Цепочка поставок как услуга

Joannes Vermorel

С точки зрения предиктивной оптимизации, большинство цепочек поставок застряли в начале 1990-х¹. Крупные компании уже прошли через целую серию «предиктивных» инициатив за последние два десятилетия. Однако немногие из этих обновлений оказали значительное влияние на цепочку поставок.

Десять лет назад, в компании Lokad, когда мы начали устранять коренные причины этих неудач, Supply Chain as a Service (SCaaS) возникла как наша бизнес-модель, заменив модель Software as a Service (SaaS). Мы начали продавать подписки «software+expert». Эксперт, а именно специалист по цепям поставок, реализует numerical recipes, которые генерируют решения, в то время как программное обеспечение, а именно Lokad platform, предоставляет эксперту инфраструктуру, необходимую для быстрой и надежной работы.

За это десятилетие наша практика SCaaS стала доминирующим фактором, если не самым значительным, в повышении успешности наших инициатив в области цепочек поставок. Тем не менее, часто выдвигаются возражения против самой идеи SCaaS.

Мы не собираемся передавать нашу компетенцию по цепочкам поставок внешним подрядчикам. Это возражение подразумевает, что существуют стратегические внутренние компетенции по цепочкам поставок, которые необходимо сохранять. Возможно, так и есть, но чаще всего эта компетенция не считается «стратегической». Большинство компаний, включая крупные, даже не набирают 10 баллов по нашему 5min supply chain performance test. Хуже того, масштабные инициативы, такие как S&OP, как правило, постепенно уменьшают фактическую компетенцию по цепочкам поставок, ещё больше фрагментируя процессы принятия решений.

Наоборот, SCaaS прокладывает путь к появлению по-настоящему стратегической компетенции в области цепочек поставок в компании. Всё начинается с роботизации процессов принятия решений. Действительно, без автоматизации командам по цепям поставок едва ли удаётся мыслить стратегически. Вся энергия команды уходит на ликвидацию нестандартных ситуаций в цепочке поставок. Напротив, с внедрением SCaaS несколько клиентов сообщили нам, что впервые в своей истории они смогли выделить время для решения сложных задач, таких как каннибализация или оптимизация MOQ.

Мы сделаем это с помощью простых инструментов. Это возражение исходит из предположения, что у команд по цепям поставок отсутствуют навыки программирования, и, следовательно, исключает использование целых классов инструментов. В области цепочек поставок существует три основных типа «простых» инструментов: обычные приложения, приложения с низким кодом и spreadsheets.

Обычные приложения предлагают множество опций и функций для работы со всеми вариациями, встречающимися в цепочке поставок. Сначала приложение кажется простым: его использование сводится лишь к настройке, после чего вступает в силу workflow. Программирование не требуется. Однако на практике ситуации в цепочках поставок неизбежно превышают возможности приложения. Практики, столкнувшись с «приложением», возвращаются к spreadsheets, чтобы выполнить задачу.

Приложения с низким кодом обещают силу программирования, но без необходимости работать с языком программирования. Обычно они оснащены каким-либо визуальным редактором. К сожалению, подход с низким кодом не справляется со сложностью, с которой сталкиваются даже обычные цепочки поставок. На упрощённом примере с 2 таблицами и 10 полями low code выглядит отлично. На реальном примере с 20 таблицами и 500 полями low code оказывается ужасным. При предоставлении доступа к приложению с низким кодом практики также возвращаются к spreadsheets, чтобы выполнить задачу.

Таблицы — это, безусловно, тот инструмент, который используют специалисты по цепям поставок. Хотя он выполняет свою работу, существуют аспекты, которые просто не вписываются в парадигму таблиц, будь то Microsoft Excel или какой-либо веб-аналог. Probabilistic forecasting и стохастическая оптимизация просто не принадлежат сфере таблиц. Пока используются таблицы, практика SCM остается застрявшей в эпохе 1990-х.

SCaaS — это искра, необходимая для модернизации цепочек поставок. Бороться с практиками, сложившимися за последние два-три десятилетия, — уже сама по себе тяжелая задача. SCaaS предоставляет возможность вести эту борьбу вместе с ветеранами, которые уже прошли этот путь в других компаниях.

Мы сделаем это с помощью собственной команды специалистов по данным. В начале 2000-х возражали, говоря: we will do it with our own data mining team. Data mining is dead, long live data science. Однако большинство компаний забывают уроки неудачных инициатив по добыче данных двадцатилетней давности: технология почти никогда не была коренной причиной неудач, проблема заключалась в изоляции, как в башне из слоновой кости.

Что касается цепочек поставок, то найм специалистов по данным почти неизбежно настраивает инициативу на медленный и затратный провал. Обычно специалисты по данным — это молодые инженеры, получившие некоторое обучение по ряду open source фреймворков и/или языков. В результате типичный специалист по данным, как и его предшественник по data mining, смотрит на мир через призму технических аспектов. Команда специалистов по данным генерирует непрерывный поток «решений в поисках проблем». Проводятся лекции, демонстрируются демо. Специалисты по цепям поставок вежливо поздравляют команду специалистов по данным и следят за тем, чтобы ни одно из их «решений» не приближалось к реальному производству. В этом отношении специалисты принимают правильное решение.

Поставщики SCaaS не могут позволить себе быть просто декоративными. Большим компаниям сложно расстаться с талантами, такими как специалисты по данным, даже если эти люди не приносят компании реальной пользы. Однако большинство компаний без колебаний прекращают сотрудничество с сторонними поставщиками услуг, если те не обеспечивают достаточно результата. Поставщики SCaaS — это выживальщики, которые снова и снова доказывают свою постоянную ценность.

В качестве поставщика SCaaS, в компании Lokad мы редко нанимаем чистых специалистов по данным для ролей «supply chain scientist». Вместо этого мы отдаем предпочтение инженерам, готовым прежде всего стать экспертами по цепям поставок. Статистические модели — это средство, а не цель. Специалисты по данным слишком часто стремятся довести числовые модели до предела. Специалисты по цепям поставок не пытаются опубликовать научную работу, они хотят выполнить задачу с минимальными затратами. На практике это определяет разницу между решением промышленного уровня и шикарным прототипом, который так и не доходит до производства.