想要解决问题，却适得其反！用系统思考模型来解决供应链的复杂性

在我之前的文章中提到了一个案例，讲的是一家企业想要节省运输费用，结果事与愿违，最后付出了更多的费用。

这篇文章想要表达的是，在处理复杂问题时，我们不能使用直线条的、单一的线性模式，而是要用循环模式进行思考。

为了更形象地描绘这种模式，可以使用因果回路图，也叫做系统思维图（Causal Loop Diagram）。

1.强化回路

因果回路图是用目视化的方法，显示出系统中不同变量之间的相互关系。这段话有些抽象，让我通过一个例子来说明。

众所周知，我是一个供应链管理文章的作家，每周都会发布新的文章，我的公众号有几万个人订阅，我还出版了1本专著。

写文章是一件费时费力的事情，我是如何坚持原创写作的呢？可以用因果回路图来说明其中的关系。

在上图中有4个小圆圈，分别是原创文章、粉丝数量、专著销量和信心意愿，这些就是系统中的变量，也叫做节点。

让我们从“原创文章“开始，随着我的原创发布文章数量的增加，我的公众号粉丝数量每天都在增加，这两件事情之间存在因果关系（Causal Relationship）。

一个变量的增加或减少使得另一个变量随之增长或减少，两个变量朝着同一个方向变化，这种关系被称为正极性（Positive Polarity），用加号或是字母S来表示。

如果一个变量的增加或减少使得另一个变量随之减少或增加，两个变量朝着相反的方向变化，这种关系被称为负极性（Negative Polarity），用减号或是字母O来表示。我的原创文章和粉丝数量是朝着同一个方向变化的，所以它们的关系是正极性+。

当我的订阅粉丝数量越来越多，有些读者购买了我的专著，书籍的销量随之上升。

我的第一本书《供应链管理:从入门到精通》在同品类书籍中可以排进畅销榜的前十名，长期位列国际供应链管理热卖榜的首位。粉丝数量和专著销量是朝着相同方向变化的，所以它们之间的关系是正极性。

我的专著卖得好，说明读者们肯定了这一部作品，这给了我巨大的鼓舞，让我更有信心，也增强了我继续从事原创写作的意愿，这又是一个正极性。

强烈的意愿让我笔耕不辍，完成了更多的作品，这样就形成了一个循环回路（Loop）。

案例中的4个变量之间都有因果关系，它们组成了回路，用图形描述出来就是因果回路图（Causal Loop Diagram）。

由于所有的因果关系都是正极性，最终我获得了一个积极的反馈，让我输出了更多的原创文章，这种情况就叫做强化回路（Reinforcing Loop），用字母R表示。

让我们再通过一个企业的案例来了解因果回路图。

假设A公司由于经营不善，销售业绩开始下滑，现金流逐渐减少，两者是同向的正极性。

由于现金流吃紧，A公司开始想各种办法来扭转被动的局面，其中的一个“妙招”就是延长给供应商的付款账期，原来是开票后30天付款，现在改为90天的账期，这是许多公司常用的策略。

现金流和应付账款天数是朝着相反的方向变化，它们是负极性关系。当供应商发现A公司付款天数越来越长，就会认为这家客户的经营情况不佳，一些警惕性高的供货商要求A公司提前付款或预付现金，这使得供应商品的数量开始减少，与付款天数的关系是负极性。

最后，A公司的库存水平不断下降，许多货架都是空的，这导致了销售业绩的进一步滑落，形成了一个正极性。

在A公司的案例中一共出现了四个极性，两个加号与两个减号，这也是强化回路。这是为什么呢？根据因果回路图的规则，两个减号相互抵消，成了加号，这和负负得正的原理是一样的。

从道理上也是说得通的，因为A公司的业绩变差了，使用了延长付款的手段，于是供应商不敢继续供货，害怕不能按时收到货款，最终A公司出现更多的缺货，致使销量进一步下降。

这个回路让A公司的经营情况雪上加霜，陷入了恶性循环，所以它也是强化回路。

2.平衡回路

另外一种回路的情况恰恰相反，这就是平衡回路（Balancing Loop），用字母B表示，让我们也用一个案例来介绍它。

假设B公司的商品缺货率高达20%，也就是说只有80%的销售订单可以完成，这远低于同行业公司的90%订单履约率。

为了改善交货率的问题，B公司的策略之一是采购更多的商品，从而可以缓解大量的缺货。

如果B公司的缺货情况有所好转，他们就不需要购买大量的商品，因此缺货情况和采购订单是朝着同一个方向变化的，是正极性。

当B公司的采购数量越来越多时，只要供应商都能按时交货，库存水平肯定是能够上升的，这两个变量之间也是正极性关系。

随着库存的增加，B公司的货架得到了补充，缺货率开始下降，此消彼涨，所以它们的负极性的关系。

在这个案例里，有一个负极性和两个正极性，根据模型的规则，这是平衡回路。

一般来说，随着时间的推移，系统会形成某种平衡的状态，改变原有的情况，所以要设定一个具体的目标，例如上述案例的目标是改善商品缺货问题。

3.时间延迟

系统中的变化是有延迟性的，例如B公司想要增加库存水平，需要等待供应商完成生产和运输才行，这些活动都需要时间，库存补货并不是立竿见影的事情，所以有时间上的滞后。在因果回路图上，时间延迟用两条短线表示。

延迟越长，反应可能越激烈，要达到平衡状态的时间越长。

仍以B公司为例，由于缺货造成了销售损失，采购员受迫于高层的压力，催促供应商立即交货，而后者的生产需要一些时间，不能满足B公司的到货日期要求，于是订单被取消。

采购员又到市场上寻找其他的货源，兜兜转转一圈下来，发现还是原先的那一家供应商能提供最早的交货期，最后只得重新下了采购订单。这样来回折腾，B公司用了更多时间才恢复了库存水平，达到了平衡的状态。

在供应链管理中，我们采取的行动和结果之间的延迟是随处可见的。在《什么是“眼镜蛇效应”？》文章中，张三公司的采购员在2022年2月的时候决定等待海运费用下调后再去订集装箱舱位，而张三直到当年4月末才能把货柜装船发运，当中有2个月的延迟。

在制造企业里做库存优化亦是如此，我们想要降低库存，采取了控制新订单、缩短前置时间等一系列行动，但是库存水平下降需要时间，因为要等到BOM中物料都齐套后才能被消耗，期间需要一些时间。

在本篇文章中，我为大家介绍了因果回路图中的关键要素，包括变量、正负极性、强化回路、平衡回路和时间延迟。在下一篇文章里我会详细介绍案例，说明在解决问题时，为什么会产生意外的后果，敬请期待。