00:00:07 Введение и предыстория Пьера Хури и Shippeo.
00:01:25 Видимость в режиме реального времени в цепочках поставок и её значение.
00:02:59 Технология Shippeo и как она работает на практике.
00:04:00 Влияние видимости в режиме реального времени на принятие решений в цепочках поставок.
00:07:03 Технические проблемы, с которыми сталкивается Shippeo, и пути их преодоления.
00:10:01 Учёт различных факторов для алгоритма определения предполагаемого времени прибытия.
00:11:07 Преимущества детальных данных в режиме реального времени для эффективности цепочки поставок.
00:12:55 Необходимость детализированных данных в цепочке поставок и выявления потенциальных проблем.
00:15:14 Сокращение информационных барьеров в цепочке поставок через обмен информацией.
00:16:30 Подход транспортной компании и выгоды для заинтересованных сторон.
00:17:19 Проблемы прогнозирования и оптимизации без видимости в режиме реального времени.
00:18:35 Будущее видимости в режиме реального времени и тактические корректирующие меры.
00:19:56 Видимость в режиме реального времени как одна из ключевых тем в цепочке поставок и создание ценности через обмен данными.
Резюме
В этом интервью Киран Чандлер общается с Жоанном Верморелем, основателем Lokad, и Пьером Хури, генеральным директором Shippeo, о важности видимости в режиме реального времени в цепочках поставок. Верморель подчёркивает необходимость оптимизации на основе точных измерений, в то время как Хури акцентирует внимание на технологии Shippeo, которая агрегирует данные и GPS-координаты для определения предполагаемого времени прибытия. Видимость в режиме реального времени позволяет принимать более обоснованные решения и помогает снизить потенциальные проблемы. Несмотря на технические сложности, Верморель и Хури соглашаются с высокой ценностью данных в режиме реального времени для отслеживания активов и предотвращения дорогостоящих сбоев. Обмен данными от Shippeo нацелен на устранение информационных барьеров и повышение эффективности всей цепочки поставок.
Расширенное резюме
В этом интервью ведущий Киран Чандлер общается с Жоанном Верморелем, основателем Lokad — компании-разработчика программного обеспечения, специализирующейся на оптимизации цепей поставок, и с Пьером Хури, генеральным директором и соучредителем Shippeo, европейским лидером в области видимости цепочек поставок. Они обсуждают важность видимости в режиме реального времени в цепочках поставок, существующие проблемы и то, как технологии используются для их решения.
Пьер Хури начинает с рассказа о своём опыте работы инженером, опыте в сфере финансов и основании Shippeo четыре года назад. Цель компании заключалась в том, чтобы обеспечить видимость в режиме реального времени для автомобильных перевозок, которые оставались «чёрным ящиком» на протяжении последних 40 лет. Сейчас Shippeo насчитывает 70 сотрудников и является лидером в отслеживании автомобильных перевозок по всей Европе.
Жоанн Верморель объясняет основное правило оптимизации: невозможно оптимизировать то, что не измеряется. Цепочки поставок сложно оптимизировать, поскольку они высоко распределены и охватывают целые континенты. Исторически люди отслеживали статичные объекты, например, запасы на складах. Однако цепочки поставок предполагают отслеживание движущихся объектов, таких как грузовики и поставки. Видимость в режиме реального времени позволяет получать доступ к этой информации, не дожидаясь, пока данные не поступят в главный офис, что способствует лучшей оптимизации.
Пьер Хури подробно рассказывает, как технология Shippeo работает на практике. Компания разработала более 150 коннекторов к различным системам, таким как системы телематики и диспетчеризации для перевозчиков, а также мобильные приложения для небольших перевозчиков. Shippeo агрегирует данные и GPS-координаты каждые три-пять минут, независимо от источника, и затем использует прогнозную аналитику для определения предполагаемого времени прибытия.
Жоанн Верморель подчеркивает важность видимости в режиме реального времени с точки зрения оптимизации цепочки поставок. Знание статуса поставок позволяет принимать более обоснованные решения, например, решать, закупать ли больше или менять поставщика. Например, если от поставщика ожидалось получение товаров через десять дней, но поставка задерживается, отслеживание в режиме реального времени через Shippeo может помочь выявить проблему и принять меры по её устранению, такие как размещение экстренного заказа у другого, возможно, более дорогого, но находящегося поблизости поставщика, чтобы избежать простоев в производстве.
Видимость в режиме реального времени в цепочках поставок крайне важна для улучшения оптимизации и принятия решений. Технология Shippeo помогает решить давнюю проблему отслеживания движущихся объектов в автомобильных перевозках, позволяя компаниям принимать более обоснованные решения и смягчать возможные проблемы.
Жоанн Верморель объясняет, что главная проблема, с которой они сталкиваются, — ограниченность информации, поступающей из транзакционных систем, таких как ERP-системы, WMS, и системы управления заказами. Эти системы не предоставляют информацию о том, что происходит после отправки заказа, что создаёт неопределённость в цепочке поставок. Он считает, что, хотя вероятностные подходы всё ещё будут применяться, неопределённость можно значительно снизить благодаря данным в режиме реального времени от таких компаний, как Shippeo.
Пьер Хури обсуждает технические проблемы, с которыми они сталкиваются, такие как подключение более 150 различных систем, обеспечение стабильного и непрерывного потока данных для миллионов GPS-точек, управление изменениями в медленно адаптирующейся транспортной отрасли и поддержание высококачественных каналов передачи данных. Он подчёркивает важность учета таких факторов, как дорожное движение, перерывы водителей, время загрузки и разгрузки, а также погодные условия для создания точного прогноза времени прибытия.
Оба, Верморель и Хури, соглашаются с высокой ценностью данных в режиме реального времени для цепочек поставок, так как это позволяет компаниям отслеживать дорогостоящие физические активы и избегать дорогостоящих задержек или сбоев. Верморель подчёркивает, что даже если сами активы не являются дорогостоящими, их доступность или недоступность может существенно влиять на цепочку поставок.
Хури приводит пример того, как данные Shippeo в режиме реального времени помогли одному клиенту во время протестов Желтых Жакетов во Франции, позволив им перенаправить грузовики и избежать дорогостоящих доставок вертолетом или самолётом. Он также отмечает, что детальность их данных, с обновлениями каждые три-пять минут, может быть полезной для всех участников цепочки поставок, включая склады, клиентов, транспортные команды и службы поддержки.
Верморель объясняет, что проблемы часто возникают на стыках цепочек поставок, где могут возникать задержки по разным причинам, таким как несвоевременный забор товаров или недопонимание между различными системами. Он подчёркивает важность детализированных сроков поставки, которые могут предоставить ценную информацию для оптимизации процессов цепочки поставок. Верморель отмечает, что, хотя данные в режиме реального времени важны, анализ не обязательно должен оставаться на минутном уровне; например, оптимизация на уровне всей сети может требовать оценки в днях, а не в минутах.
Хури добавляет, что цепочки поставок по своей природе состоят из нескольких участников, которые часто работают изолированно. Благодаря обмену информацией о перевозках в режиме реального времени Shippeo стремится устранить эти барьеры и повысить общую эффективность. Он приводит пример того, как актуальная информация может помочь сократить время ожидания на складах, что ведёт к снижению транспортных затрат и улучшению производительности всех участников.
Когда его спросили о главных клиентах Shippeo, Хури объяснил, что их основной фокус направлен на грузоотправителей, так как именно они получают наибольшую выгоду от решения и могут способствовать его внедрению по всей цепочке поставок. Система предоставляется перевозчикам и другим заинтересованным сторонам бесплатно, чтобы стимулировать широкое участие.
Верморель подчёркивает важность видимости в режиме реального времени для оптимизации цепочек поставок, поясняя, что она может помочь устранить большую часть неопределённости, усложняющей принятие решений. Вероятностные подходы могут быть полезны для работы с неопределённостью, но сведение её к минимуму остаётся крайне желательным. Он предполагает, что Lokad сможет предложить более эффективные решения для цепочек поставок на различных уровнях, от долгосрочных закупок до тактических и экстренных мер.
Хури подводит итог, подчёркивая растущий интерес к видимости в режиме реального времени в цепочках поставок, при этом Gartner относит эту тему к одной из главных. Он считает, что обмен информацией с другими системами может создать дополнительную ценность и способствовать формированию совместной экосистемы, выгодной для всех участников цепочки поставок.
Полная транскрипция
Киран Чандлер: Сегодня я рад сообщить, что с нами Пьер Хури, генеральный директор и соучредитель Shippeo, который расскажет нам немного о плюсах, а также о некоторых сложностях видимости в режиме реального времени в цепочках поставок. Пьер, большое спасибо, что присоединились к нам.
Пьер Хури: Спасибо, Киран. Я очень рад быть здесь.
Киран Чандлер: Отлично. Не могли бы вы начать с рассказа о вашем опыте и о том, как возник Shippeo.
Пьер Хури: Да, по образованию я инженер, а затем работал в сфере финансов, где стал соучредителем фонда прямых инвестиций. Потом, четыре года назад, мы основали Shippeo с целью обеспечить видимость в режиме реального времени для перевозок, особенно автомобильных, которые оставались чёрным ящиком на протяжении последних 40 лет. Сейчас Shippeo — компания с 70 сотрудниками, и мы являемся лидерами в отслеживании автомобильных перевозок по всей Европе.
Киран Чандлер: И, как всегда, LokadTV не было бы тем же без Жоанна Вермореля. Итак, Жоанн, не могли бы вы рассказать, что такое видимость в режиме реального времени в контексте цепочек поставок.
Жоанн Верморель: Основное правило оптимизации гласит: невозможно оптимизировать то, что не измеряется. Если что-то остаётся для вас непонятным, то у вас нет шансов оптимизировать что-либо. В цепочках поставок это особенно сложно, поскольку они крайне распределены и охватывают целые континенты. Исторически люди начали отслеживать неподвижные объекты, например, то, что находится на складах. Пока объекты статичны, это не так сложно, но это началось несколько десятилетий назад. Сейчас же проблема в том, что цепочки поставок связаны с движущимися объектами, такими как грузовики и поставки, и здесь становится очень трудно. Видимость в режиме реального времени заключается в получении доступа к этой информации, не дожидаясь дней, пока данные не поступят в главный офис. Это сложно, потому что если делать это неэффективно, то упускается возможность оптимизации из-за слишком позднего поступления данных. Таким образом, видимость в режиме реального времени имеет огромное значение в этом аспекте.
Киран Чандлер: Хорошо, это теоретическая основа. Пьер, не могли бы вы рассказать подробнее, как всё это работает на практике? Как работает технология в Shippeo?
Пьер Хури: Как я уже говорил, это была проблема, не решаемая на протяжении последних 40 лет. Поэтому мы организовали себя так, чтобы сначала решить проблему гетерогенности IT-систем перевозчиков. Мы разработали более 150 коннекторов к различным системам, таким как системы диспетчеризации с телематикой для перевозчиков и наше мобильное приложение для небольших перевозчиков. Мы агрегируем данные и GPS-точки каждые три-пять минут, вне зависимости от источника, и затем проводим прогнозную аналитику, в частности, рассчитывая предполагаемое время прибытия.
Киран Чандлер: А Жоанн, почему это интересно с точки зрения Lokad? Почему это важно?
Жоанн Верморель: Для нас, когда мы решаем, стоит ли закупать больше или, возможно, нужно приобрести у другого поставщика, для оптимизации этого решения важно, что у вас есть или, скорее всего, будет доступно через определённое время.
Киран Чандлер: То есть, например, если вы понимаете, что поставщик может доставить продукцию за десять дней, но задерживается на пять дней, и благодаря Shippeo вы уже знаете об этом, потому что данные отслеживания показывают, что грузовик практически не двигался последние несколько дней. Что это означает?
Жоанн Верморель: Это означает, что вы, возможно, сможете принять меры по смягчению ситуации, которая могла бы привести к производственному инциденту, или остановке вашего завода из-за отсутствия сырья, разместив экстренный заказ у поставщика, который может оказаться дороже, но находится очень близко и сможет доставить необходимое на следующий день. Однако, если вы хотите иметь максимально оперативные меры экстренного реагирования, вам необходимы эти данные. Для нас главная проблема заключается в том, что часто у нас есть только данные из транзакционных систем, таких как ERP, WMS или системы управления заказами, которые не дают никакой информации, кроме того, куда была отправлена продукция. Часто мы знаем лишь, что заказ был отправлен, а что происходит после – нам неизвестно. В конечном итоге мы узнаем, что заказ получен, но это случится слишком поздно.
Киран Чандлер: Так что, заменит ли это вероятностный подход, который мы используем для сроков поставки? Будет ли он полностью устранён, если наши клиенты будут использовать Shippeo?
Joannes Vermorel: Я считаю, что вероятностные подходы останутся, потому что, если вы на полпути к доставке, которая должна занять пару дней, в первый день у вас всё ещё остаётся определённая степень неопределённости на последние четыре дня. Но суть в том, что эту неопределённость можно значительно сократить, особенно по мере продвижения времени. Интересно, что если перевозка, рассчитанная на пять дней, например, пересечение всей Европы, к четвёртому дню ваш грузовик оказывается там, где вы его ожидали, то оставшаяся неопределённость почти исчезает. В противовес этому, без Shippeo, на четвёртый день мы знаем не больше, чем в нулевой день – грузовик точно еще не прибыл, и мы не знаем, будет ли задержка. Таким образом, ситуация остаётся крайне неопределённой, тогда как с Shippeo, на четвёртый день из пяти, неопределённости практически нет, что превосходно и ведёт к лучшей оптимизации благодаря сокращению неопределённости.
Kieran Chandler: В основном, всё сводится к уточнению этих вероятностей. Пьер, не могли бы вы рассказать немного подробнее о некоторых технических сложностях, с которыми вы сталкиваетесь? То есть, когда работа идёт в режиме реального времени, это не может быть очень просто. С какими именно трудностями вы сталкиваетесь?
Pierre Khoury: Конечно, я бы сказал, что существует три основные проблемы. Первая, с технической точки зрения, заключается в подключении более 150 различных систем и объединении их в единую каноническую модель данных в режиме реального времени, а также в обеспечении стабильного и согласованного потока данных с миллионами GPS-точек каждый день. Вторая проблема связана с управлением изменениями. Транспорт обычно очень медленно приспосабливается к изменениям, и задача по подключению перевозчиков, обучению пользователей и достижению нужных результатов – непростая. Третья проблема – это качество данных и наличие правильных правил для их получения, чтобы обеспечить последовательность и высокое качество.
Kieran Chandler: Joannes, согласны ли вы, что эти данные необходимы? Ведь кажется, что в наши дни собирается так много данных. Действительно ли они нужны в цепочках поставок? Я имею в виду, я мог бы чихнуть, и где-то уже собрали бы эти данные. Действительно ли они нужны в логистических цепочках? Эти данные чрезвычайно ценны. Речь идет не о случайных твитах, а о грузовиках, каждый из которых обычно перевозит товар стоимостью в сотни тысяч евро. Если вы перевозите электронику или что-то нетривиальное, при условии, что это не земля, грязь или песок, то то, что перемещается в цепочках поставок, чрезвычайно ценно. Так имеет ли смысл собирать эти данные?
Joannes Vermorel: Да, это имеет смысл, потому что вы отслеживаете активы, стоимость которых буквально исчисляется тоннами денег. Часто вы оказываетесь в крайне асимметричных ситуациях, когда доставляемое может быть не таким дорогим – всего лишь незначительными деталями, цена которых сопоставима со стоимостью металла. Но если этих деталей нет, и весь производственный процесс останавливается, то сотни людей теряют возможность работать, ведь операция приостановлена до прибытия запасных частей. Данные невероятно ценны, потому что их можно привязать к физическим активам, которые дороги, а кроме того, даже если сами по себе они недороги, их наличие или отсутствие может обернуться очень высокими затратами для других звеньев цепочки поставок.
Kieran Chandler: Так где же проводится грань в отношении собираемых вами данных? Конечно, полезно знать, где находится грузовик в каждый данный момент, но следите ли вы за дорожными отчётами? Учитываете ли вы погоду? Где проводится эта грань?
Pierre Khoury: Мы должны учитывать все эти моменты, чтобы получить надёжное время прибытия, принимая во внимание трафик, перерывы для водителей, обязательные периоды отдыха и схемы загрузки и разгрузки. Всё это мы интегрируем в наш алгоритм машинного обучения, чтобы обеспечить надёжность. Думаю, мы создаём один из лучших алгоритмов расчёта времени прибытия в Европе. Чтобы привести пример того, о чем говорил Joannes, один из наших клиентов поблагодарил нас по электронной почте в декабре из-за протестов Yellow Jackets. Движение было не таким, как обычно, но они смогли предвидеть ситуацию, заранее переместить свои грузовики и снизить риск в своём производственном плане. Протесты не оказали никакого эффекта, а наоборот, им не пришлось прибегать к доставке вертолётом или самолётом, что стоило бы очень дорого. Это хороший пример той ценности, которую мы предоставляем.
Kieran Chandler: Протесты Yellow Jackets – безусловно, очень специфичный пример. Итак, вы упомянули, что обновления данных поступают каждые три-пять минут, верно?
Pierre Khoury: Да, верно. Новая граница, которую мы открываем, – это данные в реальном времени, благодаря GPS-точкам. Мы собираем данные каждые три-пять минут, в зависимости от системы перевозчика. Эти данные обладают высокой детализацией и позволяют нам отслеживать множество параметров, таких как время загрузки, время разгрузки и возникающие на дороге проблемы. Эти данные ценны для всех сторон, так как цель не в том, чтобы ограничивать к ним доступ, а в том, чтобы делиться ими на основе правильных правил и предоставлять доступ другим участникам, таким как склад, конечный потребитель, транспортная служба и служба поддержки клиентов. В итоге все работают более продуктивно и эффективно, потому что знают, что произойдёт. Хочу отметить Amazon, ведь в конце концов все клиенты, даже в B2B-доставках, хотят получать тот же опыт, что и при заказе товара от Amazon в B2C-сегменте.
Kieran Chandler: Спасибо, Amazon – это, похоже, то, что мы упоминаем каждую неделю. Когда речь идёт не о минутах, а скорее о часах и даже днях. Не слишком ли детализированы эти данные? Действительно ли нужна такая детализация?
Joannes Vermorel: Да, потому что зачастую, особенно в транспортировке, не всё требует такой детализации, но именно в транспорте необходимо оценивать количество проблем, которые могут возникнуть на границах цепочки поставок. Например, доставка может поступать на склад, а товар забирают только на следующий день или спустя восемь часов. На границах может происходить многое. Чаще всего товары либо не перемещаются, либо не подвергаются обработке. Поэтому такие короткие интервалы между операциями вполне логичны для цепочки поставок. Мы не стремимся к измерениям с субмиллисекундной точностью, как если бы оптимизировали распределение пакетов в интернете. Детализация в пару минут – это вполне разумно, когда речь идёт о физических операциях.
И действительно, как только у нас появляется эта информация, мы можем многое обнаружить, но это не означает, что весь анализ будет в пределах минутной точности. Например, если вы пытаетесь оптимизировать и сократить сроки, охватывающие весь процесс, который может длиться несколько недель, то измерения в минутах позволят выявить массу деталей, возможно, даже выявить неэффективные паттерны, особенно на границах систем. Основная проблема цепочки поставок возникает, когда информация передаётся от одной системы к другой – будь то софт, компания или команда. Именно там могут возникать разрывы, что ведёт к случайным задержкам. Их можно устранить, и обычно, когда речь идёт об оптимизации на уровне всей сети, вы переходите к такому виду оптимизации, где рассматриваете дни, а не минуты. Но всё зависит от типа проблемы.
Pierre Khoury: Чтобы дополнить слова Joannes, по определению, цепочка поставок – это цепь, в которой задействовано несколько участников, и сегодня эти участники часто работают изолированно и владеют разрозненной информацией. Мы же делимся информацией о перевозках, чтобы все участники имели нужные данные и могли преодолеть эти барьеры для оптимизации. И да, порой важна информация в режиме реального времени. Например, чтобы знать, что на складе время ожидания при загрузке составляет два часа, а при доставке – два часа. Имея данные о том, где находится грузовик и когда он прибудет, можно сократить ожидание до 50%, что приведёт к снижению транспортных и складских расходов, а также повысит общую продуктивность. То же самое касается и перевозчиков, ведь они не ждут напрасно. Мы считаем, что такой пример хорошо иллюстрирует ситуацию win-win-win для всех.
Kieran Chandler: Давайте поговорим об этих различных участниках цепочки. На кого следует делать основной акцент? Кто должен быть главным клиентом Shippeo? Розничный торговец, который заказывает товар, или, возможно, сами транспортные компании?
Pierre Khoury: Наша модель основана на подходе отправителя. Мы считаем, что именно этот участник получит одну из ключевых выгод и будет продвигать решение, способное привести к изменениям. Таким образом, нашим клиентом является отправитель, а система предоставляется бесплатно всем участникам, включая перевозчика. Система на 100% бесплатна для перевозчиков, и мы стремимся к тому, чтобы привлечь как можно больше сторон.
Kieran Chandler: Чтобы привлечь как можно больше участников. Отлично. Joannes, подытожим. Помимо времени выполнения операций, почему этот вопрос вызывает такой интерес? Как вы видите, как эти два инструмента так эффективно работают вместе?
Joannes Vermorel: Сейчас мы часто делаем, можно сказать, смелые предположения относительно состояния, которое пытаемся оптимизировать. Да, мы измеряем всё, что в наших силах, анализируя доступные запасы, но реальность такова, что всё, что находится в заказе или перемещается между локациями, зачастую остаётся непрозрачным. Это излишне усложняет задачу, поскольку вынуждает нас полагаться на приблизительные оценки состояния системы. Это не только осложняет моделирование, но и снижает эффективность оптимизации. Чем больше неопределенности, тем больше требуется вероятностный подход для устойчивости числовых расчётов. Однако это не значит, что неопределённость полезна. Особенно когда есть возможность устранить почти всю неопределённость, оставив вероятностный, но гораздо более сжатый вариант, всё становится проще. Существуют целые классы корректирующих мер, супертактических действий, которые возможны только при таком подходе. Часто сейчас мы могли бы предложить клиентам корректирующие меры с очень небольшими затратами, учитывая, что работа по интеграции данных из их ERP-систем и множества других источников уже выполнена. Но без статуса перевозок в режиме реального времени мы не можем провести оптимизацию и выработать рекомендации для корректировки. В будущем я вижу всё больше возможностей для Lokad по предоставлению оптимизированных решений для цепочек поставок на различных уровнях – от заказа на закупку в Азии до экстренного пополнение-запасов-определение для выхода из ситуации с задержкой.
Kieran Chandler: Хорошо, оставим последнее слово за Пьером, нашим гостем. Какой главный урок вы хотите, чтобы люди усвоили относительно видимости в реальном времени в цепочках поставок?
Pierre Khoury: Хочу сказать, что, на мой взгляд, видимость в реальном времени – одна из самых актуальных тем в цепочках поставок в наши дни. И это не только мое мнение: Gartner определил её как одну из главных тем. Это выступление демонстрирует, как мы можем создавать ценность, объединяя усилия с другими. Наша миссия в Shippeo заключается в том, чтобы сосредоточиться на видимости в реальном времени, агрегировать данные и предоставлять на их основе предиктивную аналитику. Но мы видим, что если делиться информацией с другими системами, конечно, с одобрения отправителя, это создаёт дополнительный уровень ценности. Именно такая экосистема приносит пользу клиентам и мировой цепочке поставок.
Kieran Chandler: Хорошо, нам придётся на этом закончить, но спасибо за ваше время этим утром.
Pierre Khoury: Большое спасибо.
Kieran Chandler: Это всё на эту неделю. Большое спасибо, что были с нами, и мы вернёмся на следующей неделе с новым выпуском. До скорой встречи и спасибо за просмотр.
