Эта серия лекций представляет основы управления цепями поставок: задачи, методологию и технологии. Подход, разработанный Joannes Vermorel, заметно расходится с господствующей теорией и называется Quantitative Supply Chain.
Серия движется от определений и методологических принципов к набору вымышленных supply chain personae, затем к вспомогательным наукам, прогнозированию, принятию решений и практикам исполнения, которые поддерживают эту перспективу. Она задумана как связный корпус работ, а не как набор отдельных выступлений.
Supply chain is the quantitative yet street-smart mastery of optionality when facing variability and constraints related to the flow of physical goods. It encompasses sourcing, purchasing, production, transport, distribution, promotion, ... - but with a focus on nurturing and picking options, as opposed to the direct management of the underlying operations. We will see how the quantitative supply chain perspective, presented in this series, profoundly diverges from what is considered the mainstream supply chain theory.
The Quantitative Supply Chain's manifesto emphasizes a short series of salient points to grasp how this alternative theory, proposed and pioneered by Lokad, diverges from the mainstream supply chain theory. It could be summarized with':' every single decision is scored against all the possible futures according to the economic drivers. This perspective gradually emerged at Lokad as the mainstream supply chain theory, and its implementation by (nearly?) all software vendors, remains challenging.
Цель инициативы количественной оптимизации цепей поставок — либо запустить, либо улучшить программное обеспечение, которое автоматизирует рутинные решения (например, пополнение запасов, обновление цен). Это приложение рассматривается как продукт, над которым проводится инженерная работа. Теория цепей поставок помогает нам создать приложение, которое направит компанию к повышению эффективности цепей поставок, оставаясь совместимым со всеми ограничениями производственного процесса.
Хотя доминирующая теория цепочек поставок испытывает трудности с применением в крупных компаниях, один инструмент, а именно Microsoft Excel, добился значительного операционного успеха. Реализация числовых рецептов доминирующей теории цепочек поставок через электронные таблицы тривиальна, однако на практике, несмотря на осведомленность о теории, это не произошло. Мы демонстрируем, что электронные таблицы победили благодаря использованию программных парадигм, которые оказались более эффективными для достижения результатов в цепочках поставок.
Несколько ключевых тенденций доминировали в эволюции цепочек поставок в последние десятилетия, кардинально меняя совокупность проблем, с которыми сталкиваются компании. Некоторые проблемы практически исчезли, такие как физические опасности и вопросы качества. Другие, наоборот, усилились, например, общая сложность и интенсивность конкуренции. Примечательно, что программное обеспечение также оказывает глубокое влияние на цепочки поставок. Краткий обзор этих тенденций помогает понять, на чем следует сосредоточить внимание в теории цепочек поставок.
'Поскольку цепи поставок нельзя охарактеризовать определёнными количественными законами – в отличие от электромагнетизма – всё же можно наблюдать общие количественные принципы. Под «общими» подразумевается, что они применимы (почти) ко всем цепям поставок. Выявление таких принципов имеет первостепенное значение, поскольку они могут быть использованы для упрощения разработки числовых рецептов, предназначенных для предиктивной оптимизации цепей поставок, а также для повышения общей эффективности этих рецептов. Мы рассмотрим два кратких списка принципов: несколько наблюдательных принципов и несколько принципов оптимизации.'
Supply chains abide by the general economic principles. Yet, these principles are too little known and too frequently misrepresented. Popular supply chain practices and their theories often contradict what is generally agreed upon in economics.
Персона цепочки поставок — это вымышленная компания. Однако, несмотря на вымышленность, эта фикция разработана для того, чтобы обозначить, на что стоит обратить внимание с точки зрения цепочки поставок. При этом персона не идеализирована в смысле упрощения проблем цепочки поставок. Напротив, цель — подчеркнуть наиболее сложные аспекты ситуации, те аспекты, которые будут наиболее упорно сопротивляться любой попытке количественного моделирования и любому пилотному проекту по улучшению цепочки поставок.
Far from the naïve Cartesian perspective where optimization would just be about rolling-out an optimizer for a given score function, supply chain requires a much more iterative process. Each iteration is used to identify insane decisions that are to be investigated. The root cause is frequently improper economic drivers, which need to be re-assessed in regards to their unintended consequences. The iterations stop when the numerical recipes no longer produce insane results.
Antipatterns are the stereotypes of solutions that look good but don’t work in practice. The systematic study of antipatterns was pioneered in the late 1990s by the field of software engineering. When applicable, antipatterns are superior to raw negative results, as they are easier to memorize and reason about. The antipattern perspective is of prime relevance to supply chain, and should be considered as one of the pillars for its negative knowledge.
Modern supply chains depend on a myriad of software products. Picking the right vendors is a matter of survival. However, as the number of vendors is large, companies need a systematic approach in this undertaking. The traditional market research practice starts with good intent but invariably ends up with bad outcomes, as market research firms end up acting as marketing fronts for the companies they are supposed to analyze. The hope that an unbiased research firm will emerge is misplaced. However, the vendor-on-vendor assessment is a methodology that allows even a biased market research firm to produce unbiased results.
Цепи поставок предполагают координацию больших команд. Поэтому письменные материалы имеют первостепенное значение. Современные [цепи поставок](/ru/технология/) просто несовместимы с устной традицией. Однако специалисты по цепям поставок зачастую демонстрируют ужасные навыки письменного общения. Давайте рассмотрим, что об этом говорят исследования удобства использования и некоторые заметные эксперты.
Париж — вымышленный европейский модный бренд, управляющий крупной сетью розничной торговли. Бренд ориентирован на женщин и позиционируется как относительно доступный. Хотя линия дизайна достаточно классическая и сдержанная, основным двигателем бизнеса всегда была новизна. Для запуска волн новых продуктов используется множество коллекций в год. Выведение правильного продукта в нужное время, по правильной цене и с правильным объемом запасов является одной из ключевых задач.
Miami — это вымышленный авиационный MRO (технического обслуживания, ремонта, капитального ремонта) в США, обслуживающий большой флот коммерческих самолетов. В авиации безопасность имеет первостепенное значение. Запчасти и компоненты должны регулярно проверяться и, при необходимости, ремонтироваться. Miami занимается тем, чтобы всегда держать самолеты в воздухе, избегая инцидентов AOG (самолет на земле), которые случаются, когда отсутствует запчасть, необходимая для проведения технического обслуживания.
Амстердам — вымышленная FMCG-компания, специализирующаяся на производстве сыров, сливок и масел. Она управляет большим портфолио брендов в нескольких странах. Многие противоречивые бизнес-цели, такие как качество, цена, свежесть, отходы, разнообразие, локальность и т.д., должны быть тщательно сбалансированы. По замыслу, производство молока и розничные акции ставят компанию между молотом и наковальней с точки зрения спроса и предложения.
San Jose — это вымышленная электронная коммерция, распространяющая различные товары для обустройства дома и аксессуары. Они управляют собственной онлайн-площадкой. Их собственный бренд конкурирует с внешними брендами, как внутри компании, так и за её пределами. Чтобы оставаться конкурентоспособными против более крупных и предлагающих более низкие цены игроков, цепочка поставок San Jose стремится обеспечить высокое качество обслуживания, которое проявляется во многих формах и выходит далеко за рамки своевременной доставки заказанных товаров.
'Штутгарт — вымышленная компания послепродажного обслуживания автомобилей. Она управляет сетью магазинов, предоставляющих услуги по ремонту автомобилей, продаже автозапчастей и аксессуаров. В начале 2010-х Штутгарт также запустила два канала электронной коммерции: один для покупки и продажи автозапчастей, другой для покупки и продажи подержанных автомобилей.'
Эти краткие курсы привлекают смежные дисциплины, которые существенно улучшают практику supply chain, от вычислительной техники и алгоритмов до кибербезопасности.
Modern supply chains require computing resources to operate just like motorized conveyor belts require electricity. Yet, sluggish supply chain systems remain ubiquitous, while the processing power of computers has increased by a factor greater than 10,000x since 1990. A lack of understanding of the fundamental characteristics of modern computing resources - even among IT or data science circles - goes a long way in explaining this state of affairs. The software design underlying the numerical recipes shouldn’t antagonize the underlying computing substrate.
The optimization of supply chains relies on solving numerous numerical problems. Algorithms are highly codified numerical recipes intended to solve precise computational problems. Superior algorithms mean that superior results can be achieved with fewer computing resources. By focusing on the specifics of supply chain, algorithmic performance can be vastly improved, sometimes by orders of magnitude. Supply chain algorithms also need to embrace the design of modern computers, which has significantly evolved over the last few decades.
Mathematical optimization is the process of minimizing a mathematical function. Nearly all the modern statistical learning techniques - i.e. forecasting if we adopt a supply chain perspective - rely on mathematical optimization at their core. Moreover, once the forecasts are established, identifying the most profitable decisions also happen to rely, at its core, on mathematical optimization. Supply chain problems frequently involve many variables. They are also usually stochastic in nature. Mathematical optimization is a cornerstone of a modern supply chain practice.
Forecasts are irreducible in supply chain as every decision (purchasing, producing, stocking, etc.) reflect an anticipation of future events. Statistical learning and machine learning have largely superseded the classic ‘forecasting’ field, both from a theoretical and from a practical perspective. We will attempt to understand what a data-driven anticipation of the future even means from a modern ‘learning’ perspective.
Большинство цепочек поставок по-прежнему управляются с помощью электронных таблиц (то есть Excel), в то время как корпоративные системы используются уже одну, две, а иногда и три декады — предположительно для их замены. Действительно, электронные таблицы обеспечивают доступную программную выразительность, в то время как эти системы, как правило, этого не делают.
Приручение сложности и хаоса является краеугольным камнем инженерии программного обеспечения. Учитывая, что цепочки поставок являются как сложными, так и хаотичными, неудивительно, что большинство проблем [корпоративного программного обеспечения](/ru/поставщики/) в цепочках поставок сводятся к плохой инженерии программного обеспечения.
Киберпреступность набирает обороты. Вымогательство стало процветающим бизнесом. Благодаря их физически распределённому характеру, цепочки поставок особенно уязвимы. Кроме того, повсеместная сложность создает питательную почву для проблем компьютерной безопасности.
Криптовалюты привлекли большое внимание. С их помощью зарабатывались состояния. Состояния могли как создаваться, так и теряться. Пирамидальные схемы были на повестке дня. С корпоративной точки зрения, блокчейн — это вежливый эвфемизм для представления схожих идей и технологий с целью дистанцирования от криптовалют. Примеры использования блокчейна в цепочках поставок существуют, но проблемы также многочисленны.
В 2020 году команда Lokad заняла 5-е место среди 909 команд-участников на мировом конкурсе прогнозирования M5. Однако на уровне агрегации SKU эти прогнозы заняли первое место. Прогнозирование спроса имеет первостепенное значение для цепочки поставок.
Дифференцируемое программирование (DP) – это генеративная парадигма, используемая для разработки широкого класса статистических моделей, которые оказываются исключительно подходящими для предиктивных задач в цепочках поставок.
A forecast is said to be probabilistic, instead of deterministic, if it contains a set of probabilities associated with all possible future outcomes, instead of pinpointing one particular outcome as the forecast.
Сроки поставки являются фундаментальным аспектом большинства ситуаций в цепочке поставок. Сроки поставки могут и должны прогнозироваться так же, как спрос. Можно использовать вероятностные модели прогнозирования, специально предназначенные для сроков поставки. Представлена серия методик для создания вероятностных прогнозов сроков поставки для нужд цепочки поставок. Составление этих прогнозов, сроков поставки и спроса, является краеугольным камнем прогнозного моделирования в цепочке поставок.
Решения цепи поставок требуют экономической оценки с учетом риска. Преобразование вероятностных прогнозов в экономические оценки нетривиально и требует специализированных инструментов. Однако итоговая экономическая приоритезация, иллюстрированная распределением запасов, оказывается гораздо мощнее традиционных методов. Мы начинаем с задачи распределения запасов в рознице. В двухуровневой сети, которая включает как распределительный центр (DC), так и несколько магазинов, нам необходимо решить, как распределить запасы DC между магазинами, зная, что все магазины конкурируют за одни и те же запасы.
The balance of supply and demand very much depends on prices. Thus, pricing optimization belongs to the realm of supply chain, at least to a sizeable extent. We will present a series of techniques to optimize the prices of a fictitious automotive aftermarket company. Through this example, we will see the danger associated with abstract lines of reasoning that fail to see the proper context. Knowing what ought to be optimized is more important than the fine print of the optimization itself.
Проведение успешной предиктивной оптимизации цепочки поставок представляет собой сочетание мягких и жёстких проблем. К сожалению, невозможно отделить эти аспекты друг от друга. Мягкие и жёсткие стороны глубоко переплетены. Обычно это переплетение непосредственно противоречит разделению труда, определяемому организационной структурой компании.
Мы ищем числовой рецепт, способный управлять целым рядом рутинных решений, таких как пополнение запасов. Автоматизация имеет решающее значение для превращения цепочки поставок в капиталистическое предприятие. Однако она несёт значительные риски нанесения ущерба в масштабах, если числовой рецепт окажется дефектным.
В основе количественной инициативы по управлению цепями поставок лежит учёный по цепям поставок (SCS), который выполняет подготовку данных, экономическое моделирование и составление отчетов по KPI. Умная автоматизация решений по цепям поставок является конечным результатом работы SCS. SCS принимает на себя ответственность за принятые решения. SCS обеспечивает человеческий интеллект, усиленный вычислительной мощностью машин.
