供应链管理必须追求简单朴素的解决方案

供应链管理必须追求简单朴素的解决方案

程晓华

2021-2-7

近期在看一本使用R语言做统计预测方面的书，公平地讲，此书写得还不错，尤其是对一些统计预测方面的知识点的解释，作者写得还是比较通俗易懂的，他也是企图在用自己的语言解释那些深奥的数学概念和原理，在这点上，我非常认同作者，这也是我在我的书《全面库存管理数学分析》里面企图要达到的目的。

但是，美中不足的是，除了一些明显的写作或编辑、排版错误，我个人认为，这本书最大的问题是，作者在写R代码方面一直在给我一种印象，那就是把简单的问题复杂化 - 这也可能是这些R语言高手、程序大师们的一种爱好或者叫通病？故意地把代码写得让我们这些菜鸟、普通老百姓看不懂？

我对书中如下所示的一段代码印象尤其深刻，所以有感而发：

#重构数据

ap_matrix<-t(mapply(function(i){ap[(12*(i-1)+1):(i*12)]},1:12))

这段代码用到的函数，如t( )、mapply( )、function()，单个理解都很简单，但是组合起来理解则是有点困难了，尤其是跟{ }里面的那些加减乘等运算结合在一起，我就直接搞不懂是怎么回事了！

我承认我在R语言方面的水平还是很菜鸟的，但是，遇到这种我读不懂代码的情况，则是极少见的。

于是，我老老实实地把大师（本书作者）的代码敲到R里面去，一运行，结果差点把我气个半死！

原来这段代码的目的就是把一个时间序列型（Time Series, ts）的数据（ap，原书稿是AirPassengers，我做了个简单的替换，否则看起来更难懂）转换成一个矩阵型（Matrix）的数据！大师竟然还堂而皇之地命名这段代码为“重构数据”！

好大的题目！

如果你把“重构数据”写成是“时间序列型数据转为矩阵型数据”，这样我不就明白你的意思了吗？

我还以为是多大的事儿呢！

不就是个数据转型吗？！这有什么难的？！

我用两行代码、两个标准函数操作，直接就完完整整地实现了这个目的，过程如下图中间的代码所示（上面的代码是大师写的那个）：

我在想，我的这点R水平肯定跟这位大师没法比，因为从作者的背景和书的内容可以看出，此人在R语言及数据分析等方面应该是有着极深的修养和丰富的实战经验的，称其为大师、专家应该也不过分。也许正因为如此，他写的东西就顾不上考虑我们这些菜鸟的理解能力了吧？

我认为，大师的那段代码就是让很多人照着抄，大多数人都不一定能一遍就抄得对。

而我写的这两行代码呢？

apm<-as.matrix(ap)

ap_matrix<-matrix(apm,ncol=12, byrow=T)

ap_matrix

简单的不能再简单了！

稍微有点R常识的人都能看得懂，也非常容易“照抄照搬”，但看起来却是不够专业，至少是不够华丽– 大师一步搞定的事情，我分成了简单的两小步，似乎也并无不妥。

所以，在供应链管理的实践中，我认为，绝大多数的流程、事情本来都是很简单的，因为“任何事情都有其固有的简单性（Inherent Simplicity, 高德拉特博士语）”，但我们之所以把简单的事情搞复杂了，要么是因为真的不懂，要么就是“为了炫耀锄头而忘了种地（任正非先生的话）”- 这里面，做锄头的，卖锄头的，买锄头的，用锄头的，可能都有问题。

作者程晓华（JohnCheng），全面库存管理（TIM）咨询独立顾问，《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（网络）》、《决战库存》、《制造业全面库存管理》、《全面库存管理数学分析》著作者，邮箱：johnchengbj@126.com   TIM订阅号：ITOOTD