00:00:00 Einführung in das Interview
00:02:09 Qualität vs. Kosten bei Lieferkettenentscheidungen
00:05:16 Das iPhone als Beispiel für Qualität
00:08:36 Entscheidungsfindung und Optionen in der Supply Chain
00:11:47 KPIs zur Bewertung der Leistung der Supply Chain
00:14:27 Servicelevel als Leistungsmaßstab
00:17:24 Bedeutung relevanter Qualität in der Produktgestaltung
00:20:42 Komplexität jenseits des menschlichen Verstandes in der Supply Chain
00:24:11 Auswirkungen von KI und Automatisierung auf die Supply Chain
00:27:59 Einsatz von Large Language Models bei Lokad
00:31:21 Geschwindigkeit moderner Computer und KI-Kosten
00:34:34 Beschaffungsanalyse und Auswirkungen von KI auf die Kosten
00:38:17 Kostenabwägungen in der Supply Chain
00:41:38 Entscheidung über die Anzahl der zu überwachenden Wettbewerber
00:45:10 Vergleich der Software-Sophistication mit der Mitarbeiterzahl
00:48:26 Investition in das Verständnis der Treiber der Supply Chain
00:51:43 Die Marktsituation kann nicht in die Zukunft verlängert werden
00:54:23 Gewinn als Maß für die Qualität der Entscheidung
00:58:12 Komplexität von Lieferketten aufgrund der Digitalisierung
01:00:52 Erfolg und Wachstumsstrategien von Amazon
01:03:24 Ermutigung, sich nicht vor der Komplexität der Supply Chain zu fürchten
01:06:01 Es ist besser, ungefähr richtig zu sein als genau falsch

Zusammenfassung

In einem Dialog mit dem Leiter der Kommunikation von Lokad, Conor Doherty, diskutiert der CEO von Lokad, Joannes Vermorel, das Verhältnis von Qualität zu Kosten im Supply Chain Management. Vermorel betont, dass Qualität sich auf Entscheidungsfindung bezieht und nicht auf Produktmerkmale, und dass die vom Kunden wahrgenommene Qualität aufgrund der Kosten möglicherweise nicht mit optimalen Lieferentscheidungen übereinstimmt. Er kritisiert traditionelle KPIs und argumentiert, dass sie keine echte Qualität widerspiegeln. Vermorel diskutiert auch die Rolle von Large Language Models (LLMs) im Supply Chain Management und stellt fest, dass sie zu intelligenteren Entscheidungen führen können, aber die IT-Budgets aufblähen können. Er schlägt vor, dass das Qualitäts-Kosten-Dilemma ein Metaspiel ist, das Softwareentwicklung erfordert, um Supply Chain Probleme zu lösen und Abwägungen zu bewerten.

Erweiterte Zusammenfassung

In einem nachdenklichen Gespräch zwischen Conor Doherty, dem Leiter der Kommunikation bei Lokad, und Joannes Vermorel, dem CEO und Gründer von Lokad, gehen die beiden auf das komplexe Konzept des Verhältnisses von Qualität zu Kosten im Supply Chain Management ein. Vermorel erläutert, dass Qualität im Kontext der Supply Chain sich auf die Qualität der Entscheidungen bezieht und nicht auf die physischen Merkmale der Produkte. Er betont, dass die höchste Servicequalität aus Sicht des Kunden nicht unbedingt mit der höchsten Qualität in Bezug auf Lieferentscheidungen für ein Unternehmen übereinstimmen muss, aufgrund der damit verbundenen Kosten.

Vermorel erläutert weiterhin, dass Investitionen in Ressourcen, Personal und Software zu besseren Entscheidungen führen können, dass diese Entscheidungen jedoch nicht mit der Qualität übereinstimmen, die vom Kunden wahrgenommen wird. Er erkennt die Subjektivität der Messung der Qualität von Entscheidungen an und stellt sie der einfacheren Bewertung physischer Produkte gegenüber. Er argumentiert jedoch, dass die wahrgenommene Qualität eines Produkts oft über seine physischen Merkmale hinausgeht und verwendet das iPhone und seinen App-Marktplatz als Beispiel.

Aus Vermorels Sicht ist das Supply Chain Management eine Meisterschaft der Optionen, bei der die Qualität der Entscheidungen schwer fassbar sein kann. Er schlägt vor, dass einige Metriken, wie zum Beispiel Entschlossenheit, objektiv gemessen werden können. Er kritisiert den Einsatz von KPIs wie Service Levels und Prognosegenauigkeit zur Bewertung der Leistung der Supply Chain, da diese nicht die Qualität im eigentlichen Sinne widerspiegeln. Er beschreibt diese KPIs als numerische Artefakte, die möglicherweise nicht mit der Qualität und dem Erfolg einer Supply Chain korrelieren.

Vermorel diskutiert auch die Rolle von Large Language Models (LLMs) im Supply Chain Management. Er erklärt, dass LLMs zwar teuer sind, aber zu intelligenteren und qualitativ hochwertigeren Entscheidungen führen können. Er warnt davor, dass Unternehmen große Summen für diese Systeme ausgeben, was ihre IT-Budgets erheblich aufblähen kann. Er schlägt vor, dass es Situationen gibt, in denen es kosteneffektiver wäre, eine günstigere Version von LLM zu verwenden.

Vermorel glaubt, dass Unternehmen mit LLMs die Qualität ihrer Entscheidungen steuern und den Kompromiss zwischen Qualität und Kosten bewältigen können. Er stellt fest, dass dies ein Konzept ist, das in der Mainstream-Supply-Chain-Management-Diskussion selten behandelt wird. Er erklärt, dass moderne Supply Chains von Software ausgeführt werden, die gesteuert werden kann. Er stellt fest, dass es einfache Metriken gibt, um die Kosten für die Ausführung von Software zu messen, wie z.B. Zeit, Speicher und Festplattenverbrauch.

Vermorel argumentiert, dass das Qualität-Kosten-Dilemma darin besteht, Software zu entwickeln, um Supply-Chain-Probleme zu lösen und Kompromisse zu bewerten. Der Fokus sollte darauf liegen, Software zu erstellen, die bestimmen kann, was bessere Qualität für Kunden bedeutet. Er betont, dass das Qualität-Kosten-Dilemma ein Metaspiel ist, das Unternehmen spielen müssen, um überlegene Supply Chains zu entwickeln. Er vergleicht es mit einem Schachspiel, das nur mit Software gewonnen werden kann.

Zusammenfassend rät Vermorel dazu, die Entscheidungen in der Supply Chain zu identifizieren und zu bewerten, was Qualität in einem umfassenden Sinne bedeutet. Er schlägt vor, 20 Dimensionen der Supply Chain zu identifizieren, um einen umfassenderen Ansatz als einfache Rahmenbedingungen zu verfolgen. Dieses Gespräch erinnert an die Komplexität und Feinheiten des Supply Chain Managements und die Notwendigkeit eines anspruchsvolleren Ansatzes für Entscheidungsfindung und Qualitätsbewertung.

Vollständiges Transkript

Conor Doherty: Willkommen bei Lokad. Jede Geschäftsentscheidung spiegelt ein sorgfältiges Gleichgewicht zwischen Qualität, wie gut etwas ist, und den Kosten wider. Aber gilt dieses Qualität-Kosten-Verhältnis auch für die Supply Chain? Hier, um darüber zu diskutieren, ist Lokad-Gründer Joannes Vermorel.

Also Joannes, das Qualität-Kosten-Verhältnis, ähnlich wie Knappheit, ich bin sicher, die Leute haben eine allgemeine Vorstellung davon, was andere Leute meinen, wenn sie es verwenden. Aber könntest du einen kurzen Überblick darüber geben, was das bedeutet und es explizit mit dem Thema Supply Chain und warum es wichtig ist, verbinden?

Joannes Vermorel: Qualität ist ein Attribut, das man viel eher auf das physische Produkt selbst anwenden würde. Zum Beispiel ist ein iPhone ein hochwertiges Smartphone. Man kann ein sehr billiges Auto, ein sehr hochwertiges teures Auto und alles dazwischen haben. Das ist wahrscheinlich der einfachste Weg, das anzugehen. Aber wenn wir zur Supply Chain gehen, stellt sich heraus, dass die Supply Chain die Produkte nicht entwickelt, sie produziert sie nicht. Wenn wir also in Bezug auf die Supply Chain über Qualität nachdenken, geht es nicht genau um die physischen Merkmale der Produkte, die von Interesse sind.

Obwohl dies in gewissem Maße ein Problem der Supply Chain sein kann, können wir das vielleicht später noch einmal überdenken, aber grundsätzlich ist dies nicht der Fall, einfach weil es nicht die Verantwortung der Supply Chain ist.

Wenn wir das in die Supply Chain einbeziehen, wird die Supply Chain so umfangreich, dass sie fast bedeutungslos wird, weil sie dann fast nicht mehr von dem gesamten Unternehmen zu unterscheiden ist. Also sagen wir der Klarheit halber, dass die Qualität, die physischen Merkmale der Produkte, nicht genau eine Supply Chain sind. Das meine ich nicht mit Qualität im Kontext einer Supply Chain.

Mit Qualität im Kontext einer Supply Chain meine ich die Qualität der Entscheidungen. Das erste Problem ist wahrscheinlich, dass die Qualität der Entscheidungen nicht die Qualität des Services ist, wie er vom Kunden wahrgenommen wird. Zum Beispiel wäre nie ein Fehlbestand das höchste Maß an sofortigem Service in sehr einfachen Einzelhandelsumgebungen. Das ist die höchste Servicequalität aus Sicht des Kunden. Aber ist es die höchste Qualität in Bezug auf die Supply-Entscheidung für Ihr Unternehmen? Absolut nicht, denn es wird für Ihr Unternehmen untragbar teuer sein. Also die Qualität der Entscheidungen, das meine ich mit Qualität versus Kosten.

Um eine bessere Entscheidung zu treffen, können wir mehr Ressourcen investieren, mehr Mitarbeiter, mehr Software, letztendlich in Forschung und Entwicklung investieren, um das Ganze zu verbessern. Das sind alles Elemente auf der Kostenseite und dann werden wir Entscheidungen bekommen, die eine höhere Qualität haben, aber eine höhere Qualität aus Sicht der Supply Chain, die nicht mit der Qualität verwechselt werden sollte, die vom Kunden wahrgenommen wird.

Nochmals, die Supply Chain dreht sich alles um Kompromisse. Eine sehr hochwertige Entscheidung ist eine Entscheidung, die all diese Kompromisse sorgfältig ausbalanciert. Wie ich in meiner Vortragsreihe sage, ist die Supply Chain die Beherrschung der Optionen. Wenn wir also von sehr hoher Qualität sprechen, meinen wir damit eine sehr erfolgreiche Ausführung, ein hohes Maß an Beherrschung dieses Spiels, das immer wieder bei der Entscheidungsfindung in der Supply Chain gespielt wird.

Conor Doherty: Um direkt darauf zurückzukommen, du gibst das Beispiel des iPhones. Wenn du über die Qualität davon sprichst und über Qualitätssicherung und alle Protokolle, die in eine Qualität-Kosten-Bewertung einfließen, kannst du auf die physischen Eigenschaften eines iPhones zeigen und sagen, hier ist die Qualität des Chips, hier ist die Qualität des Speichers. Das kann ich messen und ich kann sagen, das ist von hoher Qualität. Aber wenn du über die Qualität der Entscheidungen sprichst, betrittst du sehr subjektives Gebiet.

Joannes Vermorel: Auf oberflächlicher Ebene ja, bei physischen Produkten ist es einfacher, die Qualität zu bewerten. Aber nur auf oberflächlicher Ebene. Wenn wir zum iPhone zurückgehen, das eigentlich ein gutes Beispiel ist, war die Qualität des iPhones tatsächlich, im ersten Jahr der iPhones waren die Verkäufe nicht so großartig. Wenn ich mich richtig erinnere, war das für Apple anständig, besonders da Apple zu der Zeit sehr, sehr kämpfte, aber es war relativ bescheiden.

Das iPhone explodierte einige Jahre später, nach der Einführung des App Marketplace. Und da hat Apple beschlossen, dass sie diesen Marktplatz mit Apps haben werden, die man mit nur einem Klick installieren kann, wo man einfach auf eine App klicken, $1 bezahlen und dann eine App haben kann, die perfekt kompatibel ist, super einfach auf dem Smartphone zu installieren ist. Und da explodierte die Beliebtheit und die wahrgenommene Qualität des iPhones. Wenn wir uns die physischen Merkmale anschauen, ja, das war ein sehr schönes Gerät, aber die Realität ist eigentlich, dass das Smartphone an sich ziemlich schlecht war, wenn es darum ging, Telefonate zu führen. Es war kein so tolles Telefon, um die Nummer eins Aufgabe zu erfüllen, nämlich Anrufe mit diesem Gerät zu empfangen und zu tätigen.

Aber die wahrgenommene Qualität explodierte, als sie den App Store einführten, weil plötzlich dieses Smartphone-Format völlig Sinn ergab. Sie hatten tatsächlich einen Mini-Computer und konnten so viel damit machen, und dann war die wahrgenommene Qualität, dass es nicht mehr nur ein Telefon war, sondern ein Smartphone. Aber die Leute erinnern sich nicht daran, dass es erst ein Jahr später etwas wurde. Also der Punkt, den ich mache, ist, dass Qualität, ja, es gibt einige sehr grundlegende, sehr fundamentale, bessere Materialien, bessere Toleranz gegenüber Stress und Ermüdung, damit das Ding nicht kaputt geht, nicht abbaut. Es sollte leicht sein. Im Allgemeinen ist alles, was man bewegen möchte, wenn es leichter ist, in der Regel besser, usw.

Also ja, es gibt einige sehr grundlegende Aspekte, aber auch Qualität, wenn es um physische Produkte geht, ist oft mehr als das Auge sieht. Es können alle Erwartungen sein, dass man mehr mit dem Produkt machen kann, dass man ein Ökosystem hat, dass man allerlei Zubehör hat, das damit spielt, oder selbst wenn es nur dekorativ ist, dass es in vielen Situationen gut aussieht. Sie wissen schon, ein Objekt, das sehr dekorativ ist und wie ein sehr schönes Stück in Ihrer Wohnung aussieht, auch wenn es ein sehr unterschiedlicher Stil von Wohnung ist, könnte eine Art super immaterielle Qualität sein, aber sie ist trotzdem in gewissem Maße vorhanden.

Conor Doherty: Aber davon übersetzt sich sehr wenig in Entscheidungen der Lieferkette.

Joannes Vermorel: Qualität, ja, sie ist, würde ich sagen, für physische Produkte, zumindest haben Sie viele einfache Backup-Metriken, die sehr direkt sind, aber dennoch haben Sie diese Tiefe, die schwierig ist. Und wenn wir zur Lieferkette gehen, ist die Lieferkette eine Beherrschung der Optionen, es geht also buchstäblich darum, Optionen zu beobachten und sich irgendwann zu entscheiden, welche Optionen Sie aktiv kultiviert haben, dass Sie eine auswählen werden und es Ihre Entscheidung sein wird.

Okay, das ist super abstrakt, also wird die Qualität zu etwas sehr Flüchtigem. Obwohl selbst wenn wir von etwas sprechen, das ziemlich flüchtig ist, wie die Qualität von Entscheidungen, gibt es immer noch ein paar Metriken, die nicht so schwierig sind. Zum Beispiel haben sie im Militär diesen Spruch, dass der schlechteste Plan kein Plan ist und dass es auf dem Schlachtfeld nichts Schlimmeres gibt als einen Chirurgen, der unentschlossen ist. Unentschlossenheit ist fast immer falsch. Das bedeutet, dass selbst wenn Ihre Entscheidung ist, nichts zu tun und darauf zu warten, dass der Feind einen Fehler macht, das sehr unterschiedlich ist von Unentschlossenheit und nichts zu tun.

Nein, ich habe beschlossen, dass die beste Entscheidung, die wir haben, ist, dass wir warten, bis der Zeitpunkt richtig ist, und das ist sehr, sehr unterschiedlich von, ich bin unentschlossen, ich weiß nicht, was ich tun soll, also gerate ich in Panik und tue nichts. Das ist ein völlig anderer mentaler Zustand, und ich würde behaupten, dass obwohl die Entscheidung irgendwie die gleiche ist, nichts zu tun, die Qualität einer Entscheidung, wie wir absichtlich und wissentlich warten, weil wir wissen, worauf wir warten, im Vergleich zu Unentschlossenheit und einem halb-panischen Zustand, sehr, sehr unterschiedliche Entscheidungen in Bezug auf Qualität sind.

Also selbst, wissen Sie, zum Beispiel ist Entschlossenheit etwas, das man auf eine relativ einfache Weise messen kann. In Lieferketten-Einstellungen wäre es, ob Sie in der Lage sind, Ihre Entscheidung prompt zu treffen oder ob es ewig dauert, ohne einen guten Grund. Das wäre eine Metrik, und die Zeit, die es dauert, eine Entscheidung zu treffen, kann objektiv gemessen werden. Also, bis zu einem gewissen Grad haben Sie einige einfache Metriken, aber ich würde sagen, sie sind nicht sehr, sehr gut. Anders als auf dem Schlachtfeld gibt es in der Lieferkette selten Dinge, die in den nächsten Sekunden oder Minuten super dringend sind. Also, es ist nicht wirklich klar.

Obwohl, offensichtlich, wenn es vier Monate dauert, um irgendeine Art von Entscheidung zu treffen, dann sind Sie wahrscheinlich sehr schlecht. Aber ja, es gibt diese Elemente, die schwieriger sind, abstrakter sind und auch unglaublich offen sind. Es gibt also keine klare Grenze dafür, worauf Sie schauen könnten, um die Qualität dieser Entscheidungen zu bewerten.

Conor Doherty: Die Analogie des Generals auf dem Schlachtfeld und jede Entscheidung ist besser als völlige Unentschlossenheit. Nun, ich meine, es gibt bereits KPIs, die Unternehmen verwenden, um die Qualität oder die Leistung zu bewerten. Sagen wir vorerst Leistung und dann können wir über Qualität sprechen, um die Leistung der Lieferkette zu bewerten. Zum Beispiel Service-Level für einen bestimmten Bezug oder in einigen Fällen, wie genau eine Nachfrageprognose ist. Es gibt KPIs, die Ihnen sagen, ob das zu 50% genau war, zu 60% genau war. Bedeutet das, dass das besser ist als nichts?

Joannes Vermorel: Nicht ganz. Erstens, weil diese KPIs die Qualität nicht wirklich in einem echten, tiefen Sinne widerspiegeln. Sie sind nur numerische Artefakte. Die meisten dieser KPIs sind nur numerische Artefakte.

Conor Doherty: Was meinen Sie, wenn Sie von numerischen Artefakten sprechen?

Joannes Vermorel: Ich meine Zahlen, die gemäß einer einfachen mathematischen Definition definiert sind. Aber warum sollte diese mathematische Definition eine Korrelation mit Qualität in einem echten Sinne haben?

Conor Doherty: Sie meinen, es sind nur Zahlen auf einer Seite?

Joannes Vermorel: Ja, es sind nur Zahlen. Und nicht irgendeine Art von Zahlen. Zahlen, die in der Regel aus Lehrbüchern oder Formeln abgeleitet sind. Wenn ich zum Beispiel den mittleren quadratischen Fehler für die Prognosegenauigkeit sage, ist das eine sehr beliebte Metrik. Das ist eine Metrik, die Sie in vielen Lehrbüchern, mathematischen Lehrbüchern, finden werden. Warum haben Sie diese Metrik? Nun, Sie haben diese Metrik in Lehrbüchern, weil Sie viele Theoreme haben, das ist die Norm zwei, das ist die mittlere quadratische Metrik, Sie haben Norm eins, Norm zwei usw., und Sie haben viele Theoreme, mathematische Theoreme, statistische Theoreme, die mit dieser Metrik verbunden sind.

Das Problem ist, dass es eine nach innen gerichtete Perspektive ist. Sie haben die mathematische Welt, in der die Leute sagen: “Warum interessieren Sie sich für diese Norm zwei?” Die Antwort ist, weil ich so viele Theoreme habe, die mit dieser Norm zwei verbunden sind. Ich kann damit spielen, ich kann viele abstrakte Konstruktionen ausarbeiten und viele mathematische Dinge tun. Gut, das macht es zu einem interessanten mathematischen Objekt, genau wie Primzahlen zum Beispiel. Primzahlen sind faszinierende mathematische Konstrukte. Sie sind auch in einem mathematischen Sinne sehr real. Aber das allein beweist nicht, dass es irgendeine Art von Korrelation mit der Art von Qualität und Erfolg gibt, die Ihre Lieferkette genießen wird.

Conor Doherty: Verknüpfen Sie diese schöne Analogie dann mit Service-Leveln.

Joannes Vermorel: Service-Level, warum sollte es eine Korrelation geben? Ja, bis zu einem gewissen Grad, wenn Sie einen Service-Level von 0% haben, verkaufen Sie nichts, also sieht es ziemlich schlecht aus. Wenn Sie einen Service-Level von 100% haben, ist es auch schlecht, weil das bedeutet, dass Sie immer Bestandsabschreibungen haben. Denn wenn Sie sich nie erlauben, nicht vorrätig zu sein, bedeutet das, dass Sie nie etwas liquidieren können. Also, die Extreme sind ziemlich schlecht. Aber dazwischen ist alles erlaubt. Sie wissen, dass das Optimum nicht am Extrem liegt, sondern dazwischen, mein Tipp ist so gut wie Ihrer. Es ist einfach sehr unklar.

Ich bin sehr skeptisch, wenn mir Leute eine Prozentzahl als angebliches Maß für Leistung oder Qualität geben. Wo ist die Begründung? Es ist einfach etwas, das aus dem Nichts kommt. Sie geben mir einfach eine Formel und wenn Sie keine sehr starke Argumentation haben, um dies zu unterstützen, habe ich keinen Grund zu glauben, dass dieses numerische Artefakt angemessen ist. Es ist einfach etwas Zufälliges, das Sie aus einem mathematischen oder statistischen Lehrbuch gezogen haben.

Das Interessante ist, dass wenn wir zu dieser Art von KPI-Denken übergehen, wenn es um Qualität geht, wenn Sie nach Lehrbüchern über Design und Fertigung suchen, gibt es eine Menge nuancierter Diskussionen. Zum Beispiel, selbst wenn wir in das Testament eines Möbelhändlers vom Gründer von Ikea gehen, das ein wunderschönes Dokument ist, super kurz, ich empfehle es wirklich dem Publikum. Einer der Punkte, ich habe vergessen, ob es 11 oder 14 ist, es gibt etwa 20 Punkte und einer der Punkte des Ikea-Gründers ist: “Lassen Sie sich nicht von einigen einfachen Metriken zur Qualität der Produkte täuschen.”

Zum Beispiel sagt er, das Erste ist, wenn Sie eine schöne Oberfläche haben möchten, denken Sie daran, dass nur die Oberfläche, die die Menschen berühren und sehen können, zählt. Und er spricht über Möbel. Er sagte: “Seien Sie nicht stolz darauf, zum Beispiel eine hochwertige Oberfläche zu haben, die über die Jahre hinweg super langlebig, super glatt, super gut aussehend sein wird, wenn die Menschen sie nicht sehen und nicht berühren können.” Also, er bezog sich in dem Text auf etwas wie die Rückseite des Möbels oder etwas, das unter dem Tisch ist, etwas, das Sie nie wirklich schätzen werden. Also sagte er, wenn Sie in Qualität investieren, stellen Sie sicher, dass es etwas ist, das wirklich relevant ist und nicht irgendein abstraktes Maß für die Qualität wie “Ich habe überall hochwertige Materialien oder eine hochwertige Oberfläche”, einschließlich der Oberflächen, die für das Auge des Kunden keine Rolle spielen.

Und warum, und er erwähnte das, er sagte, weil wenn Sie das tun, und er erwähnte das in seinem kurzen Punkt, dann zahlen Kunden am Ende für Qualitäten, die sie nicht genießen werden. Und aus seiner Sicht war das irgendwie schlecht. Sie müssen für jede einzelne Cent, die sie zahlen, die Qualität bezahlen, die sie genießen werden. Und das war sehr nuanciert, also würde ich sagen, wenn wir zum Design, zur Fertigung gehen, haben wir diese Art von sehr nuancierter Diskussion über Qualität versus Kosten, genau wie gehen Sie damit um?

Aber wenn wir in die Welt der Supply Chain mit Entscheidungsprozessen gehen, ist diese Sache abwesend, völlig abwesend. Die Mainstream-Supply-Chain-Theorie und ich würde sogar sagen, dass die Mainstream-Business-Theorie, ich würde sagen, MBA-Stil Business-Studien, wenn es um die Qualität von Entscheidungen geht, ist sie sehr abwesend. Die Leute haben Argumentationen, die sehr, sehr binär sind. Ich habe noch nie in einem Lehrbuch über Supply Chain oder sogar in allgemeinen Business-Studien eine ausführliche Diskussion über das Spektrum der Investitionen und Ressourcen gesehen, die Sie ausgeben können, um Ihre Entscheidungen ein wenig besser zu machen, bis die abnehmenden Erträge Ihre Bemühungen untergraben und dann die Kosten die Verbesserung der Entscheidung übersteigen.

Und noch einmal, wenn Sie an die Qualität der Verfolgung des richtigen Servicelevels denken, würden Unternehmen einfach sagen: “Wir haben diese Ziele für den Servicelevel.” Aber was ist mit der Investition, die Sie tätigen, sowohl in Sachanlagen als auch in Betriebskosten, um den richtigen Servicelevel zu erreichen? Auch der Servicelevel ist kein großartiger KPI, aber um es für das Publikum einfach zu halten, werde ich mich darauf beziehen, da es etwas ist, mit dem sie vertraut sind. Also, selbst wenn Sie einen Servicelevel wählen und sagen: “Das ist mein Ziel, das ist der beste Kompromiss für meine Supply Chain und mein Unternehmen”, wie ist die Qualität dieser Bewertung? Sollten Sie mehr investieren, Sie haben eine Zahl festgelegt, sagen wir 95%, aber ist es die beste Zahl, die Sie festgelegt haben, und sollten Sie mehr investieren, um diese Zahl weiter zu verfeinern oder nicht, wissen Sie, und warum?

Und das wird typischerweise nie in Supply Chain-Lehrbüchern diskutiert. Die Leute geben Ihnen einfach ein Rezept und sagen: “Wenden Sie das an”, und dann haben Sie zwei Situationen. Sind Sie konform mit Ihrem Prozess oder nicht konform? Und das war’s. Das Spektrum der Verfeinerung dessen, was sogar Konformität bedeutet, und was Qualität bedeutet und in welche Richtung Sie schauen sollten und was sogar die Reise sein sollte, ist einfach nicht vorhanden.

Conor Doherty: Dem widerspreche ich nicht, aber es gibt zwei Punkte. Der erste wäre, ist es nicht möglich oder vernünftig zu sagen, dass die Existenz dieser Art von binären akzeptabel/nicht akzeptabel, gut/schlecht-Abgrenzungen, die an Feinheit fehlen, nicht das Ergebnis der Tatsache sind, dass das, was Sie beschreiben, eine Komplexität ist, die über den menschlichen Verstand hinausgeht? Und deshalb gibt es diese sehr primitive Merkmale wie, ja, los, nicht los, gut, schlecht. Und ich stimme zu, es fehlt an Raffinesse, aber es ist ein Ergebnis nicht von Dummheit, sondern wie genau können Sie Millionen und Abermillionen von Tellern balancieren?

Joannes Vermorel: Ich würde zustimmen, dass es das Ergebnis des menschlichen Verstandes ist, aber nicht unbedingt so, wie die Leute es sehen würden. Sie haben es mit Menschen zu tun und Menschen sind unglaublich kompliziert. Es ist nicht so, dass der menschliche Verstand eine Begrenzung hat, es ist nur so, dass Sie es mit einer Gruppe von Menschen zu tun haben, die individuell unglaublich komplex sind. Tatsächlich müssen Sie sich also auf sehr einfache Kriterien stützen, nicht weil Ihr Verstand begrenzt ist, sondern weil Sie es mit Menschen zu tun haben, die so unglaublich komplex sind, dass es nicht, wissen Sie, Sie bekommen die abnehmenden Erträge super, super schnell, nur weil es unglaublich schwierig ist.

Angenommen, Sie haben hundert Nachfrage- und Angebotsplaner. Es ist eine immense Anstrengung, diese Art von sehr hohen Feinheiten und so weiter zu erreichen. Also, ich stimme der Aussage zu, dass es zu viel ist, aber nicht so sehr, weil es eine Grenze in unserem Verständnis gibt. Wir können viel tun. Es ist nur so, dass Sie es mit Menschen zu tun haben, die so unglaublich komplex und nuanciert sind, usw., dass der Versuch, das zu konstruieren, und zusätzlich aufgrund der Tatsache, dass sie komplex sind, haben sie einen eigenen Willen usw., die meisten Versuche, hyper-rational zu sein, werden einfach nach hinten losgehen. Das ist der Fluch, wenn Sie versuchen, Menschen Anreize zu geben, werden sie das ausnutzen und schlecht reagieren. Normalerweise ist es eine sichere Wette, es super einfach zu halten.

Ein weiteres Thema ist, dass das Supply Chain Management im 21. Jahrhundert auf allen Ebenen nicht mehr von Menschen betrieben werden sollte. Ja, an der Spitze haben wir Menschen, aber die Ausführungsebene sollte vollständig mechanisiert sein.

Conor Doherty: Meine nächste Frage dann, ist die Abwesenheit dieser Perspektive, die wir in traditionellen Lehrbüchern skizzieren, sicherlich eine Folge der Tatsache, dass wir heute in einem Zeitalter leben, in dem wir maschinelles Lernen, KI und Automatisierung in einem Maßstab und mit einer Granularität haben, die vor fünf Jahrzehnten, sogar vor zwei Jahrzehnten, nicht existierten. Also, Ihre Antwort?

Joannes Vermorel: Da wird es sehr interessant. Wenn Sie sagen, dass die Entscheidungen konstruiert werden, wird es eine Maschine geben, die diese intelligenten Entscheidungen generiert. Ja, es handelt sich um künstliche Intelligenz. Nicht um allgemeine künstliche Intelligenz, aber es ist künstlich. Wenn sie wiederholt eine Reihe guter Entscheidungen trifft, können wir zustimmen, dass sie zumindest ein Mindestmaß an Intelligenz besitzt. Es ist Intelligenz auf ihre eigene, wenn auch begrenzte, Weise. Es ist sicherlich nicht dumm.

Große Sprachmodelle (LLMs) zeigen auf sehr klare und anschauliche Weise, was ich mit Qualität versus Kosten meine. Wenn Sie beispielsweise mit ChatGPT-3.5 im Vergleich zur kostenpflichtigen Version, GPT-4, gespielt haben, werden Sie feststellen, dass Sie bei höheren Kosten etwas bekommen, das intelligenter ist. Sie haben ein Spektrum an Intelligenz mit diesen LLMs, von kleinen Modellen, die günstig und schnell sind, bis hin zu größeren Modellen, die langsamer, teurer und tatsächlich von viel höherer Qualität sind.

Sie können dies selbst auf sehr direkte Weise erleben. Sie können mit einer Art Dialog interagieren und versuchen, dieses LLM dazu zu bringen, ein Problem für Sie zu lösen. Sie können das mit GPT-2, GPT-3.5 und GPT-4 ausprobieren und werden höchstwahrscheinlich von dem Intelligenzniveau, das Sie erhalten, verblüfft sein. Es ist sehr granular. Es gibt Dinge, die bei kleineren Modellen funktionieren und kleinere Modelle verwirren, und dann, wenn Sie zu größeren, intelligenteren Modellen wechseln, erhalten Sie Diskussionen mit mehr Tiefe, bei denen die Antworten nuancierter sind, bei denen die Absicht Ihrer Frage besser erfasst wird usw.

Sie können selbst sehen, was es bedeutet, qualitativ hochwertigere Entscheidungen zu treffen. Sie stellen eine Frage an das LLM und es gibt Ihnen eine Antwort. Das ist die Art von Qualität, die hier auf dem Spiel steht. Selbst wenn diese Wahrnehmung von Qualität, zum Beispiel eine sehr gute Antwort in reinem Text auf eine Frage, sehr schwer fassbar ist, können Sie das Spektrum dieser Qualität buchstäblich in Minuten erfassen. Sie benötigen kein PhD in maschinellem Lernen. Sie können 10 Minuten mit GPT-3.5 spielen, 10 Minuten mit GPT-4 spielen und Sie werden es verstehen. Sie werden diese Art von zusätzlicher Qualität sehen, die in jeder einzelnen Antwort, die das System produziert, vorhanden ist.

Dies gibt es bei Lokad seit fast einem Jahrzehnt, diese Art von Nuance. Aber aufgrund der Tatsache, dass wir keine Möglichkeit hatten, diese Art von Sache zu demonstrieren, weil supply chain Entscheidungen häufig sehr abstrakt sind und etwas undurchsichtig sind, weil sie sich auf eine Supply Chain beziehen, mit der Sie möglicherweise nicht vertraut sind, ist es nicht genau etwas, auf das Sie zeigen und berühren können. Und es ist nicht wie die Art von Dingen, die leicht zu demonstrieren sind, und selbst wenn Sie es demonstrieren können, werden die Menschen diese Art von Nuance zwischen geringerer Qualität und höherer Qualität nicht wahrnehmen, einfach weil ihnen Informationen und Kontext fehlen und so weiter.

Aber LLMs waren ein Durchbruch, weil Sie plötzlich damit spielen konnten und sehen konnten: “Oh ja, für diese Geldmenge bekomme ich eine Entscheidung, die viel besser ist und das ist offensichtlich.” Und dann erkennen Sie, dass es einige Situationen gibt, die keine intelligenteren Entscheidungen erfordern. Es ist nicht immer besser. Sie haben einige Dinge, bei denen es ausreicht, einfach schneller eine Antwort zu erhalten. Dies ist der richtige Kompromiss. Und Sie erkennen, dass in Bezug auf Intelligenz höhere Qualität nicht immer nur besser ist. Es gibt an einem gewissen Punkt einen Kompromiss. Schnell ist tatsächlich besser als intelligenter.

Conor Doherty: Wie beeinflusst die Verwendung von LLMs, da wir sie jetzt auch als Teil unseres Angebots verwenden, das Qualität-Kosten-Verhältnis, das bereits ziemlich abstrakt ist? Jetzt fügen wir eine weitere Abstraktionsebene hinzu, nämlich LLMs, aber pragmatisch oder praktisch gesehen, wie beeinflusst dies das Qualität-Kosten-Verhältnis aus der Perspektive der Supply Chain, am besten anhand eines Beispiels?

Joannes Vermorel: Es ändert sich, weil LLMs im Moment so teuer sind. Ich meine, das Publikum mag es vielleicht nicht bemerken, aber LLMs sind großartig, aber sie sind kostspielig. Als Faustregel kostet es etwa eine Million Mal mehr, um ein Kilobyte Daten mit einem LLM zu verarbeiten, als jede andere Art von Berechnung mit demselben Kilobyte Daten. Also, wortwörtlich, LLMs sind um mehrere Größenordnungen teurer pro Kilobyte Datenverarbeitung und auch langsamer im Vergleich zu jeder anderen Art von Berechnung, die Sie haben.

Conor Doherty: Sprechen Sie von quantitativen oder qualitativen Aspekten oder beides?

Joannes Vermorel: Nur von faktischen Metriken, wie viel Zeit und Kosten es Sie kosten wird, ein Kilobyte zu verarbeiten. Die Tatsache, dass Sie den Text vor sich sehen können, finden die Leute cool, aber als Informatiker denke ich mir: “Wow, das ist so 1950.” Sie wissen, Computer sind jetzt so schnell, dass Sie normalerweise Tausende von Zeilen in Millisekunden anzeigen können. Wenn Sie eine gut gestaltete Webseite haben, wird sie eine endlose Textwand in Millisekunden anzeigen und Sie werden den Text nicht Zeichen für Zeichen gedruckt sehen. Warum? Weil es so schnell ist, dass es unterhalb der Wahrnehmungsschwelle liegt.

Wenn Sie in die 1960er Jahre zurückgehen, konnten Sie in sehr alten Filmen sehen, wie der Text Zeichen für Zeichen gedruckt wurde. Wenn Sie in die Filme zurückgehen, wissen Sie, den James Bond der 60er Jahre und so weiter, werden Sie die Art von alten Terminals sehen, auf denen Sie den Text Zeile für Zeile anzeigen konnten. Und warum ist das so? Es lag daran, dass diese Computer damals so träge waren, dass man das sehen konnte. Und der Grund, warum Sie jetzt auf eine Webseite klicken und schwupps, sie wird angezeigt, und normalerweise, wenn die Seite langsam ist, liegt es daran, dass Sie das Äquivalent von 10 oder Hunderttausenden von Seiten Text in dieser Webseite laden. Es ergibt keinen Sinn, egal, schlechte Softwareentwicklung, aber im Grunde genommen sollte Text sofort sein. Ich meine, er kann im physischen Sinne nicht wirklich sofort sein, aber er sollte, wissen Sie, Textwände sollten so schnell sein, dass sie weit über der Wahrnehmungsschwelle des menschlichen Geistes liegen. Die Tatsache, dass Sie sehen können, wie die Sache angezeigt wird, zeigt Ihnen nur, dass diese Sache unendlich langsam ist.

Also, um auf Ihre Frage zurückzukommen, warum sollte es Auswirkungen haben, nun, LLMs sind sehr kostspielig. Sie werden feststellen, dass Sie aufpassen müssen, weil Open AI eine so verrückte Bewertung hat, weil Investoren keine Idioten sind. Sie sehen, “Oh, Unternehmen werfen wie verrückt Geld auf diese Systeme, wie Millionen von Dollar”, und sagen: “Oh, wir wollen Geld bei der IT sparen”, und schwupps, kommt Open AI und es gibt Unternehmen, die sagen: “Wir sind stolz darauf, einen Million Dollar pro Monat für diese LLMs auszugeben.” Herzlichen Glückwunsch, Sie haben gerade Ihr IT-Budget explodiert. Vielleicht haben Sie einen guten Grund dafür, aber machen wir uns nichts vor, es ist kostspielig.

Und es gibt sogar Situationen bei Lokad, wo wir sehen, dass es tatsächlich günstiger ist, einen teuren Angestellten in Paris zu haben, weil es günstiger ist. Also, das ist, es ist nicht, wissen Sie, das ist, ähm, also LLMs sind, ich denke, es ist wichtig auf diese Weise, einfach weil sie teuer sind, also müssen Sie aufpassen, und Sie werden sehen, dass es, wenn Sie es richtig machen, Orte gibt, an denen Sie sagen müssen: “Nein, das werden wir nicht tun, weil es einfach zu teuer ist”, oder “Wir müssen auf eine günstigere Version von LLM zurückgreifen, die nicht so intelligent ist, denn wenn wir es mit den teuersten Dingen machen, die wir auf dem Markt bekommen können, wird es zu teuer sein.”

Conor Doherty: Sie können die Details korrigieren, wenn ich falsch liege, aber ich erinnere mich an eines der Gespräche, die wir hatten, das die Idee für diese Aufnahme inspiriert hat. Sie haben das Beispiel gegeben, stellen Sie sich vor, wir sind ein Unternehmen, wir geben Bestellungen auf und unser Lieferant ist etwas unzuverlässig. Wir vermuten, dass sie unzuverlässig sind, vermuten, dass es auf dem Markt eine bessere Option gibt, von der wir beziehen könnten, aber ich meine, wir sind nur zu dritt im Team. Werde ich meine Zeit darauf verwenden, eine Analyse durchzuführen, um andere potenzielle Lieferanten zu finden? Also könnten Sie ein LLM verwenden, um jedes Mal, wenn Sie eine Bestellung aufgeben, eine automatische Beschaffungsanalyse durchzuführen, und dann in Ruhe überprüfen, und das wäre wesentlich günstiger als Ihre geistige Bandbreite, Ihre Zeit und Ihre Anstrengung zu widmen, usw. Und das skaliert. Also, das ist es, worauf ich hinauswill, was die Qualität kostet.

Joannes Vermorel: Es skaliert, aber es ist nicht kostenlos. Wenn Sie zum Beispiel bei jeder Bestellung das tun, was wird es kosten? Nur eine Beschaffungsoperation durchzuführen, Sie werden Webseiten mit LLMs durchsuchen. Sie werden vielleicht bis zu einem Megabyte Text durchsuchen, weil Sie das Web analysieren werden. Es ist nicht billig. Sie könnten am Ende E-Mails verfassen müssen und vielleicht anfangen, die LLMs mit einigen Skripten zu haben, um eine E-Mail zu senden, die Antwort zu verarbeiten, hin und her zu gehen, genau wie ein Mensch es tut.

Ja, Sie können etwas haben, das vollständig automatisiert ist, aber Sie könnten feststellen, dass es Sie jedes Mal, wenn Sie eine Bestellung aufgeben, $5 wert ist. Ja, es ist billig. Es ist sicherlich günstiger, wenn eine Person zwei Tage mit dem Fall verbringt, aber es ist nicht genau kostenlos. Es ist günstiger als wenn eine Person zwei Tage verbringt, aber es ist nicht genau kostenlos. Wenn Sie sagen, dass Sie bereit sind, jedes Mal, wenn Sie eine Bestellung aufgeben, $5 auszugeben, könnten Sie am Ende des Jahres feststellen, dass Sie viel Geld ausgegeben haben. Vielleicht möchten Sie das nicht immer tun.

Conor Doherty: Aber das ist ein Extrem. Das ist wieder ein anderes Extrem. Es wird einen optimalen Punkt geben.

Joannes Vermorel: Genau, da haben wir dieses Spektrum. Aus der allgemeinen Wahrnehmung, wenn es um Menschen geht, denken Sie einfach angemessen oder unangemessen. Sie werden einen Prozess wählen und ihn einfach durchsetzen. Sie sind sich vielleicht bewusst, dass es ein Spektrum gibt, aber Sie behandeln das Spektrum auf eine sehr grobe Weise, wie zum Beispiel eine Beschaffungsoperation. Jeder Lieferant wird einmal im Jahr überprüft, Punkt. Das ist Ihr Prozess, halten Sie es einfach. Aber hier können Sie mit den LLMs Ihr Spektrum gestalten. Sie können sagen, nun, ich kann von der Neubeschaffung meiner Optionen bei jeder Bestellung ausgehen, das ist ein Extrem, oder es einfach einmal im Jahr tun, das ist das andere Extrem. Alles dazwischen ist akzeptabel und Sie können das tun und damit arbeiten.

Es ist interessant, weil Sie die Qualität Ihrer Entscheidungen, die Qualität Ihrer Optionen, gestalten können. Und dann haben Sie einen echten Kostenabwägung zu bewältigen. Das ist etwas, was die allgemeine Sichtweise der Supply Chain einfach nicht einmal ansatzweise diskutiert. Ich habe noch nie in einem Supply Chain-Lehrbuch gesehen, wie Sie den Prozess gestalten, der die Entscheidung generiert, so dass Sie pro investiertem Dollar den größten Nutzen auf der Ebene der Entscheidungsgenerierung erhalten.

Conor Doherty: Wie genau begrenzen oder identifizieren Sie die Abstufungen entlang dieses Spektrums von einem Extrem bis zu einem etwas weniger extremen, bis hin zum entfernten Ende, das völlig inakzeptabel ist? Ist es möglich, die Schritte zwischen jedem dieser Module quantitativ zu identifizieren?

Joannes Vermorel: In gewissem Maße ist es möglich. Aus unserer Sicht wird eine moderne Supply Chain von Software ausgeführt. Diese Entscheidungsebene ist eine Maschine. Es handelt sich um ein komplexes Stück Software mit einer Reihe von numerischen Rezepten. Sie können über die Grenze dessen nachdenken. Selbst wenn Sie darüber nachdenken können, sind diejenigen, die sich mit der Entwicklung davon befassen, immer noch Menschen. Es gibt eine Grenze für die Rekursion, denn irgendwann müssen Sie entscheiden, wie viele Supply Chain Scientists Sie haben möchten und hierbei handelt es sich um eine Beurteilung, aber zumindest die Basisschicht, die die Entscheidungen generiert, ist eine Maschine und kann entwickelt werden.

Wenn es sich um ein physisches Produkt handelt, haben Sie einige einfache Metriken. Wenn es sich um eine Software handelt, die Sie ausführen müssen, haben Sie auch eine Reihe einfacher Metriken, insbesondere auf der Kostenseite. Wie viel Zeit es dauert, wie viel Speicher es verbraucht, wie viel Festplattenspeicher es verbraucht, usw. Sie haben all das und dann können Sie tatsächlich sehen, wenn Sie eine ganze Reihe von optionalen Dingen haben, die Sie ausführen oder nicht ausführen können. Sie können zum Beispiel entscheiden, dass Sie Ihre Preisanalyse mit Wettbewerbsinformationen durchführen möchten. Sie erhalten also die Daten Ihres Konkurrenten. Aber von wie vielen Konkurrenten sprechen wir? Das Durchsuchen des Webs ist nicht kostenlos, es kostet Geld.

Für diejenigen, die mit dem Geschäft des Scrapings vertraut sind, dem Abrufen von Websites Ihrer Kollegen, ist dies mit erheblichen Kosten verbunden. Wenn Sie zum Beispiel täglich jede Seite Ihres Konkurrenten erneut scannen möchten, sind die Kosten nicht unerheblich, insbesondere wenn Ihre Konkurrenten Zehntausende von Produkten ausstellen. Von wie vielen Konkurrenten sprechen wir? Möchten Sie Ihren Hauptkonkurrenten, Ihre drei besten Konkurrenten oder die Top 20 Konkurrenten scannen? Die Kosten sind ziemlich linear. Je mehr Websites Sie überwachen möchten, desto mehr wachsen Ihre Kosten in etwa linear mit der Anzahl der Konkurrenten. Aber die Informationen, die Sie erhalten, nehmen natürlich abnehmend zu.

Ihre Konkurrenten überwachen auch ihre Konkurrenten. Wenn Sie zum Beispiel Ihre drei besten Konkurrenten überwachen, stellen Sie fest, dass diese Konkurrenten auch ihre drei oder fünf besten Konkurrenten überwachen. Das kann Unternehmen einschließen, die Sie nicht überwachen. Am Ende überwacht im Grunde jeder jeden. Wenn Sie sich das Diagramm ansehen, wer wen überwacht, werden Sie feststellen, dass es sich um ein sehr stark vernetztes Diagramm handelt, in dem im Grunde jeder ein bisschen jeden überwacht. Die großen Unternehmen werden andere große Unternehmen und vielleicht einen kleineren Konkurrenten überwachen. Kleinere Konkurrenten werden einige kleinere Konkurrenten und nur einen großen Konkurrenten überwachen, einfach so.

Obwohl es schwierig ist, ist es nicht unmöglich. Sie können ein Gefühl dafür bekommen, dass sich die Ergebnisse quantitativ verbessern oder beeinflussen, wenn Sie Ihre Algorithmen mit oder ohne Datensatz ausführen. Zum Beispiel, wenn Sie feststellen, dass bis zu drei Konkurrenten den Preis quantitativ verändern, wenn Sie eine Preisoptimierung durchführen möchten. Das Hinzufügen eines zusätzlichen Konkurrenten verändert also wirklich den Preis, den Sie am Ende erhalten.

Wenn ich meinem numerischen Rezept vertraue und sage, dass das Hinzufügen dieses dritten Konkurrenten zu meiner Mischung meine Preise im Durchschnitt von zum Beispiel 0,75% auf weniger als 1% ändert, dann ist 0,75% nicht unbedeutend. Aber dann fügen Sie den vierten Konkurrenten hinzu und sehen, dass es eine Änderung von 0,1% ist. Ich weiß nicht, ob diese 0,1% für mein Geschäft wirklich entscheidend sind, aber es ist dennoch eine Obergrenze für den Gewinn, den diese Sache generieren kann. Im besten Fall sind es 0,1% Marge. Wenn der Preis jedes Mal genau in die richtige Richtung geschoben würde. Aber das setzt den Rahmen für die Auswirkungen, die es haben könnte. Und hier kann man sagen, dass es sich wirklich sehr gering anfühlt und deshalb würde ich sagen, dass es sich um abnehmende Erträge handelt und ich das nicht tun würde, weil die Kosten für diesen vierten Konkurrenten möglicherweise nicht gerechtfertigt sind.

Also sehen Sie, es gibt möglicherweise Wege, typischerweise Wege, um das anzugehen. Und wir können diese Art von Nuance und Abstufung sehen und es ist typischerweise etwas, das entsteht, wenn man numerische Rezepte verwendet, die anspruchsvoller, intelligenter sind, mehr können, wissen Sie. Wenn wir eine menschliche Analogie verwenden wollen, ist es so, als ob man Software verwendet, die sehr anspruchsvoll und intelligent ist, und es sieht ein bisschen aus wie Ihre Mitarbeiterzahl. Wie viele Leute möchte ich dieses Problem angehen lassen? Mit dem Unterschied, dass Sie viel direktere Kontrolle haben und wenn Sie hoch- oder runterskalieren möchten, müssen Sie niemanden entlassen oder sich um ihr Ego kümmern. Dadurch können Sie das gesamte System entwickeln, anstatt mit Menschen umzugehen, die typischerweise negativ auf den Versuch reagieren, ihren täglichen Prozess zu optimieren.

Conor Doherty: Es fällt mir auf, dass es im klassischen Sinne kein Qualitäts-Kosten-Dilemma gab, weil die Supply Chain von sehr einfachen Heuristiken gesteuert wurde. Jetzt sagen Sie, dass wir mit dem Fortschritt der Technologie das Qualitäts-Kosten-Verhältnis von Supply Chain-Entscheidungen tatsächlich quantifizieren können, und zwar mit beliebigem Grad an Genauigkeit. Das führt zur nächsten Frage: Wenn Sie diese beiden Konzepte, Qualität und Kosten, mit Software oder KI analysieren, ist Kosten verständlich. Aber ist Qualität immer noch ein subjektives Empfinden? Oder sprechen Sie von der Rendite für diese Kosten?

Joannes Vermorel: Zuerst möchte ich das Publikum darauf hinweisen, und dann komme ich zu Ihrer Frage, aber ich möchte das Publikum darauf hinweisen, dass die meisten der Art von Kompromissen, die in der Supply Chain präsentiert werden, wie zum Beispiel das typische Dreieck aus Bargeld, Kosten und Service, die Art von Dingen, wissen Sie, das ist es, was mir an diesem Qualitäts-Kosten-Dilemma wirklich gefällt. Es hebt das Thema wirklich auf eine andere Ebene. Ich glaube, dass all diese Art von Kompromissen, zuerst in Bezug auf dieses Dreieck, viel mehr Dimensionen haben als das. Es ist kein Dreieck, es ist ein Dilemma mit n-dimensionalen Dilemmas, bei dem Hunderte von Dingen in alle möglichen Einschränkungen, Treiber und was auch immer ziehen. Es sind also buchstäblich überall Kompromisse mit hundert Dimensionen und mehr. So sieht es aus.

Und das Interessante am Kosten-Qualitäts-Dilemma bei diesem Supply-Chain-Spiel ist, dass es das Thema auf eine andere Ebene hebt. Es geht nicht um diese Kompromisse. Es geht um das Meta-Problem, wie man eine Software entwickelt, die dieses Problem löst. Das ist es, worüber Sie nachdenken werden, denn durch diese Qualität werden Sie diese Art von Bewertung aller dieser Kompromisse durchführen. Wenn wir also von diesem Kosten-Qualitäts-Kompromiss im Rahmen der Optionenvielfalt sprechen, meinen wir, dass wir uns nur darauf konzentrieren, diese 100 Treiber und Einschränkungen herauszufinden, die Ihr Supply-Chain-Spiel, das Sie spielen, definieren. Das ist eine sehr meta-Perspektive. Anstatt zu denken: “Habe ich den richtigen Servicestandard?”, denken Sie: “Habe ich eine Software, die herausfinden wird, was bessere Qualität für meine Kunden bedeutet?” Das ist sehr meta. Darum geht es.

Zurück zu Ihrer Frage, und ich bin ein wenig von Ihrer Frage abgelenkt worden. Entschuldigung.

Conor Doherty: Messen Sie Qualität ausschließlich anhand subjektiver Empfindungen oder wird sie durch finanzielle Rendite bestimmt?

Joannes Vermorel: Ich würde sagen, die Theorie besagt, dass es rein quantitative Renditen sein sollten. Aber in der Praxis wird es rein subjektiv sein. Das ist sehr seltsam, denn Sie sagen: “Oh, Sie haben mir gerade gesagt, dass es in der Theorie völlig quantitativ ist, aber in der Praxis wird es völlig subjektiv sein. Kein Widerspruch, oder?” Die Realität ist, ja, aus einer sehr theoretischen Perspektive möchten Sie die langfristige Rentabilität Ihres Unternehmens steuern. Es ist also im Grunde genommen quantitativ.

Das Problem ist jedoch, dass Ihre quantitativen Indikatoren ihre Relevanz verlieren, wenn Sie weit vorausschauen. Meine persönliche Meinung ist, dass Sie, wenn Sie glauben, dass Sie die Zahlen, die Sie heute haben, nehmen können und diese zehn Jahre in die Zukunft projizieren und dass diese Zahlen Ihnen etwas Wertvolles sagen werden, getäuscht sind. Es ist also eine Illusion. Das sage ich als professioneller Zahlenjongleur. Bei Lokad jonglieren wir mit Zahlen für unseren Lebensunterhalt, und das tun wir seit anderthalb Jahrzehnten. Zahlen werden völlig bedeutungslos, wenn Sie sie zehn Jahre in die Zukunft projizieren.

Warum ist das so? Weil Supply Chains wettbewerbsfähig sind. Es ist ein Spiel, das gegen superintelligente Entitäten gespielt wird. Wenn ich von superintelligent spreche, meine ich, dass Ihre Konkurrenten mehr sind als die Summe ihrer Teile. Sie bestehen aus vielen Mitarbeitern, sodass Sie es mit einer Entität zu tun haben, die superintelligent ist, im Sinne von intelligenter als jeder Mensch auf der Erde. Wenn Sie gegen ein Unternehmen wie Apple spielen, handelt es sich um eine Sammlung von Experten, von sehr intelligenten Menschen, und das Ergebnis ist, dass diese Menschen Dinge tun werden, die Sie überraschen werden. Sie werden Sie in vielerlei Hinsicht überbieten, dazu kommen noch neue Wettbewerber und andere. Die Quintessenz ist, dass Sie die aktuelle Marktsituation nicht als gegeben hinnehmen und diese 10 Jahre in die Zukunft verlängern können. Das ist ein sehr großer Fehler.

Conor Doherty: Nur um das klarzustellen, möchte ich sicherstellen, dass ich und alle, die zuschauen, das verstehen. Machen Sie im Grunde genommen das gleiche Argument über das Kosten-Qualitäts-Verhältnis wie über die allgemeine Prognose? Gibt es einen begrenzten Zeitrahmen in Bezug auf seine Gültigkeit?

Joannes Vermorel: Ja, genau. Und nochmals, Gültigkeit, statistische Gültigkeit, das können Sie tun. Sie könnten also argumentieren, dass der Verbrauch von Milch, ich nehme ein sehr grundlegendes Produkt, dass frische Milch in 10 Jahren auf dem französischen Markt sein wird und ziemlich genau sein wird, weil Sie wiederum eine solche Erfolgsbilanz haben. Wo ich anderer Meinung bin, ist, dass Sie Ihre Geschäftsstrategie nicht darauf aufbauen können. Warum? Weil in einem Jahrzehnt vielleicht das, was eine Marke von frischer Milch für das Produkt attraktiv macht, völlig anders sein wird als jetzt. Vielleicht wird es neue Etiketten geben, es wird neue Standards für die Erwartungen geben, was ein wirklich hochwertiges Bio-Produkt tatsächlich bedeutet. Dies ist ein Spiel, das sehr aggressiv gespielt wird. Vielleicht wird der Verbrauch von Milch immer noch ziemlich gleich sein, aber es könnte sein oder auch nicht auf einem grundlegend anderen Spiel sein, nur weil die Art des Brandings, das Sie tun müssen, die Art der Verpackung mit sehr subtilen Unterschieden einhergeht, die den Unterschied ausmachen.

Ja, ich erwarte, dass es in 10 Jahren größtenteils immer noch weiße Flaschen sein werden. Ja, okay, aber das verfehlt den Punkt, dass es so viele kleine Nuancen geben kann, die den Unterschied in Bezug auf die Eroberung von Marktanteilen, die Erzielung von Gewinnen und dergleichen ausmachen können. Sie sehen also, es ist nicht garantiert. Und wenn Sie sich sogar sehr erfolgreiche Unternehmen ansehen, sagen wir das Coca-Cola-Unternehmen, haben sie sich in Bezug auf Image und Branding kontinuierlich neu erfunden, und es gibt sowohl Kontinuität als auch Neuerfindung alle zehn Jahre. Es geht also nicht nur darum, dasselbe Spiel zu spielen. Es ist beeindruckend, wenn man sich Unternehmen wie Coca-Cola ansieht. Sie haben sich im Grunde genommen seit 100 Jahren erfolgreich neu erfunden. Also, es ist sehr beeindruckend.

Und das ist es, was ich sage, wenn wir zur ursprünglichen Frage zurückkehren, es ist auf fundamentaler Ebene ja, Sie jagen nach Gewinn. Ja, und ja, das ist etwas, das in Zukunft die Qualität Ihrer Entscheidung in hart verdienten Euro oder Dollar bewertet wird. Letztendlich wird es quantitativ und rein quantitativ sein. Wenn Sie sehr erfolgreich sind, wird es sich in monetären Begriffen zeigen. Aber aufgrund der Tatsache, dass diese KPIs in die ferne Zukunft projiziert werden, hören sie einfach auf, relevant zu sein. Vor allem, weil es letztendlich fast ausschließlich um Urteilsentscheidungen geht und somit qualitativ ist. Einfach weil sie im Allgemeinen bessere Ergebnisse liefern.

Und ich sehe das als, wieder als professioneller Datenanalyst. Ich sage das den Lokad-Kunden, lassen Sie Ihre Strategie für die nächsten 10 Jahre nicht von den Zahlen bestimmen, die Sie gerade sehen. Es ist irreführend. Es ist ein Fehler. Der Markt wird sich auf eine Weise entwickeln, die diese Zahlen irrelevant macht. Selbst wenn die prognostizierten Zahlen zutreffen sollten, wie der zukünftige Milchkonsum, wird es andere Dinge geben, die diese Zahlen irrelevant machen, einfach weil Ihre Konkurrenten auf überraschende Weise Wege finden werden, um Sie zu übertreffen. Das ist es, was der Wettbewerb auf einer breiteren Ebene tut.

Conor Doherty: Wenn ich unsere Diskussion in einer Frage zusammenfassen könnte: Wenn das wahre Kosten-Qualitäts-Dilemma in der Supply Chain so komplex und teuer zu lösen ist, wie Sie es beschrieben haben, und einen so begrenzten Zeitrahmen hat, ähnlich wie die Prognose selbst, warum sollten die Menschen dann überhaupt von den sehr bequemen, sehr diskreten, sehr verständlichen einfachen Metriken guter und schlechter Servicelevels abweichen? Warum sollten sie es trotz allem, was Sie gerade beschrieben haben, tun? Was ist der Anreiz?

Joannes Vermorel: Der Anreiz ist ähnlich wie bei einem Schachmeister. Es ist sehr schwierig, sehr teuer, sehr zeitaufwändig, aber man tut es, um zu gewinnen. Also, sehen Sie, das Ding ist, dass Sie wiederum Konkurrenten haben und die Leute sagen, dass die heutigen Lieferketten unglaublich komplex geworden sind. Es besteht also ein Potenzial, es besser zu machen, das auch ziemlich groß ist. Das Interessante ist wiederum, dass die Lieferketten in den letzten fünf Jahrzehnten enorm an Komplexität zugenommen haben, weil Unternehmen, ich führe das auf die Digitalisierung zurück, Unternehmen haben ERPs, sie haben WMS, sie haben E-Commerce-Plattformen.

Also haben sie die Möglichkeit gewonnen, super komplexe Lieferketten auszuführen, und das tun sie auch. Und wenn ich mit vielen Kunden spreche, gibt es nur sehr wenige Kunden, die mir sagen, wissen Sie was, wir möchten zu den einfacheren, weniger Produkten, längeren Durchlaufzeiten zurückkehren. Also halten wir es einfacher, wissen Sie, Dinge wie längere Durchlaufzeiten, wie zum Beispiel, wir produzieren erst, nachdem wir die Bestellungen erhalten haben, die auf Bestellung hergestellt wurden.

Es gibt nur sehr wenige Unternehmen, die sagen, wissen Sie was, wir möchten zu dieser auf Bestellung hergestellten Methode zurückkehren, weil alles so viel einfacher gemacht wurde. Nein, das ist nicht genau die Richtung, über die wir sprechen. Die Quintessenz ist, dass die Lieferkette durch die Digitalisierung, und machen Sie sich keine Illusionen, die Digitalisierung ist uralt, sie ist etwas, das vor drei Jahrzehnten passiert ist, massiv komplexer geworden ist.

Und so hat sich die Fähigkeit, dieses Spiel, das massiv an Komplexität zugenommen hat, wirklich zu optimieren, nicht annähernd so schnell entwickelt. Das Interessante ist also, dass, obwohl, wissen Sie, wenn ich wieder auf diese Anekdote zurückkomme, haben meine Eltern vor mehr als vier Jahrzehnten bei Procter and Gamble angefangen.

Und damals hatte das Unternehmen weltweit und auf dem französischen Markt buchstäblich etwas wie 200 Produkte. Es war ein Spiel, das sehr einfach zu spielen war. Und das hat sich, sagen wir mal, um zwei Größenordnungen in Bezug auf die Komplexität erhöht, mindestens, wenn nicht sogar um drei. Und es sind immer noch die gleichen naiven Rezepte und so weiter.

Aber es gibt also ein großes Potenzial und ja, es ist sehr schwierig, da stimme ich zu, es ist herausfordernd, da stimme ich zu, aber wenn Sie das nicht tun, wird es jemand anderes für Sie tun. Und die Leute beobachten Amazon, oh, Amazon ist so ein riesiges Unternehmen und es ist so profitabel und es wächst immer noch.

Und die Leute sagen, ja, aber wissen Sie was. Wenn Sie sehen, wie Amazon so groß und so schnell wächst, ist meine Reaktion auch, dass es praktisch eine ganze Klasse von Wettbewerbern gibt, die es nicht schaffen, Amazon herauszufordern und diese super aggressive Art und Weise, eine Lieferkette zu gestalten, anzunehmen.

Und die Art von Dingen, die ich hier beschrieben habe, sind die Spiele, die seit mehr als einem Jahrzehnt bei Amazon gespielt werden. Und ja, die Leute sehen, dass es immer noch ein absoluter Riese ist, der weit über diese Skaleneffekte hinausgeht. Ich meine, das Spiel, das Amazon heutzutage spielt, ist, dass Amazon so groß ist, dass den Leuten nicht wirklich bewusst ist, dass Amazon mit einem massiven Nachteil arbeitet.

Sie haben sozusagen einen massiven Handicap. Denken Sie daran, wissen Sie, ein riesiges Handicap, als ob Sie Golf spielen würden und jemand mit verbundenen Augen gegen Sie antreten müsste. Also, sie sind so groß, dass sie dieses absolut massive Handicap haben und sie wachsen immer noch und sie konkurrieren immer noch mit vielen Unternehmen.

Und ich sehe das zum großen Teil als eine Reflexion davon, dass viele Unternehmen es versäumt haben, ihr Lieferketten-Spiel zu verbessern. Ich meine, schauen Sie sich das an, Amazon verwaltet jetzt etwa 300 Millionen gelistete Produkte. Das ist, wissen Sie, das ist buchstäblich fast zwei Größenordnungen mehr als praktisch jedes andere Riesenunternehmen. Das ist sehr, sehr beeindruckend.

Also nochmal, meine Schlussfolgerung wäre, wissen Sie, dieses Dilemma zwischen Entscheidungsqualität und Investition, es ist die Art von Metaspiel, das gespielt wird, und es geht über das übliche traditionelle Dilemma, Trilemma, wissen Sie, Geld gegen Kosten gegen Service und so weiter hinaus.

Dies ist das Metaspiel, das gespielt wird, und ich würde sagen, wenn Sie nicht anfangen, dieses Metaspiel zu spielen, werden Sie das Spiel verlieren, weil Sie nicht erkennen, was es braucht, um eine überlegene Form der Lieferkette für Ihr Unternehmen zu entwickeln. Sie sind darauf beschränkt, das Spiel selbst anzugehen, aber jetzt ist es ein Metaspiel.

Genauso wie wenn Sie heutzutage wirklich beim Schach gewinnen wollen, können Sie nur durch Software gewinnen. Es ist schon zwei Jahrzehnte her, seit die Maschine den weltweiten Schachmeister geschlagen hat. Also, wenn Sie Schach spielen wollen, um zu gewinnen, wissen Sie, in absoluten Zahlen, dann ist es nur Software.

Es geht nur darum, dass ein Team eine Software entwickelt, die gegen ein anderes Team spielt, das eine Software entwickelt. Wenn Sie denken, dass Sie Schach durch Ihre direkte Aktion gewinnen können, haben Sie verloren. Es ist jetzt eine Schlacht, die nur zwischen Teams ausgetragen wird, die Softwarestücke entwickeln.

Manche Leute würden sagen, oh, du hast es verloren, es ist nicht so interessant. Ich würde sagen, was mich betrifft, es ist faszinierend. Ich meine, es ist immer noch faszinierend zu sehen, wie diese Teams von Ingenieuren bessere Ideen entwickeln und verschiedene Möglichkeiten finden, um ehrlich zu sein, ich war noch nie besonders interessiert an Schach.

Mich hat es immer viel mehr interessiert, die Software zu entwickeln, die Schach spielt. Und meine Meinung ist, dass es selbst wenn Sie ein wenig Angst haben, weil Sie vom Schachspielen zur Metaspiel-Frage übergegangen sind, was mache ich, um diese Software zu haben, insgesamt das Spiel viel interessanter macht.

Wissen Sie, haben Sie keine Angst davor, insgesamt ist es viel interessanter, viel befriedigender. Und Lieferketten sind so komplex, dass Sie keine Angst haben müssen, wenn Sie kein Programmiergenie sind. Das Problem ist so groß, dass Sie viele Bereiche haben werden, in denen Sie Ihre Fähigkeiten entwickeln und Ihren Weg in dieser Reise finden können.

Conor Doherty: Als abschließender Gedanke sagen wir oft “streben Sie nach Fortschritt, nicht nach Perfektion”. Also, als nächster Schritt, wenn jemand versuchen würde, sich von der klassischen binären Perspektive eines guten oder schlechten Serviceniveaus in Richtung Amazon zu bewegen, was ist ein einfacher nächster Schritt?

Joannes Vermorel: Zuerst identifizieren Sie die Entscheidungen, die in Ihrer Lieferkette getroffen werden. Nehmen Sie sich echte Zeit, um in einem sehr breiten Sinne zu bewerten, was Qualität in Ihrer Lieferkette bedeutet. Und ich bin immer wieder überrascht, wenn Leute sagen, oh, Verbesserung der Lieferkette, das bedeutet ein besseres Serviceniveau. Nein, das ist es nicht. Oder es geht um die Kosten. Nein, das ist es nicht. Das ist nur ein Bruchteil davon. Und denken Sie zum Beispiel an dieses Trilemma von Kosten gegen Service gegen Qualität.

Und nochmal, es ist Qualität, die Qualität des Services auf eine sehr spezifische Weise definiert, wie zum Beispiel das Serviceniveau. Wo würde ich sagen, meine Herausforderung an das Publikum ist, finden Sie 20 Dimensionen Ihrer Lieferkette. Sie sollten in der Lage sein, 20 zu finden. Es ist nicht so schwer. Sie werden sehen, wenn Sie wirklich hart nachdenken, dass es mindestens 20 Dimensionen gibt, die einfach ziehen.

Ich meine, wie Treiber, Einschränkungen, Überlegungen, die unterschiedlich sind. Und lassen Sie sich nicht von diesen super simplen Rahmenbedingungen verführen, die Ihnen versprechen, Ihre Lieferkette mit einem Trilemma zu lösen. Das ist anstelle eines Dilemmas und zweier Dinge, die in verschiedene Richtungen ziehen, identifizieren Sie diese 20 Dimensionen, brainstormen Sie.

Und dann werden Sie verstehen, dass hier ein sehr komplexes Spiel gespielt wird und dass es eine Antwort verdient, die das irgendwie umfasst. Und nochmal, ungefähr richtig ist besser als genau falsch. Ja, Ihre Antwort mag vielleicht grob sein, aber zumindest ist sie viel umfassender im Vergleich zu “Ich habe dieses optimale Modell, das nur zwei Dimensionen von 20 betrachtet”.

Und das gibt Ihnen eine Illusion von Optimalität, weil es eine Optimalität ist, aber auf eine unglaublich enge, simplistische Weise, die nicht einmal annähernd anerkennt, was es im Allgemeinen bedeutet, eine hochwertige Lieferkettenausführung zu haben, die Ihr Unternehmen wirklich braucht.

Conor Doherty: Gut, Joannes, ich habe keine weiteren Fragen. Vielen Dank für Ihre Zeit. Und vielen Dank fürs Zuschauen. Wir sehen uns das nächste Mal.