惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

L
LangChain Blog
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
Y
Y Combinator Blog
博客园 - 聂微东
GbyAI
GbyAI
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
月光博客
月光博客
T
The Blog of Author Tim Ferriss
爱范儿
爱范儿
宝玉的分享
宝玉的分享
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
雷峰网
雷峰网
MyScale Blog
MyScale Blog
Cloudbric
Cloudbric
T
Threatpost
Scott Helme
Scott Helme
N
News | PayPal Newsroom
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Martin Fowler
Martin Fowler
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
Engineering at Meta
Engineering at Meta
美团技术团队
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
V2EX - 技术
V2EX - 技术
罗磊的独立博客
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
IT之家
IT之家
S
Secure Thoughts
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
D
Docker
V
V2EX
T
Troy Hunt's Blog
Forbes - Security
Forbes - Security
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
J
Java Code Geeks
Last Week in AI
Last Week in AI
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
T
Tor Project blog
P
Proofpoint News Feed
Recorded Future
Recorded Future
B
Blog
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
A
About on SuperTechFans
The GitHub Blog
The GitHub Blog
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
O
OpenAI News
V
Vulnerabilities – Threatpost
P
Privacy International News Feed
云风的 BLOG
云风的 BLOG

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
供应链全链路异常协同管理系统建设
晨夕 · 2022-08-02 · via 人人都是产品经理

编辑导语:在供应链的长链路管理中,除了对正常流程的管理和管控之外,还需要对一些异常情况进行有效的管理,此时便需要建立异常管理系统来协助异常问题的协同解决和经验沉淀。本文作者对异常协同管理系统的建设进行了分析,一起来看一下吧。

一、异常管理系统建设的背景

在供应链的长链路管理中,除了对于正常流程的管理和管控之外,还需要针对对于各个节点发生的异常进行有效的管理,所谓失败是成功之母,异常意味着流程的薄弱环节,更意味着优化的方向,所以从这个角度来看,异常等同于优化。

8D异常管理法,是一种供应链领域非常常用且经典的问题分析和改进方法,通过这种方法不仅对问题进行临时性的解决,更是深入根本性原因进行分析,从而制定长远的解决问题的方法,并制定预防措施防止问题发生。

供应链作为长链路的业务,通常一个异常问题的产生是需要多个角色协同解决的,为了使异常问题能够得到快速及时且标准化的解决,就需要建立异常管理系统来协助异常问题的协同解决和经验沉淀。

二、异常管理系统的“战略三要素”

1. 系统核心定位

异常管理系统的核心定位:针对供应链端异常问题,以8D问题求解法作为理论基础,通过提供通用化的异常自动化识别、异常处理过程管理、异常任务分发、异常分析等能力,支持不同异常问题快速接入,提升异常问题管理效能,并辅助用户分析问题减少重复问题的发生概率。

简单解析一下异常管理系统的定位:

  • 整体的系统框架是基于供应链业务及8D问题求解法进行设计的,即对于问题的类型结构化信息是基于供应链业务进行的,同时问题的处理步骤是与8D方法相匹配的。
  • 核心用户包含供应链相关的所有企业内部运营,同时包含企业供应链管理体系合作的相关方,比如上游供应商、物流服务商、仓储服务商等等。
  • 核心能力主要包括5个方面,异常自动识别能力、异常业务场景灵活拓展嫩能力、异常处理协同分发能力、异常数据自动化分析能力、异常处理时效监控能力。
  • 核心目标有4个,提高异常协同效率、实现异常改善闭环、沉淀风险识别能力、提高异常管理经验。

2. 系统的核心能力

异常管理系统有五个核心能力,下面依次进行简要的解读:

1)异常自动识别能力

通过对供应链全链路线上化流程中的业务数据进行监控,同时建立基于业务场景的指标异常规则库,系统进行实时的数据分析,发现异常自动根据业务模板创建对应类型的异常问题,并指派给特定异常负责人,从而避免异常问题的遗漏和延迟处理。

2)异常业务场景灵活拓展能力

为了实现无限拓展异常问题以及适配不同的管理流程,系统采取3个方面的策略:

  • 信息组件配置化:实现多业务场景的需求配置,问题标签配置化承接不同类型的异常问题结构化描述诉求,并支持DIY字段信息。
  • 流程配置化:主要是审批流的灵活配置,根据审批节点的多少设置多种审批流程支持配置选择,同时涵盖子任务配置化。
  • 时效监控配置化:支持配置任意节点之间的时效监控规则,同时时效监控支持按照固定时间或者流程关联时间节点进行配置管理。

3)异常处理协同分发能力

异常问题的发现到解决通常需要多个不同业务角色来协同处理,这就需要系统具备任务横跨多个不同业务系统灵活分发的能力,这需要各个业务系统具备统一任务处理能力,并进行任务信息统一化的处理。

4)异常数据自动化分析能力

异常问题通过8D的解决流程会沉淀较多的异常数据,包括异常问题结构化类型标签、异常原因标签数据、异常处理任务类型、异常处理人及处理时效等数据,系统需要建立自动化的数据报表,帮助业务快速进行问题的归类分析,从而协助复盘和处理批量性问题。

5)异常时效监控能力

通过时效规则配置,结果所有处理流程节点时效数据的落地存储,系统可定期或者实时进行时效异常提醒和报警,包括临期、过期异常问题,帮助异常管理人员进行管理。

3. 系统的产品框架结构

异常管理系统的核心架构分为四个层次,自下而上分别是数据层、能力层、功能层和应用场景层。

1)数据层

异常管理系统会将问题及解决过程中的所有数据进行分类存储,并进行数据结构化打标以便于后续的数据分析;核心的数据包括问题过程处理数据、问题分类标签数据、问题时效数据、问题分析数据、问题效果跟踪数据。

2)能力层

在前文中对于系统的能力已经有了一定的描述,在图中将系统的能力进行了一定的拆解,包括异常处理流程灵活搭建、异常问题处理规则的配置能力、异常任务统一化管理能力、任务待办任务灵活分发能力、异常全链路数据沉淀跟踪能力、异常时效监控能力、异常催办能力等。

3)功能层

细分来看,异常管理系统的功能也可以分为两个不同的层次,一个是业务流功能层,一个是监控及功能配置层。其中业务流功能层包括异常的自动化识别、异常问题处理主工单流程、异常问题处理子任务工单流程、异常处理效果跟踪流程和数据分析看板功能。监控和功能配置层包括过程审核流程、时效监控及超时预警、问题类型配置和流程配置前台功能。

4)场景层

这里包含了供应链领域所有的异常问题,不同的业务领域会有不同的异常问题处理数据结构和处理流程,系统需要根据充分的配置能力来支持以上业务场景的拓展。

四、异常管理系统的核心设计要点

1. 跨域协同业务基建系统的设计难点

异常管理系统作为一个供应链领域的横向协同基建系统,其设计理念与单一的业务流程类系统是完全不同,相比于单一业务系统的产品设计,横向的异常管理系统的设计难点集中在一下几个方面:

1)从场景有限到场景无限

  • 流程单一到流程多样复杂
  • 字段信息明确有限,到字段信息不明确
  • 权限管理业务化,权限管理通用化

2)打通多系统待办任务

  • 抹平系统待办处理的差异性
  • 打通内外部系统
  • 任务处理信息的一致性保障

3)跨业务域的自动异常监控

  • 业务领域功能模块隔离
  • 业务域涉及范围广,单点需求协同难

2. 系统设计的核心要点

1)如何实现场景灵活拓展

为了达成支持供应链全链路业务的异常管理,系统必须支持多种不同的异常场景,同时在业务的快速变化中还需要支持场景的灵活拓展。在系统的设计过程中,笔者主要采用5个步骤来进行系统灵活性的设计。

①业务场景收集梳理

对已知业务异常管理场景进行收集,了解各自异常的处理及审批流程、处理人规则、审核人规则、时效监控规则以及异常8D各个处理节点的关键信息结构。

②分析差异和同质性

对所有的异常问题进行结构化的拆解,寻找其中的同质点和差异点,比如处理流程中审批节点的位置、处理人是否为固定人员、异常处理信息中的通用信息等。

③抽象概念明确思路

从业务系统通常所用的”纵向的定制化方式“ 转变为”搭积木式“的横向配置化方式,在各个关键模块进行处理类型的拆解,抽象通用和个性。

④设计系统架构

前文已经描述过,此处不再赘述。

⑤明确系统边界

作为横向业务基建,其功能会嵌入到各个垂直业务领域,明确系统边界可以支持快速接入和后续需求迭代的管理。

2)如何快速打通多个业务域系统

为了实现多个业务角色之间的灵活任务分发,系统需要突破各个垂直业务域的壁垒,这就需要通过统一化任务组件的方式来解决,具体分为三个步骤:

①统一化组件服务

通过统一待办工单服务和前端组件化开发的方式,支持各个业务系统快速和统一化的实现待办任务处理功能,同时通过异常任务组件化的开发方式保障异常任务工单在嵌入的全域业务系统的流转中信息一致。

②内外部系统嵌入

任务组件不仅需要在面向企业内部的供应链运营的系统中嵌入,还需要打通外部合作商相关的作业系统,以此实现任务流通无障碍。

③统一化数据隔离

对于数据权限的管理权限,系统突破各个业务系统的限制,基于统一化的组织架构数据和基于问题类型的权限配置管理能力,进行数据的统一化隔离管理,其中包括任务干系人的权限、上级管理者的数据权限以及超级管理者的数据权限。

3)如何低成本实现跨域异常自动监控

深入到各个业务领域独立实现异常流程及指标的实时监控的成本是比较高的,其不仅带来各个业务系统产技人员认知成本的增加,也会带来设计差异带来的体验问题。

异常管理系统可以通过统一化的数据管理平台进行业务流程数据的实时抓取,同时建立通用化的规则配置平台打造异常监控能力;同时,在需求管理方面建立统一化的需求提交流程及模板,实现自动化异常监控需求的快速对接。

以上,就是供应链横向异常管理系统的核心设计思路,欢迎大家一起交流探讨。

本文由 @云小希 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议