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数据、模型和决策课程回顾

数据、模型和决策课程回顾

作者: 施为维 | 来源:发表于2022-10-09 23:09 被阅读0次

    我知道这门课很重要。不然,学校不会安排在十一国庆黄金周在上海校区上课。

    我知道这门课很难。买到书的那一刻,看到大几百页,确实心里发怵。

    我不知道该怎么学这本书,起码,在我开始翻看时。

    于是,我犯了一个学前错误,就是少了充分的预习。

    因此,在这四天的数模课程里,前两天的内容我很快适应(因为有预习),后两天就很吃力。 这是我学完这门课之后最深刻的反思。 

    反思之二,学这门课之后,我究竟应该学到什么? 

    陈教授说:

    级别1:大概知道这门课讲什么。

    级别2:会用模型的模板自己建模型。

    级别3:能学以致用到工作中去。

    我想,我应该是才1.5级吧!

    那么,再来梳理一下学了什么,就显得很重要,起码能给我将来努力的方向。 

    第一、我们学了什么是管理科学。

    1.关键词:定量分析,应用科学的方法,辅助管理决策,学科。 辅助管理决策是整门课的核心思想。

    2.这本书提供了很多模型,为的是教我们在遇到这类问题时,可以用对应的模型来做模拟分析,得出最优解,从而帮助我们做出决策。但是,决策最终由人来做,商业社会还有许多其他主客观因素会影响我们的决策。 这门课只是教我们方法之一。

    第二、我们见到了各类商业案例以及对应的建模思路,这包括:LP(Linear programming), IP(Integer programming), NLP(non-linear programming), 网络优化,决策分析,预测,仿真,概率,抽样分布,区间估计。

    这里面的内容很多。我甚至都记不起来哪些模型是哪一类的。老师布置了很多作业,帮助我们消化这些知识。

    第三,我将如何运用这些所学的知识到我实际的工作中来呢? 

    1.是否可以建模思维来回答以下两个问题:

    What categroies could we make for our existing customers that we do not make now; 我们可以为现有客户做什么新的类目产品?

    What other categories could we leverage with our existing manufacturing technology. 我们有什么现有生产制造技术可以运用到其他品类中去?

    根据数模思维,我们要明确需要做什么决策。以上问题都是开放性的brainstorming问题。那么我应该要细化到具体的options. 才能够到达终极问题,即决策什么。

    因此,我们可以照这个思路发展下去。 比如:

    (1)现有客户有哪些新类目卖的好?

    (2)我们做这些新类目有什么资源和约束?

    (3)如果我们做这样的产品,每台有多少利润?需要投资多少成本?卖多少台才能有毛利润?

    (4)我们有哪些先进或者独特的生产技术?适用于哪些行业?

    (5)市场潜力多大?有哪些目标客户?

    (6)竞争对手是否强大?我们如何才能竞争的过他们?

    (7)利用这些先进或者独特的生产计划研发新产品,需要前期投资多少开发费和时间


    以上,我忽然豁然开朗。明天可以好好整理这些思路,给管理层提出这些方向性的思考和建议。

    我下一步还要去尝试看看我们的其他部门比如生产,PMC计划部门,HR人事部门等,他们有没有遇到过如何提升效率的问题,或者如何减低成本的两难抉择问题。我希望能用自己所学,来帮助解决公司的实际问题。我希望得到公司领导和同事的支持,希望安泰同学支持我实现我这些工作上的目标。 

    拭目以待。

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