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1、第一次参加企业竞争模拟大赛就成功的闯进决赛并获得全国二等奖，我为此而感到非常的惊喜。 因为对于像我这种初学入门者来说实在是太不容易了，在这里要衷心感谢在整个比赛过程中给我们参赛队伍排难解惑的指导老师，以及相互合作一起走到最后决赛的团队成员。 以下是我个人通过这次比赛对企模的一些个人经验分享，旨在促进大家企模的思想交流， 以及为后来的参赛选手提供一些参考经验。在企模里， 我们操纵的是一个企业， 在短短的 8 或 9 期内，要把一个小规模企业发展为一个大规模企业。 在这个扩张过程中， 我认为关键要把握好两个层次，即战略层次和战术层次。首先说说战略层次。众所周知，现实中的每个企业都会有自己的发展战略
2、蓝图，而企模也不例外。 战略是一个企业发展的根本大计，他贯穿于整个模拟时期， 因此，制定一个正确合适的战略是在企模中获取好战绩的必要条件。关于资源利用最大化观。 从整体思路来看， 企模的目标是在最后一期拿到最好的名次或标准分。为此，每期利润最大化是所要追求的。要增加利润，根本是要扩大企业产能， 要扩大企业产能， 提高机器数量是关键手段， 要尽可能高的增加机器数量，就需要把多余的闲置资金都拿来购买机器。也就是说， 企业资源利用最大化是企模中需要具有的战略观。资源利用最大化要求没有任何的资源浪费，这里的资源不局限于资金，还包括人力、机器、原材料等。尽管我们不可能做到百分百的不浪费，但我们可以通过努
3、力， 做到尽可能的接近百分之百。 浪费的资源，就直接意味着你放弃了这些资源本来可以创造的利润。大家不能轻易地忽视看起来微不足道的浪费， 要知道每期每处一点点的浪费， 八期累积下来就是很大的浪费！关于资金的时间价值观。 若按照企业的利润率发展计算， 刚开始的 1 万块钱可等于末段的 3.5 到 5 万块钱。打个比方说，如果第一期由于定价太低而比正常的卖亏了 10 万块，就意味着八期累积下来将会少赚了35 到 50 万。所谓钱能生钱，越是在前期的钱就越重要， 因此，我认为前三期是非常关键的，前三期的决策好坏，直接影响到企业的基础实力， 并且很大程度上决定了你将以一个什么样的排位结束第八期。 关于这
4、方面， 我在今年的全国决赛中就深有体会。当时我们第一期的定价普遍偏低，利润比当期第一名就少了足足50 万，这将意味着我们已经潜在吃亏了至少 100 多万！而且，由于出现大量订货，第二期的利润也受影响。到了第三期，由于我们定价普遍偏高，形成大量库存，造成了大量资金积压。至此，我们的累计缴税和净资产等指标已经远远落后，潜在影响是后来的机器数也跟不上，追赶前三已显得有心无力。关于战略发展观。 一般认为，整个过程可以分为三个阶段， 即 1、2 期为前期，3、4、5、（6）为中期，（ 6）、7、8、（9）为后期。前期着重企业的原始积累，要为企业大好良好的发展基础， 中期需要在保持稳定发展的前提下，实现最
5、大限度的扩张，后期注重降低成本，提高利润，调节各个方面的指标，提升综合分。在开始做第一期决策之前， 就应该对整个发展战略有个大致的把握，即前期和中期以什么速度来扩张，产品研发的计划，何时分红，是大量分还是少量分等，都应该做到心中有数。从全国赛来看， 基本上都采用前两期最大限度招聘工人的策略，目的是以最快速度提高企业的规模。 有些企业会采取第一期“偷分”的策略，这种策略主要表现在两种手段，第一，第一期就大量分红，通过提高累计分红、资产利润率等指标来大幅提升标准分。第二，第一期减少研发的投入，一般情况下会选择不研发C或不研发 D，在全国赛里，我还没有见过有实力的队伍可以大胆到CD都不研发。这种方法
6、主要是大幅降低研发费的分摊成本，从而大幅提高利润。 但这种策略都是以牺牲未来的利益为代价的， 前者的直接影响是减少净资产， 从而减少企业的融资数量（公司某期发行的债券数额与尚未归还的债券之和不得超过公司该期初净资产的 50%），约束了企业的扩张速度。后者是延迟了产品的研发，直接影响是产品等级落后于对手， 定价方面处于劣势， 会在一定程度上影响到利润。 当然，这些策略是否值得实施， 其带来的效益是否足以弥补牺牲未来的代价，这就需要企业自己去衡量。因此，有时候不必太在意第一期的名次，毕竟第一期完了之后排名如何并不意味着些什么。在我们公司所在的赛区里， 复赛时第一期过后排列前三的公司在最后一期分别名
7、列 9、1、12，半决赛时的第一期前三名到最后分别名列15、11、14，而决赛是分别名列4、1、2。关于产品组合。 究竟哪个产品最挣钱， 这是每个参加企模比赛的团队都想迫切得到的答案。究竟有多少个团队是专门投入精力去研究这一方面的内容呢，我想为数不少，但能研究出真正成果的又有多少呢，我想这绝对是极少数。不然的话，在全国半决赛和决赛这样的高水平较量中，为何还会出现参差不齐的产品结构呢。如果是研究出正确的最佳产品组合模型，就应该坚定不移每期执行下去，除非人机比例不符合。 在每一种比赛情境里， 肯定存在最挣钱的产品， 而在每一期的决策环境里， 也肯定有一套最优的产品组合方案，但是若研究出某个产品最挣
8、钱，那也只是在一定的产量范围内相对其他产品而言的，若产量过多， 就会导致边际利润下降，当下降到某一程度时，便不再是最挣钱的产品了。在打全国赛时， 我们团队曾经花时间研究过哪个产品最挣钱，也曾按照我们的思路得出了一些结论或方案， 实践起来却发现并不是完全正确，仍然存在缺陷。 为了弥补这个缺陷， 我们在自认为是较好的方案里，通过微调， 尝试几个不同的产品组合，然后选取最优。我们发现，若生产产品的重心不同，一期的利润可相差10 万。没有研究出确定最挣钱产品的方法，是我们参加企模比赛其中的一大遗憾。或许正如王其文教授在颁奖仪式上做总结时所说的，要研究出哪个产品最挣钱，这可真的没那么简单啊！ 希望明年参
9、加企模比赛的同学能攻克这个至关重要的难题吧。接下来说说战术层次。关于运算模型。 士兵上战场需要利器或坚盾， 而在企模中， 运算模型好比是公司的一大利器， 拥有一个好的运算模型， 可以起到事半功倍的效果。 基本上所有团队都是利用 Excel 作为运算模型的。 首先，运算模型必须确保运算是百分百正确的，差之毫厘，谬以千里，在企模中，数据相差1 或 0.1 ，都很可能会导致质的变化。其次，运算模型应能符合自身决策的需要，最好是在前人已建立的模型表的基础上， 自己再进行适当的设计和优化。再次，运算模型应能最大限度的减少人工作业量。 一些常规或常用的计算法则最好都建立到运算模型里面，一来是可以大大节省人
10、工计算的时间； 二来可以保证准确率， 计算机出错的概率要远远低于人脑计算的出错； 三来运算模型直观清晰， 便于数据之间的相互比较。 尤其对于像全国决赛这样的快赛来说， 运算模型显得尤为重要， 当时我们的定价仍然是通过手工计算的， 严重影响了决策的速度， 赛后才发现我们完全可以在运算模型中建立定价模型，只需输入数据，而计算机自动算出价格，后悔莫及。关于生产。 在生产方案里涉及解聘工人数、招聘工人数、排班、购买原材料等方面。贯穿生产整个过程的是人机比， 人机比为多少是建立在自己需要的生产产品组合基础上的（关于产品组合前已述及，在这里就不再赘述），需要怎么样的产品组合，人机比也会相对稳定的在一个较少
11、的区间内，具体可以事先通过在模型中调试而得出大概的数值。 若人机比例过小或过大， 就容易出现产品生产比例失调，降低利润。规则里有这样的规定，企业每期解聘的工人数不得少于期初工人数的3% 。例如，期初工人数为 161 人，则解聘工人数应为4.83 人，但解聘人数必须取整数，理论上应解聘 5 人。 后来经实践验证， 可以解聘 4 人， 即可把后面的小数直接去掉，也不需要四舍五入。 一般情况下，不应多解雇工人， 最少解雇是多少就解雇多少。每期在排班之前， 先要确定出本期的招聘工人数。对于如何确定招聘多少， 前两期一般是满额招人， 第九期不招人， 第八期不招人或少招人， 因此第七期相对的多招人（这里我
12、们主要考虑的是在后期提高人均利润率以及减少成本）。 在中期，我们一般采用如下两种方法相结合：第一，由于下期机器数已知， 根据我们需要的产品生产比例， 在最大限度的利用机器的前提下，对下一期进行初步的生产排班，看看下期生产需要的标准工人数，然后通过倒算， 算出本期需要的招聘工人数。第二，根据我们需要的人机比，通过已知下期增加的机器数，而算出本期需要增加的工人绝对数（招聘工人数- 解聘工人数），进而确定本期招聘工人数。需要注意的是，规则通常会规定本期招聘工人数不得多于期初工人数的50% ，如果据此算出的最大招聘人数不是小数，则需要把小数舍去取整数。 例如，期初工人数为 161 人，则最大招聘工人数
13、为80.5 人，而在实际操作中，最多只可以招80 人，不能招 81人。确定了解聘工人数和招聘工人数之后，就可以进行排班。 排班的基本原则是机器产能最大化，即使用比例尽可能接近100% ，除非工人数太少，否则一般不会使用第一班加班。排班主要有一下几种模式：模式一：第一班正班第一班加班第二班正班第二班加班A BBCDD模式二：第一班正班第一班加班第二班正班第二班加班A BCCDD模式三： 第一班正班第一班加班第二班正班第二班加班A BCDD模式四： 第一班正班第一班加班第二班正班第二班加班ABCC DD第一种以生产 AB为主，人机比高。第二种是生产CD为主，人机比低。第三种是第一种和第二种的折中形
14、式。 第四种是在机器利用最大化的前提下，工人利用最大化，这种方式的好处是节约工人数，缺点是第二班加班人数多，成本高，是否采取这种方式， 工人工资是主要的参考指标， 即节约工人数节省的工资成本是否大于第二班加班增加的工资成本，以及对人均利润率的影响。排班的时候要参考本期可运出量，十位数和个位数最好接近16、36、56、76、96 等，因为供货时十位数和个位数是遵循09、29、49、69、89 原则的，如果产成品可运出率是 75% ，某产品可运出量的小数是0.75 的话，就应该尽可能把这0.75 转化生产为其他产品。因为减少这0.75 不会影响该产品的运出量，另外还可以增加其他产品的运出量。 这样
15、有利于降低产品的实际废品损失率，以及实现尽可能多的产成品运往市场。在排班的时候， 还有两点想在这里说明一下。在比赛规则里， 说到工人只能在第一班和第二班之间选择一个， 即第一班的工人数和第二班的工人数之和不能大于本期的标准工人数。例如，若本期的期初工人数为161人，解聘 4 人，招 80 人，则标准工人数为 177 人（161-4+80*0.25 ），如果第一班生产需要工人数为97.75人，则第二班的最大工人数则为79.25 人，在这里，小数不用取整。如果标准工人数不是整数，则小数点后的小数也可以用于生产，即如果标准工人数为177.75人，第一班生产需要的工人数为97.75 人，则第二班的最大
16、工人数为80 人。另外，比赛规则规定用于第一班加班的机器不能用于第二班正班，即第一班加班使用的机器数与第二班使用的机器数之和不能大于总机器数，若出现小数， 使用原理同上，不必舍去小数点取整数。 虽然这方面与现实有点相违背，但我们应抓住一切可利用的资源最大限度的生产。排班完成之后， 就可以决定购买原材料的数量。 原则上需要买多少原材料就买多少，不多买，除非购买量接近折扣点。原材料多买了意味着资金的积压，降低资金周转速度，而且会增加原材料的储存成本。关于供货。 供货的时候遵循十位数和个位数为09、29、49、69、89 的原则，这样有利于降低产品的实际废品损失率。如果超出了以上特定数目的几个产品，则不运往市场，如果超出了10 个左右，但因此而增加的利润极少，可以考虑也不运往市场，最后一期除外。相同的供货量供往不同的市场所带来的利润是不同的。在确定某个产品在四个市场的供货分配比例时， 要参考这个产品在这四个市场的利润率（我们是通过变动成本来计算的） ，往利润率高的市场多投放， 但利润率与供货量是成反向变动关系的，供货量越大， 利润率就最低。 当四个市场的利润率相接近时即为供货分配比例的最优
