71、将军,放手！

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这样一来，算是完成了苏小年的任务吧。她想，这样的话，那很快就可以回家了。

一想到这，纪子期心情都振奋了几分，写计划的笔都快了一些。

隔日，杜峰收到京中杜元帅快马送回来的信。杜元帅刚到京时，正好收到杜峰的飞鸽传书，关于新账本、陆军师贪污军饷、处置方法，以及后续的解决措施的书信。

他立马进宫，当着众大臣的面，将整个事件的来龙去脉，分毫不隐瞒的讲了个清清楚楚！最后自责监管不力，导致军中出现重大贪污的罪行，请求皇帝陛下降罪。

陛下被这冰火两重天的消息，搞的不知该作何反应是好！

他第一次呈现出又惊喜又愤怒的神色！

最后，陛下下令：“军中贪污一事，虽与杜元帅无关，但杜元帅身为一军统帅，监管不力，难辞其咎，理应重罚！鉴于杜元帅提供了完善的解决方案，暂且将功补过！从即时起，暂留京中，协助兵部妥善处理后续事宜！军中一切事务，暂由威远将军杜峰代管！”

然后陛下立马下朝，召集户部、兵部、工部三位尚书，连同杜元帅，五人御书房详谈。

这一谈就是一夜，直到第二午时才精神抖擞地从御书房出来！这是陛下执政二十年来的第一次缺席早朝。

兵部尚书与杜元帅是多年好友，他拍拍杜元帅的肩膀，感慨道：“长青啊，你这次可是立了大功了！我黎国富裕，周边列国虎视眈眈，陛下没一日不忧心。

你先前呈上的分箭及利用风速方案，解决了军中神箭手的命中率，大大提升了我黎国整体的战斗力。

这次的新账本，若推行开来，所有账目均一清二楚，连我这个不会看账的大老粗都能看明白了。

你没看到户部那林老儿，当时那个眼睛，亮得像要吃人一般。

若没有人敢暗中贪污，就可为陛下省下不少银子，这样朝廷就可将这些银子用到实处！

特别是那怃恤金监管方案，由于一直无法真正落实到烈士遗孤手上，陛下心中有愧！

你这方案，可以说是解决了陛下长久以来的心病。

这次的计策，虽来源于粮草署中人，跟户部也有点关系，但那是你杜家军的粮草署，是在你管辖下的粮草署。

况且你也并未居功，以后户部那老儿想要为难咱们兵部，也要掂量掂量了。”

杜元帅想的却是另外的事，“由庭兄，你说按陛下的性子，这次这么大的功劳，封赏必会立马下旨。可这次，陛下只略略提了提，却不知是何故？”

兵部尚书略一沉吟，“许是陛下想着将杨元帅、魏元帅回来后，让两位元帅以杜家军为样，进行调整的事情，一时没留心。

本来陛下召你回来时，也下旨让杨魏两位元帅同时回来，但最近东方、西南战事均吃紧，两位元帅一时脱身不得。

陛下心中焦虑，这月余都未曾好好休息。

长青，你放心，这奖赏为兄定会为长青军中儿郎求下的。”

杜元帅便就此留在了京中，等另两位元帅回京后，当面面授机宜。

杜元帅最后信中叮嘱道，按往年惯例，五月下旬南方早稻上缴国库期间，苍月国必会发动攻击，军中一众将军务必勤于练兵，不可松懈。

转眼两日过去，纪子期在杜峰的营帐中，向杜峰、朱老先生以及曹云清讲解她的构想：

“先生、将军、曹大人，子期的方案分为两部分，第一部分是库房的整改，主要是从五块入手：

一是进销存记账薄，最少两份。库房主事一份，粮草署总兵一份。库房主事那一份贴在墙上，按照之前子期培训的进销存填写要求，每日填写，每月对一次数。

二是库房物资运进运出问题。现在的库房都只有一个门，先进的往里面堆，但领物资时又从最外面开始领，由于运输时间长，物资储存较多，最先进库的那一批物资，可能十年八年都没用到。特别是粮食和弓箭这两样最基本的物需。

也就是说，现在库房的运作基本是”先进后出“的模式，库存看着多，实际很多已无效。而子期的方法便是”先进先出“，在每个库房后面开多一个门，前门只入货，后门只出货。

三是库房细分类管理的问题。如兵器库里，基本只分一个大类，比如枪有长枪短枪，箭有重箭轻箭，弓有一石二石三石之分，这些全部混在一起，结果就是库里有货，想要的总是缺。

四是库房里设计合理的行动路线以及分区域堆放物资。子期建议制作一些货架，将货品分层搁放。货架的样式子期待会再说细讲解。

五是杜家军全体花名册。以往的记录主要是人名与出生地，用来记录功过，发放粮饷。这次要增加的是登记身高体重。

军队里的人不断更新，粮食方面还好，按总的人头数估摸，差也差不了多少。可铠甲寒服这些就成问题了。

有时候不是不够，而是不合穿，要不太大穿着行动不便，要不太小穿不上，然后只得托人进行修改，花费时间太长，根本没法快速上战场。

而增加了身高体重的记录后，粮草署的人在第一时间收到资料后，便可大约估摸出所需要的铠甲和寒服的大小，然后对比库房里的存数，及时向户部提出需求。

而且有了大数据，不止铠甲库，兵器库在备量上也能根据这些数来进行调整。

第二部分是运用这些大数据，来进行物资需求预测。

子期知道军中与户部最大的矛盾之处，在于军需物资之间的到位不匹配。

明明要长枪，偏偏只有大刀，明明需要十万支箭，户部能提供的却只有五万，明明需要这几日用到，偏偏一月后才有。

这所有的问题，都可以运用大数据，进行需求预测来解决！”

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