浩峰评《全球市值最高的企业软件公司，为什么都搞不定供应链计划？》

来源：物流沙龙 / 闻道-供应链思维（Fubing Insight）
原作者：Fubing Insight
评论：杨浩峰（浩峰点评）

一、文章说了什么？（浩峰先帮你划重点）

这篇文章表面上在谈SAP为什么搞不定APS（高级计划系统），但本质上是在说一个更深的问题：记录型系统（ERP/TMS/WMS）和决策支持型系统（APS/SCP）是两个完全不同的物种，用同一套方法论去设计，必然掉坑里。

文章提了五个核心观点：

#	文章观点	一句话总结
1	APS≠求解器，APS=决策结构	别想着算出"最优解"，要设计的是"人怎么决策"
2	模型与现实的GAP是系统的一部分	别追求消除偏差，要建机制吸收偏差
3	目标函数里藏着权力结构	目标函数不是技术问题，是谁说了算的问题
4	反馈回路是架构核心	没有闭环，系统必然走向废掉
5	三年后才见分晓	APS上线是学习的起点，不是项目的终点

二、浩峰为什么觉得这篇文章说到了点子上？

1. "记录vs决策"——这个问题在物流信息化里太常见了

本质上说，我过去十几年观察下来，中国物流企业90%的信息化都卡在这一步。

你看国内的TMS（运输管理系统）——绝大多数干的事情就是"记录发生了什么"：订单下了没有，车到哪了，回单签了没有。这是对的，因为物流行业第一步缺的就是"有"。但一旦要做智能调度、自动排单、需求预测——这就不是"记录"了，是"决策"。

SAP做APS失败的根子，就是用做ERP的那套方法论（需求调研→画流程图→定义主数据→上线）去做规划。这就像用盖房子的方法去种地——工具对了，思维没对。

2. "最优解的幻觉"——物流比制造更惨

文章说制造现场是"动态系统"，T₀时刻的最优排程到T₁就失效了。

浩峰点评： 物流行业比制造还惨十倍。为什么？

制造的约束相对稳定（机器数量固定、工艺路线固定）
物流的约束随时在变：路况、天气、司机状态、货主临时改要求、交警临时查车……

我讲个真实场景：一个3PL用系统排好了次日10辆车的配送计划。结果第二天早上，3辆车的司机说肚子疼请假了，2个客户说今天别送了，1段路因为暴雨封了——系统的"最优排程"瞬间作废。

在物流行业，完美的计划不如靠谱的执行，靠谱的执行不如快速的应变。 这跟文章的观点完全吻合：不要建一个更好的求解器，要建一个更强的人机协作结构。

3. "目标函数背后的权力斗争"——这一刀捅得准

文章举了个例子：目标函数设成"最大化设备利用率"，结果两年后公司战略变了，目标函数没人改，系统继续往错误方向狂奔。

这个问题在物流行业更加赤裸。

你想想，国内那些上TMS的物流公司——谁是系统的"甲方"？

老板想要的是：降本增效、看到全链条数据
运营经理想要的是：少折腾、别增加工作量
调度员想要的是：系统别乱改我的排单，我比你懂
司机想要的是：活儿别太少，也别太累

这四个人的"目标函数"是矛盾的。 但大多数系统在设计时默认了"老板的目标=所有人的目标"。结果就是：系统上线了，调度员不信任，运营经理嫌麻烦，司机骂系统，只有老板看着报表觉得"有数了"。

信息流、资金流、货物流的三流不统一，本质上是各方利益的不统一。 系统解决不了利益冲突，只能呈现它。

4. "开环系统必然走向死亡"——这个判断我100%同意

文章说大多数APS系统是开环的：计划→执行→什么都没有了。

在物流行业，这简直是致命伤。

我举个例子：回单管理。

事前：发货时确认回单要求
事中：运输中追踪回单状态
事后：回单到了要归档分析

国内大多数TMS只管到"回单到了没有"，就完了。没有人分析回单的及时率、准确率、异常原因分布、各区域/各产品线的回单差异。这就是典型的开环。

但如果你做闭环——把回单数据反馈到发货端，告诉发货端"你这个产品的回单异常率是32%，主要问题出在包装和标签不规范"——这就从记录变成了决策支持。

物流信息化的价值不在"记录"，而在"闭环"。

三、这篇文章对物流行业的启示（浩峰延伸思考）

启示一：APS/计划系统的"中国化困境"

文章讨论的主体是SAP这种全球化巨头。但中国物流行业连SAP都还没有用上，谈什么APS？

国内90%的物流企业还卡在1.0到2.0之间：

1.0 = 上线TMS/WMS，基本数据采集
2.0 = 业务流程在线化，端到端可视化
3.0 = AI驱动预测和自动决策（文章讨论的就是这一层）

大部分中国物流公司还卡在1→2之间。 直接跳到3.0？不现实。先解决基础数字化问题，所有高阶应用都是空中楼阁。

启示二：计划系统的本质是"组织能力建设"

文章有一句话我很认同："设计APS，你不是在选择技术或算法，你是在为组织的决策能力建立基础设施。"

换个说法：计划系统的天花板不是技术，是组织。

德邦为什么强？不是它用了什么神仙系统，而是它的标准化、数据化、管理执行力到位了。系统只是放大了这种能力。

一个管理混乱的企业，上了SAP只会更乱。

启示三：人的因素永远是第一位的

文章反复强调"人机协作"、"人的干预价值"。

物流行业更是如此。 3000万货车司机，平均年龄45+，文化水平不高。你给他搞一个"最优排程"，他觉得不对就不执行。你给他搞一个智能推荐，他用不用取决于"好不好用"、"信不信任"。

技术的天花板从来不是算力和算法，而是"使用者愿不愿意用"。

四、浩峰给几个独立判断

判断	理由
✅ APS在中国物流的落地会非常慢	大多数企业连数据基础都没有，组织决策能力更差
✅ 大模型可能是破局点	比传统APS更灵活，能处理非结构化信息，更符合人类直觉
⚠️ 物流软件的"终局"不是替代人，而是增强人	调度员不会被取代，但会减少，留下的必须是"会用系统的人"
❌ 纯技术路线在中国物流大概率走不通	行业特殊性太强：标准化差、信用缺失、线下太重
✅ 平台型公司最有希望做好供应链计划	因为它们有数据规模和组织能力（比如顺丰、京东物流）

五、结语

浩峰点评：这篇文章好就好在，它指出了一个被大多数人忽略的根本问题——我们在用"记录型"思维去做"决策型"系统。这个问题在制造业都存在，在物流行业更严重。

但我也想补充一句：中国物流行业当前最紧迫的任务不是做APS，而是先把基础数据的"记录"做好。ERP/TMS/WMS这些"发生什么"的系统还没有完全落地，谈"应该怎么行动"为时过早。

用我自己的话说：裸泳可以，但裸泳爽过之后，一定要有上岸路线。 先上岸，再谈下一步。

以上分析基于《杨浩峰的物流专业知识库》，结合文章核心观点进行延伸。个人见解，供参考。

其二：

核心话题：SAP（全球最大企业软件公司）在供应链计划（APS）领域的长期困境
浩峰点评

 "什么东西早已存在，只是我们没关注、没重视。"

 这篇文章说的其实是物流老兵天天面对的计划问题，只是把它包装成了高大上的SAP和半导体案例。我来说说几个落地观察：       
 一、核心问题被说透了

 文章里有一句话点中了要害——"用设计记录型系统的思维，去设计一套决策支持体系。"

 这话我在宝供、远成做信息化项目时，感触太深了。ERP团队进场：需求调研、画流程图、定主数据字典——这套方法指向了管控     
 ，而不是决策。计划员真正需要的不是系统告诉他"发生了什么"，而是"我应该怎么做"。

 SAP数据处理做得像Excel一样灵活——但"灵活"不等于"智能"。国内物流行业本身不规范，需求不确定，软件不是万能的。          
 二、循环依赖 = 物流里叫"信息不畅"

 文章里那家半导体制造商发现了27个决策点之间的循环依赖——用浩峰的话说，这不就是：

 "表面是送货不及时，实质是几方沟通存在问题。"

 只不过这里把"几方"换成了"27个计划层级"。主计划没锁定，采购无法承诺；采购没承诺，执行计划无法被锁定；排程没有边      
 界……周而复始。根本原因是信息系统不到位，造成信息不畅。                                                              
 三、"求解器思维" vs "结构化决策思维"

 算法科学家想建一个求解器，输入约束，输出最优解。但物流现场的真相是——约束本身就是动态的、不确定的。

 > "未来竞争是供应链和供应链的竞争。"

 不是系统和系统的竞争，也不是算法和算法的竞争。APS做得好不好，最终看的不是求解器有多精密，而是整个供应链的响应速     
 度和协同能力。                                                                                                      
 四、对国内物流企业的启示

 1. 不要迷信大系统：SAP搞不定供应链计划，国内厂商更不要指望买一个APS就能解决问题2.                                   
 先把信息流打通：我在远成、卡行时的经验——系统之间的接口比系统本身更重要                                              
 3. 计划员的能力不可替代：越是动态环境，越需要经验丰富的计划员，算法只能辅助，不能替代                               
 4. 小步迭代，别想一步到位："与其临渊羡鱼，不如退而结网。"

 总评：一篇难得的深度好文。切入点虽是SAP和半导体，但本质是所有复杂供应链共同面对的计划困境。文章的核心洞察——"记      
 录系统 vs 决策系统"的思维鸿沟——值得每个物流人记在心里。