人们都同意如今是充满不确定性的时代，也同意需要对不确定性进行管理，但是在常见的应对方法之上，还可以做些什么呢？本文尝试回答，除了常见的分散风险之外，还有哪些方法。更重要的是，在决定采用了某种方法之后，我们还要将这种方法细化，以发挥其真正威力。
越来越高的不确定性
2022年6月2日的时候，亚马逊宣布了电子书退出中国市场的决定，中国区一年以后将停止购买新电子书，两年以后停止下载电子书。
这个消息还是让我很吃惊的。尽管我之前想过亚马逊电子书可能会出问题，但是没想到发生这么快。我比较懊恼的是，之前我图方便从亚马逊购买了一千多本电子书，一下子都面临不能轻松阅读的局面。除非我保留旧的电脑或苹果手机长期不更换，否则这些电子书也就能持续个几年时间。
这件事给我的启发在于，享受新的技术和方法带来的好处的同时，一定要防范因其停止服务而带来的更大的损失。举图书为例，如果我购买的都是纸质书，那么如果出现丢失的情况的话，顶多也是一小部分书籍损失掉，我可以保存超过五六十年甚至轻松把一部分转给别人；但当我转为购买kindle电子书之后，一旦kindle停止服务，我就无法长期持有这些电子书，相当于我买的所有的书被一把火烧掉了。
电子书这件事实际上向我们展示了，随着事物相互之间的关联越来越紧密，整个系统中一旦某个环节发生问题，就会牵一发而动全身，整个系统都会遭遇到伤害。
这种事物相互之间关联的情况在过去是比较少的，或者说，过去存在的是许多小系统，相互之间的关系不那么紧密；而现在小系统组成了大系统，系统中许多节点都和其他的节点产生了关联。这样一来，以前发生一些灾难性事件，整个国家或者整个世界只有少部分地区受到伤害；而如今这个时代，一个地区发生某个事件，全球都会受到冲击。
举疾病来说，在过去交通不方便的时候，一旦发生传染性疾病，仅仅是一个地区内部发生扩散，很快也就过去。而如今随着火车、轮船、飞机等交通工具的普及，一种传染病，比如新冠病毒，很容易就传播到全球，很难防范。
随着全球化，许多本来在分散的国家进行的产业现在集中在更少的国家。这也就意味着，一旦这些国家发生某些事件，比如战争，就会导致全球的某些产品缺货。
这也反映了当前我们所处时代的情形，也就是我们面临越来越多的不确定性。对于企业的启发在于，企业要采取一些措施来应对不确定性，防止不确定性带来的损失。
讲到这里我们就要提一下我们面临问题时应该是否应该主动出击的问题。有些人认为问题来自外部，比如认为不确定性来自外部环境，自己做不了什么。其实不然，我们可以在自己控制范围内做很多事情。而当我们在自己控制和影响范围采取行动时，我们也可以带来巨大改变。在自己的控制范围内积极主动的做法，越是可控制的，效果越好。
今天讲的应对不确定性有如下几种方法：
1.分散：指的是将风险化整为零，减轻每个单独风险造成的危害
2.选择权：将自己未来置于高收益和低损失的情形之下的可选择履行权利的情景。
3.流动：指的是缩短响应时间，降低预测带来的风险
4.缓冲：指的是建立时间或数量的冗余以应对不确定性
分散风险——应对过于集中带来的风险
“不要把鸡蛋放在一个篮子里面”——谚语
《黑天鹅》作者纳西姆·塔勒布讲过这么一个故事。有一个国王对自己的儿子很生气，于是发誓说要用一个大石头砸自己的孩子。尽管话一出口他就后悔了，但国王说过的话又不能不算数，同时他又不想伤害自己的孩子——那么大一块石头砸上去可是致命的。于是聪明的大臣给出了一个解决方案：把大石头打碎成小石子，然后用小石子扔向王子。问题就这么解决了。
这个故事是用来说明事物的脆弱性的。某些属性增长所带来的伤害不是同比例增加的，而是增加速度远远大于这个属性的增长。举个例子来说，你从10米高度跳下来的所受到的伤害远远大于你从1米高度跳下来所受伤害的10倍。
类似地，当我们业务过于集中的时候，企业如果只有少数几个大客户占据了很大一部分比例的业务，比如50%，那么只要这些客户因某种原因订单大幅下降或增加，对企业带来的伤害就是巨大的。
业务过于集中会给企业带来很多风险。我们会发现有些工厂，四五个客户就占据了其80%以上的业务，这种情况下，只要任何一个客户的订单发生波动，公司就会出现要么订单严重不足，要么生产负荷严重超载的情况。加上客户的业务一年中只有几个月订单量巨大，就会给工厂的生产带来很大的压力。淡季业务很少，员工流失率高，到了旺季订单又做不过来，天天加班。业务集中还有其他的含义，比如业务主要在集中在少数几个地区，或者仅仅在一两个市场细分。由于集中带来的不确定性，往往会让企业在运营过程中手忙脚乱，甚至利润受到极大伤害。
针对集中，一些应对做法有如下：
• 适当增加客户数量
• 增加区域/行业或国内/国际
• 拓展到互补业务（如同时卖轮胎给整车/售后市场）
这些分散风险的方法多是方向的决定，比较容易，许多人都可以轻易提出来，许多企业也是这么做的，但是实际做的过程中问题还是很多的。分散并不意味着同时进入许多自己不擅长的领域，许多公司以为分散就是多元化，于是搞房地产的开始造车，卖矿泉水等。分散可以是同样的产品卖新的客户，或者同样的客户卖新的产品，但绝不是一下子卖新的产品给新的客户。
选择权——有限的风险和巨大的回报
实际上，面对不确定性，许多人依赖的一个方法就是预测，也就是预测每种情形出现的百分比，并采取相应的对策。但是问题在于，预测是很难做到准确的。有没有办法让我们在预测不准的情况下，也可以避免损失，获得收益呢？
纳西姆·塔勒布提出了一种叫做选择权的概念。又叫做期权。这种选择权是什么呢？让我用一个故事来解释一下。
在欧洲古代有个学者，他被许多人嘲笑说他的学问没法帮他赚钱。后来这个学者把自己的钱拿出来，用很便宜的首付款买下了所有的橄榄榨油设备在橄榄收货季的使用权。而这一年正好橄榄大丰收，于是他把这些设备都转租了去，赚了一大笔钱，然后又专心致力于自己的学术研究。
这个故事向我们呈现了一种收益与损失不对称的情形。如果当年橄榄没有丰收，这个学者只会损失掉他租赁设备的钱，不会更多；但是当橄榄丰收的时候，他的收益是巨大的。这种方法的好处在于，在不确定性存在的情况下，你把损失限定在了一个可控的范围，但是你获得了可能的巨大收益的机会。
另一个在金融领域的选择权叫做期权。这个更容易理解一些。举例来说，金融机构向一个期权买方提供承诺，9月30日以50元的价格卖1000股给买方股票A，而买方可以决定到时履行这个权利或者不履行。如果三个月以后，股票市面价格是60元，期权买方就可以从机构以50元买入1000股，然后马上卖出，就可以获得10X1000=10000元的收益。但是如果股票A在9月30日价格是40元而不是60元，这时候买方就可以拒绝以50元购买股票A，他的损失不过是购买期权所花的钱而已。
当你有机会使用选择权的时候，你不需要做精准预测，因为你所遭受的损失是有下限的，但收益却可以是上不封顶的。
当你有机会使用选择权的时候，你不需要做精准预测，因为你所遭受的损失是有下限的，但收益却可以是上不封顶的。
企业也应该思考如何能够通过选择权来应对不确定性，让自己遇到不利情景的时候，遭受的损失在可控的范围内，而当有利因素到来时，快速抓住，大大获利。
提升流动性——减轻对预测的依赖
既然说到预测不准确，我们就要提另一种应对不确定性的方法——提升流动性
如何应对不确定性？通常的做法是赋予确定性。举个例子，传统的做法之一是追求更准确的预测。如果你去翻供应链物流管理的书籍，你会发现在预测的章节下面，讲了很多如何做好预测的内容。诚然作者在书中提到时间越长预测越不准确，但给出的解决方案往往是提升准确性，比如如何与供应链合作伙伴更好地联合预测，如何用数学和统计学等看似科学的方法来进行更准确的预测，以期望能够“在正确的时间，正确的地点拥有正确的库存”。现在很多管理者仍然认为更准确的预测是非常重要的。但是在如今这个不确定性越来越大的时代，通常采取的预测的做法对我们的负面影响越来越大，甚至有时候已经决定了企业生死存亡。
时间跨度越长，预测越不准确。举天气预报为例。如果预测第二天的天气，也许还算准确，但下一周的某天是否下雨，下多大雨就很难猜对了。更不用说一个月以后。在如今的商业环境里面，我们面临的问题更多。不要说对明年的市场进行预测了，哪怕下个星期有多少订单恐怕在很多公司都是无法做到的。这种环境里面，往往客户的容忍时间很短的。为了给客户提供更好的服务，不放弃市场机会，很多企业进行的是备库生产(MTS)。但如果依赖预测进行生产，给企业造成的影响不仅仅是库存，常常管理者看不见的还有损失的销售。
了解了时间对预测的影响，这意味着，除了更准确的预测之外，我们还有另一条路选择，减少时间跨度，也就是缩短对市场的响应时间。缩短相应时间意味着什么？意味着当你收到客户的订单之后，你要用与当前比更短的时间交付给客户。
真的可以缩短从收到客户订单到交付给客户的时间吗？当然可以做到。这里我们不展开讲，因为那要花上一天的时间。我们仅仅举一个方面，也就是纯加工时间的概念。简单来讲，如果在生产领域，纯加工时间是指你的产品在从投料生产到产品最终完成入库过程中最长的链条上被设备加工的时间之和。一件产品可能投入生产到完成需要10天时间，但是纯加工时间可能加起来才不到30分钟。而这剩下的时间，就给我们指示了可以改善的空间。许多时候，人们在尝试改善企业运营时，尝试的是改善在设备上的纯工作时间，比如尝试把在某台设备的加工时间缩短5%，但却比较少地关注纯加工时间以外的东西。如果你在上面下点功夫，会有意想不到的收获。理论和实践证明，大幅缩短生产提前期是可以做到的，而且遵守一套系统的方法，比如TOC，可以实现缩短提前期的同时大幅提升企业的准交表现。
当然我们举的仅仅是生产的一个例子来说明响应速度是可以缩短的。实际上，改善响应速度，也就是缩短对市场需求的交付周期，在绝大多数行业，比如生产、分销、项目管理等，都可以做到这一点的。缩短流动性，这是必须要做的，无怪乎高德拉特博士在“流动的四个概念”里面第一条就是——改善流动（也就是缩短提前期）是运营的首要目标。
缓冲——对不确定性保护
缓冲就是针对不确定性的保护。大家实际上都在用，比如我们乘飞机出行，考虑到各种意外，我们都会提前一段时间出门去机场。而企业在接订单的时候报的交期都会有余量。
缓冲有各种各样的，比如有时间缓冲，比如有数量缓冲。时间缓冲在企业运营中表现为提前量，比如为生产设置的提前期。这些时间往往大大超出了产品在设备上的实际加工时间。如果我们观察一下的话，一个订单的产品大部分时间是在设备前面等待加工，而实际在设备上加工的时间，往往小于生产提前期的10%。
另一种常见的缓冲就是库存缓冲。许多企业面临的现状是，提供的产品种类越来越多，客户要求的交期越来越短，购买的数量也是不固定的。在这种情况下，往往客户下单的时候，从头购买原料再加工生产的时间已经往往满足不了客户的交期需求，这种情况下，企业不得不选择提前为某些原材料甚至是成品进行备库以抓住订单。
在企业中设置特定的缓冲，当意外发生以后，我们就可以采取措施补救回来。
细化你的策略并使之有效
有人可能会说，前述几种做法有些是企业或多或少都在做的，没有什么稀奇的。实际上不然。
让我们举缓冲为例。是的，我承认企业都有针对不确定性提前做了保护，但问题不在于企业是否针对不确定性设置了缓冲，而在于企业有没有设置合适大小的缓冲，有没有用合适的方法来管理缓冲。大部分企业做得并不好。
举企业管理库存为例。通常企业是如何用库存来应对不确定性呢？通过安全库存。企业通常的做法是，根据过去的一段时间的消耗，用某个数学公式计算出一个安全库存量，然后确保在库存低于安全库存的时候重新订货。
但这种方法是有问题的，首先未来的趋势不会和过去一模一样，所以当我们按照过去的库存消耗趋势备了库存之后，会出现实际消耗大于备库或者实际消耗小于备库的情况。这种情况下，会出现我们消耗完安全库存而订货还没有到达仓库的情况，这种时候就没有物料投产，导致产品交付延误，损失订单等结果。
尽管如此，企业却常常不会快速调整安全库存的数量。如果你去问相关人员多长时间调整一次安全库存，你会吃惊地发现，一年不会有几次，往往会几个月一次，而且是对许多SKU同时进行。这种做法很多时候是马后炮，反应时间太长，已经错失了机会。
那么好的做法应该是什么样子的呢？举前面设置库存的缓冲为例。我们不能一刀切地每隔两三个月对所有的物料进行一次审视，然后调整它们的库存。因为隔了这么长时间，随着需求的变化，有的物料常常造成缺货，有的物料没有及时调整变成了呆滞库存，企业已经造成伤害。好的管理方法应该能够细化到每一个物料，实时地根据物料消耗的变化进行调整，而且能做到自动化，解放管理者的注意力。
而TOC的做法就提供了这种可能。TOC的做法叫做动态缓冲管理，这是一种对每款备库的产品的消耗和库存变化趋势进行监控的方法，当发现物料消耗的速度增加的时候，能够及时增加缓冲库存水位；当发现物料的消耗速度下降时，它又会建议降低库存的水平。实施了这种做法的企业里，通常每天电脑系统都会对几十个SKU进行建议，增加或减小其库存水位。这种做法的好处不言而喻，一方面及时根据消耗调整库存，满足了消耗的需求，另一方面采购只需要对一小部分产品做决定。
决定在哪里设置缓冲，缓冲设置多大，是在计划层面应对不确定性。而缓冲管理，是在执行层面应对不确定性。很可惜很多人在执行的时候没有好好管理不确定性。这有点像过冬，你买了对应的冬装，但到每天根据实际温度增减衣服。
不只是管理库存缓冲，在管理其他缓冲的情形，都可以有一套做法来保证我们采用的缓冲的做法是有效的。类似地，我们也要思考关于分散风险、期权策略和提升流动性的具体细化做法来保证其有效性，但这些暂时不深入讨论了。
总结
如今的环境不确定性越来越高，而我们应对不确定性有许多策略可以选择，比如分散化、缓冲保护、提升流动性、选择权等。但如果不惜花在决定了策略之后，我们还需要将这些策略具体化，制定细化的实施策略，使之行之有效。