00:00:00 Series-Prämisse: Fragen der Leser, Kapitel drei
00:04:55 supply chain learning bedeutet, zu denken
00:09:50 Popper’s Falsifizierbarkeit: Wissenschaft riskiert Widersprüche
00:14:45 Einstein versus Marxismus: Einstellungen zur Widerlegung
00:19:40 Warum Theorien nicht als wahr bewiesen werden können
00:24:35 Sicherheitsbestand-Idee angegriffen, nicht Bestandsniveaus
00:29:30 Fashion-End-of-Season: service levels schlagen fehl
00:34:25 Gedankenexperimente als preiswerter Falsifizierungsfilter
00:39:20 Kuhns Inkommensurabilität: Entscheidungen versus Pläne
00:44:15 Adversarial incentives verlangen Meta-Analyse-Beweise
00:49:10 Warum dieses Buch anbieterzentrierte Fallstudien vermeidet
00:54:05 Ockhams Rasiermesser: Eine Metrik, nicht 300
00:59:00 Der Erfolg der meisten Unternehmen wird nicht von supply chain bestimmt
01:03:55 Amazon als supply chain-geführte Erfolgsausnahme
01:08:50 Fallstudien-Falsifikation: Suche nach negativen Ergebnissen
01:13:45 Anfällige Theorien, minimale Mathematik, laden zur Widerlegung ein
01:18:43 Erkenntnis: mentales Modell als Ausgangspunkt für die Praxis
Zusammenfassung
Kapitel 3 argumentiert, dass supply chain nicht wie ein Telefonbuch voller Algorithmen und Vorlagen erlernt werden kann; es muss als diszipliniertes Denken angeeignet werden. Vermorel leiht sich Popper’s Falsifizierbarkeit – echtes Wissen läuft Gefahr, widerlegt zu werden, im Gegensatz zu Theorien, die notdürftig angepasst werden, um Widersprüche zu vermeiden. Er nutzt Sicherheitsbestand als Beispiel – nützliche Ergebnisse rechtfertigen kein schlechtes Konzept, so wie eine kaputte Uhr nicht rehabilitiert wird, weil sie zweimal am Tag richtig geht – und bietet Gedankenexperimente (Fashion end-of-season) an, um Widersprüche aufzuzeigen. Er behauptet, dass Fallstudien meist als Infomercials fungieren, was sich an der nahezu völligen Abwesenheit negativer Beispiele zeigt, trotz hoher Projektfehlerraten.
Erweiterte Zusammenfassung
Hier ist eine erweiterte Zusammenfassung in einem flotten, empirisch skeptischen, kompromisslosen Stil – in einem sowell-nahen Tonfall, ohne seine genaue Ausdrucksweise zu imitieren.
Conor rahmt das Gespräch als Stellvertreter für den „gewöhnlichen“ supply chain Praktiker: jemanden, der Joannes Vermorels Buch in die Hand nimmt, ohne zuvor Loyalität gegenüber Lokad oder dessen Weltanschauung zu zeigen. Kapitel 3, „Epistemologie“, wird als der Versuch des Buches präsentiert, ein Problem zu beheben, das die meisten supply chain Literatur schlicht ignorieren: Entweder bietet sie endlose Algorithmen (Akademia) oder endlose Vorlagen (Consulting), so als ob das Ansammeln von Verfahren gleichbedeutend mit Verständnis wäre. Vermorel argumentiert das Gegenteil: supply chain zu lernen heißt, zu lernen, wie man darüber nachdenkt – und das erfordert zuerst zu entscheiden, was als legitimes Wissen gilt.
Um diesen Standpunkt zu verdeutlichen, leiht er sich Karl Poppers Prinzip der Falsifizierbarkeit. Poppers Argument, illustriert durch den Kontrast zwischen Physikern aus Einsteins Ära und marxistischen Theoretikern, lautet, dass echte Wissenschaft sich der Widerlegung aussetzt. Physiker stellen Theorien auf und suchen aktiv nach Experimenten, die diese widerlegen könnten; Marxisten hingegen, wenn sie widersprochen werden, passen ihre Theorie so an, dass sie immun gegen Widersprüche wird. Das Ergebnis ist nicht ein „besseres Verständnis“, sondern ein geschütztes Glaubenssystem.
Vermorel wendet diesen Standard auf supply chain Konzepte an und behauptet, dass viele „Grundpfeiler“-Ideen vor allem deshalb überleben, weil sie nicht ernsthaften Falsifizierungsversuchen unterzogen werden. Sein Leitbeispiel ist der Sicherheitsbestand. Er unterscheidet zwischen einem Bestandsniveau, das zufällig funktioniert, und dem Konzept, das zu dessen Rechtfertigung herangezogen wird: Eine kaputte Uhr kann zweimal am Tag richtig gehen, aber das rehabilitiert die Uhr nicht. Anschließend bietet er ein Gedankenexperiment – den Fashion end-of-season Einzelhandel – an, bei dem die Aufrechterhaltung hoher service levels mittels Sicherheitsbestand zu einem offensichtlichen, selbstsabotierenden Ergebnis führt: Geschäfte, die mit Winterinventar erstickt werden, während der Sommer naht, gefolgt von massiven Rabatten, um veraltete Waren abzusetzen. Die Lehre daraus ist nicht nur, dass der Sicherheitsbestand „Ausnahmen“ hat, sondern dass das endlose Anfügen von Ausnahmen schlechte Theorien an der Realität entkommen lässt.
Conor hinterfragt, ob Gedankenexperimente in einem verworrenen, adversarialen Bereich wie supply chain als ausreichender Evidenzstandard gelten – und ob dies zu einer Sackgasse wird, wenn Praktiker unter herkömmlichen Methoden steigende Gewinne beobachten. Vermorel entgegnet, dass Gedankenexperimente ein preiswerter erster Filter seien: Wenn eine Theorie unter grundlegender Überlegung zusammenbricht, verdient sie kostspielige Praxistests nicht. Für schwierigere Fragen erwartet er chaotische, medizininspirierte Beweise – Meta-Analysen über viele unabhängige Studien –, gerade weil Anreize die Berichterstattung verzerren.
Das führt zu seinem Angriff auf Fallstudien: Sie fungieren als Infomercials. Seine falsifizierbare Vorhersage lautet, dass – trotz hoher Misserfolgsraten in supply chain Projekten, wie von Auditoren berichtet – vom Anbieter veröffentlichte negative Fallstudien nahezu nicht existieren. Bis das Feld routinemäßig eine große Zahl negativer Ergebnisse veröffentlicht, argumentiert er, sollten „Erfolgsgeschichten“ als Marketing verstanden werden und nicht als Wissen.
Der praktische Nutzen der ersten drei Kapitel, so behauptet er, liegt in einem mentalen Modell zur Triage: Was ist relevant, was ist sekundär, was muss genauer betrachtet und was kann verworfen werden – damit Praktiker aufhören, Telefonbücher auswendig zu lernen, und anfangen zu denken.
Vollständiges Transkript
Conor Doherty: Willkommen zurück. Dies ist Episode drei einer ganz besonderen Serie, in der Joannes Vermorel und ich Kapitel für Kapitel über sein neues Buch Introduction to Supply Chain diskutieren. Für diese Serie nehme ich eine sehr spezifische Haltung ein: die einesjenigen, der Lokad nicht kennt, Joannes nicht kennt. Ich bin nur einer von etwa 10 Millionen Praktikern weltweit, die dieses Buch sehen, in die Hand nehmen, anfangen zu lesen und möglicherweise Fragen haben.
Dies ist Episode drei. Wie gesagt, falls ihr die ersten beiden Episoden noch nicht gesehen habt, kann ich euch dringend empfehlen, zurückzugehen und sie anzuschauen, da einige der heute besprochenen Punkte auf dem Vorherigen aufbauen – natürlich, weil es sich um eine Diskussion über ein Buch handelt. Und dazu sei gesagt, Joannes hat gerade mein Mikrofon repariert.
Kapitel 3: Epistemologie. Bevor wir darauf eingehen – und wir werden auf eines der, denke ich, grundlegenden Konzepte des gesamten Buchs eingehen – kommen wir gleich dazu. Aber Epistemologie: Was ist das Ziel dieses Kapitels?
Joannes Vermorel: Das Ziel ist es, anzufangen zu lernen: Wie denke ich überhaupt über supply chains?
Seht ihr, wir wollen lernen, aber wir müssen denken. Man kann nicht einfach nur lernen. Es ist nicht wie ein Telefonbuch. Es geht nicht nur darum, „hier sind die Dinge, die du auswendig wissen musst“ zu besitzen, ohne Verständnis. Grundsätzlich heißt supply chain zu lernen, zu lernen, wie man über supply chain nachdenkt. Es ist also eine Denksportaufgabe.
Sehr gut. Es hat sich herausgestellt, dass die quasi-gesamte Literatur dieses überaus wichtige Problem völlig ignoriert und vernachlässigt. Sie springen buchstäblich hinein mit „Hier ist meins – hier ist ein Telefonbuch. Hier sind die Sachen, die du dir einprägen kannst.“ Das wäre die Akademia mit einer unendlichen Liste von Algorithmen: Du willst dies, es gibt diesen Algorithmus; du willst jenes, es gibt diesen Algorithmus. Oder das wäre die Beratungs-Literatur mit „Du hast eine Organisation, hier sind die Vorlagen, denen du folgen sollst“, und hier ist eine Vorlage, und hier ist noch eine, usw.
Und ich sage: „Oh, warte mal. Du willst mir also sagen, dass ich eine Million Algorithmen und 20.000 Vorlagen auswendig lernen soll, und dass das genügt, um in supply chain kompetent zu werden?“ Offensichtlich hat jeder Autor seine eigene Perspektive, und sie würden sagen: „Nein, nein, nein, du brauchst nicht die eine Million Algorithmen, du brauchst nicht die 10.000 Vorlagen, du brauchst nur diese 20 Algorithmen und diese drei Vorlagen“, und keiner der Autoren ist sich darüber einig, welche das sein sollen.
Für mich war also das Erste, was ich tun wollte: Okay, wir müssen – und ich weiß, das ist sehr meta – erst einmal bewerten, wie wir überhaupt über supply chain nachdenken. Und wir müssen eine Frage klären, die absolut grundlegend ist: Was zählt als supply chain Wissen, als gültiges, relevantes, nützliches supply chain Wissen, und was nicht.
Denn wenn wir diese Fragen nicht beantworten können, wie sollen wir dann in der Wissenschaft von supply chain vorankommen? Es würden nur Anektoden oder gar eine endlose Liste von Unwahrheiten gesammelt werden. So würden wir weitermachen, und das ist kein triviales Problem. Es ist ein sehr, sehr grundlegendes Problem.
Deshalb sage ich, dass wir dieses erkenntnistheoretische Problem angehen müssen, denn ich glaube, dass meine Kollegen es nicht ernsthaft behandelt haben.
Conor Doherty: Was sind einige Beispiele für Wissen, das deiner Meinung nach als gültiges supply chain Wissen qualifiziert, und Beispiele, die – ich denke, du benutzt den Begriff – korrupt sind?
Joannes Vermorel: Also, ein gültiges Stück supply chain Wissen wäre beispielsweise, dass deine Zuteilungen einzeln die langfristige Rendite für das Unternehmen maximieren sollten. Aber das ist eine Aussage, die ich treffe: Jede Zuteilung muss – wobei es offensichtlich ein Koordinationsproblem zwischen all diesen Zuteilungen gibt, aber du sprichst von der Zuteilung finanzieller Ressourcen, beziehungsweise im wirtschaftlichen Sinne von Zuteilungen – jede beliebige Ressource, also Geld, Inventar, Personal usw.
Joannes Vermorel: Was ich damit sage: Es ist ein Prinzip, und ich setze als Prinzip fest, dass jede Zuteilung die langfristige Rendite für das Unternehmen maximieren muss. Das ist eine Aussage. Ist sie wahr oder falsch?
Joannes Vermorel: Zunächst einmal: Was ich sagen möchte, ist, dass wir zumindest unterschiedliche – ich würde sagen relevante – Ansichten haben. Das wäre der erste Punkt, den wir bewerten müssen: Ob diese Aussage überhaupt für supply chain relevant ist. Gehört sie zu supply chain oder zu etwas anderem, wie etwa der allgemeinen Volkswirtschaft? Gehört sie zur Soziologie? Gehört sie zu supply chain oder ist sie etwas, das zwar wahr ist, aber nicht einmal in den Rahmen dessen fällt, was wir supply chain nennen wollen?
Joannes Vermorel: Es gibt ein Problem des Wissensmanagements. Wenn wir alles in alles einbeziehen, entsteht ein riesiges Durcheinander. Deshalb brauchen wir ein Kriterium, um zu bestimmen, ob etwas in den gewünschten Rahmen von supply chain fällt oder nicht. Das ist der erste Filter.
Joannes Vermorel: Der zweite Filter: Okay, nun da wir zugestehen, dass es dazugehört – müssen wir erklären, warum wir das so sehen. Es darf nicht zufällig geschehen: „Joannes sagt, es gehört zu supply chain und deshalb ist es supply chain.“ Wir brauchen eine Begründung, die klarstellt, was innen und was außen liegt.
Joannes Vermorel: Und dann, sobald wir zugestanden haben, dass es dazugehört, brauchen wir einen Mechanismus, um zu bewerten: Ist es eine gute Aussage? Ist es ein gültiges Stück wirklich nützliches, kraftvolles, tiefgründiges, fundamentales Wissen? Oder ist es falsch bzw. völlig zweitrangig?
Joannes Vermorel: Wir brauchen also einen Mechanismus, der – sobald wir im Rahmen von supply chain sind – uns helfen kann zu verstehen: Was hat es mit dieser Aussage auf sich? Soll sie in die Einführung von supply chain aufgenommen werden, oder ist sie nur ein sekundärer Hinweis in einem fernen Anhang, der nur bei Randfällen herangezogen wird?
Joannes Vermorel: Diese Probleme mögen etwas abstrakt erscheinen, aber sie sind grundlegend. Es ist erneut eine Denksportaufgabe. Wir müssen lernen, über supply chain nachzudenken – darüber, wie wir dieses Wissen organisieren. Das bedeutet, das Wissen zu priorisieren und gleichzeitig Grenzen zu setzen, damit wir uns nicht in unendlichen Abschweifungen verlieren.
Conor Doherty: Nun, soweit ich es verstanden habe – nach dem Lesen – ist es nicht nur eine taxonomische Übung, es geht nicht nur um Klassifikation. Du machst den Punkt deutlich – und ich denke, das ist, wenn ich das lese, das stärkste und klarste Beispiel eines „Tipp in the playbook“, und das ist Falsifizierung.
Ich denke, dass, wenn man deine Definition von supply chain und die Bedeutung der Falsifizierung heranzieht, man das sogar in Kapitel eins unterbringen könnte, weil ich glaube, dass dies wirklich grundlegend ist. Und ich würde sagen, dass die Diskussion über Falsifizierbarkeit noch grundlegender ist als deine eigene Definition, weil sie deine Fähigkeit beeinflusst, Definitionen zu evaluieren.
Also, ich bin nicht der Autor. Bitte erkläre die Bedeutung der Falsifizierung.
Joannes Vermorel: Also, ich würde sagen, dass Falsifizierbarkeit etwas ist, das über supply chain steht. Ja. Wir haben das Ziel von supply chain, und darüber hinaus gibt es eine eigene Disziplin – deshalb nenne ich es Epistemologie –, die sich mit der Wissenschaft des menschlichen Wissens befasst. Wie charakterisieren wir Wissen im Allgemeinen, und was nicht?
Joannes Vermorel: Ich erfinde keine neuen Prinzipien zur Charakterisierung von Wissen. Ich leihe mir Prinzipien aus der Epistemologie und einen der unglaublichsten Durchbrüche des 20. Jahrhunderts – das Falsifizierbarkeitsprinzip von Popper, einem österreichischen Philosophen.
Joannes Vermorel: Kurz gesagt: Dieser Philosoph stellte eine einfache Frage: Was zählt als Wissenschaft? Was zählt als Wissen, dem wir vertrauen können? Eine grundlegende Frage. Und das gilt für alles: Biologie, Finanzen, alles. Er stellte einfach diese grundlegende Frage: Was ist wahres Wissen? Was ist eigentlich gute Wissenschaft? Und offensichtlich fand er eine Antwort.
Joannes Vermorel: Und das Interessante daran: Ich werde diese Antwort für supply chain übernehmen. Lasst uns also ein wenig darüber diskutieren, was diese Antwort war.
Joannes Vermorel: Also, das Falsifizierbarkeitsprinzip: Popper lebte in einer Zeit, in seinen frühen Jahren – er war eine Zeit lang in Wien, in Berlin – in der er verschiedenen Gruppen von Intellektuellen begegnete. Und es gab zwei Gruppen, die wirklich auffielen. Wir sprechen von den frühen 1920er Jahren, ja.
Joannes Vermorel: Zwei Gruppen. Die erste bestand aus den Physikern, die sich um Einstein versammelten. Er war unterwegs, und sie waren unglaubliche Menschen. Sie waren dabei, im Grunde die Quantenphysik zu erfinden. Einstein hatte die Relativitätstheorie entwickelt, und danach folgten zahlreiche Entwicklungen in der Quantenphysik.
Joannes Vermorel: Und so handelte es sich um eine Gruppe von unglaublich scharfsinnigen Menschen. Popper war sehr verblüfft: Wie arbeiteten diese Menschen intellektuell? Ihre Vorgehensweise war folgende: Sie erfanden ständig Theorien, aber sie taten noch mehr. Sie fanden Wege, die Theorien der anderen zu zerstören. Sie erfanden und erfanden unaufhörlich.
Einstein selbst entwickelte unermüdlich Ideen für Experimente, die durchgeführt werden könnten, um möglicherweise seine eigenen Theorien zu widerlegen. Man sieht also, dass Einstein fast sein ganzes Leben damit verbrachte, seine eigenen Theorien zu zerstören. Das ist höchst rätselhaft. Für Popper bedeutete das: Was zum Teufel ist da los? Man hat Menschen, die sich für eine Theorie stark machen, aber was tun sie in der Praxis? Sie versuchen, sie zu zerstören. Seltsam.
Und die Leute machten es empirisch. Was Einstein tat, war zum Beispiel zu sagen: Wenn meine Relativitätstheorie korrekt ist, bedeutet das, dass ich in der nächsten Zeit seltsame Bewegungen in der Umlaufbahn des Merkurs auf gewisse Weise beobachten kann. Oder, zum Beispiel, werde ich in der Lage sein, Sternpaare zu beobachten, die lediglich optische Täuschungen sind, weil das Licht verschiedene Wege zurücklegt. Und wenn ich das nicht beobachten kann, beweist das, dass meine Theorie falsch ist.
Er entwarf tatsächlich sehr clevere Experimente, um zu beweisen, dass seine Theorie falsch war, und diese Experimente schlugen fehl. Sie schlugen darin fehl, zu beweisen, dass seine Theorie falsch ist.
Also kam Popper daher und sagte: „Oh, das ist sehr interessant.“
Und es gab eine zweite Gruppe zum Kontrast. Das waren die Physiker. Die zweite Gruppe bestand aus Menschen, die im Wesentlichen Marxisten waren. Marx war nicht mehr präsent, also waren sie seine Anhänger. Diese Menschen – und nochmals, der Marxismus wurde damals nicht als Politikwissenschaft, sondern als Wissenschaft geführt – sollte eine wissenschaftliche Erklärung der Gesellschaft bieten und wurde auch als solche angegangen.
Und so machte man, wie jede gute Wissenschaft, Vorhersagen – sehr präzise Vorhersagen über die Zukunft. Wenn die marxistische Theorie wahr ist, dann gibt es sehr spezifische Dinge, die wir über die Wirtschaft vorhersagen können.
Und zum Beispiel machten in den 1910er Jahren Marxisten eine Vorhersage, die laut marxistischer Theorie vollkommen korrekt ist: Wenn die Proletarierrevolution geschehen muss – und wenn sie geschehen wird, dann geschieht sie – dann wird sie in den Ländern in einer ganz genauen Reihenfolge stattfinden. Die Theorie ist sehr präzise: Sie wird in einer ganz bestimmten Reihenfolge erfolgen.
Sie wird im Vereinigten Königreich beginnen. Warum? Weil es zu der Zeit das einzige Land auf der Erde war, in dem der Anteil der proletarischen Bevölkerung am höchsten war. Das Vereinigte Königreich lag in Sachen Industrialisierung allen anderen Ländern weit voraus. Somit wird die Revolution zuerst im am stärksten industrialisierten Land beginnen und dann nach und nach in weniger entwickelten Ländern stattfinden.
Und die Theorie war sehr präzise. Es herrschte volle Übereinstimmung: Genau das wird geschehen.
Der Erste Weltkrieg fand statt. Welches Land durchlief als erstes die marxistische Revolution? Russland. Russland, das am wenigsten industrialisiert war und zu der Zeit über eine unglaublich rückständige, rein agrarische Wirtschaft verfügte. Es gab buchstäblich praktisch gar keine Fabriken, also nur sehr wenige.
Das widerspricht der Theorie vollkommen. Es geht, nochmals, alles – wie es sich entwickelte – gänzlich gegen alle Vorhersagen der Theorie.
Nun, was ist die Reaktion aus den marxistischen Kreisen? Die Antwort lautet: Sie flicken die Theorie einfach zusammen, um rückwirkend zu erklären, warum die Theorie in der Tat dieses Ergebnis vorhersagte.
Und dann sah Popper das an und sagte: „Moment mal. Also sagst du mir, dass, sobald etwas deiner Theorie widerspricht, du deine Theorie flickst, modifizierst und sie unempfindlich gegen Widersprüche machst. Das ist seltsam.”
Das ist seltsam. Auf der einen Seite gibt es die Physiker, die unaufhörlich nach Widersprüchen suchen und jederzeit bereit sind, alle Theorien – sie aus dem Fenster zu werfen – sobald ein widersprüchliches Experiment auftritt.
Und auf der anderen Seite gibt es Menschen, die sagen: „Wir werden die Theorie um jeden Preis bewahren. Wir machen sie einfach allmählich immer unempfindlicher gegenüber der Realität.”
Okay, es kann nicht beides gleichzeitig richtig sein. Eines muss richtig sein, das andere falsch. Popper fragte: Wer hat recht? Das Einstein-Lager. Er sagte: Offensichtlich machen die Physiker es richtig. Die Marxisten hingegen: Nein, das ist nicht die richtige intellektuelle Haltung, das ist verrückt.
Conor Doherty: Und dann, wenn du das erklären wolltest – nicht um dich zu unterbrechen, sondern nur um es klarzustellen – behandelst du all diese historischen Beispiele im Buch. Aber um wieder zum Thema der 10-Millionen-Praktiker zurückzukommen: Es ist interessant, und ich weiß, worauf du hinauswillst, aber anderen vielleicht nicht.
Joannes Vermorel: Sicher. Kurz gesagt: Er entwickelte tatsächlich den Begriff der Falsifizierbarkeit. Falsifizierbarkeit fasst im Grunde zusammen, warum Einstein recht hat und die Marxisten falsch lagen.
Kurz gesagt bedeutet das, dass dein Wissen, deine Theorie, dem Risiko eines Widerspruchs ausgesetzt sein muss. Ja. Wenn du sie unempfindlich gegenüber Widersprüchen machst, hast du überhaupt nichts Wissenschaftliches mehr.
Übrigens gibt es einen Vorbehalt: Es könnte Wahrheiten in diesem Universum geben, denen kein Widerspruch entgegengesetzt werden kann, die aber dennoch wahr sind. Popper sagte: Gut, aber sie gehören einfach nicht – sie gehören nicht in den Bereich der Wissenschaft. Das ist eine grundlegende Einschränkung der Wissenschaft. Die Wissenschaft kann sich nur mit Dingen befassen, bei denen Widersprüche möglich sind, und diese Dinge sind nicht alles, was wahr ist. Es ist einfach alles, was wir Wissenschaft nennen können.
Das ist also sehr interessant, denn Popper definierte mit einem Schlag so ziemlich den Goldstandard dessen, was wir Wissenschaft nennen können, und zeigte der Welt, dass Wissenschaft nicht alles sein kann. Es ist genau das Gegenteil von dem, was manche denken, nämlich dass die Wissenschaft allmächtig und allwissend ist. Nein. Popper stellte ein für alle Mal klar, dass die Wissenschaft im Grunde ihre ganz natürliche Grenze hat.
Aber innerhalb dieser Grenzen ist das, was wir haben, weitaus stärker. Es ist nicht alles, was wahr ist.
Und so, schnellvorlaufend zur supply chain: Nun haben wir den Goldstandard für wissenschaftliches Wissen, und er gilt für alle Bereiche. Er gilt für alles – von Geografie über Biologie bis hin zu allem, was du dir vorstellen kannst. Er gilt für alles, wenn auch nicht in gleichem Maße. Ich denke, darauf werden wir eingehen, was wir bereits angerissen haben.
Und daher sage ich: Weil dies der Goldstandard dafür war, wie man Wissenschaft betreibt – für alle Wissenschaften – sollte die supply chain demselben Standard folgen. Darin liegt der Punkt, den ich machen will.
Conor Doherty: Okay. Also, die historischen Beispiele sind gut, sie sind korrekt und sicherlich interessant. Im Kontext der supply chain – wieder, die Zielgruppe, 10 Millionen Praktiker – erkläre, wie wichtig Falsifikation ist und wie das im Alltag für sie aussieht. Warum ist das so wichtig und wie sieht das für einen supply chain practitioner aus, oder wie könnte das eingebracht werden?
Joannes Vermorel: Also, wir sprechen hier über Wissen. Ich weiß, es ist sehr meta, ein wenig abstrakt, aber wir sprechen über die Ungültigmachung von Wissen.
Also fangen wir mit einem Wissensstück an. Sprechen wir über Sicherheitsbestand. Okay. Das ist ein Beispiel im Buch und erklärt, warum ich sage, dass der Sicherheitsbestand ein ungültiges Konzept ist. Eigentlich nennst du es riskante Bestände.
Ja, genau. Und nochmals, ich sage nicht: Dein Sicherheitsbestand in deinem Unternehmen – also das von dir gewählte Lagerlevel – ist ungültig. Das wäre eine Fehlinterpretation. Was ich meine, ist, dass die Grundidee des Sicherheitsbestands falsch ist. Das muss näher erläutert werden.
Siehst du, das ist ein Unterschied, denn der Sicherheitsbestand ist letztlich nur eine Charakterisierung eines Lagerbestands. In deinem Unternehmen hast du vielleicht zufällig ein Lagerlevel, das für dein Geschäft ganz gut ist. In Ordnung.
Was ich sage, ist, dass der Sicherheitsbestand als Konzept an sich ungültig ist.
Das ist also die Aussage. Nun, wie bei einer kaputten Uhr, die zweimal am Tag richtig geht: Mit Sicherheitsbestand kannst du zufällig zu einer durchaus gültigen Antwort kommen. Aber nochmals, das ist der Trugschluss der kaputten Uhr. Du befindest dich zufällig in einer Situation, in der sich die Sterne fügen, und in deiner Situation liefert der Sicherheitsbestand eine befriedigende Antwort.
Das ist eine Situation wie bei einer kaputten Uhr, die zweimal am Tag noch die richtige Zeit anzeigt. Es wäre falsch zu denken, allein weil du das hast, dass die kaputte Uhr weiterhin kaputt ist, auch wenn sie in genau dieser speziellen Situation zufällig die richtige Zeit liefert.
Conor Doherty: Verstehst du – aber wie widerlegt man diese Position? Denn du hast dich gerade, okay, von Kritik abgeschottet.
Joannes Vermorel: Ja, genau. Um zu falsifizieren, müssen wir im Falsifikationsprinzip noch einen Schritt weiter gehen.
Was Popper sagt – die Schlüsselidee ist –, dass man niemals beweisen kann, dass irgendeine Theorie korrekt ist. Das geht nicht. Warum? Weil das bedeuten würde, dass man eine unendliche Anzahl von Situationen verifizieren müsste.
Siehst du, deine Theorie soll für eine riesige Anzahl von Situationen gelten, und wenn es sich um eine nicht-triviale Theorie handelt, wird sie unendlich sein. Grundsätzlich wirst du, wenn du über Feedback aus dem Universum sprichst – und überprüfen kannst, und so weiter – nur eine endliche Anzahl von Fällen verifizieren können.
Du kannst also zeigen, dass etwas funktioniert, aber nicht notwendigerweise, dass es wahr ist.
Und so sagt Popper: Wenn ich auch nur einen Fall finde, der zeigt, dass die Theorie scheitert, dann ist diese Theorie falsifiziert. Sie wird abgelehnt. Sie ist kategorisch falsch. Sie muss vollständig verworfen werden.
Also sagt er: Das ist das Falsifikationsprinzip, und das ist sehr interessant. Genau das versuchte Einstein: zu beweisen, dass die Relativität falsch ist.
Du brauchst keine tausend Astrophysiker. Du brauchst kein Milliardenbudget. Du musst dir nur ein einfaches Experiment vorstellen, das es widerlegt. Das ist alles. Das ist die Schönheit der Falsifikation: Du kannst eine unglaublich fortschrittliche, ausgeklügelte Theorie – potenziell mit Tausenden investierter Arbeitsstunden – mit nur einem einfachen Experiment falsifizieren, wenn du es schaffst.
Wie falsifizieren wir also den Sicherheitsbestand? Die Idee ist, dass wir ein Experiment finden müssen, das beweist, dass der Sicherheitsbestand schlechte Ergebnisse liefert. Okay. Wir brauchen nur eine Situation, in der der Sicherheitsbestand schlechte Ergebnisse liefert. Nur eine.
Und um es in gutem Glauben zu tun, muss der Sicherheitsbestand korrekt angewendet werden. Sicherheitsbestand, wie er richtig umgesetzt wird. Und dann beweisen wir, dass in dieser Situation, in der der Sicherheitsbestand korrekt umgesetzt wurde – denn es muss ein Versuch in gutem Glauben sein – wir nachweisen, dass er trotz korrekter Anwendung unsinnige Ergebnisse liefert, die dem langfristigen Interesse des Unternehmens widersprechen.
Wieder einmal greifen wir dazu auf die Erkenntnistheorie zurück. Wir müssen uns irgendwie darauf einigen, dass das langfristige Interesse des Unternehmens das relevante Kriterium ist. Das ist knifflig, denn das Problem ist, dass ich die supply chain definiere – ich bestimme das. Ich habe gerade gesagt, dass das langfristige finanzielle Interesse des Unternehmens entscheidend ist.
Wenn du mir sagst: „Nein, nein, nein, Joannes, ich stimme deiner Aussage nicht zu. Ich glaube, dass das langfristige Interesse, das die supply chain maximieren sollte, das Glück meiner Mitarbeiter ist,“ dann haben wir zwei unterschiedliche, widersprüchliche Definitionen. Diese sind nicht miteinander vereinbar.
Und übrigens, dieses Problem wurde gelöst – aber das ist einem anderen Philosophen, Thomas Kuhn, zu verdanken.
Conor Doherty: Aber du verwischst dabei irgendwie die Grenzen zwischen Teleologie und Erkenntnistheorie: Was ist das Ziel eines Unternehmens und was macht Wissen aus? Diese Dinge müssen nicht zwangsläufig dasselbe sein.
Joannes Vermorel: Ja, ja, ja. Also, zurück. Kehren wir zurück zur Falsifikation des Sicherheitsbestands.
Jetzt müssen wir uns nur noch eine Situation überlegen, die zeigt, dass der Sicherheitsbestand dir buchstäblich ins Gesicht explodiert. Das ist alles.
Zum Beispiel nehmen wir einen Modeeinzelhändler. Eine End-of-Season-Situation mit den vorhandenen Sicherheitsbeständen.
Was sagt also die Perspektive des Sicherheitsbestands? Sie besagt: Man muss ein relativ hohes Serviceniveau aufrechterhalten. Das ist die Perspektive. Wie hoch? Es kann alles zwischen, sagen wir, 85 und 100% sein. Wir werden nicht zu spezifisch, das ist in Ordnung. Du triffst deine Wahl.
Aber ich habe noch nie jemanden gesehen, der sagt, dass man einen Sicherheitsbestand mit, sagen wir, 15% Serviceniveau haben sollte. Also, mein Versuch in gutem Glauben: Wir haben eine Modemarke, die ein Einzelhandelsnetz betreibt, und sie haben für ihre Geschäfte eine Sicherheitsbestandsrichtlinie mit Serviceniveaus, die, sagen wir, 85% und höher betragen.
Die Details sind mir egal. Es spielt keine Rolle. Ich sage nur: Wenn du nicht in dieser Situation bist – im Modeeinzelhandel – dann ist das kein Sicherheitsbestand, das ist etwas anderes.
Die Situation ist also: Wir haben diesen Modeeinzelhändler, er hat Geschäfte, und in diesen Geschäften gibt es Artikel, bei denen der Lagerbestand über den Sicherheitsbestand gesteuert wird, und diese Sicherheitsbestände liegen bei 80% und höher. Das wäre meine Situation.
Nun, ich glaube, dass dies eine aufrichtige Darstellung dessen ist, was Sicherheitsbestand tatsächlich bedeutet.
Und nun möchte ich demonstrieren, dass das scheitern wird. Es wird aus mehreren Gründen scheitern, tatsächlich.
Der erste Grund ist, dass man am Ende der Kollektion diese Sicherheitsbestände nicht beibehalten möchte. Warum? Denn denk daran: Am Ende der Winterkollektion, wenn du dein Serviceniveau aufrecht erhältst, hast du definitionsgemäß ein Geschäft, das voll mit Winterkleidung ist, obwohl du kurz davor bist, in die Sommersaison einzutreten. Das ist verrückt.
Zunächst einmal wirst du nicht einmal in der Lage sein, die Sommerkleidung ins Geschäft zu bringen, weil es voll mit Winterkleidung ist. Und dann, während der bald bevorstehenden Verkaufsperiode, musst du verrückte Rabatte anbieten, um die ganze Winterware loszuwerden, die nun sehr schwer zu verkaufen sein wird.
Damit ist meine Demonstration abgeschlossen. Ich habe eine Situation dargestellt, in der ich die Perspektive des Sicherheitsbestands übernommen und eine Situation gezeigt habe, die ihr widerspricht.
Und was Popper zeigte, ist, dass man die marxistische Perspektive nicht übernehmen sollte. Die marxistische Perspektive wäre: „Oh, du hast einen Widerspruch zu meiner Sicherheitsbestandstheorie. Weißt du was? Ich werde diese Sicherheitsbestandstheorie umbauen, sie anpassen, damit der Sicherheitsbestand überlebt.” Genau das taten die Marxisten mit ihrer Theorie: Immer wenn ihnen ein Widerspruch begegnete, flickten sie die Theorie einfach zusammen, um sie völlig immun zu machen.
Das ist nicht die richtige intellektuelle Haltung. Das ist eine gefährliche Haltung, insofern als dass es ein Rezept dafür ist, um wertloses Wissen zu produzieren. Das ist Erkenntnistheorie.
Wenn du also einen offensichtlichen Widerspruch bei einem Konzept hast – wenn du dieses Konzept in gutem Glauben anwendest und keine Fehler in der Analyse machst – dann solltest du sagen: Deine Theorie wurde gerade falsifiziert. Sie muss nun verworfen werden.
Und das ist hart. Die Leute erkennen nicht, wie anspruchsvoll diese Falsifizierbarkeit ist. Es besagt buchstäblich, dass du das Zeug verwerfen musst. Und daher muss der Sicherheitsbestand verworfen werden. Conor Doherty: Wir haben das in der Diskussion zu Kapitel 2 angesprochen, als wir darüber sprachen, wie robust eine Wissenschaft sein kann, auf die die supply chain abzielt. Wir haben hin und her über Chemie diskutiert, und am Ende waren wir uns einig, dass Medizin wahrscheinlich ein angemessener Standard wäre.
Es gibt viele Situationen, in denen – am Beispiel, das du in der letzten Episode genannt hast – man Medizin einnimmt, mit sehr ähnlichen Profilen: Sie wirkt bei einem Menschen, bei einem anderen nicht. Medizin würde nicht einfach vollständig verworfen werden: „Nun, diese Medizin wirkt nicht, verwerfe sie komplett.“ Man würde sagen: Sie wirkt in den meisten Fällen.
Also stellt sich hier die Frage: Hat meine Falsifikation den Sicherheitsbestand bei Mode zerstört oder bei allen Verticals? Denn das könnte eine Frage sein.
Joannes Vermorel: Wiederum würde dir Popper sagen: Vorsicht. Wenn du eine Theorie hast, die falsifiziert wurde, ist es intellektuell allzu leicht, die Auswirkungen der Falsifikation zu bagatellisieren. Das ist ein psychologisches Problem. Es ist allzu leicht, die Wirkung zu minimieren und deine Theorie einfach mit Klebeband zusammenzukleben, damit sie trotz dieser Falsifikation Bestand hat.
Zum Beispiel könnte ich eine überarbeitete Theorie haben, die besagt: Sicherheitsbestände sind gut, nützlich und sinnvoll – außer in der Modebranche.
Okay. Nun, ich kann ein sehr ähnliches Beispiel im Bereich aviation anführen. Ich kann etwas präsentieren, das zeigt, dass Sicherheitsbestände in der Luftfahrt den langfristigen Interessen des Unternehmens völlig entgegenwirken. Das kann ich auch im Automotive-Bereich machen. Das kann ich für frische Lebensmittel demonstrieren.
Manche könnten sagen: Das sind ausgesuchte Beispiele, bei denen du insgesamt mehr verdienst, als du verlierst. Aber sobald du 20 Verticals hast, in denen es Widersprüche gibt, wann hörst du auf?
Werden wir sagen: Sicherheitsbestand ist gültig, außer in der Modebranche, außer im Automotive, außer in der Luftfahrt, außer bei frischen Lebensmitteln, außer im Luxussegment, außer bei so und so?
Das ist die marxistische Denkweise. Du hast eine Theorie, die zunehmend absurd wird, mit einer absurd langen Liste von Grenzfällen.
Und darin liegt auch die Schönheit – es gibt ein Element, das im Wissen sehr wichtig ist – und das ist die marxistische Perspektive, und hier war es nicht Popper, der das beschrieb, sondern eher Einstein: In deiner Theorie muss Schönheit liegen. Sie muss eine kristallähnliche Reinheit besitzen.
Wenn deine Theorie nur eine unendliche Liste von Grenzfällen ist, wenn sie überhaupt keine Struktur besitzt, wenn du zur Beschreibung deiner Theorie ein endloses Telefonbuch an Informationen benötigst, dann ist das keine besonders gute Theorie.
Wenn wir also sagen, dass die supply chain Theorie lautet: „Oh, es handelt sich um Sicherheitsbestände, mit zwei Seiten voller Vorbehalte“, dann ist das einfach eine sehr, sehr miese Theorie.
Conor Doherty: Nun, hier kommen wir zurück zur Frage, welchen Robustheitsstandard man von einer Disziplin wie supply chain erwartet. Du sprichst von Popper und wendest es auf ein Gebiet an, das vollständig von störenden Faktoren beherrscht wird, wie du selbst in Kapitel 1 und 2 sagen würdest: totale Unsicherheit überall – Motivationen, Wetter, alles.
Wie kann man nach dem von dir beschriebenen Standard falsifizieren?
Joannes Vermorel: Zuerst einmal gibt es verschiedene Stufen der Falsifikation. Eine der grundlegendsten ist das Gedankenexperiment, so wie wir es gerade gemacht haben. Genau das hat Einstein auch gemacht. Die meisten von Einsteins Durchbrüchen waren Gedankenexperimente. Das ist in der Wissenschaft unglaublich nützlich.
Gedankenexperimente sind super günstig. Man kann sie im Kopf durchführen. Sie sind nicht ausreichend, denn wenn du fehlerhaft folgerst, können sich subtile Mängel einschleichen, und der einzige Weg, dies zu erkennen, ist, dass das Universum dir Rückmeldung gibt.
Aber um schneller zu deiner korrekten Theorie zu gelangen und vorsichtig damit umzugehen, wie viele Ressourcen du für die tatsächliche Falsifikation in der realen Welt ausgeben möchtest, musst du diese Gedankenexperimente durchführen. Sie sind essenziell, damit du deine Falsifikationsexperimente nicht zufällig – und damit sehr kostspielig – durchführst.
Was ich damit sagen möchte, ist, dass das absolute Minimum, das wir von supply chain verlangen, darin besteht, dass sie Gedankenexperimenten widersteht.
Wenn ich dir ein Element gebe, ein theoretisches Element wie den Sicherheitsbestand, und ich dir innerhalb von zwei Minuten Gedankenexperimente – sehr überzeugende Widersprüche – präsentieren kann, komm schon. Du musst es nicht einmal im wirklichen Leben durchführen. Sobald du es verstehst, sagst du: okay, das ist völlig unglaubwürdig.
Das wäre die super schnelle Ebene. Und später können wir über viel schwierigere Elemente diskutieren, bei denen wir eine empirische Bewertung benötigen.
Aber hier gibt es ganze Klassen von Aussagen aus der Mainstream supply chain Theorie, die durch einfache Gedankenexperimente widerlegt werden können. Und übrigens, genau das hat Einstein für die newtonsche Physik getan. Um die newtonsche Physik zu widerlegen, musste Einstein keine tatsächlichen physikalischen Experimente durchführen. Er machte Gedankenexperimente und bewies, dass die Theorie in sich widersprüchlich war, und bäm – erledigt. Du musst die Experimente nicht einmal durchführen.
So siehst du, das ist sehr mächtig. Gedankenexperimente sind extrem kraftvoll, um zumindest den einfachen Kram auszumerzen. Du kannst eine Theorie verwerfen, wenn sie so tief fehlerhaft ist, dass du sie einfach durch Gedankenexperimente außer Acht lassen kannst.
Wenn die Theorie sehr ausgereift ist – zum Beispiel die Quantenphysik –, werden Gedankenexperimente allein wahrscheinlich nicht mehr ausreichen. Aber das ist die zweite Stufe: die Reife einer Wissenschaft, die bereits mit den richtigen Kriterien entwickelt wurde.
Wenn du eine Wissenschaft hast, die mit den richtigen Kriterien bedacht wurde, wurden alle Gedankenexperimente bereits von deinen Vorgängern durchgeführt. Daher sind sie nicht mehr so nützlich, weil die niedrig hängenden Früchte bereits geerntet wurden.
Hier befinden wir uns an einem Punkt, an dem diese niedrig hängenden Früchte – Gedankenexperimente – die Mainstream supply chain Theorie entkräften können. Das ist sehr gut möglich, weil die Leute es vorher nicht sorgfältig genug gemacht haben.
Conor Doherty: Und nochmal, um das, worüber wir sprechen, aus Lokads Perspektive einzuordnen: Es geht um Entscheidungen. Grundsätzlich treffen die Menschen tagtäglich supply chain Entscheidungen. Warum? Warum? Warum?
Joannes Vermorel: Genau deshalb brauchen wir diese epistemologische Entscheidung, weil wir uneins sind. Die Mainstream-Theorie sagt absolut nein. Sie widerspricht sich grundlegend: „Nein, das ist mir egal. Das ist mir egal.“
Und siehst du, übrigens müssen wir über Thomas Kuhn und die Unvergleichbarkeit von Theorien sprechen. Das Problem, so sagt Thomas Kuhn, ist: Grundsätzlich, wenn man sich die newtonsche Physik und die Einstein-Physik ansieht, kann man nicht sagen, dass die eine besser ist als die andere. Sie sind nicht vergleichbar. Sie sind radikal unterschiedlich.
Die Fragestellungen, die in der newtonschen Physik Sinn ergeben, ergeben in der Einstein-Physik keinen Sinn, und umgekehrt. Man hat zwei völlig inkompatible Sätze von Fragen und Antworten, die nicht miteinander verglichen werden können.
Das ist also das Problem. Aber wie entscheiden wir nun zwischen der klassischen Physik und der Einstein-Physik? Es sind nicht einmal dieselben Fragen, es sind nicht einmal dieselben Antworten.
Die Antwort lautet: Sobald du beginnst, über die Einstein-Physik nachzudenken, bekommst du Ideen, wie du die newtonsche Physik entkräften kannst. Sie liefert dir ein Experiment, das du deinem Kollegen, einem Professor der newtonschen Physik, vorlegen kannst, und sagst: „Bitte führe das durch und erkläre es mir.“
Und das ist ein Experiment, das dem anderen Professor ins Gesicht schlagen wird, und das war’s. So hat Einstein es gemacht.
Nun, hier, in supply chain: haben wir diese Mainstream supply chain. Die Mainstream supply chain kümmert sich überhaupt nicht um diese Entscheidungen. Sie sind wie Bürger zweiter Klasse. Es heißt: der Plan. Der Plan ist das, was zählt. Der Plan ist sowohl eine Prognose als auch eine Verpflichtung. Der Plan ist der Bürger erster Klasse.
Und dann, was Sie Entscheidungen nennen, ist irrelevant. Es ist lediglich die angemessene Umsetzung des Plans. Das ist die Mainstream-Theorie.
Wenn wir also sagen, dass wir bessere Entscheidungen wollen, ist das bereits eine Aussage darüber, wie wir supply chain denken, denn aus der Mainstream-Perspektive ist diese Frage nicht einmal relevant. Es ist keine relevante Frage.
Das ist seltsam, aber das ist das Problem. Wenn man einen Paradigmenwechsel von einer Theorie zur nächsten vollzieht, hat man viele Fragen, die nicht einmal relevant sind. Im die Quantitative Supply Chain-Paradigma stelle ich Fragen zu Entscheidungen. Die Mainstream-Theorie stellt diese Fragen nicht.
Und aus der Mainstream-Theorie heraus sagen sie, dass deine Frage irrelevant ist. Es ist, als ob du fragen würdest: “Was ist die optimale Farbe des Hemdes der Person, die den Plan macht?” Beide Theorien würden dir sagen: Uns ist das egal.
Du kannst die Fragen, die ich stelle, nicht durch die Linse der früheren Mainstream supply chain Theorie beurteilen, und umgekehrt.
Conor Doherty: Es ist interessant, dass du Inkommensurabilität erwähnt hast. Ich denke, The Structure of Scientific Revolutions – es ist ein Buch – ist wahrscheinlich das zweitgrößte Wahrzeichen in der Wissenschaft der Wissenschaft im 20. Jahrhundert.
Mir fällt auf: Für jemanden, der zuhört – und erneut aus der Perspektive des durchschnittlichen Praktikers – scheint es hier eine gewisse Inkommensurabilität in Bezug auf die Beweisstandards zu geben, die du schätzt.
Also hast du darüber gesprochen, was du als den Zweck eines Unternehmens beziehungsweise des supply chain siehst: die Maximierung der langfristigen finanziellen Rendite. Aber auch der Beweisstandard, den du verwendest, und das ist – selbst im Buch – Gedankenexperimente. Du nutzt viele Gedankenexperimente, um deinen Standpunkt zu demonstrieren, nicht viele Beispiele aus dem wirklichen Leben.
Und ich meine nicht Fallstudien aus der Marketingsicht. Ich meine buchstäblich: Du zitierst das Beispiel der marxistischen Revolution, du zitierst Einstein; das sind konkrete Beispiele. In diesem Kapitel gibt es nicht viele Beispiele aus dem wirklichen Leben im supply chain, die deinen Punkt demonstrieren.
Und hier kommt die Inkommensurabilität ins Spiel, weil du das popperezianische theoretische, erkenntnistheoretische Wissen wertschätzt: “Es ist ein Gedankenexperiment, daher habe ich es gemacht.” Aber jemand könnte sagen: “Schau, meine finanzielle Performance mit diesem Modell wird immer besser und besser.” Da gerät man in eine Sackgasse.
Joannes Vermorel: Ja. Zuerst gibt es ein Timing-Element. Dieses Ding wurde sehr kürzlich veröffentlicht, es wurde bei Lokad praktiziert. Wenn du Einsteins Physik nach ihren Ergebnissen, sagen wir, im Jahr 1907 beurtest, ist es immer noch sehr, sehr begrenzt, weil es zu früh ist. Die Leute hatten nicht genug Zeit, das zu verarbeiten, anzuwenden usw.
Also würde ich argumentieren – es ist ein schwaches Argument – aber ich würde sagen: Gib ihm Zeit.
Das Zweite ist: Wir haben ein Problem, das die Physik nicht hatte, der supply chain jedoch schon, nämlich das adversarielle Verhalten. Genau darüber habe ich bereits gesprochen.
Ich denke, der experimentelle Beweis wird kommen, und das wird ein unordentlicher Prozess sein, genau wie in der Medizin. Deshalb wird letztlich, wenn ich mich 50 Jahre in die Zukunft projiziere und meine Theorie akzeptiert wird, man Meta-Analysen durchführen.
Sie werden anfangen zu sagen: Okay, wir haben dieses neue Paradigma. Es ist ein korrektes. Aber aufgrund der adversarialen Anreize können wir keiner einzelnen Studie vertrauen. Wir brauchen eine Meta-Analyse.
Und genau das macht zum Beispiel die Cochrane Library in der Medizin. Sie nehmen buchstäblich, sagen wir, AIDS, und sie nehmen 8.000 Artikel, fassen sie zusammen und sagen: Okay, wir machen eine Meta-Analyse von all dem. Es gibt etwa 100 verschiedene Forschungsorganisationen, die die Dinge unabhängig oder halbunabhängig produziert haben, und so können wir vernünftigerweise hoffen, dass trotz all der adversarialen Anreize – in der Medizin sind das Pharmaunternehmen – trotz alledem etwas Besseres durch die Meta-Analyse hervorgebracht wird.
In der Praxis funktioniert es irgendwie – mit Grenzen. Es ist ein unordentlicher Prozess. Es ist langsam, schmerzhaft langsam, aber es funktioniert.
Und darum geht es: Tausende von Artikeln, die meta-analysiert werden müssen, und so baut man die nächste Generation des medizinischen Wissens auf.
Kommen wir zurück zum supply chain: Das bedeutet, dass ich in diesem Buch als Einführung diesen Kampf noch nicht beginnen wollte. Dieses Buch ist schon 500 Seiten lang. Es gibt bereits so viel, was man an grundlegenden Ideen vermitteln muss.
Zum Beispiel, die grundlegende Idee darüber zu vermitteln, was Popper ist, warum er relevant ist und so weiter: Es gibt so viel zu sagen, dass ich irgendwann meine Kämpfe wählen musste. Ich habe mich entschieden – und ja, das ist eine Schwäche, eine theoretische Schwäche – dass ich mich nicht auf das Terrain sehr präziser realer Beispiele begeben würde, weil sie alle von mir kommen würden.
Selbst wenn ich 50 Beispiele anführen würde, würden die Leute sagen, dass es ausgesucht ist.
Deshalb sage ich: Okay, wir brauchen eine zweite Phase, in der es Beispiele gibt, die nicht nur von mir, sondern auch von anderen vorangetrieben werden. Und dann, ein Jahrzehnt von jetzt an, eine Meta-Analyse dieser vielen, vielen Fälle durchzuführen, vorangetrieben nicht nur von mir, sondern von Menschen, die das Buch gelesen, es angewandt haben und sagen: Es funktioniert, es funktioniert nicht. Das ist der Standard, den wir haben können.
Inzwischen, in diesem Stadium, kann ich nur Gedankenexperimente anbieten. Und außerdem – aber das ist ein Autoritätsargument – sage ich lediglich, dass es nicht theoretisch ist, sondern das, was Lokad im letzten Jahrzehnt gemacht hat. Ich weiß, dass das ein Autoritätsargument ist, aber wenn ich ein Element der Glaubwürdigkeit hinzufügen möchte: Lokad hat kein Geld von Risikokapitalgebern eingesammelt.
Also für uns, wenn es nicht funktioniert, haben wir keinen Plan B. Wir haben kein Geld, das hereinkommt – wir haben nicht eine halbe Milliarde gesammelt wie einige meiner Kollegen. Deshalb können wir ein Jahrzehnt lang nicht mit einem völlig ungeprüften, unrentablen und vielleicht nicht funktionierenden Modell arbeiten. Das ist nicht möglich.
Wir waren eingeschränkt, und der Grund, warum Lokad überlebt hat, ist wirklich, dass wir ein beträchtliches Maß an Erfolg hatten, das uns zu diesem Buch geführt hat.
Und nochmals, meiner Ansicht nach, wenn es um Erkenntnistheorie geht, sprach ich über die Schönheit Einsteins. Was den Großteil der Physik-Gemeinschaft überzeugte, waren nicht die Experimente, sondern die Schönheit von Einsteins Theorie.
Die Relativitätstheorie ist als Theorie unglaublich schön. Die Leute sagten: Okay, es ist sehr interessant, faszinierend. Die Leute waren klug, also sagten sie: Es ist so schön, dass ich mehr darüber lernen möchte. Ich werde lernen, aber ich warte trotzdem auf den experimentellen Beweis, nur um sicherzugehen.
Aber trotzdem, es war so schön, dass Einstein es geschafft hat, das Herz der Physik-Community zu erobern. Es war nicht durch erfolgreiche Experimente. Es war durch ein gewisses Maß an Schönheit in seiner Theorie, das völlig beispiellos war.
Offensichtlich war Einstein ein Supergenie, wahrscheinlich einer der Top-50 brillantesten Menschen, die die Erde je hatte. Das ist eine sehr hohe Messlatte. Aber zumindest als Inspiration hat uns das ein Beispiel dafür gegeben, wonach wir streben sollten.
Wiederum: Erkenntnistheorie. Wir sollten nach Wissen für supply chain streben, das die erstrebenswerte Perspektive darstellt.
Conor Doherty: Nun, es ist wieder interessant, denn im Buch sprichst du über Occams Rasiermesser. Jeder, der Philosophie studiert, wird mit Occams Rasiermesser vertraut sein: Im Wesentlichen, wenn du zwei Erklärungen für ein Problem hast, sollte man im Prinzip die einfachste zuerst in Betracht ziehen.
Wiederum, wenn du zwischen zwei wählen musst und das auf deine Diskussion über Sicherheitsbestände anwendest: Du hast, sagen wir, über 50 Jahre Erfahrung von Unternehmen, die sie anwenden und Jahr für Jahr immer profitabler werden. Ja, man kann Beispiele oder vielleicht Gedankenexperimente anführen, um es zu widerlegen, aber sie würden sagen: „Moment mal. Ich mache das. Ich verdiene Geld.“ Occams Rasiermesser würde sagen: „Nun, im Großen und Ganzen funktioniert es.“
Und du sagst: Nein, es ist wie eine kaputte Uhr. Wenn sie funktioniert, liegt es nicht daran, dass sie funktioniert, sondern sie ist einfach nur eine kaputte Uhr.
Joannes Vermorel: Okay, lass uns Occams Rasiermesser anwenden, aber auf theoretischer Ebene, bevor wir springen, denn hier haben wir so viele verwirrende Faktoren.
Also, gehen wir zur Mainstream-Theorie. Du sagst, wir müssen Theorien haben, die ein Element der Einfachheit enthalten, sodass man nicht so viele Dinge benötigt.
Die Mainstream-Theorie: Wenn ich mir anschaue, was die ASCM – Association for Supply Chain Management – produziert, haben sie ihr SCOR-Regelwerk, und sie schlagen über 300 Kennzahlen vor. 300.
Wie viele Kennzahlen sage ich in diesem Buch als relevant an? Ich nenne ein paar Kennzahlen, aber es sind etwa fünf, vielleicht sogar vier. Letztlich ist die einzige Kennzahl, die ich als maßgeblich erachte, die Rendite. Also setze ich die Rendite auf ein Podest, und dann gibt es vielleicht drei oder vier, die direkte Konsequenzen daraus sind, und das war’s.
Also, okay. Occams Rasiermesser: Meine Theorie ist elegant. Sie braucht eine Kennzahl als König: eine Rendite, und es gibt noch ein paar, wie die Halbwertszeit einer Entscheidung, die eine unmittelbare Konsequenz ist – aber nicht offensichtlich. Sie ist nicht intuitiv, jedoch ziemlich unmittelbar, sobald man in die richtige Richtung angestoßen wird.
Und das war’s. Es ist ein sehr, sehr begrenztes Set.
Und wenn ich mir die Mainstream-Theorie anschaue, sprechen wir von über 300 Kennzahlen. Also, wenn wir Occams Rasiermesser anwenden, würde ich sagen, dass meine Theorie um Größenordnungen schlanker und konservativer ist. Niemand würde dem widersprechen.
Nun, was den Rest betrifft: Unternehmen können erfolgreich sein. Das ist eine philosophische Aussage. Ich kann es nicht beweisen. Ich sage nur: Unternehmen können aus einer Vielzahl von Gründen erfolgreich sein oder scheitern.
Und meine intellektuelle Haltung ist: Ich gehe davon aus, dass wenn ich einen Erfolg oder Misserfolg sehe, supply chain per se wenig damit zu tun hat. Warum? Weil die Anzahl an Dingen, die außerhalb der supply chain existieren, enorm ist.
Also, wenn du siehst, dass ein Unternehmen erfolgreich oder erfolglos ist, und du diese intellektuelle Haltung einnimmst – „Ich werde meinem Lieblingsthema, supply chain, ihren Erfolg oder Misserfolg nicht zuschreiben“ – dann halte ich das für eine vernünftige intellektuelle Haltung, die mit Occams Rasiermesser im Einklang steht.
Also sage ich nur: Wenn ich etwas sehe – denn das Problem ist, dass wenn man ein Spezialist ist, man alles mit seiner Theorie erklären möchte. Das gilt für jeden. Du willst nicht, dass deine Spezialisierung deine Sicht auf die Welt verzerrt.
Supply chain, wenn ich die Menschheit im Großen und Ganzen betrachte, ist sehr wichtig, aber wenn ich einen völlig erfundenen Prozentsatz angeben müsste: Wie groß ist supply chain für die Menschheit im Vergleich zum Rest? Ich würde sagen, wahrscheinlich etwa 2 oder 3%. Es ist von zivilisatorischer Bedeutung, denn 2 oder 3% bedeuten, dass es nicht so viele Dinge gibt, die mit dieser Zahl konkurrieren können.
Aber das bedeutet auch, dass 97% Dinge sind, die nicht supply chain sind.
Somit, wenn du siehst, dass ein Unternehmen erfolgreich oder erfolglos ist, würde ich sagen, dass du annehmen solltest – das wäre meine intellektuelle Haltung – zu 97% davon auszugehen, dass es nichts mit supply chain zu tun hat, es sei denn, du hast explizite Hinweise, die belegen, dass im konkreten Fall ihr Erfolg oder Misserfolg untrennbar mit ihrer supply chain-Ausführung verbunden ist.
Conor Doherty: Aber bindet das nicht deine eigene Perspektive ein? Lass mich umformulieren: Du sagst, Lokads Perspektive sei besser als diese, aber dann sagst du gleichzeitig: „Nun, jeder Erfolg, 97% der Fälle haben nichts mit supply chain zu tun.“
Joannes Vermorel: Ohne detaillierte Informationen über das Unternehmen.
Ich lese die Nachrichten. Ich habe gelesen, dass LVMH seinen Gewinn in diesem Jahr in schwindelerregende Höhen getrieben hat. Ich bin kein Spezialist für LVMH. Ich habe kein Insiderwissen. Nehmen wir an, ich habe nie an deren supply chain gearbeitet. Ich habe sehr wenig Informationen.
Also sage ich nur: Wenn du keine detaillierten Insider-Informationen hast, ist das die intellektuelle Haltung, die ich empfehle. Das war’s.
Wenn du privilegierte Informationen hast, wenn du viel mehr über das Unternehmen weißt, dann ist das eine völlig andere Sache.
Beispiel: Amazon, das unglaublich öffentlich ist. Ihre Memos werden ständig geleakt. Wenn du bereit bist, Amazon zu folgen, kannst du Unmengen an Informationen erhalten. Es ist ein ziemlich transparentes Unternehmen. Nicht auf Insider-Niveau, aber dennoch: Sie sind nicht sehr geheimnisvoll, im Gegensatz zu Apple, zum Beispiel.
Also kannst du Unmengen und Unmengen an Informationen erhalten. Und wenn du viel Zeit damit verbracht hast, Amazon zu studieren – und ich habe auch mit vielen Amazon-Mitarbeitern in privaten Gesprächen diskutiert und Ähnliches – dann kann ich meine Einschätzung revidieren.
Im Durchschnitt gehe ich davon aus, dass Erfolg oder Misserfolg zu 97% auf andere Ursachen zurückzuführen sind. Für Amazon wäre meine Einschätzung: Ihr Erfolg beruht – nochmals, erfundene Zahl – zu 70% auf supply chain.
Aber warum habe ich diese Einschätzung? Es liegt nicht daran, dass ich eine Fallstudie gelesen habe. Es ist, weil mir in den letzten zwei Jahrzehnten Leute erzählt haben, was bei Amazon passiert, welche Maßnahmen sie ergreifen, wie deren Denkweise ist, wie sie Projekte durchführen usw. So kann ich zu der Einschätzung gelangen, dass ja, Amazons Erfolg sehr supply chain-getrieben ist, und was sie tun, wirklich richtig ist, und es ist inspirierend für alles, was du in Bezug auf supply chain tun möchtest.
Das braucht lange, bis man zu dieser Einschätzung gelangt.
Conor Doherty: Ja, ich weiß, ich weiß, aber das Problem ist, dass es so wichtig ist – wie soll ich sagen – es unterscheidet sich sehr zwischen einem Unternehmen, über das du nichts weißt, und einem, über das du tiefgehende Informationen hast.
Nun, wieder verbindet sich das mit der Kritik, die du an Fallstudien übst, nicht aus Marketingsicht. Im Buch denke ich, dass es fair wäre zu sagen, dass jemand den Großteil davon anhören könnte und sagen würde, es baue irgendwie eine Mauer zwischen ihm und möglichen Einwänden auf.
Und ich werde das aufschlüsseln: Wenn eine dieser Mainstream-Ideen funktioniert, ist es ein Glücksfall; Unternehmen verdienen Geld, es gibt eine ganze Reihe von Gründen, warum sie Geld verdienen. Wenn ein Unternehmen öffentlich eine Fallstudie veröffentlicht, in der steht: „Hey, wir nutzen diesen Ansatz. So haben wir es gemacht.“ Überlebensfehler, totaler Unsinn.
So, als ob du es unmöglich machen würdest, deine eigene Position zu falsifizieren.
Joannes Vermorel: Nein. Lass mich dir ein Beispiel geben. Bei den Fallstudien: Du kannst meine Theorie falsifizieren. Es ist sehr unkompliziert. Wirklich ganz einfach, tatsächlich.
Also lade ich das Publikum ein, meine Theorie zu falsifizieren. Meine Theorie sagt voraus, dass die Zahl der negativen Fallstudien, die von Anbietern veröffentlicht werden, extrem selten sein wird.
Das ist eine sehr wichtige Vorhersage. Ich treffe eine Prognose. Es gibt Millionen von veröffentlichten Fallstudien, und ich treffe die, nicht intuitive, Vorhersage, dass der Prozentsatz negativer Fallstudien extrem gering sein wird.
Mit „negativ“ meine ich, dass Leute sagen: „Wir sind gescheitert.“ Ja.
Nun, man könnte das Gegenargument bringen: „Der Prozentsatz negativer Fallstudien ist extrem gering, weil diese Projekte so gut laufen, dass sie niemals scheitern.“ Also suchst du nach etwas, das nicht existiert.
Die Frage ist also: Warum so wenige?
Glücklicherweise für mich gibt es viele andere Personen, die die Erfolgsraten von supply chain-Projekten untersuchen. Es wurden große Studien von Deloitte, PricewaterhouseCoopers und anderen gemacht. Sie kommen zu dem Schluss, dass zwischen 80% und 90% der Projekte scheitern.
Also, wo liegt die Wahrheit? Ich weiß es nicht. Aber seien wir konservativ. Sagen wir, diese Auditoren blähen die Zahlen auf. Nur 20% der Projekte scheitern. In Ordnung.
Nun sagt meine Theorie voraus, dass trotz der Tatsache, dass 20% scheitern, die Zahl negativer Fallstudien ungefähr null betragen wird.
Das ist eine starke Vorhersage. Wie widerlegst du meine Vorhersage? Du widerlegst sie, indem du zu mir kommst und sagst: „Schau, ich habe tausend Fallstudien untersucht, und 20% davon sind negative Fallstudien.“ Dann wird das, was ich dir über Anreize gesagt habe, die negative Fallstudien verhindern, widerlegt.
Versuch es mal. Du wirst nicht 20% negative Fälle finden. In meiner gesamten Karriere habe ich – an der Zahl meiner Finger – negative Fallstudien gefunden. Ich habe Tausende und Abertausende Fallstudien durchgesehen, und selbst die negativen Fallstudien, die ich fand, wurden nicht einmal von den Anbietern selbst veröffentlicht. Sie wurden von investigativen Journalisten veröffentlicht, meist unter immensem Druck des Anbieters, sie nicht zu veröffentlichen.
Also, zusammengefasst: Meine Theorie ist sehr falsifizierbar. Alles, was du tun musst, ist zu Google zu gehen und zu schauen, wie viele negative Fallstudien du finden kannst.
Wenn du keine findest – wenn du von den positiven völlig überwältigt wirst – dann ist das genau so, wie meine Theorie es vorhersagt.
Wiederum ist es sehr wichtig, eine Theorie danach zu beurteilen, ob sie korrekte Vorhersagen machen kann, die nicht leicht durch Beobachtung widerlegt werden können.
Conor Doherty: Wieder, wenn du Skepsis gegenüber Fallstudien befürwortest oder förderst, ist das in Ordnung. Aber du machst den Punkt, dass – ich paraphrasiere jetzt, aber nicht weit entfernt von dem, was du sagst – sie Müll, Gift, Marketing-Illusionen sind.
Das ist etwas anders als das, was du gerade gesagt hast. Zwei Dinge könnten gleichzeitig wahr sein: Es handelt sich um Infomercials von Dingen, die funktionieren. Wiederum, deine Theorie macht Vorhersagen, dass du nur Infomercials sehen wirst. Nicht unbedingt.
Das ist der Unterschied zwischen Skepsis und Absolutismus.
Joannes Vermorel: Nein, nein. Skepsis: Woran bist du skeptisch? Es geht um die Wahrhaftigkeit der Behauptungen.
Normalerweise kehren wir wieder zu Deloitte und PricewaterhouseCoopers zurück: Menschen können in ihrem Leben erfahren, dass die überwiegende Mehrheit der Projekte scheitert. Jedes Mal, wenn ich mit einem Praktiker spreche, stimmen diese von Auditoren veröffentlichten Statistiken mit der Realität unserer Branche überein. Sogar auf LinkedIn: Ich spreche mit jemandem, und das entspricht dessen Erfahrung.
Ich habe wortwörtlich mit Hunderten von supply chain Direktoren gesprochen. Es war immer so. Ich habe noch nie einen supply chain Direktor getroffen, der mir sagte: „Scheitern? Wovon redest du? Die letzten 50 Projekte waren perfekt, einwandfreie Treffer.“
Wenn ich die für eine Flugzeugfabrik Verantwortlichen frage und ihnen von der Ausfallrate bei Flugzeugen erzähle, würden sie sagen: „Was zum Teufel? Die letzten 50 Flugzeuge, die wir ausgeliefert haben, waren perfekt. 100% Leistung, sie fliegen einwandfrei.“
Aber wenn ich mit einem supply chain Direktor spreche: „Oh ja, bei den letzten 20 Initiativen, die wir hatten, gingen 19 in die Katastrophe.“ So ist das.
Also denke ich, dass wir irgendwann dieses Realitätsprinzip haben müssen: Wir sollten nicht nur Sesselphilosophen sein. Manchmal müssen wir akzeptieren, dass manche Dinge so offensichtlich sind, dass wir weitermachen müssen, sonst bleiben wir in reiner abstrakter Philosophie stecken.
Conor Doherty: Wenn ich diesen Standard auf die Medizin anwenden würde – denn das ist wieder das Beispiel, das du in der Diskussion über Kapitel 2 verwendet hast – gibt es weit mehr Veröffentlichungen zu klinischen Studien, bei denen das Medikament funktionierte, als solche, in denen “oh, es hat versagt” steht. Ich bin mir sicher, dass es einige gibt, aber es gibt weit mehr Arbeiten, in denen behauptet wird, „dieses Medikament“, oder „diese Praxis“, „diese Methodik funktioniert“, oder zumindest so aussieht, als würde sie funktionieren.
Nun, offensichtlich gilt dasselbe Prinzip: Unternehmen werden nicht sagen, „Wir haben Geld verschwendet.“
Joannes Vermorel: Warte, warte, warte. Die Medizin ist sich des Problems voll bewusst. Das ist ein großer Unterschied. Sie sind sich dessen voll bewusst. Sie haben Fachzeitschriften für negative Ergebnisse.
Also hat die medizinische Wissenschaftsgemeinschaft den Bias anerkannt, und sie unternimmt Anstrengungen. Und das ist in der Geschichte der Wissenschaft ziemlich neu. Ich würde sagen, es hat in der Medizin erst vor etwa einem Jahrzehnt systematisch begonnen, dass sie dieses Problem anerkennen.
Das Problem ist in der Medizin seit, würde ich sagen, 30 Jahren bekannt. Es ist das Aufkommen der Untersuchung iatrogener Effekte.
Und es ist erst im letzten Jahrzehnt, soweit ich als Freizeitbeobachter feststellen kann, dass die Gemeinschaft systematische Korrekturmechanismen eingeführt hat: Leute führen Meta-Analysen durch, es gibt Fachzeitschriften für negative Ergebnisse usw.
Und wenn du negative Ergebnisse in der Medizin haben möchtest: Ja, die positiven Arbeiten übertreffen die negativen bei Weitem, aber die negativen gibt es in Hunderttausenden.
Also siehst du wieder, dass dies meinen Standpunkt untermauert. Ich spreche von Skepsis. Wir sollten skeptisch sein.
Deine Position war: absoluter Unsinn – Geschwafel – Ignoranz – Gift – es ist eine Illusion. Das sind deine Worte.
Aber wieder, wenn supply chain mit hohen Zahlen konfrontiert wird – ja, nicht prozentual, denn vielleicht erreichen wir das nicht, aber in absoluten Zahlen – von negativen Fallstudien, wie Tausenden pro Jahr, dann werde ich meine Position revidieren.
Bis wir als Gemeinschaft diese Arbeit geleistet haben, dass jedes Jahr mindestens ein paar tausend negative Fallstudien veröffentlicht werden, werde ich absolutistisch bleiben und sagen, dass dies eine völlige Illusion ist. Warum? Denn wenn wir diese ausgleichende Kraft nicht haben, dann ist unser Wissen ein völliger Trugschluss.
In der Medizin wirkt allein schon die Tatsache, dass ein einziges negatives Papier veröffentlicht werden kann, als Gegengewicht zu 4.000 positiven Papieren. Es ist ein Mechanismus des Gegengewichts.
Diese Sache ist in der supply chain noch nicht etabliert. Es gibt also ein vollständiges Ungleichgewicht. Somit ist unser Wissen ein völliger Trugschluss.
Ich werde absolutistisch bleiben, bis pro Jahr genügend negative Arbeiten veröffentlicht werden. Wenn ich eine Zahl nennen müsste, würde ich sagen, tausend, die ausreichen, um die Weltgemeinschaft unter Druck zu setzen, die marketinggetriebenen Fallstudien herunterzustufen.
Conor Doherty: Wenn du „die Gemeinschaft“ sagst, meinst du damit Unternehmen? Anbieter? Akademiker? Was meinst du?
Joannes Vermorel: Jeder, der Inhalte unter dem Oberbegriff supply chain veröffentlicht.
Was problematisch ist, weil nicht jeder dieselbe Definition von supply chain hat. Also ist das eine lose Definition, denn wie fasst man Menschen zusammen, die sich nicht einmal auf die Definition einigen?
Conor Doherty: Kennst du Hitchens’ Rasiermesser? Christopher Hitchens, der britische Schriftsteller. Hitchens’ Rasiermesser – eine Abzweigung von Ockhams Rasiermesser – besagt, dass das, was ohne Beweis behauptet werden kann, auch ohne Beweis verworfen werden kann.
Joannes Vermorel: Ich stimme zu. Ich stimme sehr zu.
Conor Doherty: Das Problem: Man könnte das auf viele der Behauptungen anwenden, die du in diesem Kapitel aufstellst – insgesamt, weil sie einfach behauptet werden.
Wir haben 85 Minuten lang geredet, und es ist weit mehr Kontext entstanden. Offensichtlich ist das der Unterschied zwischen einem Podcast und einem Buch, das verstehe ich. Aber nochmals, das Fehlen – was du selbst als Entscheidung bezeichnet hast – das Fehlen realer Beispiele in supply chain, um das, was du sagst, zu untermauern: Jemand könnte sagen: „Nun, du wendest Ockhams Rasiermesser an, ich wende Hitchens’ Rasiermesser an und mache weiter mit dem, was ich tue.“
Joannes Vermorel: Ich wäre da ganz und gar nicht einverstanden.
Die Tatsache, dass wir gerade gezeigt haben, dass ein Eckpfeiler der Mainstream supply chain Theorie – safety stock – ein Problem hat, selbst wenn dieses Problem begrenzt ist, wird niemand bestreiten. Es ist von enormer Bedeutung.
Allein die Tatsache, dass wir Fehler im Mainstream aufzeigen können – selbst wenn alles andere falsch ist – verdient mehr Aufmerksamkeit, dass man Fehler in den Hauptsäulen der Mainstream supply chain Theorie aufdecken kann. Einfach so.
Das beweist meine Theorie nicht. Es ist nur ein Hinweis für das Publikum, dass ihr das Buch lesen und euch selbst eine Meinung bilden solltet. Wenn ihr durch ein paar Kapitel zur Erkenntnis gelangt, dass die Mainstream Theorie zutiefst fehlerhaft ist und etwas benötigt, beweist das vielleicht nicht, dass meine Theorie korrekt ist.
Aber ich glaube, es ist ein ausreichender Grund, das Buch zu lesen. Selbst wenn meine Theorie falsch ist, könnte die Kritik richtig liegen.
Offensichtlich ist meine Theorie richtig und die Kritik ist richtig, aber ein schwächeres Argument ist: Wenigstens ist die Kritik richtig.
Conor Doherty: In Ordnung. Und um dir Anerkennung zu zollen: Du gestehst es zu. Verletzlich. Es ist offen für Widerspruch.
Joannes Vermorel: Ja. Ich versuche, eine Theorie zu entwickeln, die sehr verletzlich ist. Das ist etwas Seltsames. Ich will keine Theorie konstruieren, die immun ist.
Zum Beispiel, die Bücher, die ich auf meinem Regal hinter meinem Schreibtisch über supply chain Theorie aus der akademischen Welt habe – als eine Reihe mathematischer Rätsel – sind unzerstörbar. Ich kann niemals etwas beweisen, das falsch ist. Sie sind unantastbar.
Das bespreche ich in Kapitel 3: Diese Bücher sind für immer. Denn sie sind angewandte Mathematik, sie besitzen die Reinheit der elementaren Geometrie. In einem sehr spezifischen Sinne mathematischer Wahrheiten werden sie auch in 3000 Jahren noch völlig korrekt sein. Nichts, was in der realen Welt geschieht, kann sie jemals berühren. Diese Bücher sind vollkommen immun gegen jegliche Kritik aus der realen Welt.
Und ich sage: Das ist ein Problem. Ich lade den Leser ein, darüber nachzudenken: Hast du es mit einer Theorie zu tun, die sich gegen jegliche Art von Kritik immun gemacht hat, oder, wie meine, mit einer Theorie, die sehr verletzlich ist?
Ich glaube, dass diese Verletzlichkeit, was das Wissen betrifft, ihre größte Stärke ist. Es bedeutet, dass ich Unmengen – buchstäblich Unmengen – an Vorhersagen mache, Vorhersagen, die, wie der arme Marx, sich als völlig falsch herausstellen könnten.
Wenn Marx seine Theorie von Anfang an immun gegen die Realität gemacht hätte, müsste er nicht all die Probleme erleiden, mit denen seine späteren Anhänger zu kämpfen hatten, weil sie die Theorie in so vielen Hinsichten ausbessern mussten. Er hätte sie von Anfang an vollständig immun machen sollen. Das hätte seinen Anhängern so viele Probleme erspart.
Was ich hier sage, ist: Das entspricht nicht meinem intellektuellen Vorgehen. Ich habe versucht, diesen Ansatz zu verfolgen – inspiriert von der Physik des 20. Jahrhunderts – eine Theorie zu haben, die maximal exponiert ist.
Und übrigens, das ist einer der Gründe, warum es so wenig Mathematik gibt. Denn jedes Mal, wenn ich Mathematik betreibe, weiß ich, dass ich mich selbst immun mache. Wenn ich in diesem Buch mathematische Formeln einfüge, werden sie korrekt sein und niemand kann mir jemals widersprechen, denn das wäre eine innere Konsistenz – mathematisch gesehen.
Das ist nicht, was ich beabsichtigte. Ich wollte eine Einführung schaffen und diese Verletzlichkeit durch das Buch selbst demonstrieren.
Ich weiß, es ist sehr meta.
Conor Doherty: Ich verstehe. Noch einmal: Das Kapitel heißt Epistemologie, also signalisierst du deine Absichten gleich zu Beginn.
Nun, wir haben schon eine Weile geredet, also werde ich schließen. Ich denke, wir haben jetzt etwa vier bis fünf Stunden über das Buch gesprochen. Es kommt noch mehr. Es war mir ein Vergnügen.
Aus den ersten drei Kapiteln – die in einem Buch, das du als Playbook bezeichnest – was sind die Tipps und Tricks, die die Leute mitnehmen können, wenn sie, denke ich, auf Seite 66, am Ende von Kapitel 3 aussteigen? Wenn sie die ersten 66 Seiten des Buches lesen und nicht weiter, was können sie daraus mitnehmen?
Joannes Vermorel: Sie haben das mentale Modell, um ihr Denken über supply chain in Gang zu bringen.
Das ist der Schlüssel: Wenn du bis zum Ende von Kapitel 3 gehst, hast du alle Elemente, um mit der Zeit alles, was folgt, selbst wiederzuentdecken. Das ist das Schöne daran. Es ist das mentale Modell, mit dem du alles, was danach kommt, eigenständig entdecken kannst.
Und was ich sagen würde, ist, dass wenn du – du bist klug, du bist engagiert – am Ende von Kapitel 3 stoppst, alles, was danach kommt, genau das ist, was du selbst wiederentdecken würdest. Das ist eine Vorhersage, die ich mache. Für die meisten Menschen, allein durch die Anwendung dieses Denkmodells.
So gewissermaßen spart dir der Rest des Buches nur Zeit – etwa 10 Jahre meiner Zeit –, denn das hat bei Lokad so lange gedauert. Es erspart dir ein Jahrzehnt an Denkprozessen, einfach weil jemand das Spiel bereits quasi im Speedrun durchlaufen hat. So bekommst du direkt das Gute, die Schlussfolgerungen.
Doch im Grunde genommen ist es ein Denkmodell. Dann wirst du als Praktiker plötzlich in der Lage sein, dein eigenes Fachgebiet in einem neuen Licht zu sehen, was dich erkennen lässt: Okay, das ist relevant, das muss ich mir merken; das ist nicht relevant, also verwerfen und ignorieren.
Das ist sehr wichtig. Es wird dir plötzlich eine völlig neue Fähigkeit verleihen, in deinem Kopf zu ordnen: Was muss ich mir merken? Was muss ich lernen? Soll ich eine Stunde damit verbringen, über dieses Problem nachzudenken, oder reichen 30 Sekunden?
Das sind sehr wichtige Fragen. Sobald du das verstanden hast, kannst du den Rest im Eiltempo angehen. Ich sage nur: Das ist das Fundament, und der Rest ist – vielleicht hast du nicht die Geduld, 10 Jahre lang zu denken, deshalb zeige ich dir, wie das Ergebnis aussieht, wenn du das tust, und das sind die folgenden Kapitel.
Conor Doherty: In Ordnung. Nun, ich glaube, das nächste Kapitel ist das über Ökonomie, worüber ich mich sehr darauf freue zu diskutieren, aber das ist eine Diskussion für einen anderen Tag.
Vielen Dank für deine Zeit und deine Geduld. Und nochmals, ich schätze die Offenheit, denn ich setze dich ziemlich unter Druck, aber die meisten Menschen wären nicht so empfänglich dafür, so in die Mangel genommen zu werden. Daher weiß ich das sehr zu schätzen, und danke fürs Zuschauen.
Wenn du das Gespräch fortsetzen möchtest, wie ich jedes Mal sage, kannst du Joannes und mich auf LinkedIn kontaktieren. Stelle uns Fragen, vernetze dich. Wir reden sehr gerne.
Aber damit verabschiede ich mich: Wir sehen uns nächste Woche – und nun zurück an die Arbeit.
