00:00:00 Benvenuti e organizzazione
00:01:30 Evoluzione dei termini logistica e supply chain
00:03:31 Emergenza del software nella supply chain
00:05:30 Esecuzione logistica vs decisioni supply chain
00:08:09 Logistica moderna: il software fornisce percorsi
00:10:25 Distinzione tra supply chain e operazioni
00:18:08 Concezione comune di supply chain vs logistica
00:23:11 Aziende che non distinguono supply chain e logistica
00:25:57 Ottimizzazione e automazione della supply chain
00:28:50 Futura automazione dei conducenti di camion
00:31:28 Esempio di Air France: investimento in automazione su larga scala
00:33:45 Automazione AI: fraintendimenti e realtà
00:36:29 Logistica: riduzione dei costi attraverso l’automazione
00:41:20 Esempio aerospaziale: opportunità finanziaria nelle decisioni
00:45:01 Potenziale conflitto: eccellenza logistica vs supply chain
00:47:21 Costo dei tempi di inattività in vari settori
00:52:05 Elenco delle risorse: parti, persone, strumenti
00:54:27 Importanza dell’automazione nella supply chain
00:57:52 FIFO: non sempre ottimizzato finanziariamente
01:03:55 Progresso della meccanizzazione nella logistica
01:05:20 Scomparsa dei lavori manuali: futuro lontano
01:08:39 Esempio di e-commerce: lavoro manuale vs lavoro intellettuale
01:12:12 Meccanizzare le decisioni per l’investimento capitalistico
01:14:07 Conclusioni e pensieri finali

Riassunto

Conor Doherty e Joannes Vermorel approfondiscono le distinzioni tra supply chain e logistica. Joannes traccia l’evoluzione storica di questi termini, notando che la logistica, originariamente un concetto militare, si concentra sull’esecuzione, mentre la gestione della supply chain coinvolge la presa di decisioni. L’avvento del software alla fine degli anni ‘70 ha ulteriormente separato questi ruoli, con la logistica che gestisce l’implementazione delle decisioni generate dagli algoritmi della supply chain. Joannes illustra ciò con esempi come l’ottimizzazione del percorso e il problema del commesso viaggiatore, sottolineando che la moderna gestione della supply chain si basa su strumenti dinamici e in tempo reale per migliorare l’efficienza e la reattività delle operazioni.

Riassunto Esteso

In un recente episodio di LokadTV, Conor Doherty, Responsabile della Comunicazione presso Lokad, ha intrapreso una discussione stimolante con Joannes Vermorel, CEO e fondatore di Lokad. La conversazione si è incentrata sulle distinzioni fondamentali tra supply chain e logistica, un argomento di crescente rilevanza in un contesto in cui l’automazione continua a trasformare le industrie.

Joannes ha iniziato tracciando l’evoluzione storica dei termini “logistica” e “supply chain”. Originariamente un termine militare del XIX secolo, la logistica si riferiva alla gestione degli spostamenti delle truppe, degli alloggi e delle forniture. Questo concetto è stato successivamente adattato per l’uso civile, in particolare nel contesto della ricerca operativa dopo la Seconda Guerra Mondiale. Nel tempo, è emerso il termine “supply chain” per descrivere i processi decisionali più ampi e complessi coinvolti nella gestione del flusso di beni e servizi.

Joannes ha sottolineato che mentre la logistica si concentra sull’esecuzione delle decisioni, spesso coinvolgendo lavoratori manuali, la gestione della supply chain si occupa dell’arte della presa di decisioni, tipicamente gestita da professionisti impiegati. Questa distinzione è diventata più evidente con l’avvento del software alla fine degli anni ‘70. Prima del software, i supervisori prendevano tutte le decisioni, ma l’introduzione del software ha permesso processi decisionali più complessi e dinamici, portando a una chiara separazione tra supply chain e logistica.

Conor ha sottolineato che anche all’interno della logistica, il software svolge un ruolo cruciale, spingendo Joannes a approfondire le sfumature. Ad esempio, mentre un direttore logistico potrebbe supervisionare i conducenti dei camion e garantire la sicurezza dei veicoli, l’ottimizzazione effettiva del percorso è una funzione della gestione della supply chain. Il team logistico esegue le decisioni generate dagli algoritmi della supply chain, che sono progettati per ottimizzare i percorsi, caricare i camion in modo efficiente e garantire consegne tempestive.

Joannes ha ulteriormente illustrato questo punto discutendo del problema del commesso viaggiatore, una classica sfida di ottimizzazione. Nella moderna gestione della supply chain, le soluzioni software gestiscono problemi complessi di questo tipo, fornendo ai team logistici percorsi e programmi predefiniti. Questa divisione del lavoro consente operazioni più efficienti ed efficaci, poiché il personale logistico si concentra sull’esecuzione mentre i professionisti della supply chain gestiscono gli aspetti analitici e decisionali.

La conversazione ha anche toccato il ruolo del software nella presa di decisioni dinamiche. Joannes ha evidenziato come strumenti in tempo reale come Waze possano suggerire percorsi alternativi in base alle condizioni del traffico attuali, esemplificando il tipo di presa di decisioni automatizzata che caratterizza la moderna gestione della supply chain. Questa capacità garantisce che le operazioni rimangano flessibili e reattive, riducendo la probabilità di errori e inefficienze.

In sintesi, la discussione ha sottolineato l’importanza di distinguere tra supply chain e logistica, soprattutto in un’era di automazione crescente. Mentre la logistica riguarda l’esecuzione delle decisioni, la gestione della supply chain coinvolge i processi complessi, spesso automatizzati, che generano tali decisioni. Questa separazione consente alle aziende di sfruttare competenze e tecnologie specializzate, portando in ultima analisi a operazioni più efficienti ed efficaci.

Trascrizione Completa

Conor Doherty: Bentornati a Lokad. Oggi parlerò con il fondatore e CEO di Lokad, Joannes Vermorel, delle differenze fondamentali tra supply chain e logistica. Come sentirete, questo è un punto molto importante per le aziende, soprattutto nel contesto di un’automazione sempre maggiore. Ora, come sempre, se vi piace ciò che facciamo qui a Lokad, considerate l’iscrizione al canale YouTube e il seguirci su LinkedIn. E con questo, vi invito cortesemente a sedervi, rilassarvi e godervi la conversazione.

Quindi, Joannes, benvenuto al nuovo studio, il Black Lodge. Come ti senti?

Joannes Vermorel: È piuttosto bello. Voglio dire, una curiosità per il pubblico è che è la prima volta che non ci troviamo effettivamente seduti in cucina, di fronte a un paio di elettrodomestici come due frigoriferi, una serie di forni a microonde e così via. Quindi, esattamente, per la prima volta abbiamo il nostro spazio privato. È molto bello.

Conor Doherty: È davvero divertente. Ora, se ci pensi in termini di piccoli indizi, se torni indietro di sette anni, ci sono state alcune discussioni accese tra te e alcuni ospiti. Quindi, il contesto è che proprio dietro la telecamera ci sono persone che preparano il pranzo, fanno un caffè, eccetera, eccetera.

Beh, in ogni caso, lo studio non è ancora finito, ma non possiamo lasciare che questo ostacoli gli affari importanti, il che mi porta all’argomento di oggi: supply chain non è uguale a logistica. Quindi, Joannes, a volo d’uccello, perché siamo qui?

Joannes Vermorel: La terminologia è piuttosto complicata nel campo. La cosa è che ciò che le persone chiamavano logistica fino probabilmente, diciamo, agli anni ‘70 è ciò che le persone chiamano ora supply chain. Quindi c’è stata una graduale evoluzione del significato dei termini. La logistica è emersa come termine militare nel XIX secolo ed era effettivamente una parola francese che si riferisce alla specialità della LOI. Era letteralmente un termine militare e all’epoca il problema era trovare rifugio per le truppe.

Fu teorizzato da due generali, uno francese e uno svizzero, e teorizzarono l’idea di organizzare gli spostamenti delle truppe e occuparsi di rifugi, rifornimenti di cibo e così via. Quello fu praticamente l’inizio dell’organizzazione su larga scala, la sincronizzazione di grandi organizzazioni. Venti anni dopo, quella era praticamente la logistica. Poi abbiamo avuto la ricerca operativa come campo, che divenne molto importante, direi, nel periodo successivo alla Seconda Guerra Mondiale. Da questo emersero la supply chain e la logistica, che presero strade diverse.

Quindi, quando dici cosa significano questi termini, dipende davvero da quale decennio consideri. Oggi, se devo davvero riassumere, la supply chain è l’arte della presa di decisioni. Quindi si tratta davvero di prendere decisioni, mentre la logistica riguarda davvero l’esecuzione di queste decisioni. C’è davvero una separazione: la supply chain si occupa di persone in colletto bianco e dei processi decisionali, mentre la logistica si occupa principalmente di persone in colletto blu e fa accadere le cose una volta che le decisioni sono state prese.

Conor Doherty: Storicamente, almeno fino a molto recentemente, la supply chain e la logistica venivano trattate come sinonimi più o meno. Quindi cosa ha portato a questa divergenza, come hai detto, con la supply chain che si concentra di più sul colletto bianco e la logistica sul colletto blu?

Joannes Vermorel: È stata principalmente l’emergere del software. Fino, direi, alla fine degli anni ‘70, l’unica entità in grado di prendere qualsiasi tipo di decisione era una persona. Questa sarebbe stata il supervisore che supervisionava le persone che facevano le cose, che prendeva anche le decisioni. Quindi, fino agli anni ‘70, l’idea di separare le due cose non aveva molto senso. Ma non appena hai iniziato a introdurre livelli di software, la separazione è diventata sempre più evidente.

Innanzitutto, la complessità è cresciuta enormemente. Dal tardo ‘70, le supply chain hanno probabilmente moltiplicato la quantità di riferimenti e varianti di prodotti e tutto il resto di un fattore che stimerei di circa 100. La situazione è molto più complessa di quanto fosse 50 anni fa. Di nuovo, è il software che rende tutto ciò possibile. Ora abbiamo magazzini che possono contenere fino a 100.000 articoli distinti. Questa è una complessità molto maggiore rispetto a quella che c’era in passato.

Di conseguenza, gestire la complessità e gestire i processi decisionali è diventata una competenza a sé stante, molto analitica, molto orientata ai dati, in cui le persone utilizzano strumenti, anche se lo strumento è rudimentale come, diciamo, un foglio di calcolo Excel. Un foglio di calcolo Excel ti consente di gestire migliaia di prodotti e richiede anche alcune competenze specializzate.

Ecco perché c’è stata una divergenza tra le competenze analitiche, ciò che oggi chiamiamo supply chain, che coinvolge la previsione, la definizione dei parametri di inventario e così via, e l’esecuzione pura. Le competenze pure riguardano l’esecuzione fisica, come ad esempio la gestione dei conducenti dei camion, assicurandosi che siano puntuali, che nessuno sia ubriaco, che tutti guidino in sicurezza, eccetera. Quindi le due cose hanno preso strade diverse, direi, nel mondo.

Conor Doherty: Vero. Detto questo, se operi esclusivamente nello spazio della logistica, voglio dire, usi comunque il software, ci sono comunque decisioni da prendere. Potresti approfondire un po’ questa distinzione?

Joannes Vermorel: Quindi, se guardi, ad esempio, alla logistica e guardi al percorso che i camion dovrebbero seguire, anche se alcune aziende ancora lo considerano una funzione della logistica, io lo considero una funzione della supply chain. Vedi, il direttore della logistica, la persona che supervisiona i conducenti dei camion, che si assicura che i camion stessi siano in buone condizioni, che siano sicuri, eccetera, riceve un software che gli darà il percorso che devono seguire, e questo è tutto.

Quindi vedi, non è dal direttore della logistica che ti aspetteresti una certa raffinatezza dall’algoritmo di ottimizzazione del percorso. Vedi, il fatto è che, come ho detto, la logistica esegue le decisioni che sono state generate per loro, e quindi la generazione di quelle decisioni appartiene al campo della supply chain. Quindi, l’esecuzione è il campo della logistica. Quindi sì, ci sono decisioni, ma direi che il direttore della logistica non prende le decisioni nell’ottimizzazione algoritmica che va a stabilire il percorso. Se questo percorso è inefficace, probabilmente richiederebbero a qualche altra parte di occuparsene; non se ne occuperebbero loro stessi.

Conor Doherty: Beh, mi ricorda una discussione che abbiamo avuto non molto tempo fa con, credo, Meinolf Sellmann, in cui abbiamo parlato del problema del commesso viaggiatore. Quindi, per prendere questo esempio molto concretamente, se stai parlando di ottimizzare i percorsi, ti lascio spiegare meglio di me il problema del commesso viaggiatore. Puoi delineare le decisioni della supply chain in quel caso e dove finisce, e la logistica prende il sopravvento in termini di decisioni?

Joannes Vermorel: Quindi la logistica non prende le decisioni. Non ci sono decisioni da prendere dal lato della logistica. Le decisioni sono già state prese; si tratta solo di esecuzione. Questa è una visione moderna. Cinquant’anni fa, le persone non avrebbero analizzato un problema in questo modo. Dal punto di vista della logistica, hai già un software, dato da qualche terza parte, che ti fornisce i percorsi. È un dato di fatto. Inoltre, ciò che devi mettere nei camion è un dato di fatto, ed è compito di questa terza parte assicurarsi che quando suggeriscono di mettere qualcosa nel camion, ci stia. È anche compito di queste terze parti - possono essercene più di una - se ti danno un percorso, che il percorso sia corretto e il periodo di tempo suggerito sia fattibile, eccetera.

Vedi, la prospettiva sarebbe che la supply chain si occupa di tutte le decisioni, dalle decisioni a breve termine come quale percorso prendere successivamente alle previsioni di capacità per i prossimi cinque anni. È solo una questione di orizzonte temporale. Ma tutto questo, dal breve al lungo termine, sono processi puramente analitici. Quindi è qualcosa che può accadere in un software, indipendentemente dall’esecuzione effettiva. Naturalmente, i modelli e i calcoli devono essere adeguati rispetto ai vincoli del mondo reale, ma tuttavia, è davvero il piano decisionale, e la logistica è davvero il piano di esecuzione. Ti viene dato un percorso, e ora deve esserci un autista adatto a guidare il camion e a iniziare il percorso.

Lo stesso si applica alla logistica interna all’interno di un’azienda. E quando si guarda a questa separazione, la distinzione più significativa al giorno d’oggi è probabilmente tra Supply Chain e Operazioni. Le Operazioni coinvolgono la persona che supervisiona tutti i lavori manuali dell’azienda. La Logistica è una classe di quei lavori, ma ce ne sono anche altri, come i lavoratori di produzione che operano macchinari in una posizione statica, a differenza di spostare le cose.

Conor Doherty: Non voglio andare troppo avanti, ma mi hai fornito una buona transizione per un punto su cui voglio insistere. Hai parlato dei vincoli fisici. Quindi hai un percorso, e la Logistica si assicura che l’autista sia lì o sceglie l’autista che eseguirà quel passaggio. Questo sembra simile a ciò che fanno aziende come Lokad quando si tratta di pianificazione. Prendi parti, attrezzi e persone e decidi, ad esempio, di mettere questa parte là con questo attrezzo e farlo fare a Joannes perché ha l’accreditamento, le competenze e la disponibilità giuste. Tutto questo è presa di decisioni nella supply chain, che forniamo.

Joannes Vermorel: Sì.

Conor Doherty: Quindi, dove si inserisce la Logistica in tutto questo? Perché sembra che la Supply Chain abbia fatto tutto.

Joannes Vermorel: No. Vedi, se torniamo al mondo pre-software, l’unica persona che poteva prendere quelle decisioni era il supervisore in loco, vicino alla persona che esegue la decisione. In quella situazione, non potevi dividere la responsabilità. La persona che supervisionava gli autisti dei camion era anche quella che prendeva le decisioni. È solo perché ora abbiamo un software, che è in rete, che possiamo distribuire le decisioni.

La tua supply chain può essere distribuita in molte sedi, ma strati di software collegano tutto. La geografia diventa irrilevante perché la velocità della luce è sufficientemente veloce da trasmettere informazioni quasi istantaneamente. Con il software in rete, puoi separare il monitoraggio dell’esecuzione dei compiti e la presa di decisioni. La supply chain prende le decisioni, comprese quelle relative alla pianificazione. Decidere a che ora i tuoi autisti dei camion dovrebbero arrivare, quanti ne hai bisogno, cosa dovresti caricare sui camion o se hai bisogno di attrezzature speciali, tutto questo è supply chain.

Ciò che non è supply chain è assicurarsi che le persone non si facciano del male con i carrelli elevatori, che l’attrezzatura venga utilizzata correttamente, che i dipendenti non siano malati e che il morale sia buono. Questi sono compiti orientati ai processi, non decisioni. Ad esempio, il limite di velocità di un carrello elevatore in un magazzino è una decisione presa una volta come questione ingegneristica. Non cambierà per la durata dell’operazione del magazzino. Questo è il dominio della logistica, ma non chiamerei questo una decisione. È solo un processo stabilito che non richiede una presa di decisioni continua.

Conor Doherty: Quindi, per riassumere tutto questo, la supply chain è soggetta a una grande incertezza. La tua posizione è che la Logistica non lo è?

Joannes Vermorel: Sì, nel senso che le persone dicono: “Oh, ma c’è tanta incertezza e le cose variano così tanto”. Sì, le condizioni variano e la pianificazione che ti viene data varia. Tuttavia, il modo in cui si suppone che tu esegua non varia. Come guidare un camion in sicurezza non dipende dalla consegna. Ci sono politiche di sicurezza in atto, come i limiti di velocità e le regole di frenata, che rimangono invariate. Questi processi operativi sono sempre gli stessi, indipendentemente dal piano del giorno.

Ciò che richiede competenze specializzate e così via, ma sto divagando. Il punto è che la sfida nella logistica è mantenere un’aderenza completa alle tue politiche in ogni momento. Questa è la sfida principale. Ed è molto difficile. La sfida della supply chain è prendere decisioni valide nonostante il fatto che tutto stia cambiando costantemente. Quindi, queste sono prospettive molto diverse.

Conor Doherty: Ha senso come lo descrivi, ma mi chiedo quanto radicalmente la tua posizione qui differisca dalla concezione dominante dei processi decisionali della supply chain e della logistica.

Joannes Vermorel: Penso che le aziende si siano gradualmente avvicinate a questa sorta di comprensione negli ultimi due decenni. Il processo è stato molto empirico. Le aziende hanno capito che, man mano che la supply chain diventava più prominente, portava con sé un numero crescente di strumenti software. Anche i fogli di calcolo vengono utilizzati per estrarre dati da molti sistemi. Quindi, anche con analisi approssimative fatte con i fogli di calcolo, hai comunque un sacco di strumenti.

La realtà è che se un direttore della logistica trascorre molto tempo sul campo nei magazzini, potrebbe non sviluppare le competenze necessarie per elaborare tutti questi dati e sviluppare competenze analitiche. Le aziende, in modo empirico, hanno capito di aver bisogno di persone più concentrate sull’analisi. Al contrario, coloro che fanno analisi spesso avevano poche persone da gestire, soprattutto lavoratori manuali, che è una competenza completamente diversa rispetto alla gestione di lavoratori impiegati in un ufficio pulito e sicuro.

Le aziende hanno gradualmente separato la gestione dei lavoratori manuali sotto la direzione della logistica e la gestione degli impiegati sotto la direzione della supply chain. Tuttavia, ci sono ancora alcune confusioni nelle aziende che non hanno completamente rimosso i compiti analitici dalle responsabilità del direttore della logistica, lasciando loro la gestione di analisi per cui non sono adatti. Invece, tutte le decisioni analitiche, dal breve al lungo termine, dovrebbero essere sotto la direzione della supply chain. Questo include tutto, dagli obiettivi a lungo termine alle decisioni in tempo reale, come quelle prese in millisecondi durante la guida di robot in un magazzino automatizzato.

Conor Doherty: Hai accennato alla digitalizzazione e alle competenze software richieste. Qual è la differenza tra un direttore della supply chain e un direttore della logistica in termini di competenze informatiche?

Joannes Vermorel: Secondo me, un direttore della logistica può non sapere quasi nulla dei sistemi informatici. Devono solo essere abbastanza esperti da leggere la pianificazione e altri indicatori di base delle prestazioni. Ma non ci si aspetta che programmino o gestiscano qualcosa di più complesso delle percentuali di base per monitorare le prestazioni del team.

Al contrario, un direttore della supply chain ricopre una posizione altamente analitica. Anche se è ancora possibile che una persona senza competenze di programmazione ricopra questo ruolo, credo che in futuro la programmazione sarà un requisito di base. Se vuoi fare analisi non banali e elaborare numeri, dovrai sapere come programmare.

Conor Doherty: Ci sono esempi di aziende che non hanno implementato il tipo di distinzione di cui stai parlando? O aziende che trattano la supply chain e la logistica come sinonimi o come un unico dipartimento?

Joannes Vermorel: Sì, è ancora frequente quando parliamo con i potenziali clienti. Alcune aziende tradizionali usano ancora il termine “logistica” quando il direttore della logistica è essenzialmente un direttore della supply chain de facto. Il problema è che questa persona finisce per avere requisiti di lavoro divergenti: gestire team di lavoratori manuali da un lato e affinare le previsioni dall’altro, il che è troppo impegnativo.

In altri casi, i direttori della logistica possono cambiare il loro titolo su LinkedIn in direttore della supply chain, ma le loro competenze rimangono inadeguate. Molte aziende hanno ora sia un direttore della logistica che un direttore della supply chain, ma non hanno completamente riorganizzato le responsabilità. Alcune decisioni a breve termine, come l’ottimizzazione del percorso, rimangono sotto la direzione della logistica, anche se dovrebbero essere gestite da team esperti di software nella supply chain.

Il modo corretto per organizzare un’azienda, secondo me, è raggruppare competenze che abbiano senso insieme. La presa di decisioni sulla supply chain richiede persone molto esperte di software, mentre la logistica riguarda principalmente la gestione delle persone. Queste sono mentalità molto diverse.

Conor Doherty: Quando parliamo di ottimizzazione della supply chain, gran parte di ciò, almeno per Lokad, si basa sull’automazione. Se abbracci questo concetto, teoricamente c’è un limite superiore a quanto puoi ottimizzare la decisione sulla supply chain, ma è molto alto perché l’automazione elimina i processi manuali. D’altra parte, la logistica, come hai detto, è quasi esclusivamente un’attività fisica. In che misura puoi ottimizzare la logistica rispetto all’ottimizzazione della supply chain, dal punto di vista finanziario?

Joannes Vermorel: La meccanizzazione del lavoro manuale è in corso da due o forse tre secoli, ma progredisce molto più lentamente rispetto agli sviluppi software. Negli ultimi dieci anni, i magazzini sono diventati sempre più robotizzati, ma è un processo lento. È iniziato con i magazzini che gestiscono una limitata varietà di piccoli prodotti perché erano più facili da automatizzare, così come gli ambienti dolorosi come lo stoccaggio di cibo congelato, dove nessuno vuole lavorare tutto il giorno a meno 20°C.

Questo processo probabilmente richiederà 40 anni dall’inizio alla fine, con il punto di partenza intorno ai primi anni 2000. L’automazione dei conducenti di camion è un altro settore che non è ancora davvero iniziato, ma accadrà. La mia ipotesi è che l’automazione su larga scala della guida dei camion inizierà prima della fine di questo decennio, ma ci vorranno altri due o tre decenni per completarla a causa della complessità coinvolta. Puoi rimuovere il conducente, ma hai comunque bisogno di qualcuno che carichi e scarichi il camion.

Questo è un problema che probabilmente può essere risolto perché ad un certo punto ci saranno sistemi automatizzati per caricare e scaricare i camion. Quindi vedi, la stessa cosa è successa nelle fabbriche. Le cose che erano facili da automatizzare sono state automatizzate decenni fa. Quindi ciò che rimane come compiti manuali sono le cose che sono piuttosto difficili da automatizzare. Quindi vedi, questa è la situazione. Quindi penso che sul lato della logistica, l’obiettivo sia ancora quello di automatizzare tutto e il processo continuerà probabilmente per la maggior parte del XXI secolo. È ancora in corso, ma il ritmo è molto stabile e le persone se lo aspettano. Continuerà a progredire di qualche percento all’anno per il futuro prevedibile.

Quindi direi che questo è un dato di fatto e le persone si aspettano questo. Non c’è grande sorpresa e, ancora una volta, è stato costante per molto tempo. Nessuno si stupisce più quando alcune cose vengono automatizzate. Tutto viene gradualmente automatizzato e talvolta, ad esempio, un magazzino viene sostituito da uno nuovo e hai bisogno di 10 volte meno operatori. Ma su scala più ampia, il processo è lento e costante.

Per quanto riguarda il lato software, che influisce maggiormente sulle decisioni sulla supply chain, penso che la situazione sia molto diversa. A differenza dello spazio fisico, è molto più una questione di tecnologia piuttosto che di investimento di capitale iniziale. Uno dei motivi per cui non tutti i magazzini vengono robotizzati immediatamente è perché l’attività è estremamente intensiva dal punto di vista del capitale. Voglio dire, stiamo parlando di centinaia di milioni di euro per automatizzare completamente un grande magazzino.

Conor Doherty: Hai menzionato un esempio prima con me fuori telecamera riguardo ad Air France, l’iniziativa di un tetto unico.

Joannes Vermorel: Sì, ad esempio, Air France Industries ha un’iniziativa di un tetto unico in cui vogliono collegare essenzialmente due grandi edifici per assicurarsi che tutte le loro attività MRO possano essere svolte in un’unica unità. Avere un solo tetto semplifica tutto perché significa che le parti non sono mai esposte all’esterno, non si raffreddano, non si bloccano, non cadono, eccetera.

Conor Doherty: Sì, inoltre ci sono tonnellate di processi. Appena una parte lascia la tua struttura, deve essere riammessa con criteri molto rigorosi. Quindi tutto si complica. È più facile.

Joannes Vermorel: Ma sì, se vuoi investire nel collegamento di due edifici che sono già molto grandi e vuoi aggiungere qualcosa come un tetto da 200 milioni di euro, stiamo parlando di decine di milioni di euro di investimento solo per realizzare ciò. Le cose richiedono molto tempo e le aziende, anche se sono inclini a farlo, sono costrette a procedere con cautela a causa delle risorse. La maggior parte dei nostri clienti nel settore aerospaziale sta gradualmente investendo in magazzini automatizzati, ma ci vuole tempo perché è molto costoso.

A differenza, diciamo, di Amazon, il ritorno sull’investimento non è così spettacolare come per un’attività di e-commerce come Amazon. Quindi ci vuole tempo. Nel software, la cosa è che finché la tecnologia non è disponibile, le persone faticano ad automatizzare del tutto. Una volta che è disponibile, l’implementazione può avvenire molto più velocemente perché non è necessario fare così tanti investimenti. Sì, ci sono investimenti, ma sono insignificanti rispetto a ciò che deve essere fatto sul fronte fisico.

Conor Doherty: Sì, questo risale a un po’ di tempo fa. Era l’anno scorso. Non ricordo di quale articolo stavamo parlando, ma abbiamo discusso della differenza tra l’automazione nel software e quanto rapida e veloce possa essere una volta che la tecnologia esiste. Se è basato sul software, può proliferare rapidamente rispetto al semplice ottenere una mano robotica che può replicare la destrezza di una mano umana. Questo è ancora difficile, se non ancora scoperto. Le persone hanno una concezione errata dell’automazione dell’IA: è ovunque. In certi settori, sì, e in aree molto specifiche, sì. Ad esempio, il software che genera decisioni, sì. Ma la capacità di caricare, scaricare, fare nodi agilmente, cose del genere, ancora no e probabilmente non per molto tempo da quello che stai dicendo.

Joannes Vermorel: Sì, se vuoi manipolare oggetti, abbiamo già tonnellate di tecnologie, ma tutte hanno i loro limiti. Ci sono sistemi estremamente veloci e precisi, ma non sono adattivi. Quindi la parte deve essere nella posizione iniziale esatta corretta. Questo è ciò che hai nell’industria automobilistica: bracci robotici estremamente veloci e precisi ma non intelligenti. L’input del robot deve essere posizionato perfettamente.

Poi ci sono sistemi che possono gestire l’incertezza, ma sono lenti e non molto forti. Tutto ciò sta progredendo gradualmente, ma quando fai i calcoli, le persone sono ancora più economiche. Ogni anno, lo spettro delle operazioni in cui le macchine sono più economiche si estende. È esattamente ciò che stavo descrivendo con il lavoro operaio che viene gradualmente meccanizzato. Il processo è ancora in corso.

Ad esempio, la Francia perde ancora circa l'1% dei suoi agricoltori ogni anno e la produzione di cibo in Francia cresce di circa l'1% ogni anno. Quindi ogni anno abbiamo il 1% in meno di persone, produciamo il 1% in più e lo facciamo con l'1% in meno di terreno. Se guardi nel corso di un secolo, è un progresso enorme, ma è lento e costante e nessuno si aspetta una svolta importante.

Il software è molto diverso e sì, l’innovazione può, direi, proliferare molto più velocemente perché l’importo degli investimenti è molto più basso.

Conor Doherty: Parlando di investimenti per valutare il rendimento degli investimenti, se investi nel software decisionale della tua supply chain, puoi utilizzare determinati indicatori finanziari per determinare se ciò sta avendo un impatto positivo. Se la logistica è un’attività puramente o almeno prevalentemente fisica, come valuti l’impatto? Utilizzi gli stessi indicatori? Utilizzi il rendimento finanziario per la logistica e per la supply chain, confrontando i due? Quindi, la logistica… come sai che sta migliorando? Scusami, permettimi di riformulare. Come sai che sta migliorando?

Joannes Vermorel: Sì, come sai che sta migliorando? Quindi, la logistica, l’idea è che hai una missione che ti viene assegnata e non è accettabile portare a termine le missioni in modi che metterebbero a rischio le persone. È un no-go. Quindi, hai la missione che deve essere portata a termine nel pieno rispetto di ciò che potrebbe passare come sanità. E ora è solo una questione di costo. Puoi farlo più economico? Questo è tutto.

Se qualcuno ordina un prodotto online, la domanda sarà: quanto ti costa spedire questo prodotto dal tuo magazzino e farlo arrivare sulla soglia del cliente entro questo lasso di tempo? Quindi, il progresso nella logistica riguarda davvero la riduzione dei costi attraverso l’automazione. Questo è tutto.

Attraverso la supply chain, la domanda è molto più aperta perché, ancora una volta, la supply chain non è… è una sfida molto aperta. Non c’è un limite superiore a quanto puoi migliorare le tue decisioni. Questo è quello che ho detto prima. È un gioco completamente diverso nel senso che, ad esempio, quante varianti dovresti introdurre? Questa sarebbe una domanda di supply chain.

Sai, hai un prodotto, puoi avere più varianti per accontentare più persone, ma c’è un limite al numero di varianti? Beh, ogni variante che introduci crea qualche costo aggiuntivo e ci sono rendimenti decrescenti, quindi c’è un equilibrio. Ma la quantità di domande che possono essere poste, come i prezzi, se dovresti aumentarli o diminuirli, ecc., è illimitata. Non sto dicendo che non ci sia un limite assoluto su cosa potresti aspettarti da decisioni di supply chain migliori, ma è qualcosa in cui non c’è un limite chiaro su quanto lontano puoi arrivare.

E le domande sono molto più aperte. Fondamentalmente, puoi iniziare a considerare cose che non stavate considerando: più fornitori, più alternative, più opzioni, più schemi di prezzo e così via. Non c’è un limite chiaro. Di nuovo, nel campo della logistica, le missioni che ti vengono assegnate sono molto più limitate e chiuse. Se l’obiettivo è spostare un pezzo dal punto A al punto B, questo è tutto. Puoi farlo a buon mercato.

Ma alla fine, come parte del gioco della logistica, cambiare completamente la strategia dell’azienda stessa, ripensare, ad esempio, il modo in cui stai per consegnare le cose ai tuoi clienti, non fa parte del gioco della logistica. Un esempio di ciò potrebbe essere, immaginiamo di avere un negozio di moda. Quindi, hai un negozio di moda. Potresti, ad esempio, considerarlo come una questione di supply chain.

Diciamo che se qualcuno, invece di acquistare l’ultima unità del negozio, gli offri uno sconto e riceverà l’articolo inviato tramite e-commerce classico. Quindi, immagina di avere una persona che visita il negozio, ma quando questa persona sta per prendere l’ultima unità che rimane nel negozio per un determinato articolo o taglia, invece di farla andare per la sua strada con l’articolo, riceve uno sconto per far inviare questa unità a lui.

Conor Doherty: Perché lo faresti?

Joannes Vermorel: Beh, potresti…

Conor Doherty: Non sembra una mancanza di magazzino?

Joannes Vermorel: Sì, esattamente. Quindi, sarebbe un modo per mitigare la mancanza di magazzino e potenzialmente aumentare anche l’assortimento, perché potresti permetterti di tenere molte meno unità. Vedi, questo sarebbe il tipo di cosa che la supply chain potrebbe esplorare. Ma dal punto di vista della logistica, questo non è il gioco che si sta giocando. Le decisioni sono già state prese. Si tratta di eseguire ciò che ti è stato dato.

Conor Doherty: Mi piace quell’esempio teorico che hai dato, e mi ha fatto venire in mente… L’ho appuntato mentre parlavi. Credo che tu l’abbia menzionato in una delle tue lezioni, o forse l’ho sentito da un supply chain scientist. Era un esempio di un cliente del settore aerospaziale su come ricevessero le loro raccomandazioni giornaliere, sai, compra questo, compra quello. Lo semplificherò: compra queste due parti. Non era così enorme, ma solo compra queste due parti.

Ed è stato segnalato come una decisione errata. Perché dovremmo farlo? Non ne abbiamo bisogno. E l’algoritmo aveva generato quella decisione perché il prezzo per acquistare quei motori nuovi era sceso al di sotto di un certo punto, rendendo economicamente vantaggioso tenerli da parte per rivenderli in seguito. Quindi, la decisione non era basata sul bisogno.

Joannes Vermorel: Sì, era una questione di opportunità finanziaria.

Conor Doherty: Esatto.

Joannes Vermorel: Ed è esattamente quello che succede quando gli aeromobili vengono smantellati. Puoi avere alcune parti extra o tonnellate di parti extra che invadono il mercato, e temporaneamente, vengono commessi errori dai tuoi colleghi. Qualcosa che avrebbe dovuto essere venduto al prezzo di, diciamo, 100 viene venduto al prezzo di 30, ed è un incidente. Quindi, cogli l’opportunità perché stai immediatamente facendo un profitto.

Quindi, sì, è aperto. La supply chain aperta è un lavoro molto aperto. Ecco anche perché, ad esempio, quando torniamo alla differenza tra un direttore della logistica e un direttore della supply chain, quando giochi a un gioco molto aperto, ci sono alcune qualifiche che non si applicano davvero quando si pensa ai dipendenti.

Ad esempio, l’eccellenza. Nel mondo della logistica, l’eccellenza è chiara. Vuoi essere pienamente conforme al tuo processo. Se lo fai, hai vinto il gioco. Sei eccellente. E basta. Ma nel mondo della supply chain, l’eccellenza è mal definita. È così aperta che come fai a sapere di essere anche vicino al meglio che potresti fare?

Ecco perché le squadre che si concentrano sull’eccellenza hanno senso se sei molto operativo con lavoratori manuali perché se fanno tutto alla lettera esattamente come viene fatto giorno dopo giorno, congratulazioni, sei perfetto. Non possiamo aspettarci niente di più da te. Ma nel lato della supply chain, questo è un gioco molto diverso. Non ha senso congratularsi con le persone come se avessero raggiunto la perfezione.

Sì, puoi congratularti con le persone, nessun problema, ma perché questo gioco è completamente aperto, ogni successo è solo un altro traguardo per il successivo che sarà ancora migliore. Ecco perché è una prospettiva molto diversa. Non ha senso nel mondo della supply chain avere un dipendente del mese, ad esempio.

Il dipendente del mese ha senso solo se hai obiettivi chiari in cui è possibile essere il Signor Perfetto e aver fatto tutto esattamente come richiesto. Nella supply chain, no, non ha senso.

Conor Doherty: A proposito, nel modo in cui lo descrivi, ancora una volta, se dovessi riassumere, nella logistica c’è un gioco perfetto teorico. Puoi giocare il gioco perfetto, senza errori, senza sbagli, nessuno muore, come potresti dire. Ma mi viene in mente che c’è una tensione intrinseca tra la ricerca dell’eccellenza nella logistica e la ricerca dell’eccellenza nella supply chain.

Ad esempio, ti do un programma di produzione. Ecco un programma di produzione - hai bisogno di questo, hai bisogno di quello, quella persona in quel momento, vai lì. E poi la logistica dice, beh, in realtà, quella macchina ha un tempo di inattività. Devo ripararla perché voglio mantenere il mio gioco perfetto in termini di sicurezza. Se ti lascio procedere con la tua produzione, che è un meccanismo della supply chain, potrebbe influire negativamente sul mio record di sicurezza e sul mantenimento dei protocolli logistici.

Quindi, non c’è un conflitto lì dove la ricerca di uno viene a discapito della ricerca dell’altro, o può…

Joannes Vermorel: No, non proprio. Voglio dire, okay, la supply chain deve prendere decisioni che tengano conto di tutti i vincoli del mondo reale. Questa è una sfida immensa perché, ad esempio, lo stato di riparazione o di disrepair delle macchine deve essere preso in considerazione, e quelle informazioni potrebbero mancare dai sistemi e così via. Fondamentalmente, questo è il compito della supply chain di adattarsi a questo. E se non conoscono lo stato di riparazione di una macchina, devono prendere decisioni con qualche tipo di buffer per tenere conto del fatto che ci saranno sovraccarichi imprevisti e generare una pianificazione che possa comunque essere fattibile da parte della logistica o di altre squadre di lavoratori manuali una volta che scoprono gradualmente tutti quei sovraccarichi.

Ma vedi che stiamo parlando di come il piano deve essere fattibile, e questo tiene conto della pianificazione per l’incertezza. Di nuovo, questo è molto legato alla supply chain. Ora, dal punto di vista della logistica, direbbero che nel loro caso il calcolo è molto diverso. Ad esempio, abbiamo una macchina che si guasta un giorno all’anno. Qual sarà il costo di avere una macchina che si guasta un giorno ogni decennio? Forse non vale la pena, o forse potresti avere una seconda macchina come ricambio. Potrebbe esserci qualche calcolo coinvolto, ma vediamo che in termini di ordine di grandezza delle decisioni, è molto più basso.

E se inizi a avere assegnazioni di budget fantasiose e così via, direi che torniamo alla supply chain. Stiamo parlando di un processo decisionale complesso che deve essere affrontato da una prospettiva molto analitica. Di nuovo, siamo tornati alla supply chain. La conformità dal lato della logistica sarebbe: “Operiamo la macchina in modo da non generare guasti prematuri?” E se lo fanno, sono conformi e hanno fatto il loro lavoro in modo eccellente.

Conor Doherty: È pura coincidenza perché ho letto di recente questo per qualcos’altro che stavo scrivendo. Quindi sono un po’ familiare con il costo effettivo dei tempi di inattività in certi settori. C’era un rapporto di Siemens chiamato Il vero costo dei tempi di inattività dell’anno scorso, e stimava, a seconda del settore, il costo dei tempi di inattività. Da un lato, avevi moda o beni di consumo, dove il costo era di circa $39.000 all’ora. All’estremo di quel range, era superiore a $2 milioni all’ora nell’automotive se ci fossero stati tempi di inattività non pianificati.

E poiché tutto è interdipendente, se una cosa va male, influisce sulla produzione altrove, causando un effetto domino. Non è isolato. Ci sono costi diretti e indiretti. Quindi, quando si parla di come la supply chain può influire sul costo di una macchina che potrebbe essere ferma o meno, come si concilia o si tiene conto della potenziale enorme perdita finanziaria dei tempi di inattività non pianificati in un programma ottimizzato quando si sta avvicinando a una situazione in cui è forse solo il momento della riparazione?

Joannes Vermorel: Il termine tecnico è ottimizzazione stocastica. L’ottimizzazione stocastica è semplicemente l’ottimizzazione in condizioni incerte. Ecco perché diventa estremamente tecnico. Ed è per questo che penso che abbiamo bisogno di separare una posizione analitica, come un direttore della supply chain, da una posizione non analitica, come un direttore della logistica. È già molto difficile fare il tipo di analisi dei dati che può essere richiesta al direttore della supply chain.

L’idea che qualcuno nel settore della logistica, che si occupa di lavoratori manuali, debba anche gestire tecniche di ottimizzazione molto elaborate come l’ottimizzazione stocastica per tener conto dell’incertezza non è una proposta molto ragionevole. Significa anche che dobbiamo avere una visione molto ampia di ciò che una decisione significa dal punto di vista della supply chain. Una decisione potrebbe comportare piani alternativi per ogni situazione di guasto. Non è solo “Ti do un programma e hai finito.” Potrebbe essere “Ho un sistema progettato dal team della supply chain e se in qualsiasi momento qualcosa va storto - una macchina si rompe, un operatore è malato, manca una parte o c’è un difetto - allora mi offre un percorso alternativo da seguire.” Questa è l’ottimizzazione della pianificazione.

A volte, anche con le scorte, immaginiamo un magazzino che deve servire una serie di negozi, ma non c’è abbastanza nel magazzino per servirli tutti. Le rimanenti scorte nel magazzino sono troppo basse, quindi sai che ci saranno mancanze di scorte in molti di quei negozi perché non c’è abbastanza inventario. Tuttavia, devi suddividere le scorte in qualche modo. Dovresti inviare la maggior parte delle scorte a un negozio, o dovresti distribuirle in modo uniforme, o fare qualcos’altro? Devi adattarti a situazioni che sono leggermente difettose, e questo fa parte del processo decisionale. Non si tratta solo di decidere in situazioni ideali. No, concettualmente, hai l’intero albero decisionale di percorsi alternativi che potrebbero dover essere presi se le cose non sono esattamente come pianificate.

Conor Doherty: Questo è qualcosa di cui potrei parlare in seguito con Simon Schalit, il COO dell’azienda. Ho parlato con lui di recente di questo argomento, e ha spiegato di cosa stavate parlando. Solo per mettere alcuni termini: la lista delle risorse. Hai le parti, le persone, gli strumenti e per qualsiasi processo in un determinato giorno, fornisci al cliente una sequenza di azioni. Hai bisogno di questo e di questo a questo momento per completare l’intero processo. Questo viene generato durante la notte, ad esempio, e poi il mattino successivo, qualcosa cambia - Joannes, con le sue certificazioni e qualifiche chiave, è malato. Diciamo che c’è una probabilità del 1% che ciò accada. L’intera sequenza generata deve essere rigenerata per riflettere che lo stato originale degli eventi non è più valido. Forse puoi fornire qualche dettaglio in più lì.

Joannes Vermorel: Se torniamo al mondo pre-software, puoi vedere che il motivo per cui il supervisore dei lavoratori manuali era anche il decision maker era perché le cose si presentavano continuamente e avevano bisogno di qualcuno che potesse prendere decisioni quando si deviava dal piano. Ma se hai un software, allora il software può prendere quelle decisioni dinamicamente al volo per te. È esattamente ciò che fa, ad esempio, l’ottimizzazione del percorso. Diciamo che stai usando Waze e ti informa in tempo reale che una strada è bloccata. Ti suggerirà un percorso alternativo. La decisione che viene presa è l’itinerario esatto che stai seguendo e questo viene rivisto continuamente in base alle ultime informazioni sul traffico, sulle strade, ecc.

Quando dico che la supply chain si occupa di un processo decisionale, non sto necessariamente parlando di cose statiche. È molto probabile che si tratti di un pezzo di software che può rivedere automaticamente le decisioni in base all’ultima situazione. Ecco perché sottolineo che l’automazione è fondamentale: se non è completamente automatizzata, significa che, in termini di reattività, se devi passare attraverso una persona, sarà lento.

Conor Doherty: Come molte persone, molto probabilmente.

Joannes Vermorel: Sì, voglio dire, stiamo parlando di, se devi consultarti con qualcuno, stiamo parlando di cosa, mezz’ora di tempo di risposta se sono disponibili, ecc. Quindi è molto, molto, molto lento. Quindi l’unico modo per gestire realisticamente le decisioni tramite la supply chain è automatizzarle completamente. Altrimenti, si torna a ciò che è stato fatto in precedenza, ovvero il supervisore, la logistica, la logistica sul lato dell’improvvisazione. E ancora una volta, direi che è meglio di non fare nulla, ma può portare a tutte le decisioni relativamente negative e soprattutto a situazioni di non conformità, come ad esempio quando un autista finisce per guidare più ore di quelle consentite e poi può verificarsi un incidente. È molto difficile, sai, di punto in bianco, riassegnare la pianificazione in tempo reale in modo da preservare tutto l’ambiente che si desidera preservare. Ecco davvero a cosa serve il software.

Conor Doherty: Alexey, che conosci, Alexey Tikhonov, ho parlato con lui in precedenza a Dijon, ha una bella frase per ciò che hai appena descritto, che è: “Qualsiasi soluzione alternativa è spesso una soluzione a bassa larghezza di banda per un problema ad alta dimensionalità”. Che è, come hai appena detto, tutte le conseguenze immediate, le conseguenze a valle, le conseguenze a valle lontane, le contingenze, come ad esempio se ti mando lì, non posso mandarti qui, il costo opportunità che ciò implica. Gli esseri umani sinceramente, penso che sia irragionevole aspettarsi che qualsiasi essere umano o anche un gruppo di esseri umani, in tempo reale con potenzialmente da 39.000 a 2 milioni di dollari all’ora in gioco e penali, e questioni di conformità, collaborino e dicano semplicemente: “Questa è la soluzione migliore per questo problema”. Questo è irragionevole secondo me.

Joannes Vermorel: Sì, voglio dire, nella pratica, le persone hanno solo euristiche.

Conor Doherty: FIFO, ad esempio.

Joannes Vermorel: Sì, FIFO, esattamente. Prima dentro, prima fuori. Di nuovo, va bene. E direi anche che creare la versione superiore di quelle euristiche è anche un problema di supply chain. Vedi, sarebbe anche normalmente compito della supply chain consegnare le euristiche in modo che se l’intero sistema software fallisce, ecco le tue euristiche super semplici che devi adottare per mantenere il flusso. Ma non dovremmo illuderci che quelle euristiche super rudimentali saranno molto buone. Saranno migliori di congelare tutto, ma non saranno molto buone, non saranno molto efficienti e porteranno a problemi prevedibili.

Conor Doherty: Sì, beh, ancora una volta, prendendo l’esempio di FIFO, e correggimi se sbaglio, ma solo per delineare il concetto: perché? Perché chiunque stia ascoltando potrebbe chiedersi, “Cosa c’è di sbagliato nel FIFO?” Come conversazione laterale, correggimi se sbaglio, ma se avessi, diciamo, MRO, hai due motori, motore A e motore B. Il motore A arriva prima del motore B, richiede più o meno le stesse parti, lo stesso tempo di riparazione previsto. Il motore A arriva per primo, quindi prima dentro, prima fuori, ci lavoro per primo. Ma per completare le riparazioni, ho bisogno di un’altra parte che non è ancora disponibile. Mentre se riparassi prima il motore B, anche se è arrivato per secondo, può tornare in funzione molto più velocemente.

Potrebbero esserci implicazioni finanziarie nel non far uscire il motore B il più velocemente possibile. Di nuovo, è uno scenario molto bianco e nero, ma illustra che ho un’euristica, è meglio di niente. Riparare uno è meglio che non ripararne nessuno, ammettiamolo, ma è una decisione finanziariamente ottimizzata da prendere? Probabilmente no se stai cercando di massimizzare il profitto o il rendimento dell’investimento.

Joannes Vermorel: Sì, e ancora una volta, è per questo che devi separare quelle funzioni. Se stai già lavorando con lavoratori manuali, è una responsabilità immensa. Essere in grado di fare ottimizzazione finanziaria in tempo reale nella tua testa è solo una sciocchezza. Non è fattibile. Il massimo che puoi aspettarti da persone che non sono superumane sono solo euristiche di base che possono seguire. Il resto, qualsiasi cosa più elaborata di così, deve essere fatta da persone che possono dedicare tutto il loro intelletto ai processi analitici. Non ci sono scorciatoie. E la cosa che è davvero cambiata è che il software lo rende possibile.

Voglio dire, lo ha reso possibile decenni fa semplicemente rendendo le informazioni disponibili alle persone che sono a distanza. Improvvisamente, non è necessario essere nel mezzo del magazzino per sapere quanta merce è rimasta e quali sono gli ordini in sospeso della giornata. Puoi essere a distanza, seduto a una scrivania e ancora avere accesso a tutte le informazioni rilevanti. Questo è ciò che direi che il software ha reso possibile alla fine degli anni ‘90 per tutte le aziende. È così che le persone hanno iniziato a isolare quelle funzioni perché allora le persone potevano lavorare su fogli di calcolo, anche se il software non forniva alcuna intelligenza.

Quindi stiamo ancora parlando di un’era pre-automazione in cui abbiamo appena segregato le persone e possiamo avere le persone in colletto bianco in un luogo diverso. Ma oggi possiamo avere la versione superiore in cui possiamo automatizzare l’intero processo. Quindi le persone in colletto bianco non prendono più decisioni. Stanno progettando la ricetta numerica, facendola eseguire automaticamente. E anche dal punto di vista della gestione del rischio, questo è un approccio superiore. Il fatto è che se dipendi dalle persone, verranno commessi errori ancora e ancora. Quindi, in un certo senso, se vuoi che le decisioni siano molto sicure, puoi farlo proprio come viene fatto l’ingegneria nell’aviazione, che prevede molte revisioni sequenziali del lavoro. E una volta che hai cinque fasi di revisioni incrementali, puoi essere molto sicuro del risultato. Ma il problema è che è molto lento.

Ecco perché, ad esempio, quando si vuole mettere un nuovo aereo sul mercato, ci vogliono dieci anni a causa di questo processo super lento di revisionare tutto ancora e ancora. Il problema della supply chain è che hai bisogno che le decisioni vengano prese rapidamente. Quindi avere un processo a più fasi per la revisione delle decisioni tende a creare più sovraccarico rispetto al problema che si sta cercando di risolvere, che è la decisione occasionalmente errata. Devi farlo velocemente. E se hai l’automazione, il fatto è che se hai una ricetta numerica che ha un difetto, correggi il difetto e poi tutte le decisioni che generi da ora in poi sono prive di questo difetto. Ciò rende il processo molto più capitalista.

Ecco perché, da Lokad, favoriamo davvero questo approccio “automatizza tutto”. Non è solo per la produttività. Si tratta di avere un processo accrescitivo in cui ogni ora che investi rende la ricetta numerica migliore e ogni difetto che identifichi può essere risolto una volta per tutte, invece di addestrare le persone e rendersi conto che commettono errori, riformarle e perfezionare il loro addestramento fino a quando non si ha una quantità residua di errori molto bassa, ma comunque non sarà mai zero.

Conor Doherty: E inoltre, quel livello di formazione svanisce quando le persone se ne vanno. Se passano a un altro lavoro o vanno in pensione.

Joannes Vermorel: Sì, la ricetta numerica continuerà a vivere con l’azienda per sempre, mentre le persone alla fine se ne andranno.

Conor Doherty: Beh, mi viene in mente che all’inizio della conversazione hai tracciato una distinzione molto netta tra supply chain e logistica. E nel corso della conversazione, abbiamo toccato idee su come l’automazione sia molto chiaramente presente nel campo del software, che è la presa di decisioni sulla supply chain, ed è in corso.

Joannes Vermorel: Vedi, è questo il punto. Per quanto riguarda la logistica, stiamo parlando della meccanizzazione delle cose fisiche ed è stato un lavoro in corso negli ultimi tre secoli. Le persone non si rendono nemmeno conto di quanto abbiamo oggi. La quantità di meccanizzazione in questi settori è semplicemente gigantesca rispetto a quello che era in passato.

Vedi, confronta solo la capacità di un camion moderno con quella che le persone avevano con un camion di un secolo fa. Un camion moderno trasporta molto di più, è molto più affidabile ed è molto più facile da gestire e tutto il resto. Quindi anche se stiamo parlando di veicoli, perché un secolo fa le persone avevano già i camion, ma non erano i camion che abbiamo oggi. Il progresso è molto significativo e direi che la logistica, proprio come nella produzione, ancora di più, è pesantemente meccanizzata, ma abbiamo ancora persone nei luoghi in cui la meccanizzazione è molto, molto difficile.

Conor Doherty: Vero, e quindi la mia domanda diventa, questo suggerisce che la definizione è iniziata come sinonimo, si è divergenti, ma se l’automazione è inevitabile in entrambi, ci sarà una convergenza in cui diventerà un unico grande dipartimento? Supply chain e logistica diventano di nuovo noti come, non so, ricerca operativa o supply chain o logistica, ma una di quelle terminologie e fa tutto?

Joannes Vermorel: Voglio dire che la domanda sarà la scomparsa del lavoro operaio, ed è solo fantascienza, sai, per ora. Potrebbe arrivare a un certo punto, e infatti se considerassimo un mondo in cui, diciamo, Tesla ha avuto successo con i loro robot Android e tutto ciò che un operatore umano può fare, una macchina può farlo in modo più economico e più veloce, allora sì, i lavori operaio scomparirebbero e anche l’idea di avere una posizione per gestire squadre di lavoratori operaio scomparirebbe.

Vedi, credo che sia un futuro relativamente lontano. Non sono sicuro se vivrò abbastanza a lungo da vederlo perché le sfide sono enormi. Quello che è chiaro è che il settore sta ancora progredendo molto bene, ma stiamo parlando di un processo plurisecolare su questo fronte.

E probabilmente ci saranno cose che devono essere cambiate in termini di infrastrutture. Le persone potrebbero non rendersi conto che per rendere efficienti i camion che abbiamo oggi, è necessario, ad esempio, costruire magazzini con un molo di carico alto un metro e standardizzare questo. Collettivamente, abbiamo dovuto adattare l’intera infrastruttura per sfruttare al meglio quei camion molto grandi con i moli di carico appropriati.

Ci vuole molto tempo. Quindi qualunque automazione arriverà, probabilmente sarà necessario rinnovare completamente cose che non riesco nemmeno a immaginare ancora, l’infrastruttura, e ci vorrà tempo. Ma sì, a un certo punto, se eliminiamo completamente la necessità di lavoratori operaio, la posizione di direttore della logistica scomparirà. E credo che in passato abbiamo già avuto intere divisioni di persone che sono state già rimosse.

Oggi, ad esempio, la maggior parte delle aziende aveva un intero dipartimento dedicato alla classificazione della posta. Questo è completamente scomparso. Ogni tanto, da Lokad, riceviamo una lettera una volta alla settimana e qualcuno del team amministrativo la consegna alla persona, ma questo è tutto. È scomparso. Quindi posso immaginare un futuro in cui la logistica è completamente automatizzata e quindi sarà solo una questione di analisi e ingegneria, ma siamo ancora abbastanza lontani da questa situazione.

Conor Doherty: Beh, al contrario, hai parlato in toni molto forti, direi, di, e ti cito qui, “l’evento di estinzione che arriva come risultato dell’automazione nello spazio della supply chain”. Quindi spiega perché lo vedi come più rapido nello spazio della supply chain.

Joannes Vermorel: Se dovessi fare un esempio, vedo, ad esempio, aziende di e-commerce che hanno 500 lavoratori operaio per gestire le cose sul terreno nel loro magazzino e organizzare la logistica di spedizione e reso, e 500 lavoratori impiegati per gestire il flusso e la gestione di tutto ciò. Questo è letteralmente la supply chain che funziona con mille persone, metà delle quali sono lavoratori operaio.

La mia opinione è che tra dieci anni non vedo situazioni in cui quei 500 lavoratori operaio saranno significativamente ridotti. Forse, se impazziscono con magazzini automatizzati e tutto, potrebbero riuscire a dimezzare questo numero di persone. Sto parlando di persone che sono già ampiamente meccanizzate. Tuttavia, per quanto riguarda i processi decisionali, è un’area in cui passare da 500 persone a cinque è completamente fattibile.

E Lokad sta già facendo questo per alcuni dei suoi clienti. Ora abbiamo clienti in cui abbiamo quasi 1.000 dipendenti che consumano le nostre decisioni, ma le decisioni vengono generate per loro, e Lokad sta facendo questo con solo alcuni scienziati della supply chain. Quindi questa è davvero la domanda: ok, avevamo quei 1.000 impiegati impiegati che generavano la maggior parte delle decisioni, ma quelle decisioni sono ora state meccanizzate. Quindi ovviamente il cliente non vuole arrivare a zero, ma l’idea di passare da 1.000 a forse un team di 20 non è irragionevole.

Quindi ecco dove ancora una volta, è il software in azione, esattamente. Sospetto che vedremo un’evoluzione che sarà molto più drastica per i team di lavoratori della supply chain che ora sono in molte aziende tanto estesi quanto il numero di persone sul terreno. L’idea di avere tante persone che si occupano di fogli di calcolo quanto ne hai fisicamente sul terreno che si occupano di…

Penso che fosse un po’ un’assurdità tecnologica. Abbiamo tanta automazione super intelligente sul fronte fisico, e per qualche strana ragione, eravamo indietro sul fronte del software. Ora stiamo solo recuperando il tipo di produttività che ci si aspetterebbe sul piano decisionale.

Conor Doherty: Beh, per concludere, hai menzionato in precedenza il pensiero capitalista. Quindi quali sono le potenziali opportunità capitalistiche nella supply chain basate sulle informazioni che hai menzionato oggi?

Joannes Vermorel: Nella supply chain il piano decisionale consiste nel meccanizzare le tue decisioni. Perché? Perché finché non hai meccanizzato tutto, il processo non è capitalista. Non ti trovi in un contesto capitalista. Se investi un’ora-uomo, è qualcosa che viene consumato per generare la decisione del giorno, o è qualcosa investito per migliorare tutte le decisioni future?

Conor Doherty: Beh, si tratta del miglioramento della ricetta numerica.

Joannes Vermorel: Esattamente, ed è per questo che la pratica della supply chain è stata fino a molto recentemente qualcosa che non era capitalista. Era solo Opex, sai, spesa operativa. Hai bisogno di tanti giorni-uomo ogni giorno per generare le decisioni che la tua azienda consuma. Questo è tutto. Puoi formare le persone, ma ci sono limiti che sono stati raggiunti decenni fa, e quelle persone non possono essere ulteriormente migliorate tramite la formazione, solo molto marginalmente perché le grandi aziende formano le persone da decenni.

Quindi hai raggiunto lo stato stazionario decenni fa, e dove l’automazione ha completamente cambiato tutto è una volta che meccanizzi il processo decisionale, allora ogni giorno-uomo investito diventa come un investimento capitalistico che pagherà dividendi indefinitamente. Ecco perché in termini di ritorno sull’investimento, è incomparabile perché l’automazione è letteralmente una macchina per stampare soldi.

Conor Doherty: Stai creando un asset essenzialmente.

Joannes Vermorel: Esattamente. Ci sono dei limiti, però. Ad un certo punto, non si vedono modi ovvi per migliorare ulteriormente la tua ricetta numerica, e si ottengono rendimenti decrescenti. Quindi non è un asset che può avere rendimenti illimitati perché potresti bloccarti nella capacità di migliorare la ricetta. Ma il limite superiore è ancora significativamente più alto di quanto le persone credano. Per le aziende che non hanno ancora meccanizzato la presa di decisioni, il divario è assolutamente enorme.

Conor Doherty: Quindi, pensa in termini di denaro, sì. Beh, Joannes, non ho altre domande. Oggi ti ho fatto molte domande. Mi sono mancate queste conversazioni, ma ancora una volta, grazie mille per il tuo tempo e grazie mille per aver guardato. Ci vediamo la prossima volta.