从MRP紧张,到AI时代人类的紧张、恐慌

MRP紧张是一个非常经典的MRP固有缺陷。这个MRP缺陷只能缓解，并不能完全根除。我利用主流的4、5种AI工具对这个问题进行了探讨，有意思的是，几乎所有的AI工具开始都给出了错误的解释, 不过一波三折，最后还算功德圆满。那么，对于身处AI时代的我们，这个案例有怎样的启示呢？

什么是MRP紧张？

因为APICS（现ASCM）MRP紧张（MRP Nervousness）的权威定义机构，我在提问探讨时都明确说明，请AI工具根据APICS定义的MRP紧张（MRP Nervousness），探讨MRP紧张形成的主要原因，然后让它们给出解决方案。

几乎所有的主流AI工具都能够迅速寻找到APICS对MRP紧张（MRP Nervousness），比如说是这样的：

The characteristic in an MRP system when minor changes in higher level (e.g., level 0 or 1) records or the master production schedule (MPS) cause significant timing or quantity changes in lower level (e.g., level 5 or 6) schedules and orders.

还能够说明APICS定义的版本，APICS Dictionary 第16 版。但是，对于对应的解决方案，有意思的事情就发生了。

AI的自由发挥

有的AI工具列举了许多MRP紧张的案例，说什么这类案例体现了“垃圾进，垃圾出”（GIGO）原则，基础数据的微小错误会被MRP系统放大，导致输出结果完全偏离实际。当正式的系统流程被人为绕过或干预时，会破坏MRP运行的稳定环境，引发计划外的剧烈波动。

有的AI工具还说什么，当正式的系统流程被人为绕过或干预时，会破坏MRP运行的稳定环境，引发计划外的剧烈波动。

还有的AI还说需求不准确，给出了牛鞭效应的许多经典案例，等等。

很显然，这些AI都把MRP紧张这个概念与许多常见的问题混在一起。认为MRP紧张跟主数据质量不高有关，BOM设置错误，库存账实不一致，垃圾进垃圾出，受需求预测不准确影响，还跟随意插单，随意接受紧急订单有关系，然后，进一步说明，MRP紧张就是著名的牛鞭效应的第一步，等等。

当然，所有这些AI工具也正确地列举了造成MRP紧张地主要原因，比如说，BOM层级，时间分段净需求算法，批量规则，等等。

那么，问题来了，为什么AI工具会自由发挥呢？

AI背后地推手

所有的AI工具，它们都有自己的资料库，知识库。这些资料库、知识库里面的资料来源混杂，有的源自专业知识库，有的则是大众见解，质量参差不齐。这就像是一个ERP系统，如果输入错误，结果自然不会可靠。

一句话，AI工具只是提供了一种算法，这极高地提升了我们寻找相关资料的速度，同时降低了获取成本。但是，这些搜索获得的信息，背后都是人类从过去到现在相关专业/话题的积累。当相关信息汇聚在一起时，或者当AI就某个问题给出建议时，是人类我们需求做出最后的判断，我们是最后的决策者。

当然，不可否则，AI的学习能力非常强。

AI强大的学习能力

面对AI的自由发挥，信马由缰，我们必须懂得质问，不断探究，一定要打破沙锅问到底。这不，经过几轮的交流，就MRP紧张这个话题，这些主流的AI APP最后也能够给出不错的答案。

它们最后都承认，根据APICS 对MRP 紧张的定义，MRP紧张是“基于正确的主数据、正确的系统计算，产生的不成比例的变动”。

如果是 BOM 用量错误、提前期失真、库存账实不符导致的计划错误、订单频繁调整，这属于“主数据缺陷导致的计划失效”，根本不属于 MRP 紧张的范畴；

MRP 紧张的唯一本质成因，是经典MRP 系统底层的层级化瀑布式分解、逐期净需求刚性计算、全联动订单重排的内生机制，是 MRP 为实现「精准响应供需」的核心设计目标，与生俱来的固有特性，或者固有缺陷。

MRP 紧张无法被完全消除，只能通过APICS 推荐的最佳实践，比如说，时间围栏管控、净改变式 MRP、批量规则优化、计划解耦等，在计划的响应性与稳定性之间找到最优平衡，将其控制在业务可接受的范围内。

那么，这个借助AI 工具来探讨MRP紧张的案例，给我们带来怎样的启示呢？

AI处理MRP紧张案例的启示

首先，在AI快速进化的当下，只有拥抱AI，才是最明智的选择。任何紧张、恐惧都不是答案。

第二，存在一个知识悖论。一方面，AI会极大地强化每个人获取信息、处理信息的能力。这会让一些结构化的知识迅速普及，知识就是力量的威力会同时强化，也会同时萎缩。为什么呢？因为囤积知识的作用为迅速萎缩，如此同时，在一个懂得如何有效应用知识的人手里，知识的威力将会极大强化。

这就是一个知识悖论，如何我们不掌握一定的知识，我们如何能够利用AI来获得相关知识，甄别真假，理性决策？如果我们已经掌握了这些知识，我们还要AI来干什么？

我不知道如何破解。不过，ERP处理MRP紧张这个问题的解决方案，也许能够帮助我们:

面对这个MRP紧张，也就是微小的需求变化，会让MRP出现神经质般的反应，经典MRP的处理方式是，对于firmed order, 或者confirmed orders, 它只提建议，把控制权转移给计划员，不强行更改。

这个意思就是说，MRP有自知之明，它实际在说，我算完了，我提意见了，但我不负责。物料计划员们，你们看着办。

这是一个优雅的妥协，也是MRP对制造业供应链运营复杂性的谦卑——算法优化局部最优，人类守护全局可行。

总结：从MRP紧张，到AI时代人类别慌

这次MRP紧张的AI尝试，展示了一个非常有意义的场景。面对AI的快速进化，我们该何处何从？MRP紧张的经典解决方案，也许给了答案, 不要恐慌，拥抱AI，因为最终，做决定的，还是我们，如果我们是某种领域的专家的话，因为AI只会让我们更强。