建模与优化在供应链管理教学中的应用研究

来源 :课程教育研究·新教师教学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dufuyan
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  摘要:对我国高校本科生供应链管理课程教学现状进行了分析,从学生未来就业和继续深造两个角度探讨了该课程教学过程中容易被忽视的环节,即供应链管理中的建模与优化应用,在阐明本科教学阶段引入建模与优化的必要性基础上,提出了应用對策。
  关键词:供应链管理;教学;建模与优化;对策
  中图分类号:G642.0
  随着全球经济一体化趋势的日益增强,供应链物流及其运作方式已经成为企业关注的焦点。为了培养具备相应知识技能的人才,许多高职院校依托物流管理专业开设了供应链管理课程。不同于理工科专业课程,供应链管理具有内容多、涉及面广、实践性强等特点,这对授课老师和学生提出了很高的要求[1]。在内容上,课程涵盖了供应链系统构建与优化、生产计划管理、库存控制与管理、物流管理、采购管理以及信息系统管理等内容,每一项内容都可自成体系,这就要求学生和老师具备不同的专业基础知识[2];实践上,一方面要求任课老师了解企业实际,另一方面要求学生具备运用所学知识解决实际问题的能力。然而,由于我国供应链实践起步较晚,在课程教学方面还存在一定的问题。本文旨在对本科生供应链管理课程教学中存在的问题进行分析,从学生未来就业和继续深造两个角度探讨该课程教学中的薄弱环节并提出改进措施,对提高学生专业领域的知识积累和技能,培养高素质的人才具有重要意义。
  一、我国高校供应链管理课程教学现状与问题分析
  目前,我国高校供应链管理课程教学主要存在如下问题[4]:第一,注重理论教学而忽略实践环节。该课程具有知识面广、应用性强等特点,传统课堂灌输式教学方式与课程特点严重不匹配,导致学生对所学知识仅停留在了解层面;第二,课程内容设置不合理,缺乏统一的课程体系框架。每位任课老师对于课程的理解不同,导致课程体系框架不统一。在内容设置上,教学内容更新速度慢,缺乏与当前研究热点相关的创新性内容,与业界实际需求存在脱离现象;第三,考核方法不合理。目前,在对该课程考核方面大多沿袭传统试卷考核方式,对于具有较强实践性的供应链管理课程来说,这种方法并不能很好反映学生对相关知识的掌握,也违背了高校教育以素养和能力为本的特点。
  在宏观层面,上述问题反映了我国高校供应链管理课程教学现状,一些学者针对这些问题给出了相应改进对策,如修订教学大纲、改革教学方法和考核方式、加强案例研究等,对于指导高校教学部门改进课程教学具有一定的借鉴意义[4]。下面从学生未来就业和继续深造两个角度分析该课程教学中的薄弱环节。
  (一) 未来就业方面。在相关政策扶持下,物流企业与企业物流开始步入快车道,对物流专业人才需求规模急剧增大。为了应对这一需求,高校在人才培養模式上应更加注重实际能力的培养。然而,作为一门专业课程,受各方面条件限制,很难在每一环节都做到这一点。下图1展示了供应链管理课程包括的主要内容,可以看出,单纯的理论讲授并不能满足对学生实际能力培养的要求。例如,在供应链构建与优化、生产计划、库存管理等方面,本科阶段通常仅从理论层面讲授相关知识,对复杂的实际应用并没过多涉及,表现在建模与优化方法的弱化。
  (二) 继续深造方面。目前我国大多数高校忽视了对本科生科研能力的培养,就供应链管理课程来说,集中表现在两个方面:一是未能讲述该领域的研究主题、研究热点及发展趋势;二是在未能有针对性的培养学生的研究方法。究其原因,主要有以下几点:一是课程受众由于对未来出路的选择不同导致对该课程的需求也不相同;二是授课教师在针对不同学生的不同需求难以合理的设置课程内容;三是授课教师在具体问题及相关解决手段上的能力有所欠缺。
  从以上分析可以看出,将建模和优化应用于供应链管理本科教学,无论是从学生未来就业还是继续深造两方面来说都至关重要。
  二、建模与优化在供应链管理教学中的必要性
  从大多数高校课程设置上看,建模与优化的应用主要体现在研究生教学阶段[5]。下面进一步阐述本科教学中融入建模与优化的必要性。
  (一) 课程特点决定了良好的教学效果离不开建模与优化方法的应用
  从供应链管理课程模块可以看出,一些内容无论是在理论上还是实际应用中都需要对客观实际进行抽象建模,建模的过程同时可以进一步强化学生对问题的理解。对于所建模型进行优化求解直观展现了企业在实际运作中应采取的策略,以及采取该策略后所能获得的收益,这对于调动学生学习的积极性,提升教学效果具有重要的积极作用。
  (二) 复合型供应链管理人才培养的需要
  供应链管理课程教学中引入建模与优化方法的讲授并非是单纯地让学生了解掌握这些方法,更重要的是培养学生动手解决问题的能力。只有理论水平和实践能力兼具才能满足21世纪社会对应用复合型人才的需要。通过在课程讲授过程中引导学生对实际问题进行建模并运用优化方法解决这一问题,可以培养学生较强的动手操作能力,提高在就业市场上的竞争力。
  (三) 供应链管理科研人才培养的需要
  在本科课程阶段引入建模与优化,可以提早培养学生的科研兴趣。对相关问题的解决在给学生带来成就感的同时,又能进一步提高学生的科研热情,从而为想要继续深造的学生打下一定的科研基础。科研能力的提早培养对于考取研究生的学生是否能在短短的两年或两年半时间内尽快进入科研角色至关重要。在这方面,国内一些高校,例如复旦大学,在本科阶段引导学生从事相关科研活动,提前培养学生的科研能力,取得了很好的效果。
  三、建模与优化在供应链管理教学中的应用
  将建模与优化融入供应链管理教学中时要做到如下几点:
  (一)提高教师在建模与优化方面的知识水平和能力
  只有授课老师自身具备良好的建模与优化能力,才能有效引导学生步入该领域,这也是能否在教学中将建模与优化与相关知识点有效结合的先决条件。从目前我国高校的供应链管理课程授课梯队建设情况看,大部分讲授该课程的老师都具备一定的科研能力,这也保证了将建模与优化融入该课程教学中的可行性。   (二) 切忌过分强调建模与优化技术而忽视供应链管理中的问题本身
  目前,供应链管理与物流管理课程主要设置在商学院或管理学院,这些学院的学生在数理及优化技术方面并不具备相关专业背景。因此,教师在授课时一定要做到问题导向,相关数理方法辅助,否则只会让学生对于高深的建模与优化技术望之却步,失去兴趣,这也有悖于供应链管理课程的培养目标,也与商学院或管理学院本科生培养目标不符。
  (三) 精心设计课程内容
  尽管供应链管理课程中的很多内容都需要量化方法,但在具体教学时还是应该做到针对性、典型性和启发性。针对性體现在要围绕教学目标,考虑学生的不同层次和水平,有针对性地选择相关内容。例如,对于建模与优化在供应链风险管理中的应用,不可避免的涉及对风险测度的介绍和数理推导,这需要较强的数学功底,并不适合于本科阶段的教学;典型性旨在通过选择有代表性的知识点,在理论讲授基础上,对实际问题进行抽象建模,加深学生对相关内容的理解和掌握。例如,在供应链系统构建与优化方面,可选择供应链网络设计这一典型问题,首先从理论上阐述网络设计的重要性和涉及的内容;然后結合实际案例进行抽象建模,期间需要老师引导学生思考应考虑的目标、约束及决策。最后帮助学生分析所建模型的特点和可供求解的技术手段,并以图形形式展示设计的供应链网络结构;启发性是指要留给学生思考和讨论的空间,引导学生在运用建模与优化思想解决问题时还应该考虑什么因素。仍以供应链网络设计为例,在选择目标上除了通常采用的利润或成本指标外,是否还有其他方式,如是否可以采用基于价值绩效的度量指标,这会对企业带来什么样的影响,该目标下的供应链网络结构是否会有所变化。通过启发式的引导,在释放学生思维的同时又能扩充其知识体系。
  (四) 选择合适的建模与优化软件工具
  对于供应链管理课程来说,通常需要学生具备其他相关课程的理论知识,如高等数学、运筹学等。通过这些相关课程的学习,学生基本具备一定的数理知识,因此,对于应用性较强的供应链管理课程来说,应该尽可能弱化相关内容背后所需要的数理逻辑,辅助以现有的软件工具解决。目前在数学建模与优化方面应用比较广的软件有lingo、gams和ampl等,这些软件允许使用者将主要精力放在建模问题上,而相关数值求解则由系统调用相应的求解器解决,这对于问题导向的供应链管理课程来说恰好适合。
  四、结束语
  在供应链管理领域,不论是业界还是学术界都要求学生具备扎实的基础理论和较强的实践能力。将建模与优化融入到课程教学环节,不仅可以调动学生学习的积极性,还可以将理论与实际结合,在巩固学生所学知识的同时,培养学生解决实际问题的能力,从未来就业和考研深造两方面满足学生的要求,从而有助于为社会培养合格的高素质人才。
  参考文献:
  [1] 齐军领. 《供应链管理》课程研究综述[J]. 教育教学论坛, 2015, 24(6): 151-152.
  [2] 王叶峰. 供应链管理课程教学方法改革研究[J]. 山西财经大学学报, 2012, S4:184-185.
  [3] 黄晓喆. 物流与供应链管理课程教学现状及对策[J]. 漯河职业技术学院学报, 2010, 9(1): 122-123.
  [4] 王雷. 供应链管理课程教学改革探索[J]. 物流工程与管理, 2011, 33(6): 196-197.
  [5] Ingalls R G, Cornejo M, Methapatara C, et al. Integrating simulation and optimization research into a graduate supply chain modeling course[C]// Simulation Conference, IEEE, 2008:2527-2533.
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