00:00:05 Die Rolle und Verantwortlichkeiten eines Supply Chain Scientists.
00:00:31 Maximilians Hintergrund und wie er zum Unternehmen gekommen ist.
00:02:03 Der Grund des Unternehmens für die Implementierung der Rolle des Supply Chain Scientists.
00:04:14 Die drei Komponenten der Rolle eines Supply Chain Scientists.
00:07:35 Die Priorität eines Supply Chain Scientists am Morgen.
00:08:02 Die Balance zwischen der Kommunikation mit Kunden und der Implementierungsarbeit.
00:08:44 Schwierigkeiten mit dem klassischen Ansatz, separate Rollen für Kommunikation und Implementierung zu haben.
00:11:02 Der Vorteil, der einzige Ansprechpartner für Kunden zu sein und eine direkte Implementierungsrolle zu haben.
00:12:54 Die Herausforderung, für mehrere Rollen und Interessengruppen verantwortlich zu sein.
00:14:25 Die Schwierigkeit, Data Scientists in Supply Chain Scientists umzuwandeln.
00:16:00 Diskussion über den Fortschritt von Doktoranden in den Bereichen Software Engineering und Data Science.
00:17:07 Was an der Rolle eines Supply Chain Scientists belohnend ist.
00:18:16 Erklärung der Vielfalt des Teams bei Lokad und warum es nicht beabsichtigt war.
00:22:48 Max’ Ratschlag für jemanden, der eine Karriere in der Supply Chain-Branche in Betracht zieht.
00:23:00 Joannes’ Ratschlag für angehende Supply Chain Scientists.
Zusammenfassung
In diesem Interview diskutiert Kieran Chandler mit Gründer Joannes Vermorel und Supply Chain Scientist Maximilian Barth die Rolle der Supply Chain Scientists bei Lokad. Vermorel erklärt, dass herkömmliche Data Scientists nicht ausreichten, was zur Schaffung der Rolle des Supply Chain Scientists führte. Barth teilt mit, dass Supply Chain Scientists sich auf technische, zwischenmenschliche und Projektmanagement-Aspekte konzentrieren. Der einzigartige Ansatz von Lokad beinhaltet, dass Supply Chain Scientists direkt mit Kunden interagieren und Mittelsmänner eliminieren. Vermorel und Barth betonen die Bedeutung von praktischer Problemlösung, praktischer Erfahrung und Offenheit für Erfolg in der Supply Chain-Branche. Sie betonen auch den Wert einer vielfältigen Belegschaft und stellen Fähigkeiten und Kompetenzen über Nationalität oder Geschlecht.
Erweiterte Zusammenfassung
In diesem Interview diskutiert Kieran Chandler, der Moderator, die Rolle und Bedeutung von Supply Chain Scientists bei Lokad, einem Softwareunternehmen, das sich auf die Optimierung von Supply Chains spezialisiert hat. Er wird von Joannes Vermorel, dem Gründer von Lokad, und Maximilian Barth, einem Supply Chain Scientist bei Lokad, begleitet.
Maximilian Barth teilt seinen Hintergrund und wie er zu Lokad gekommen ist. Er erwähnt, dass er Deutscher ist und in verschiedenen Ländern, darunter den USA, Finnland und Australien, gelebt hat, bevor er nach Frankreich gezogen ist. Wie die meisten Supply Chain Scientists bei Lokad hat er einen naturwissenschaftlichen Hintergrund, aber sein Fachgebiet liegt im Finanzbereich. Barth hebt die Ähnlichkeiten zwischen Finanzen und Supply Chain Management hervor, da beide darauf abzielen, den maximalen Ertrag bei gleichzeitiger Minimierung des Risikos zu optimieren.
Joannes Vermorel erklärt den Grund für die Implementierung der Rolle des Supply Chain Scientists bei Lokad. Zunächst versuchte das Unternehmen, mit herkömmlichen Data Scientists zusammenzuarbeiten, was sich jedoch als unwirksam erwies. Vermorel schließt sich der ersten Runde unzureichender Data Scientists an, da er damals an computergestützter Biologie und verteiltem Machine Learning arbeitete. Er erkannte jedoch bald, dass die Fokussierung auf die Details einer Supply Chain wesentlich ist, um praktische Ergebnisse zu erzielen.
Vermorel betont die Bedeutung von Engagement im Supply Chain Management. Er stellt den Ansatz, sich auf moderne Technologien zu konzentrieren, dem Ansatz gegenüber, sich auf tatsächliche praktische Ergebnisse zu konzentrieren. Letzteres beinhaltet eine genaue Beachtung von finanziellen Risiken und Leistungen sowie die Zeit, die auf das Verständnis der Risiken und ihrer Manifestation im System verwendet wird. Der erstere Ansatz kann hingegen die Zeit für das Polieren von Algorithmen beinhalten, die möglicherweise keine signifikante Auswirkung auf die Leistung der Lieferkette haben.
Im Laufe des Interviews wird die Bedeutung von Supply Chain Scientists bei Lokad, der Wert ihrer spezialisierten Expertise und die Notwendigkeit betont, sich auf praktische Ergebnisse zu konzentrieren, um Lieferketten effektiv zu optimieren.
Mit Joannes Vermorel, dem Gründer von Lokad, und Maximilian Barth, einem Supply Chain Scientist bei Lokad, wurden die Rollen und Herausforderungen von Supply Chain Scientists diskutiert. Das Gespräch behandelt die vielfältigen Aspekte der Rolle eines Supply Chain Scientists, das Ausbalancieren der Zeit zwischen Codierung, Kommunikation mit Kunden und Bearbeitung dringender Probleme sowie die Bedeutung, eine “Null-Fehler”-Mentalität zu vermeiden.
Die Rolle eines Supply Chain Scientists, wie von Barth erklärt, umfasst einen technischen Aspekt (Codierung und Verständnis der Kundenbedürfnisse), einen Beziehungsaspekt (Kommunikation mit Kunden und Identifizierung der richtigen Fragen zur Lösung) und einen Projektmanagementaspekt (Priorisierung von Aufgaben und Vorantreiben von Projekten). Vermorel betont, dass der Kontext wichtig ist, da dringende Probleme wie eine Pandemie oder ein ERP-Problem sofortige Aufmerksamkeit erfordern können. Supply Chain Scientists müssen Aufgaben ständig neu priorisieren, basierend auf ihrem potenziellen Einfluss in Euro oder Dollar.
Barth erläutert die Bedeutung des Ausgleichs zwischen der Umsetzung und der Kommunikation mit Kunden. Im Allgemeinen liegt das Gleichgewicht bei etwa 20% Kommunikation und 80% Ausführung. Er weist darauf hin, dass es entscheidend ist, das richtige Gleichgewicht zwischen Meetings und Arbeit zu finden, um sicherzustellen, dass die Interessen der Kunden erfüllt werden und ihre Erwartungen mit der geleisteten Arbeit übereinstimmen.
Vermorel reflektiert über die Herausforderungen bei der Verwendung eines klassischen Ansatzes, bei dem eine Person für die Kommunikation mit Kunden und eine andere für die technische Seite verantwortlich ist. Diese Methode führt oft zu Informationsverlusten, da Nachrichten zwischen den Parteien hin und her springen. Als Ergebnis hat Lokad einen integrierteren Ansatz angenommen, bei dem Supply Chain Scientists sowohl die technischen als auch die kommunikativen Aspekte übernehmen und ein besseres Verständnis der Kundenbedürfnisse fördern und effektive Lösungen fördern.
Vermorel teilt seine frühen Erfahrungen im Unternehmen, in denen er verschiedene Rollen von Vertrieb über Daten bis hin zu Supply Chain Scientist innehatte. Er erkannte, dass die herkömmliche Methode, die Arbeit auf verschiedene Rollen aufzuteilen, ineffizient war und sich nicht gut skalieren ließ.
Vermorel hebt den einzigartigen Ansatz bei Lokad hervor, bei dem Supply Chain Scientists wie Maximilian Barth direkt mit Kunden arbeiten und auf mittlere Manager oder Softwareingenieure verzichtet wird. Dieser Ansatz erforderte spezielle Werkzeuge, um die Zeit, die für technische Details aufgewendet wird, zu reduzieren. Barth identifiziert die Hauptherausforderung seiner Rolle darin, mehrere Interessengruppen zu managen und gleichzeitig verschiedene Verantwortlichkeiten zu übernehmen. Er betont den Vorteil, der darin besteht, der einzige Ansprechpartner zu sein, um Wissensverlust während des Prozesses zu minimieren.
Auf die Frage nach dem Übergang von einem Data Scientist zu einem Supply Chain Scientist erklärt Vermorel, dass es für Data Scientists tatsächlich schwieriger ist als für diejenigen mit einem allgemeineren numerischen Hintergrund. Er argumentiert, dass Supply Chain Scientists einen Geschmack für quantitative Angelegenheiten haben müssen, aber ihr Fokus sollte darauf liegen, greifbare, konkrete technische Probleme zu lösen. Data Scientists können es schwierig finden, ihren Fokus von Algorithmen auf praktische Lösungen zu verlagern, auch wenn diese Lösungen relativ einfach sind.
Vermorel schließt daraus, dass Lokad zwar Doktortitel beschäftigt, der Schwerpunkt des Unternehmens jedoch darauf liegt, effektive numerische Rezepte bereitzustellen, um Kunden bei hochrangigen, datengesteuerten Entscheidungen über ihre Supply Chain-Operationen zu unterstützen. Die Diskussion dreht sich um ihre Rollen, die vielfältige Belegschaft des Unternehmens und Ratschläge für angehende Supply Chain Scientists.
Joannes erklärt, dass Lokad Mitarbeiter für Software Engineering und Supply Chain Problem-solving-Rollen einstellt. Data Scientists arbeiten oft an langfristigen Projekten, während Supply Chain Scientists wie Maximilian sich darauf konzentrieren, praktische Probleme mit einem kürzeren Zeitrahmen zu lösen. Maximilian findet die Vielfalt der Probleme und die Möglichkeit, sie für Kunden zu lösen, lohnend. Er erwähnt, wie Lokads Lösungen oft manuelle Prozesse automatisieren, die Zeit der Kunden freisetzen und wertvolle Einblicke liefern.
Auf die Frage nach der Vielfalt des Teams von Lokad klärt Joannes, dass es keine bewusste Entscheidung war, ein multikulturelles Team zu schaffen. Stattdessen basiert die Einstellungspolitik des Unternehmens auf Fähigkeiten und Kompetenzen, ohne Menschen aufgrund ihrer Nationalität, Sprache oder ihres Geschlechts auszuschließen. Er betont, dass sie intelligente, ergebnisorientierte Kandidaten priorisieren, was natürlich zu einer vielfältigen Belegschaft führt.
Maximilian rät denen, die eine Karriere in der Supply Chain in Betracht ziehen, zu lernen, die richtigen Fragen zu stellen und Dinge aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten, da Projekte in der Regel mehrere Stakeholder haben. Ganzheitliches Denken und das Verständnis der Bedürfnisse aller beteiligten Parteien sind wesentliche Fähigkeiten in diesem Bereich.
Joannes empfiehlt angehenden Supply Chain Scientists, praktische Erfahrungen in der realen Welt zu sammeln, anstatt sich ausschließlich auf mathematische Algorithmen oder Wettbewerbe wie Kaggle zu konzentrieren. Er betont die Bedeutung des Verständnisses der Herausforderungen in den tatsächlichen Daten, des Umgangs mit verschiedenen Stakeholdern und der Bereitstellung praktischer Lösungen, die ohne ständige Überwachung ausgeführt werden können. Zusammenfassend betonen beide Gäste die Bedeutung von praktischer Erfahrung, praktischer Problemlösung und Offenheit für den Erfolg in der Supply Chain-Branche.
Vollständiges Transkript
Kieran Chandler: In früheren Videos auf diesem Kanal haben wir über die Bedeutung eines Supply Chain-Spezialisten im Vergleich zu jemandem mit klassischeren Data Science-Fähigkeiten gesprochen. Hier bei Lokad wird dies als Supply Chain Scientist bezeichnet, und heute haben wir das Glück, einen unserer eigenen Mitarbeiter, Maximilian Barth, bei uns zu haben, der uns ein wenig mehr über seine tägliche Rolle und Verantwortlichkeiten erzählen wird. Also, Max, vielen Dank, dass du heute bei uns bist, und vielleicht könntest du wie immer damit beginnen, uns ein wenig mehr über deinen Hintergrund und wie du zu Lokad gekommen bist, zu erzählen.
Maximilian Barth: Sicher. Wie du wahrscheinlich an meinem Nachnamen erkennen kannst, bin ich im Gegensatz zu vielen meiner Kollegen in der Supply Chain-Community nicht Franzose. Ich bin ein Expat, der in Frankreich arbeitet; ich bin Deutscher. Aber wie alle anderen habe ich an einigen verschiedenen Orten gelebt. Ich habe meine Kindheit in den USA verbracht, eine Weile in Finnland und in Australien gelebt und bin jetzt hier in Frankreich. Wie jeder Supply Chain Scientist bei Lokad habe ich einen STEM-Hintergrund - Wissenschaft, Technologie, Ingenieurwesen und Mathematik. Was mich vielleicht ein wenig von anderen unterscheidet, ist, dass ich einen Finanzhintergrund habe. Ich habe keine klassische Ingenieurausbildung oder so etwas. Ich denke jedoch, dass Finanzen gut mit der Arbeit in der Supply Chain harmonieren, da die beiden sehr ähnlich sind. In der Finanzwelt optimiert man in der Regel seine Portfolios für Renditen und minimiert gleichzeitig das Risiko, dem man auf den Märkten ausgesetzt sein könnte. In der Supply Chain Science ist es sehr ähnlich. Wir versuchen, den Lagerbestand unserer Kunden für maximale Rendite bei minimalem Risiko und Nachfrageschwankungen zu optimieren.
Kieran Chandler: Großartig. Und heute sprechen wir, Johannes, über einen Tag im Leben eines Supply Chain Scientists. Ich weiß, wir haben bereits darüber gesprochen, aber vielleicht ist es sinnvoll, zu erläutern, warum Sie diese Fähigkeit eines Supply Chain Scientists bei Lokad implementiert haben.
Joannes Vermorel: Wie üblich war es nicht wie ein Geniestreich. Wir haben versucht, Datenwissenschaftler auf herkömmliche Weise einzusetzen, und es ist schiefgegangen. Übrigens zähle ich mich selbst zur ersten Runde der unzureichenden Datenwissenschaftler. Lokad wurde gegründet, als ich mein Promotionsstudium in Computational Biology abbrach. Damals war das nicht genau die Bezeichnung, aber es handelte sich im Grunde um verteiltes maschinelles Lernen, also um Data Science in all ihrer Pracht. Aber es stellte sich heraus, dass es sehr wichtig ist, auf die kleinsten Details einer Supply Chain zu achten. Genau wie Maximilian betont hat, hängt es davon ab, wo Ihre Verpflichtung liegt. Das ist eine große Frage. Liegt sie darin, ausgefallene Technologie zu verwenden, oder liegt sie darin, tatsächlich praktische Ergebnisse zu erzielen? Man könnte denken, es handelt sich nur um einen subtilen Unterschied, aber tatsächlich beinhaltet die Realität Dinge, die sehr unterschiedlich sind, sogar dramatisch unterschiedlich. Ich meine, kümmern Sie sich um das finanzielle Risiko und die Leistung? Wenn ja, werden Sie Zeit damit verbringen, zu diskutieren, was Risiken bedeuten, was es in Ihrem System bedeutet und wie man das versteht. Oder verbringen Sie Zeit damit, einen Gradient-Booster-Baum zu polieren, damit Sie einen etwas besseren Algorithmus haben, der etwas besser konvergiert oder was auch immer?
Kieran Chandler: Heute werden wir ein wenig mehr darüber erfahren, was Sie in Ihrer täglichen Rolle tun. Was sehen Sie als die Kernbestandteile Ihrer Rolle an?
Maximilian Barth: Ich denke, die Rolle ist tatsächlich sehr vielschichtig. Es gibt mehrere Komponenten, die Sie jeden Tag tun. Da ist natürlich die technische Seite - Sie codieren viel, versuchen, die genauen Bedürfnisse der Kunden in Bezug auf ihre Supply Chain zu verstehen, die Feinheiten der Herausforderungen zu erkennen und wirklich zu verstehen, welche Lösung am besten zu ihnen passt und was genau ihre Wünsche und Bedürfnisse sind. Das geht auch in den nächsten Teil der Rolle über, nämlich den relationalen Aspekt - die Fähigkeit, mit Kunden zu sprechen, um die richtigen Fragen zu lösen und herauszufinden, wo ihre Herausforderungen liegen. Sie müssen verstehen, was genau ihre Bedürfnisse sind und was sie von anderen unterscheidet, damit Sie die richtige Lösung für sie entwickeln können. Ich denke, der dritte Aspekt ist wahrscheinlich eine Art Projektmanagement-Perspektive. Wir sitzen im Allgemeinen an Projekten, bei denen wir zumindest aus Sicht von Lokad die Haupttreiber sind, insbesondere wenn es sich um kleine Projekte handelt. Wir versuchen, mit unseren Kunden zusammenzuarbeiten, um am besten voranzukommen, Prioritäten zu setzen und welche Aufgaben zuerst angegangen werden sollen.
Kieran Chandler: Was sehen Sie als den wichtigsten Teil der täglichen Rolle eines Supply Chain Scientists an?
Joannes Vermorel: Der wichtigste Teil hängt wirklich vom Kontext ab. Wenn die Supply Chain wegen einer Pandemie oder etwas anderem in Flammen steht, müssen Sie zuerst das Feuer löschen. Hier kommt auch wieder die Frage der Verpflichtung ins Spiel. Wenn Sie ein Datenwissenschaftler sind, liegt Ihre Verpflichtung darin, einen überlegenen Algorithmus zu haben. Ich glaube, dass häufig die dringendste und wichtigste Aufgabe viel banaler ist. Das ERP-System verursacht Probleme aus irgendeinem Grund und die Daten sind völlig durcheinander. Sie haben doppelte Datensätze, Sie haben völlig falsche Lagerbestände usw. Was auch immer behoben werden muss, muss jetzt behoben werden. Das Problem ist, dass es so viele Probleme gibt, dass einige davon möglicherweise aufgeschoben werden können. In Bezug auf die Lösung wäre es schön, wenn alles zu 100% sauber wäre, aber wenn Sie mit einer großen Supply Chain arbeiten, ist es einfach nicht möglich, keine Fehler in irgendetwas zu haben - sei es der Datensatz, den Sie verarbeiten, die Prozesse selbst oder die Art und Weise, wie die Ergebnisse von den Menschen verwendet werden. Sie können keine fehlerfreie Lösung liefern. Irgendwann müssen Sie also wieder basierend auf der finanziellen Auswirkung priorisieren. Ich glaube, dass der Supply Chain Scientist in Bezug auf den Druck immer wieder neu priorisiert, was jetzt angegangen werden muss, was wichtig ist und was strategisch ist.
Kieran Chandler: Wie sehen Sie das, wie balancieren Sie Ihre Zeit zwischen der Implementierung von Code, der Kommunikation mit Kunden und wie viel Zeit verbringen Sie damit, Brände zu bekämpfen?
Maximilian Barth: Ich denke, das ist tatsächlich ein sehr guter Punkt. Im Allgemeinen besteht der Start Ihres Tages immer darin, sicherzustellen, dass es keine Brände gibt. Sie kommen ins Büro, überprüfen alle Ihre Konten und stellen sicher, dass über Nacht nichts kaputt gegangen ist. Wir haben Kunden auf der ganzen Welt in verschiedenen Zeitzonen, also arbeiten sie, während wir schlafen. Ihre oberste Priorität besteht darin, sicherzustellen, dass alles wie vorgesehen läuft und dass unsere Kunden die Dashboards nutzen können. Das war tatsächlich mein Morgen heute, als ich eine ERP-Änderung behoben habe, die uns nicht mitgeteilt wurde. Es ist keine glamouröse Aufgabe, aber definitiv das Wichtigste, was an diesem Tag passiert ist. Nachdem es behoben war, konnten alle Daten aktualisiert werden. Im Allgemeinen hängt die Aufteilung Ihrer Zeit vom Tag und von der Woche ab. Es ist ein Drahtseilakt, den Sie bewältigen müssen. Sie möchten nicht zu viel Zeit in Meetings mit Ihren Kunden verbringen, weil Sie dann keine Zeit haben, etwas umzusetzen, aber Sie möchten auch nicht nur arbeiten, weil Sie möglicherweise etwas tun, das nicht im besten Interesse Ihres Kunden liegt oder nicht das ist, was sie im Sinn hatten. Sie müssen wirklich eng kommunizieren und das richtige Gleichgewicht finden. Ich denke insgesamt liegt das Gleichgewicht zwischen tatsächlicher Implementierungsarbeit und Kommunikation mit Kunden, sei es per E-Mail oder Telefon, wahrscheinlich im Durchschnitt irgendwo zwischen 20% und 80%, wobei 20% für die Kommunikation und 80% für die Umsetzung dessen, was kommuniziert und besprochen wurde, stehen.
Kieran Chandler: Dieser Konflikt ist wirklich interessant, oder? Denn Sie müssen etwas mehr Zeit für die Kommunikation und Meetings aufwenden, aber offensichtlich verbringen Sie auch einen Teil Ihrer Zeit damit, das Gefühl zu haben, dass Sie die technischere Seite der Dinge erledigen müssen. Es ist eine sehr vielschichtige Rolle. War das immer die Rolle, die Sie sich vorgestellt haben, oder haben Sie jemals in Betracht gezogen, einen klassischeren Ansatz zu wählen, bei dem eine Person für den kundenorientierten Teil zuständig ist und eine andere Person sich vollständig auf die technische Seite konzentriert?
Joannes Vermorel: Wir haben den klassischen Weg ausprobiert, und der klassische Weg besteht darin, dass jemand mit dem Kunden spricht, dann schreibt diese Person Spezifikationen, gibt sie an die IT weiter und das IT-Team versucht, die Kommunikation umzusetzen. Am Ende haben Sie eine Situation, in der die Nachricht von einer Person zur anderen geht und dabei einige Hops überspringt, und es geht ein sehr hoher Prozentsatz an Informationen bei jedem Hop verloren. Am Ende haben Sie einen armen Softwareingenieur, der etwas implementiert, das nichts mit dem Problem zu tun hat, mit fünf Tagen Verzögerung, nur weil es durch einige Personen gehen musste. Das Problem war, dass es von Anfang an kaputt war. In den frühen Jahren konnte ich mit Hilfe einiger Kollegen eine Rolle übernehmen, in der ich der Vertriebsmitarbeiter war, der dem Kunden eine Idee verkauft, dann eine sehr unsaubere Implementierung startet und die unsaubere Implementierung an den Softwareingenieur weitergibt und sagt: “Dieses Ding funktioniert, aber in Bezug auf die Softwarequalität ist es kompletter Mist. Du musst versuchen, es besser zu machen, etwas mehr unit-getestet, etwas schlanker in Bezug auf die Leistung und vielleicht etwas organisierter.” Aber sie hatten bereits den Prototypen.
Kieran Chandler: Der Punkt dieses Ansatzes ist, dass er in Bezug auf die Technologie unglaublich archaisch ist und Sie jemanden brauchen, der alle Hüte tragen kann, vom Vertrieb über Datenwissenschaftler bis hin zu Supply Chain Scientists und Produktmanager und allem. Also habe ich erkannt, dass diese Art der Arbeitsteilung nie wirklich gut im großen Maßstab funktionieren würde. Und übrigens habe ich unseren Kunden damals gesagt, dass im Grunde jeder über die IT beschwert hat, aber die IT hat sich auch über alle beschwert, weil die Leute in der IT gesagt haben: “Okay, sie sagen, dass wir schlechte Arbeit leisten, aber schauen Sie sich die Spezifikationen und Anforderungen an, die sie uns geben. Die sind genauso schlecht, also wissen Sie was, wir sind auf Augenhöhe mit ihnen.”
Joannes Vermorel: Aber das ist einfach der falsche Ansatz. Und im Grunde genommen macht Maximilian das so, dass es keinen Mittelmanager gibt, wissen Sie? Ich meine, Sie sprechen buchstäblich mit dem Kunden. Ich spreche von echten Supply Chain-Praktikern, die buchstäblich im Lager stehen, vor den Geschäften und allem. Und dann sprechen sie mit Ihnen, und Sie gehen direkt zur Umsetzung des Rezepts über. Es gibt keinen Mittelsmann mit einem Softwareingenieur, mit dem Sie sprechen. Sie koordinieren nicht, aber um das zu tun, mussten wir einige spezielle Tools entwickeln, damit Sie nicht zu viel Zeit mit reinen technischen Details verschwenden.
Kieran Chandler: Ja, ich sehe das als eine der großen Herausforderungen für einen Supply Chain Scientist. Sie haben so viele Stakeholder und viele Menschen, die Ihre Aufmerksamkeit fordern, und Sie jonglieren tatsächlich mit so vielen Aufgaben. Das muss ziemlich schwierig sein. Was sehen Sie als die Hauptherausforderung Ihrer Rolle?
Maximilian Barth: Ich denke tatsächlich, das ist wahrscheinlich die Hauptherausforderung - dass Sie sich mit so vielen Stakeholdern auseinandersetzen müssen und gleichzeitig so viele verschiedene Rollen übernehmen müssen. Der Vorteil dabei ist auch, dass Sie der einzige Ansprechpartner sind und wenn Sie mit jemandem sprechen, sind Sie die Person, die das Problem mit ihnen besprochen hat, aber auch die Person, die weiß, was implementiert wurde und wie es gemacht wurde. Es geht also nicht viel Wissen in der Übersetzung zwischen den verschiedenen Schritten verloren. Ich denke, das ist der Hauptvorteil, aber natürlich auch die Hauptherausforderung, weil Sie in der Lage sein müssen, so viele verschiedene Dinge ziemlich gut zu tun. Sie möchten in der Lage sein, eine gute Lösung für Ihre Kunden zu schreiben, aber auch wirklich verstehen, was sie brauchen.
Kieran Chandler: Ja, definitiv. Da gibt es kein Entkommen, oder? Wenn Sie in Schwierigkeiten sind und etwas falsch gemacht haben, werden Sie definitiv zur Rechenschaft gezogen. Für einen Supply Chain Scientist sind wir sehr darauf bedacht, dass sie über Supply Chain-Kenntnisse verfügen müssen. Wenn Sie ein Data Scientist wären, wie einfach wäre es dann, in die Rolle eines Supply Chain Scientists wie Max zu wechseln?
Joannes Vermorel: Das Paradoxon ist, und ich glaube, das ist der Fall, es ist tatsächlich viel schwieriger für Data Scientists, in die Rolle von Supply Chain Scientists zu wechseln, als es für generische Ingenieure oder numerisch denkende Menschen im Allgemeinen ist. Es ist lustig, es gibt zwei Wörter auf Französisch, die existieren, aber ich glaube nicht, dass es eine englische Übersetzung gibt. Es ist der Unterschied zwischen einem Mathematiker und einem “Matheux”, wissen Sie, jemandem, der mathematisch begabt ist.
Kieran Chandler: Also, die erste Frage, die ich habe, betrifft die erforderlichen Qualitäten, um ein Supply Chain Scientist zu werden. Joannes, können Sie uns sagen, nach welchen Art von Personen Sie suchen?
Joannes Vermorel: Was wir brauchen, sind Menschen, die ein Faible für Zahlen haben. Supply Chains sind groß, und man kann nicht einfach eine Intuition für Tausende von Produkten haben. Sie benötigen Menschen, die generell ein Faible für quantitative Angelegenheiten haben. Aber der Trick besteht darin, dass es sich um eine sehr angewandte Rolle handelt. Maximilian hilft buchstäblich Unternehmen dabei, Entscheidungen über Millionen von Euro an physischen Vermögenswerten zu treffen. Es sind wirklich greifbare Entscheidungen, die am Ende des Tages getroffen werden. Sie müssen diese Denkweise haben, dass es sich um ein sehr konkretes ingenieurtechnisches Problem handelt, das Sie angehen. Und ich weiß, dass es der Datenwissenschafts-Gemeinschaft vielleicht nicht gefällt, aber meine Erfahrung war, dass es tatsächlich sehr schwierig ist, Menschen, die seit einigen Jahren Datenwissenschaft betreiben, tatsächlich gut darin zu machen, was wir einen Supply Chain Scientist nennen, weil der Fokus nicht auf dem Algorithmus liegt. Der Fokus liegt darauf, dass Sie ein numerisches Rezept haben. Eine andere Episode, die wir kürzlich gemacht haben, war, dass das numerische Rezept von Anfang bis Ende auf einer sehr hohen Ebene wirklich Sinn macht, und es spielt keine Rolle, ob es anspruchsvoll ist oder nicht. Wenn Sie im Grunde genommen mit einer halbtrivialen Lösung davonkommen können, hervorragende Arbeit geleistet haben und einfach anpassen, dann erhalten Sie einfach keinen Artikel, nur weil Sie herausgefunden haben, dass ein leicht angepasster numerischer Koeffizient die Magie bewirkt. Darauf kann man nicht veröffentlichen. Aber wenn es die Aufgabe erfüllt, warum nicht?
Maximilian Barth: Ja, und unsere Erfahrung war, dass obwohl wir Doktortitel haben, die das tun, meine ich, wir haben tatsächlich Leute, die bei Lokad ihren Doktortitel machen. Insgesamt haben wir fünf. Zwei haben ihren Doktortitel bereits abgeschlossen und drei sind noch in Arbeit, aber ich bin zuversichtlich, dass sie ihren Doktortitel verteidigen können. Aber für uns sind diese Leute buchstäblich auf der reinen Software-Engineering-Schiene, wo es nicht einmal der gleiche Zeitrahmen ist. Ich meine, die Leute greifen Probleme an und denken darüber nach, in den nächsten drei Jahren eine Lösung zu liefern. Das ist der Zeitrahmen eines Data Scientists auf der Plattformseite, also denken sie über so etwas wie differenzierbares Programmieren nach. Wir haben jemanden, der seinen Doktortitel über differenzierbares Programmieren macht, und diese Person baut buchstäblich die Bausteine des differenzierbaren Programmierens auf, aber diese Person löst kein tatsächliches Supply-Chain-Problem. Das macht Maximilian. Und wenn du arbeitest, ich meine, ich bin mir nicht sicher, an welchem Problem du arbeitest, aber normalerweise beträgt der Zeitrahmen, den du betrachtest, von einem Tag im Voraus bis vielleicht ein paar Monate im Voraus, aber sicherlich nicht drei Jahre im Voraus. Es ist einfach nicht einmal der gleiche Zeitrahmen.
Kieran Chandler: Und was ist mit dem belohnenden Teil des Jobs, was gefällt dir wirklich?
Maximilian Barth: Ich denke, das Belohnendste ist wahrscheinlich die Vielfalt der Probleme, mit denen man konfrontiert wird, und wie greifbar man sie tatsächlich lösen kann. Ein Kunde kommt zu dir mit etwas, für das er noch keine Lösung gefunden hat oder nur einen wirklich schlechten manuellen Workaround, bei dem er viel in Excel arbeitet, und dann können wir etwas liefern, das das automatisiert.
Kieran Chandler: Es scheint, dass Lokad für Kunden viel Wert liefern kann, nicht nur in Bezug auf Entscheidungsfindung, sondern auch in Bezug auf eine klarere Vorstellung von ihrem Geschäft. Können Sie etwas über die multikulturellen und internationalen Aspekte des Lokad-Teams, insbesondere der Supply Chain Scientists, erzählen? Warum haben Sie ein solches Team geschaffen und warum war es Ihnen wichtig?
Joannes Vermorel: Zunächst möchte ich klarstellen, dass die Vielfalt unseres Teams kein spezifisches Ziel war, sondern das Ergebnis, bestimmte Personengruppen nicht auszuschließen. Mit anderen Worten, wir haben keine vielfältige Einstellungspolitik geschaffen, um gezielt Menschen aus bestimmten Ländern oder Hintergründen auszuwählen. Meine Überlegung war, dass ich nicht wollte, dass Lokad in seinem Design Aspekte hat, die Menschen ausschließen würden.
Zum Beispiel haben wir etwa ein Drittel Frauen im Unternehmen, was für ein Technologieunternehmen ziemlich viel ist. Um das zu erreichen, müssen Sie sicherstellen, dass die Struktur des Unternehmens nicht direkt jungen Frauen entgegensteht oder Verhaltensweisen fördert, die sie sich unwillkommen fühlen lassen.
Ähnlich sind wir in Paris ansässig, aber wenn wir perfektes Französisch verlangen würden, würden sich unsere Optionen hauptsächlich auf Franzosen oder Menschen aus ehemaligen französischen Kolonien beschränken. Indem wir solche Barrieren entfernen, ziehen wir einen vielfältigen Pool von Kandidaten an, die wir dann basierend auf ihren Fähigkeiten bewerten können.
Es stellt sich heraus, dass Franzosen kein Monopol auf Intelligenz und Fleiß haben. Jetzt sind nur noch etwa 40% unserer Mitarbeiter französische Staatsbürger, der Rest stammt größtenteils aus der Europäischen Union und darüber hinaus. Diese Vielfalt ist nicht das Ergebnis aktiver Diskriminierung, sondern vielmehr ein Fokus darauf, Menschen anhand ihrer Fähigkeiten zu beurteilen und Dinge zu erledigen.
Maximilian Barth: Das stimmt, und es ist wichtig zu betonen, dass wir durch das Entfernen dieser Barrieren und die Konzentration auf Fähigkeiten ein Team mit vielfältigen Perspektiven und Erfahrungen zusammenbringen können. Dies kommt letztendlich dem Unternehmen und unseren Kunden zugute, da es uns ermöglicht, Probleme aus verschiedenen Blickwinkeln anzugehen und innovativere Lösungen zu finden.
Kieran Chandler: Nun, es stellt sich heraus, dass wir häufig mit Nicht-Franzosen eingestellt werden. Ich meine, ich liebe Frankreich wirklich, das ist mein Land, in dem ich geboren bin, aber als Arbeitgeber muss ich in erster Linie diejenigen einstellen, die dem Unternehmen am besten dienen, nicht nur diejenigen, die zufällig am richtigen Ort geboren wurden.
Maximilian Barth: Es ist gut, dass du perfektes Französisch nicht ausgeschlossen hast, denn ich glaube, sowohl Max als auch ich wären in Schwierigkeiten.
Kieran Chandler: Wenn wir jetzt langsam zum Ende kommen, Max, welche Ratschläge würdest du jemandem geben, der vielleicht eine Karriere in der Supply-Chain-Branche oder tatsächlich als Supply Chain Scientist in Betracht zieht?
Maximilian Barth: Ich denke, für meinen Job ist die wichtigste Fähigkeit, die ich am wertvollsten finde und die mir am meisten geholfen hat, die Fähigkeit, die richtigen Fragen zu stellen und Dinge aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten. Unsere Projekte haben in der Regel mehrere Interessengruppen, und obwohl Sie einen Ansprechpartner haben, mit dem Sie am meisten sprechen, müssen Sie immer daran denken, dass sie auch andere Personen repräsentieren. Sie möchten also sicherstellen, dass Sie eine ganzheitliche Lösung finden, die für alle gut passt. Ich denke, die Fähigkeit, Dinge aus einer ganzheitlichen Perspektive zu betrachten und die richtigen Fragen zu stellen, ist wahrscheinlich die wichtigste Fähigkeit, die Sie entwickeln möchten.
Kieran Chandler: Okay, super. Und Joannes, zum Abschluss, welche Ratschläge würden Sie jemandem geben, der vielleicht ein angehender Supply Chain Scientist ist?
Joannes Vermorel: Werden Sie real. Es gibt so viele Möglichkeiten, nicht real zu sein. Kaggle ist fantastisch, aber es sind nur Spiele. Algorithmen sind unglaublich interessant, aber es ist nicht real, zumindest nicht direkt. Mein Vorschlag ist, wenn Sie eine Karriere in der Supply Chain starten möchten, müssen Sie sich die Hände schmutzig machen. Tauchen Sie in ein ERP-System ein, schauen Sie sich an, wie die Daten wirklich aussehen, nicht die idealisierte Version, die Sie in Lehrbüchern erhalten, die bereits vollständig bereinigt, perfekt und gut angeordnet ist. Und in der Tat, beschäftigen Sie sich mit vielen Interessengruppen. Das ist wirklich schwierig, denn wie gut ist Ihre Lösung, wenn das Unternehmen selbst kämpft? Sie müssen einen Weg finden, damit die Lösung für all diese verschiedenen Parteien akzeptabel ist. Das ist eine sehr schwierige Herausforderung, aber Sie müssen es tun, während Sie Ihre technischen Werte bewahren. Sie möchten etwas Ähnliches wie einen kapitalistischen Prozess haben. Sie sind nicht nur ein Berater, der PowerPoints erstellt und Dinge liefert. Maximilian, Sie liefern etwas, das in der Produktion funktioniert und hoffentlich sogar ohne Sie läuft, sodass ein echter Vermögenswert entwickelt und im Laufe der Zeit verbessert wird. Es sind keine PowerPoints, die geliefert werden.
Kieran Chandler: Okay, großartig. Wir müssen hier abschließen, aber vielen Dank euch beiden für eure Zeit.
Maximilian Barth: Danke.
Kieran Chandler: Das war alles für diese Woche. Vielen Dank fürs Zuschauen, und wir sehen uns in der nächsten Folge wieder. Vielen Dank fürs Einschalten.
