2020-04-11

数字本身就是个模型 -从驴、王八、苹果到虚幻

程晓华

2020-3-31

【文章摘要】现实是丰富多彩的,就像各种各样的驴一样

一提到模型(Model)或者建模(Modeling),尤其是数学建模,很多人就开始发懵,总以为这是些高大上的、一般人搞不懂的东西。

其实,你还没开始上学的时候,当奶奶开始教着你数脚丫子的时候,你就已经开始接触模型了。

奶奶掰着你的小脚丫说,一只小脚丫,两只小脚丫…… 宝宝一共有10只小脚丫!

1

, 2 ……10 ,这10个数字,每个都是模型。

只是,奶奶不懂,后来的的老师们,可能也不懂,也就没有告诉我们,这就是模型,这就是Model。

为什么这么说呢?

你有10个脚丫子,你还有10个指头,脚丫子跟手指头的模样通常是不一样的,但都是10个,这个10就是抽象。

同样,我们还有10头驴,10只王八,10只鸡,10个人,10个苹果等等,也都是10。

而且,同样都是驴,有老驴、嫩驴,有公驴、草驴,有大驴、小驴,还有胖驴、瘦驴及黑驴、青驴、杂毛驴,甚至是瘸腿驴等等,他们都是驴,而且是10只驴,你不能因为哪只是老驴或者是长得太小,就说那不算是一头驴。

这就是模型的意思– 抓住事物的共同特征,将其简化、抽象并描述出来,这个过程就是建模(Modeling)。

如此说来,驴,本身也是个模型,10头驴,则是个数学模型。

明白了这个道理,我们就很容易理解供应链管理、ERP逻辑里面的很多模型了,最典型的就是MTS(Make to Stock,面向库存生产)及MTO(Make to Order,面向订单生产)。

当很多人说,我们的业务模式是MTS或者MTO的时候,他其实就已经是错了,因为MTS/MTO在现实中是根本不存在的,或者严格一点来讲,实际的业务模式并没有纯粹的MTS或者MTO,因为MTS/MTO只是个抽象的、简化的模型而已。

这就是为什么SAP把MTS、MTO又分别定义成10/11/30/40/52/63及20/50/60等等不同的面向库存、面向订单生产的细分模式。

但即使这些细分的MTS 10/11等,也都是些模型,因为,现实是丰富多彩的,就像各种各样的驴一样。

除了MTS/MTO,我们知道,供应链管理还有很多各种各样的模型,如SCOR模型、PLC模型、RFM模型、预测及各种统计学模型等等。

那么,我们为什么需要模型呢?

所有的模型都是错误的,因为它是现实的抽象,而模型又是有些用处的,为什么呢?

还是因为,它是现实的抽象。

模型可以帮我们更好地推理(reason)、 解释(explain)、 设计(design)、 沟通(communicate)、 行动(act)、 预测(predict) 和 探索(explore)事物的真相,斯科特·佩奇将其总结为“REDCAPE”,这个缩略词的字面含义为“ 红色披风”, 提醒我们:模型思维可以赋予我们强大的力量(摘自《模型思维》)。

抽象意义上的10头驴 + 10只王八 或者10只苹果都是一样的,都等于 20 个东西,但从现实角度,驴+王八是没有什么意义的。


【作者按】从小学到中学,我的数学成绩一直是很一般,尽管大学本科读的是机械类的专业,但是微积分、概率与数理统计之类的也是没有学好,2004年开始自己讲课的时候,朦朦胧胧地感觉到,培训的内容里面应该加点高数之类的东西点缀一下,以示高深,并故弄玄虚,但终究是因为自己数学基础太差,没有加成;后来出了书,里面的公式全是些1+1=2之类的,顶多开个根号啥的,但还是有人跟我说看不懂那么多的 公式、表格,那个时候我才知道,大多数人的数学,其实都是白学的,如同英语一样,从幼儿园到本科,甚至是研究生毕业,天天学,但最终那英语还是喝粥的水平,张不开口,吃不上饭的。大概是从2013年开始,我大学毕业20年后,偶然的机会接触到日本几位数学大师写的微积分、统计学的简易读本,我就深切地认识到我大学的数学肯定是白学了;这些年又陆陆续续读了很多关于数学史、数学思想的方面的书,其中很多是欧美一些著名大学的数学教授、学者写的,我更认识到,过去学数学,那纯粹是为了考试,数学的精华与营养被教给我们的很少,我们自己学到的也就更加微乎其微了– 其实,普通人学习数学,不是为了洋洋洒洒地列出那些大式子,也不是为了练习那些所谓的解题技巧,我们更重要的是需要通过数学学习,来养成数学思维的严谨(Rigorous)、精确(Accurate)及客观(Objective)、公正(Fair),而这种思维习惯,恰好是咱们搞供应链管理(SCM)的人所必不可少的。

参考书:

《7天搞定微积分》,石山平,大上丈彦[日],翻译 李巧丽

《极简统计学》,永野裕之[日],翻译 李俊

《数学好的人是如何思考的》,永野裕之[日]

《写给全人类的数学魔法书  》,永野裕之[日]

《魔鬼数学:大数据时代,数学思维的力量》,Jordan Ellenberg

《模型思维》,斯科特·佩奇.

《统计学的世界》(第8版),戴维·穆尔; 威廉·诺茨

《数学建模的思想和方法》,张世斌

《数据、模型与决策:基于Excel的建模和商务应用》,蒋绍忠.

《成为数据分析师》,托马斯·达文波特; 金镇浩

《什么是数学:对思想和方法的基本研究(中文版第四版)》,R·柯朗; H·罗宾

《古今数学思想》,莫里斯·克莱因

《这才是好读的数学史》,比尔·伯林霍夫; 费尔南多·辜维亚

《牛津通识读本:数学(中文版)》蒂莫西·高尔斯

《数学文化》,罗长青

作者程晓华(John Cheng),全面库存管理咨询(TIM)独立顾问,《制造业库存控制技术与策略》课程创始人、讲师,​《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》著作者,邮箱:[email protected]  TIM订阅号:itootd

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