Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
Systems Thinking - Beer Game
Search
James Wang
June 01, 2019
Science
270
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Systems Thinking - Beer Game
Agile 新竹場 Meetup 簡報
James Wang
June 01, 2019
More Decks by James Wang
See All by James Wang
AI 輔助遺留系統現代化的經驗分享
jame2408
1
1.5k
AI 寫得更快,你真的懂嗎?
jame2408
0
300
實踐 BizDevOps 在遺留系統中的挑戰與策略
jame2408
0
550
DDD 中的橋樑:透過有效建模與設計從戰略走向戰術
jame2408
0
610
從領域知識到架構設計
jame2408
1
350
淺談領域驅動設計
jame2408
1
660
淺談自動化測試
jame2408
0
400
Domain Driven Design The First 15 Years 導讀分享
jame2408
0
460
Domain Storytelling 領域敘事 - 簡介圖示語言
jame2408
2
2.8k
Other Decks in Science
See All in Science
Bリーグのショットデータを活用した得点期待値モデルの構築 / Construction of expected points model using shot data of B.LEAGUE
konakalab
0
220
データベース10: 拡張実体関連モデル
trycycle
PRO
0
1.6k
[第67回 CV勉強会@関東] CV × Scientific Figures / kantoCV 67th CVPR 2026
lychee1223
0
200
AIPシンポジウム 2025年度 成果報告会 「因果推論チーム」
sshimizu2006
3
640
Kritische evaluatie van GenAI-output voor literatuuronderzoek
voginip
0
240
YouTubeにおける撤回論文の参照実態 / metascience-meetup2026
corgies
3
360
第67回コンピュータビジョン勉強会論文紹介「RoboWheel: A Data Engine from Real-World Human Demonstrations for Cross-Embodiment Robotic Learning」
x_ttyszk
0
200
人生を変えた一冊「独学大全」のはなし / Self-study ENCYCLOPEDIA: The Book Which Change My Life #独学大全 #EM推し本
expajp
0
210
白金鉱業Meetup Vol.25 【初学者向け発表枠】「で、この施策って効いてるの」に答える効果検証の基礎 ~ATE / ATT / CATE / LATEを現場の問いに翻訳する~
brainpadpr
0
160
1. CPC理論の展開と集合的知能モデル(JSAI2026 KS-27 集合的予測符号化と新たな知性の時代)
hayashiyus884
1
370
20260820_アウトカムが二値のデータに対するCausal Impact@LINEヤフー Data Science Share #2 / Causal Impact for Binary Outcomes
brainpadpr
3
1.4k
CVPR2026_VGGTとその仲間たち
mickey_0226
0
1.1k
Featured
See All Featured
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
57
14k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3.6k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
123
22k
How to optimise 3,500 product descriptions for ecommerce in one day using ChatGPT
katarinadahlin
PRO
3
3.8k
ラッコキーワード サービス紹介資料
rakko
1
4.9M
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
35
2.6k
HU Berlin: Industrial-Strength Natural Language Processing with spaCy and Prodigy
inesmontani
PRO
0
700
Reality Check: Gamification 10 Years Later
codingconduct
0
2.3k
Building Experiences: Design Systems, User Experience, and Full Site Editing
marktimemedia
1
610
Ecommerce SEO: The Keys for Success Now & Beyond - #SERPConf2024
aleyda
1
2.1k
Winning Ecommerce Organic Search in an AI Era - #searchnstuff2025
aleyda
2
2.1k
Unlocking the hidden potential of vector embeddings in international SEO
frankvandijk
0
940
Transcript
Beer Game 公開版 - Systems Thinking - 2019/6/1 新竹 Agile
Meetup By James
About Me - I am James
遊戲開始前 組內互相認識 5 分鐘,輪流自我介紹,然後給小組命名。
Beer Game 簡介 • 1960s by Jay Forrester @ 麻省理工-史隆管理學院
• 模擬產銷系統的桌上遊戲。 • 分別扮演四種角色 - 零售商(Retailer)、小盤商(Wholesaler)、大盤商 (Distributor)、製造商(Factory)。 Retailer Wholesaler Distributor Factory
Beer Game 故事背景 零售商: 你是郊區某家雜貨店管理者,啤酒是你主要的營業項目之一。購買啤酒的顧客往往會 再買其他零食當下酒菜。過往會保持一定數量啤酒的庫存,確保顧客們都能買到啤 酒。 銷售最穩定的啤酒是「情人啤酒」。它不是流行啤酒,也沒有任何行銷廣告,然而過往 每週會固定賣掉 4
單位的情人啤酒。 改編自《第五項修練》第三章
Beer Game 故事背景 小盤商、大盤商: 你是一家批發公司的主管,負責公司啤酒項目,其中包含「情人啤酒」。你不是唯一一 家啤酒批發公司,然而情人啤酒是你們獨家代理。 每天工作確認庫存與零售商下的訂單量,保持一定庫存量來滿足零售商,若有不足則 會向上游下訂單。 改編自《第五項修練》第三章
Beer Game 故事背景 製造商: 你是幾個月前才被聘來的配銷與行銷主管。「情人啤酒」是你們公司釀造的商品之一。 雖然只是一家小型製造廠,然而品質好,但行銷較差,所以公司聘請你加強行銷。 改編自《第五項修練》第三章
Beer Game 故事背景 過往,因為沒有廣告,每週老顧客們穩定採買 4 單位情人啤酒。 為了確保總是有足夠的情人啤酒,所有人隨時保持 4 單位的庫存量。每週固定往上游 下訂(製造商生產)
4 單位情人啤酒。 久而久之,大家認為賣出 4 單位與下訂 / 生產 4 單位情人啤酒是理所當然的事。 改編自《第五項修練》第三章
準備開始 Game
遊戲目標 整組最小成本(40 回合) ◦ 存貨 / 庫存成本:每個 0.5 元 /
每週 ◦ 欠貨成本:每個 1 元 / 每週
遊戲規則 • 成員只能透過訂單(只記錄數量)交談,不能任意溝通討論。 • 零售商只能時間到了才能翻開下一張顧客需求卡。 • 不可以故意囤貨,有貨一定要出貨滿足訂單並償還欠貨。 • 訂單一定要先蓋住不能任意掀開或用其他方式告知。 •
一個口令,一個動作。
Start The Game
遊戲後 思考一下
大家思考一下 庫存不足時 心理是否有著急?恐懼?害怕?
大家思考一下 是否討好 下游廠商呢?
大家思考一下 是否責怪 上下游廠商呢?
大家思考一下 客戶訂單 平穩?不平穩?
省思 到底發生什麼事了?
發生什麼事了? 【小組討論】 • 為什麼每組結果都很雷同? • 是什麼驅使大家做出相似的決定? 結構影響行為
發生什麼事了? 【小組討論】 • 是什麼引起訂單與庫存劇烈波動? 看不見的運作
發生什麼事了? 【小組討論】 • 是否發現,訂單與庫存越往上游,波動 越大呢? 蝴蝶效應
系統思考 看見問題全貌
系統 舉例來說: 各位小組就是一個系統。 小至個人或人與人之間的互動,大至企業、社群、地球、或宇宙,都是系統。 所以,到底什麼是系統? 各個組成部分彼此發生互動,而已整體的形式存在 ,並發揮功能的個體。 《系統思考實用手冊》
動態系統 Dynamic System 為什麼需要系統思考? 系統是複雜且動態多變的,對系統運作不瞭解,就會被迫影響而改變行為。 • 結構影響行為 • 看不見的運作 •
蝴蝶效應
為什麼需要系統思考? 共同看到全體
為什麼需要系統思考? 內生世界觀
為什麼需要系統思考? 動態複雜性
系統思考 TOOL 1 - Behavior Over Time -
行為趨勢圖(Behavior Over Time, BOT) 發生了什麼事? 過去以來發生了什麼? 問題發生次數與頻率?
系統思考 TOOL 2 - Causal Loop Diagram -
因果循環圖(Causal Loop Diagram, CLD) 因果:探討「加班」與「工作產出量」為因果關聯 加班 工作產出 士氣 效率 -
+ + 因果關係: • 正向 / 同向:用『+』或『s』(same direction)表示 • 負向 / 反向:用『-』或『o』(opposite direction)表示 BUT,加班馬上會影響士氣嘛? 延遲(Delay)
因果循環圖(Causal Loop Diagram, CLD) 循環:探討「加班」與「工作量」為因果關聯 加班 工作量 疲勞 失誤率 +
+ + 循環關係: • 增強:用『R』(Reinforcing loop)表示 • 調節:用『B』(Balancing loop)表示 + R - B
系統思考 TOOL 3 - Stock and Flow Diagram - 略,有興趣可以關鍵字搜尋此工具。
系統思考 以 Beer Game 為範例
如何讓庫存穩定 定義問題 Step 1:事件
行為趨勢圖 過去以來發生了什麼? Step 2:趨勢
因果循環圖 問題的結構與流程 Step 3:結構
Beer Game 的 CLD https://bit.ly/2wvypxc R
假設與信念 如何思考問題 Step 4:心智模式
Beer Game 的 心智模式 https://bit.ly/2wvypxc 我覺得欠貨 是不好的行 為 備註: 此為範例。每個人的心智模式都不同,故
每個人產出結果會不同。 擔心、 害怕、 恐慌。 R 收到大單會 預測市場走 勢上升而追 加訂單。
我們想要的未來 渴望?成就?理解? Step 5:共同願景
Recap 事件 Event 趨勢 Pattern 結構 Structare 心智模式 Mental Model
共同願景 Shared Vision 冰山模型: • 海平面以上是看的到感受的到 • 海平面以下是隱藏在問題背後的成因
再玩一次 你們能做的更好嘛?
恭喜各位 看到系統思考的大門
Q & A
推薦文章與書籍 文章: 1. 系统思考简章 - 呂毅 【看完「簡章」後可移至呂毅老師 Blog,有很多系統思考應用的文章】 書籍: 1.
第五項修練 - 彼得・聖吉 2. 第五項修練 II 實踐篇 - 彼得・聖吉(絕版) 3. 變革之舞 - 彼得・聖吉(絕版) 【絕版書籍於市場上還是找的到】
推薦課程與資源 課程: • 系統思考培訓工作坊 第一階 - 薛喬仁 博士 資源: •
系統思考與系統升級 • 系統思考活用精進團 若有興趣深入還有「第二階」課程