物理量状态的不确定性。不确定性被广泛应用于管理学、经济学、金融学、心理学、社会学等领域。


管理学领域通常把不确定性归纳为三种类型:状态的不确定性,影响的不确定性,反应的不确定性。不确定性来源于客观世界和主观认知的诸多方面:客观变化不确定,主观认知不确定,衡量标准不确定,方法模型不确定,情景时间不确定。不确定性对目标的影响称为风险。


风险是否发生?发生在哪里?发生的时间?都具有不确定性。即便那些发生概率很大(几乎是必然要发生)的风险,何时发生也是不确定的。


《庄子》“胠箧”篇讲了一则“鲁酒薄而邯郸围”的故事,阐述的就是风险的不确定性:


昔楚宣王朝会诸侯,鲁恭公后至而酒薄。宣王怒,将辱之。恭公曰:“我周公之胤,行天子礼乐,勋在周室。今送酒已失礼,方责其薄,无乃太甚乎!”遂不辞而还。宣王怒,兴兵伐鲁。梁惠王恒欲伐赵,畏鲁救之,今楚鲁有事,梁遂伐赵而邯郸围。


楚宣王会见诸侯。鲁恭公晚到,并且作为礼品奉献的酒味道很淡薄。楚宣王为此感到恼怒,将要羞辱鲁恭公。以礼乐文明正统传承者自居的鲁恭公不甘受辱,不辞而归。楚宣王更加恼怒,就发兵攻打鲁国。梁惠王一直想攻打赵国,担心鲁国会召集其他诸侯国救援赵国,一直未敢轻举妄动。楚国发兵攻鲁,梁惠王就借此机会放心大胆地攻打赵国并包围了邯郸。


战国时期,诸侯国之间的攻伐没有什么“义”“礼”可言,每个国家都面临别国进攻的风险。但是,这种风险何时发生,因什么事发生,却具有高度的不确定性。故事中,“鲁酒薄”成了诱发邯郸被围的始发事件。


弄清楚不确定性来源,可以帮助我们量化相关事物,以便最大限度地减少不确定性。


不确定性与概率


人生中最重要的问题,在绝大多数情况下,真的就只是概率问题。


——法国数学家皮埃尔·拉普拉斯


自然界存在的现象,按照其发生的可能性通常分为两类:确定现象和随机现象。确定现象是指在一定条件下确定会发生的现象,例如在标准大气压下,纯水加热到100℃时必然会沸腾等。随机现象是指在一定的条件下可能发生也可能不发生的现象,如掷一硬币,正面可能出现也可能不出现。即使条件完全相同,某些随机现象发生的结果也不尽相同,存在“现象的随机性”,如变幻莫测的天气。人们大多习惯于确定现象,而对随机现象总是不太适应,因为随机现象总是带来不确定性。


随机现象并非完全“随机”,没有任何规律可循。大多数随机现象背后都受许多因素支配或制约,具有“统计规律性”。所谓统计规律性,是指大量重复试验中随机现象所呈现的固有规律。


为了研究随机现象具有的统计规律性,数学家们发明了“概率”。概率是对随机事件发生可能性的度量,通常用介于0到1之间的数值表示。较为一致的看法是,概率早在17世纪中叶被法国数学家帕斯卡和费马用于讨论怎样合理分配赌注问题,后来逐步发展为数学的一个分支“概率论”。概率论被广泛应用于社会问题和工程问题,诸如,人口统计、保险、天文观测、误差理论、产品检验和质量控制等。


自从数学家创造了“概率”,人们便喜欢上了这个概念,在报告或文章中尽可能使用这个概念,以彰显自己所从事工作的科学性、严谨性。现代医学的各种检测,没有100%的准确,往往用概率来表达准确程度。


在很多领域,人们还习惯于使用“范围”而非不切实际的精确值来表示不确定性及其概率。使用概率范围具有明显的优势,对不知道的事情不需要事先做任何没有依据的假设。例如:新项目投资,其成本和收益所具有的不确定性,就可以用风险和收益的概率范围来表达。


大数据通常用概率说话。我们不能确定最终结果时,只能使用概率。


数学家们开发了很多模型方法用于估算科学、工程和社会领域中的概率。在决策和风险管理领域,常用的数学模型方法包括贝叶斯统计、蒙特卡洛模拟、马尔科夫分析、概率矩阵等。


贝叶斯统计


当我们遇到新信息时,除了将其与已经知道的信息建立联系之外,我们别无选择。


——麻省理工学院教授克利福德·科诺尔德


贝叶斯统计学(Bayesian Statistics)是由英国数学家托马斯·贝叶斯爵士创立的理论。其前提是任何已知信息(先验)可以与随后的测量(后验)相结合以建立总概率。贝叶斯理论的通用表达式是:


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其中,事件A的概率表示为P(A);在事件A发生的情况下,事件B的概率表示为P(B/A);Ei代表第i个事项。


上述表达式的简化形式为:P(A/B)={P(A)P(B/A)}/P(B)


通常把与先验信息相关的统计称为“贝叶斯统计”。当人们用新信息更新先验信息时,其方式基本上是贝叶斯式。一旦把事先未考虑到的先验概率考虑进去,人们在进行新信息和旧信息的整合评估时,就会很有逻辑。


相对于古典概率,贝叶斯概率更易于理解。


由于贝叶斯方法是基于对概率的主观解释,它为决策思维和建立贝叶斯网络提供了基础。贝叶斯网络使用图形化模式表示一系列变量及其概率关系。网络由代表随机变量的节点以及将母节点与子节点相连的箭头构成。这里母节点是一个直接影响另一个节点(子节点)的变量,如图11.1所示。


贝叶斯网络已被应用于广大领域,包括:医学诊断、图像模拟、基因学、语音识别、经济学、空间探索,以及今天使用的强大的网络搜索引擎。美国学者Nate Silver将其成功用于预测美国大选[76]。贝叶斯网络可以用来学习因果关系,给出关于问题域的理解并预测干预措施的结果。


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图11.1 贝叶斯网络示意图


蒙特卡洛模拟


满意事物本身的精度,在只能近似的情况下,不去寻求更精确的值,这是一个受过教育人的标志。


——古希腊哲学家亚里士多德


很多系统过于复杂,无法使用解析方法对不确定性的影响进行评估。这种情况可以使用蒙特卡罗模拟(Monte Carlo Simulation)。这种方法最早用于赌博,并因摩纳哥著名赌场“蒙特卡罗”而得名。


如果我们遇到的问题是某种事件出现的概率,或者是某个随机变量的期望值时,可以通过某种“试验”的方法,得到这种事件出现的频率,或者这个随机变量的平均值。考虑输入随机变量,通过对输入采样运行N次模拟计算,获得想要结果的N个可能输出。人们使用蒙特卡洛模型让计算机产生大量基于概率的情景作为输入。对每个情景,它的每个未知量会随机产生一个特定值,然后将这些值用于一个公式中计算该情景的输出值。


蒙特卡罗模拟可以解决那些用解析方法很难理解和解决的复杂情况。蒙特卡罗模拟提供一种方法,评价各种情况下不确定性对系统的影响。这种方法通常用来评价可能结果的范围以及该范围内一个系统定量测量的相对频率值,诸如,成本、周期、吞吐量、需求及类似的度量。蒙特卡罗模拟可用于两种不同目的:一是传统解析模型的不确定性传播;二是解析方法不能解决问题时进行概率计算。蒙特卡罗模拟已经广泛应用于物理、化学、工程、经济学以及环境动力学中一些非常复杂的相互作用。


马尔科夫分析


马尔科夫分析(Markov Analysis)适用于“系统的未来状况仅取决于其现在状况”的情况,通常用于分析存在时序关系的各类状况的发生概率。


如果事物每次状态的转移只与紧邻的前一状态有关,而与过去状态无关(无后效性),这种状态转移过程就称为“马尔科夫过程”。具备这种时间离散、状态可数的无后效性随机过程称为“马尔科夫链”。


马尔科夫分析是一种定量方法,既可以是离散的(使用状态间变化概率),也可以是连续的(使用状态变化率),可用于生产现场危险状态、市场变化情况等短期预测。通过引入更高阶马尔科夫过程,该方法可以扩展到更复杂的系统,而只会受限于模型、数学计算和假设。


马尔科夫分析可以手工操作,但是该技术的本质使其更适合于软件市场已有的计算机程序。


马尔科夫分析技术以“状态”概念(如“可用”“故障”)为中心,考虑基于定常概率的状态间的转移。使用随机转移概率矩阵描述状态间的转移以便计算各种输出结果,如图11.2所示。


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图11.2 马尔科夫分析系统状态转移图示例


不确定性对决策的影响


使我们陷入麻烦的通常不是那些我们不知道的事情,而是那些我们知道的不确切的事情。


——美国作家阿地莫斯·沃德


在决策管理领域,不确定性是指信息缺乏的状态。这些信息事关对事件、其后果及可能性的理解。不确定性影响到个人或组织目标的实现,就成为风险。有些风险是可以预知的,只要做好相应准备,就可以防范或规避。还有一些风险,你根本不知道是什么、什么时候、在哪里发生。


管理者做决策时,面临着各种各样的不确定性。正如我国谚语所云“天有不测风云,人有旦夕祸福”。我们能够事先确定什么事情会在什么时间、什么地点发生吗?即便已经掌握信息技术,拥有了越来越大的“大数据”,但目前还不能准确预测较远的未来。很多事情仍然存在不确定性。


不确定性对决策的影响,取决于待决策问题所具有的不确定性的本质和程度,涉及相关备选方案信息的质量、数量和完整性。不确定性可能来源于糟糕的数据质量,或者缺乏必要及可靠的数据。不确定性也可能是组织的外部和内部环境状况所固有的。


不确定性的影响有大有小,有正面也有负面,不能事先预测。正是由于其不可预测性,人们对不确定性普遍存在畏惧心态。美国理财大师索罗斯曾经说:“我什么都不怕,只怕不确定性。”然而,也正是这种不确定性,才使得我们生存的世界更加精彩!如果一切都是确定的,那世界也太沉闷、单调了,大多数人都能理财赢利了,索罗斯也就没有机会成为大师了。


如果决策者不能正确认知不确定性及其带来的风险,就可能给自己的身体健康、家庭财富及组织利益带来损失。


认知决策风险


由信息技术引领的变革浪潮,叠加不断加深的经济全球化进程,给个人生活和组织经营发展带来了日益复杂和不确定的外部环境,面临各种各样的风险。在这样的环境中保护个人财富和组织价值并谋求进一步发展,就像在波涛汹涌的大海中驾驶一艘小船,任何疏忽都可能导致倾覆。


生活中无数事实告诉我们,在充满不确定性的大数据时代,仅仅拥有知识是远远不够的,能够正确地认知风险并采取适当的应对措施,才是我们生存下来并谋求更好发

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