2020年，报考了工程管理硕士考试；2021年，漫长的硕士考试成绩等待时间，面试笔试，层层选拨，终于如愿以偿地再次进入了大学校园学习。还记得3月来到上海交通大学徐汇校区面试时，肃然起敬之外，内心充满了无限的喜悦和宁静感。绿荫笼罩下的校园，鲜花盛开着，几只松鼠在中院前的大树上跳来跳去，透露出一番闲情逸致。

如今，每个周末我都会到校园里学习课程，对于我来说，尤为珍惜这“回炉再造”的机会，憧憬着打造一个不同的我。学习了《定量分析：模型与方法》课程，在老师的指导下，借助学到的理论和老师分享的应用案例，发现这对于我一直困惑未解的实际管理问题可以发挥作用。于是，我开始了钻研、算法设计和编程，方法的改进和创新，为公司带来了管理实效。

对于家具行业来说，包装标准化工作也是当前需要去解决和面对的问题，推行有效，有利于成本的降低和作业效率的提高。通过电商平台时，无论大件小件，都对应有包装工艺和包装标准，包装标准化的推行在包装和装载环节都大幅避免了浪费现象。

通过制定标准的包装箱尺寸名录，使该名录适配该企业70%以上的包装需求，彻底减去包装流程中“切割纸皮”的工序流程，解放包装流程的生产能力，提高包装流程15%-20%的生产效率。

基于2021年10月15日-30日期间某家具厂数据分析，某版块业务合计生产了6794件产品，其中不同尺寸的产品高达3358件。这意味着在这半个月期间，现场的作业人员需定制切割3358件纸皮，包装箱尺寸也有3358种之多。这种不规范不标准的情况，极大阻碍了企业降本增效的目标。为了改善这一现象，应用所学专业知识，建立了数学模型。

设置输入条件：

将15天的生产产品数据作为原始数据，参考变量为产品宽、产品高、产品深三个变量。

过程处理方法：

期初选择的方法是建立数学模型解决三维装载问题，但方法过于复杂，较难实现。从而考虑能否降维处理，而学过的降维方法有岭回归、lasso回归、决策树等。

针对各个变量分析数据结构，结合实际包装工艺：现场包装高度基本一致，最低与最高之间相差只有20mm，该高度可以统一，三维问题可变成二维问题。

数据特征分析：尺寸D的数据分布非常明细，可进行切分，确定包装箱宽度标准。二维可变成一维。

根据实际情况以及数据特征而言，可以选择使用聚类的方法对所有产品进行聚类处理。

输出：

筛选占据产品总数70%的产品类别，并根据现场情况为每一个产品类别设计对应的包装箱，合计品类15种。

通过应用课程中刚刚学习的理论知识，进行数学建模求解，经过不断的应用测试，得到了最适合公司当前现状的解决方案。虽然该算法应用的实际实施在春节期间，某种程度上受到了春节订单的影响，但从单个产品包装来说，使用标准包装箱的包装时间节省至少40秒，工作效率提升了15%-20%。

虽然只是局部的算法改进和理论应用，但对于在上海交通大学中美物流研究院学习的我来说，能将所学知识应用于工作实践中，并看到了成效，让我深刻感受到了知识的力量。MEM报考及课程学习，初衷来源于工作瓶颈的改善；而如今，带给我的不仅是一种自信力量，更是一种自豪感！

---21级非全日制MEM学生贺彧供稿