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笔者从不同渠道的文章点击率发现一件很有意思的事情，就是看ARIMA模型的文章似乎比看指数平滑的要多得多。当然建模等来说，ARIMA会相对费事一些，但是也和指数平滑一个问题，如何选择适合的参数。
很多供应链管理的书籍，文章，不太介绍ARIMA，当然也在笔者文章里留言批评ARIMA根本不好用，达不到好的预测效果。但一部分非常追捧ARIMA模型的，却连指数平滑也未弄懂，这是有趣的事情。从而，某些学习者，一起步就是说要学神经网络等预测方法，光从名称来看就让人感觉高大上得多的这些模型。这肯定比平均法要令人觉得厉害得多，毕竟平均法这个预测方法极其简单。
而一谈起供应链管理，提出成功之道，不少人总是喜用某某公司来代替，指出这种管理是先进的，这种模型是成功的。比如SHEIN的小快单反模式，比如丰田的精益模式，然而不太考究，它们做是在于适应其特征而进行的管理和发展，而不是因为做了这样的才成功。
学习供应链管理不应该过于追求片面的先进。比如SHEIN做了数字化模式，因此供应链的未来就是数字化才成功。实际上，这些企业做的所有逻辑是为了顺应商业模式。SHEIN是和市场对赌，寻求爆款的迅速跟进，所有一些都要围绕这点发展并进行供应链管理。但是这一套落在汽车生产又不是一回事，特斯拉这些不可能是拷贝这种管理模式的。
搞懂逻辑是供应链管理的第一步。
笔者在知乎看到一个popetwo作者对书籍的评价：
好比教开车
好的教材：这是脚刹，这是手刹，这是油门、这是方向盘，这是安全带；系好安全带，松开手刹，方向盘回正握好，松开脚刹，轻踩油门，好了，你已经会让车动起来了。接下来根据开车的需要介绍后视镜，灯光，雨刮等等等；
不好的教材：汽车的历史，汽车的发展过程，学会开车的现实意义，发动机工作原理，变速箱工作原理，变速箱与发动机的x种配合方式，轮胎的选择与应用场景。期末考试：怎么开车？
引申在供应链管理上也是一样的。
固然什么供应链发展历史是可以学习，但若非在学术研究而致力于实际的话，就应该了解逻辑。
比如SHEIN少量订单给供应商，为的是缩短生产提前期，加快交付，提高现金周转，减少呆滞库存的风险等。这些其实是很基础的知识，但是对于了解其供应链管理的逻辑是很重要，了解其如何匹配商业模式，追求什么是很必要的。
有读者问笔者，你写的有落地例子之类不？
其实，有落地的你也无法拷贝，因为所有供应链管理都有自己的独特，重要的是这些东西中的逻辑要自己发现和理解。如果落地了就拷贝，那么丰田一套人调出来可以弄个富田，SHEIN一套人出来，可以弄个HEIN。但是现实上有些人出来后，只能叫嚷：“我们以前公司怎么样怎么样。”而这些人根本没明白逻辑，也做不到完全照搬。
所以，学习供应链管理，首先还是得弄明白逻辑。
点个在看你最好看
