00:00:00 Einführung in die Komplexität der Terminplanung
00:02:30 Abhängigkeiten und Herausforderungen bei der Service Level in der Luft- und Raumfahrt
00:06:14 Diskussion über Stücklisten und Ressourcenlisten
00:13:15 Tägliche Herausforderungen bei der Terminplanung und menschliche Einschränkungen
00:20:45 Einführung von Algorithmen für eine effiziente Terminplanung
00:28:30 Notfallmaßnahmen und AOG-Preisgestaltung in der Luft- und Raumfahrt
00:36:02 Mathematische Perspektive auf die Auswirkungen der Terminplanung
00:43:47 Komplexität und Einschränkungen bei der Aufgabenplanung
00:50:17 Nutzung von Rechenleistung zur Optimierung der Terminplanung
00:57:39 Kritik an den Einschränkungen von FIFO in der MRO
01:04:15 Entscheidungsfindung und Automatisierung in der Supply Chain

Zusammenfassung

In einem kürzlichen Interview diskutierten Conor Doherty, Director of Communication bei Lokad, und Simon Schalit, COO, den Durchbruch von Lokad in der Optimierung der Terminplanung für die Luft- und Raumfahrt, insbesondere in der Flugzeugherstellung und bei MRO-Operationen. Sie betonten die Komplexität der Koordination zahlreicher voneinander abhängiger Teile, Fähigkeiten und Ausrüstungen, die herkömmliche Methoden nur schwer bewältigen können. Der Ansatz von Lokad geht von einer Stückliste (BOM) zu einer Ressourcenliste (BOR) über und berücksichtigt dabei alle erforderlichen Ressourcen und ihre Variabilität. Mit Hilfe von Berechnungsalgorithmen kann Lokad schnell praktikable Lösungen generieren, um finanzielle Risiken und Ausfallzeiten zu minimieren. Diese Integration von Automatisierung und menschlichen strategischen Erkenntnissen ist entscheidend für eine effiziente und effektive Terminplanung in komplexen Umgebungen.

Ausführliche Zusammenfassung

In einem kürzlichen Interview bei Lokad sprach Conor Doherty, Director of Communication, mit Simon Schalit, COO und Leiter der Supply Chain Science, über die Komplexität der Optimierung der Terminplanung, insbesondere im Bereich der Luft- und Raumfahrt. Das Gespräch hob einen bedeutenden Durchbruch hervor, den Lokad in diesem Bereich erzielt hat und der weitreichende Auswirkungen auf die Flugzeugherstellung und die Wartung, Reparatur und Überholung (MRO) hat.

Conor begann damit, die komplexe Natur der Terminplanung in der Fertigungs- und Reparaturindustrie zu betonen. Er wies darauf hin, dass die Verwaltung eines großen Netzwerks von Teilen, Werkzeugen und Personal, das sich unvorhersehbar ändern kann, eine enorme Herausforderung darstellt. Simon Schalit erläuterte dann diese Komplexität anhand des Beispiels der Luft- und Raumfahrt, wo die Aufgabe, etwas so Komplexes wie einen Flugzeugmotor herzustellen oder zu reparieren, die Koordination zahlreicher Teile, Fähigkeiten und Ausrüstungen erfordert. Er betonte, dass im Gegensatz zu anderen Bereichen der Supply Chain, in denen Entscheidungen oft unabhängig voneinander getroffen werden können, in der MRO und Fertigung, insbesondere in der Luft- und Raumfahrt, jedes Element voneinander abhängig ist. Das Fehlen auch nur eines einzigen Teils von hundert kann den gesamten Prozess zum Stillstand bringen und die anderen 99 Teile nutzlos machen.

Simon erklärte, dass diese Abhängigkeit einen Wechsel von der traditionellen Perspektive der Stückliste (BOM) zu einem umfassenderen Ansatz der Ressourcenliste (BOR) erforderlich macht. Während eine Stückliste die für eine Aufgabe benötigten Teile auflistet, enthält eine Ressourcenliste alle erforderlichen Ressourcen - Teile, Fähigkeiten und Ausrüstungen. Diese ganzheitliche Sichtweise ist entscheidend, da sie die Verfügbarkeit und Variabilität jeder Ressource berücksichtigt. Zum Beispiel können Teile einer Durchlaufzeit-Variabilität unterliegen, Fähigkeiten hängen von der Verfügbarkeit des Personals ab und die Ausrüstung kann in Gebrauch oder in Reparatur sein.

Conor und Simon diskutierten die praktischen Auswirkungen dieses Ansatzes. In einer traditionellen MRO-Umgebung beinhaltet die tägliche Planung oft manuelle Anpassungen der Zeitpläne basierend auf der Verfügbarkeit von Teilen und Personal. Diese Methode ist zwar üblich, aber ineffizient und fehleranfällig aufgrund der begrenzten Fähigkeiten des menschlichen Verstandes im Umgang mit komplexen, voneinander abhängigen Variablen. Simon betonte, dass selbst geringfügige Änderungen in einem Zeitplan kaskadierende, unvorhersehbare Konsequenzen haben können, was es schwierig macht, einen optimalen Plan zu erreichen.

Das Gespräch verlagerte sich dann auf die Rolle von Berechnungsalgorithmen bei der Bewältigung dieser Herausforderungen. Simon erklärte, dass der Algorithmus von Lokad schnell eine ausreichend gute Lösung generieren kann, indem er den aktuellen Zustand aller Ressourcen berücksichtigt. Diese Fähigkeit ist in der Luftfahrtindustrie entscheidend, wo jede Minute Ausfallzeit kostspielig ist. Die Stärke des Algorithmus liegt in seiner Fähigkeit, verschiedene “Was-wäre-wenn”-Szenarien zu simulieren, um Unternehmen dabei zu helfen, die finanziellen Auswirkungen unterschiedlicher Entscheidungen und Notfallmaßnahmen zu verstehen.

Conor betonte, dass das Ziel nicht darin besteht, eine perfekte Lösung zu finden, sondern eine praktische Lösung, die das finanzielle Risiko minimiert und den aktuellen Zustand der Ressourcen widerspiegelt. Simon stimmte zu und betonte, dass die Fähigkeit, schnell eine neue Abfolge von Ereignissen basierend auf verfügbaren Ressourcen zu generieren, entscheidend ist, um finanzielle Auswirkungen zu minimieren.

Die Diskussion berührte auch die Grenzen traditioneller Heuristiken wie FIFO (First In, First Out). Während FIFO einfach und schnell ist, berücksichtigt es nicht die unterschiedliche finanzielle und strategische Bedeutung verschiedener Aufgaben. Simon argumentierte, dass ein nuancierterer Ansatz, der den spezifischen Kontext und die Einschränkungen jeder Aufgabe berücksichtigt, für eine effektive Planung notwendig ist.

Zusammenfassend betonten Simon und Conor die Bedeutung der Integration von Berechnungswerkzeugen mit menschlichen strategischen Erkenntnissen. Während Menschen bei der strategischen Planung hervorragend sind, sind sie nicht in der Lage, die granularen Komplexitäten der Terminplanung in groß angelegten Operationen zu bewältigen. Durch den Einsatz von Algorithmen können Unternehmen effizientere und finanziell solide Terminplanungsentscheidungen treffen.

Simon schloss mit der Feststellung, dass die Zukunft der Entscheidungsfindung in der Supply Chain in der Automatisierung liegt, insbesondere in komplexen Umgebungen wie der Luft- und Raumfahrt. Er betonte, dass der Ansatz von Lokad die erforderliche Rechenleistung für eine granulare Entscheidungsfindung mit der strategischen Überwachung durch menschliche Experten kombiniert und eine robuste Lösung für die Herausforderungen der Terminplanungsoptimierung in der Fertigungs- und Reparaturindustrie bietet.

Vollständiges Transkript

Conor Doherty: Willkommen bei Lokad. Die Terminplanung ist eines der kompliziertesten Konzepte in der Fertigungs- und Reparaturindustrie. Dies liegt daran, dass Sie ein enormes Netzwerk von Teilen, Werkzeugen und Menschen verwalten müssen, und dieses Netzwerk kann sich jederzeit ändern.

Unser heutiger Gast, Simon Schalit, ist COO und Leiter der Supply Chain Science bei Lokad, und er hat sich mit mir im Studio getroffen, um zu besprechen, wie sein Team dieses Problem angegangen ist. Nun, er und ich haben hauptsächlich über die Terminplanung in der Luft- und Raumfahrt gesprochen, aber alles, was wir heute besprochen haben, gilt genauso für jede Fertigungsindustrie. Wenn Ihnen also gefällt, was Sie hören, geben Sie diesem Video einen Daumen nach oben, abonnieren Sie den YouTube-Kanal und folgen Sie uns auf LinkedIn. Und damit gebe ich Ihnen das heutige Gespräch mit Simon Schalit.

Das Thema heute war die Optimierung der Terminplanung und die umfangreiche Arbeit des Teams für Supply Chain Science in diesem Bereich. Bevor wir uns in die Details stürzen, aus Ihrer eigenen Perspektive und um es für die Menschen greifbar zu machen, können Sie die Luft- und Raumfahrt als Beispiel nehmen, was genau ist das Problem der Terminplanung, das unser Team von Ingenieuren, unser Team von Supply Chain Scientists, zu lösen versucht? Was ist das Problem?

Simon Schalit: Okay, nehmen wir das Beispiel der Luft- und Raumfahrt, MRO oder Fertigung. Wenn Sie versuchen, etwas von der Größenordnung eines Flugzeugs oder eines großen Segments eines Flugzeugs, zum Beispiel eines Motors, herzustellen oder zu reparieren, stehen Sie vor etwas, das unglaublich komplex ist. Komplex natürlich aus ingenieurtechnischer Sicht, aber auch einfach, wenn man die schiere Anzahl von Teilen, Fähigkeiten und Ausrüstungen betrachtet, die Sie benötigen, um die Ihnen zugewiesene Aufgabe durchzuführen, sei es Fertigung oder Reparatur.

In den meisten Bereichen der Supply Chain können Entscheidungen unabhängig voneinander getroffen werden, ohne dass dies allzu schädlich wäre. Wenn ich zum Beispiel entscheide, Artikel A zu kaufen und Artikel A nicht vorrätig ist, kann ich immer noch Artikel B oder Artikel C verkaufen. Es kann Konsequenzen geben, aber im Allgemeinen ist das der Fall. Das eigenständige Denken ist also nicht allzu schädlich.

Bei MRO oder Fertigung, insbesondere in der Luft- und Raumfahrtumgebung, trifft das jedoch überhaupt nicht zu. Wenn Sie beispielsweise einen Motor reparieren möchten und dafür 100 Teile benötigen, bringt es Ihnen nichts weiter, wenn Sie 99 dieser Teile haben und eines fehlt.

Conor Doherty: Was meinen Sie damit?

Simon Schalit: Weil das Flugzeug immer noch nicht fliegen kann, selbst wenn Ihnen nur ein Teil fehlt. Selbst wenn Sie 99 davon haben, kann das Flugzeug immer noch nicht fliegen. Sie stehen also vor einem Problem, bei dem Sie nicht versuchen sollten, jedes Teil zu haben; Sie müssen alle Teile und tatsächlich alle Ressourcen am richtigen Ort zur richtigen Zeit haben. Andernfalls können Sie einfach nichts tun.

Und das ändert das Problem komplett. Denn selbst wenn Sie sagen würden: “Okay, ich habe einen Servicegrad von 99%” - was die meisten Menschen in den meisten Unternehmen als akzeptabel und hoch betrachten würden - ist das, wenn Sie den 99%igen Servicegrad unabhängig betrachten, ziemlich hoch. Aber wenn Sie sagen: “Okay, ich brauche 100 Teile und für diese 100 Teile habe ich für jedes einzelne einen Servicegrad von 99%”, also eine 99%ige Chance von 100, dass sie zum Zeitpunkt, an dem ich sie erwarte, vorhanden sind, dann wäre der kombinierte Servicegrad in diesem sehr einfachen Fall tatsächlich extrem niedrig. Er wäre unter 40%.

Das bedeutet, dass selbst mit einem Servicegrad von 99%, wenn Sie 100 verschiedene Teile oder Ressourcen benötigen, die Möglichkeit, dass Sie Ihre Reparatur oder Ihren Fertigungsschritt nicht durchführen können, tatsächlich keine Ausnahme ist; es wird zur Norm. Es besteht eine mehr als 50%ige Chance, dass dies tatsächlich passiert. Das versetzt Sie in eine Welt, die sich sehr von Ihrer üblichen Entscheidungsfindung in der Supply Chain unterscheidet. Es versetzt Sie in eine Welt, in der auch bei sehr hohen Servicegraden Probleme zur Norm und nicht zur Ausnahme werden. Sie müssen also Ihre Supply Chains und Ihren Entscheidungsprozess in der Supply Chain so aufbauen, dass sie gegenüber diesem resilient sind. Das ist also ein ganz anderes Thema.

Conor Doherty: Okay, danke. Und Sie haben dort einige Begriffe erwähnt, und ich möchte sie nur ein wenig trennen, weil Sie über Teile gesprochen haben und dann angefangen haben, über Ressourcen zu sprechen. Nun, ich nehme an, Sie haben sie nicht synonym verwendet; Sie haben dort einen Unterschied gemacht. Könnten Sie also bitte etwas mehr Klarheit schaffen? Wenn Sie von Ressourcen sprechen, sprechen Sie nicht nur von physischen Teilen. Wenn wir wieder über die Reparatur eines Motors oder einer APU sprechen, sind physische Teile am Prozess beteiligt, ja. Aber wenn Sie über Ressourcen sprechen, worüber sprechen Sie dann?

Simon Schalit: Nun, wenn Sie über Reparatur oder Herstellung sprechen, werden die Menschen den Begriff “Stückliste” verwenden. Eine Stückliste ist im Grunde genommen die Liste der Teile, die Sie benötigen, um etwas zusammenzusetzen - ein Flugzeug, ein Motor, was auch immer. Das Problem ist, dass dies nur ein Teil des Problems ist. Sie werden andere Arten von Ressourcen benötigen, um die Aufgabe tatsächlich durchzuführen.

Hauptsächlich handelt es sich dabei um Fähigkeiten, die von Menschen stammen, und um Ausrüstung, die Dinge sind, die Sie nicht unbedingt verbrauchen, sondern die Sie verwenden werden. Und oft genug können sie ziemlich teuer sein und Sie haben keine unendliche Menge davon, wie zum Beispiel einen Prüfstand, wenn es um Luftfahrt geht. Es reicht also nicht aus, alle Teile zur Verfügung zu haben. Sie müssen sicherstellen, dass Sie die Ausrüstung - den Prüfstand, den Kran, was auch immer - und die Menschen haben, um die Teile auf sichere und technisch gültige Weise zusammenzusetzen.

Wenn wir also über das Problem dieser Stücklisten und wie sie verwendet werden, sprechen, ziehen wir es vor, von einem Konzept der Ressourcenliste zu sprechen, das genauer ist, da es das Problem in seiner Gesamtheit umfasst und nicht nur die Materialien.

Conor Doherty: Okay, jetzt, da Sie den Begriff Stückliste wieder eingeführt haben, den ich annehme, dass jeder, der dies sieht, wahrscheinlich kennt, die Perspektive der Ressourcenliste - können Sie diese beiden Begriffe in konkreten Begriffen gegenüberstellen? Nehmen wir also eine Entscheidung, skizzieren wir eine Entscheidung für, sagen wir, eine MRO, die ein Flugzeug verwendet, um es einfach zu machen, und erklären Sie, wie sich eine Sichtweise der Stückliste in Echtzeit im Vergleich zu einer anspruchsvolleren Perspektive der Ressourcenliste auswirken würde.

Simon Schalit: Okay, bitte. Normalerweise folgt eine MRO-Aktivität oder eine Fertigungsaktivität verschiedenen Schritten, die in einer bestimmten Reihenfolge erfolgen müssen. Dinge müssen vorher erledigt werden, Dinge müssen danach erledigt werden. Aber jeder Schritt kann mit seiner eigenen Ressourcenliste definiert werden, d. h. mit der Liste der Teile, die Sie benötigen, um diesen bestimmten Reparaturschritt durchzuführen, mit der Liste der Fähigkeiten - nicht der Menschen, weil Sie möglicherweise verschiedene Menschen mit unterschiedlichen Fähigkeiten haben - und mit der Liste der Ausrüstung.

Teile werden in der Regel verbraucht, in dem Sinne, dass sie montiert werden. Fähigkeiten werden nicht auf die gleiche Weise verbraucht, in dem Sinne, dass Menschen diese Fähigkeiten immer noch haben, aber sie werden im Laufe einer bestimmten Zeitperiode verbraucht. Gleiches gilt für die Ausrüstung. Alle diese drei Elemente - Teile, Fähigkeiten und Ausrüstung - haben ihre eigenen Variabilitäten.

Die Variabilitäten bei den Teilen bestehen in der Regel darin, ob sie auf Lager sind oder nicht, das ist eine einfache Art, es auszudrücken. Dahinter verbirgt sich hauptsächlich das Konzept der Variabilität der Vorlaufzeit und natürlich, ob Sie die Bestellung zum richtigen Zeitpunkt aufgeben oder nicht, aber in der Regel hauptsächlich die Variabilität der Vorlaufzeit.

Die Variabilität, die mit der Fähigkeit verbunden ist, ergibt sich daraus, ob die Person anwesend und verfügbar sein wird, aber hauptsächlich anwesend, um die Aufgabe durchzuführen. Es geht um alle Variabilitäten, die im Allgemeinen mit Menschen verbunden sind, wie z. B. ist die Person krank, wurde die Planung korrekt durchgeführt, hat die Person die gültige Fähigkeit aus rechtlicher Sicht usw. Und tatsächlich ist das die Art von Variabilität, die noch schwieriger zu erfassen und zu kontrollieren ist als die Vorlaufzeit, denn Sie können jemanden nicht zwingen, nicht krank zu sein. Wenn die Person krank ist, ist sie krank.

Und natürlich gibt es die Verfügbarkeit der Ausrüstung, die wiederum während einer bestimmten Zeitperiode verbraucht wird, aber weniger wahrscheinlich krank ist. Das Äquivalent wäre defekt, in Reparatur oder vielleicht noch in einem anderen Motor oder Flugzeug stecken, das repariert wird und noch nicht von dieser bestimmten Aufgabe befreit ist. Das sind, würde ich sagen, die drei, und sie alle haben ihre Variabilitäten, und das ist es, was das Problem schwierig macht.

Conor Doherty: Nun, in diesem Zusammenhang, um ein konkretes Beispiel zu nennen und erneut zu vergleichen, wie ein traditioneller MRO mit einer Stückliste und dann vielleicht einer unserer Kunden mit einer Ressourcenliste an einen Szenario herangehen würde. Wir versuchen, ich glaube es ist ein A380 zu reparieren. Ich glaube es ist ein A380. Montagmorgen müssen wir Motor A reparieren. Wir kommen rein und haben eine Stücklistenperspektive. Also nochmal, eine physische deterministische Stücklistenperspektive. Ich weiß, wie viele Teile ich brauche - 100 Teile, um den Motor zu reparieren. Du kommst Montagmorgen rein, wir haben alle Teile. Simon und Connor sind abwesend. Simon unterrichtet etwas, Connor hat sich beim Heben von etwas Schwerem den Rücken verletzt, also sind wir nicht verfügbar.

Also du hast alle Teile, also bist du in dieser Hinsicht glücklich. Du hast alle 100 Teile. Du hast sogar alle Werkzeuge - vielleicht braucht es 20 Werkzeuge, sagen wir einfach 20 Werkzeuge. Also du hast 100 Teile, du hast die 20 Werkzeuge, aber dir fehlen die entscheidenden Fähigkeiten. Und nicht einmal alle Fähigkeiten, nur Simon, um ein bestimmtes Teil anzubringen, brauchst du eine Lizenz dafür, und Connor, um zu überwachen. Was passiert also in Bezug auf Entscheidungen, wenn du eine Ressourcenliste hast?

Simon Schalit: Es ist nicht die Ressourcenliste, die den größten Unterschied ausmacht. Die Ressourcenliste ermöglicht es dir, die verschiedenen Unsicherheiten zu kombinieren, die in den drei Segmenten, die ich gerade beschrieben habe, existieren, und zu erkennen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Vorfall wie der von dir gerade beschriebene passiert. Du musst dich so organisieren, dass du mit solchen Problemen umgehen kannst.

Aber nehmen wir dein Beispiel. Nehmen wir an, wir haben alle Teile, wir haben die gesamte Ausrüstung, aber die Leute sind einfach nicht da, was aus vielen Gründen tatsächlich ziemlich häufig vorkommt. Derzeit bewältigen die Menschen das so, dass sie jeden Morgen in der Werkstatt, sagen wir, in einer großen Werkstatt, die Reparaturen durchführt, jeden Morgen und vielleicht sogar zweimal am Tag, die Verantwortlichen für die verschiedenen Reparaturlinien zusammenkommen und versuchen, den Zeitplan für den Tag neu zu erstellen.

Sie werden sehen, was fehlt, ob es Teile oder Personen sind, und sie werden sagen: “Okay, der Plan, den wir für heute hatten, ist weg. Er existiert einfach nicht. Also was ist die minimale Anzahl von Änderungen, die wir machen könnten, weil wir nur Menschen sind und nicht viel Zeit haben? Was ist die minimale Anzahl von Änderungen, die wir am Zeitplan vornehmen können, damit er funktioniert und nicht zu sehr vom Ziel abweicht, das wir für den Tag hatten?”

Das Problem ist, dass diese Logik, diese Art von minimaler Anstrengungslogik, nicht wirklich gut funktioniert. Das ist es, was die Leute tun, weil sie nicht unbedingt etwas anderes zur Verfügung haben, aber es funktioniert aus einem sehr einfachen Grund nicht sehr gut.

Die Idee, den Plan ein wenig zu ändern, leitet sich von der Vorstellung ab, dass in einer einfachen Situation diese minimalen Änderungen minimale Konsequenzen haben werden, weil es eine Art Kontinuität oder Linearität in der Menge der Konsequenzen im Vergleich zur Menge der Änderungen gibt, die du vornimmst. Es gibt diese Art von Annahme, also machst du minimale Änderungen, weil das nicht zu komplex ist und du hoffst, dass es nicht viele Konsequenzen haben wird.

Das Problem ist, wenn es um die Planung geht, geht es darum, potenziell Dutzende, wenn nicht Hunderte von verschiedenen Aktivitäten neu anzuordnen, von denen jede ihre eigenen Einschränkungen und angehängte Variabilität hat. Die Idee, dass es einen Zusammenhang zwischen der Größe der Änderung und der Größe des Einflusses gibt, ist leider, sagen wir, etwas illusorisch.

Allerdings ist der menschliche Verstand begrenzt, weil er nicht einmal versuchen kann, den allgemeinen Einfluss abzuschätzen. Daher wird er versuchen, sich auf minimale Änderungen zu beschränken, in der Hoffnung, dass sie minimale Auswirkungen haben werden. Aber das einzige, was absolut sicher ist, ist, dass selbst wenn dein ursprünglicher Plan ein guter Plan war oder sogar nahe an einem optimalen Plan lag, du absolut keine Garantie hast, dass dein neuer Plan auch nur annähernd ein neuer optimaler Plan ist. Es ist einfach ein Plan, der zufällig funktioniert.

Conor Doherty: Lass mich versuchen, es dir zurückzuspiegeln, und du kannst mich korrigieren, wenn ich es falsch verstanden habe, denn es ist ein wirklich interessanter Punkt. Vorhin habe ich darüber gesprochen, dass Simon und Conor abwesend sind und an Motor A arbeiten müssen. Nehmen wir einfach an, Joannis sagt mit Stift und Papier oder einer Excel-Tabelle: “Oh, Max, unser Ingenieur, der auch unser Videograf hinter der Kamera ist, hat tatsächlich die Fähigkeiten, die Simon und Conor haben. Ich werde ihn einfach von dem abziehen, was er tun sollte. Ja, er kann an Motor A arbeiten. Problem gelöst.” Also bewege ich einfach eine Person, ganz einfach.

Aber ist es möglich, dass dadurch tatsächlich überproportionale Konsequenzen entstehen? Denn mit der gleichen Zeit, die Max benötigt, um an Motor A zu arbeiten, hätte er Aufgaben 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11 und 12 an den Motoren B, C, D, E und F erledigen können, und diese Kombination hat einen höheren finanziellen Ertrag als nur an Motor A zu arbeiten, zum Beispiel?

Simon Schalit: Ja, das Beispiel ist absolut korrekt. Was die Leute im Hinterkopf behalten müssen, ist, dass du diese Aufgaben in einer bestimmten Reihenfolge durchführen musst. Wenn eine Aufgabe nicht erledigt ist, ist das Problem nicht nur, dass diese Aufgabe nicht erledigt ist, sondern dass alles, was du geplant hattest, was unter der Bedingung, dass Aufgabe A erledigt ist, passieren sollte, nicht passieren kann.

Wenn du also jemanden von etwas anderem abziehst und sagst: “Mach Aufgabe A”, dann wirst du B, C und D erledigen können. Aber das Problem ist, dass diese Person etwas anderes hätte tun sollen, was nicht erledigt wird und auch kaskadierende Konsequenzen haben wird. Du hast diese Art von Schmetterlingseffekt, und was für einen Menschen sehr schwer ist, ist zu sagen, welcher Schmetterlingseffekt den größten finanziellen Einfluss hat und für welche Option ich mich entscheiden sollte. Das ist wirklich schwer, selbst wenn du in einer sehr kleinen und nicht so komplexen Umgebung bist. Wenn du das auf die Skala einer großen MRO-Aktivität überträgst und denkst, dass du etwas tun kannst, das nahezu optimal ist, ist das einfach lächerlich.

Conor Doherty: Ich möchte sehr vorsichtig sein, wie wir hier rüberkommen, denn die Botschaft ist nicht, dass die Leute dumm sind. Mein Verständnis davon, nachdem ich zu MRO-Konferenzen gegangen bin, ist, dass wir es mit sehr intelligenten, sehr talentierten Menschen zu tun haben. Es ist einfach unrealistisch zu erwarten, dass ein sehr intelligenter Ingenieur oder eine ganze Gruppe von sehr intelligenten Menschen eine unglaublich komplexe Abfolge von Ereignissen mehrmals täglich, jeden Tag, für ein milliardenschweres Luftfahrtunternehmen neu gestalten kann, wobei jeder Schritt finanzielle Auswirkungen hat. Das ist ein unrealistischer Vorschlag. Dein Vorschlag ist nicht das zu tun, sondern etwas anderes?

Simon Schalit: Ja, du hast recht. Es muss gesagt werden, dass die Leute das aus gutem Grund getan haben. Erstens, weil es keine Alternative gab, und zweitens, weil sie sich darauf verlassen haben, dass Probleme natürlich auftreten. Es gibt Situationen, in denen man alles neu organisieren muss, aber das passiert nicht allzu oft. Für den Rest der Supply Chain im Allgemeinen passiert das nicht allzu oft. Aber in diesem speziellen Kontext passiert es jeden Tag. Das ist das Problem. Das ist der Grund, warum Menschen überfordert sein werden, nicht weil sie inkompetent oder dumm sind, sondern einfach weil Menschen nicht darauf programmiert sind, dieses Problem zu bewältigen.

Wie wir vorschlagen, es anders zu machen, ist natürlich, dass eine Maschine, ein Computer, das macht, ein Algorithmus. Das ist nichts Neues. Dieses Art von Organisationsproblem wird schon seit einiger Zeit von Computern angegangen, insbesondere mit dem Anstieg der Rechenleistung in den letzten Jahrzehnten. Das Problem hier ist, dass du in einem unglaublich komplexen Kontext bist, wie gesagt, mit einer sehr komplexen Abfolge von Ereignissen. Jedes Ereignis geht mit einer komplexen Ressourcenliste, Abhängigkeiten und Unsicherheiten einher.

Herkömmliche Methoden, um das anzugehen, funktionieren in der Regel nicht auf zufriedenstellende Weise und, was noch wichtiger ist, nicht schnell genug. Da liegt das Problem. Wenn du einen Computer bittest, ein solches Problem zu lösen, und wenn du einen guten Algorithmus entwickelst, hast du gute Chancen, eine gute Lösung zu haben, wenn du genug Zeit und Rechenleistung für dieses bestimmte Problem aufwendest. Es wird schwierig sein; viele Lösungen schaffen es nicht einmal bis zu diesem Punkt, aber du kannst es schaffen.

Das Problem ist, dass du dich in der Situation am Montagmorgen befindest. Die Werkstatt muss anfangen zu arbeiten, wenn sie es nicht schon tut, weil es normalerweise, nehmen wir an, Montagmorgen ist. Sie müssen alles neu planen, weil bestimmte Teile fehlen und bestimmte Personen fehlen. Du hast nicht ein paar Stunden Zeit, um das Problem zu lösen; du hast ein paar Minuten, weil du vorankommen musst. Jede Minute zählt, und in der Luftfahrt ist jede Minute teuer. Du musst das Problem also innerhalb von wenigen Sekunden oder maximal wenigen Minuten lösen, und es ist eine sehr dringende Angelegenheit.

Da wird es wirklich schwierig. Also haben wir einen Algorithmus entwickelt, der es uns ermöglicht, das Problem auf zufriedenstellende Weise zu lösen. Es ist unmöglich zu beweisen, dass deine Lösung optimal sein wird, aber zumindest eine sehr gute Lösung im Vergleich zu anderen Lösungen, die du finden könntest, und bei der du beweisen kannst, dass du finanziell gesehen eine sehr gute Lösung innerhalb weniger Minuten haben wirst. Unsere Kunden können in Bezug auf die Anzahl der Minuten, die wir haben, um das Problem zu lösen, ziemlich streng sein.

Die Idee dahinter, ich werde nicht auf die Details der Mathematik und Computer eingehen, besteht darin, die Kapazität des Computers zu nutzen und sich darauf zu verlassen, dass du nicht die Lösung selbst suchst, sondern wie du den Solver strukturierst, der das Problem innerhalb weniger Minuten lösen kann. Tatsächlich handelt es sich dabei um ein Meta-Problem. Es wäre sehr interessant, darüber stundenlang zu sprechen, aber wir haben jetzt keine Zeit dafür. Der Kernpunkt ist, dass du nicht die Lösung finden möchtest; du möchtest den Solver finden, der die Lösung basierend auf der vorherigen idealen Lösung findet, die du während der Nacht oder wenn du mehr Zeit hattest, berechnen konntest.

Conor Doherty: Aus Sicht des Kunden möchten sie die Lösung, sie möchten die neue Sequenz so schnell wie möglich generiert haben. Ich möchte nur etwas genauer auf einen Punkt eingehen, den du dort gemacht hast, denn in Bezug auf die Erwartungsmanagement in diesem Gespräch präsentieren wir nicht die Idee, dass du immer in sechs Minuten, glaube ich, oder drei bis sechs Minuten, eine enorme Zeitplanung von Operationen für die Reparatur eines Motors generieren kannst, um den neuen Stand der Ressourcenliste widerzuspiegeln.

In Bezug auf das Erwartungsmanagement dessen, was das bedeutet, sagst du nicht, dass dies perfekt ist, dass du nach 10 Jahren Nachdenken nicht zu einer besseren Lösung kommen würdest. Es ist einfach eine gute Lösung, die das widerspiegelt, was jetzt verfügbar ist und dein finanzielles Risiko verwaltet.

Simon Schalit: Ja.

Conor Doherty: Das Durchführen dieser neuen Ereignissequenz mit diesen verfügbaren Ressourcen führt zu einem bestimmten finanziellen Ergebnis.

Simon Schalit: Ja, okay, das ist genau das, was wir tun und was du auch möchtest, denn das ist etwas, das notwendig ist. Du möchtest nicht nur einen Zeitplan neu generieren, sondern deinen Kunden auch die Möglichkeit geben, die Realität auf eine bestimmte Weise zu verändern. Das ist das, was man als “Was-wäre-wenn”-Szenario bezeichnen würde.

Zum Beispiel, wenn eine Person heute abwesend ist, werden wir uns verspäten. Ich kann eine gute Lösung finden, aber die gute Lösung, die ich finde, lässt mich immer noch eine Person fehlen, also wird es nicht besser sein als das, was ich mit dieser zusätzlichen Person hatte. Alles wird etwas verspätet sein. Also möchte ich meinem Kunden die Möglichkeit geben, ein Szenario zu generieren, in dem er sagt: “Okay, ich hatte heute eine Person zu wenig. Ich muss die verlorene Zeit aufholen. Vielleicht könnte ich morgen zusätzlich zu meinem regulären Zeitplan jemanden hinzufügen oder vielleicht einen zusätzlichen Tag öffnen, an dem die Werkstatt eigentlich geschlossen sein sollte.” Ich möchte wissen, was passieren würde, wie viel Zeit würde ich gewinnen, wenn ich zum Beispiel an einem Samstag öffnen würde, an dem die Werkstatt normalerweise geschlossen ist.

Du möchtest also, dass das Tool in der Lage ist, zu simulieren, was wirklich passiert, weil das wahrscheinlich das ist, was du heute tun wirst, aber du möchtest auch, dass der Kunde ein “Was-wäre-wenn”-Szenario simulieren kann, in dem er die Art von Notfallmaßnahmen integriert, die er gerade ergreifen könnte. Aber es ist wichtig für ihn zu verstehen, welche Konsequenzen diese Notfallmaßnahmen hätten, denn diese Notfallmaßnahmen werden aus gutem Grund so genannt. Du greifst nicht auf solche Dinge für deine reguläre Tätigkeit zurück, weil sie Geld kosten. Sie kosten in der Regel viel Geld. Deshalb benutzt du sie nicht regelmäßig.

Conor Doherty: Ein Beispiel wie AOG-Preise, um Teile in letzter Minute zu beschaffen.

Simon Schalit: Genau, es ist so, als ob du ein Teil fehlte und es zu einem Arbeitsstillstand führen würde, der Preis, den du für dieses bestimmte Teil zu zahlen bereit bist, kann astronomisch hoch sein. Das ist etwas, das natürlich in der Luftfahrtindustrie wahr ist und das in der Automobilindustrie zum Beispiel sehr gut bekannt ist. Sie sind bereit, Teile zu verschicken, die fehlen und das zu einem astronomischen Preis.

Conor Doherty: Denn die finanziellen Kosten, wenn überhaupt nicht versendet wird, sind noch größer.

Simon Schalit: Genau. Also, was du möchtest, ist dem Kunden eine Schätzung des Gewinns zu geben, damit er das bei der Betrachtung der Kosten dieser Notfallmaßnahme berücksichtigen kann und eine informierte Entscheidung darüber treffen kann, ob es aus finanzieller Sicht sinnvoll ist, auf diese Notfallmaßnahme zurückzugreifen. Sie müssen das wissen, um die Entscheidung zu treffen und diese Entscheidung innerhalb des Unternehmens zu dokumentieren. Denn wenn du auf kostspielige Notfallmaßnahmen zurückgreifst, musst du dafür deinem Chef oder dem Unternehmen im Allgemeinen Rechenschaft ablegen.

Conor Doherty: Noch einmal, ich möchte hier sehr vorsichtig mit der Sprache sein. Du hast von “Was-wäre-wenn”-Notfallszenarien gesprochen, aber früher im Gespräch hast du über die Wahrnehmung von Notfällen gesprochen und wie diese etwas verzerrt ist. Das Verständnis der Menschen darüber, was einen Notfall ausmacht, ist vielleicht etwas naiv. Könntest du das bitte auseinanderhalten?

Wenn wir über die Produktion oder Reparatur eines APU sprechen oder über die Herstellung eines APU, dann sprechen wir über viele Teile, viele Werkzeuge und viele Menschen. Wenn wir über die Herstellung eines ganzen Flugzeugs sprechen, umso mehr - eine halbe Million Teile, Hunderte von Werkzeugen, möglicherweise Hunderte von Ingenieuren und Technikern. Wenn wir also von Notfällen sprechen, wie zum Beispiel das Fehlen eines Elements der Ressourcenliste, angesichts des Umfangs der Ressourcen, über die wir sprechen, ist “Notfall” der richtige Begriff, um etwas zu reflektieren, das sicherlich ziemlich häufig passiert oder zumindest wahrscheinlich ist?

Simon Schalit: Ja, nun, es gibt eine Sache, die wir verstehen müssen. Wenn wir über die Luftfahrt sprechen, ist die Luftfahrt von Natur aus oder von Design her eine sehr risikoaverse Branche aus sehr guten Gründen. Das Problem ist, dass in der Supply Chain jede Entscheidung, die du triffst, ohne Ausnahme, eine Wette ist. Du wettest darauf, dass die Zukunft nicht zu sehr von dem abweicht, was du erwartest. Du platzierst deine Wetten basierend auf dieser Annahme.

Diese Wette kann riskant oder nicht riskant sein, und wir könnten in dieses Metapher der Wette gehen, bei der du dich eher wie das Casino verhalten möchtest als wie der Spieler. Aber im Wesentlichen ist der wichtige Teil, wenn es um die Planung geht, der Kontext, über den wir gesprochen haben, die Wette, die du auf die Zukunft platzierst, äußerst komplex. Die Vorstellung, dass die Zukunft genau so verlaufen wird, wie du es erwartest oder wie es geplant war, ist nicht realistisch. Es wird nicht so passieren, wie du es planst.

Conor Doherty: Verzeih mir, dass ich dich unterbreche, aber das ist ein interessanter Punkt. Wenn du zum Beispiel sagst, um einen Motor zu reparieren, brauche ich 100 Teile. Am Montagmorgen brauche ich 100 Teile, ich brauche 10 Werkzeuge und ich brauche fünf Ingenieure. Das ist die Zukunft, für die ich plane. Wie wahrscheinlich ist das? Bitte fahre fort.

Simon Schalit: Ja, du wirst alle deine Ressourcen basierend auf der Annahme planen, dass diese Ressourcen vorhanden sein werden. Du hast eine Abfolge von Ereignissen geplant, die theoretisch eintreten sollten. Aber angesichts der schieren Anzahl, dieser Art von Fluch der Dimensionalität, wird es nicht passieren. Wir haben das Beispiel von 100 Teilen bei einem Servicegrad von 99% genommen. Du siehst bereits, dass die Wahrscheinlichkeit, dass tatsächlich alles zur richtigen Zeit am richtigen Ort vorhanden ist, gleichzeitig weniger als 40% beträgt. Es wird nicht passieren.

Das Problem ist, dass Unternehmen risikoavers sind und der Reflex, den sie haben, ist zu sagen: “Okay, wenn ein Servicegrad von 99% nicht hoch genug ist, werde ich höher gehen.” Wenn es um Teile geht, bedeutet ein Servicegrad von 99%, dass du Bestellungen für Teile aufgeben wirst, die früher ankommen sollen, noch früher, nur um die Variabilität in der Vorlaufzeit - der Zeit, die es dauert, bis die Teile tatsächlich ankommen - zu berücksichtigen. Denn das ist die Hauptunsicherheit, die du bei Teilen hast.

Also wirst du immer mehr Puffer nehmen, bis du von 99% auf einen Servicegrad von 99,9% kommst. Es sei denn, du benötigst 100 Teile oder mehr als 100 Teile, die Menge an Geld, die du benötigen würdest, um einen kombinierten Servicegrad zu erreichen, der zufriedenstellend wäre, ist einfach etwas, was du dir nicht leisten kannst. Der traditionelle Ansatz, zu sagen: “Ich werde den Servicegrad so weit erhöhen, dass ich mich wohl fühle und das garantieren wird, dass ich den Plan umsetzen kann, den ich entwickelt habe”, ist nicht unbedingt eine gültige Arbeitsweise.

Natürlich wirst du einen hohen Servicegrad benötigen, denn das ist die Luftfahrt. Aber was du brauchst, ist eine Möglichkeit, deinen Plan auf effizienteste und kostengünstigste Weise zu ändern, um sicherzustellen, dass der neue Plan, den du spontan entwickeln musst, der beste Plan ist, den du aufgrund der verfügbaren Informationen erstellen kannst. Das macht tatsächlich einen sehr großen Unterschied im Vergleich zum bloßen Wunschdenken, dass alles nach Plan verläuft und Menschen jeden Morgen ohne die richtigen Werkzeuge versuchen, einen neuen Plan zu entwickeln.

Conor Doherty: Also nochmal zusammengefasst, das Argument, das du machst, ist, dass wenn du es - und wir werden nicht zu tief in die Mathematik eintauchen - rein mathematisch betrachtest und alle physischen Teile auflistest, die du benötigst, alle physischen Werkzeuge, die du benötigst, und dann alle abstrakten Fähigkeiten oder physischen Personen berücksichtigst, die für die Durchführung einer Sequenz von Aktionen erforderlich sind, und dann auch berücksichtigst, dass nichts davon isoliert geschieht. Ich meine, du reparierst nicht nur einen Motor und dann gehen diese Leute nach Hause. Sie arbeiten an etwas anderem. Es gibt eine vernetzte Natur in all diesen Abläufen.

Also, wenn du am Montagmorgen ankommst, ist mathematisch gesehen die Wahrscheinlichkeit, dass etwas fehlt, viel, viel höher, als die Leute entweder realisieren oder realisieren wollen. Die finanziellen Konsequenzen davon, wie buchstäblich jede einzelne Sekunde, die du damit verbringst, herauszufinden, was als nächstes zu tun ist, wohin du gehen sollst, wer hier ist, was verfügbar ist usw., arbeiten, Excel-Tabellen senden - all das hat unmittelbare finanzielle Konsequenzen. Habe ich das richtig verstanden?

Simon Schalit: Richtig, und ich würde auch hinzufügen, dass es die Zeit ist, die du verlierst, um den Plan neu zu organisieren, und die Zeit, die durch das Befolgen eines neuen Plans verloren geht, der alles andere als optimal ist. Normalerweise ist dieser zweite Teil nicht so schmerzhaft, weil er etwas schwieriger zu quantifizieren ist, aber er ist tatsächlich sehr, sehr kostspielig. Du musst dir vorstellen, dass es bei MRO- oder Luftfahrtfertigungsaktivitäten darauf ankommt, jede Minute zu zählen, denn jede Minute ist ein Segment oder ein Bruchteil eines zusätzlichen Flugzeugs, das herauskommen und fliegen könnte, ob es sich um ein neues Flugzeug handelt oder um Geld zu generieren. Selbst eine geringe Steigerung der Effizienz deiner Fähigkeit, neue Pläne spontan zu erstellen, kann aus finanzieller Sicht einen enormen Einfluss haben.

Conor Doherty: Es fällt mir auch auf, und du hast das gerade gesagt, ich habe es mir notiert. Wir haben größtenteils über die direkten Auswirkungen gesprochen, wie die unmittelbare direkte Konsequenz des Fehlens einer Person ist, dass dieser Teil des Motors nicht repariert wird. Aber indirekt gibt es auch die Auswirkungen nicht nur auf die anderen Prozesse, weil diese oft, seien wir realistisch, nicht isoliert stattfinden. Du gehst von einem zum anderen, oder dieser Teil wird dann zu diesem Teil hinzugefügt. Die BOM-Unterbaugruppen machen die größeren Teile komplett. Aber es gibt auch vertragliche Verpflichtungen, die berücksichtigt werden müssen. Ich meine, wenn es dir nicht gelingt, ein Flugzeug wieder in Umlauf zu bringen, hat das finanzielle Konsequenzen, je nachdem, ob du ein MRO bist.

Also gibt es direkte, indirekte, aber nochmal, die wichtigste Erkenntnis hier ist, dass es Hunderte, wenn nicht Tausende von Entscheidungen gibt, die in einen optimalen oder sehr guten Zeitplan einfließen, und jede dieser Entscheidungen hat eine finanzielle Auswirkung. Und wenn sie schiefgehen, weil etwas fehlt, und anscheinend ist es sehr wahrscheinlich, selbst wenn es nicht morgen passiert, ist es immer noch wahrscheinlich, dass es am Tag danach oder am Tag danach oder am Tag danach passieren wird. Das hat finanzielle Kosten zur Folge.

Simon Schalit: Ja, und tatsächlich ist es in der Praxis sehr praktisch. In der täglichen Arbeit habe ich in diesen Unternehmen beobachtet, dass die Erstellung eines neuen Plans so zeitaufwendig und schwierig ist, dass sich der Workshop nur auf das Problem konzentriert, von dem sie heute wissen. Sie haben keine Zeit für etwas anderes. Was passiert ist, dass am nächsten Tag neue Probleme auftreten, wie alte Probleme, die immer noch nicht behoben wurden, plus neue Probleme.

Aber wenn Sie sich die Details der neuen Probleme ansehen, könnten Sie die Hälfte von ihnen bereits am Vortag gekannt haben. Sie hätten vorhergesagt werden können. Aber in der Praxis haben wir beobachtet, dass die Menschen so auf das Problem konzentriert sind, das sie heute lösen müssen, dass sie nicht unbedingt die Zeit oder die geistige Kapazität haben, um die Probleme der nächsten Tage vorherzusehen, was die Probleme im Laufe der Zeit größer und größer machen kann und in der Regel zu kumulierten Verzögerungen bei MRO-Aktivitäten oder Fertigungsaktivitäten führt. Das führt natürlich zu Vertragsverletzungen in ihren vertraglichen Verpflichtungen.

Conor Doherty: Auch das ist ein sehr guter Punkt, denn genauso wie die Prozesse nicht isoliert stattfinden, sind die externen Effekte oder einfach die Folgen von Handlungen nicht im luftleeren Raum. Die Ansammlung des Rückstands und damit auch die finanziellen Auswirkungen setzen sich einfach im Hintergrund fort, egal ob Sie es anerkennen, darüber nachdenken oder darauf reagieren wollen. Selbst wenn Sie darauf reagieren und denken, “Ich habe dieses Problem gelöst”, läuft im Hintergrund immer noch etwas ab, weil es eine Variable gibt, die Sie übersehen haben, weil ich wiederhole, ich bin ein Mensch, Sie sind ein Mensch, wir sind Menschen, das Konto, die Rechnung, der Zähler läuft immer noch im Hintergrund. Sie wissen vielleicht nicht einmal, dass es passiert.

Okay, lassen Sie uns ein wenig weitermachen, denn was die Details der Optimierung des Zeitplans betrifft, haben wir über die Bestandsaspekte der Teile und Werkzeuge gesprochen. Wenn Sie über die Fähigkeiten sprechen, ist es einfach so, dass Sie beispielsweise dieses Teil, dieses Werkzeug nehmen und Simon dorthin schicken, um an diesem Motor zu arbeiten, oder ist es etwas nuancierter?

Simon Schalit: Nun, es wird etwas nuancierter sein, in dem Sinne, dass es in der Regel mit einer ganzen Reihe von Komplexitäten einhergeht. Im Grunde genommen würde das Ergebnis wie eine Reihe von empfohlenen Zuweisungen für Materialien, Teile und Ausrüstung mit einer Planung aussehen. Dieser Teil muss diesem Flugzeug oder diesem Motor zugewiesen werden. Diese bestimmte Ausrüstung muss von diesem Flugzeug oder diesem Motor während dieses Zeitsegments verwendet werden. Und dann muss diese bestimmte Person, die über diese bestimmte Fähigkeit verfügt, diesem bestimmten Motor oder Flugzeug über einen bestimmten Zeitraum zugewiesen werden. Das System muss garantieren, dass wir keine der für jede der Aufgaben festgelegten Einschränkungen verletzen, die wir platzieren werden.

In Bezug auf die Komplexität, wenn es um Teile geht, ist das in der Regel ziemlich einfach. Das Teil wird einer Aufgabe zugewiesen, weil es Teil der Stückliste ist, und das ist in Ordnung. Natürlich müssen Sie die Teile haben, was nicht garantiert ist. In der Regel können Sie wann immer möglich tauschen, aber Sie entscheiden, wann Sie zuweisen und versuchen, so spät wie möglich zuzuweisen, um eine erneute Zuweisung zu vermeiden. Aber das ist der einfache Teil. Seltsamerweise ist das der Teil, auf den die Leute sich am meisten konzentrieren, weil sie normalerweise das Gefühl haben, dass sie darüber die meiste Kontrolle haben.

Aber bei der Zuweisung von Personen und Ausrüstung kommen sie normalerweise zusammen, es wird etwas komplexer, insbesondere da es Aufgaben gibt, die nicht nur eine Fähigkeit oder nicht nur die Fähigkeiten einer Person erfordern, sondern möglicherweise verschiedene Fähigkeiten von verschiedenen Personen zur gleichen Zeit, sei es aus technischen Gründen oder einfach aus Sicherheitsgründen. Das Bedienen eines Krans, wenn Sie einen Motor in der Mitte der Werkstatt bewegen, erfordert mindestens zwei Personen, allein aus Sicherheitsgründen. Eine Person, die den Kran bedienen kann, und eine andere Person, die einfach sicherstellt, dass wir nichts falsch machen und dass der Weg frei ist. Das wäre das absolute Minimum, was passieren würde.

Also kann man nicht alle diese Ressourcen, insbesondere qualifizierte Ressourcen, als völlig unabhängige Einheiten betrachten. Das wäre zu einfach. Oftmals möchten Sie sie als mit Einschränkungen verbunden betrachten, bei denen sie zur gleichen Zeit am gleichen Ort für die gleiche Aufgabe verfügbar sein müssen. Und Sie haben die Wahl, ob Aufgaben von einer, zwei, drei, vier Personen gleichzeitig, nicht gleichzeitig, in Sequenz oder nicht in Sequenz erledigt werden können. Eine Vielzahl von verschiedenen Kombinationen, bei denen der Algorithmus einfach die beste gültige Lösung finden muss, unter Berücksichtigung der Tatsache, dass diese Fähigkeiten, während Sie sie nutzen, anderswo nicht vorhanden sind.

Das macht das Problem ziemlich schwierig. Um Aufgabe A zu erledigen, wenn Sie zwei Personen benötigen, müssen sie zu einer bestimmten Zeit verfügbar sein. Was auch immer sie gerade tun, sie müssen ungefähr zur gleichen Zeit fertig sein, damit sie beide für diese bestimmte Aufgabe verfügbar sein können. Und das ist tatsächlich nicht trivial, denn oft wird einer von ihnen wahrscheinlich auf den anderen warten müssen, und das kostet ziemlich viel. Sie möchten das so weit wie möglich vermeiden. Jede Minute zählt. Diese Fähigkeiten sind viel Geld wert.

Conor Doherty: Okay, und wiederum klingt es für jemanden, der zuhört, vielleicht wie Magie. Mir ist das bewusst, denn es hört sich so an, als ob Lokad sich jetzt nur auf die Planung konzentriert. Wir haben bereits über Bestände gesprochen, wir haben andere Materialien dazu. Wir können Ihnen sagen, nehmen Sie das, stellen Sie sicher, dass dieser Teil und dieses Werkzeug zu diesem Zeitpunkt an diesem Ort sind und dass Simon dorthin geht und für diese Zeitdauer von diesem Zeitpunkt an bis zu diesem Zeitpunkt arbeitet. Ist das das, was Sie sagen?

Simon Schalit: Ja, das ist im Wesentlichen das, was wir sagen. Aber tatsächlich gibt es, wenn man das Problem als Ganzes betrachtet, zwei Elemente, die getrennt voneinander betrachtet werden könnten und für einen Menschen ohne Hilfe des Computers, würde ich sagen, grenzwertig unmöglich sind. Es gibt den Wetten-Teil, das Verständnis der Konsequenzen Ihrer Wetten, und es gibt den Anordnungs-Teil, den Umordnungs-Teil, den Planungs-Teil.

Auf der Wetten-Seite geht es darum, die Strategie zu verstehen und Dinge in Bezug auf Geld zu machen. Ein sehr einfaches Bild, das ich etwas früher verwendet habe: Menschen, wenn sie diese Wetten platzieren müssen, verlassen sich auf ihr Wissen, ihr Bauchgefühl. Im Grunde genommen handeln sie wie ein Spieler im Casino mit all den damit verbundenen Vorurteilen und Emotionen. Wenn sie kürzlich ein Problem mit einem Teil hatten, das eine große Störung verursacht hat, werden sie wahrscheinlich übermäßig kaufen, einen sehr großen Puffer für diesen Teil einrichten, weil sie bei diesem bestimmten Teil verbrannt wurden. Das ist eine Voreingenommenheit.

Die Maschine, wenn sie richtig eingestellt ist, folgt einer Strategie genau wie das Casino. Gleiche Wette, gleiches Spiel. Einer folgt einer Strategie und gewinnt; das ist das Casino. Einer folgt keiner Strategie, oder zumindest keiner dokumentierten und konsistenten Strategie; das ist der Spieler, das ist der Mensch. In unserem Fall gewinnt das Casino. Das Casino gewinnt immer. Es ist keine Magie. Es ist das Verständnis, dass es, auch wenn es schwer zu berechnen ist, eine optimale Strategie gibt, von der Sie nicht abweichen möchten.

Also bei diesem speziellen Teil ist es keine Magie. Es geht darum sicherzustellen, dass wir von den Köpfen der Menschen, von den Menschen, die tatsächlich gut in diesem Geschäft sind, die wichtigsten strategischen Ideen erhalten und sie in eine Strategie innerhalb des Computers übersetzen. Das ist es, was ein Supply Chain Scientist tut. Es ist keine Magie. Es ist ein konsistenter Prozess des Aufbaus der Strategie.

Die Umstrukturierung ist keine Magie. Es ist wiederum eine Kombination aus Rechenleistung und einigen mathematischen Tricks. Rechenleistung ist für die meisten Menschen zugänglich, insbesondere wenn Sie Cloud Computing so nutzen wie wir. Aber wir sind nicht die Einzigen; definitiv sind wir nicht die Einzigen. Viele Menschen haben Zugang zu noch mehr Rechenleistung, viel mehr als wir. Aber wenn sie richtig eingesetzt wird, können Sie dieses Problem plus ein paar Tricks lösen.

Diese Tricks sind jedoch nicht rein mathematisch. Es handelt sich um eine Kombination aus Kernmathematik, die jedoch in einer Weise angewendet wird, die die tatsächliche Form des Problems berücksichtigt. Ja, Sie könnten das in einen sehr großen allgemeinen Solver stecken, ihn stundenlang laufen lassen und hoffen, dass Sie am Ende eine gute Lösung erhalten. Wahrscheinlich wird es nicht funktionieren, oder selbst wenn es funktioniert, wird es viel zu lange dauern. Was Sie wollen, ist sicherzustellen, dass der mathematische Ansatz auf die Art von Einschränkungen, die Art von Struktur zugeschnitten ist, die spezifisch für diese Art von Problem ist.

Conor Doherty: Nun, worauf ich eingehen wollte, ist ein wichtiger Punkt, der wiederum mit einer breiteren Botschaft zusammenhängt, die meiner Meinung nach hervorgehoben werden muss, was Lokad zu tun versucht. Sie sagten, dass Sie möglicherweise einen Praktiker im Unternehmen des Kunden haben, der offensichtlich großartige Einblicke hat. Das Ziel ist es, diese Informationen zu erhalten und in die Strategie einzubeziehen, sagen wir einfach den Entscheidungsprozess, der der Algorithmus ist, der die Entscheidungen trifft.

Der Grund dafür ist, dass ich denke, Sie würden zustimmen, und korrigieren Sie mich, wenn ich falsch liege, dass bei einer einzelnen Wahl oder Entscheidung eine wirklich geschickte Person genauso gut oder sogar besser sein könnte als ein Algorithmus, als ein automatisierter Entscheidungsprozess. Wenn es jedoch um die Komplexität geht, ein ganzes Flugzeug oder eine Flotte von Flugzeugen zu reparieren, möglicherweise Hunderttausende von Teilen, Hunderte von Werkzeugen, Hunderte von Menschen, ist die Vorstellung, dass eine Person in der Lage sein wird, all diese Entscheidungen in großem Maßstab besser zu treffen als ein automatisierter Entscheidungsprozess, einfach unvernünftig. Das ist das Adjektiv, das ich verwende: unvernünftig.

Simon Schalit: Eine Person oder sogar ein Team.

Conor Doherty: Ein Team, genau.

Simon Schalit: Der menschliche Verstand ist nicht dafür gemacht. Und ich möchte diese Gelegenheit nutzen, um auf so eine Art Dualität zwischen Computer und Mensch einzugehen. Wenn ich das Buzzword KI verwenden würde, ist es einfach ein Werkzeug. Es ist ein Werkzeug, nichts weiter. Die eigentliche Herausforderung, wenn wir diese Algorithmen erstellen, besteht darin, das Wissen aus dem menschlichen Verstand zu extrahieren. Was ich gerne sage, ist, dass der menschliche Verstand extrem gut darin ist, Strategien zu entwickeln, aber auf taktischer Ebene, auf einer granularen Ebene, geht er verloren.

Er geht verloren aufgrund der schieren Anzahl von Dingen, und er geht verloren, weil jenseits einer bestimmten Anzahl von Variablen, insbesondere wenn sie nicht kontinuierlich, nicht linear sind, könnten Sie der beste Mathematiker der Welt sein, aber Sie werden das nicht in Ihrem Kopf lösen. Das ist nicht möglich. Es geht nicht darum, wer Sie sind; Menschen können das einfach nicht tun. Es geht über das hinaus, was Sie ohne das Werkzeug tun können. Aber Menschen sind unglaublich gut darin, auf einer höheren Ebene zu strategisieren, die finanziellen Auswirkungen von Dingen zu verstehen.

Letztendlich sind sie es, die entscheiden, in welche Richtung das Unternehmen gehen soll, wie wichtig es für das Unternehmen ist, seinen Kunden auf eine bestimmte Weise mit einer bestimmten Zuverlässigkeit zu dienen, verglichen mit den Kosten. Sie haben eine Vorstellung davon, was diese Zahlen sind. Das Problem ist, dass sie nicht wissen, dass sie eine Vorstellung haben. Sie haben Bauchgefühle, und diese Bauchgefühle haben sie dazu gebracht zu sagen: “Ich möchte hohe Servicestufen.” Wenn Sie sie fragen würden, warum sie hohe Servicestufen wollen, werden sie sagen, dass es wichtig ist.

Eine der Hauptaufgaben eines Supply Chain Scientists besteht darin, sie dazu zu bringen, zu erklären, warum es wichtig ist. Wenn es wichtig ist, bedeutet das, dass Sie denken, dass Ihre Kosten für Nichtverfügbarkeit hoch sind. Gehen wir weiter. Was bedeutet das, hoch in Dollar, in Euro, in finanzieller Hinsicht? Sobald Sie dieses Wissen extrahiert haben, können Sie es verwenden, um die Strategie umzusetzen, die optimale Strategie, von der ich gesprochen habe, optimiert im Sinne, dass sie die optimale Entscheidung unter Berücksichtigung der strategischen Informationen trifft, die ihr zur Verfügung gestellt wurden.

In diesem Fall gibt es die Abfolge von Aktionen und die Zuweisung von Ressourcen aus, die am besten geeignet sind, um die auf strategischer Ebene festgelegten Ziele zu erreichen. Das ist es, was der Computer tut. Er erfindet nichts. Er macht die Menschen nicht überflüssig, aber er wird das tun, was der menschliche Verstand nicht kann.

Conor Doherty: Perfekter Übergang. Also, zu diesem Thema habe ich früher MRO-Konferenzen und Messen besucht. Eine der Vorlagen, die wir für unsere Poster in einem Stand haben, ist eine Hand direkt über einem Papierkorb, einem Korb, und sie lässt zerknitterte Papierstücke hineinfallen. Auf diesen Papierstücken stehen bestimmte Begriffe, und wir passen sie je nachdem an, ob wir auf einer Einzelhandels- oder Luftfahrtveranstaltung sind. Bei dieser Veranstaltung hatten wir FIFO und Min-Max, Sicherheitsbestand auf den Papierstücken, die in den Papierkorb fallen. Es ist eine provokante Sache.

Offensichtlich kommen Leute her und wenn sie es verstehen, kommentieren sie es. Aber es funktioniert auch, weil wenn Sie tatsächlich nicht wissen, dass wir diese Konzepte kritisch betrachten, kommen Sie her und sagen: “Oh, hey, das interessiert mich. Können Sie uns mehr darüber erzählen?”

Simon Schalit: Ja.

Conor Doherty: Tatsache ist, dass viele Leute FIFO wirklich mögen. Das ist das, worüber wir am meisten gehört haben. Als Sie sprachen, haben Sie erwähnt, dass es wichtig ist, in Notfällen schnell zu handeln. Es ist entscheidend, schnell zu handeln. Also, die Frage, wenn ich jemanden repräsentieren würde, der Ihnen einfach nicht zustimmt, könnte er sagen: “Nun, ich habe bereits eine Heuristik. Ich habe bereits einen allgemeinen Entscheidungslöser, einen sehr einfachen Löser, der in Echtzeit super schnell funktioniert, und das ist FIFO, first in, first out.” Was würden Sie dazu sagen?

Simon Schalit: Nun, FIFO ist definitiv ein Algorithmus, der schon lange existiert. Es ist, würde ich sagen, unser größter Konkurrent auf dem Markt. Das Problem bei FIFO ist, dass es ja, super schnell funktioniert und ja, es ist sehr einfach für Menschen zu verstehen, denn ich meine, first in, first out, was ist einfacher als das? Auch der gute Vorteil ist, dass es sinnvoll erscheint. Wenn etwas zuerst gekommen ist, möchten Sie sich zuerst damit befassen, denn das ist wahrscheinlich dasjenige, bei dem Sie am ehesten zu spät kommen, wenn alle Dinge gleich sind und die gleiche Zeit in Anspruch nehmen sollten.

Jedoch beruht FIFO, wie bei vielen veralteten Konzepten in der Supply Chain, nicht unbedingt auf schlechten Annahmen, sondern ist einfach etwas veraltet. Die erste Annahme ist, dass Sie sich in einer einfachen Umgebung befinden. Was meine ich damit? Wenn Sie FIFO verwenden, ist es first in, first out. Die Annahme ist, dass jeder Motor, jedes Flugzeug, an dem Sie arbeiten, wenn wir noch in der Luftfahrt sind, perfekt austauschbar ist. Im Sinne dessen, dass sie finanziell gesehen für das Unternehmen gleich sind, aus strategischer Sicht sind sie einfach gleich. Aus Sicht des Risikomanagements sind sie alle gleich. Es ist egal, ob Sie bei einem zu spät kommen oder bei einem anderen zu spät kommen.

Ist das in der Realität wahr? Absolut nicht. Sie haben unterschiedliche Kunden, Sie haben unterschiedliche Arten von Flugzeugen, also wird es nicht dasselbe sein. Ein Tag Verzögerung bei einem von ihnen ist nicht dasselbe wie ein Tag Verzögerung bei einem anderen. Aber selbst wenn es so wäre, stellen Sie sich eine perfekte Welt vor, in der Sie nur einen Flugzeugtyp mit einem Kunden bedienen.

Das Problem ist, dass die Anstrengungen, die Sie unternehmen müssen, um das Problem zu lösen, mit dem Sie bei einem Flugzeug oder einem Motor konfrontiert sind, nicht unbedingt dasselbe sind und wahrscheinlich nicht dasselbe sind wie die Anstrengungen, die Sie benötigen, um das Problem bei einem anderen zu lösen. Selbst wenn die Motoren gleich sind, ist die Reparaturrechnung, die Dinge, die Sie an diesen Motoren tun müssen, nicht dasselbe. Selbst wenn es dasselbe wäre, sind die Teile, die in diesen beiden Motoren defekt sind, nicht genau identisch. Das ist Teil der Unsicherheit, die Sie haben, wenn Sie einen Motor öffnen. Sie entdecken, was kaputt ist, was korrodiert ist.

Conor Doherty: Das wusste ich nicht, dass das da sein würde.

Simon Schalit: Genau. Zu sagen, “Oh, ich werde mich auf Motor A konzentrieren, weil er vor Motor B kam”, ergibt nicht wirklich Sinn. Die Wahrscheinlichkeit ist, selbst wenn Sie all Ihre Anstrengungen auf Motor A konzentrieren würden, würde es Ihnen viel Zeit kosten, das Problem tatsächlich zu beheben. Während Sie vielleicht bei Motor B das Problem sehr schnell beheben können.

Ja, Sie könnten sagen, “Ich mache immer noch Fortschritte bei Motor A”, aber wenn Sie Motor B fertigstellen, ist er aus Ihrer Werkstatt. Sie haben Platz für einen anderen Motor, der hereinkommt, Sie haben Platz für diesen Motor, um inspiziert zu werden und im Voraus zu wissen, was Sie dafür benötigen. Sie haben einen Ihrer Kunden bedient, sodass Sie möglicherweise früher Geld dafür bekommen, was Ihnen helfen wird, den Rest Ihrer Operationen zu finanzieren.

Daher haben die Reihenfolge, in der Sie Dinge tun, Konsequenzen. Jede Minute, die in den verschiedenen Aktivitäten investiert wird, hat nicht den gleichen Wert, weil sie nicht die gleichen Konsequenzen hat. Sie schaltet nicht das gleiche Potenzial frei.

FIFO ist sich dessen völlig unbewusst. FIFO ist eine vereinfachte Sichtweise Ihrer Reparatur- oder Fertigungsketten. Verstehen Sie mich nicht falsch, es ist nicht schlecht. Unter allen Lösungen, die Sie ohne die entsprechenden Werkzeuge verwenden könnten, ist das wahrscheinlich die beste oder zumindest eine der besten. Aber wenn Sie darüber nachdenken, möchten Sie das Problem nicht zu sehr vereinfachen, insbesondere wenn es um die finanziellen Konsequenzen geht, die auf dem Spiel stehen.

Conor Doherty: Natürlich. Und nochmals, wir haben absichtlich ein triviales Beispiel gewählt, um den Punkt zu verdeutlichen. Aber natürlich handelt es sich nicht nur um zwei Prozesse. Das Beheben von Motor A und das Beheben von Motor B sind zwei separate Zeitpläne oder Sequenzen. Es gibt normalerweise viel mehr. Sie müssen also in Ihrem Kopf oder mit einer Excel-Tabelle oder einfach mit dem Solver tabellarisch erfassen. Sie müssen viel mehr berücksichtigen. Und der Punkt dabei ist, dass die Kosten nicht linear sind. Sie sind nicht unbedingt gleich, und Sie müssen sich dessen bewusst sein oder etwas haben, das Ihnen Einblick in die finanziellen Auswirkungen gibt, wenn Sie an diesem oder an jenem arbeiten.

Simon Schalit: Und natürlich gibt es das einfache Zuordnungsproblem, bei dem sowohl Motor A als auch Motor B den gleichen Teil benötigen. Wenn Motor A älter ist, würden Sie standardmäßig Motor A zuordnen. Aber wenn aus irgendeinem Grund Motor A fünf verschiedene Teile benötigt, die fehlen, während Motor B nur diesen einen Teil benötigt, gibt es einen sehr guten Grund, dass der Teil an Motor B gehen sollte. Denn das ist das Einzige, was fehlt. Es kann gehen, während der einzigartige Teil, den Sie haben, wenn Sie ihn auf Motor A setzen, nichts bewirkt, weil immer noch vier andere Teile fehlen. FIFO ist sich dessen nicht bewusst.

Conor Doherty: Nun, nochmals, und ich möchte schnell einen Punkt unterstreichen, der zuvor gemacht wurde. Wenn möglich, denke ich, ist es wichtig, zu signalisieren, was unsere Positionen sind. Und ich habe sicherlich noch nie öffentlich oder privat gesagt: Die Anwendung von FIFO ist nicht dumm oder naiv oder so etwas. In vielen Fällen ist es wiederum der menschliche Verstand, der sich dem Problem nähert und oft die besten verfügbaren Werkzeuge verwendet. In Abwesenheit von möglicherweise überlegeneren Werkzeugen greifen die Menschen auf das zurück, was zumindest verständlich ist und auf den ersten Blick zu funktionieren scheint.

Mein Verständnis basierend auf diesem langen Gespräch ist, dass die Basiswertdiagnose in finanzieller Hinsicht oft sehr begrenzt ist. Was ich damit meine ist, “Oh gut, der Motor ist draußen, das ist ein finanzieller Wert, der hinzugefügt wurde, oder Wert wurde hinzugefügt, das Ding ist erledigt.” Und eine wichtige Erkenntnis, die Sie heute zu erklären scheinen, ist, dass es sowohl direkte als auch größere indirekte finanzielle Überlegungen gibt, die, seien wir ehrlich, dem menschlichen Verstand von Natur aus blind sind. Sie haben über die Natur des Designs gesprochen. Von Natur aus kann es einfach nicht im großen Maßstab die oft nichtlinearen Zusammenhänge und die externen finanziellen Folgen von Entscheidungen erfassen. Das bringt uns zurück zur Verwendung von Automatisierung, zur Verwendung eines Supply Chain Scientists, der in der Lage ist, diese Informationen zu extrahieren und in eine wiederholbare Entscheidungsengine umzuwandeln.

Simon Schalit: Ja, nun, unsere Position dazu ist ziemlich klar. Die Zukunft der Entscheidungsfindung in der Supply Chain dreht sich alles um Automatisierung. Und je komplexer die Kontexte sind, desto wichtiger wird es. Für uns ist das einfach, wohin wir gehen.

Conor Doherty: Um das Ganze abzurunden, für Menschen, die zuhören und einige unglaubliche Behauptungen gehört haben, unglaublich präzise und bedeutende Behauptungen darüber, was möglich ist, für jemanden, der immer noch denkt: “Simon, was du beschreibst, ist weit hergeholt, es ist magisch, es ist unmöglich”, deine 30-sekündige Antwort darauf als abschließender Gedanke?

Simon Schalit: Nun, es passiert bereits. Es ist etwas, das in den letzten Jahren passiert ist, und das ist die Richtung, in die sich die Supply Chain im Allgemeinen bewegt. Automatisierung im großen Maßstab und Automatisierung auf immer niedrigeren Granularitätsebenen. Warum? Weil wir die Rechenleistung haben und dank Supply Chain Scientists das Konzept und die Rolle von Supply Chain Scientists. Wir haben die Kapazität, die erforderlichen Daten und Informationen, strategische und finanzielle Informationen, dem Algorithmus, dem Computer zur Verfügung zu stellen, damit die Strategie, die im großen Maßstab angewendet wird, diejenige ist, die von Menschen entworfen wurde und auf dieses Ziel hin optimiert werden kann.

Conor Doherty: Du hast auch zuvor, als Antwort auf eine sehr ähnliche Frage, erwähnt, ich kann mich nicht mehr an den Kontext erinnern, aber du hast gesagt, dass es überraschend ist, dass die Leute nicht glauben, dass es möglich ist, wenn sie in Echtzeit genau das versuchen zu tun. Also jede Person, wiederum eine wichtige Entscheidungsträgerin, ein wichtiger Stakeholder, muss am Montagmorgen den Zeitplan überarbeiten, weil Simon und Conor abwesend sind. Was sie in Echtzeit tun, ist das, was wir mit einem Computer und Algorithmen beschreiben. Es handelt sich im Wesentlichen um denselben Prozess. Man sucht nach einer optimierten Lösung. Es ist also keine Magie, sondern ein technologischer Eingriff in diesen Prozess.

Simon Schalit: Ja, sie machen es von Hand. Sie machen es auf eine sehr schmerzhafte Weise, sagen wir mal. Schmerzhaft für sie und in gewissem Maße auch schmerzhaft für das Unternehmen, weil sie nicht zu einer optimierten Lösung kommen, nicht wegen mangelnder Fähigkeiten, sondern wegen mangelnder Werkzeuge. Und deshalb bringen wir das Werkzeug mit, das erforderlich ist, um das menschliche Element zu ersetzen, das auf einer granularen Ebene unzureichend ist, und das menschliche Element zu behalten, das ideal ist, nämlich die strategische Ebene. Wir kombinieren also die granulare Ebene des Computers und die strategische Ebene des Menschen.

Conor Doherty: Simon, vielen Dank für deine Zeit. Ich habe keine weiteren Fragen. Es war mir ein Vergnügen.

Simon Schalit: Mir auch. Nochmals vielen Dank für deine Zeit und vielen Dank an alle, die zugeschaut haben.