00:00:00 (Re)Introduzione di Knut
00:01:51 Il lavoro di Knut Alicke sulla resilienza della supply chain
00:02:59 Risposta delle aziende al primo lockdown
00:04:15 Prospettiva di Joannes sui cambiamenti nella supply chain
00:06:35 Definizione di rischio e resilienza nella supply chain
00:10:06 Gli ingredienti chiave di Knut per supply chain resilienti
00:13:09 Importanza della visibilità end-to-end
00:14:42 Importanza dell’interpretazione dei dati
00:15:55 Studio di caso: Prodotti farmaceutici
00:17:28 Disastri nella supply chain guidati dal software
00:19:28 Approccio di Lokad agli strumenti di machine learning
00:21:21 Software sofisticato che rende le aziende fragili
00:28:32 Complessità delle supply chain
00:30:29 Benefici dell’approccio probabilistico
00:33:08 Considerare il rischio di inflazione
00:40:33 La resilienza della supply chain come assicurazione
00:44:32 Spiegazione del modello CHAIN
00:50:00 Esempio di servizio di rivenditore B2B
00:52:12 Importanza delle metriche basate sul dollaro
00:58:41 L’efficacia dei sistemi automatizzati nella gestione del rischio
01:00:37 Esempio di narrazione sulla manutenzione degli aeromobili
01:04:11 Competenze critiche nella supply chain
01:05:31 Importanza di una scrittura chiara
01:08:16 Appello di Knut all’azione
Riassunto
La pandemia ha costretto le aziende a rivalutare le loro supply chain, concentrandosi sulla riduzione del rischio e sulla resilienza. In questa intervista, Knut Alicke di McKinsey e Joannes Vermorel di Lokad hanno discusso della necessità di pianificazione sistematica, utilizzo di strumenti digitali e automazione del software. Alicke ha sottolineato l’importanza della visibilità e dei sistemi di pre-allarme per individuare potenziali interruzioni, mentre Vermorel ha evidenziato la necessità di una cultura digitale per comprendere le sfumature dei dati. Entrambi hanno concordato sull’importanza della pianificazione degli scenari e di un approccio probabilistico per gestire eventuali problemi. Hanno inoltre sottolineato l’importanza del pensiero strategico, della comunicazione efficace e della coltivazione di opzioni nella leadership della supply chain, argomenti che Alicke ha approfondito nel suo recente libro (scritto a quattro mani), From Source to Sold.
Riassunto Esteso
La recente pandemia ha costretto le aziende a rivalutare le loro supply chain, concentrandosi sulla riduzione del rischio e sull’aumento della resilienza, come spiegato da Knut Alicke, partner di McKinsey, e Joannes Vermorel, CEO e fondatore di Lokad.
Alicke, che lavora nella supply chain da quasi 30 anni, ha osservato che le aziende hanno dovuto diventare più sistematiche e agili nei loro processi di pianificazione. Tuttavia, ha sottolineato che c’è ancora una lacuna in termini di esperienza nella supply chain e del miglior utilizzo degli strumenti digitali. Vermorel, d’altra parte, ha sottolineato l’importanza dell’automazione del software per gestire decisioni e compiti banali, liberando tempo alle persone per concentrarsi su situazioni insolite o straordinarie.
Alicke ha discusso di come le aziende abbiano reagito alle interruzioni del passato, come il disastro di Fukushima nel 2011 e le più recenti chiusure e lockdown. Ha osservato che mentre molte delle idee per la resilienza esistevano anni fa, non venivano considerate importanti. Le aziende spesso tornavano alle normali operazioni dopo una interruzione, concentrandosi su supply chain snelle ed economiche anziché resilienti.
Alicke ha sottolineato la necessità di visibilità e di un sistema di preavviso per rilevare potenziali interruzioni nella supply chain. Questo potrebbe riguardare problemi con il fornitore del fornitore o problemi con la logistica, la produzione o la qualità. Ha anche evidenziato l’importanza della pianificazione, in particolare della pianificazione degli scenari, per mitigare eventuali ritardi o interruzioni. Ciò potrebbe comportare l’accelerazione delle spedizioni, la sostituzione dei prodotti o l’invio di alternative.
Vermorel ha concordato sull’importanza della visibilità end-to-end, ma ha suggerito che le aziende spesso mancano di una cultura digitale per comprendere le sfumature dei loro dati. Ha sostenuto che il problema non è la mancanza di dati o la loro qualità, ma la mancanza di comprensione dei dati.
Vermorel ha anche discusso dell’importanza di capire cosa un algoritmo sta cercando di fare, piuttosto che come funziona. Ha osservato che il software consente una rapida scalabilità, compresi i potenziali errori su larga scala. Ha anche sottolineato che anche calcoli relativamente semplici possono diventare opachi a causa delle limitazioni della mente umana.
Vermorel ha spiegato ulteriormente che anche se gli scienziati dei dati sostituiscono i pianificatori, lo stesso problema di opacità persiste. Alcuni strumenti di machine learning sono opachi anche per coloro che li utilizzano e comprendere gli algoritmi non significa necessariamente comprendere i risultati.
Vermorel ha discusso dell’operatività degli scenari nella gestione della supply chain, spiegando che mantenere più scenari può richiedere molto tempo. Tuttavia, un approccio probabilistico, che considera contemporaneamente tutti gli scenari, può essere più gestibile con gli strumenti matematici e software adeguati.
Ha spiegato che questo approccio consente di considerare vari problemi potenziali, come ad esempio un magazzino che ha una probabilità del 1% di essere allagato ogni mese, senza la necessità di conoscere la causa esatta.
Vermorel ha paragonato l’approccio probabilistico a una prospettiva quantistica, in cui vengono considerati tutti i futuri possibili e strumenti matematici si occupano di fenomeni poco frequenti.
Alicke ha concordato e ha sottolineato l’importanza che le aziende siano pronte ad agire in base alle informazioni acquisite dalle simulazioni degli scenari. Ha osservato che spesso le aziende mancano della prontezza per implementare soluzioni anche quando hanno le informazioni necessarie.
Vermorel ha discusso dell’importanza di coltivare opzioni nella gestione della supply chain. Ha spiegato che l’approccio probabilistico consente di considerare costantemente le opzioni, come ad esempio le modalità di trasporto alternative, che possono essere attivate quando le condizioni sono favorevoli.
Alicke ha condiviso un esempio di come la pianificazione degli scenari abbia aiutato un cliente a diventare più resiliente identificando una risorsa critica che richiedeva 12 settimane per spostarsi da un impianto all’altro.
Vermorel ha discusso dell’importanza del pensiero strategico nella gestione della supply chain, che può essere ostacolato da un costante spegnimento di incendi.
Alicke ha sottolineato l’importanza di comunicare la necessità di investimenti strategici al consiglio di amministrazione, paragonandola al pagamento di un’assicurazione. Ha osservato che ciò richiede una decisione strategica da parte del consiglio di amministrazione e la capacità di comunicare efficacemente la storia a loro.
Alicke ha anche discusso l’ispirazione dietro il suo libro, “Source to Sold” (scritto insieme a Radu Palamariu), che include interviste a persone che sono arrivate al consiglio di amministrazione con una formazione nella supply chain e discute il modello di catena che hanno sviluppato basandosi su queste interviste.
Alicke ha spiegato che ‘C’ sta per collaborativo, ‘H’ per olistico, ‘A’ per adattabile, ‘I’ per influente e ‘N’ per narrativo. Ha sottolineato l’importanza di costruire relazioni, comprendere l’immagine generale, l’adattabilità, l’abilitazione delle persone e l’utilizzo del linguaggio giusto per spiegare le cose.
Vermorel ha discusso della paura degli effetti di secondo ordine nella supply chain, come l’aspettativa di sconti da parte dei clienti. Ha sostenuto la necessità di avere un KPI che includa valutazioni soggettive e imponga una visione a lungo termine.
Vermorel ha criticato la mancanza di immaginazione nel considerare fattori sfuggenti che sono difficili da misurare. Ha sottolineato l’importanza di sviluppare narrazioni per comunicare in modo conciso cose tecniche e razionali.
Vermorel ha sostenuto la necessità di avere intuizioni che risuonino profondamente con ciò che le aziende stanno cercando di fare, anziché fare affidamento su metriche facili che sono irrilevanti per il problema in questione.
Alicke ha concordato, aggiungendo che i numeri supportano la narrazione e aiutano a identificare le cause principali quando qualcosa va storto. Ha sottolineato che una leadership efficace richiede persone con le competenze necessarie per attivare la visione espressa attraverso la narrazione.
Alicke ha suggerito che tutti nella supply chain dovrebbero comprendere i processi end-to-end e formare i colleghi della supply chain e di altre aree. Ha menzionato che lui e Vermorel insegnano nelle università per aumentare le capacità della comunità e promuovere la supply chain come un argomento interessante e importante.
Vermorel ha aggiunto che la scrittura chiara è una competenza cruciale per la collaborazione, la creazione di narrazioni e l’organizzazione di rapporti. Ha criticato la scarsa qualità della scrittura in molti dipartimenti e ha incoraggiato gli studenti a migliorare le loro competenze di scrittura durante tutta la loro vita.
In conclusione, l’intervista ha evidenziato l’importanza di comprendere e gestire il rischio e la resilienza nelle supply chain, il ruolo dei dati e degli algoritmi e la necessità di pensiero strategico e comunicazione efficace. Ha anche sottolineato l’importanza di coltivare opzioni, comprendere i processi end-to-end e migliorare le competenze di scrittura.
Trascrizione completa
Conor Doherty: Date le recenti pandemie, la maggior parte delle aziende ha rivalutato le proprie supply chain con un’enfasi sulla riduzione del rischio e l’aumento della resilienza. L’ospite di oggi, Knut Alicke, ha scritto ampiamente su questi problemi, nonché sulla leadership della supply chain nel suo nuovo libro, “From Source to Sold”. Knut, benvenuto in Lokad.
Knut Alicke: Grazie mille per avermi qui.
Conor Doherty: Beh, ho detto benvenuto a Lokad, ma è probabilmente più accurato dire bentornato a Lokad. Se non sbaglio, eri con noi, credo, 3 anni fa, quasi proprio oggi.
Knut Alicke: È corretto. Questo è il mio secondo episodio con voi. Quindi, sono passati tre anni, hai ragione. Abbiamo parlato del futuro della supply chain, delle competenze lavorative e di tutto. Sono stati tre anni interessanti per tutti noi, con molte interruzioni e molte cose che accadono nella supply chain.
Conor Doherty: Assolutamente, e torneremo su questo argomento. Ma per chiunque abbia perso quell’episodio, potresti presentarti nuovamente al pubblico, per favore?
Knut Alicke: Certamente. Mi chiamo Knut Alicke. Lavoro per McKinsey. Sono basato nel nostro ufficio di Stoccarda in Germania e la supply chain è la mia passione. È quello che faccio da quasi 30 anni. Quindi, l’anno prossimo saranno 30 anni. Stiamo invecchiando sempre di più. Quello che faccio qui riguarda principalmente tutti gli argomenti legati alla pianificazione, come la previsione, S&OP, la pianificazione della fornitura, la pianificazione della produzione, l’inventario, ma anche il flusso fisico, l’ottimizzazione del magazzino, l’ottimizzazione della rete di trasporto, l’implementazione della giusta struttura organizzativa e di governance.
Negli ultimi tre anni, ho lavorato principalmente sulla gestione del rischio e sulla resilienza della supply chain per aiutare i nostri clienti a migliorare e ad avere una supply chain più resiliente. E accanto a McKinsey, continuo a insegnare. Quindi sto sviluppando, per così dire, la nuova generazione di professionisti della supply chain perché è quello che sentiamo sempre dire, che non abbiamo abbastanza professionisti della supply chain. Non abbiamo abbastanza persone che capiscano davvero l’intero processo, che comprendano i trade-off e che siano interessate all’argomento.
Conor Doherty: In effetti, se possiamo tornare a ciò di cui stavamo discutendo. Perché, come hai menzionato, sono passati tre anni, abbiamo parlato del futuro della supply chain e delle competenze richieste. Era nel bel mezzo della pandemia. Negli anni successivi, ora siamo praticamente post pandemia, pensi che la situazione sia cambiata? La gestione del rischio e la resilienza sono diventate più importanti. Quindi, è richiesta la stessa serie di competenze o è cambiata?
Knut Alicke: È successo molto. Se guardiamo indietro di soli tre anni, molte aziende hanno iniziato, dopo il primo lockdown, a creare stanze di crisi, sale di controllo, chiamate come volete, per risolvere i problemi. Questo non è sempre stato fatto in modo sistematico. Non sempre si è pensato all’intero processo. E poi si sono resi conto che, hey, dobbiamo fare di più. Giusto? Dobbiamo prepararci, dobbiamo assicurarci di avere la giusta visibilità, dobbiamo avere i giusti strumenti a disposizione che possiamo utilizzare e dobbiamo assicurarci che i nostri processi di pianificazione siano sufficientemente agili e veloci.
Quindi, molte aziende hanno ridotto la pianificazione mensile a ogni due settimane e la pianificazione operativa, l’S&OP, da una settimana a ogni due giorni. E tutto questo richiede talento. Richiede talento che comprenda la supply chain, che comprenda il digitale e che metta tutto insieme. E quello che vediamo qui è che c’è ancora un’enorme lacuna. La lacuna si è ridotta. Le persone si sono, direi, formate da sole. C’è stata molta assunzione di personale da fonti esterne, ma c’è ancora una lacuna in termini di esperienza nella supply chain, di come utilizzare al meglio gli strumenti digitali per pianificare e migliorare le prestazioni della supply chain.
Conor Doherty: Beh, grazie. Joannes, eri anche tu in quel panel. Hai cambiato prospettiva negli anni intercorsi?
Joannes Vermorel: Nel senso che si è evoluta, sì. Non so in che misura si possa considerare un cambiamento, ma l’essenza è che, secondo me, più interruzioni si affrontano, più automazione è necessaria. Perché, vedi, se la tua routine tiene già tutti occupati, sai, a combattere gli incendi e a occuparsi delle cose banali, se sei già al 100% di occupazione solo per far fronte alle cose banali, quando arriva l’eccezionale, non hai praticamente margine per far fronte a queste cose extra.
E non intendo capacità di supply chain o asset fisici, ma solo la capacità mentale di affrontare un problema. Se tutti nell’organizzazione sono già a pieno regime solo per far funzionare l’azienda in un giorno normale, quando arriva un giorno anormale, tutto esplode o viene ritardato. Quindi, e non ho, direi, una soluzione miracolosa per liberare questa capacità. Tuttavia, una delle migliori alternative a una soluzione miracolosa è l’automazione software estensiva.
In questo modo, almeno tutte le decisioni banali e le cose banali vengono eliminate, robotizzate, e le persone hanno il tempo di concentrarsi su ciò che è abbastanza insolito. E per insolito non intendo le solite fluttuazioni della domanda che sono un po’ più alte, un po’ più basse o che variano in modo simile tutto il tempo. Intendo un cambiamento strutturale in cui hai fornitori che scompaiono, fornitori che diventano molto più costosi senza tornare allo stato precedente degli affari, tariffe o cose che modificano realmente la struttura del mercato in cui operi.
Conor Doherty: Beh, mi viene in mente che in una discussione sul rischio e sulla resilienza, sarebbe probabilmente meglio definire i termini. Quindi, Knut, se posso tornare a te ancora una volta, dopo la pandemia si parla dell’importanza del rischio e della resilienza, ma voglio dire, il rischio e la resilienza esistevano già prima della pandemia. Quindi, secondo la tua competenza, in che modo esattamente questi concetti sono cambiati? Materialmente, in che modo sono cambiati a causa della pandemia?
Knut Alicke: La domanda giusta è se siano cambiati. Se pensi a cosa è successo, tipo nel 2011 quando abbiamo avuto Fukushima? Sono passati circa 12 anni, e le aziende hanno reagito in modo simile anche alle recenti chiusure, interruzioni e blocchi. Quindi, direi che molte delle idee esistevano già molti, molti anni fa, ma non venivano considerate importanti. Le aziende non si concentravano su questo. Dicevano, eh, l’interruzione è finita, torniamo alla normalità e facciamo solo in modo che la nostra supply chain sia il più snella e il più economica possibile, ma non il più resiliente possibile.
Quindi, se pensiamo a cosa è necessario per essere resilienti, dobbiamo avere la visibilità. Quindi, dobbiamo avere qualcosa come un sistema di preavviso che, eh, qualcosa si sta preparando, diciamo al livello tre, livello quattro. Quindi, non il nostro fornitore diretto, ma il fornitore del fornitore del fornitore ha dei problemi. Forse c’è un problema logistico, forse c’è un problema di produzione, forse c’è un problema di qualità.
Sappiamo con certezza che questo si ripercuoterà fino a noi, sulla nostra linea di produzione, e causerà un’interruzione. Se lo sappiamo abbastanza presto, possiamo reagire. O diciamo, sperabilmente, possiamo reagire. Per poter reagire, dobbiamo anche assicurarci di avere qualcosa come una pianificazione. Quindi, se, ad esempio, vediamo che, oh, questo container arriverà probabilmente due settimane in ritardo, questa informazione di per sé non è utile. L’informazione che questo ritardo di due settimane provoca una rotture di stock nei nostri componenti, che porta a una fermata della produzione perché non possiamo assemblare ciò che vogliamo assemblare, o abbiamo un problema di disponibilità con questo, non possiamo consegnare al negozio al dettaglio che ha disperatamente bisogno dei nostri prodotti, questo è molto importante. E per questo abbiamo bisogno di una pianificazione degli scenari.
Quindi, dobbiamo analizzare cosa possiamo implementare per mitigare questo ritardo. È necessario accelerare la spedizione? È necessario sostituire il prodotto? È necessario far arrivare qualcos’altro in aereo per compensare il ritardo? E qui molte aziende hanno ancora un problema. Creiamo un piano, ma non siamo in grado di creare piani nel caso in cui si verifichi un’interruzione o un ritardo. Ed è molto importante. Se ora pensiamo a cosa è necessario fare per questo, dobbiamo avere i dati in mano, i dati principali. Dobbiamo avere le capacità necessarie, abbiamo iniziato a parlarne, e dobbiamo avere l’organizzazione necessaria che accetta anche che, in questo scenario, arriviamo alla conclusione che il trasporto aereo è la soluzione, e quindi optiamo per il trasporto aereo. Tutto questo deve accadere per assicurarci di avere una catena di approvvigionamento resiliente che sia ancora in grado di consegnare.
Conor Doherty: Beh, in realtà, hai identificato tre ingredienti, ed è qualcosa che hai menzionato in un recente sondaggio che hai scritto presso McKinsey su tecnologia e regionalizzazione. Hai menzionato che le catene di approvvigionamento più resilienti hanno una visibilità end-to-end, dati principali di alta qualità e fanno una pianificazione degli scenari di domanda efficace. Quindi, Joannes, per tornare a te, perché pensi che questi siano ingredienti assolutamente critici da avere per una catena di approvvigionamento resiliente? O aggiungeresti qualcos’altro a questo?
Joannes Vermorel: Sì, voglio dire, dal mio punto di vista, la sfida con i dati è molto specifica nel senso che la qualità dei dati di solito è eccellente. È strano, lo so che molti fornitori si lamentano dei dati scadenti, ma la realtà è che quando guardiamo, diciamo, alle aziende occidentali, forse non alle aziende asiatiche, ma le aziende occidentali sono state digitalizzate per tre decenni e di solito, in termini di accuratezza, quando c’è un record che dice che questa cosa è stata venduta in questo giorno, questa quantità, è accurato al 99,9%. Quindi sì, ci sono alcuni errori di natura amministrativa qua e là, ma è molto accurato. Ora, il problema non è che i dati siano di solito errati, è che il significato è molto sfumato.
Solo per dare un’idea, la maggior parte dei nostri clienti, e penso ai più grandi come le società quotate, di solito è molto difficile contare ciò che hanno in magazzino. Il problema non è che non hanno i dati, il problema è che immagina di non avere un ERP, hai 20 ERP e tutti contano il magazzino non in un modo ma in 20 modi diversi. E poi il magazzino non è binario, è presente o non è presente, può essere bloccato in dogana, può essere bloccato per il controllo di qualità, può essere in magazzino, può essere riservato per alcuni clienti da qualche parte. Quindi, vedi che ci sono molte complessità.
E poi, quando pensi alla domanda, stessa cosa, diventa molto rapidamente molto sfumata. Prendiamo ad esempio un distributore B2B. Stai vendendo alle aziende, quindi di solito hai più date di ordine, non una sola. Hai le date in cui il cliente ti dice che vuole questo in futuro, ma non è un ordine definitivo, è nel futuro. E poi ci sarà una data in cui passano l’ordine e poi ci sarà una data in cui vogliono che una parte dell’ordine venga consegnata per prima e poi un’altra data per la consegna della seconda parte dell’ordine e così via.
Quindi, sono assolutamente d’accordo con la visibilità end-to-end, è un ingrediente critico. Ma dove penso che le aziende spesso manchino è che manca una cultura digitale per comprendere le sfumature che entrano in questi dati. Il problema non è tanto che i dati siano cattivi o che non abbiano i dati, il problema è che hanno letteralmente migliaia e migliaia di tabelle e le persone si stanno annegando in KPI sbagliati, ricette semplicistiche e quant’altro che semplicemente non dicono loro ciò di cui hanno bisogno.
Ad esempio, le aziende che operano nella supply chain multi-on, abbiamo visto persone pensare ai livelli di servizio nel mezzo della rete, ma il livello di servizio nel mezzo della rete non ti dice nulla sulla qualità del servizio percepita dal lato del cliente. Sono solo artefatti. Quindi, direi che questi problemi sono gli stessi, ma c’è un po’ di sfumatura nel modo in cui li guardi ed è lì che penso che ci sia la più grande lacuna di competenze.
Quando parliamo di dati principali, cosa significa avere padronanza dei dati? È un gioco di parole, ma direi che il problema è più la padronanza dei dati piuttosto che la mancanza di dati o la mancanza di dati di qualità.
Conor Doherty: Quindi, Knut, per rimandare la domanda a te, sei d’accordo sul fatto che sia più una questione di come interpreti la ricchezza dei dati o la fonte dei dati e non la qualità intrinseca dei dati?
Knut Alicke: Onestamente, ho visto entrambi, ma concordo sul fatto che utilizzare i dati e creare informazioni dai dati sia molto importante. Permettetemi di aggiungere un elemento a questo perché è anche ciò che vedo accadere in molti dei nostri clienti.
Il pianificatore ha un sistema da utilizzare, giusto? Utilizzando i dati e poi c’è un algoritmo e quell’algoritmo fa alcuni calcoli, una previsione, un piano di produzione, un piano di approvvigionamento, eccetera. Quello che spesso vediamo è che c’è molta più intelligenza algoritmica lì dentro di quanto il pianificatore sia pronto a utilizzare. E perché? Perché per la maggior parte dei pianificatori l’algoritmo sembra una scatola nera. Quello che vorrebbero fare è aprire la scatola nera, guardare dentro, capire e poi usarla.
Per una grande azienda farmaceutica, abbiamo fatto un’analisi dopo che hanno implementato uno dei grandi sistemi di pianificazione e c’erano solo otto persone che si collegavano e utilizzavano il sistema. Tutti gli altri centinaia di pianificatori si collegavano, ma poi si disconnettevano molto velocemente e poi si ricollegavano e si disconnettevano di nuovo. Cosa significa? Scaricavano tutti i dati nei loro fogli di Excel, facevano le solite modifiche e pianificazioni e caricavano di nuovo i risultati.
Quindi, un elemento molto importante è la spiegabilità. Abbiamo bisogno di creare fiducia in termini di tutti gli algoritmi che abbiamo. Dobbiamo spiegarlo o dobbiamo avere altri modi per mostrare che gli algoritmi stanno funzionando nel modo in cui dovrebbero funzionare e solo così i pianificatori useranno finalmente tutte queste cose interessanti che ci sono.
Conor Doherty: In realtà, un breve seguito a questo ed è rilevante per qualcosa che ho letto su Lokad. Non dirò chi l’ha scritto, ma era in un articolo su MRO e diceva che più importante che capire come funziona l’algoritmo, è più importante per il professionista capire cosa sta cercando di fare. E sono curioso di sentire cosa ne pensi, Joannes, di quello che ha appena detto Knut e di quello che ho appena detto io.
Joannes Vermorel: Quindi, sono completamente d’accordo con Knut nel senso che i metodi sofisticati introducono nuove classi di rischio. E quando guardi alcuni dei più grandi disastri della supply chain di tutti i tempi, erano guidati dal software. È il disastro di Nike del 2004, è Target Canada, è Lidl che ha sprecato mezzo miliardo di euro. Quindi, il software ti permette di fare cose su larga scala molto velocemente, comprese cose molto stupide. E sì, l’opacità non richiede nulla di super stravagante per diventare super opaco.
La bellezza dei computer è che la mente umana viene lasciata indietro con solo una decina di moltiplicazioni. E poi, anche se sei molto intelligente, qualsiasi calcolo modesto che fa più di 10 moltiplicazioni e addizioni, non puoi seguire intuitivamente cosa sta succedendo. Quindi, non serve una sofisticazione numerica brutale per diventare assolutamente opaco. Anche qualcosa che è ancora relativamente semplice in termini di potenza di elaborazione del computer è già molto oltre ciò che puoi seguire.
Quindi, questo è un grande problema e, a proposito, anche se sostituisci i pianificatori con scienziati dei dati, ottieni comunque lo stesso problema. Ci sono classi di strumenti di apprendimento automatico che sono molto opachi anche per le persone che maneggiano questi strumenti. Quindi, anche se hai una profonda comprensione degli algoritmi, non significa che capisci se i risultati che stai osservando sono davvero quelli che intendevi. Questa è un’altra classe di problema.
Il modo in cui Lokad affronta questo problema è principalmente essendo molto opinione su determinate classi di strumenti di apprendimento automatico, in particolare la programmazione differenziabile che ti consente di operare con variabili semantiche. Quindi, l’idea è che non si tratta di qualsiasi tipo di apprendimento automatico, ma di modelli in cui ogni singola variabile ha un nome e una semantica ad essa associata. Ciò significa che puoi ispezionare ciò che sta accadendo pezzo per pezzo nel tuo modello per capire se il comportamento sembra corretto.
Solo per fare un esempio, se ad esempio abbiamo ciclicità, giorno della settimana, settimana dell’anno, settimana del mese, significa che quelle ciclicità avranno parametri con nomi che puoi controllare. Ci sarà letteralmente una variabile chiamata l’effetto del Ramadan o l’effetto del Capodanno cinese. Può sembrare molto anti-apprendimento automatico perché non scopriamo automaticamente i modelli, ma l’idea che tutti i modelli siano nominati e quindi le variabili abbiano una chiara semantica rende molto più facile ispezionare pezzo per pezzo il modello.
Quindi, anche se l’output è strano, puoi comunque andare a ispezionare i pezzi che costituiscono il modello e non serve un dottorato in matematica per farlo. Questo è solo parte della soluzione, ma il resto richiede metodologie diverse. Ma sì, il rischio tecnologico, cioè l’introduzione di sofisticazione nel tentativo di rendere la tua azienda più resiliente, la storia è un po’ contro i fornitori di software in generale. Le tecnologie software più sofisticate tendono a rendere le aziende globalmente più fragili rispetto a modi più grezzi e semplici di organizzare le aziende.
Conor Doherty: Beh, Knut, per tornare effettivamente al rischio e alla resilienza, ricordo che nel sondaggio di novembre di quest’anno hai notato che dei tre ingredienti menzionati, visibilità, dati principali e pianificazione della domanda, la pianificazione della domanda scenariale era o aveva la minore adozione. Credo che solo circa un terzo di coloro che hanno partecipato al sondaggio abbia dichiarato di avere una pianificazione della domanda scenariale efficace in azienda. Sono solo curioso, perché pensi che ci sia stata una diminuzione tra i primi due ingredienti e l’ultimo e che effetto ha ciò sulla resilienza aziendale?
Knut Alicke: La pianificazione non è facile. Sembra semplice, basta dire: “Perché non valuti il tuo piano complessivo end-to-end per lo scenario che dice che abbiamo meno capacità o abbiamo una domanda più alta o il fornitore non è in grado di consegnare?” Ma immagina che molte aziende ancora calcolino un piano alla settimana. Quindi, ancora il fine settimana è necessario perché ci vogliono 14 ore e blocca molte risorse IT.
Anche in questi giorni, questo è spesso il caso. Quindi, come diresti a queste aziende: “Ehi, calcola per favore cinque scenari in cui valuti soluzioni diverse”, dove dicono: “Ok, ci vuole una settimana per calcolarlo”. Quindi, spesso non c’è la potenza di calcolo necessaria. Poi, molto spesso, non è chiaro come popolare lo scenario. Quindi, cosa dovremmo calcolare e come valutare, giusto?
Tutti i fornitori di soluzioni di pianificazione hanno la capacità di calcolare scenari. Poi è necessario valutare cosa è meglio per la nostra configurazione attuale e per i nostri clienti e per la nostra supply chain. Quindi devono essere chiari su, “Ehi, dovrebbe essere ottimizzato per il servizio, per il costo o per il nostro inventario.” Spesso non è chiaro.
Purtroppo, vediamo ancora molti processi di S&OP o processi di IBP o processi di pianificazione end-to-end che presentano solo una soluzione. E poi la discussione è molto interessante perché puoi solo accettare questa unica soluzione. Non c’è modo di dire: “Ehi, perché non facciamo qualcosa di diverso qui?” Quindi c’è molto da recuperare e migliorare, per essere in grado di calcolare gli scenari, comprendere e valutare i compromessi e poi arrivare a una decisione congiunta su ciò che è meglio per i nostri clienti o per l’azienda o per il valore.
Conor Doherty: Beh, Joannes, ti rivolgo la parola per un attimo. Ti rivolgerò la parola tra un attimo perché so che avrai qualcosa da dire a riguardo. Ma solo per approfondire, Knut, quando si tratta di valutare la fattibilità di uno scenario, pensi che sia unico per ogni azienda o pensi che ci sia una metrica o una filosofia generale che ogni azienda potrebbe utilizzare per valutare la fattibilità di uno scenario?
Knut Alicke: Parliamo sempre dei tre elementi più importanti di una supply chain, e cioè costo, servizio e capitale. Probabilmente inizieremmo anche con il servizio. E poi ci sono dei compromessi. Il servizio aumenta, “Oh sì, possiamo farlo se aumentiamo l’inventario o se aumentiamo il costo.” Il costo diminuisce, “Sì, ok, ma allora il servizio potrebbe diminuire.” Quindi, capire questi compromessi è molto importante.
Parlando con molti dei nostri clienti, spesso facciamo un esercizio molto semplice. Chiediamo loro individualmente: “Cosa è più importante per te? Dove investiresti, diciamo, 10 EUR per migliorare se avessi qualcosa o mille o 100.000? Ridurresti il costo o lo ottimizzeresti? Miglioreresti il livello di servizio o ridurresti l’inventario?” E spesso otteniamo un quadro completamente misto. Ognuno parla di cose diverse.
Quindi ciò significa che la strategia della supply chain non è allineata. Se la strategia della supply chain non è allineata, come valuteresti quale sia lo scenario migliore? Perché una parte dell’azienda opterebbe per un livello di servizio più alto, spesso la parte produttiva opterebbe per un costo più basso perché sono i loro incentivi locali. Quindi è qualcosa che, nella struttura dei bonus, se guardi alla struttura dei bonus, spesso contraddice queste discussioni di compromesso per gli scenari. Quindi è qualcosa che deve essere affrontato, risolto, e poi puoi decidere: “Ehi, questa è davvero la soluzione migliore per la nostra azienda.”
Conor Doherty: Grazie. E Joannes, qual è il tuo punto di vista su come valutare la fattibilità degli scenari?
Joannes Vermorel: Prima di tutto, vorrei rivedere alcune altre cose. Perché vedi, prima di tutto, parliamo dei requisiti di calcolo. Questo è qualcosa che sento spesso, “Oh, ci vogliono ore per calcolare.” Ma consideriamo che uno smartphone, solo uno smartphone normale, esegue di default circa 10-20 miliardi di operazioni al secondo. E questo è uno smartphone. Se passiamo a una workstation, una vera workstation, siamo facilmente, a buon mercato, nell’ordine dei 100 miliardi di operazioni al secondo. Se siamo pazzi e spendiamo 5.000 dollari e mettiamo schede grafiche e GPU, siamo nell’ordine dei miliardi di operazioni al secondo. Di nuovo, roba economica.
Quindi ora la domanda è, cosa stai facendo esattamente con questa potenza di elaborazione? Perché è questo il punto. Da Lokad, abbiamo la discussione tipica. Sento persone dire, “Oh, cinque scenari richiedono 40 ore di calcolo.” E poi da Lokad diciamo, “Oh, ma eseguiamo circa mille scenari al secondo.” Quindi, prima di tutto, direi che abbiamo diversi problemi.
Prima di tutto, il software aziendale moderno ha il problema di avere strati su strati che accumulano inefficienza. E le persone potrebbero non rendersene conto, ma la maggior parte del software aziendale si basa su 40, a volte 50 anni di strati inefficienti che non sono mai scomparsi. E quindi perdi la potenza di elaborazione di un fattore di 1 milione, a volte di più, a causa delle inefficienze di questo tipo di design del software a lasagna, dove è un pezzo di software che parla con un altro pezzo di software che parla con un altro pezzo di software, eccetera.
Ad esempio, se provi a fare questo tipo di cose con un sistema di database SQL transazionale, sarà incredibilmente inefficiente. Voglio dire, quando dico incredibile, intendo che sarà da mille volte più lento di quanto dovrebbe essere e potrebbe arrivare fino a un milione di volte più lento di quanto dovrebbe essere. Quindi le supply chain come oggetti per simulazioni numeriche non sono super complesse. Anche una supply chain incredibilmente complessa è composta da circa 100 milioni di SKU, forse 200 milioni di SKU. Un videogioco moderno sta ora simulando in tempo reale circa un miliardo di triangoli, 60 frame al secondo. Quindi questo ti dà un’idea della scala.
Quindi stiamo parlando di qualcosa che, in termini di calcoli moderni, anche una supply chain gigantesca, di dimensioni Walmart, è piccola. È più piccola del tuo videogioco medio al giorno d’oggi. Quindi dobbiamo tenerlo presente. E quindi, se hai un calcolo che richiede più di qualche minuto, devi davvero metterti in pausa e considerare: “Sto facendo qualcosa di veramente complicato che ha davvero bisogno di tutta quella potenza di elaborazione? O sto partendo da qualcosa di incredibilmente inefficiente?” Quindi la mia proposta è che nella maggior parte dei casi, stiamo parlando di cose incredibilmente inefficienti.
E se lo affronti nel modo giusto, non è un problema. Poi la seconda cosa è l’operatività degli scenari. Il mio approccio, intendo da Lokad, quello che ho scoperto un po’ più di un decennio fa, è che il problema degli scenari è che richiedono molta manutenzione. Se hai una dozzina di scenari che vuoi mantenere, richiede molto sforzo. E il trucco, ed è letteralmente un trucco, è che se opti per un approccio probabilistico in cui consideri tutti gli scenari contemporaneamente, e quindi potenzialmente milioni di scenari, allora se hai gli strumenti matematici e software giusti, diventa molto più facile.
E questo è sorprendente perché si potrebbe pensare: “Oh, se guardo tutti i futuri possibili contemporaneamente, deve essere molto più complicato”. Ma la realtà è che con l’approccio giusto non lo è. E la risposta è perché improvvisamente tutte le cose che si vogliono considerare diventano molto più gestibili. Non è necessario prendere decisioni difficili su cosa fare con il magazzino. Ok, diciamo che il magazzino ha una probabilità del 1% di essere allagato o subire qualcosa che ne influenzi gravemente il funzionamento ogni mese. Non abbiamo bisogno di sapere esattamente cosa, diciamo solo: “Ok, probabilità del 1% al mese di perdere metà della capacità del magazzino per qualsiasi motivo, uno sciopero, un’alluvione, un problema elettrico, un piccolo incendio”.
E possiamo dire: “0,1% di probabilità di perdere il magazzino per sei mesi”. E sai, è solo una supposizione, va bene. E poi la cosa interessante è che non lo fai in isolamento dalle altre cose. La bellezza dell’approccio probabilistico è che puoi dire: “Aggiungiamo questo rischio al magazzino e poi aggiungiamo il rischio di avere un porto in Cina bloccato, di nuovo 1% di probabilità ogni mese”. È solo una stima, possiamo rivederla. Ma la cosa interessante è che improvvisamente puoi parallelizzare il percorso per pensare a quei rischi.
Non si tratta di creare uno scenario in cui si decide esattamente quali rischi prendere in considerazione e quali no. Si tratta di poter aggiungere un rischio per il magazzino, un rischio per un porto in Cina, un rischio di aumento del prezzo per un fornitore. Ed è la bellezza di tutto ciò, è che tutto si fonde insieme. E in termini di manutenzione, una volta che decidi di includere un rischio, cosa rimane da fare? La risposta è nulla, perché la tua previsione probabilistica lo incorpora e le decisioni che emergono dal sistema sono automaticamente adattate al rischio.
Joannes Vermorel: Direi che questa sorta di prospettiva puristica rispetto alla pianificazione degli scenari classici è che, innanzitutto, puoi scomporre completamente il modo in cui analizzi i diversi rischi. Quindi, se hai persone diverse che analizzano rischi diversi, possono lavorare sullo stesso sistema contemporaneamente. E una volta che si raggiunge un accordo su un livello di rischio, si ottengono immediatamente decisioni adattate al rischio non appena lo si attiva. Ecco, nient’altro da fare, ed è la bellezza di tutto ciò.
Quindi, in termini di praticità, se pensi che l’inflazione abbia una probabilità del 1% di superare il 20% nei prossimi 12 mesi, ok, considera anche questo. E se le persone sono d’accordo, allora abbiamo questo e abbiamo immediatamente tutte le decisioni adattate al rischio.
La cosa interessante è che quando si esprimono cose del genere, sì, si può finire con un paio di dozzine di rischi di alto livello, ma non sono molto complicati da esprimere e non sono molto complicati da mantenere. Questa è la bellezza di tutto ciò. È molto più facile mantenere un rischio di alto livello come una probabilità del 1% di inflazione superiore al 20% nei prossimi 12 mesi per, diciamo, la Germania, rispetto a mantenere e creare uno scenario in cui si risponda a questo rischio in modi specifici.
L’approccio probabilistico è più simile alla prospettiva quantistica in cui diciamo, beh, guardiamo tutti quei futuri possibili e lasciamo che gli strumenti matematici si occupino di quei fenomeni poco frequenti. Ma nel complesso, sono inevitabili. Se accumuli una serie di rischi del 1% al mese, sei garantito che nel corso dei prossimi 5 anni si verificheranno diversi di questi problemi. La domanda diventa solo quando uno di essi si verificherà. Non lo sai, ma va bene così.
Conor Doherty: Knut, questo è in linea con la tua comprensione ingegneristica della situazione?
Knut Alicke: Assolutamente sì. Sarebbe fantastico sfruttare questo calcolo e poter avere una sorta di distribuzione delle risposte per discuterne.
Ad esempio, diciamo che fai queste simulazioni di scenario, giusto? E poi più o meno sai, hey, con questa probabilità, succede questo e questo. Quello che è importante è che le aziende devono essere preparate a prendere leve. Ora sai che potrebbe esserci una interruzione, cosa succede dopo? Devi capire, hey, qui devo avere queste cinque cose in atto e nel caso in cui succeda qualcosa con il mio sistema di allarme precoce, inizierei ad agire.
Spesso, le aziende non sono davvero preparate. Anche se c’è l’idea, non sono pronte ad implementare la soluzione.
Joannes Vermorel: Sono completamente d’accordo. E a proposito, ecco perché nella mia serie di lezioni, ho introdotto la supply chain come la padronanza dell’opzionalità. Devi coltivare opzioni.
Gli scenari sono un modo per rendere queste opzioni più pressanti, come ad esempio le modalità di trasporto alternative. Ma il problema è che sembra molto teorico fino a quando non si incontra il problema.
Il mio problema con gli scenari dieci anni fa era dovuto al fatto che un determinato scenario non si verificava nella maggior parte dei casi. Questa possibilità dell'1% nella maggior parte dei casi non si verifica, quindi non c’è preparazione perché nulla nel sistema è realmente orientato all’esecuzione immediata di questo scenario.
Ma se coltivi qualcosa in cui, ad esempio, ogni volta che fai un ordine di acquisto, c’è l’opzione di farlo spedire via cargo a un prezzo molto più alto, è sempre un’opzione che c’è. È solo che di solito non è redditizia.
Questa è la differenza tra avere l’ottimizzazione che ha l’opzione già inserita, solo latente, non sfruttata perché le condizioni non sono giuste, rispetto a uno scenario in cui il giorno in cui questa opzione dovrebbe entrare in gioco, nulla è pronto. Le persone non sono abituate a questo, i sistemi informatici non rispondono immediatamente alle decisioni corrette, quindi le persone devono pensare e fare molte cose insolite.
Knut Alicke: Lasciami darti un esempio degli ultimi anni in cui abbiamo aiutato un cliente a essere più resiliente. Abbiamo analizzato gli scenari, abbiamo studiato un sistema di allarme precoce e tutto il resto, e poi abbiamo scoperto che se succede qualcosa in una fabbrica, possiamo produrre in un’altra fabbrica. Ma c’è una risorsa di bottleneck, l’attrezzatura di test. Ci sono volute 12 settimane per spostarla da una fabbrica all’altra.
Quindi nei tuoi scenari, devi decidere 12 settimane prima, “Ehi, ci aspettiamo qualcosa e dovremmo spostarci?” Era completamente nuovo per loro. Guardavano sempre a questo tipo di cose solo 3 settimane prima e poi dicevano, “Oh, è troppo tardi.” Devi capire lo spazio delle soluzioni, per così dire, il tempo di consegna per implementare, e solo allora puoi davvero avere una buona discussione.
Joannes Vermorel: Penso che tu abbia ragione. Ma ad esempio, il caso dell’attrezzatura di test è molto interessante perché le persone sono spesso coinvolte nelle emergenze banali. Se stai già lottando con fornitori in ritardo, aumenti di prezzo, rinegoziazione del contratto con i clienti e tutti i tipi di altri problemi, sono una distrazione completa.
Ciò significa che prendere il punto di dire, “Okay, dobbiamo investire il doppio e avere una ridondanza nell’attrezzatura di test. Non sarà super efficiente, ma nel lungo periodo, nel corso dei prossimi cinque anni, ci sarà un momento in cui salverà la nostra qualità di servizio.” E forse non è così costoso.
Questo è il tipo di cosa in cui le persone hanno bisogno di tempo e calma per riflettere. Se devono passare da un incendio all’altro, questo tipo di pensiero super strategico semplicemente non accade.
Knut Alicke: Lasciami solo costruire su questo. Quello che ho trovato anche molto importante è come racconti questa storia che hai appena raccontato, che “Ehi, abbiamo bisogno di avere l’attrezzatura di test, abbiamo bisogno di averne una seconda.” Ciò richiede un investimento, quindi tutti i tipi di KPI correlati alla fine del trimestre non sembreranno buoni.
Questa è una decisione del consiglio di amministrazione. E quello che spesso cerchiamo di spiegare è che usiamo l’analogia di un’assicurazione. Hai un’assicurazione per l’auto, paghi per la tua assicurazione auto. Se traducessi questo nelle tue operazioni quotidiane, diresti: “Ah, perché devo pagare questa assicurazione auto? C’è una così bassa probabilità che succeda qualcosa. Forse puoi semplicemente evitarla, giusto? Non ne ho bisogno.”
No, vuoi averla nel caso raro di un incidente perché poi diventa davvero brutto e poi entra in gioco l’assicurazione. Ed è così che pensiamo alla resilienza della supply chain. È qualcosa che sviluppi solo nel caso. Potrebbe richiedere qualche investimento, potrebbe richiedere qualche preparazione, ma poi sei preparato nel caso accada.
La sfida è che la maggior parte delle aziende pensa al prossimo trimestre o all’anno successivo, ma la prossima interruzione potrebbe arrivare tra un anno più un mese. Quindi è una decisione strategica che deve avvenire e che deve essere decisa dal consiglio di amministrazione. Ed è per questo che questa storia, raccontare questa storia al consiglio di amministrazione, è super, super importante.
Conor Doherty: Quando dici raccontare storie, sembra quasi leadership, quasi qualcosa che potrebbe essere presente in una metodologia di leadership, qualcosa che potrebbe essere presente in un libro forse?
Knut Alicke: Esattamente, ed è molto bello vedere anche una copia del libro lì. È incredibile, “Source to Sold”. E infatti, quello che io e il mio co-autore, Radu Palamario, abbiamo fatto è parlare del perché non vediamo più persone con una formazione in supply chain nei consigli di amministrazione, giusto? Quindi come CEO, anche come COO, perché è così?
Scherzavamo sul fatto che probabilmente è perché le persone della supply chain parlano una lingua diversa. Sono così orientate ai numeri, così dettagliate, non vedono il quadro generale. E abbiamo detto che, d’altra parte, le persone della supply chain hanno una comprensione end-to-end. Quindi dovrebbero capire il business.
Knut Alicke: Scherzavamo perché è probabilmente vero che le persone della supply chain parlano una lingua diversa. Sono così orientate ai numeri, così dettagliate, spesso non vedono il quadro generale.
D’altra parte, le persone della supply chain hanno una comprensione end-to-end, quindi dovrebbero capire il business. Abbiamo cercato di capire se abbiamo esempi di questo. Abbiamo esaminato le Fortune 200 e abbiamo scoperto che solo il 11% delle aziende ha un CEO con una formazione in supply chain. Tim Cook è un esempio ben noto, ma ce ne sono chiaramente altri.
Abbiamo deciso di intervistare alcune persone che sono arrivate al consiglio di amministrazione con una formazione in supply chain. Ciò ha portato a 26 interviste, che abbiamo consolidato nel libro. Abbiamo poi elaborato una versione condensata di ciò che abbiamo imparato, che è il modello della catena.
Le interviste sono state molto interessanti. Abbiamo imparato molto da queste persone che avevano carriere molto diverse. Avevamo persone da tutto il mondo, uomini e donne. Non è stato così facile trovare donne, quindi è chiaro che questo è ancora un settore dominato dagli uomini bianchi e che deve cambiare.
Avevamo imprenditori, piccole aziende, grandi aziende. Il libro ha ricevuto un feedback molto positivo.
Conor Doherty: Per curiosità, nel contesto di una discussione sul rischio e sulla resilienza, ci sono interviste che ti colpiscono per le intuizioni rilevanti per la discussione che stiamo avendo ora? Puoi scegliere chiunque, uomo o donna.
Knut Alicke: Letteralmente tutti, perché era il periodo del lockdown quando abbiamo fatto le interviste. Tutti parlavano dell’importanza di essere agili, preparati, resilienti. È anche ciò che abbiamo inserito nel modello della catena. La ‘A’ sta per adattabile. È molto importante che comprendiamo il rischio e siamo in grado di comunicare il rischio al consiglio di amministrazione.
Conor Doherty: Potresti spiegare il modello della catena lettera per lettera?
Knut Alicke: ‘C’ sta per collaborativo. Dobbiamo essere collaborativi, come abbiamo sentito in un paio di interviste. Uno dei contributori ha detto che voleva implementare un nuovo processo S&OP e ha avuto l’idea di integrare i fornitori. C’erano tre fornitori che erano davvero importanti. Inizialmente, tutti in azienda erano contrari a divulgare il nostro piano di produzione al fornitore. Ma lui l’ha spinto e tutti erano molto felici. Costruire relazioni interne ed esterne con clienti e fornitori è molto importante.
‘H’ sta per olistico. Dobbiamo capire l’intero sistema, l’immagine completa, ciò che accade dall’inizio alla fine. Questo è qualcosa che fa parte della natura di una persona della supply chain. Non è necessariamente nella natura di alcune delle altre funzioni in cui spesso sei più concentrato su ciò che fai.
‘A’ sta per adattabile, di cui abbiamo già parlato. La ‘I’ in catena sta per influente. Qui, direi, dà potere alle persone intorno a te per dare il massimo e contribuire.
La ‘N’ sta per narrativa, che è la parte più importante per me. Si tratta davvero di come spieghi le cose. Ad esempio, una persona della supply chain potrebbe spiegare un miglioramento del livello di servizio dicendo che il nostro OTIF è aumentato dal 89,7% al 91,2%. Questo non dice necessariamente molto. Se usi un linguaggio che sarebbe compreso dal consiglio di amministrazione, potresti dire che abbiamo migliorato il nostro livello di servizio e con questo siamo stati in grado di vendere di più o il cliente è più felice e torna. Si tratta di usare il linguaggio giusto, la giusta narrazione.
Diciamo sempre che la supply chain ha ottenuto un posto al tavolo negli ultimi tre anni e ora tutti hanno capito questo. Ora dobbiamo assicurarci di mantenere quel posto al tavolo. Dobbiamo dimostrare che siamo degni di mantenere il posto.
Conor Doherty: Grazie per i tuoi pensieri.
Joannes Vermorel: La cosa interessante è che la critica va un po’ in entrambe le direzioni. Sì, il direttore della supply chain dovrebbe essere in grado di parlare il linguaggio del consiglio di amministrazione. Ma anche il problema che vedo è che l’infrastruttura software sottostante che supporta le azioni del direttore della supply di solito fornisce indicatori che sono incredibilmente miope.
Ad esempio, il livello di servizio non significa nulla se sei in un settore in cui hai la sostituzione. Se il cliente può comunque venire in negozio e tecnicamente il 50% delle cose è assente ma c’è tonnellate di sostituzione e si opta semplicemente per una sostituzione, come può accadere ad esempio nella moda, è in gran parte senza senso.
Abbiamo un problema in cui il direttore della supply chain non ha una narrazione o qualcosa che abbia senso perché tutti i numeri che vengono elaborati dalla sua infrastruttura sottostante, persone e software, non sono del tutto sensati.
Molto spesso, nessuno ha mai quantificato in euro o dollari la qualità del servizio in modo che corrisponda anche approssimativamente all’attività. Direbbero: “Oh, abbiamo un livello di servizio”. Ma il livello di servizio è molto facile da calcolare, ma riflette la percezione?
Ad esempio, qual è la differenza tra entrare nel tuo negozio oggi e non trovare quello che mi aspettavo, rispetto a fare un ordine sei mesi fa, darti sei mesi di margine per ottenere la cosa e poi scoprire che sei ancora impreparato sei mesi dopo? In un caso, è un peccato, sono stato sfortunato. Nell’altro caso, è completamente inaccettabile e dilettantesco.
Il problema di questi indicatori molto ingenui è che tendono a ignorare completamente non solo l’elefante, ma l’intero branco di elefanti. È molto grave. Credo che la tua narrazione possa anche essere un invito a dover elaborare numeri che risuonino più profondamente con l’attività.
Non si tratta solo di avere numeri. Quei numeri tecnici non risuonano perché sono semplicemente cattivi. Se dici un numero del tipo: “Investiamo 1 milione di euro in una maggiore qualità del servizio” o “Ci costerà 10 milioni di euro di fatturato all’anno cumulativo per i prossimi cinque anni”, allora tutti capirebbero.
Il problema che vedo è che molte delle pratiche tradizionali della supply chain sono un po’ colpevoli con i loro fornitori di supporto. I numeri che ottieni da quelle pratiche più i loro strumenti sono percentuali molto senza senso.
Tutto ciò che viene espresso come percentuale è, secondo me, di solito molto sospetto. Se viene espresso in dollari, è meglio. Se viene espresso in dollari su dollari, è ancora meglio. Quindi, per ogni dollaro che investo o non investo, cosa guadagno o perdo? Di solito è questo il livello per ottenere una buona misura.
Costruire qualsiasi tipo di narrazione che abbia anche senso commerciale è una sfida perché stai operando su cose vaghe, direi.
Knut Alicke: Mi piace l’idea che raccontare la storia giusta richieda anche avere i giusti KPI in primo luogo.
Quindi, quello che stai dicendo fondamentalmente è che il mio esempio dovrebbe già essere tradotto e non dal responsabile della supply chain. Sarebbe una situazione ideale in cui persino il CEO può capire che migliorando certi aspetti, aumenterò il mio fatturato. Sono completamente d’accordo. Siamo probabilmente un passo prima di questo, ma è una grande visione che tu delinei.
Joannes Vermorel: La mia prospettiva sull’idea della tua narrazione è che molto spesso quello che vedo è che le persone, specialmente nella supply chain, temono generalmente questo tipo di effetti di secondo ordine. Cose che non sono nei libri contabili.
Ad esempio, ogni volta che hai sconti nel tuo marchio alla fine della stagione, hai due problemi. Prima di tutto, rinunci immediatamente al tuo margine, ma poi crei una cattiva abitudine nella tua base di clienti che si aspetta lo sconto. Quindi l’anno prossimo, aspetteranno prima di acquistare finché non darai lo stesso tipo di sconto.
Queste cose non possono essere facilmente quantificate perché sono il tipo di cose che si sviluppano nel corso di molti anni, potenzialmente decenni. I marchi di lusso, ad esempio, non fanno mai promozioni solo per non far sviluppare questo tipo di cose in primo luogo.
Ma tornando a questo, significa che devi essere in grado di avere un KPI in cui una parte del tuo numero è completamente inventata. Non significa che sia irrazionale o falso, significa solo che è più come una valutazione che può essere molto ragionevole ma deve essere presa.
Il tipo di narrazione ti costringe a avere questa visione a lungo termine e a considerare numericamente questo tipo di cose in modo che non finisci con una decisione considerata ottimale che in realtà è incredibilmente miope.
Un altro problema che vedo è che le persone non sono abbastanza imaginative. Non tengono conto di cose che nell’azienda, nell’azienda più ampia, le persone sanno ma a causa del fatto che è un po’ sfuggente, un po’ difficile da misurare esattamente, preferiscono ignorarlo completamente invece di averlo in modo approssimativo ma almeno presente.
Conor Doherty: Beh, mi viene in mente, solo per rispondere rapidamente a Joannes con un follow-up. Nell’esempio di Knut, quando parlava di fornire narrazioni che rendono il concetto di pianificazione della domanda un po’ più facile, ha usato l’esempio dell’assicurazione e Lokad ha effettivamente narrazioni come, ad esempio, la prospettiva del cestino che spiega l’idea dell’interrelazione e del costo aggiuntivo di non avere qualcosa quando ne hai bisogno. Questo consente alle persone di capire l’effetto di secondo ordine. Quindi, voglio analizzare forse la prospettiva del cestino come la narrazione che tendiamo a usare per rendere tutto più facile.
Joannes Vermorel: La cosa è che appena iniziamo ad avere quei fattori che non sono numeri tangibili, è quello che chiamo secondo cerchio di driver economici. Cose che sono molto importanti ma intangibili, non appariranno nei libri contabili. Ad esempio, molte aziende hanno penali con i loro fornitori che possono esercitare in teoria. Nella pratica, ogni volta che lo fanno è guerra aperta con il fornitore e si perde la fiducia.
Quindi, quando inizi a ottimizzare questa assicurazione, la cosa interessante è che internalizzi il rischio e internalizzi il rischio su cose che non verranno mai misurate. Richiede un tipo di pensiero diverso.
Da Lokad, quando abbiamo sistemi del genere che funzionano automaticamente, diventa un po’ come un bel sistema anti-spam. Sta ronzando dolcemente ma non lo vedi mai. Fa solo le sue cose e a un certo punto potresti anche chiederti se ne hai davvero bisogno perché sta solo ronzando e ci sono classi di problemi che semplicemente non si verificano. Ma appena lo spegni, i problemi tornano.
Credo che questa idea di sviluppare narrazioni sia molto importante perché è un modo per comunicare cose che sono molto razionali ma anche tecniche e devi comunicare questo messaggio in modo molto conciso. Le persone non hanno il tempo di essere esperti in tutti questi tipi di rischi e bilanciare tutto ciò e calcolare tutti i compromessi.
Test di comprensione, questa persona sta davvero guardando il problema da una prospettiva sensata? Solo per fare un esempio, se parliamo, diciamo ad esempio, di manutenzione degli aeromobili, qualità del servizio, un modo semplice per affrontare la questione è pensare in termini di AOG, aeromobili a terra. Quindi per ogni dollaro investito, quanti AOG all’anno eviti? Sapendo che quando un aeromobile è a terra, i passeggeri devono essere dirottati e ci sono molti ritardi, molti costi, effetti a catena sul programma dei voli e così via.
Quindi se pensi in termini di livello di servizio, perdi completamente il punto perché un aeromobile ha bisogno solo di una parte mancante per non decollare. L’evento rilevante è il problema dell’aeromobile a terra, non la mancanza di magazzino, ecc. Ogni azienda ha bisogno di avere questo tipo di intuizione che risuona profondamente con ciò che stanno cercando di fare, invece di metriche facili che sono disponibili a buon mercato perché sono preconfezionate nel software, anche se sono completamente irrilevanti al problema in questione.
So di avere questo tipo di pregiudizio verso il software nella mia prospettiva. Quale narrazione hai tu, Knut? Amo i numeri, ma il trucco è che potresti pensare che i numeri siano l’opposizione della narrazione, ma non direi così. Direi che vanno di pari passo. Se hai un modo per capire anche per te stesso ciò che sta accadendo, questo plasmerà completamente il modo in cui progetti i tuoi numeri.
Quindi non pensare che la narrazione sia indipendente dai numeri. La narrazione è letteralmente la storia che ti racconti per guidare il tuo lavoro come data scientist. Se sbagli questa narrazione, significa che molto probabilmente stai facendo spazzatura completa con i tuoi numeri. La correttezza non sta nell’aspetto matematico, di solito è l’adeguatezza tra l’azienda e ciò che sto facendo con quei numeri.
Sì, c’è l’errore di fatto in cui moltiplichi un numero quando dovresti dividerlo, ma è un errore super tecnico e questi tipi di errori tecnici di solito sono così immediatamente dannosi per il tuo calcolo che sono facili da individuare. I problemi che sono molto più difficili sono quando sbagli in modo sottile.
Knut Alicke: Quindi i numeri supportano chiaramente la tua narrazione e supportano anche tutto ciò che fai per capire se qualcosa va storto, dove poi vai nei dettagli. C’è questa cosa in cui chiedi e poi vai dalla mancanza di servizio, l’aeromobile a terra, perché è così? Nessuna disponibilità, perché è così? Perché non avevamo magazzino, perché non avevamo un buon contratto con il nostro fornitore e così via. E poi trovi la causa radice e poi puoi risolverla.
Conor Doherty: Qualsiasi forma di leadership o qualsiasi narrazione tu voglia proporre per la leadership, anche il modello di catena, qualunque cosa, è comunque efficace. La leadership si basa ancora sul fatto di avere persone con le competenze necessarie per attivare la visione espressa attraverso qualsiasi narrazione tu preferisca. Quindi, Knut, per tornare al punto di partenza, a tre anni di distanza, cosa vedi ora come la competenza critica di cui le persone hanno bisogno nella supply chain?
Knut Alicke: Quindi potrei ripetere il modello di catena, ma non lo facciamo. Devi avere tutte queste competenze. E ancora una volta, tutti noi, se pensassi a cosa sarebbe un desiderio per tutti noi, è che tutti nella supply chain che capiscono tutte queste cose end-to-end e così via, dovrebbero assicurarsi di formare colleghi della supply chain e di altre aree.
Assicurati di aumentare il livello di capacità, assicurati di aumentare il flusso di persone, per così dire. Io e Joannes insegniamo nelle università proprio per questo motivo, per insegnare la supply chain pratica e con questo aumentare la comunità e diffondere la parola. Rendi super chiaro che la supply chain è un argomento super interessante e apre anche la strada al consiglio di amministrazione.
Spesso le persone chiedono: “Se sono nella supply chain, forse è un vicolo cieco?” No, non è così. È l’argomento che è stato uno dei più importanti negli ultimi tre anni e lo sarà anche in futuro.
Joannes Vermorel: Sono molto d’accordo. Penso che in termini di competenze, ce ne sia probabilmente una, se dovessi menzionarne solo una, non è la programmazione, è la scrittura chiara. Perché l’intera idea di collaborazione, nella tua grande azienda, è distribuita, quindi sarà principalmente in forma scritta. Sì, puoi avere incontri, ma nella maggior parte dei casi sarà in forma scritta.
Vuoi avere una narrazione, di nuovo sarà in forma scritta. Vuoi organizzare i tuoi rapporti e così via, di nuovo in forma scritta. E una delle qualità che penso sia la più sottovalutata nelle moderne aziende, soprattutto nella supply chain, meno in altri dipartimenti come il marketing, è la scrittura chiara.
Molto spesso vedo che la qualità della scrittura in quei dipartimenti, in generale, è molto bassa. Quindi hai riassunti molto confusi sui problemi, affermazioni di problemi molto poco chiare. Anche quando si chiede alle persone di darmi una descrizione di mezza pagina della loro posizione lavorativa e perché esiste in primo luogo, di solito il risultato è assolutamente terribile.
E questo è un grosso problema. Penso che ci siano alcune industrie o funzioni in cui le persone hanno coltivato per molto tempo la scrittura chiara. La finanza è una di queste, dove di solito è molto concisa e diretta al punto. Il marketing è un’altra, per necessità. Se vuoi avere un buon branding, devi essere in grado di comunicare in modo chiaro e conciso.
Ci sono alcune industrie come il software che sono molto scritte e quindi direi che in media, rispetto ad altre industrie, la qualità della scrittura è piuttosto buona. Ma nel complesso, penso che per gli studenti, la scrittura sia ancora una competenza debole che può essere migliorata nel corso della loro vita. Non è come se dopo l’università fosse finita, è qualcosa che puoi imparare anche successivamente.
Conor Doherty: Come da consuetudine su Lokad TV, Knut, ti lasciamo l’ultima parola. C’è qualcosa che vuoi menzionare?
Knut Alicke: Dovresti comprare il libro su Amazon. Se hai ancora bisogno di un regalo di Natale, il libro è disponibile. È disponibile su Amazon e altri. Assicurati di comprare una copia, assicurati di diffondere la parola. Diffondi la voce che la supply chain è fantastica e costruisci la tua rete.
Conor Doherty: Bene, su questa nota, Joannes, grazie per il tuo tempo. Knut, grazie mille per il tuo. E grazie a tutti per aver guardato. Ci vediamo la prossima volta.
