EXCEL or PYTHON?

    最近，我常被同行问起一个问题：“供应链人掌握Excel之后，下一步该学什么工具？”

    我的答案始终如一：Python。但这句话需要更完整的注解：

    “并非所有工作都要从Excel迁移到Python。Excel在灵活构建计算逻辑、处理确定性场景时依然无可替代。但当不确定性成为决策的核心挑战时，Python将为你打开一扇全新的大门。”

    本文将通过一个库存模拟案例，拆解这两类工具的差异化定位，并展示如何用Python构建面向不确定性的决策引擎。

一、工具选择的误区：Excel与Python不是替代关系

    1. Excel的杀手锏：确定性场景的“速写能力”

    看过去的数据：历史销量统计、固定交期的补货计划、确定BOM的物料需求展开...

    强项场景：规则清晰、输入输出明确、无需概率计算的线性问题

    典型应用：安全库存公式计算、经济订单批量（EOQ）、ABC分类报表

    这些场景的共性是**“已知的已知”**——变量间关系确定，最优解可通过公式直接求得。

2. Python的破局点：不确定性世界的“推演能力”

    问未来的问题：如果需求波动加剧20%会怎样？如果供应商交货延迟概率上升如何应对？

    核心价值：通过蒙特卡洛模拟生成数千种可能场景，量化风险与机会

    不可替代性：当问题涉及**“已知的未知”（概率分布已知）或“未知的未知”**（黑天鹅事件），Excel的计算效率与模型复杂度将遇到瓶颈

    常见的需要“推演能力”的供应链问题包括：生产排程优化、预测与分析，以及库存模拟。

    本文旨在探讨库存模拟的背景：其含义、适用场景以及从简单到复杂的实现层次。后续文章将讨论其他主题，如生产排程优化和预测。

    本文不提供下载链接、代码或具体实现细节。在构建模拟之前，明确目标至关重要。任何系统开发的成功关键，在于对功能与特性的清晰规划。模拟是对现实的抽象，无法涵盖所有细节。我将提出一些核心功能作为起点，并分享构建基础模拟的思路。

    我建议分阶段开发此类项目：从简单模型入手，逐步迭代。与其纠结于包含哪些功能，不如专注于简化初始版本。被排除的功能将成为后续改进的清单。以下将探讨不同层次的模拟设计，从Level 0（网络研讨会中的简单示例）到Level 1（基准模型），并展望Level 2的可能方向。

库存模拟是什么？为何需要它？

    库存模拟是一种通过建模库存系统来确定最佳补货策略的方法。此处的“系统”指一套流程，而非软件。库存包括为满足客户需求而持有的成品、半成品或采购件。

    传统库存规划是确定性的——使用固定需求值和交货周期。例如，某商品每周需求设为10件，交货周期固定为5天。然而现实并非如此。若需求与供应完全可预测，库存本可趋近于零，规划也不会如此复杂。但企业无法基于概率下订单（例如“50%可能需要某物”）。决策需确定性，但规划必须考虑不确定性。

    模拟的价值在于：通过运行数千种随机场景（而非单一假设），量化策略效果。例如，若某商品周需求均值为10，但实际可能为0、11或15，模拟可评估不同补货策略下的缺货概率与库存波动范围。

    通过这种方式，企业能以科学方法测试策略，而无需高深统计学知识。每次模拟的机制是确定性的，但输入是概率性的，输出则是统计结果。这相当于在数千次“平行运营”中验证策略，最终选择最优方案。

蒙特卡洛模拟

    蒙特卡洛方法通过随机采样分析不确定性。以轮盘赌为例：若赌局概率已知（如1/37中奖率），玩家可计算期望收益。但若轮盘被操纵，某些数字出现概率异常，玩家需通过观察历史数据（如1000次旋转结果）制定策略。

    库存规划类似赌局：企业将有限资金投入库存，期望快速周转获利。但库存滞销或报废将导致损失。模拟相当于免费运行数千次“轮盘旋转”，量化策略风险。

库存优化

    需澄清“库存优化”的定义。传统方法（如ABC-XYZ分析、安全库存公式）虽有一定作用，但存在缺陷：

1.     基于规则而非数学优化：策略通过经验或分段制定，缺乏全局视角。
2.     假设局限性：例如，安全库存公式假设需求服从正态分布，而实际需求常为偏态分布（如伽马分布）。

    科学意义上的优化指通过数学方法找到满足约束的最优解。例如：“在库存天数≤60、服务水平≥99%的条件下，寻找最优策略。” 若问题不可行，优化将指出最佳近似解。

    随机优化（Stochastic Optimization）需结合模拟处理不确定性。库存模拟可从小规模起步（如Level 0），逐步升级至前沿技术（如Level 8的随机优化）。

Excel中的库存模拟

    Excel可构建基础模型，例如：

• 单SKU、日需求服从正态分布（均值=10，标准差=5）
• 固定再订货点与订货量
• 交货周期服从伽马分布（均值=7，形状参数=2）
• 仅允许单笔在途订单（适用于短交货周期场景）

    但Excel的局限性明显：

• 大规模数据或多场景模拟时性能低下（如1000次年度模拟耗时过长）
• 难以实现复杂逻辑（如多级BOM关联需求）

Python中的库存模拟

    Python的优势包括：

1. 高效计算：千次模拟仅需数秒，支持多策略对比。
2. 灵活建模：可逐步扩展模型复杂度（如添加需求趋势、供应链中断等）。
3. 丰富生态：借助NumPy、Pandas等库处理统计与数据，scipy支持概率分布生成。

模拟的层次设计

Level 0（基础版）

• 单SKU：仅支持单个库存项
• 需求分布：正态分布（可能生成负值，需截断处理）
• 补货策略：固定再订货点与订货量
• 供应限制：仅允许单笔在途订单

Level 1（基准版）

改进方向：

1. 需求分布：改用伽马分布或对数正态分布（避免负值，更贴近实际）
2. 补货策略：支持Min-Max策略、周期盘点
3. 需求预测：引入移动平均等基准方法
4. 在途订单：允许多笔订单在途（适应长交货周期）

Level 2+（高阶扩展）

1. 多SKU与分类：按需求模式（如SBC方法：平稳型、间断型、波动型）分类模拟
2. 复杂需求分解：使用ETS（误差-趋势-季节性）或ARIMA模型捕捉趋势与季节性
3. BOM关联需求：考虑生产计划对组件需求的影响
4. 策略优化：网格搜索评估参数组合成本（如库存持有成本 vs 缺货成本）
5. 供应链风险：模拟供应中断、多源采购、紧急补货

总结

    库存模拟需循序渐进：从单物品确定性模型，逐步引入随机性、多策略优化和供应链复杂性。Python的高效与灵活性使其成为理想工具，而Excel适合快速验证思路。

    通过分阶段开发（如先实现Level 1基准模型），企业可逐步积累经验，再扩展至Level 2+的高阶功能。关键在于：

1. 清晰的需求定义：明确每个阶段的目标与取舍
2. 模块化设计：确保功能可扩展（如替换需求分布仅需修改少量代码）
3. 数据驱动验证：基于历史数据校准模型参数（如需求分布形状、交货周期变异）

让工具回归工具

    Excel与Python的本质差异不在技术，而在思维模式：

• Excel是确定性思维的结晶——通过公式链表达因果逻辑
• Python是概率思维的载体——通过模拟推演理解系统韧性

    供应链人真正的进阶，不在于掌握某个工具，而在于建立分层的决策框架：

• 用Excel处理“常规战争”
• 用Python谋划“诺曼底登陆”

    当你能清晰回答“这个问题的不确定性来自哪里？”，工具的选择将自然浮现。

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