00:00:00 Einfuehrung
00:01:28 Was ist falsch am Bauchgefuehl?
00:04:01 Die Herausforderung biologischer Variabilitaet
00:06:15 Ist Agribusiness besonders unsicher?
00:09:06 Lange landwirtschaftliche Entscheidungshorizonte
00:11:50 Lehren aus der brasilianischen Duerre von 2021
00:14:05 Entscheidungen bauen, die mehreren Szenarien standhalten
00:18:17 Mindestbestellmengen und Flexibilitaet
00:19:24 Modelle als Superkraefte fuer menschliche Experten
00:21:58 Warum traditionelles S&OP nicht ausreicht
00:24:53 Ein praktisches Gedankenexperiment zur Entscheidungsfindung
00:27:06 Ueber Durchschnittsplanung hinausgehen
00:28:18 Fazit
Zusammenfassung
Conor Doherty spricht mit Andre Margotto, Global Supply Chain Director Juices bei Louis Dreyfus Company, gemeinsam mit Joannes Vermorel ueber Entscheidungen unter Unsicherheit im Agribusiness. Sie erklaeren, warum biologische Variabilitaet, lange Produktionszyklen, geringe Margen und volatile Maerkte Intuition und Einzelwertprognosen unzureichend machen. An Beispielen zu Duerren, Fabrikkapazitaeten, Verpackungsvertraegen und Lieferantenportfolios zeigen sie, wie probabilistische Modelle menschliche Expertise ergaenzen koennen. Das Gespraech plaediert fuer robuste Entscheidungen ueber mehrere Szenarien hinweg, bessere Risikoteilung und den Abschied von Planung nach dem Durchschnittsfall.
Vollstaendige Transkription
Conor Doherty: Willkommen zurueck bei Lokad. Heute sprechen Joannes und ich mit Andre Margotto. Er ist Global Supply Chain Director (Juices) bei Louis Dreyfus Company und hat mehr als 15 Jahre Erfahrung in landwirtschaftlichen Supply Chains. Heute wird er mit uns ueber Entscheidungen unter Unsicherheit in landwirtschaftlichen Supply Chains sprechen, ein Thema eines Papers, das er und ich gemeinsam geschrieben haben.
Er wird Joannes und mir auch alle praktischen Gruende erklaeren, warum landwirtschaftliche Supply Chains zu wichtig sind, um teure Entscheidungen allein auf Bauchgefuehl zu stuetzen. Bevor wir anfangen: Folgen Sie Lokad auf LinkedIn. Und wenn Sie schon dort sind, vernetzen Sie sich mit Joannes, Andre und mir. Damit ist es mir eine Freude, meinen Freund Andre bei LokadTV willkommen zu heissen.
Du und ich haben kuerzlich an einem Paper ueber Entscheidungen unter Unsicherheit in landwirtschaftlichen Supply Chains gearbeitet. Und ich denke, die Grundlage davon, noch bevor wir ueber probabilistische Prognosen oder irgendetwas in der Art sprechen, ist eine Diskussion, die wir hatten: Du hast darueber gesprochen, wie wichtig es ist, dass Menschen davon wegkommen, Entscheidungen vor allem nach Bauchgefuehl zu treffen, und viel staerker Technologie einsetzen. Ich denke also, das ist wahrscheinlich ein guter Ausgangspunkt. Nach 15 Jahren Erfahrung: Was ist falsch am Bauchgefuehl?
Andre Margotto: Zunaechst einmal ist Intuition kein Problem. Ich glaube wirklich, dass Intuition ein Werkzeug ist, ein Vermoegenswert, wenn man sie klug einsetzt. Ich habe ein sehr schoenes Beispiel. Mein Vater ist Landwirt, ein Kaffeeproduzent.
Er bewirtschaftet eine sehr kleine Flaeche und baut seit Jahrzehnten am selben Ort Kaffee an. Er weiss also alles ueber diese kleine Flaeche. Dieses Jahr sagte er mir, dass er nicht genug Bienen auf den Blueten gesehen habe. Das loeste Sorge aus.
Und er entschied, seine Kaffeebaeume etwas mehr zu bewaessern als sonst, denn wenn es keine Bienen gibt, gibt es nicht genug Bohnen, also die Anzahl der Bohnen. Man muss also ein wenig kompensieren, indem man mehr Wasser gibt, damit die Bohnen groesser werden und das Endvolumen etwas ausgeglichen wird. Er kann das tun, weil seine Intuition in Wahrheit ein Entscheidungsmodell ist, das ueber Jahrzehnte in seinem Kopf trainiert wurde, und er kann Bienen mit Blueten und mit Bohnen verbinden. Natuerlich ist er ein einzelner Mensch, der seit Jahrzehnten auf einer sehr kleinen Flaeche arbeitet.
Im echten Leben, wenn wir ueber eine groessere Flaeche sprechen, ist das nicht der Fall, weil die Flaeche groesser ist und die Variablen viel zahlreicher und volatiler sind. Und dennoch arbeiten Menschen auf Flaechen von Tausenden Hektar immer noch wie mein Vater, und genau dort glaube ich wirklich, dass Intuition nicht ausreicht. Dort muessen wir den Menschen mehr Werkzeuge geben, um Entscheidungen zu treffen, zusaetzlich zur Intuition, die im Gesamtbild weiterhin eine Rolle spielt.
Conor Doherty: Einer der grossen Punkte, wir sprechen ja wieder ueber Erfahrung und Heuristiken, und ich moechte tatsaechlich aus dem Paper vorlesen, das wir zusammen geschrieben haben, Andre, und dich zitieren. Du hast gesagt: “In der Landwirtschaft kontrolliert man den Rohstoff nicht vollstaendig. Man kann planen, investieren, Technologie nutzen, aber die Ernte hat immer noch eine biologische Natur.” Du hast 15 Jahre Erfahrung damit.
Was ist so problematisch an der biologischen Natur dessen, was du tust, und warum bedeutet das dann, dass man neue Technologien, neue Entscheidungsformen, annehmen muss? Was laesst das Bauchgefuehl liegen, wenn man mit biologischen Materialien arbeitet?
Andre Margotto: In der Landwirtschaft haben wir eine sehr interessante Struktur, denn normalerweise kommt Volatilitaet von der Nachfrageseite, dem klassischen Problem wie dem Bullwhip-Effekt, und wandert dann zur vorgelagerten Seite der Kette. In der Landwirtschaft passiert das auf beiden Seiten. Die Natur bringt Rauschen von der Angebotsseite, und die Nachfrage, der Markt, bringt Rauschen von der anderen Seite. Und das passiert, weil der Rohstoff im Grunde lebendig ist.
Er reagiert auf seine Umgebung, auf Wetter, Krankheiten, und wir koennen ihn nicht vollstaendig kontrollieren. Was viele Herausforderungen bringt, ist diese doppelte Volatilitaet, die von beiden Seiten kommt und in der Mitte der Kette zusammenlaeuft, wo man die wirklichen Entscheidungen treffen muss: wie viel kaufen, wann kaufen, was verarbeiten, welchen Produktionsmix, wie verteilen wir das, welche Verpackungsgroesse. Diese Konstellation in der Landwirtschaft bringt Herausforderungen, die in normalen Supply-Chain-Gespraechen normalerweise nicht behandelt werden. Und es ist sehr interessant, denn wenn wir in den Supermarkt gehen, nehmen wir als gegeben hin, dass das Essen da ist, und oh mein Gott, mein Lieblingsapfel ist nicht da, also kaufe ich einen anderen Apfel. Aber warum ist mein Lieblingsapfel diese Woche nicht da?
Wir wissen es nicht. Und das liegt einfach daran, dass es eine Stoerung zwischen diesen konvergierenden Volatilitaeten gab, die in der Mitte der Kette zusammenbricht. Manchmal hat man zu viel, manchmal zu wenig, und genau das bringt die zusaetzliche Herausforderung, wenn wir ueber Fleisch, Milch, Obst, Zucker, Kaffee sprechen, ueber alles, was von den Feldern kommt.
Conor Doherty: Joannes, gibt es da etwas… Offensichtlich hast du mit Lokad, wie lange, 18 Jahre gearbeitet, mit vielen verschiedenen Branchen. Gibt es etwas einzigartig Unsicheres an der Landwirtschaft, oder ist es vergleichbar mit Dingen wie Aerospace usw.?
Joannes Vermorel: Noch einmal, es gibt wahrscheinlich nichts Einzigartiges in dem Sinne, dass man so etwas nie irgendwo anders sehen wuerde, aber ich denke, was das Agribusiness wirklich sehr herausfordernd macht, ist, dass die Volumina tendenziell sehr gross und die Margen tendenziell sehr duenn sind. Nehmen wir zum Beispiel Pharma: Dort gibt es auch Unsicherheit beim Ertrag, aber was verkauft wird, kann potenziell 100 Dollar pro Gramm wert sein. Daher gibt es Klassen von Dingen, die fast irrelevant sind, zum Beispiel Transport ist einfach. Verpackung ist vergleichsweise einfach.
Davon gibt es viele. Hier, im Agribusiness, haben Sie am Ende massive Preisveraenderungen fuer Unternehmen, die typischerweise keine Luxusmargen haben. Die Margen sind ziemlich eng. Das macht, wuerde ich sagen, diese Art von Geschaeft sehr schwierig, weil schon eine moderate Preisveraenderung Ihre Faehigkeit, ueberhaupt Gewinn zu erzielen, massiv untergraben kann.
Andre Margotto: Um das mit dem echten Leben zu verbinden: In Frankreich passiert es oft, dass man zum Beispiel Milchproduzenten sieht, die mit ihren Lastwagen auf die Strasse gehen, das Ventil oeffnen und sagen: “Ich kann meine Milch nicht zu diesem Preis verkaufen.” Was passiert wirklich? Sie mussten Monate oder manchmal Jahre vorher Entscheidungen treffen.
Joannes Vermorel: Ja.
Andre Margotto: Bevor sie das Ergebnis kannten.
Joannes Vermorel: Genau.
Andre Margotto: Und nur um auf das, was Joannes gesagt hat, eine weitere Schicht Herausforderung zu legen.
Joannes Vermorel: Ja.
Andre Margotto: Das Kapital, das noetig ist, um diese Supply Chains zu betreiben, ist sehr hoch.
Joannes Vermorel: Ja.
Andre Margotto: Vieh kaufen, einen Hektar bepflanzen, Betriebsmittel kaufen, ein Bewaesserungssystem einrichten, das ist sehr viel Geld, das man einsetzen muss, und die Marge ist sehr komprimiert. Alles, was auf diesem langen Weg zwischen der getroffenen Entscheidung und dem eintretenden Ergebnis passiert, zerstoert also die Marge. Manchmal verliert man sehr viel Geld. Es gibt Wege, das zu kompensieren, aber die Exponierung ist sehr real, und wir sehen manchmal in den Nachrichten, dass Menschen wuetend werden, weil der aktuelle Preis die Kosten nicht deckt, die sie manchmal ueber zwei Jahre oder sogar drei Jahre aufgebaut haben, je nachdem, in welchem Geschaeft sie sind.
Conor Doherty: Ich denke, und das haben wir im Paper erwaehnt, dass auch die Rolle der Zeit enorm ist. Du hast ueber diese Art Lock-in-Effekt gesprochen, mit dem du taeglich umgehen musst. Zum Beispiel hast du in einem frueheren Gespraech erwaehnt, dass ein einzelnes Glas Orangensaft auf dem Tisch das Ergebnis einer 12- bis 18-monatigen Reihe oder eines Lebenszyklus von Entscheidungen ist; bei Zuckerrohr oder Zuckerernte koennen es sechs Jahre sein, je nachdem, wie oft geerntet wird. Landwirtschaftliche Entscheidungen haben einen enormen Zeithorizont.
Ich glaube nicht, dass die meisten Menschen das vollstaendig begreifen. Koenntest du das bitte ein wenig ausfuehren? Ja. Der Zeithorizont ist vielleicht das, was die Steuerung dieser Verbindung zwischen Angebot und Nachfrage am schwierigsten macht.
Es gibt Wege, das zu kompensieren, wie ich sagte, und Risikoteilung ist einer davon. Man kann Risiko entlang des Weges teilen, mit den verschiedenen Akteuren in der Kette, zum Beispiel durch Vertraege, die an Wetter, Ertrag oder Preis indexiert sind. Wenn also Volatilitaet eintritt, ist nicht jeder komplett exponiert. Selbst Versicherungen basieren auf Wetter; es gibt Werkzeuge, um das abzumildern, aber Abmilderung bedeutet, dass das Problem geteilt wird.
Es wird immer noch da sein. Statt dass ein einzelner Teil der Kette alles bewaeltigt, kann man also langfristige Partner finden, um dieses langfristige Spiel gemeinsam zu spielen. Landwirtschaft dreht sich nicht um das Jahr, sondern um fuenf Jahre, zehn Jahre, fuenfzehn Jahre, und man muss sicherstellen, dass der gleitende Durchschnitt gut laeuft. Wenn man in zehn Jahren neunmal verliert und einmal gewinnt, hat man ein grosses Problem.
Aber man muss immer versuchen, das Gegenteil zu erreichen, damit es Sinn ergibt, weiterzumachen. In diesem Zusammenhang ist eine der guten Seiten daran, dich hier zu haben, Andre, dass du sehr viel Erfahrung hast. Ich glaube, es war 2018, als du mir ein Paper ueber integrierte Planung geschickt hast. Letzte Woche haben wir gemeinsam ein Paper ueber einen staerker quantitativen Ansatz fuer Entscheidungen veroeffentlicht.
Wenn du also deine Erfahrung mit dem verbindest, was wir geschrieben haben: Was genau hat sich in den letzten Jahren veraendert, sodass du die Art, wie du Entscheidungen treffen willst, ueberdacht hast?
Andre Margotto: Ich mag ein Klischee von Eisenhower: “Plaene sind nutzlos. Planung ist wesentlich.” Damals suchte ich nach dem perfekten Plan, mit niedriger Variation, guter Genauigkeit, und 2021 lernte ich, dass das nicht das Ziel ist. 2021 hatten wir die schlimmste Duerre aller Zeiten in Brasilien, und wir konnten die Ertraege nicht prognostizieren, einfach weil so etwas noch nie zuvor passiert war. Es war wirklich ein Black-Swan-Ereignis, und ich habe sogar meine Zahlen aus diesem Jahr, die Monat fuer Monat unsere Prognosen zeigen und wie falsch wir jeden einzelnen Monat lagen.
Es war eine Katastrophe, und wir hatten die besten Leute im Raum. Nicht nur Agronomen, sondern Data Scientists, Statistiker, alle. Niemand konnte wissen, was passieren wuerde. Und wir konzentrierten uns so sehr darauf, die Zahl vorwegzunehmen.
Wir vergassen, worauf es wirklich ankommt: Welche Entscheidungen halten unabhaengig vom Ergebnis? Am Ende des Jahres scheiterten wir sowohl daran, die Zahl vorwegzunehmen, als auch daran, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel eine der Fabriken frueher zu schliessen oder etwas in der Art.
Und es ist sehr schwer, diese Entscheidungen zu treffen, weil es emotional wird. Wenn man das Spiel verliert, sagt man: “Okay, ich darf nicht scheitern. Ich muss weitermachen, weil ich gewinnen muss.” Aber manchmal ist Stop zu sagen die beste Antwort. Es braucht Disziplin, Methode und Mut. Und wenn Menschen emotional werden, ist es noch schwieriger, solche Diskussionen zu fuehren.
Conor Doherty: Eines meiner Lieblingszitate, das ich tatsaechlich in einen hervorgehobenen Abschnitt gesetzt habe, war: “Im Agribusiness muessen Ihre Entscheidungen ueber mehrere zukuenftige Szenarien hinweg robust sein.” Genau darueber sprechen wir im Wesentlichen, und wir sprechen ueber Risiko. Gibt es Beispiele, wieder konkrete Beispiele aus deiner Welt, die diesen Punkt fuer die Zuhoerer illustrieren?
Andre Margotto: Okay. Eine der Entscheidungen, die man treffen muss, ist das Mass an Verpflichtung, das man eingeht, bevor man alle Variablen in der Hand hat. Ich habe ein sehr interessantes Beispiel. Wir hatten eine Ernte ausserhalb der normalen Saisonalitaet, weil die Natur uns dieses Geschenk gemacht hatte.
Der Rohstoff war also da, aber die Fabrik nicht, und wir mussten zu einer kleineren Fabrik gehen, um diesen Rohstoff zu verarbeiten. Wir haetten damit mehr Geld, gutes Geld verdienen koennen, aber alles hing von dem Volumen ab, das diese kleinere Ernte liefern wuerde. Also machten wir eine Sensitivitaetsanalyse mit einem Break-even-Szenario, das sagte: “Leute, wenn diese kleine Ernte ueber dieses Volumen hinausgeht, ist es eine gute Idee, diese kleine Fabrik zu mieten, um diesen Rohstoff zu verarbeiten, denn dann bringt es gutes Geld; unterhalb dieses Schwellenwerts ergibt es keinen Sinn.” Und raten Sie mal? Wir lagen unter dem Schwellenwert, und die Leute fragten trotzdem: “Sollten wir es nicht trotzdem tun?” Denn in ihren Herzen war es schade, weil der Rohstoff da war. Also mussten wir etwas tun. Aber Leute, sind wir da, um zu verarbeiten, oder um finanzielle Ergebnisse zu erzielen? Das ist sehr interessant, denn die Emotion sagt: “Leute, machen wir es trotzdem.” Nein, Stop.
Sind wir bereit, damit Geld zu verlieren? Wenn ja, gehen wir weiter, und leicht gesagt: Niemand unterschrieb fuer die Verluste im Zusammenhang mit dieser Verarbeitung, die wir nicht gemacht haben, weil wir eine Entscheidung auf Basis eines strukturierten Ansatzes getroffen haben statt aufgrund unseres guten Gefuehls oder unserer Emotion. Wenn man Verpackungsvertraege abschliesst, kennt man die Groesse der Ernte nicht. Man muss sich also gegenueber dem Lieferanten zu einem bestimmten Verpackungsvolumen verpflichten, um eine Ernte zu verpacken, ueber die Unsicherheit besteht.
Man kann 100 % Festpreis waehlen, was normalerweise die wirtschaftlich offensichtliche Wahl ist, weil die Stueckkosten niedriger sind. Man kann aber auch einen Teil des Vertrags als Festpreis und einen Teil als variablen Preis gestalten, und der variable Preis ist natuerlich hoeher. Es ist sehr schwer, einem CFO oder Finanzdirektor zu verkaufen, dass die beste Wahl hoehere Kosten bedeutet.
Joannes Vermorel: Ja.
Andre Margotto: Denn wenn man sich auf diese niedrigen Kosten festlegt und die Ernte geringer ausfaellt, hat man viele Verpackungen ein Jahr lang im Lager liegen, wartend auf die naechste Ernte. Entscheidungen auf Wahrscheinlichkeitsbasis zu verkaufen ist also sehr schwer, weil unsere Gehirne aus evolutionaeren Gruenden deterministisch sind. Wir mussten jagen. Wir mussten Fruechte vom Baum nehmen, um ueber Jahrtausende zu ueberleben.
Und erst vor zwei Jahrhunderten mussten wir unsere Denkweise aendern. Aber unsere Biologie ist deterministisch. Wie verkauft man eine Entscheidung, die auf Wahrscheinlichkeit basiert? Das ist eine der groessten Schwierigkeiten, mit denen ich zu tun habe.
Storytelling, ja, ist dort wesentlich, weil man diese aetherischen Konzepte in etwas Greifbares uebersetzen muss, damit sich die Entscheidungstraeger damit wohl fuehlen. Und dieses Verpackungsbeispiel ist sehr interessant, weil man natuerlich Szenarien rechnen, Daten zermahlen kann, aber wie ueberzeugt man einen Finanzdirektor, dass hoehere Kosten die kluegere Entscheidung sind? Ich habe darauf keine endgueltige Antwort, aber es ist eine praktische Herausforderung, die wir haben, um Entscheidungen unter Unsicherheit zu leiten.
Joannes Vermorel: Absolut, und ich habe eine aehnliche Situation, mit der Lokad bei vielen Unternehmen konfrontiert ist: Mindestbestellmengen. Das Einkaufsteam wird einfach den niedrigstmoeglichen Stueckpreis verhandeln, und das kommt mit einer gigantischen Mindestbestellmenge. Die Realitaet ist, dass es genau aus demselben Grund wie bei deinem Verpackungsbeispiel ist. Es ist sehr unflexibel, und normalerweise waere eine viel bessere Verhandlung, ich wuerde sagen, eine sehr gut durchdachte Staffel von Preisstufen zu haben. Aber eine solche Preisstaffel wird optisch tatsaechlich einen hoeheren Stueckpreis ergeben als eine harte, himmelhohe MOQ, die das hoechste vernuenftige Volumen darstellt, das sich das Unternehmen leisten kann. Es ist genau dieselbe Art von Sache, und tatsaechlich ist es ziemlich schwierig, den Einkaufsdirektor dazu zu bringen, etwas anzunehmen, das oberflaechlich weniger effizient aussieht.
Andre Margotto: Ich sage meinem Team immer gern: “Modelle geben Menschen Superkraefte.” Ich nutze diese Analogie gern, weil ich wirklich glaube, dass man das Beste herausholt, wenn man beide Welten klug koppelt. Modelle koennen sich auf menschliche Expertise stuetzen, um gut zu laufen, und menschliche Expertise kann genutzt werden, um die Modelle selbst in Frage zu stellen. Dazu habe ich ein schoenes Beispiel.
Conor Doherty: Bitte.
Andre Margotto: Ich hatte damals einen sehr klugen Data Scientist, der den Markowitz-Algorithmus zur Portfoliooptimierung von Investitionen gelernt hatte. Wie viel Ihres Geldes sollten Sie in Anleihen, Aktien oder Bitcoin stecken? Es gibt einen mathematischen Ansatz, um diese Grenze zu optimieren und Ihren perfekten Mix zu finden. Was war also die kluge Entscheidung fuer einen Junior Data Scientist?
Wenden wir das auf unsere Lieferantendatenbank an, um zu zeigen: Okay, dieser Lieferant sollte mit einem festen Vertrag, einem Festpreisvertrag laufen. Dieser andere sollte mit einem variablen Preisvertrag laufen. Und als ich das plotted, hatte ich die perfekte Kurve, das perfekte Portfolio. Da war viel Geld.
Der erste Experte, der das Modell pruefte, sagte: “Leute, netter Ansatz, aber lasst mich euch etwas sagen. Seht ihr diesen Datenpunkt hier, bei dem ihr sagt, er sollte variabler Preis sein? Ich kenne diesen Mann. Ich war auf seiner Geburtstagsfeier.
Ich weiss, welche Fussballmannschaft er unterstuetzt. Ich kenne ihn. Er ist ein Festpreis-Typ.” Andererseits, seht ihr diesen Datenpunkt hier. Ich kenne diesen Mann.
Er ist Arzt. Ihm ist seine Farm egal, weil er sie von seinem Vater geerbt hat. Er ist ein variabler-Preis-Typ. Also nahm der Experte das Modell, stellte es in Frage, fuetterte es neu, liess es wieder laufen, und wir hatten eine neue Version des optimierten Portfolios, aber mit beiden Welten zusammen.
Und genau dort sehe ich die Schoenheit daran: Das Modell gab dem Einkaeufer Superkraefte, um sein Wissen mit einem optimierten Portfolio zu erweitern, das genutzt wurde, um den Marktansatz zu steuern. Das ist ein sehr schoenes Beispiel dafuer, wie alles, gut zusammen gesteuert, ausserordentliche Ergebnisse bringt.
Conor Doherty: Andre, ich moechte nur die Position von jemandem darstellen, der das hoert und nicht unbedingt zustimmt, und ich komme zuerst zu dir, Andre, fuer die praktische Seite. Jemand koennte das hoeren und sagen: “Nun ja, ich stimme dem alles zu, aber ich habe meinen S&OP-Prozess. Ich habe meinen IBP-Prozess. Ich habe Systeme im Einsatz. Warum muss ich uebernehmen, was ihr sagt?
Denn ich habe bereits Experten, die all diese Dinge tun koennen. Ich habe Meetings, ich habe Plaene, ich habe all das bereits.”
Andre Margotto: Ich wuerde dieser Person eine Frage stellen. Sind Sie zufrieden mit dem, was Sie haben? Nutzen Sie es richtig? Ich kenne mehr Anwendungsfaelle von S&OP und Modellen, die nicht funktionieren, als solche, die funktionieren.
Und alles kommt darauf zurueck, wie man es nutzt, denn ein gutes Werkzeug in den Haenden von jemandem, der nicht gut damit umgehen kann, wird nicht das Ergebnis liefern, das man erwartet. Nur weil Governance da ist, heisst das also nicht, dass Wert da ist. Warum sollten wir also versuchen, das zu verfolgen, worueber wir hier gerade sprechen? Um sicherzustellen, dass Sie am Jahresende mit den Ergebnissen zufrieden sind, die Sie erzielt haben, unabhaengig davon, was unterwegs passiert ist. Es kann mehr sein, es kann weniger sein.
Aber haben Sie mit den Entscheidungen, die Sie unterwegs getroffen haben, ein gutes Ergebnisniveau erreicht? Denn manchmal hat man Glueck, und die Leute versuchen, dem nicht zuzustimmen. Ein sehr gutes Jahresergebnis kann einfach etwas sein, das man nicht antizipiert hat, und man war zur richtigen Zeit am richtigen Ort. Aus meiner Sicht ist das sehr schlecht, denn im naechsten Jahr kann es umgekehrt sein; und Antizipation und Entscheidung unter Unsicherheit drehen sich um Entscheidungen, die gut genug sind, egal was passiert.
Und ich glaube wirklich, dass die ueblichen S&OP-Prozesse und -Modelle das nicht beruecksichtigen. Normalerweise ist es eine Baseline, eine Zahl, eine Prognose, viel Ausfuehrung darum herum, und am Ende ist das Ergebnis nicht das, was man erwartet hat. Es kann positiv oder negativ sein, aber trotzdem sitzt man nicht am Steuer, man war Passagier, nicht Pilot, und das ist sehr gefaehrlich, sehr gefaehrlich.
Conor Doherty: Ich wollte ein grundlegendes Gedankenexperiment stellen, das meiner Meinung nach alle besprochenen Ideen aufnimmt und fuer alle sehr konkret macht. Ich habe es aufgeschrieben, also stelle ich es dir einfach vor, und Andre, ich komme zuerst zu dir. Stell dir folgendes Szenario vor, Andre. Wir arbeiten in einer landwirtschaftlichen Supply Chain.
Du musst heute bedeutendes Geld binden, oder vielleicht auch nicht. Das Ergebnis beim Rohstoff bleibt unsicher. Andre, wie du beschrieben hast, koennen sich Preise bewegen. Tatsaechlich werden sie das fast sicher.
Die Verarbeitungskapazitaet ist begrenzt. Mehrere Maerkte sind verfuegbar, aber offensichtlich unterscheiden sie sich in Marge. Sie unterscheiden sich im Risiko. Bevor du irgendwelche Ressourcen bindest, welche praktischen Fragen muessen du und dein Team zuerst beantworten?
Andre Margotto: Ich halte es immer fuer eine gute Praxis, ein Crash-Test-Szenario oder Worst-Case-Szenario laufen zu lassen. Das sollte der Schwellenwert zwischen dem Niveau sein, auf dem man sich tiefer verpflichten kann, und dem, das man diskutieren sollte, weil mir gefaellt, was Joannes etwas weiter gesagt hat: die Staffel, richtig?
Joannes Vermorel: Ja.
Andre Margotto: Man muss nicht binaer sein, schwarz oder weiss. Man kann Graustufen definieren.
Joannes Vermorel: Ja.
Andre Margotto: Und das Worst-Case-Szenario sollte der Schwellenwert sein, an dem man die erste Grenze zieht. Ab wo man mehr, sagen wir, fix sein kann, weniger flexibel, und ab welchem Schwellenwert man anfangen sollte, die Trade-offs zwischen Flexibilitaet und Effizienz zu diskutieren. Ein Schwellenwertszenario, ein Worst-Case-Szenario, wie auch immer man es nennen will, laufen zu lassen, ist also eine sehr gute Praxis, um diese Balance zwischen Verpflichtung und Exponierung zu diskutieren.
Conor Doherty: Alles klar. Das war ein grossartiges Gespraech, aber ich habe nur noch eine Schlussfrage, und weil du der Gast bist, Andre, gebe ich sie dir. Angesichts all deiner Erfahrung, all dessen, was du sowohl praktisch als auch theoretisch gelernt hast, all dessen, was du geschrieben hast: Welche Ueberzeugung oder Praxis im Agribusiness wuerdest du gern entfernen, oder welche wuerdest du gern hinzufuegen?
Andre Margotto: Ich wuerde sehr gern eine entfernen, die sehr einfach zu erklaeren und sehr schwer anzugehen ist: den Ansatz der Planung nach dem Durchschnittsfall zu beseitigen. Der Durchschnitt kann jede Ambition, jeden Traum toeten. Es ist eine eindimensionale Sicht auf ein mehrdimensionales Problem, und die Menschen muessen sich von Durchschnitten entfernen und anfangen, ueber Verteilungen zu sprechen. Es geht darum, ueber Risiken zu sprechen, ueber Wahrscheinlichkeit.
Die Realitaet ist probabilistisch. Unsere Plaene, unsere Koepfe, sind deterministisch. Wie ueberbruecken wir diesen aktuellen Arbeitszustand hin zu dem, von dem ich wirklich glaube, dass er der richtige Weg ist? Ich habe die Antwort nicht.
Ich habe nur die Ueberzeugung, dass wir das mit Modellen, mit Menschen, mit Wissen, mit Disziplin und mit neuen Denkweisen ueber dieselben Probleme verfolgen sollten. Es gibt so viele Dimensionen, um diese sehr einfache Ambition anzugehen. Aber die Ambition ist da. Schluss mit Durchschnitten.
Sprechen wir mehr ueber Verteilungen.
Conor Doherty: Nun, ich habe keine weiteren Fragen. Andre, ich stimme zu. Joannes stimmt zu. Da hast du es.
Du hast die Daumen-hoch-Validierung bekommen. Da ist sie. Guetesiegel. Ich habe keine weiteren Fragen.
Andre, es war mir ein Vergnuegen, dich hier zu haben. Ich war wirklich froh, dass du dabei sein konntest. Vielen Dank fuer deine Zeit und dafuer, dass du mit mir an diesem Paper gearbeitet hast. Und an alle anderen: Wenn Sie die Diskussion fortsetzen moechten, melden Sie sich gern und vernetzen Sie sich mit Joannes, Andre und mir auf LinkedIn.
Wir sprechen gern. Der Link zu dem Paper, das Andre und ich geschrieben haben, wird uebrigens im obersten Kommentar unter dem Video auf unserer Website und auch auf YouTube stehen. Und damit habe ich nichts weiter zu sagen. Bis zum naechsten Mal, und zurueck an die Arbeit.
