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尹军琪:从ncp疫情看科学预测的重要性
项目启动时间:2020-02-11
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        清早起来,很多人与我一样,第一件事就是看疫情报道。截至2月10日24时,全国现有确诊病例37626例(其中重症病例7333例),累计治愈出院病例3996例,累计死亡病例1016例,累计报告确诊病例42638例,现有疑似病例21675例。累计追踪到密切接触者428438人,尚在医学观察的密切接触者187728人。累计收到港澳台地区通报确诊病例70例:香港特别行政区42例(死亡1例),澳门特别行政区10例(治愈出院1例),台湾地区18例(治愈出院1例)。

        武汉新冠病毒肺炎疫情牵动着国人的心。从去年12月开始,到1月23日封城,到现在已经过去了2个月时间,人们从惊慌失措、草木皆兵,到现在已经精疲力竭。从每天不断变化的数字,很多人都有一个问题:疫情何时结束,最后结果会如何?

要回答这个问题并非一件容易的事情,因为牵涉到很多因素,比如病毒的传播方式和传播速度、潜伏时间、初期感染人群、现有感染人群、防控力度、扩散的风险、治愈能力和速度、医疗资源、治疗药物和技术情况、疫情演变态势、历史数据和经验等等。

        总体上来说,就是要对疫情的发展做一个预测分析。

        预测在各行各业都是非常重要的手段。最常见的预测是天气预报,现在由于有非常可靠的计算模型和功能强大的技术手段(包括大型计算机),天气预报不仅非常准确,而且预报的时间也很长。此外,预测在体育比赛,总统大选,农业收成,石油价格,世界经济走势等各行各业不仅非常盛行,而且作用巨大。

        我们做物流规划与设计,最重要的不是设计方法,而是数据分析与预测。如果预测不准确,再好的设计也要打折扣。所以,一项物流设计的第一件事就是调研、分析、预测。

        预测不是算命,它是通过建立模型,在对历史和现实数据进行分析的基础上,考虑各种可能的因素对未来的趋势和发展所作的理性评估。

        大千世界,变幻莫测。不同的领域,预测的方法、计算模型、数据分析是完全不同的。而预测的结论,有的很准确,有的会差异比较大。

        于是有人会问,既然差异比较大,那预测还有意义吗?

        要回答这个问题,实际上是要回答另一个问题,即预测对决策的影响。

        从预测本身来讲,是有其科学的依据的。在概率论中,针对正态分布事件,有一个置信区间和置信水平,置信区间表达的是被测量参数在一定置信水平下的上下变动范围,置信水平就是指测量参数的真实值落在置信区间的概率。从定义就可以看出,预测值(被测量值)是一个范围,样本和计算模型反映客观规律越准确,预测值就越准确,范围就越小,反之,要达到一定准确性,其范围就越大。

        举例来说,美国大选预测,最简单的方法是做民意调查。如果这个调查的范围非常的广泛和具有代表性,并且被调查的数据真实有效,那么,民调的结果就越接近真实结果(选举结果),由于时间和成本问题,一般的样本量不可能太大,民调的结论就会产生偏差。至于偏差的大小和可信程度,则取决于测量的准确性、样本抽取的方法和模型、样本量和后续舆情的变化等多种因素。

        另一方面,是预测对决策的影响,这是更加积极的方面,也是预测最有意义的方面。

        如果是大选,对于民调结论,无论是落后一方还是领先一方,都会据此做出相应的对策。落后一方不会束手就擒,而领先一方则会乘胜追击。

        物流设计也是如此。首先在指导我们的设计方面,一般会根据分析结果做出合理和有针对性的措施,如:库存设计的最大风险在哪里,不同设计方案的投入产出变化,未来可以调整的范围和效果,国家政策和法律对设计的制约和风险评估等等。

        很多决策是战略问题。一定要对战略出现偏差可能导致的风险做出合理评估,越是重要的领域,风险评估的作用越大。比如北京奥运会开幕式,不仅要对天气进行预测,要对可能出现的特殊天气做出相应对策,要保证开幕式顺利进行,电力的保障就显得很重要,是否要增加备用电源以应对可能出现的断电等,但所有这一切,不仅要评估出现异常的概率有多大,备份和防范措施的代价如何,而且更为重要的是要评估出现异常所导致的风险有多大,后果有多严重,是否可以接受等等,然后再进行有针对性地防范。

        不同等级的系统,其防范的等级是不同的。比如一个大型物流中心,其数据丢失是不可接受的,因为恢复将变得非常困难,但短时间的停机是可接受的风险,由此,可以采用双机热备份的策略既可以有效防范风险。但若对于一个证券交易数据中心来说,哪怕短暂的停机也是不可接受的,因为即使是几秒钟的停机所造成的巨大影响也是不可接受的。

        在很多情况下,过度的防范措施必然导致无法承受的成本增加,适度而有效的保护则显得尤其重要。世界上没有万无一失的设计,但通过科学的决策,可以在有限的资源内,通过承担有限的风险,从而达到理想的结果。比如大国之间的军备竞赛,要确保自己绝对安全,则要花费的成本会是天文数字,显然不是每一个国家都能够承受。在这种情况下,弱势的一方采用杀手锏策略,即研制可以与对手同归于尽的尖端武器,以震慑对方不敢轻易冒险。虽然军事实力不对称,但却可以达到保护自己的作用。

        回到这次武汉疫情。相信大家都对疫情初期控制力度不够,耽误最佳控制时间痛心疾首。但要深究其中的原因,依然是一个预测和决策问题。现在事后总结,相信对未来还会有指导意义。

        大家都在问一个问题,既然12月初已经得到报告,并且此前sars疫情所带来的重大损失也是人人皆知,为什么还会犯如此低级的错误呢?我想,除了对疫情的严重性缺乏常识外,反映的更是人员的素质问题,并由此带来的决策的随意性和主观性问题。这是最大的教训。

        假如有一个科学的决策流程和风险分析过程,断不至于有这次疫情扩展到全国的被动局面,因为前期的防控要简单得多,代价要小得多,这是其一。但即使在23日封城令下达之后,我们仍然缺乏科学的预测,从而导致后面的一系列被动。不仅耽误了众多感染者的及时医治,也进一步加剧了本已严重的疫情发展。

        其实,疫情发展到23日,已经有500万人离开武汉,900万人留了下来,此时感染的人数已经不少。各种机构在对疫情最后的评估虽然莫衷一是,差异很大,但还是有些端倪可循。火神山、雷神山两座医院的及时建设,也是根据2003年sars防治经验的一种有效解读。但从结果来看,数据分析、走势预测、风险评估,以及由此采取的措施等一系列工作显然做得远远不够。限于篇幅,本文不一一分析,仅就武汉的确诊人数做一个简单评述。从1月31日的统计数据和美日等国家撤侨的统计数据可以看到,到23日封城为止,以500万离开武汉的人员被感染率约为0.15%进行估算,武汉剩余的900万人员被感染的大概数据应为13500人,这一数据对应到武汉的医疗资源,再加上两座新建医院的资源,已经非常吃紧,后期被感染者以2.2倍计算(现在看来要大于此数),预计总数约为42000人(13500*2.2=29700),除去期间部分治愈人员(约10%),高峰时期的病床需求应为38000左右。如果要全部收治,试问武汉市的医院资源是多少?如果不够,如何解决?其实这是比较容易得出的结论,而采取的措施,大家都已经看到了。

        凡事预则立,不预则废。

        实际生活中的例子数不胜数。很多人喜欢算命,祈求菩萨保佑。据说每年春节大年初一早晨,各地有钱有势的人员,都有到当地寺庙抢烧第一炷香的冲动,其实大可不必。有这个良好愿望,还不如学习如何做好科学预测,依据预测结果如何做好防范措施来得实在。科学的预测对于防止灾难性结果是非常有效的。

        在我接触到的很多物流工程中,很多企业企图绕过国家有关消防规范,违规建设大型物流中心。我的建议是不可取的。因为违规所带来的风险将远远大于收益。很多时候,一个企业家的思想决定了一个企业能走多远。有人习惯于冒险,有人习惯于保守,但如果不能建立在科学而理性的预测上,两者的结局是类似的,即必然会被市场淘汰。我曾经在很多年前去过一家图书电商企业位于西南五环外的物流中心,那是我见过的最危险的物流中心之一,当时我给他们的物流总监建议拆除所有设备,否则会有灭顶之灾。后来,我对人说,以这个企业对待物流的这种态度,我断定这个企业是没有前途的。因为他们不相信科学,不进行风险分析和评估,只在自我的空间中陶醉,或者心存侥幸,这是非常危险的。

        风险与收益,看起来很俗很势力,其实是每一个人、每一个家庭、每一个企业乃至每一个国家都要认真考虑的问题。对每一项重大决策进行客观有效的风险和收益分析,也是一种理性和文明的体现。小时候读书,我们都知道陈胜吴广起义的故事,他们之所以起义,是因为大雨导致戍边要迟到,而迟到三天就要被砍头。这时他们就合计:迟到是死,逃跑也是死,与其这样,还不如奋力一搏,起义造反,说不定还有一线的生机,即使失败,至少也是轰轰烈烈的过了一生。这是对风险与收益进行有效评估后做出正确决策的典型例子。每当读到此处,不禁令人掩卷沉思。

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