00:00:07 Введение и биография Пьера Хурея и Shippeo.
00:01:25 Видимость в реальном времени в цепях поставок и ее важность.
00:02:59 Технология Shippeo и ее практическое применение.
00:04:00 Влияние видимости в реальном времени на принятие решений в цепях поставок.
00:07:03 Технические проблемы, с которыми сталкивается Shippeo, и их преодоление.
00:10:01 Учет различных проблем для алгоритма прогнозирования времени прибытия.
00:11:07 Преимущества детализированных данных в режиме реального времени для эффективности цепи поставок.
00:12:55 Необходимость детализации данных цепи поставок и выявление потенциальных проблем.
00:15:14 Преодоление изоляции в цепи поставок через обмен информацией.
00:16:30 Подход компании по доставке и преимущества для заинтересованных сторон.
00:17:19 Проблемы прогнозирования и оптимизации без видимости в реальном времени.
00:18:35 Будущее видимости в реальном времени и тактические корректирующие меры.
00:19:56 Видимость в реальном времени как основная тема цепи поставок и создание ценности через обмен данными.
Резюме
В этом интервью Киран Чандлер беседует с Жоаннесом Верморелем, основателем Lokad, и Пьером Хуреем, генеральным директором Shippeo, о важности видимости в реальном времени в цепях поставок. Верморель подчеркивает необходимость оптимизации на основе точных измерений, в то время как Хурей подчеркивает технологию Shippeo, которая агрегирует данные и GPS-точки для определения прогнозируемого времени прибытия. Видимость в реальном времени позволяет принимать лучшие решения и может помочь устранить потенциальные проблемы. Несмотря на технические проблемы, как Верморель, так и Хурей согласны с ценностью данных в реальном времени для отслеживания активов и предотвращения дорогостоящих нарушений. Обмен данными Shippeo направлен на преодоление изоляции и повышение эффективности во всей цепи поставок.
Расширенное резюме
В этом интервью ведущий Киран Чандлер беседует с Жоаннесом Верморелем, основателем компании Lokad, специализирующейся на оптимизации цепей поставок, и Пьером Хуреем, генеральным директором и сооснователем компании Shippeo, ведущего европейского поставщика услуг видимости в цепях поставок. Они обсуждают важность видимости в реальном времени в цепях поставок, стоящие перед ними вызовы и то, как технологии используются для решения этих проблем.
Пьер Хурей начинает с рассказа о своем опыте работы инженером, опыте в финансовой сфере и основании компании Shippeo четыре года назад. Цель компании заключалась в обеспечении видимости в реальном времени для дорожных перевозок, которые были черным ящиком в течение последних 40 лет. Сейчас у Shippeo 70 сотрудников, и она является лидером в отслеживании дорожных перевозок по всей Европе.
Жоанн Верморель объясняет кардинальное правило оптимизации: вы не можете оптимизировать то, что не измеряете. Цепи поставок сложно оптимизировать, потому что они высоко распределены и распределены по континентам. Исторически люди отслеживали статические элементы, такие как то, что находится на складах. Однако цепи поставок включают отслеживание движущихся элементов, таких как грузовики и грузы. Важность видимости в реальном времени заключается в доступе к этой информации без ожидания нескольких дней, чтобы данные достигли штаб-квартиры, что позволяет лучше оптимизировать.
Пьер Хурей подробно описывает, как работает технология Shippeo на практике. Компания разработала более 150 коннекторов к различным системам, таким как телематика и системы диспетчеризации для перевозчиков, а также мобильные приложения для малых перевозчиков. Shippeo агрегирует данные и GPS-точки каждые три-пять минут, независимо от источника, а затем использует прогностическую аналитику для определения предполагаемого времени прибытия.
Жоанн Верморель подчеркивает важность видимости в реальном времени с точки зрения оптимизации цепей поставок. Знание статуса грузов позволяет принимать лучшие решения, такие как покупка большего количества или изменение поставщиков. Например, если ожидается, что поставщик доставит товары через десять дней, но отправка задерживается, отслеживание в реальном времени через Shippeo может помочь выявить проблему и позволить применить стратегии смягчения, такие как срочный заказ у другого поставщика, чтобы избежать задержек в производстве.
Видимость в реальном времени в цепях поставок является неотъемлемым условием для лучшей оптимизации и принятия решений. Технология Shippeo помогает решить давнюю проблему отслеживания движущихся элементов в дорожных перевозках, позволяя компаниям принимать более обоснованные решения и смягчать потенциальные проблемы.
Жоанн Верморель объясняет, что основной проблемой, с которой они сталкиваются, является ограниченная информация, которую они получают от транзакционных систем, таких как ERP-системы, WMS и системы управления заказами. Эти системы не предоставляют информацию о том, что происходит после отправки заказа, что создает неопределенность в цепи поставок. Он считает, что хотя вероятностные подходы все еще будут существовать, неопределенность может быть значительно снижена с помощью данных в реальном времени от компаний, таких как Shippeo.
Пьер Хурей обсуждает технические проблемы, с которыми они сталкиваются, такие как подключение более 150 различных систем, обеспечение стабильного и последовательного потока данных для миллионов GPS-точек, управление изменениями в медленно адаптирующейся транспортной отрасли и поддержка высококачественных конвейеров данных. Он подчеркивает важность учета таких факторов, как трафик, перерывы водителей, время погрузки и разгрузки и погодные условия, для создания точных предполагаемых времен прибытия.
И Верморель, и Хурей согласны с высокой ценностью данных в реальном времени в цепях поставок, поскольку это позволяет компаниям отслеживать дорогостоящие физические активы и избегать дорогостоящих задержек или нарушений. Верморель подчеркивает, что даже если сами активы не являются дорогими, их наличие или отсутствие может оказать значительное влияние на цепь поставок.
Хурей приводит пример того, как данные в реальном времени от Shippeo помогли клиенту во время протестов “Желтые жилеты” во Франции, позволив им перенести свои грузовики и избежать дорогостоящих доставок вертолетом или самолетом. Он также упоминает, что уровень детализации их данных, с обновлениями каждые три-пять минут, может быть полезен для всех сторон, участвующих в цепи поставок, включая склады, клиентов, транспортные команды и команды обслуживания клиентов.
Верморель объясняет, что проблемы часто возникают на границах цепей поставок, где возможны задержки по разным причинам, таким как невовремя забранный груз или недостаточная коммуникация между разными системами. Он подчеркивает важность детализированных сроков поставки, которые могут предоставить ценную информацию для оптимизации процессов цепи поставок. Верморель отмечает, что хотя данные в реальном времени важны, анализ не обязательно должен оставаться на уровне минут; например, оптимизация на уровне всей сети может включать мышление в терминах дней, а не минут.
Хурей добавляет, что цепи поставок по своей сути состоят из нескольких участников, которые часто имеют изолированный подход к информации. Делясь информацией о транспортировке в режиме реального времени, Shippeo стремится разрушить эти изоляционные стены и повысить общую эффективность. Он приводит пример того, как информация в режиме реального времени может помочь сократить время ожидания на складах, что приводит к снижению транспортных расходов и улучшению производительности для всех сторон, участвующих в процессе.
На вопрос о главных клиентах Shippeo Хурей объясняет, что их основное внимание сосредоточено на грузоотправителях, так как они являются теми, кто получает наибольшую выгоду от решения и может способствовать его принятию в цепи поставок. Система предоставляется бесплатно перевозчикам и другим заинтересованным сторонам для стимулирования широкого участия.
Верморель подчеркивает важность видимости в режиме реального времени в оптимизации цепи поставок, объясняя, что она может помочь устранить много неопределенности, которая усложняет принятие решений. Вероятностные подходы могут быть полезны для работы с неопределенностью, но сокращение ее насколько это возможно все равно является очень желательным. Он представляет себе, что Lokad сможет предложить более эффективные решения в цепи поставок на разных уровнях, от долгосрочных заказов до тактических, экстренных реакций.
Хурей заключает, подчеркивая растущий интерес к видимости в режиме реального времени в цепях поставок, согласно рейтингу Gartner. Он считает, что обмен информацией с другими системами может создать дополнительную ценность и способствовать развитию сотрудничества, которое приносит пользу всем участникам цепи поставок.
Полный текст
Киран Чандлер: Сегодня я рад сообщить, что к нам присоединился Пьер Хурей, генеральный директор и сооснователь Shippeo, который расскажет нам немного о плюсах и некоторых сложностях видимости в режиме реального времени в цепях поставок. Пьер, большое спасибо, что присоединились к нам.
Пьер Хурей: Спасибо, Киран. Я очень рад быть здесь.
Киран Чандлер: Отлично. Если вы могли бы, пожалуйста, начните с рассказа нам немного о своем опыте и также расскажите, как возникла Shippeo.
Пьер Хурей: Да, по образованию я был инженером, и я прошел через финансы, где я совместно основал фонд частного эквити. Затем, четыре года назад, мы начали Shippeo с целью иметь видимость в режиме реального времени над транспортировкой, особенно дорожной транспортировкой, которая была черным ящиком в течение последних 40 лет. Так что сейчас Shippeo - это компания с 70 сотрудниками, и мы являемся лидером в Европе по отслеживанию дорожной транспортировки по всему континенту.
Киран Чандлер: И, как всегда, не могло быть LokadTV без Жоаннеса Вермореля. Итак, Жоаннес, можете ли вы рассказать нам немного больше о том, что такое видимость в режиме реального времени в контексте цепей поставок.
Жоаннес Верморель: Кардинальное правило оптимизации заключается в том, что вы не можете оптимизировать то, что не измеряете. Если что-то остается непрозрачным для вас, то у вас нет никаких надежд на оптимизацию. В цепях поставок это очень сложно, потому что они высоко децентрализованы, с вещами, разбросанными буквально по континентам. Исторически люди начали отслеживать то, что не двигается, например, то, что у вас на складах. Пока вещи статичны, это было несложно, но это началось несколько десятилетий назад. Теперь проблема в том, что цепи поставок - это все о движущихся вещах, таких как грузовики и отправки, и здесь это становится очень сложно. Видимость в режиме реального времени заключается в доступе к этой информации без необходимости ждать несколько дней, чтобы все данные могли вернуться в штаб-квартиру. Это вызов, потому что если вы не делаете это хорошо, вы упускаете возможность оптимизации только потому, что она пришла слишком поздно. Таким образом, видимость в режиме реального времени очень важна в этом аспекте.
Киран Чандлер: Хорошо, это своего рода теория. Пьер, не могли бы вы рассказать нам немного больше о том, как это работает на практике? Как технология работает в Shippeo?
Пьер Хури: Как я уже сказал, это был вызов и нерешенная проблема последние 40 лет. Поэтому мы организовались так, чтобы сначала решить проблему неоднородности ИТ-систем перевозчиков. Мы разработали более 150 коннекторов с различными типами систем, такими как телематические системы диспетчеризации для перевозчиков и наше мобильное приложение для малых перевозчиков. Мы агрегируем данные и GPS-точки каждые три-пять минут, независимо от источника, и затем мы можем делать предиктивную аналитику на основе этого, особенно прогнозируемое время прибытия.
Киран Чандлер: И Жоаннес, почему это интересно с точки зрения Lokad? Почему это интересно?
Жоаннес Верморель: Для нас, когда мы хотим решить, хотим ли мы закупить больше или, возможно, закупить у другого поставщика, чтобы оптимизировать это решение, это зависит от того, что у вас есть или что, скорее всего, у вас будет через определенное количество времени.
Киран Чандлер: Так, например, если вы понимаете, что поставщик может доставить товары за десять дней, но они опоздают на пять дней, и благодаря Shippeo вы уже знаете об этом, потому что отслеживание говорит вам, что грузовик едва двигался в последние несколько дней. Что это означает?
Жоаннес Верморель: Это означает, что, возможно, вы можете решить смягчить то, что могло бы стать производственным инцидентом, или ваше производственное предприятие остановится просто потому, что у вас нет сырья, разместив срочный заказ у поставщика, который, возможно, дороже, но находится очень близко и может доставить то, что вам нужно на следующий день. Но если вы хотите иметь очень гибкие срочные корректирующие меры, вам нужно иметь эти данные. Для нас большая проблема заключается в том, что часто все, что у нас есть, - это данные, поступающие из транзакционных систем, таких как ERP, WMS или системы управления заказами, которые не дают никакой информации, кроме того, куда были отправлены вещи. Часто мы не знаем больше, чем то, что заказ был отправлен, и что происходит после этого, мы не знаем. В конечном итоге, мы узнаем, что он был получен, но это будет очень, очень поздно.
Киран Чандлер: Так, это заменит вероятностный подход, который мы используем для сроков поставки? Будет ли он полностью устранен, если у нас будут клиенты, использующие Shippeo?
Жоанн Верморель: Я думаю, что вероятностные подходы останутся, потому что если вы на полпути к доставке, которая должна занять пару дней, когда вы находитесь на первый день, у вас все еще есть некоторая степень неопределенности, которая остается на последние четыре дня. Но вопрос в том, что эта неопределенность может быть значительно снижена, особенно по мере того, как время идет. Интересная вещь в Shippeo заключается в том, что если у вас есть что-то, что должно занять пять дней для транспортировки, например, пересечение всей Европы, на четвертый день, если ваш грузовик находится там, где вы ожидаете его, оставшаяся неопределенность почти нулевая. В отличие от этого, без Shippeo, на четвертый день мы не знаем ничего больше, чем знали в день ноль, потому что грузовик еще не там, это точно, но мы не знаем, есть ли задержка. Так что у нас все еще есть эта очень неопределенная ситуация, в то время как с Shippeo на четвертом дне из пятидневной доставки у вас почти не остается неопределенности, что отлично и позволяет вам лучше оптимизировать только за счет снижения неопределенности.
Киран Чандлер: Так что это в основном сводится к уточнению этих вероятностей. Пьер, не могли бы вы рассказать мне немного больше о некоторых технических проблемах, с которыми вы сталкиваетесь? Я имею в виду, когда работаешь в режиме реального времени, это не может быть очень просто. Какие проблемы возникают в этой области?
Пьер Хури: Конечно, я бы сказал, что есть три основные проблемы. Первая проблема с технической точки зрения заключается в том, чтобы связать более 150 различных систем и объединить их в единую каноническую модель данных в режиме реального времени, а также иметь стабильный и последовательный поток данных для миллионов GPS-точек каждый день. Вторая проблема связана с управлением изменениями. Транспорт обычно очень медленно меняется, и это большая проблема, чтобы сделать это происходящим, чтобы привлечь перевозчиков, пользователей, обучить их и достичь желаемых результатов. Третья проблема связана с качеством данных и наличием правильных правил для получения данных и наличием чего-то последовательного и высококачественного.
Киран Чандлер: Жоанн, вы согласны, что такие данные нужны? Я имею в виду, сейчас собирается так много данных. Действительно ли нам нужно это в цепях поставок? Я имею в виду, я могу, наверное, чихнуть, и кто-то где-то будет собирать эти данные. Действительно ли нам нужно это в цепях поставок? Это очень ценные данные. Мы не говорим о случайных твитах; мы говорим о грузовиках, и один грузовик обычно имеет несколько сотен тысяч евро товара. Если вы транспортируете электронику или что-то, что не является тривиальным, предполагая, что вы не транспортируете землю или грязь или песок, то то, что вы перемещаете по этим цепям поставок, является чрезвычайно ценным. Так что имеет ли смысл собирать эти данные?
Жоанн Верморель: Да, это имеет смысл, потому что вы отслеживаете активы, которые стоят буквально тонны денег. Вы часто находитесь в ситуациях с высокой асимметрией, когда то, что вы доставляете, не настолько дорого, просто небольшие детали, стоящие столько же, сколько металл. Но если у вас их нет, и у вас есть целый завод, который перестает работать, то у вас есть сотни людей, которые больше не могут работать, просто потому что вы на удержании, пока у вас нет этих запасных частей, которые доставляются. Данные чрезвычайно ценны, потому что они могут быть связаны с физическими активами, которые дороги, но также, даже если они не дороги по себе, их наличие или отсутствие может иметь очень высокую стоимость для других элементов вашей цепи поставок.
Киран Чандлер: Итак, где мы проводим границу в том, какие данные вы фактически собираете? Очевидно, хорошо знать, где находится грузовик в любой момент, но вы следите за дорожными отчетами? Вы даже учитываете погоду? Где вы проводите границу?
Пьер Хури: Нам нужно учесть все эти вопросы, чтобы иметь надежное предполагаемое время прибытия, учитывая дорожное движение, перерывы для водителей, законные времена отдыха и особенности погрузки и разгрузки. Мы учитываем все это в нашем алгоритме машинного обучения, чтобы иметь надежный результат. Я думаю, что мы создаем один из лучших алгоритмов предполагаемого времени прибытия в Европе. Просто чтобы привести пример того, что сказал Жоанн, один из наших клиентов прислал нам письмо в декабре, чтобы поблагодарить нас за протесты “Желтых жилетов”. Движение не шло по обычному режиму, но они смогли предвидеть это, перенести свои грузовики и снизить риск в рамках своего производственного плана. Они не испытали никаких негативных последствий протестов, и наоборот, им пришлось бы использовать доставку вертолетом или самолетом для своей продукции по очень высокой стоимости. Это хороший пример того, какую ценность мы приносим.
Киран Чандлер: “Желтые жилеты” - это определенно очень конкретный пример. Итак, вы упомянули, что у вас есть уровень детализации обновлений каждые три-пять минут данных, это правильно?
Пьер Хури: Да, это правильно. Новая граница, которую мы открываем, - это данные в режиме реального времени, благодаря точкам GPS. Мы собираем данные каждые три-пять минут, в зависимости от системы перевозчика. Это очень детализированная информация, которая позволяет нам видеть много вещей, таких как время погрузки, время разгрузки и проблемы, которые могут возникнуть на дороге. Эти данные ценны для всех сторон, потому что идея не в том, чтобы ограничивать доступ к этим данным, а в том, чтобы делиться ими с правильными правилами и предоставлять доступ другим сторонам, таким как склад, конечный клиент, транспортная команда и команда обслуживания клиентов. В конце концов, каждый может быть более продуктивным и эффективным, потому что они знают, что произойдет. Я хотел бы упомянуть Amazon, потому что в конце концов все клиенты, даже для B2B-доставок, хотят иметь такой же опыт, как с посылками Amazon B2C.
Киран Чандлер: Спасибо, Amazon - это то, о чем мы, кажется, упоминаем каждую неделю. Когда мы не говорим о минутах, мы больше говорим о часах и даже днях. Не является ли этот уровень детализации слишком большим? Действительно ли нам нужен такой уровень детализации?
Жоанн Верморель: Да, потому что часто, особенно для транспорта, нам необходимо оценить количество проблем, которые могут возникнуть в цепи поставок на границах. Например, вы можете сделать доставку на склад, но затем товар будет забран только на следующий день или через восемь часов. На границах между системами могут происходить множество вещей. Большую часть времени товары не перемещаются или не преобразуются. Таким образом, эти детализированные времена выполнения имеют смысл с точки зрения цепи поставок. Мы не пытаемся получить измерения субмиллисекунд, как если бы вы пытались оптимизировать распределение пакетов в Интернете. Детализация больше похожа на пару минут, что имеет смысл, когда необходима физическая операция.
И действительно, как только у нас есть эта информация, мы можем обнаружить множество вещей, но это не означает, что все анализы, которые будут проводиться, останутся на уровне минут. Например, если вы пытаетесь оптимизировать и сжать времена, которые составляют несколько недель от начала до конца, у вас есть измерения в минутах, которые позволят вам обнаружить множество вещей, вероятно, паттерны, которые немного дисфункциональны, особенно на границах систем. Основная проблема в цепях поставок возникает, когда что-то переходит из одной системы в другую, будь то программное обеспечение, компания или команды. Именно там могут возникать пробелы, а затем случайные задержки. Их можно устранить, и, как правило, когда вы хотите провести оптимизацию на всей сети, вы переходите к чему-то, что больше похоже на оптимизацию, где вы думаете в терминах дней, а не минут. Но это действительно зависит от типа проблемы.
Пьер Хури: Чтобы дополнить то, что сказал Жоанн, по определению, цепочка поставок - это цепочка, что означает, что внутри цепочки есть несколько участников, и эти участники сегодня имеют очень изолированный подход и информацию. Мы делимся информацией о транспортировке, чтобы все участники имели правильную информацию и разрушали эти изоляционные стены для оптимизации. И да, иногда информация в режиме реального времени важна. Например, знать, что внутри склада есть два часа ожидания при погрузке и два часа ожидания при доставке. С информацией о том, где находится грузовик и когда он прибудет, вы можете сократить это время на 50% и иметь меньше времени ожидания, что означает меньшие транспортные расходы, меньшие затраты на запасы и большую производительность для всех. То же самое касается перевозчиков, потому что они не ждут ни за что. Мы считаем, что такой пример является хорошим примером ситуации, выгодной для всех.
Кирен Чандлер: Давайте поговорим о разных участниках вдоль цепочки. На кого должно быть сосредоточено внимание? Кто должен быть основным клиентом Shippeo? Должен ли это быть розничный продавец, который фактически заказывает товар, или это должны быть сами транспортные компании?
Пьер Хури: Наша модель основана на подходе грузоотправителя. Мы считаем, что это актер, который получит одну из основных выгод и будет толкать решение к изменениям. Таким образом, нашим клиентом является грузоотправитель, и система бесплатна для всех заинтересованных сторон, включая перевозчика. Система полностью бесплатна для перевозчиков, и мы стараемся.
Кирен Чандлер: Вовлечь как можно больше участников. Хорошо. И Жоанн, мы начнем немного подводить итоги сегодня. Кроме сроков поставки, почему так много интереса к этому? Я имею в виду, как вы видите, как эти два инструмента могут так хорошо работать вместе?
Жоанн Верморель: В настоящее время мы часто делаем, я бы сказал, дикие предположения относительно состояния, которое мы пытаемся оптимизировать. Да, мы измеряем все, что можем, извлекая запасы, которые у нас есть, но реальность в том, что все эти вещи, которые находятся в заказе, где у вас есть количество на заказе или между местами, очень часто просто непрозрачны. Это бесполезно усложняет, потому что это заставляет нас делать предположения о состоянии системы. Это не только усложняет моделирование, но и делает оптимизацию менее эффективной. Чем больше неопределенности, тем больше вам нужен вероятностный подход для выживания с числовой точки зрения. Однако это не означает, что неопределенность желательна. Особенно когда у вас есть возможность устранить почти всю неопределенность, имея нечто, что все еще является вероятностным, но гораздо более сжатым, это упрощает все. Существуют целые классы корректирующих действий, супер тактические корректирующие действия, которые возможны только в этом случае. Часто сейчас могут быть корректирующие действия, которые мы могли бы предложить в теории клиентам с минимальными усилиями, учитывая, что мы уже сделали работу по интеграции данных из их ERP-систем и многих других источников. Но, не имея информации о статусе грузов в режиме реального времени, мы не можем выполнять эти оптимизации и генерировать корректирующие предложения. В будущем я вижу все больше возможностей для Lokad по предоставлению оптимизированных решений для цепочки поставок на разных уровнях, от заказа в Азии до очень тактических, таких как срочное пополнение необходимое путем размещения заказа прямо сейчас у ближайшего поставщика, который гораздо дороже для небольшого количества, которое поможет вам пережить задержку.
Кирен Чандлер: Хорошо, мы оставим последнее слово Пьеру, нашему гостю. Какой ключевой урок вы хотите, чтобы люди усвоили о возможности видимости в режиме реального времени в цепочках поставок?
Пьер Хури: Я хочу сказать, что я считаю, что видимость в режиме реального времени - одна из самых актуальных тем в цепочках поставок в наши дни. Это не только мое мнение; Gartner ранжировал ее как одну из главных тем. Этот разговор очень интересен, чтобы увидеть, как мы можем создавать ценность, объединяясь с другими. Наша миссия в Shippeo - действительно сосредоточиться на видимости в режиме реального времени, агрегировать данные и предоставлять предсказательные аналитические данные на их основе. Но мы видим, что если мы делимся информацией с другими системами, одобренными грузоотправителем, это создает еще один уровень ценности. Такой вид экосистемы - это то, что мы хотим принести ценность клиентам и мировой цепочке поставок.
Кирен Чандлер: Хорошо, нам придется остановиться на этом, но спасибо за ваше время сегодня утром.
Пьер Хури: Большое спасибо.
Кирен Чандлер: Это все на этой неделе. Большое спасибо за внимание, и мы вернемся в следующей неделе с новой серией. До тех пор, спасибо за просмотр.
