Платформа Lokad
Несмотря на то, что количественные инициативы в сфере поставок могут быть реализованы на любой платформе с использованием языка программирования, платформа Lokad была специально разработана для поддержки таких инициатив. Lokad - это платформа, посвященная разработке и внедрению индивидуальных приложений для прогнозирования оптимизации поставок. По сравнению с общими инструментами разработки, Lokad обеспечивает более высокую производительность, надежность, поддерживаемость, безопасность и, что немаловажно, производительность поставок.
В основе Lokad лежит Envision, язык программирования, специфичный для предметной области (DSL). Этот язык предназначен для специалистов в области поставок, а не для программистов. Нашей основной целью является передача оптимизации поставок в руки тех, кто обладает прямым опытом в этой области. Таким образом, Lokad устраняет риски в сфере поставок, удаляя посредников между бизнесом и ИТ.
Благодаря Envision, мы значительно превосходим возможности APS (Advanced Planning Systems), “продвинутых” только по названию, BI (Business Intelligence) или даже специализированных инструментов для прогнозирования. И, что немаловажно, по сравнению с общими языками программирования, такими как Python, Lokad создает приложения, которые более безопасны и поддерживаемы.
За пределами электронных таблиц
Excel - самый популярный инструмент в сфере поставок. В Lokad мы признаем, что у Excel есть множество преимуществ: он прост, выразителен, нагляден и, что самое важное, позволяет вам всегда быть в курсе ваших данных. Excel заслужил свой всемирный успех. С помощью Envision мы очень старались сохранить все эти прекрасные качества, присущие Excel.
Однако, что касается сферы поставок, Excel также не является вершиной аналитики. Самое большое преимущество Excel также является его самым большим недостатком: логика вычислений и данные становятся неотделимыми, и это создает бесконечные проблемы, как только таблицы начинают расти в размерах. Однако большие таблицы Excel обычно неизбежны в сфере поставок, где обычно находится сотни или даже тысячи продуктов в одной компании.
К сожалению, проблему связывания логики и данных нельзя решить в Excel, потому что “исправление” противоречило бы тому, что делает Excel таким замечательным инструментом. В результате в Lokad мы решили разработать Envision, технологию, которая сохраняла бы ценные свойства Excel в сфере поставок, но также поддерживала бы масштабирование до сотен миллионов заказов или SKU, если это требуется.
Тогда электронные таблицы, а не только Excel, просто не предназначены для специализированных, но важных классов расчетов, необходимых для оптимизации поставок. Например, в электронных таблицах (практически) нет функций для управления вероятностными прогнозами. Таким образом, электронные таблицы застревают в мышлении “средних значений”, что вредно для поставок. Аналогично, в электронных таблицах (практически) нет функций для выполнения ограниченной оптимизации в условиях неопределенности. В результате даже обычные ограничения, такие как MOQ, часто решаются вручную сотрудниками в сфере поставок.
Envision предоставляет специализированные конструкции, такие как алгебра случайных величин, которые являются неотъемлемыми для прогнозирования оптимизации поставок и просто недоступны в электронных таблицах. Приложения, созданные с помощью Envision, гораздо более поддерживаемы, чем электронные таблицы, которые плохо масштабируются для решения сложных задач.
Не только наблюдение за данными, но и действия на их основе
Решения бизнес-аналитики (BI) часто продаются как следующий этап бизнес-аналитики после Excel. Однако, исходя из многолетнего опыта Lokad, мы пришли к выводу, что в сфере поставок BI почти всегда не приносит ожидаемых преимуществ. Проблема не заключается в качестве инструментов бизнес-аналитики: рынок BI зрелый, и существуют отличные решения. Сложность заключается в том, что наблюдение за данными ради “получения идей” является чрезвычайно дорогостоящим для бизнеса, где задействованы тысячи продуктов и тысячи клиентов.
В сфере поставок инструменты BI не масштабируются не потому, что они не могут обрабатывать все доступные данные - в отличие от Excel, хорошие инструменты BI могут обрабатывать очень большие объемы данных - а потому, что, в то время как создание миллионов чисел каждый день дешево, как мы уже говорили ранее: создание только десяти значимых чисел каждый день, которые стоят того, чтобы их прочитать и принять меры, чрезвычайно сложно. Несмотря на все его недостатки, Excel обладает этим “сделайте дело” отношением, в то время как BI - нет.
В случае с Envision мы абсолютно хотели сохранить эту перспективу “сделайте дело”. Envision - это создание приложений. Например, Envision может генерировать приоритетные списки действий, такие как:
- Составить список основных товаров, которые следует поддерживать с низкой валовой маржой, чтобы оказывать давление на конкурентов
- Сгенерировать необходимое количество для точного заполнения следующего заказа контейнера
- Составить список основных товаров, которые необходимо ликвидировать, чтобы освободить склад от ненужных вещей
- Составить список основных товаров, которые постоянно возвращаются клиентами и которые необходимо исключить из ассортимента
Количественные решения, созданные с помощью Envision, могут быть автоматически импортированы обратно в ERP или загружены в виде электронных таблиц. Точный объем Envision зависит от того, что вы решите сделать своими главными приоритетами в бизнесе.
Ваш бизнес не может обойтись без программирования
Envision - это язык программирования. Для большинства людей, которые, как оказалось, не являются разработчиками программного обеспечения, это, вероятно, кажется “очень” техническим; большинство руководителей бизнеса, даже в самых крупных компаниях, задаются вопросом, сможет ли их команда стать продуктивной с таким продвинутым инструментом. Наш опыт говорит нам, что снабжение неизбежно сложно. Мы видели, как некоторые поставщики обещали такие простые инструменты, что ими мог бы воспользоваться даже “9-летний ребенок”, и в конечном итоге получали результаты, соответствующие тому, что мог бы достичь настоящий “9-летний ребенок”.
В сфере поставок задействованы тысячи товаров, и часто гораздо больше. Каждую цену, каждый уровень запаса, каждый ассортимент необходимо постоянно корректировать. Нет надежды достичь этого с удовлетворительным уровнем производительности без автоматизации всех этих рутинных задач. Однако автоматизация сама по себе недостаточна: она должна быть умной автоматизацией, которая глубоко соответствует вашим конкретным бизнес-потребностям. “Программируемая” часть - это то, что позволяет достичь этого соответствия.
Когда кто-то создает сложную формулу в электронной таблице где-то в вашей организации, этот человек использует программную выразительность электронной таблицы. Невозможно избавиться от безумия электронных таблиц, если у команд нет лучшей альтернативы для внедрения своих предметных знаний в системы. Envision именно предназначен для этой лучшей альтернативы.
За пределами Python
Несмотря на растущую популярность инициатив по анализу данных, жесткая реальность заключается в том, что подавляющее большинство этих инициатив не оправдывают ожиданий. Более конкретно, хотя первоначальные прототипы часто обещают многое, эти инициативы обычно не справляются с переходом к производству. В отличие от этого, Envision был разработан с учетом производства в сфере поставок, чтобы максимально возможно снизить эти классы проблем. Есть две основные причины таких неудач. Обсуждение плюсов и минусов всех альтернатив к Envision было бы несколько утомительным, поэтому ради ясности обсуждение будет ограничено выбором между Python и Envision.
Во-первых, Python требует программных инженеров. Действительно, Python, как и любой полноценный язык программирования, предоставляет множество технических тонкостей тем, кто пишет код на Python. Ожидать, что люди будут одновременно экспертами в области снабжения и экспертами в программной инженерии, слишком много. Программные возможности должны быть доступны широкому спектру технически подкованных людей, а не только профессиональным программным инженерам.
Во-вторых, затраты на обслуживание спешных прототипов на Python выходят за пределы. Затраты на обслуживание должны быть под контролем. Python далек от быть экономичным с точки зрения аппаратного обеспечения. Затем, решение проблем оптимизации цепочки поставок - это беспорядочный процесс: данные из многих (плохо) надежных систем должны быть надежно переданы, несовершенные и постоянно меняющиеся процессы должны быть задокументированы и моделированы, метрики оптимизации должны отражать бизнес-стратегию в постоянном состоянии изменения и т.д. Python практически не предоставляет возможности для обеспечения таких усилий с правильностью по конструкции.
Envision - это наш ответ на эти вызовы. Он сияет такими способами, которые просто недоступны для Python, а именно:
- Защита в глубину, предотвращение целых классов проблем безопасности, которые возникают, когда в дело вступает общий язык программирования.
- Прозрачная производительность, предотвращение написания программ, которые будут непрактично медленно выполняться в производстве.
- Прозрачное обновление, такое современное, как постоянно движущаяся цель, обновления должны быть доставлены автоматически, обычно через перезапись фонового кода.
- Упакованный стек, где избавляется от необходимости собирать десятки программных компонентов, даже при рассмотрении самого простого приложения.
В заключение, хотя Python замечателен (это так), он не является удовлетворительным ответом на оптимизацию цепочки поставок, каким является Envision. Создание и поддержка машинного обучения приложения высокого качества на Python возможны, но затраты высоки, и если ваша компания не готова иметь полную команду программных инженеров, посвященную обслуживанию этого приложения, оно не будет работать в производстве.