本系列文章分為上、中、下三個部分，分享RSM供應鏈管理學程的簡單介紹、核心必修課程以及本篇的選修課程，如果還沒看過其他兩篇，可以透過連結點閱觀看。
稍微複習一下，RSM的SCM為期一年碩士課程主要分成上半年和下半年，下半年的課程相對於上半年輕鬆，多數的學生會選擇進入到企業實習，並透過實習機會以企業為主題作為論文的研究方向，並且可以用實習來抵掉一門選修學分，因此可以少上一堂課。因為本身在台灣已經有四年工作經驗，在找實習上並沒有特別積極，雖然有拿到offer但因為不是心中理想，而主要在工作之後選擇進修也是想學習，所以最後選擇放棄實習機會，扎扎實實地選滿了三門課。但如果是工作年資不長、工作經驗跟未來想做的是相關性不大，或是沒有工作經驗就直攻碩士的人來說，在荷蘭的實習經驗對於未來進入荷蘭職場是一個蠻關鍵的助力。
Supply Chain Simulation
授課老師：Isik Bicer
這堂課的老師也是我的論文指導教授，人非常好也很年輕，教課也很按部就班，雖然這堂課也用到了統計以及程式語言，但是在他的教導之下不會覺得是門特別難的科目，很多同學對於這堂課評價都很高。不過，Isik帶完我們這一屆之後，就去加拿大工作了，所以很可惜之後RSM的學生沒有機會上到他的課了。這堂課的主要目標是學習透過工具Arena以及R語言在充滿變數的情況下進行模擬分析並做出最適決策。除了上課之外也有lab上機實際操作的教學，再搭配每次學習子目標完成作業，沒有期末考。
第一個作業是用Arena建立一個記憶卡的生產流程模型，包含各種數據如每個工人的生產力、排班時間、生產良率、品檢和重新製造的機率等等，其中有很多的不確定性，把變異發生的機率也納入去計算平均產出和生產效率，並討論可以如何改善最後的結果。第二個作業是關於庫存管理優化，透過訂單的不確定性和庫存＆缺貨成本計算最佳安全庫存水位和獲利期望，以及透過改變變數(如：lead time)去評估改善每個變數是否符合成本效益等等。第三個作業是透過線性迴歸去分析哪些變數會對我們所關心的指標(如：預測值、庫存週轉率)造成什麼樣的影響，透過這樣的分析可以知道如果要改善某個指標可以透過哪些方向著手。
Pricing and Revenue Management
授課老師：Niels Agatz, Joydeep Paul
本堂課介紹了需求與定價的關係、理論以及模型，透過一些數學來計算並選擇最佳定價來最大化利潤。這堂課不算太難，會運用到的分析工具只有Excel，難度也循序漸進，是一堂相對友善的課程。整個學期共有三份個人作業，期末一份大型團體作業，沒有期末考。
團體作業我覺得蠻有趣的，每一組要找一家企業來研究他們的定價策略或方法，可以做成研究案，也可以做成顧問案來提出優化的建議。不過我自己覺得可能因為是多數同學有在實習，並沒有這麼認真在做，當然認真的組也很多。我們這組當初選擇去研究機票比價網的差異化定價策略，在一些資料的基礎下假設某些航空公司會因為區域、應用裝置、cookie等等而可能對同一航段顯示不同的價格。
Supply Chain Forecasting
授課老師： R. Kuik, E. van der Laan, J. van Dalen
這堂課是供應鏈和資管和開的課程，也應該是我上過所有課以來最硬的一堂，因為對coding的理解畢竟有限，作業寫起來特別吃力，選修的人要三思啊。上課模式一樣是每週口頭授課和lab session，每週一份個人作業，期末一份大的團體作業，沒有額外的考試，但是作業都不輕鬆，每個星期都是熬夜折騰。
主要授課內容是用R語言建立各種在不同情境下適用的預測模型，像是利用歷史資料去推估未來的銷售量，觀察資料是否有趨勢、季節性，甚至其他更複雜的變數等等，或是去比較用哪一個模型預測出來的數字最接近實際數字。會學習到的預測模型有：moving average, simple exponential smoothing, linear exponential smoothing, Holt-Winter, judgment-based, arima models, machine learning等。
以上就是2018-2019我在RSM修供應鏈管理課程的一些經驗和心得分享，在寫這系列文章也蠻開心的，算是給自己一個機會去重新省視自己曾經學過的東西。其實到今天為止，上這些課的日子都是超過半年以上以前的事了，記憶已經有點模糊，所以在撰寫的時候還要回去翻一下以前的講義和作業回憶一下，現在打開來看都會覺得不可思議，當時的我居然能做出這些現在已經不太理解的內容了。最後，如果還有其他問題或是想法，都歡迎你留言或是透過E-mail、Facebook、Instagram等各種管道跟我交流；如果覺得我的內容有幫助，也請別吝嗇給予我鼓勵。
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