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定量分析方法在研究生物流專業的案例教學研究

2019-04-16 10:42:26丁一黃莉
新財經 2019年1期
關鍵詞:案例教學

丁一 黃莉

[摘 要]定量分析方法在研究生物流專業課程教學中的使用越來越廣泛,案例教學也從開始廣泛應用于哈佛大學法律和工商管理碩士等專業到現在成為風靡全球的成功教育模式之一。文章對研究生物流專業教學常用的定量分析方法及求解進行了簡單介紹,對定量分析方法案例教學的組織實施進行了探討,從案例的課前案例準備、備課、課堂組織與實施、課后交流、激勵措施等方面做了論述,通過該教學方式的不斷應用,達到了改善定量分析方法的教學效果、激發學生的學習興趣、提高學生實踐綜合能力的目的。

[關鍵詞]研究生物流專業;定量分析方法;物流工程;案例教學

[中圖分類號]F252

1 引 言

物流工程專業是一交叉學科專業,物流專業本科生多數重視物流理論的基礎學習,而物流專業研究生不僅要求具有深厚的物流工程基礎理論知識,還要求學生具有解決物流工程實際問題的專業能力,例如解決運輸規劃問題、指派問題、港口調度等問題的專業能力。因此線性規劃、最小元素法、混合整數規劃、人工神經網絡、主成分分析等越來越多的定量分析方法出現在研究生物流專業的教學中;且隨著大數據、云計算等的出現,要求物流工程研究生學會借助一些簡單的工具如R語言、Cplex、Matlab等進行相應的快速求解。

傳統的定量分析方法教學更多偏向于書面上的模型、簡單例題講解、課后習題練習三大步,該教學方法使得學生掌握了理論知識,但是較少的與實踐相結合,于是風靡全球的哈佛商學院成功運用和實施的案例教學法在物流研究生專業的定量分析方法教學中得到廣泛應用。周劍峰對“設施規劃與物流分析”課程的案例教學進行了初步探究,他通過實施案例教學達到了改善教學效果、激發學生學習興趣等目的;江濤濤對基于實踐能力培養的物流類課程案例教學進行了研究,他指出我們必須采取相應的措施,提高物流類課程案例教學的效果,利用案例教學提高學生的實踐能力;楊佳欣等通過對案例教學在電子商務物流課程中的實踐探討得出案例教學的應用得到學生的一致好評。文章則主要探討定量分析法在研究生物流專業的案例教學。

2 物流工程專業教學常用定量分析方法與求解工具

2.1 定量分析方法

研究生物流專業教學常用定量分析方法主要分為三大類,分別為離散性、連續性以及統計分析。

2.1.1 離散建模分析

離散性模型建立主要有線性規劃、模特卡羅模擬等方法。

(1)線性規劃。線性規劃是一種幫助管理者制定決策和解決問題的方法,在所有的線性規劃問題中都存在某個量的最大化或者最小化作為其規劃的目標,并且在線性規劃問題中總是存在某些限制或約束條件,這些限制或約束條件在某種程度上限制了其對目標的追求。

線性規劃在物流領域的典型應用有:

①制造企業運用線性規劃建立生產時間表以及庫存計劃,包括生產時間安排、人員分配、存貨控制、生產能力計劃等,使得其既滿足市場需求,又使得生產和庫存成本最低;

②對于倉庫布滿全球的公司,如果利用線性規劃建立調度方案,使得運輸成本最低,例如運輸問題、分銷系統設計、轉運問題、最短路徑問題等。

(2)蒙特卡羅模擬。蒙特卡羅模擬(Monte Carlo Ssimulation Study,MCSS)也稱為隨機模擬方法,有時還稱為隨機抽樣技術或者統計試驗方法。常用于研究供應鏈下游零售商或者顧客滿意度指數。它的基本原理是通過建立一個概率模型,預先設定這個模型的參數,然后根據模型模擬生成隨機樣本數據,并用這些數據進一步研究模型的統計特性,以達到對某個假設進行驗證的目的。

2.1.2 連續性建模

連續性模型建立主要有利用常微分建立模型,并且利用不定積分進行相應的求解等。

常微分方程模型在物流領域中可以用來描述現實世界的某些特性,利用具體的案例教學非常容易吸引學生的注意力,因為每個案例都具有真實、明確等性質。

雅各布·伯努力分析建立的微分方程為dy/dx= a3/ b2y-a3。

2.1.3 數據統計分析

現代物流數據統計分析主要指數據的聚類分析,基于模型的聚類方法主要有期望最大化方法、人工神經網絡方法等。

(1)人工神經網絡。人工神經網絡就是一組連接輸入/輸出單元,其中每個連接都有一個與之相關聯的權重。神經網絡是固有的并行和分布式處理結果,神經網絡通過調整它們相互連接的權重來進行學習,從而更好地融合數據。神經網絡需要大量的參數,非常適合連續性值的輸入和輸出。神經網絡聚類方法與實際的大腦處理有很強的理論聯系,類似于人體大腦的處理過程,對在二維或三維空間中的可視化高維數據是有用的。

(2)期望最大化方法。期望最大化(EM)算法是一種流行的迭代求精算法,可以用來求得參數的估計值。

EM算法描述如下:

(1)對參數向量進行初步猜測:這包括隨機選擇K個對象代表簇的均值或中心(就像K均值劃分算法),以及猜測它的參數;

(2)按照兩個步驟反復求精參數:

2.2 求解工具

研究生物流專業教學中主要用于求解數學模型的工具有R語言、Matalb、Cplex等。

R語言用于統計分析、繪圖的語言和操作環境。R屬于GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟件。R軟件系統功能主要包括數據存儲和處理系統、數據運算工具、完整連貫的統計分析工具、優秀的統計制圖功能等。

Matlab作為美國Mathworks公司發布的商業教學軟件,用于算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和交互式環境,可以進行矩陣運算、繪制函數和數據、實現算法、創建用戶界面、連接其他編程語言程序等,現已廣泛應用于物流領域。

使用Cplex可以將復雜的物流領域業務問題表現為數學規劃模型,它能夠以最快的速度最可靠地實現基本算法,以解決困難的物流優化問題,它提供靈活的高性能優化程序,解決線性規劃、二次方程規劃、二次方程約束規劃和混合整數型規劃問題等。

3 定量分析方法案例教學研究

3.1 定量分析方法案例教學意義

研究生物流專業課程涉及大量定量分析教學,定量分析教學采用案例教學方法有以下作用:

(1)有利于學生更好的學習,利用物流領域現有數據解決其實際問題,使得學生在學習的過程中既了解到行業的相關情況,又能用所學方法解決實際問題,并且體會理論與實踐之間的異同,激發學生的學習興趣;

(2)有利于物流專業任課教師創新教學方法,接觸到更多實踐一線案例,得到更多一線教學真實數據,豐富教師閱歷;

(3)更豐富的教學內容,將課堂從書本帶向社會環境中去。

3.2 定量分析方法案例教學的組織與實施

3.2.1 定量分析案例教學前準備

(1)了解學生相關背景信息,例如學生相關科目基礎理論知識掌握情況、學生操作計算機熟練程度、學生整體學習氛圍等,進行學生小組分組。

(2)走訪相關物流行業,與相關負責人說明意圖,獲取實際數據作為支撐,掌握相關物流企業等所面臨問題,整合物流企業現狀以及存在問題作為定量分析方法案例。

(3)尋找機會觀摩其他教師類似定量分析案例教學是如何進行的,學習其他教師如何組織學生進行案例分析,借鑒其他老師駕馭該課堂的經驗和做法。

(4)相關專業基礎知識準備,即定量分析方法理論知識。

(5)準備該定量分析方法求解工具免費安裝版本,以及安裝程序供學生自主安裝。

3.2.2 定量分析案例教學備課

(1)熟悉本案例主要內容(企業現狀及所需解決的問題,相關約束、相關參數及重要數據等),列出案例要點、問題及相關約束或者限制。

(2)設計課堂教案,首先確定該案例需要重點解決的企業實際問題,設計學生討論程序,例如使用線性規劃求解實際問題時,需設計學生討論該實際問題約束條件及相關參數的程序。

(3)分析學生可能提出問題,學生在應用求解工具時可能面對的問題,準備相應的求解答案以及一些輔助程序或者工具包。

3.2.3 定量分析案例教學課堂組織

(1)案例閱讀,根據該定量分析方法基礎理論知識,將整合的相關企業案例分發給學生,請學生仔細閱讀案例,了解案例的相關信息,提出企業所面臨的實際且需要解決的問題。該案例的發放也可以借助數據共享技術或者E-mail等其他方式提前將案例發放給學生,要求學生提前閱讀。

(2)小組討論,學生以小組為單位,對所需解決問題及相關約束進行討論,要求學生以PPT形式匯報小組討論結果(PPT可在課前通過查閱相關資料進行制作) 。

(3)課堂討論案例。利用課堂時間進行全班交流,各組派代表利用PPT進行該組認為該企業所列需解決問題及面臨約束分析,其他小組成員有1~2分鐘的補充時間;PPT陳述結束后,對于全班共有觀點進行相應的記錄,對于其他觀點允許學生進行辯論;最后對學生提出企業需解決問題及面臨約束進行全班點評,確定目標,找準參數等。

(4)課后學生以個人為單位將企業所需解決問題及面臨約束用定量分析方法進行相應的表述,并且借助求解工具進行求解,在求解過程中如遇相關問題通過網絡形式請教老師、同學或者通過其他途徑解決,直到求解完成。

(5)課堂討論求解結果的可實施性,定量分析方法解決企業實際問題,得出解決方法是否可行,如不可行應如何修正等。

3.2.4 定量分析案例教學課后交流

通過企業實際案例進行定量分析方法教學得到求解方案后并不意味著該案例教學的結束,可利用課余時間征求學生對于此教學方式的相關意見,例如該教學過程中哪些地方需要改進,對教師的準備工作有哪些意見,對今后的定量分析方法案例教學有什么好的建議等,這些意見對于提高定量分析方法案例教學質量有很大幫助,也許就是其中最有價值的措施之一。

3.2.5 定量分析案例教學激勵措施

隨著案例教學在定量分析方法教學中的廣泛應用,與之相關的課程的評價考核制度也隨之改變。在考核方式上,平時成績從20%上升到40%,平時討論進行相應的量化作為平時成績之一,根據企業實際問題得到解決的程度進行相應的量化作為平時成績之一,期末考試成績從80%降到60%;在小組成績上,視小組成員討論情況給予量化打分,大部分情況下所有成績得分幾乎一致;在小組討論上表現優異的學生給予一定的獎勵分,鼓勵學生積極參與該教學過程。

4 結 論

通過在研究生物流專業的定量分析方法案例教學的不斷試驗和改進,我們的學生得到了很多收獲:第一,學生通過該教學方法使得其自身對相關理論知識有了更深的理解;第二,學生的綜合素質得到了更好的鍛煉,提出問題、分析問題、解決問題等基本邏輯映入學生腦海;第三,與物流行業相關領域形成零距離教學,分析實際問題、解決實際問題,使得學生就業能力得到更大的提升。

總之,定量分析方法案例教學是一種有利于提高研究生物流專業學生綜合素質的教學模式,也是一種使學生零距離接觸現實企業的教學方式,教師可以廣泛應用于教學中。

參考文獻:

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[3]周劍峰. “設施規劃與物流分析”課程的案例教學初探 [J].廣東工業大學額學報(社會科學版), 2009(6):151-153.

[4]劉剛. 管理學科案例教學的準備與組織工作[J].中國高教研究, 2010(5):86-88.

[5]趙凱,孟香惠,李珊珊. 基于《物流管理定量分析方法》網絡課程融合式教學實踐探索[J].電大理工, 2013 (3):75-82.

[6]丁巖峰,夏蔚,方芳. 運用MATLAB軟件對物流運輸進行定量分析[J].商品儲運與養護, 2008 (30):29-30.

[作者簡介]丁一(1980—),男,上海人,研究生,上海海事大學物流研究中心科研教師,研究方向:港口物流。

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