Эффект уличного фонаря и прогнозирование
Полицейский видит пьяного человека, ищущего что-то под уличным фонарем, и спрашивает, что потерял пьяница. Он говорит, что потерял ключи, и они оба смотрят под фонарем. Через несколько минут полицейский спрашивает, уверен ли он, что потерял их здесь, и пьяница отвечает, что нет, и что он потерял их в парке. Полицейский спрашивает, почему он ищет здесь, и пьяница отвечает: “здесь есть свет”. Дэвид Х. Фридман (2010). Неправильно: почему эксперты продолжают подводить нас.
Одной из самых парадоксальных вещей в “классических” прогнозах является то, что они ищут среднее - иногда медианное - значение будущего спроса, в то время как это среднее значение, как мы увидим ниже, в основном не имеет значения. Когда используются ежедневные, еженедельные или ежемесячные прогнозы, их можно рассматривать как средние прогнозы. Почему? Потому что другие виды прогнозов, такие как квантильные прогнозы, не являются аддитивными, что делает их довольно контринтуитивными. Фактически, большинство практиков в сфере управления цепями поставок даже не знают, что существуют альтернативы “классическим” прогнозам в первую очередь.
Однако с точки зрения бизнеса, что касается запасов, деньги тратятся не на средний уровень, а на крайности. С одной стороны, это неожиданно высокий спрос, который вызывает дефицит товара. С другой стороны, это неожиданно низкий спрос, который вызывает мертвые запасы. Когда уровень спроса примерно соответствует ожиданиям, уровень запасов плавно колеблется, и запасы вращаются очень удовлетворительно.
В результате, нет смысла оптимизировать средний случай, то есть когда запасы вращаются очень удовлетворительно, потому что в первую очередь здесь мало или ничего необходимо улучшать. Нужно заботиться о крайностях. Фактически, большинство практиков хорошо осознают эту проблему, так как их две основные проблемы заключаются в улучшении качества обслуживания с одной стороны (т.е. смягчение неожиданно высокого спроса), и в контроле уровня запасов с другой стороны (т.е. смягчение неожиданно низкого спроса).
Однако, поскольку мы согласились, что основные проблемы в цепях поставок связаны в основном с “крайностями”, почему многие компании все еще ищут ответы через “средние” прогнозы? Я считаю, что управление цепями поставок, как отрасль, страдает от пьяницы, проблемы, называемой эффектом уличного фонаря. Классические инструменты и процессы освещают “средние” ситуации, которые практически не нуждаются в дополнительном освещении, оставляя в полной темноте все, что находится на краях.
Часто существует заблуждение в том, что улучшение “среднего” случая также должно незначительно улучшить крайности. К сожалению, статистическое прогнозирование контринтуитивно, и базовый численный анализ показывает, что это просто не так. Статистическое прогнозирование похоже на микроскоп: оно невероятно резкое, но его фокус также невероятно узок.
Попытка исправить проблемы с поставками через классические “средние” прогнозы похожа на попытку диагностировать, что не так с вашей машиной, которая отказывается запускаться, ставя каждую деталь автомобиля под микроскоп, начиная с двигателя. По такой схеме вы, вероятно, никогда не сможете диагностировать, что ваша машина не движется из-за отсутствия бензина, что впоследствии оказалось довольно очевидной проблемой.
Однако это не конец безумия. Теперь представьте себе, что мастер по ремонту, не смогший диагностировать, почему ваша машина не движется, начал утверждать, что его диагноз провалился, потому что его микроскоп не имел достаточного разрешения. И теперь мастер по ремонту просит вас дополнительные деньги, чтобы он мог купить лучший микроскоп.
Что ж, подобная ситуация сейчас происходит во многих компаниях: предыдущая инициатива по прогнозированию не смогла достичь желаемой производительности запасов, и компании продолжают в том же духе с новой инициативой по прогнозированию, которая вызвала провал первой инициативы.
В Lokad нам понадобилось 5 лет, чтобы понять, что классический подход к прогнозированию не работает, и, что еще хуже, он никогда не будет работать, несмотря на то, сколько технологий мы бы добавили в дело, так же как переход на ультра-высоко разрешение микроскоп за 27 миллионов долларов никогда не помог бы мастеру по ремонту диагностировать ваш пустой бак. В 2012 году мы открыли квантильные прогнозы, которые мы постоянно улучшали; и внезапно все начало работать.
Эти пять лет постоянных неудач казались долгими, очень долгими. В нашу защиту, когда вся отрасль работает на основе ложных обещаний, которые можно проследить до учебников университетов, не так просто начать думать за пределами привычного, когда сама эта привычка настолько огромна, что вы можете провести всю жизнь, блуждая внутри нее по кругу и никогда не удариться о стены.
Комментарии читателей (1)
Очень хорошая аналогия, спасибо, Joannes Vermorel. Год назад | Виктор
