Digital Twins delle Supply Chain reali

00:00:08 Discussione sulle affermazioni e i vantaggi dei digital twin nell’industria della supply chain.
00:01:50 Differenza tra parole di moda con sostanza e digital twin.
00:03:00 Mancanza di innovazione al centro dei digital twin.
00:05:07 Confronto tra digital twin e simulatori di supply chain esagerati.
00:08:20 Presunti vantaggi dei digital twin e approccio di Locad.
00:09:34 Introduzione ai digital twin e al concetto di previsione.
00:11:29 Preoccupazioni sull’accuratezza e la mancanza di metriche nei digital twin.
00:15:00 Miglioramento dei digital twin e affrontare le preoccupazioni principali.
00:16:05 Adeguata rappresentazione semantica e semplificata delle supply chain.
00:18:01 Come i digital twin si integrano con i sistemi ERP classici e la necessità di chiarimenti.
00:18:57 Discussione delle limitazioni dei digital twin basate sull’accuratezza dei dati e sulle approssimazioni.
00:21:00 Critica alla comunicazione di marketing sui digital twin da parte dei concorrenti.
00:22:48 Spiegazione di cosa sia effettivamente un digital twin e il suo collegamento con i simulatori Monte Carlo.
00:24:53 Analisi delle affermazioni dei cruscotti intuitivi e dell’importanza dell’accuratezza nelle simulazioni dei digital twin.
00:27:14 Comprensione della natura non intuitiva dei simulatori e dell’importanza dell’accuratezza per le applicazioni di supply chain.
00:28:33 Discussione dell’idea di un simulatore di supply chain e della sua accuratezza.
00:29:32 Simulazione basata su agenti e il suo alto grado di personalizzazione.
00:30:31 La praticità e il valore della regolazione manuale dei parametri di simulazione.
00:33:12 Confronto tra diverse decisioni basate su una serie di metriche e le sfide che presenta.
00:35:34 Affrontare la questione dell’identificazione della migliore decisione utilizzando un digital twin.
00:37:35 Processo Monte Carlo a bassa risoluzione nella simulazione della supply chain.
00:38:07 Digital twin come punto di riferimento e aggiunta di qualificatori in tempo reale e di sincronizzazione.
00:39:07 Importanza di un approccio a livello di sistema per la supply chain e il suo valore.
00:39:47 Critica dei digital twin: elementi mancanti e focalizzazione su capacità economiche.
00:40:58 Conclusione e osservazioni finali.

Riassunto

In un’intervista, Joannes Vermorel, fondatore di Lokad, discute dei digital twin nell’industria della supply chain. Vermorel evidenzia le limitazioni dei digital twin, considerandoli una parola di moda con limitate innovazioni. Li confronta con il demand sensing e suggerisce che offrano solo miglioramenti incrementali. Vermorel sottolinea l’importanza dell’accuratezza nelle simulazioni dei digital twin e la sfida dell’integrazione con i sistemi esistenti. Pur riconoscendo il loro potenziale valore come parte di un approccio olistico e computerizzato alla gestione della supply chain, Vermorel sostiene che i digital twin da soli non sono sufficienti per un miglioramento significativo e non dovrebbero essere considerati come una soluzione completa.

Riassunto Esteso

In questa intervista, Nicole Zint parla con Joannes Vermorel, fondatore di Lokad, dei digital twin nell’industria della supply chain. I digital twin sono comunemente descritti come rappresentazioni virtuali delle supply chain che possono simulare diversi scenari per la presa di decisioni. Tuttavia, Vermorel esprime scetticismo riguardo alle affermazioni fatte dai sostenitori dei digital twin e ne evidenzia le limitazioni.

Vermorel spiega che “digital twin” è diventato una parola di moda nel campo della supply chain, fungendo da punto di riferimento per i professionisti che affrontano sfide simili o cercano soluzioni simili. Sostiene che il problema dei digital twin come parola di moda sia la mancanza di profondità e innovazione, in confronto ad altre parole di moda come il deep learning.

Vermorel afferma di non aver visto alcuna innovazione significativa al centro dei digital twin. Li confronta con il demand sensing, che in precedenza aveva criticato come vaporware, ma ammette che i digital twin potrebbero avere un valore leggermente maggiore. Tuttavia, qualsiasi innovazione nei digital twin è probabile che sia incrementale piuttosto che trasformativa.

La conversazione tocca la vaghezza che circonda i digital twin, poiché la maggior parte dei fornitori non riesce a definire chiaramente la loro natura e le loro capacità. Vermorel spiega che i digital twin sono essenzialmente rappresentazioni virtuali delle supply chain, spesso promosse attraverso trucchi di marketing e immagini futuristiche. Confronta questo approccio con il rebranding di Facebook come Meta.

Le previsioni tradizionali nella gestione della supply chain sono tipicamente limitate, poiché si basano su previsioni di serie temporali puntuali. Sebbene i digital twin possano avere capacità di previsione più versatili, Vermorel mette in dubbio la loro accuratezza, sottolineando l’importanza di misurarla per garantire che la rappresentazione virtuale abbia senso.

Per migliorare i digital twin, Vermorel raccomanda di affrontare l’accuratezza e di garantire l’adeguatezza semantica tra la rappresentazione virtuale e la supply chain reale. Ammette che anche le simulazioni avanzate sono molto semplificate rispetto alle effettive supply chain. Sottolinea anche la sfida dell’integrazione dei digital twin con i sistemi aziendali esistenti, come gli ERPs, i sistemi di gestione dei magazzini e i CRMs, che non sono stati progettati per raccogliere dati scientificamente accurati per i digital twin.

Vermorel esprime scetticismo riguardo alla comunicazione che circonda i digital twin e la loro praticità. Sottolinea che i dati storici raccolti attraverso i sistemi ERP spesso presentano una visione distorta della realtà della supply chain. Inoltre, mette in dubbio l’utilità di gestire un digital twin e se gli insights e gli KPI generati valgano il costo di impiegare persone per interpretarli.

Vermorel descrive i digital twin come simulatori di Monte Carlo ingigantiti per scopi di supply chain, spesso utilizzando modelli basati su agenti. Tuttavia, mette in dubbio l’accuratezza di questi simulatori e il livello di fiducia che dovrebbe essere riposto nei loro risultati. Vermorel ammette che i simulatori possono produrre dashboard visivamente accattivanti, ma sottolinea la sfida nel determinare l’accuratezza e l’affidabilità dei dati presentati. Sottolinea anche che i simulatori sono complessi scatole nere per design e, sebbene possano catturare fenomeni non lineari nelle supply chain, possono generare risposte inaspettate quando i parametri vengono regolati.

La conversazione si concentra sulla praticità, il valore e le limitazioni dell’utilizzo dei digital twin nella gestione della supply chain.

I digital twin, come spiega Vermorel, sono una riproposizione di concetti di simulazione vecchi di dieci anni, in particolare i processi di Monte Carlo, resi possibili da capacità di elaborazione economiche e potenti. Queste simulazioni possono ora coprire l’intera supply chain, suscitando un notevole interesse nel settore. Tuttavia, Vermorel sottolinea che i digital twin dovrebbero essere considerati solo come uno degli ingredienti algoritmici di una soluzione completa per la supply chain, piuttosto che come una soluzione completa in sé.

L’intervista approfondisce le sfide del confronto tra diversi approcci alla gestione della supply chain, date le molteplici variabili coinvolte. Vermorel osserva che i digital twin consentono la misurazione di diverse metriche, come i livelli di servizio per ogni SKU, i costi di inventario per i fornitori e la qualità del servizio per i clienti. Il vero vantaggio dei digital twin risiede nella loro capacità di simulare un’intera supply chain end-to-end, anche se ci sono limitazioni dovute a dati incompleti.

Definendo i digital twin come una serie di fornitori che ripropongono vecchi concetti utilizzando processi di Monte Carlo, Vermorel riconosce il loro appeal in un approccio sistemico alla gestione della supply chain e il valore di superare i silos. Tuttavia, sostiene che i digital twin dovrebbero essere considerati solo come uno degli ingredienti di una soluzione più ampia.

La principale critica di Vermorel ai digital twin deriva da ciò che non sono, piuttosto che da ciò che sono. Crede che molti elementi manchino al concetto di digital twin e, sebbene le simulazioni di Monte Carlo siano utili, non sono sufficienti per migliorare veramente la gestione della supply chain. Vermorel suggerisce che i digital twin possano essere preziosi come un richiamo per un approccio più olistico e computerizzato alla gestione della supply chain, ma non dovrebbero essere considerati l’unico mezzo per ottenere miglioramenti.

Joannes Vermorel condivide le sue intuizioni sui digital twin nell’ottimizzazione della supply chain, sottolineando la necessità di un approccio più completo alla gestione della supply chain. Riconosce il potenziale valore dei digital twin, ma mette in guardia dal considerarli come una soluzione completa. La conversazione mette in evidenza l’importanza di comprendere le limitazioni e il potenziale dei digital twin, nonché la necessità di una prospettiva più ampia nell’ottimizzazione della supply chain.

Il fondatore ha condiviso le sue opinioni sui digital twin nella gestione della supply chain. Vermorel ha criticato il concetto di digital twin per ciò che manca, piuttosto che per ciò che offre. Crede che sebbene le simulazioni di Monte Carlo siano utili, non sono sufficienti per apportare un miglioramento significativo nella gestione della supply chain. Suggerisce che i digital twin possano essere utili per promuovere un approccio più olistico alla gestione della supply chain, ma non dovrebbero essere considerati come l’unica soluzione.

Vermorel sottolinea la necessità di un approccio più completo alla gestione della supply chain, che preveda l’integrazione di una varietà di strumenti e tecniche. Sebbene i digital twin abbiano il potenziale per aggiungere valore a questo approccio, non dovrebbero essere considerati l’unico mezzo per ottenere miglioramenti. Invece, Vermorel suggerisce che i professionisti della gestione della supply chain dovrebbero considerare una serie di fattori, tra cui l’analisi dei dati, la simulazione, l’ottimizzazione e l’apprendimento automatico, per identificare e affrontare le principali sfide che le loro organizzazioni affrontano.

Nel complesso, le intuizioni di Vermorel suggeriscono che i digital twin hanno un ruolo da svolgere nella gestione della supply chain, ma non sono una soluzione miracolosa. Egli sostiene un approccio più sfumato che incorpori una serie di strumenti e tecniche per raggiungere gli obiettivi desiderati. L’enfasi di Vermorel sulla necessità di un approccio olistico e computerizzato alla gestione della supply chain è probabile che risuoni con i professionisti di questo settore che cercano di migliorare le proprie operazioni e potenziare il loro vantaggio competitivo.

Trascrizione completa

Nicole Zint: Allora, Joannes, com’è veramente un digital twin per l’utente da lontano?

Joannes Vermorel: La mia percezione dei digital twin è che è una di quelle parole di moda in cui c’è più forma che sostanza. Le comunità tecnologiche e scientifiche hanno bisogno di parole di moda come punti di riferimento, in modo che le persone che guardano a un problema allo stesso modo possano riunirsi e avere qualcosa come una conferenza scientifica o una strategia aziendale. Ad esempio, una parola di moda con sostanza dietro sarebbe l’apprendimento profondo. È un intero insieme di imprese scientifiche e tecnologiche. Tuttavia, con il digital twin, vedo la parola di moda e una sorta di meccanica in gioco, ma quando iniziamo a scavare un po’ su ciò che c’è sotto, la mia percezione finora è che è molto superficiale. Non c’è una grande rivoluzione informatica, né una rivoluzione matematica, né una rivoluzione dell’apprendimento automatico, ed è molto difficile individuare qualsiasi aspetto veramente innovativo di ciò che potrebbe essere messo dietro quei digital twin.

Nicole Zint: Quindi, diresti che non c’è un’innovazione hardcore al centro di un digital twin?

Joannes Vermorel: Non ne ho visto uno. Potrebbe effettivamente essere un po’ migliore del demand sensing, che abbiamo esaminato qualche mese fa ed è solo fumo negli occhi. Tuttavia, anche se ci sono modi in cui posso vedere i digital twin fare qualche progresso, sarà molto incrementale in termini di tipo di innovazione. I fornitori che vendono i digital twin li presentano come simulatori della supply chain. Diresti che dovrebbe essere un simulatore?

Nicole Zint: La maggior parte dei fornitori che sono nel processo di vendita dei digital twin rimane estremamente vaga su ciò che effettivamente è. Direbbero che è come la tua supply chain virtuale, una rappresentazione della tua supply chain. Cos’è la supply chain virtuale?

Nicole Zint: È virtuale, il che significa essenzialmente che non è la tua vera supply chain. Questa è essenzialmente una rappresentazione della tua supply chain. Finora, rimane incredibilmente vago. Un piano di battaglia sulla carta della tua supply chain potrebbe essere una rappresentazione virtuale della supply chain. Tipicamente, è associato a una rappresentazione assistita al computer della tua supply chain. “Virtuale” ha questo tipo di connotazione positiva e cool ad essa associata.

Joannes Vermorel: Si basa anche un po’ sul concetto di mondi virtuali, realtà virtuale, un po’ come Facebook che si rinomina Meta. Questo è di nuovo lo stesso tipo di vibrazioni che posso vedere. La cosa interessante è che, effettivamente, quando si inizia a cercare di capire cosa sia tecnicamente - al massimo posso valutare perché, ancora una volta, la maggior parte dei nostri concorrenti fornisce una quantità incredibilmente piccola di dettagli tecnici su ciò che è - sembra che siano simulatori ingigantiti delle supply chain. Di nuovo, dimostrami il contrario, ma non ho visto elementi che mi facciano pensare che questi supply chain twin siano altro che simulatori di fantasia.

Nicole Zint: Quindi dici che ha un po’ le stesse vibrazioni del cambiamento di nome di Facebook in Meta. Cosa intendi con “le stesse vibrazioni”?

Joannes Vermorel: Mi riferivo solo allo stile di marketing, allo stile di comunicazione che accompagna la promozione del prodotto - nient’altro. È un modo per confezionarlo. Vedresti che ogni decennio, quando le persone vogliono proiettare qualcosa di futuristico, non utilizzano le stesse metafore o temi. Ad esempio, negli anni ‘50, tutto ruotava attorno ai robot umanoidi. Vedevi un sacco di annunci futuristici in cui le persone volevano immaginare come sarebbe stato il futuro. C’erano persone letteralmente travestite da robot con qualcosa che oggi sembra molto datato, con persone coperte di piastre metalliche che fingevano di essere robot.

E per l’intelligenza artificiale, vedevi molte persone che cercavano di comunicare con tecnologie cognitive come se stessero copiando il cervello. C’è una parte dell’immaginario che accompagna l’IA che ha a che fare con il cervello, l’aspetto cognitivo, come se ci fosse una mente nella macchina. I digital twin giocano su un’altra cosa. Si basano sull’idea di realtà virtuali, del metaverso, della visione del futuro alla Matrix. Di nuovo, non sto dicendo che sia scientifico; è solo un trucco di marketing. È il modo in cui lo si presenta. E tra l’altro, ogni impresa scientifica è legata a un certo modo di vendersi, anche se si tratta di pura scienza. Devi sempre cercare di venderla alla comunità nel suo complesso.

Nicole Zint: Non è una cosa negativa di per sé, va bene avere un certo tipo di temi e immagini ad esso associati. Ma penso che sia importante nel mondo del software aziendale identificarlo.

Joannes Vermorel: Perché è importante? Beh, perché le persone cercano prima di tutto di venderti qualcosa. Non lo facciamo per la bellezza della mente umana. È prima di tutto un’impresa a scopo di lucro per migliorare le supply chain.

Nicole Zint: Aspetta, analizziamo un po’ meglio questo. Quali sono i presunti vantaggi di un digital twin secondo la comunicazione di molti altri fornitori che potrebbero essere considerati concorrenti di Lokad?

Joannes Vermorel: Lokad non vende digital twin. Credo che facciamo un sacco di cose che rientrano molto nei benefici attesi dei digital twin. Tuttavia, è una scelta; non ci presentiamo come digital twin. Quindi prendi questo con le pinze. Sto cercando fondamentalmente di descrivere in modo non troppo ingiusto ciò che i nostri concorrenti stanno essenzialmente cercando di vendere sotto questa denominazione.

Nicole Zint: Un commento su Lokad e i digital twin, perché qui a Lokad, quando guardiamo le nostre previsioni probabilistiche, consideriamo tutti i diversi risultati attesi di tutte le diverse decisioni che è possibile prendere per confrontarli tra loro. Quindi fondamentalmente, quando pensiamo alle affermazioni di un digital twin, si tratta di essere in grado di proiettare tutte le diverse decisioni in uno scenario ipotetico e vedere l’impatto di ciò. Non è un modo simile, tranne che un digital twin è un po’ più gamificato?

Joannes Vermorel: Penso che ciò che viene messo in primo piano con i digital twin siano le presunte capacità superiori di avere un grado molto più elevato di espressività, in modo da poter vedere un sacco di futuri possibili e variazioni nel futuro. E direi che va bene in termini di intento. Tuttavia, ciò che mi lascia molto perplesso è che non appena inizi a farlo, fondamentalmente, se hai qualsiasi tipo di proiezione per qualsiasi tipo di supply chain virtuale, ci sarà la questione dell’accuratezza perché ciò che stai facendo è una previsione.

E non posso fare a meno di pensare a tutti quei fornitori che hanno enormi difficoltà quando si tratta di accuratezza delle loro tecnologie di previsione e che improvvisamente, attraverso i digital twin, fanno scomparire il problema, almeno nelle brochure di marketing. Una delle cose che non ho visto affatto in quelle discussioni sui digital twin è che tutti sono entusiasti dell’idea che si possa fare così tanto guardando tutti i futuri possibili. Quindi fondamentalmente stai facendo una previsione e poi le persone direbbero: “No, no, non è solo una previsione. È molto più versatile di così”.

Direi, va bene, se è una previsione molto versatile che ti consente di guardare un sacco di futuri possibili, quello che stai facendo tecnicamente è noto nella comunità scientifica, nella comunità statistica, come una previsione probabilistica. Quindi stai guardando molti futuri probabili e anche costrutti di ordine superiore come le politiche, la tua politica di prezzo, le tue politiche di punizione peggiore e così via.

Nicole Zint: C’è questa questione dell’accuratezza e mi sorprende che molti fornitori che stanno spingendo i digital twin sembrano non rendersi conto che c’è un enorme problema di accuratezza. Secondo te, un digital twin è essenzialmente una previsione, ma confezionata in modo diverso, quindi la preoccupazione per l’accuratezza scompare?

Joannes Vermorel: Il problema è che la parola “previsione” nei circoli della supply chain è tipicamente applicata a un tipo estremamente ristretto di previsione, che sono le previsioni di serie storiche puntuali. Esiste un’intera gamma di previsioni che esistono. I digital twin non sono previsioni se si definiscono previsioni dal punto di vista delle previsioni di serie storiche puntuali: sono più di questo.

Nicole Zint: Concordo. Quindi, i digital twin non sono solo previsioni di serie storiche?

Joannes Vermorel: Permettimi di riformulare molto chiaramente: i digital twin non sono previsioni se si definiscono previsioni dal punto di vista delle previsioni di serie storiche puntuali. Tuttavia, se adottiamo una definizione più ampia di previsioni come affermazioni non ambigue e quantitative sul futuro, allora i digital twin, almeno nel modo in cui sono presentati dai nostri concorrenti, rientrano molto in questa categoria. La mia prima preoccupazione è che non appena hai una previsione di qualsiasi tipo, c’è una questione di accuratezza. Se nemmeno fai questa domanda e non sviluppi gli strumenti necessari per valutare la tua accuratezza, non sai se quello che stai facendo è buono. Potresti solo giocare con grandi quantità di numeri, che, tra l’altro, è incredibilmente facile con i computer moderni. Puoi usare molta potenza di calcolo, ricette numeriche e formule matematiche, ma questo non significa che ciò che ottieni combinando tutto ciò sia scientifico o persino ragionevole. Quello che puoi ottenere è una sorta di illusione sulla tua realtà virtuale che non ha una vera relazione di alta qualità con la tua effettiva supply chain. Se nemmeno misuri la tua accuratezza, indipendentemente dal tipo di previsione che hai, non hai la minima idea se quello che stai facendo ha senso.

Nicole Zint: Quindi come si migliora un digital twin esistente?

Nicole Zint: Ma voglio dire, questa è la prima preoccupazione che vedo esistere tra questi sistemi. Se guardo cosa stanno facendo i nostri computer, non sembra nemmeno esserci alcuna metrica. Quindi, se non hai una misurazione, non sono esattamente sicura di cosa stiano effettivamente ottimizzando.

Joannes Vermorel: Questa non è l’unica preoccupazione. Era solo la prima. Quindi, vedi di nuovo, sto solo dicendo che se vogliamo anche solo fingere che ciò che stiamo facendo non sia solo una pura parola vuota, dobbiamo affrontare le preoccupazioni principali. La prima preoccupazione principale sembra essere completamente trascurata dai fornitori di supply chain che vendono digital twin, ovvero il problema dell’accuratezza. Ma non è l’unica preoccupazione. Abbiamo un’altra classe di preoccupazioni che è una preoccupazione estremamente importante, ovvero l’adeguatezza a livello semantico tra ciò che stai facendo in termini di rappresentazione virtuale dei corrispondenti digitali con la realtà.

Perché vedi, quei digital twin non sono come Matrix, il vecchio film in cui puoi ricreare un universo alternativo che è quasi impossibile da differenziare dal mondo reale. Fare ciò rimane un’impresa di pura fantascienza. Siamo decenni, se non secoli, lontani dal poter fare qualcosa che assomigli a Matrix. Quindi, ogni volta che vogliamo simulare o avere un corrispondente digitale di una supply chain, abbiamo essenzialmente qualcosa che è una visione estremamente semplificata della supply chain.

Anche in Lokad, quando stiamo facendo il metodo più avanzato possibile per la supply chain, dobbiamo avere l’umiltà di capire che anche ciò che consideriamo all’avanguardia in termini di sofisticazione e granularità della rappresentazione, o il corrispondente digitale della supply chain, è ancora una visione incredibilmente semplificata della supply chain.

Inoltre, i dati di cui abbiamo bisogno per alimentare questa rappresentazione virtuale, questa rappresentazione digitale, non cadono dal cielo. I dati che useremo provengono dai sistemi aziendali, dai sistemi aziendali, dai sistemi ERP, dai sistemi di gestione dei magazzini, dai CRM, dagli estratti EDI, e da dozzine di altre fonti. Il punto è che quei sistemi sono stati tutti progettati per gestire la supply chain, non per raccogliere dati scientificamente accurati sulla supply chain.

Nicole Zint: Quindi, come si integra un digital twin con un classico sistema ERP?

Joannes Vermorel: Prima di tutto, non abbiamo nemmeno iniziato ad affrontare ciò che è effettivamente una supply chain digitale, un digital twin per la supply chain. Vedi, le persone, i fornitori vogliono evitare questa domanda. Vogliono che il cliente passi direttamente ai benefici che ottengono, ecc. Ma insisto sul fatto che dobbiamo prima elencare tutte le preoccupazioni per sapere anche se ciò che stiamo guardando è qualcosa di autentico.

Ci sarà una terza classe di domande, che riguardano l’espressività che possiamo raggiungere. Abbiamo il problema di fare una dichiarazione sul futuro basata su dati che non hanno una vera allineamento con la realtà.

Nicole Zint: Della tua supply chain, non esiste una cosa del genere. Sai, quello che hai sono i dati storici visti attraverso l’ERP. Questo non deve essere confuso con le realtà; questa è solo una visione molto, molto distorta. Va bene, dobbiamo essere in grado di lavorare con quello, ma non sbagliarti, ci sono enormi approssimazioni che stanno avvenendo, e queste approssimazioni possono essere molto dannose per quanto riguarda l’obiettivo di migliorare la supply chain che potremmo avere utilizzando questo digital twin. Poi, abbiamo probabilmente una terza classe di preoccupazione, che è, come operi su una rappresentazione digitale della tua supply chain? Non è chiaro che solo perché hai un corrispondente digitale, automaticamente arriveranno cose buone per la tua supply chain, specialmente quando le persone ti dicono che otterrai KPI o informazioni chiave. Direi va bene, hai informazioni chiave, ma essenzialmente fino a prova contraria, quelle informazioni chiave significano che l’azienda dovrà pagare dipendenti solo per darci un’occhiata.

Joannes Vermorel: Quindi, vedi, quando dici che un software ti fornisce KPI e informazioni, essenzialmente, è ancora sul lato dei costi per l’azienda perché, beh, non importa quanto interessanti possano essere quelle cose, quei numeri, l’azienda deve comunque pagare le persone per guardarli. E finora, non produce ancora un ritorno sull’investimento. E, a proposito, è una cosa di cui ho discusso in uno degli episodi precedenti con il nucleo burocratico della supply chain. Nella supply chain, è sempre molto allettante fare tutto il tipo di cose che sono di natura burocratica. Questo è il problema di avere persone altamente specializzate che si occupano di compiti piuttosto tecnici.

Nicole Zint: Quindi sei molto critico nei confronti dei digital twin?

Joannes Vermorel: Non sono critico nei confronti dei digital twin. Di nuovo, cerchiamo di essere precisi. Dico che ogni volta che si presenta un concetto, dobbiamo essere molto specifici su tutti i tipi di sfide che devono essere affrontate dalla cosa che è critica. E la mia critica riguarda molto precisamente le comunicazioni che sono associate ai digital twin come presentati dai miei concorrenti. Quindi, la critica finora non riguarda i digital twin stessi. Possiamo arrivare a questo tra un attimo se vuoi, ma riguarda ciò che emerge in termini di elementi di comunicazione. E finora, direi che gli elementi che emergono per me sono sorprendenti, come se mancassero gli elefanti nella stanza. E non come un solo elefante, ma almeno tre elefanti principali sono un po’ trascurati o ignorati o inesistenti, se vuoi. E direi che questo mi fa chiedere se stanno prestando attenzione alla realtà, alla realtà del problema che si sta risolvendo.

Nicole Zint: Giusto, ma ora torniamo al digital twin stesso.

Joannes Vermorel: Sì. Quindi una delle affermazioni che ho visto i fornitori fare è che il loro digital twin è in grado di avere essenzialmente un cruscotto intuitivo che ti permette di vedere istantaneamente l’impatto di diversi scenari ipotetici. Qual è la tua opinione al riguardo? Quali sarebbero le tue prime critiche, se vuoi, ma anche quali sono i vantaggi che possiamo ottenere da un digital twin, secondo te?

Nicole Zint: Quindi, innanzitutto, direi, cos’è un digital twin effettivo come implementato dai fornitori che vendono digital twin?

Nicole Zint: Per fare la domanda, cos’è tecnicamente? E qui si vede che c’è un giudizio di valore, e direi che sono simulatori glorificati, simulatori di Monte Carlo più precisamente.

Joannes Vermorel: Nonostante il fatto che la quantità di informazioni tecniche sia molto scarsa come spinto da molti dei nostri concorrenti, hanno comunque alcuni screenshot che fluttuano in giro e alcuni piccoli dettagli tecnici. Questo è ciò che sto usando per fare questa affermazione. Fondamentalmente, quando le persone dicono di avere un digital twin, quello che hanno è un pezzo di software aziendale che ti offre alcune capacità di modellazione. Hanno qualcosa che è molto orientato verso una mentalità di Monte Carlo. Genererà, con un certo grado di rumore, cose che sono supposte rappresentare gli stati futuri della tua supply chain. Di solito avranno alcune cose che sono più ispirate dalla modellazione basata sugli agenti. Cercano di rappresentare la rete della supply chain come una collezione di agenti che hanno comportamenti preconfigurati, potenzialmente comportamenti appresi in misura limitata. Poi eseguono il simulatore e raccolgono metriche come se stessi mettendo sonde in posizioni specifiche o su modelli specifici nella tua supply chain. Quindi, a livello tecnico, un digital twin è una sorta di simulatore, un simulatore di Monte Carlo orientato verso casi d’uso della supply chain.

Nicole Zint: Quando si tratta di affermazioni, ad esempio, di avere dashboard?

Joannes Vermorel: Con qualsiasi simulatore, puoi mettere sonde ovunque per misurare i risultati dei tuoi simulatori ed è molto facile raccogliere migliaia di numeri. Se hai migliaia di numeri, è molto facile compilarli in modo visivamente piacevole, come una dashboard. Il problema principale è quanto fiducia e sicurezza dovresti avere in quei numeri e questo mi riporta alla questione dell’accuratezza. Avere dashboard di fantasia è sicuramente qualcosa in cui mi fido che i miei concorrenti siano in grado di farlo. Ma siamo realistici; è possibile avere rapporti molto piacevoli con Excel ed è possibile da tre decenni. Quindi, è molto incrementale al massimo per questo tipo di categoria di benefici.

Nicole Zint: Qual sarebbe la tua idea di benefici allora? Mettiamo in discussione un’altra qualità che vedi, quella che hai menzionato: intuitiva.

Joannes Vermorel: È interessante perché non è assolutamente la mia esperienza con qualcosa che assomiglia a un simulatore. I simulatori sono molto scatole nere, complessi per design e non sono assolutamente il tipo di ricette numeriche che si prestano a una facile spiegazione. A proposito, Lokad sta utilizzando abbastanza estesamente processi di Monte Carlo, simulatori e generatori ed è qualcosa che ha un molto

Nicole Zint: Lokad ha una forte affinità per le previsioni probabilistiche. Tuttavia, anche se Lokad utilizza questi metodi, riconosco che non sono particolarmente intuitivi, soprattutto per quanto riguarda i risultati. È praticamente per design. Quello che vuoi catturare con un simulatore sono tipicamente tutti i tipi di non linearità che non puoi catturare con altri metodi. Ma non appena ti occupi di fenomeni nella tua supply chain che sono altamente non lineari, diventa molto difficile e molto scatola nera capire cosa sta succedendo. Significa che improvvisamente regoli leggermente un parametro e hai una risposta enorme dall’altra parte della rete ed è stato un po’ inaspettato.

Joannes Vermorel: Se il simulatore è accurato, allora è buono. Significa che ti dà uno strumento per acquisire il controllo e avere una migliore comprensione delle conseguenze non volute di azioni apparentemente piccole nella tua supply chain. Tuttavia, tutto dipende dall’accuratezza del simulatore. Non sarà qualcosa di intuitivo in alcun modo. Sarà molto scatola nera al massimo. E ancora una volta, è molto un modello numerico complesso che sta accadendo quando si sta simulando la supply chain mondiale. Non rientra davvero nella categoria di cose che definirei intuitive.

Nicole Zint: Quindi, un simulatore è essenzialmente una previsione dietro la tenda del simulatore, dove l’accuratezza è in discussione. L’idea è che possiamo vedere la supply chain in un’unica schermata e giocare con diversi parametri per vedere l’output. Sulla carta, sembra fantastico, come una palla magica che può vedere nel futuro. Ma, ovviamente, quando non si mette in discussione l’accuratezza, è essenzialmente quello che è.

Joannes Vermorel: Sì, e ci sono anche molte altre domande. Quando si ha un simulatore, si hanno agenti, che sono essenzialmente i mattoncini della tua simulazione. Quando dici di eseguire una simulazione lungo la supply chain, significa che stai simulando ogni singolo SKU per associare, ad esempio, un comportamento di riapprovvigionamento o di consumo. Quindi, abbiamo molti piccoli agenti che hanno i loro comportamenti, e quando lasciamo che il simulatore si svolga, lasciamo che tutti quegli agenti operino e ci diano uno stato futuro potenziale della supply chain. Possiamo farlo molte volte.

Ora, effettivamente, per design, questa simulazione basata sugli agenti si presta a un alto grado di comparabilità. Puoi toccare ogni singolo agente e modificarlo. Questa è una cosa che puoi fare, e infatti, puoi avere il tuo muro di metriche che otterrai semplicemente regolando i parametri.

Nicole Zint: Eseguire il simulatore ora, questo crea una domanda su se sia un esercizio realistico. Abbiamo potenzialmente migliaia di SKU, se stiamo parlando di una supply chain su larga scala. Ha davvero senso pagare le persone per regolare manualmente il parametro che controlla l’agente, cioè la modellazione di ogni singolo SKU, uno per uno? Sì, puoi farlo, ma c’è un punto? C’è un valore in tutto ciò?

Joannes Vermorel: Questo è anche un altro grande problema. Assolutamente, puoi farlo, ma questo fa parte del campo delle capacità date che sono molto ciò che ottieni dal design. Ma poi c’è la questione di se dovresti farlo. Facendo ciò, otterrai dei numeri, ma come decidi che una regolazione è anche migliore dell’altra se possiamo semplicemente regolare qualcosa, dire cosa succede se ordino così tanto di questo prodotto? Quindi fondamentalmente, regoli qualcosa, e poi vedi l’output di quello come in un solo scenario.

Nicole Zint: Per me sembra una serie temporale. Quindi, innanzitutto, quello che non otterrai tipicamente se esegui un simulatore di Monte Carlo è uno scenario; è come l’aggregazione dell’outcome medio su molti scenari. Beh, aspetta un attimo, ma loro sostengono che è un modo intuitivo per vedere l’outcome di diversi scenari ipotetici. Quindi, se ordino così tanto, dovrei ottenere un’immagine istantanea di quale sarebbe il futuro di quello, non immagini diverse, solo una.

Joannes Vermorel: Sì, voglio dire, perché fondamentalmente, quello che fai con i simulatori è mediare i risultati. Quindi, è una previsione a serie temporale; almeno, è un output puntuale. La differenza è che il tipo di serie temporale assume che tu abbia un vettore di informazioni che è granulare nel tempo, ma ha un punto. Fondamentalmente ti dà una stima media. Quello che otterrai è una stima puntuale della conseguenza del tuo aggiustamento. In questo senso, va bene farlo. Non puoi mantenere tutte le possibilità future fino alla fine; ad un certo punto, devi dire ho una decisione, e voglio valutare l’outcome economico di questa decisione. Quindi, questa parte va bene. Quello che potrebbe non andare bene è se gli utenti devono passare potenzialmente attraverso milioni di parametri a mano. Allora hai qualcosa che è pesantemente impratico, distoglie l’attenzione e richiede tempo, e i benefici che potresti ottenere nell’individuare decisioni migliori potrebbero non essere sufficienti a coprire il costo di pagare tutte le persone che devono regolare il simulatore.

Nicole Zint: Questa è una classe di problema, e poi hai un’altra classe di problema, che è che quello che otterrai da un simulatore è un muro di metriche, letteralmente migliaia di numeri. Quindi, come confronti la decisione A con un muro di metriche, quindi hai migliaia di metriche, e la decisione B con altre mille metriche, sapendo che alcune sono migliori, alcune sono peggiori, alcune sono drasticamente peggiori e alcune sono drasticamente migliori? Suona un po’…

Nicole Zint: Come un processo di RFP, in un certo senso, hai così tante variabili diverse. Come confronti quando tutte le variabili sono diverse anziché solo una?

Joannes Vermorel: Sì, e questo crea una vera questione di confronto. Ecco perché hai un muro di metriche perché quando hai un simulatore, puoi misurare ogni cosa. Ad esempio, puoi misurare il livello di servizio per ogni SKU. Quindi, il tuo output del simulatore, quando fai la media su migliaia e migliaia di esecuzioni, è letteralmente un livello di servizio per ogni SKU, una qualità di servizio per ogni cliente e costi di inventario per ogni singolo fornitore. Il vero vantaggio dell’approccio a livello di sistema dei gemelli digitali è simulare non un singolo SKU, ma l’intera supply chain end-to-end, per quanto puoi raggiungere con i dati che hai per i tuoi fornitori e per quanto puoi raggiungere a valle sul lato end-to-end per la parte della supply chain che controlli.

Nicole Zint: Ma sembra che la domanda rimanga comunque, quale decisione è la migliore?

Joannes Vermorel: Sì, e direi che è anche un altro elefante nella stanza. Cosa fai una volta che hai queste capacità? Per quanto riguarda il gemello digitale, sembra a me che sia una domanda che non ha risposte. C’è un trucco psicologico usato dai fornitori di supply chain aziendali e dai fornitori aziendali in generale: non appena le persone vedono un pezzo di software con cui possono interagire e fare cose, acquisiscono familiarità e, ad un certo punto, gli piace il software. Anche se interagire con il software ha un elemento di gioco, il problema è che l’elemento di gioco significa che le persone possono piacere al prodotto, ma non prova che faccia qualcosa di buono per la tua azienda. Toglie il focus dall’outcome. Ad esempio, se dicessi che come parte della politica aziendale, le persone dovrebbero giocare a carte per due ore al giorno, sono abbastanza sicuro che ci sarebbero molte persone che apprezzerebbero questa attività e direbbero che la amano, ma questo non significa che crei valore aggiunto per l’azienda.

Nicole Zint: Quindi, per concludere qui, se possiamo tornare a ciò che è effettivamente un gemello digitale, potresti fornire la tua definizione?

Joannes Vermorel: La mia percezione è che un gemello digitale sia essenzialmente una serie di fornitori che ripropongono concetti vecchi di dieci anni per i simulatori. Quello che è cambiato è che la potenza di elaborazione è ora sufficientemente economica da consentire di avere un processo di Monte Carlo a bassa risoluzione che si estende su un’intera supply chain senza troppa difficoltà.

Nicole Zint: Fondamentalmente, si prende una grande macchina con molti processori. Il Monte Carlo è molto facile da parallelizzare. È un problema imbarazzantemente parallelo, un termine tecnico. E quindi, molti fornitori si trovano con la capacità di creare un prodotto economico da implementare che fa una simulazione di un sistema di supply chain a livello globale. Sai che è quello che possono fare. E poi, perché possono farlo, possono venderlo. E poiché non ci sono innovazioni radicali in corso, hanno trovato il gemello digitale come punto di riferimento per rendere questo prodotto più interessante perché se ti dico che faremo un approccio Monte Carlo basato su cose scoperte negli anni ‘50, 70 anni fa, improvvisamente la gente direbbe: “Sì, davvero? È così?”

Joannes Vermorel: Quindi fondamentalmente, fanno questo e poi, per rendere la cosa ancora più attraente, aggiungono ulteriori qualifiche come tempo reale e sincronizzazione. Direi che va bene. Tuttavia, con il simulatore per definizione, non otterrai mai nulla in tempo reale, tranne se il tuo simulatore è incredibilmente superficiale in termini di sofisticazione. Quindi è davvero qualcosa di discutibile. E tuttavia, vedo il motivo per cui c’è interesse per questo prodotto è che c’è un elemento chiave di verità, che è un approccio a livello di sistema, direi, per la supply chain che merita davvero un’analisi molto, molto seria. Quindi, è un impegno molto valido dire che non vogliamo fare un sì per colmare i silos e avere un approccio a livello di sistema che ha, direi, questo è un concetto molto interessante per me. Posso vedere molto valore in questo.

Ora, avere simulatori, simulatori di Monte Carlo, è un ingrediente. Ma quello che sto dicendo, e questo sarebbe il mio punto, è che non critico i gemelli digitali per quello che sono. Un simulatore è solo ben fatto e solido. Va bene, sai? È un modo consolidato per fare, direi, previsioni probabilistiche in senso molto generico. Quello che sto dicendo è che vedo un’enorme quantità di elementi che mancano semplicemente dal quadro, e sembra che le persone abbiano lavorato sulle capacità che sono economiche da implementare e stanno cercando di venderle, mentre, beh, c’è un’intera classe di capacità che mancano completamente, ma purtroppo sono molto più difficili da implementare e molto più costose. Ma sono quelle che rendono veramente utile questa capacità, la simulazione di Monte Carlo, per la supply chain. Quindi il mio punto è che la supply chain digitale è buona se è un grido di battaglia per avere un approccio più olistico alla supply chain da una prospettiva computerizzata. Ma se pensi che gli approcci Monte Carlo siano altro che un ingrediente algoritmico, penso che sia un’idea molto sbagliata che, solo con quello, puoi effettivamente migliorare la tua supply chain.

Nicole Zint: Ok, Joannes. Grazie mille per aver condiviso le tue opinioni sui gemelli digitali. Grazie per averci seguito e ci vediamo la prossima settimana.