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中秋节前，我在某乎看到一个很有意思的问答，就是一学人工智能的学生希望得到一些建议，而其中一个回答者表露自己是教师的身份，并指出AI这东西不适合普通学校，其属性越来越像金融，因为如同该专业一样，懂金融学是没有用的，人家要的是几个亿项目的尽力。因此AI大部分所谓的知识经验在现代看了，是一点用都没有的。
并进一步指出上课做项目，顶多是让你面试时候让人觉得你大学没在瞌睡而已，仅此而已。
这个教师说，一直和学生讲一个道理，教育人只是让人适应某个岗位基本要求，他是看差生达标率的。而培养却是要这个人给岗位带来增长的，所以是看优秀学生成功率的，所以，大部分人无法培养，只能教育。
当然，这个回答是否属实，见仁见智。
笔者也之一留意供应链管理这个专业的教育问题。在往前一点看，其中的一个基础，物流管理，甚至物流工程都有类似情况，让人感觉学来没用。
供应链的定义相信大部分人都能理解，这可是一个庞然大物。贯穿于不同的行业，并由不同的职能所构成。是一个包罗万象，也不被万象包罗的东西。供应链管理，可以分解为供应链+管理。
而供应链各种职能对应所需的技艺，所动用的工具，所要了解的逻辑，抑或所要具备的知识，有时真不能是一朝一夕而得到的。尽管，简单的课程可以点到即止，带来初步的普及，但是真要理解，所能运用，可要相当的钻研，而学校的时间，是不能分配出足够的对应。甚至一些国外顶尖大学的专业课程知识，也是深入几分，而每一个职能，每一个对应点达到更深入的层次，也做不到这个效果。
万象高楼平地起。但是社会上更需要的是即战力，但管理这个字眼着眼的是优秀的层次。比如一个供应链管理，又或者物流管理/物流工程毕业（甚至名牌大学毕业的）也可能做不好一个仓储规划，而也许这个人甚至在仿真比赛获奖不少。
其实，想多一层，是这些岗位容许的试错成本太少了。因为指望的是一个供应链管理新人，可以做出较高的预测准确率，可以引导供应计划，可以在S&OP起主导作用，而遗憾的是，由于供应链的多样性，复杂性，书面的理论，又或者深度是无法胜任的。这最后生出一种错觉，一个学管理的，去供应链中做的是基础的打螺丝岗位。物流管理，也顶多就是去争取到一个站点的管理，而这些站点的人员流动，冲突，矛盾可不是简单的教科书能解决的。
供应链管理最需要的是协调，但这也是最大的挑战。在各层关系层面的角力中，引入的新知识，往往也容易受到冲击。很难会有一个仓库直接让仿真设计，然后照着执行，因为不同功能，内部与外部，会有各种角力。
但某一方面来说，供应链管理，物流管理等，进入这个领域并不算太难，重要的是如何摸得透供应链，进而管理。挑战复杂的事情，就越需要看到这个更多，了解更多，因为动一发牵全身，无疑在供应链中是非常适用的。而挑战过，就有更多的机会获得管理的资格，也就是说可以有“小小的权力任性一回“。
所以，有很多问过笔者，究竟XX职位如何?XX公司的供应链管理岗位好不?其实，这些都是见仁见智，重要的是获得的试错成本有多少。如果进入一个需求预测的职能岗位，你的任务就是录入数据，确保数据准确，剩下的就是交由逻辑，交由软件，那么这样的岗位，即便薪酬再高，实在还不如让你调整参数，让你捣腾模型，让你搜集数据分析数据，后者就是让试错，并通过试错培养自身的一段经历。
至于，一个证书，一个名牌大学毕业，一堂所谓大佬专家的教育，只不过一个短短的经历而已。正确的道路，总是错走几次后才踏出来的。
点个在看你最好看
