作者
易拓必盛(E2biz)
来源
E2Biz服务笔记
编委
翔哥
编者按：
很多公司有了点钱，就热衷于上各种各样的“系统”。由于绝大多数供应链从业人员不是IT专业出身，因此普遍存在着对“系统”的“看不懂”、“学不透”、“用不熟”等现象。就像买回来一幅埃及壁画的复制品，你知道其中的玄机吗？
在此刊发一篇来自易拓必胜的文章，说说关于“系统”的一些事情。
以下为正文
*********************
“我们的系统还行吧，就是库存不太准。”“我们有些不再需要交货但一直没关闭的订单。”......这些话听起来熟悉吗？听到有人说这些话，你觉得问题严重吗？
一、就这样成为摆设
都知道“数据不准”会影响工作，但大多数人可能不会想到真正的后果会有多严重。
库存不准会怎么样？会让MRP跑出一堆垃圾计划来啊！那系统里的MRP模块还有什么用？不就变成一个摆设了吗？有人说，我可以手工调整一下啊。什么是手工调整？其实就是手工计算完之后，把计算结果想办法塞到系统里。你都手工计算了，系统难道还不是摆设？
该关闭的订单没关会怎么样？系统会一直拿它当催货项搀和在系统跑出来的催货清单里。你是采购员，想用系统的催货提醒功能，就得花时间把这堆没用的催货项摘出来——每天都得摘，你摘得过来吗？催货功能成摆设了吧？还没完呢——
该关的订单没关，系统怎么衡量这个订单是不是按时交货了啊？没法衡量的话，按时交货率没法算了吧？按时交货率这个核心指标要是没法算，一整套供应商绩效评估的功能又成了摆设了吧？
还有，该关的订单没关，物料的在途量不准了吧？在途量不准，系统算的MRP不又成了白忙活了吗？如果前面的“库存不准”再帮帮忙，那系统的MRP功能不是摆设是什么？！
什么叫摆设？中看不中用就叫摆设。看着好像有个系统，里面也有好多数，其实都是没用的。不光没用，还是个累赘。本来上个系统应该是帮人干活的，可是这种数据不准的烂系统，不帮人干活不说，人还得反过来伺候它。就好比你开店做生意，雇来个伙计帮忙，结果这伙计不好好干活，他干的活儿你还得再干一遍不说，他时不常还跟客人拌个嘴，你就得盯着去给客人道歉，完了成天还要吃要喝工钱还不少拿。其实用上个烂系统，比这还让人着急。雇了个伙计不靠谱，请走了就行了。可是用了个烂系统可不是想不用就能不用的，这更像你不仅雇了个不靠谱的伙计，还把他招成上门女婿了。
好了，不说上门女婿了，我们是个严肃的号，还是回来说数据不准。
数据不准还有个要命的特点，就是很多种类的数据一旦开始不准，就会越来越不准。
为什么呢？因为存在部分数据不准时，这部分数据的使用价值就会降低。而使用价值降低，会导致用户减少使用甚至不使用这部分数据，用得少了，维护数据就渐渐没什么意思了，然后数据维护工作的质量就会降低，然后数据品质就更低，如此往复，数据就会越来越不准，直至完全没人用没人管。
1、出现不准的数据
▼
2、数据使用价值降低
▼
3、使用减少
▼
4、维护数据的价值降低
▼
5、维护品质下降
▼
6、出现更多不准的数据
▼
7、数据使用价值进一步下降
▼
......这就叫
从上面的示意图中我们可以看到，从第6步开始，已经出现了循环，而且每循环一次，情况就更糟糕一些。
这样闭环且单向作用不断扩大的情形，在系统工程里称为形成了“增强回路”。一旦在系统中出现了“增强回路”，而且它对系统有破坏性，那么除非出现了扰动因素，否则系统会不断地加速崩溃，至死方休。
就好比刚才那个不靠谱的上门女婿进了你家门，天天给女儿出坏主意，然后把女儿给带坏了，然后女儿自己也会出坏主意干坏事了；再然后女儿也会给女婿出坏主意了，女婿就更坏了；他俩口子互相商量，结果这坏主意水平一次比一次高，破坏力一次比一次大；直到把老两口辛辛苦苦攒下的家业败光为止。
从上门女婿转回来，我们是个严肃的号......真正的重点是：很多种类的数据，一旦开始不准，就会越来越不准。
这个规律也适用于系统功能的失效。当系统中一些功能成为了摆设，那么和它们强相关的功能成为摆设只是早晚的事，层层影响，系统功能中成为摆设的部分就会越来越多。
数据不准虽然总体上说有很大的破坏力，但不同类型的数据不准破坏力还是有差别的。
二、有总比没有强？
“虽然不太准，但总比没有强。”——这是大多数人可能会对系统里的不准数据持有的想法。真是这样的吗？
我们不妨还用库存数据做例子来模拟一下“不准”和“不全”的情形（其实“不全”也是“不准”的一类，只是为了方便说明问题，这里用了不太严谨的方式把它单列出来）：
?情形A、只有50%的料号放在信息系统里管理，这些料号的库存总是准确的；
?情形B、所有料号都放在信息系统里管理，有50%的料号库存是准确的；
?情形C、所有料号都放在信息系统里管理，库存信息时准时不准，大概有50%的时间是准确的。
这三种情形中，A是信息系统中“数据不全”，而B和C是“数据不准”。比较起来，哪种情形最让人难以忍受？
情形A中，虽然数据覆盖不如B和C那么全面，但很好用。其对应的使用者的工作场景是：有50%的物料能借助系统管理，比如查库存、做MRP等等，另一半的物料需要用手工管理。
情形B中，先得搞清楚哪些料号是准的，哪些不准，然后再决定哪些工作用系统完成，哪些用手工完成。
那么情形C呢？情形C对应的工作场景是：天知道什么时候数据是准的？！我们还是都用手工作业吧！因为：
一半时间准，一半时间不准≠50%数据可用
一半时间准，一半时间不准=数据完全不可用
即便这个比例提高到80%，90%，结果也还是一样的。对于已经正式投入使用的系统来说，数据只分准确和不准确两种，没有“百分之几十准确”这个类别。“百分之几十准确”的数据只有很少情况下——比如在系统上线前的调试试用的过程中是有意义的。
我们可以清楚地看到，无论是B还是C，只要存在不准确的数据，就比情形A要多花时间去做“挑选出准确数据”这件事。而在情形C中，当挑选都无法进行时，那就不是费不费力的问题，而是能不能用的问题了。所以，几种类型的数据不准对于系统的破坏力排序是这样的：
有些类别数据缺失
有些类别数据不准
同类数据时准时不准
看到了吧，信息系统里的数据，绝对不是“有总比没有强”，数据不准还不如没有数据！
三、总结与思考
今天我们学习了几个重要的概念：
1、数据不准可以让信息系统的功能完全失效；
2、有的数据一旦开始不准，就会越来越不准；
3、不同类型的数据不准破坏力不同：数据不全部分数据不准有时数据不准
我们先搞清这些概念，是在为解决供应链系统的头号杀手——数据不准做准备。那么接下来的问题就是，如果系统现在已经有不准的数据了，该怎么做才能把系统从成为一个摆设的路上抢救回来呢？各位读者请思考一下，我们下回再谈。
编后：
“有时数据不准”的破坏力不仅限于对本系统，对利益相关方的影响也可能很大。比如一家公司订单信息会改动，到货时间会改动，这样造成的“不准确”就直接把自己的信誉葬送掉了。
如果您觉得本文还不错，请在下方爱心处点赞，以示鼓励；如果您觉得本文对您的朋友可能有用，欢迎转发。小编在此先行谢过啦！
声明：作者观点不代表思考猫智库立场。
本
