Die Rolle von Excel in der Supply Chain

00:00:07 Die Rolle von Microsoft Excel in der Supply-Chain-Branche.
00:01:33 Gründe für die Beliebtheit von Excel und seine wichtigsten Stärken.
00:03:01 Heuristiken und ihre Umsetzung in Tabellenkalkulationen.
00:04:43 Excel als technologische Sackgasse und seine Einschränkungen.
00:06:46 Skalierbarkeitsprobleme und Missverständnisse über die Grenzen von Excel.
00:08:01 Grenzen von Excel und dem Modell der Tabellenkalkulation.
00:09:38 Skalierbarkeitsprobleme aufgrund komplexer und replizierter Logik.
00:11:39 Abkehr von Tabellenkalkulationen und die Notwendigkeit besserer Programmierfähigkeiten.
00:13:27 Überwindung von Heuristiken und die Annahme moderner Ansätze.
00:15:00 Lernen von Google und Amazon und die Rolle des maschinellen Lernens bei der Optimierung der Supply Chain.
00:16:00 Die Bedeutung der probabilistischen Prognose für die Optimierung der Supply Chain.
00:17:10 Umgang mit der Skepsis gegenüber dem Einsatz fortschrittlicher Technologien gegenüber Microsoft Excel im Supply Chain Management.
00:18:19 Die Auswirkungen von Unternehmen wie Amazon und Alibaba auf die Branche.
00:19:45 Die Konsequenzen des Verbleibs in einer technologischen Sackgasse.
00:20:01 Die angemessene Verwendung von Excel und seine Grenzen in der prädiktiven Optimierung der Supply Chain.

Zusammenfassung

In diesem Interview diskutieren Kieran Chandler und Joannes Vermorel, der Gründer von Lokad, die Rolle von Microsoft Excel im Supply Chain Management. Vermorel bezeichnet Excel als das “Schweizer Taschenmesser” der Supply Chains und erkennt seine Stärken in der Programmierbarkeit und Anpassungsfähigkeit an. Er glaubt jedoch, dass Tabellenkalkulationen in der Verwaltung komplexer Supply Chains an eine technologische Sackgasse geraten sind, da die Grenzen des Programmiermodells zu Replikations- und Wartungsproblemen führen. Um Supply Chains zu optimieren, schlägt Vermorel vor, dass Unternehmen fortschrittliche Techniken wie maschinelles Lernen einsetzen und Heuristiken durch datengetriebene Erkenntnisse ersetzen. Obwohl Excel seine Vorzüge hat, müssen Organisationen für komplexe Optimierungen über Tabellenkalkulationen hinausgehen und den Spuren von Tech-Giganten wie Amazon und Alibaba folgen.

Erweiterte Zusammenfassung

In diesem Interview diskutiert Kieran Chandler, der Moderator, mit Joannes Vermorel, dem Gründer von Lokad, einem Softwareunternehmen, das sich auf die Optimierung von Supply Chains spezialisiert hat, die Rolle von Microsoft Excel in der Supply-Chain-Branche. Das Gespräch dreht sich um die Gründe für die Beliebtheit von Excel, seine Stärken und den Einsatz von Heuristiken in der Branche.

Vermorel glaubt, dass Microsoft Excel das Schweizer Taschenmesser der Supply Chains ist und schätzt, dass weltweit etwa 90% der Supply Chains über Excel betrieben werden. Er führt seine Beliebtheit darauf zurück, dass es bis vor kurzem keine überlegenen Alternativen gab, da viele vermeintlich bessere Optionen in mehrfacher Hinsicht nicht tatsächlich überlegen waren.

Die wichtigsten Stärken von Excel liegen in seiner Programmierbarkeit und Ausdrucksfähigkeit, die eine hohe Anpassungsfähigkeit ermöglichen. Die Verbreitung in Organisationen bedeutet, dass Supply-Chain-Praktiker an verschiedenen Standorten und Produktlinien ihre eigenen Heuristiken oder numerischen Rezepte für die Verwaltung ihrer Supply Chains entwickeln können. Vermorel definiert Heuristiken als numerische Rezepte, die nicht beweisbar korrekt, aber annähernd korrekt sind. Diese Heuristiken wurden im Laufe der Zeit ausprobiert, getestet und angepasst und variieren von einer Abteilung zur anderen und von einem Standort zum anderen.

Ein Beispiel für eine Heuristik im Supply Chain Management besteht darin, genau doppelt so viele Einheiten auf Lager zu halten, wie im gleichen Zeitraum des Vorjahres verkauft wurden, unter Berücksichtigung eines Dreimonatszeitraums. Obwohl die Begründung für solche Heuristiken nicht immer klar ist, hat sich gezeigt, dass sie funktionieren und weit verbreitet in der Branche eingesetzt werden.

Der Gastgeber Chandler stellt fest, dass grundlegende Näherungen für die Supply Chain-Branche seit Jahrzehnten ausreichend waren. Vermorel stimmt dem zu, weist jedoch auf die Möglichkeit zur Verbesserung und Optimierung hin, während sich die Branche weiterentwickelt.

Sie diskutierten die Grenzen von auf Tabellenkalkulationen basierenden Ansätzen zur Optimierung der Supply Chain, wobei sie sich insbesondere auf Excel und seine Äquivalente konzentrierten. Vermorel erklärt, dass Unternehmen bereits das maximale Potenzial von Heuristiken in tabellenkalkulationsähnlichen Umgebungen erreicht haben und diese Technologie an einem toten Punkt angelangt ist. Die Diskussion geht auf die Gründe dafür ein und auf die inhärenten Probleme bei der Verwendung von Tabellenkalkulationen für das komplexe Supply Chain Management.

Vermorel stellt fest, dass Unternehmen in den 1990er Jahren begannen, das Potenzial der Tabellenkalkulationstechnologie zu erkunden und Anfang der 2000er Jahre einen relativ stabilen Punkt erreichten. Trotz einiger Fortschritte ist er der Meinung, dass Tabellenkalkulationen, einschließlich Excel und ähnlicher Programme wie Google Sheets und OpenOffice, an einem technologischen toten Punkt angelangt sind. Dies liegt daran, dass nachdem Unternehmen ihre Heuristiken optimiert haben, die verbleibenden Änderungen unbedeutend sind.

Chandler bittet Vermorel, die Grenzen des auf Tabellenkalkulationen basierenden Ansatzes zu erläutern. Vermorel erklärt, dass einige Leute fälschlicherweise denken, dass das Problem mit Excel darin besteht, dass es nicht in der Lage ist, große Datenmengen zu verarbeiten. Er glaubt jedoch, dass das eigentliche Problem im Programmiermodell liegt. Er argumentiert, dass Microsoft die Skalierbarkeit von Excel erhöhen könnte, um Milliarden von Datenzeilen zu verarbeiten, aber sie wählen dies nicht, weil sie es aus praktischer Sicht als Sackgasse erkennen.

Das Programmiermodell in Tabellenkalkulationen ist laut Vermorel nicht skalierbar, da es eine massive Replikation von Logik beinhaltet. Wenn Benutzer eine Logik auf mehr Daten anwenden möchten, kopieren und fügen sie sie in der Tabelle ein, was zu einem ineffizienten Programmierprozess führt. Diese Replikation wird problematischer, wenn Organisationen versuchen, mehrere Heuristiken in einer großen Organisation zu konsolidieren, was zu erhöhter Komplexität und Schwierigkeiten bei der Informationsverwaltung führt.

Als Beispiel beschreibt Vermorel ein Szenario, in dem eine kleine Tabelle einige hundert Produkte und zwei oder drei Heuristiken enthält. Wenn der Umfang erweitert wird und für größere Segmente mehr Heuristiken benötigt werden, entsteht das Komplexitätsproblem. Der Versuch, Hunderte von Heuristiken in einer gesamten Organisation mit Tabellenkalkulationen zu verwalten, wird zu einem unüberschaubaren Albtraum.

Das Interview hebt den technologischen Stillstand hervor, den tabellenkalkulationsbasierte Ansätze zur Optimierung der Supply Chain erreicht haben. Die Grenzen liegen im Programmiermodell, das eine massive Replikation von Logik und eine Unfähigkeit zur Bewältigung von Komplexität bei der Skalierung auf größere Bereiche und Organisationen beinhaltet. Dies macht Tabellenkalkulationen ungeeignet, um den komplexen Anforderungen des Supply Chain Managements in der heutigen Geschäftswelt gerecht zu werden.

Das Gespräch dreht sich um die Herausforderungen bei der Verwendung von Tabellenkalkulationen für das komplexe Supply Chain Management und die Notwendigkeit, über sie hinauszugehen, um eine bessere Effizienz und Skalierbarkeit zu erreichen.

Vermorel betont, dass Tabellenkalkulationen oft zur Verwaltung von Supply Chains verwendet werden, aber aufgrund ihrer Einschränkungen in Bezug auf Komplexität keine optimale Lösung darstellen. Er weist darauf hin, dass das in Tabellenkalkulationen verwendete Programmiermodell oft zu duplizierter Logik führt, was die Wartung und Fehlerbehebung erschwert. Dies wird besonders problematisch, wenn es um große Tabellenkalkulationen mit Hunderten von verschiedenen Formeln geht, um verschiedene Heuristiken von Supply-Chain-Praktikern zu berücksichtigen.

Auf die Frage, wie Unternehmen sich von Tabellenkalkulationen lösen können, sagt Vermorel, dass die einfache Reproduktion der Tabellenkalkulationslogik in einem anderen System nur marginale Verbesserungen bringen würde. Stattdessen müssen Organisationen ihre Herangehensweise grundlegend überdenken und fortschrittlichere Methoden wie maschinelles Lernen übernehmen, um Heuristiken durch datengetriebene Erkenntnisse zu ersetzen.

Bei der Diskussion über die Lehren, die von Tech-Giganten wie Google und Amazon gezogen werden können, erklärt Vermorel, dass diese Unternehmen über regelbasierte Systeme hinausgegangen sind, indem sie maschinelles Lernen zur Auswertung historischer Daten verwenden. Dadurch können sie ihre Supply Chains effektiver optimieren. Er merkt jedoch an, dass der Schlüssel zum Erfolg beim maschinellen Lernen in der Annahme einer probabilistischen Prognoseperspektive liegt, was durch die Forschung und Veröffentlichungen von Amazon belegt wurde.

Auf die Bedenken skeptischer Supply-Chain-Praktiker, die sich zögerlich von Excel entfernen möchten, eingehend, erkennt Vermorel an, dass Excel viele positive Eigenschaften wie Stabilität und Skalierbarkeit hat. Er warnt jedoch davor, dass es für die prädiktive Optimierung der Supply Chain eine technologische Sackgasse darstellt. Er fordert Praktiker auf, zu überlegen, ob ihre Branche es sich leisten kann, auf einem Plateau zu bleiben, insbesondere wenn Wettbewerber wie Amazon und Alibaba aggressiv technologische Fortschritte im Supply Chain Management verfolgen.

Vermorel schließt mit der Betonung, dass Excel an sich nicht fehlerhaft ist und immer noch nützlich sein kann für die Dateneingabe und andere einfachere Aufgaben. Für die komplexe Optimierung der Supply Chain müssen Unternehmen jedoch über Tabellenkalkulationen hinausgehen und fortschrittlichere Techniken übernehmen.

Vollständiges Transkript

Kieran Chandler: Heute werden wir diese Ambition diskutieren und verstehen, warum es einfacher gesagt als getan ist, sie zu ersetzen. Also Joannes, wie siehst du die Rolle von Microsoft Excel in der Supply-Chain-Branche?

Joannes Vermorel: Ich meine, es ist buchstäblich das Schweizer Taschenmesser der Supply Chains. Es ist das Ding, das wie BIC-Feuerzeuge ist und überall für so ziemlich jeden Zweck verwendet wird. Es ist tatsächlich sehr beeindruckend, wie viel durch Excel erledigt wird. Meiner Schätzung nach werden wahrscheinlich über 90 Prozent der weltweiten Supply Chains über Excel und nicht über SAP- oder ERP-Systeme betrieben. ERP-Systeme verwalten Vermögenswerte, aber was die prädiktive Optimierung der Supply Chain betrifft, würde ich sagen, dass über 90% davon über Excel erledigt werden.

Kieran Chandler: Wenn über 90 Prozent der Branche es verwenden, warum ist es so beliebt und warum sind die Menschen so darauf angewiesen?

Joannes Vermorel: Es ist interessant. Ich meine, der erste Teil der Antwort ist, dass es bis vor kurzem nicht so viele überlegene Alternativen gab. Die meisten angeblich überlegenen Alternativen sind tatsächlich in mehrerer Hinsicht nicht überlegen, wie wir beschreiben können. Also haben die Leute Excel nicht fallen gelassen, weil sie dumm waren oder religiös daran hingen, sondern einfach, weil es keine glaubwürdigen Alternativen gab.

Kieran Chandler: Was sind also die Eigenschaften von Excel, die es so stark machen, und warum mögen die Menschen es?

Joannes Vermorel: Eine der Dinge, die es sehr leistungsfähig machen, ist, dass Sie Programmierbarkeit und ein Maß an Ausdruckskraft kombinieren können, das mit diesem System einhergeht. Das zweite ist, dass es stark in Ihrer Organisation verteilt ist. Viele Supply-Chain-Praktiker in verschiedenen Ländern, Standorten und Produktlinien können ihre eigenen Heuristiken entwickeln.

Kieran Chandler: Übrigens, was meinen Sie mit Heuristiken? Wie definieren Sie das?

Joannes Vermorel: Heuristik ist so etwas wie ein numerisches Rezept, das nicht beweisbar korrekt ist. Es ist ein bestmöglicher Versuch, etwas zu haben, das ungefähr korrekt ist. Normalerweise ist die Heuristik aus rein mathematischer Sicht nicht einmal korrekt, aber sie funktioniert irgendwie. Zum Beispiel ist eine gängige Supply-Chain-Heuristik, dass der Lagerbestand das Doppelte der im letzten Jahr im gleichen Zeitraum verkauften Einheiten beträgt und dabei ein Dreimonatsfenster berücksichtigt. Diese Heuristiken wurden ausprobiert und getestet, und die magischen Zahlen wie die Dauer des Zeitfensters oder der verwendete Faktor wurden im Laufe der Zeit angepasst und variieren von einer Abteilung zur anderen und von einem Standort zum anderen. Das Tolle an Tabellenkalkulationen ist, dass Sie sie in Ihre Organisation einbetten können, indem Sie eine Vielzahl von Tabellenkalkulationen verwenden, die all diese verschiedenen Heuristiken implementieren.

Kieran Chandler: Also, was wir in der Branche sehen, ist, dass diese grundlegende Näherung gut genug ist und viele Supply Chains im Grunde genommen seit Jahrzehnten darauf basieren.

Joannes Vermorel: Genau. Wenn Sie “gut genug” sagen, ist es interessant, weil sie seit Jahrzehnten darauf basieren, und aus meiner Sicht ist es interessant, weil jetzt…

Kieran Chandler: Heutzutage würde ich Excel als eine sogenannte Sackgasse-Technologie betrachten. Unternehmen hatten bereits ausreichend Zeit, um die Heuristiken zu entwickeln, zu verfeinern und das Beste aus ihnen herauszuholen. Es ist interessant, dass sie den Punkt erreicht haben, an dem sie bereits das meiste von dem erreicht haben, was man mit Excel an Heuristiken haben kann. Und wenn ich von Excel spreche, meine ich nicht nur Excel, sondern jede Art von Software, die Ihnen eine Tabellenkalkulationsumgebung bietet. Zum Beispiel wäre Google Sheets in dieser Hinsicht genauso wie Excel. Es spielt keine Rolle, ob es genau Excel ist; worauf es ankommt, ist das Tabellenkalkulationsdatenmodell, das hier wichtig ist. Die Tatsache, dass es Excel oder vielleicht die OpenOffice-Alternative ist, spielt keine Rolle. Interessanterweise haben diese Unternehmen in den 90er Jahren erkundet, was man mit einer Tabellenkalkulation machen kann, und ich denke, sie haben den Punkt erreicht, an dem viele große Unternehmen in den frühen 2000er Jahren etwas relativ Stabiles hatten. Wir sind jetzt fast zwei Jahrzehnte weiter und haben bereits etwas, das bereits weitgehend stabilisiert ist, bei dem es in dieser Hinsicht nichts wirklich Neues gibt. Und es ist tatsächlich eine Sackgassen-Technologie, denn sobald Sie Ihre Einsätze kompiliert haben, sobald Sie das getan haben, bleiben nur noch, würde ich sagen, Dinge, die etwas unwesentlich sind. Also, Sie sagen, es ist eine technologische Sackgasse, also was fehlt dann wirklich? Was ist das Problem mit diesem tabellenkalkulationsbasierten Ansatz?

Joannes Vermorel: Einige Leute missverstehen die Einschränkungen von Excel. Ein häufiges Missverständnis ist, dass Sie ein Skalierbarkeitsproblem mit Excel haben, dass Sie nicht viele Daten verarbeiten können. Ja, tatsächlich können Sie mit Excel-Tabellenkalkulationen keine Terabyte an Daten verarbeiten, aber das ist eigentlich kein echtes Problem. Wenn Microsoft beschlossen hätte, keine Tabellenkalkulationen zu haben, die mit Milliarden von Zeilen umgehen können, liegt es nicht daran, dass sie es nicht könnten. Sie haben das Limit von maximal 65.000 Zeilen in Excel 97 auf etwas über 1 Million Zeilen erhöht. Sie könnten das Limit mit einer anderen Version von Excel, die auf die Verarbeitung von Daten im großen Maßstab ausgerichtet ist, auf eine Milliarde Zeilen erhöhen. Die Frage ist also, warum erhöht Microsoft die Skalierbarkeit von Excel nicht einfach? Es liegt daran, dass sie auch wissen, dass es aus praktischer Sicht eine Sackgasse ist.

Was an Excel oder Tabellenkalkulationen im Allgemeinen nicht skalierbar ist, ist das Programmiermodell. Das Programmiermodell besagt, dass Sie, wenn Sie eine Logik in einer Tabellenkalkulation haben und mehr davon machen möchten, im Grunde genommen diese Logik über Ihre gesamte Tabellenkalkulation kopieren und einfügen müssen. Aus programmtechnischer Sicht replizieren Sie Ihre Logik massiv. Sie haben eine Formel und jetzt haben Sie eine Million Kopien Ihrer ursprünglichen Formel. Wenn Sie eine große Organisation haben, war der Vorteil dieser Organisation durch Tabellenkalkulationen, dass jeder seine eigenen Heuristiken haben konnte. Aber wenn Sie eine Tabellenkalkulation mit ein paar hundert Produkten haben und zwei oder drei Heuristiken haben, die gut funktionieren, und wenn Sie jetzt sagen, dass ich jetzt in einer größeren Tabellenkalkulation die 20 verschiedenen Heuristiken konsolidieren werde, die ich für diesen größeren Bereich benötige, dann endet Ihre Tabellenkalkulation mit einem Komplexitätsproblem. Ihre Tabellenkalkulation enthält nicht nur zwei Formeln, die ausgeschnitten und eingefügt wurden, sondern 20 Formeln, die nicht überall in der Tabellenkalkulation auf die gleiche Weise verwendet werden, und das wird ziemlich kompliziert. Wenn Sie versuchen, auf Hunderte von Heuristiken in der gesamten Organisation zu skalieren, wird es zu einem Albtraum.

Kieran Chandler: Tabellenkalkulationen sind irgendwie umständlich und diese Berechnungen scheinen eine Weile zu dauern. Ist das die Ursache dafür, dass die Logik repliziert wird?

Joannes Vermorel: Ja, zum großen Teil. Das Programmiermodell führt zu duplizierter Logik an vielen Stellen. Das Problem liegt in der Wartung dieser Logik. Wie pflegt man eine Excel-Tabelle, die buchstäblich Hunderte verschiedener Formeln enthält? Ich spreche nicht von Hunderten verschiedener Formeln mit nur einer unterschiedlichen Formel pro Spalte, denn das ist der einfache Weg. Stellen Sie sich eine Excel-Tabelle mit einer Million Zeilen vor, und einige dieser Zeilen enthalten eine Formel, die nicht dieselbe Formel ist wie die darüber oder darunter. Verschiedene Supply-Chain-Praktiker, die sich mit verschiedenen Produktlinien und Segmenten befassen, verwenden unterschiedliche Heuristiken. Wenn Sie das berücksichtigen möchten, erhalten Sie eine Tabellenkalkulation, die super kompliziert und sehr schwer zu warten ist. Tabellenkalkulationen kommen mit zunehmender Komplexität nicht gut zurecht, und es wird zu einem Albtraum, sie zu warten, zu debuggen und sogar zu verstehen, was in diesen großen Tabellenkalkulationen vor sich geht.

Kieran Chandler: Wie kann man sich also von diesen Tabellenkalkulationen lösen? Organisationen haben Jahre damit verbracht, sie aufzubauen, und es steckt viel Logik darin.

Joannes Vermorel: Zunächst benötigen Sie Programmierfähigkeiten, aber Sie möchten nicht das replizieren, was Sie zuvor hatten. Wenn Sie nur versuchen, die Tabellenkalkulationslogik zu replizieren, die Sie zuvor hatten, werden Sie etwas haben, das nicht besser sein wird als das, was Sie zuvor hatten. Es wird nur marginal besser sein in Bezug auf etwas bessere Backups und Zugriffsrechtsverwaltung. Grundsätzlich stecken Sie fest, wenn Sie versuchen, Ihre Tabellenkalkulation in ein anderes System zu replizieren. Sie können ein paar Prozent mehr Effizienz gewinnen, aber das ist sehr gering. Wenn Sie damit fertig sind, erhalten Sie nichts Besseres. Sie können auch etwas Agilität verlieren, weil das neue System möglicherweise etwas starrer ist. Sie müssen also über etwas nachdenken, das über das hinausgeht, was Sie durch Heuristiken erreichen können. Sie müssen sich neu erfinden und etwas wählen, das Ihnen die Möglichkeit gibt, besser zu werden.

Kieran Chandler: Sie haben die Unternehmen wie Google und Amazon erwähnt, die darüber hinausgegangen sind und modernere Ansätze implementieren. Was können wir von ihnen und von dem, was sie implementiert haben, lernen?

Joannes Vermorel: Das Besondere an modernem maschinellem Lernen ist, wie man die Stufe der regelbasierten Systeme überwindet. Die erste Stufe der Nachahmung menschlicher Intelligenz in den 60er Jahren waren regelbasierte Engines oder Entscheidungsmaschinen. Die in der Supply Chain verwendeten Heuristiken sind genau das - es sind Regeln, um zu entscheiden, ob Sie mehr kaufen, mehr produzieren oder mehr in einem Bereich zuweisen sollten. Wenn Sie darüber hinausgehen möchten, müssen Sie sich neu erfinden und moderne maschinelle Lernverfahren annehmen, um Ihre Supply-Chain-Prozesse zu verbessern.

Kieran Chandler: Standort oder ein anderer und wir haben diese Stufe erreicht, in der wir regelbasierte Systeme haben und die Regeln angepasst haben. Wenn wir uns anschauen, was Google und Amazon tun, sagen sie: “Oh, wir machen maschinelles Lernen”, also wird es zu einem Buzzword und es handelt sich um sehr fortgeschrittenes maschinelles Lernen, das als KI qualifiziert werden könnte. Grundsätzlich ist es etwas sehr Einfaches. Anstatt einen statischen Satz von Regeln zu haben, die manuell gepflegt werden, möchten wir diese Regeln aus den historischen Daten lernen.

Joannes Vermorel: Was Sie brauchen, sind im Grunde genommen Programmierfähigkeiten, aber Sie benötigen auch maschinelles Lernen, damit die meisten dieser Heuristiken direkt aus den Daten selbst gelernt werden können. Es ist nichts übermäßig Kompliziertes, aber wenn Ihr Programmierparadigma falsch ist, funktioniert es einfach nicht und das maschinelle Lernen funktioniert nicht. Das dominierende Paradigma für die quantitative Supply Chain bis vor einigen Unternehmen wie Amazon oder Lokad begannen, anders zu denken, bestand darin, klassische Nachfrageprognosen zu haben, bei denen es nur eine Zukunft gibt. Wir machen die Prognose und dann basiert alles auf dieser einen Zukunft. Leider funktioniert es nicht, wenn Sie das Problem von diesem Ausgangspunkt aus angehen, und Sie schaffen es nie, die Leistung dieser vermeintlich dummen Heuristiken zu replizieren. Wenn Sie diese Heuristiken übertreffen möchten, müssen Sie eine probabilistische Prognoseperspektive wählen, und dann haben Sie eine Chance, die Heuristiken zu übertreffen. Das ist genau das, was Amazon anscheinend tut, basierend auf ihrer veröffentlichten Forschung.

Kieran Chandler: Wenn wir jetzt alles zusammenführen, was würden Sie einem skeptischen Supply-Chain-Praktiker sagen, der dies wahrscheinlich beobachtet und der seine Systeme hat, die irgendwie funktionieren, vielleicht ein bisschen umständlich, aber sie funktionieren mit Microsoft Excel? Gibt es wirklich einen Anreiz, davon wegzugehen?

Joannes Vermorel: Wenn Sie Excel verwenden und das wahrscheinlich seit ein oder zwei Jahrzehnten, wäre das Erste, anzuerkennen, dass Sie in einer technologischen Sackgasse stecken. Es mag gut sein, aber es wird nicht besser. Erwarten Sie nicht, dass die nächste Version von Microsoft irgendetwas löst. Excel ist bereits ein ausgezeichnetes Produkt. Es ist sehr stabil, stürzt nicht ab, es ist ziemlich skalierbar und hat viele gute Eigenschaften. Es wird nicht viel besser. Die Alternativen zu Tabellenkalkulationen werden keinen Unterschied machen. Sie könnten sich marginal verbessern, aber grundsätzlich wird es keinen Unterschied machen. Die Frage ist: Können Sie damit leben, dass Sie in einer Sackgasse stecken? Einige Branchen können auf einem Plateau leben, aber was die Supply Chain betrifft, sehe ich, dass einige Unternehmen wie Amazon, Alibaba und Zalando technisch sehr aggressiv sind und sehr schnell vorankommen. Sie erzielen wirklich Ergebnisse in Bezug auf die Supply Chain und sie machen das nicht mit Tabellenkalkulationen. Also, ich denke, die Lektion ist, dass Sie auf einem Plateau sind. Einige Leute machen es viel besser, und es ist keine Marketing-Hype. Das Wachstum bei Amazon und Alibaba ist real. Können Sie es sich wirklich leisten, in einer technologischen Sackgasse zu sein und zu bleiben? Vielleicht, vielleicht auch nicht.

Kieran Chandler: Also, um zusammenzufassen, würden Sie sagen, dass Excel auf geliehener Zeit läuft und Sie tatsächlich einen Tag sehen können, an dem es überhaupt kein Excel mehr in der Branche gibt?

Joannes Vermorel: Verstehen Sie mich nicht falsch. Excel wird häufig verwendet, nicht für die vorausschauende Optimierung, sondern für die Dateneingabe, für tabellarische Dateneingaben. Microsoft hat den Tabellenkrieg in den späten 80er Jahren nicht gewonnen, weil sie die besten Berechnungen für Excel hatten, sondern weil die Dateneingabe über Excel einfacher war. Es gibt viele Situationen, in denen die Verwendung einer Tabellenkalkulation

Kieran Chandler: Weil die Dateneingabe über Excel einfacher war, denke ich, dass es viele Situationen gibt, in denen die Verwendung einer Tabellenkalkulation völlig in Ordnung ist. Was ich sage, ist, dass Excel für die vorausschauende Optimierung der Supply Chain für etwas komplexere Supply Chain-Netzwerke am Ende ist. Für viele andere Dinge ist Excel völlig in Ordnung. Okay, noch letzte Gedanken, Joannes?

Joannes Vermorel: Behalten Sie diesen Bereich einfach im Auge, denke ich.

Kieran Chandler: Das war es für diese Woche. Vielen Dank fürs Zuschauen und bis zum nächsten Mal. Tschüss für jetzt!