从数学最优到业务最优，从科学决策到管理决策

什么是科学决策---在预设策略变量和约束变量下的寻优

科学决策在理念上而言不是个新名词，但是有多少企业能够在实践中真正落地这个词就很难说。在这个数字化成为新标签的时代，大家又创造出了数字决策这个新词。但无论发明多少新名词，决策的本质没有变，不管是科学决策还是数字决策，都是在预先设定的策略变量以及各种约束变量中，以一个或者多个指标作为优化目标，去寻求数学上的最优解的过程。那么什么都可以通过数学解决吗？经过抽象后，几乎所有的决策问题，都能转变为数学问题。

某风电企业，每年要在全世界范围内实施数百个风电项目，每个项目中要用到各种不同类型的大部件，后端负责这些大部件生产的工厂多达数十家，而决策时需要考虑的约束不仅仅是产能，不同项目与不同工厂间有路径限制、运输成本、生产成本等，更加复杂的是还要考虑各大部件下一层的关键零部件的产能约束以及供应商指定等因素，同时还要考虑项目各大部件的齐套性，在这么多约束限制下，如何以总成本（生产和运输成本）最低以及齐套数最大来匹配需求和供应并求得最优解呢？这就是一个数学问题，也就是所谓的科学决策。

再比如某氨基酸生产企业，不仅如上述公司要考虑生产和物流约束，还要考虑发货的集中性、考虑不同产品的生产工艺影响、考虑不同客户对不同工厂的生产资质，甚至环保要求等，看似复杂，其实也是一个科学决策问题，都可以通过数学建模的方式来实现。挑战则在于为了这个数学模型的输出结果能够落地执行，更加贴合现实应用场景，你需要考虑目前所有业务场景，以及其下的所有细节约束。那是否约束考虑得越全，结果就是最优呢？从业务模拟的视角的确如此，但是从业务优化的视角而言，约束越多，数学优化效果越差。所以，当模型运行一段时间后，你需要反省这些约束存在的合理性。如果某些约束不是必须存在的，就需要将绑上去的约束再一个一个拿掉，这个过程就不是一个数据求解过程，而是更深层次的业务优化过程，也就是所谓的改变策略变量或者约束变量本身。

什么是管理决策---改变策略变量和约束变量本身

这个将业务变量进行调整或者解除的过程将触及企业深层次的变革。什么是策略变量？策略变量就是各部门的业务行为，比如销售希望到达95%的交付率，希望将3/4的产品新鲜度留给客户，希望能给客户更加快的响应速度，比如2天内交付。研发部门则希望提供更多的产品，更多个性化的定制服务。而生产、物流和采购部门则希望有更加经济的生产、采购和运输批量以及更加平稳的出货节奏。计划部门希望控制库存和报废。这些行为需要在模型中进行量化体现，有些作为自变量，有些作为因变量去求解。如果你想改变这些策略变量，也就是意味着你要改变各部门的诉求或者行为，包括销售部门和产品部门这样强势部门的行为。那么你凭什么要求这些部门改变出货节奏，延长交付时间，甚至降低交付率呢？你又凭什么要求生产增加产线，物流增加运力？你要凭科学决策，你要能够模拟不同策略变量下的业务结果，你才有可能说服这些部门去改变。如果你还追求更优的业务结果，你还要改变能力约束变量，你要能够借助数学模型模拟各种生产能力约束，关键原料约束，物流能力约束调整后的业务结果，甚至财务结果，你才能说服这些部门去增加产能，增加运力等等。

上述改变策略变量和约束变量的过程我们称为管理决策。它不是寻优过程，它是借助寻优的模型去试图改变业务行为或能力约束的过程，但这些改变与通过数学建模来寻优的科学决策过程正好相反，前者需要真实还原所有内外环境变量和约束，后者则要改变内外环境变量以及调整，甚至解除约束。这个逆向的过程我们称之为业务变革，它不仅会改变部门诉求，行为，绩效，甚至有可能改变了决策模式，它不能由科学家主导，而需要管理层推动。

管理决策需要建立在科学决策之上

在今天这个多变的时代，变革是必须的，变革就是企业的新陈代谢，但是变革也具有极大的破坏力，突破固有思维认知框架，打破原有的权力，利益格局，通常会遭到强烈阻挠。为了减少变革带来的风险，你必须尽可能让大家看到变革给公司带来的好处，你不能仅仅动之以情，更要晓之以理，在全局利益面前，绝大多数人都不在明知会损害全局利益的前提下去坚持部门和个人利益。所以，业务最优解必须构建在数学最优解的基础上，通过数学模型的模拟来揭示各种业务变量对结果的影响，不仅支持管理者做出正确决策，也可以通过各种场景模拟结果的比对，来支持管理者改变变量和约束本身，从而得到更高层次的业务最优解。

【 科学决策是一层一层叠加约束，管理决策则是一层一层调整或解除约束，前者取决于你的建模能力，后者则考验你的管理智慧。从数学最优解到业务最优解是企业决策优化的必经之路，是科学和管理融合的必经之路。】