00:00:07 Наука управления цепями поставок и создание численных рецептов.
00:03:21 Разница между алгоритмами и численными рецептами.
00:05:21 Объяснение того, как численные рецепты лучше подходят для решения сложных проблем в цепях поставок по сравнению с алгоритмами.
00:06:00 Обсуждение того, как алгоритмы присутствуют в программных компаниях и опасность искаженного видения проблем реального мира.
00:07:48 Сравнение оптимизации одного винта в машине с большой проблемой цепей поставок.
00:08:02 Обсуждение важности численных рецептов в решении проблем цепей поставок.
00:08:54 Сравнение алгоритмов и численных рецептов с точки зрения объективности.
00:09:44 Объяснение того, как субъективность численных рецептов делает экспертизу специалиста по управлению цепями поставок важной.
00:13:02 Важность согласования решения с проблемой и минимизации возможных ошибок.
00:15:52 Обсуждение необходимости процессов и инструментов для предотвращения ошибок и улучшения качества решения.
00:17:16 Объяснение проблем, которые могут возникнуть с численными рецептами.
00:18:07 Обсуждение того, как компании в отрасли цепей поставок работают с помощью численных рецептов.
00:20:01 Критика недостаточности инструментов для решения проблем цепей поставок.
00:22:00 Важность численных рецептов в достижении приближенно правильных и гибких решений проблем цепей поставок.
Резюме
В интервью основатель Lokad Жоанн Верморель обсуждает концепцию численных рецептов в оптимизации цепей поставок. Он утверждает, что алгоритмы и машинное обучение могут создавать ложное впечатление объективности и четких границ между проблемами и решениями, и численные рецепты являются более подходящим подходом к обработке сложных и изменяющихся проблем реальных цепей поставок. Верморель подчеркивает важность согласованности, корректности по дизайну и хороших инструментов для предотвращения ошибок и обеспечения успеха в оптимизации цепей поставок. Он считает, что численные рецепты являются неотъемлемым элементом успеха в непредсказуемом мире цепей поставок.
Расширенное резюме
В этом интервью Киран Чандлер и Жоанн Верморель, основатель Lokad, обсуждают концепцию численных рецептов в оптимизации цепей поставок. Верморель объясняет, что он заимствовал термин из успешной книги, называемой “Numerical Recipes”, опубликованной в 1980-х годах, которая предлагает уникальную перспективу на решение проблем.
Он подчеркивает, что решение проблем в управлении цепями поставок не так просто, как иметь четко определенную проблему и решение. Вместо этого тип используемого решения может формировать проблему, существующую между ними компромиссы и обратные связи. Верморель считает, что термин “численные рецепты” лучше описывает подходы, используемые в оптимизации цепей поставок, потому что он признает врожденную сложность и адаптивность этих решений.
Верморель объясняет, что алгоритмы, машинное обучение и другая терминология могут создавать ложное впечатление объективности и четко определенных границ между проблемами и решениями. Однако на практике реальные цепи поставок представляют собой более сложные, “мутные” ситуации. Он сравнивает ясность алгоритмов сортировки, у которых четко определены постановки задач и математические свойства, с неопределенностью проблем цепей поставок, которые часто включают в себя переговоры, изменяющиеся условия и другие факторы реального мира.
Например, минимальные объемы заказа (MOQ) в цепях поставок не являются фиксированными, как физические законы, а являются результатом переговоров с поставщиками. Если MOQ оказывается проблематичным, компания может смочь договориться о более выгодных условиях. Умный численный рецепт бы захватил эти варианты реального мира, сделав его более подходящим для решения проблем цепей поставок, чем традиционные алгоритмы.
Хотя Lokad действительно использует множество алгоритмов в своем программном стеке, Верморель утверждает, что полагаться исключительно на алгоритмы может привести к искаженному пониманию реальных проблем цепей поставок, особенно для тех, кто имеет формальное образование в области компьютерных наук или программной инженерии. Это связано с тем, что традиционные алгоритмы часто лучше подходят для четко определенных проблем с определенными результатами, в то время как численные рецепты более адаптивны и лучше подходят для сложной, изменяющейся природы цепей поставок.
Верморель считает, что концепция численных рецептов является более подходящим способом описания методов, используемых в оптимизации цепей поставок, благодаря их адаптивности и способности справляться с сложностью и неопределенностью, присущей проблемам реальных цепей поставок. Этот подход признает важность компромиссов и обратных связей между проблемами и решениями и позволяет более тонкому пониманию управления цепями поставок.
Они обсудили проблемы оптимизации цепей поставок и роль специалистов по цепям поставок в создании численных рецептов. Верморель объясняет, что несмотря на десятилетия исследований, алгоритмы сортировки для оптимизации цепей поставок все еще имеют свои плюсы и минусы. Он использует метафору сложной машины, где даже если один компонент оптимизирован, это не гарантирует эффективность всей системы.
Верморель указывает на то, что реальные проблемы цепей поставок часто требуют численных рецептов вместо четко определенных алгоритмов. Эти рецепты создаются специалистами по цепям поставок, чьи знания играют значительную роль в создании решений. Хотя алгоритмы являются объективными и основаны на математике, Верморель признает, что субъективность существует даже в математике, где концепции, такие как элегантность, влияют на восприятие алгоритмов.
Когда речь идет о численных рецептах, Верморель утверждает, что некоторые аспекты реальности слишком сложны, чтобы поместить их в математический каркас. Хотя современные статистические методы могут извлекать закономерности из данных, есть случаи, когда требуются субъективные оценки. Например, специалисты по цепям поставок должны принимать решения на основе уникальных ситуаций, которые могут не иметь предыдущих примеров в истории продаж. Верморель сравнивает это с кулинарным искусством, где шеф-повары разного уровня мастерства создают блюда, которые могут быть высоко субъективными, но все же считаются отличными или неприемлемыми.
Обсуждая проблему поддержания качества среди разных клиентов и отраслей, Верморель признает, что есть несколько аспектов, которые следует учитывать. Один из ключевых аспектов - это обеспечение того, чтобы инженеры не предали бизнес, так как они могут быть искушены создать формулы, которые кажутся сложными, но не решают основную проблему.
Верморель обсуждает важность согласованности между решаемой проблемой и применяемым количественным моделированием, а также инструментария, который минимизирует количество ежедневных ошибок. Он подчеркивает, что иметь правильность по дизайну критично для предотвращения терминальных ошибок и обеспечения возможности принятия грамотных решений, даже когда люди слишком устали, чтобы быть умными. Верморель также упоминает, что половина успеха Lokad зависит от умения развернуть количественную инициативу в сфере цепей поставок.
Верморель подчеркивает, что компании в отрасли цепей поставок работают с помощью числовых рецептов, но многие из них все еще используют классические алгоритмические подходы. Он отмечает, что хотя таблицы являются воплощением понимания того, как моделировать цепь поставок, они не подходят для работы с неопределенностью или многоэшелонными цепями поставок. Верморель критикует инструментарий, говоря, что он неподходящий и субъективный, и включает в себя множество узких числовых рецептов. Он считает, что компаниям необходимо разрабатывать множество процессов, чтобы предотвратить проблемы с числовой стабильностью, которые могут привести к остановке фабрики или склада.
В целом, Верморель подчеркивает важность согласованности, правильности по дизайну и хорошего инструментария для предотвращения ошибок и обеспечения успеха в оптимизации цепей поставок. Он также подчеркивает ограничения таблиц и необходимость лучшего инструментария для работы с неопределенностью и многоэшелонными цепями поставок.
Он утверждает, что современные компании работают с помощью числовых рецептов, но часто сталкиваются с неподходящим инструментарием и процессами, такими как силосы. Верморель считает, что числовые рецепты здесь, чтобы остаться, и это правильное мышление, когда речь идет о проблемах цепей поставок. Он объясняет, что числовые рецепты - это формулы, которые не обладают чистотой и не похожи на электромагнитные уравнения, которые являются невероятно чистыми и точными. Цепи поставок сложны и требуют сотен полуслучайных условий и факторов, чтобы иметь смысл. Верморель подчеркивает важность наличия чего-то такого, что может быть гибким, как рецепт, и справляться с изменяющимися условиями. Он сравнивает это с топ-поваром, который может импровизировать и адаптироваться к отсутствующим ингредиентам, сжатым срокам и изменяющимся ограничениям, но всегда есть метод в их безумии. Верморель объясняет, что в Lokad они разрабатывают метод, чтобы справиться с хаосом цепей поставок. Главный вывод эпизода заключается в том, что числовые рецепты являются неотъемлемыми, потому что они воплощают мысль о том, что лучше быть приблизительно правым, чем точно неправым, что критично в непредсказуемом мире цепей поставок. В заключение Верморель утверждает, что иметь гибкий числовой рецепт, который справляется с изменяющимися условиями и ограничениями, является ключом к успеху в отрасли цепей поставок.
Полный текст
Кирен Чандлер: Привет, подобно топовому шеф-повару Мишлен, ученый в области цепей поставок должен создавать рецепты, которые адаптируются и развиваются в каждом сценарии. Поэтому сегодня мы исследуем, что нужно для создания этих рецептов и, в частности, что характеризует те, которые мы используем в наших цепях поставок. Итак, Жоанн, мы уже несколько раз использовали термин “числовые рецепты”. Почему ты решил вернуться к этому вопросу?
Жоанн Верморель: Этот термин я украл у людей из 80-х, которые написали невероятно успешную книгу под названием “Числовые рецепты”. Она подчеркивала определенный способ взгляда на проблему. Вы видите, есть такая идея, что обычно у вас есть проблема и у вас есть решение, но реальность не так проста. Тип решения буквально формирует проблему, и между ними существует взаимодействие. У вас есть компромисс в том, как вы хотите подойти к своей проблеме, в зависимости от того, как вы подходите к своему решению.
Основная идея заключается в том, что мы хотим предоставлять числовые результаты для компаний, которые управляют реальными цепями поставок. Проблема с другой терминологией, например, сказать, что мы используем алгоритмы или машинное обучение, заключается в том, что это подчеркивает нечто совершенно объективное и четко определенное, где у вас есть проблема и решение, и затем для той же проблемы у вас может быть несколько конкурирующих решений. Но реальность заключается в том, что когда вы хотите предоставить результаты для реальной цепи поставок, все это намного более запутано. Это очень случайный процесс с множеством препятствий на пути. В конце вы получаете числовой рецепт, который описывает последовательность числовых вычислений для получения результатов.
Кирен Чандлер: Почему алгоритм не подходит для описания этого? Я имею в виду, что упускает алгоритм?
Жоанн Верморель: Я использую термин “рецепт” именно для того, чтобы сказать, что это не алгоритм. Для тех, кто имеет опыт в компьютерных науках или машинном обучении, вы, вероятно, изучали алгоритмы в своих учебниках и курсах. Давайте возьмем архетип алгоритма, алгоритм сортировки. У вас есть коллекция объектов с отношением порядка, и вы можете отсортировать их с помощью четко определенной последовательности шагов. В конце концов, коллекция отсортирована, и ваш алгоритм имеет свойства, такие как потребление памяти и сложность.
Существует разнообразие алгоритмов сортировки с разными свойствами. Некоторые детерминированные, некоторые стохастические, и некоторые очень хорошие, если данные уже частично отсортированы. Но дело в том, что когда речь идет об оптимизации цепей поставок, нам нужно что-то более адаптивное и гибкое, наподобие числового рецепта, а не жесткого алгоритма.
Кирен Чандлер: Алгоритм сортировки - это ситуация, где у вас есть четко определенная проблема. Вы хотите отсортировать коллекцию элементов, учитывая отношение порядка, это имеет математическую ясность. Напротив, когда вы думаете о тех проблемах, которые вам нужно решать в реальных ситуациях цепей поставок, все очень запутано. Я имею в виду, у вас есть MOQ, но MOQ не являются законами физики; они больше похожи на результат переговоров с вашими поставщиками. Так что, если численно MOQ действительно оказался проблемой, возможно, вы можете позвонить поставщику и договориться о чем-то, что находится посередине. Таким образом, умный числовой рецепт может уловить этот вид опции, существующей в реальном мире, но внезапно у него нет этой кристаллической чистоты.
Жоанн Верморель: Именно. Я имею в виду, в Lokad, не будем ошибаться, мы используем тонны алгоритмов, как и любая серьезная или полусерьезная программная компания. Стек Lokad буквально представляет собой очень длинную серию алгоритмов. Поскольку мы создали Lokad вокруг языка программирования, специфичного для предметной области, называемого Envision, наш компилятор похож на бесконечную серию алгоритмов, которые преобразуют сам скрипт в абстрактные представления, до серии выполнения скомпилированной программы, которую необходимо выполнить и т.д. Так что алгоритмы повсюду.
Опасность здесь заключается в том, что, подобно наивному редукционизму, это не опасность для непросвещенной аудитории. Если у вас было привилегией никогда не закончить магистратуру по компьютерным наукам или вы не профессиональный программист-инженер, это, вероятно, не тот вид проблемы, с которым вы столкнетесь. Но проблема заключается в том, что если вы очень образованы в этих вещах, то то, что вам преподавали на занятиях и что вы читаете в большинстве книг по компьютерным наукам, дает вам очень искаженное представление о том, как на самом деле выглядят проблемы для реальных цепей поставок.
Алгоритмы очень полезны, и хорошо, что Lokad может полагаться на коллекцию алгоритмов сортировки, которые имеют свои преимущества и недостатки, которые полностью понятны благодаря десятилетиям исследований, которые представляют собой всеобъемлющую карту всех различных аспектов этой маленькой проблемы. Но это всего лишь так, это похоже на то, что у вас есть очень сложная машина, и вы достигаете совершенства для маленькой шестерни. Итак, да, если вы посмотрите на один винт и скажете: “Какой оптимальный металл для винта?” И поскольку у вас есть проблема, которая настолько хорошо определена, настолько узкая, у вас может быть ответ, который гласит, что вам нужно использовать именно этот тип стали для этого винта, потому что он полностью оптимален с учетом всех ограничений.
Kieran Chandler: Итак, Жоанн, давайте поговорим об оптимизации цепочки поставок. Возможно ли действительно найти оптимальное решение для цепочки поставок?
Joannes Vermorel: Это хороший вопрос, Киран. Вы можете оптимизировать некоторые части вашей цепочки поставок, но иметь винт на правильном месте в машине, например, недостаточно для решения большой проблемы. Вам нужно учесть каждую деталь вашей масштабной настройки, и когда вы все объединяете, это действительно имеет смысл. Когда вы идете в реальный мир, чтобы решать проблемы цепочки поставок, вы получаете числовые рецепты, а не алгоритмы. Акцент и отношение человека, создающего это, не такие же.
Kieran Chandler: Понятно. Давайте поговорим немного больше о самом человеке, создающем эти числовые рецепты. Насколько вы полагаетесь на их навыки и опыт?
Joannes Vermorel: Довольно много, на самом деле. Это нечто, что не следует пренебрегать. Когда вы смотрите на алгоритм, вы бы сказали, что он полностью объективен, математическая структура с доказательством и четко определенная. Алгоритмы - это ветвь математики, вершина объективности. Но субъективность существует очень сильно, даже в математике. Если мы перейдем к числовым рецептам, идея состоит в том, чтобы объективировать все, но я считаю, что это еще один плохой случай наивного рационализма. Реальность слишком сложна, чтобы поместиться в любую математическую структуру, которую мы знаем.
Kieran Chandler: Понятно, что вы имеете в виду. Итак, есть ли ситуации, когда вам приходится принимать субъективные решения?
Joannes Vermorel: Да, есть множество ситуаций, когда вам приходится принимать субъективные решения. Например, как вы справляетесь с обнаруженной ситуацией с точки зрения цепочки поставок, когда у вас нет предыдущих примеров в истории продаж? В какой-то момент вам нужно принять решение, учитывающее эту странную ситуацию. Нет альтернативы, кроме как иметь умного ученого по цепочке поставок, который хорошо понимает, что происходит на самом деле в цепочке поставок и принимает эти субъективные решения.
Kieran Chandler: Итак, я думаю, что здесь есть субъективное решение о том, как эти вещи должны быть отражены численно в системе. И это похоже на метафору с поваром, в какой-то момент, вы знаете, это не означает, что выбор способа приготовления вашего точного рецепта является супер, супер высоко субъективным, что в конечном итоге вы не получите, знаете, паршивого повара с одной стороны и невероятного, знаете, повара с невероятными талантами с другой стороны. Знаете, даже если вы не можете определить, знаете, четкие правила, которые позволяют вам отсортировать, какие из них хорошие, какие плохие, ясно, что крайности все равно существуют. И люди, которые, знаете, образованы в некоторой степени, знаете, они могут принимать субъективные решения о том, кто является, знаете, великим поваром, а кто плохим поваром. И крайности довольно очевидны. И если вы хотите иметь все нюансы между ними, вам, вероятно, придется иметь больше навыков и быть знакомым с, знаете, кулинарным искусством и готовкой. Но, видите ли, это довольно рационально поступать так. Хорошо, давайте придерживаться низкоуглеводной кухни тогда.
Joannes Vermorel: Итак, я имею в виду, что в этом обсуждении есть много аспектов. И в первую очередь вам нужно убедиться, что вы не предаете бизнес. Самая большая опасность, когда вы ставите, знаете ли, умного инженера перед проблемой, заключается в том, что инженер, знаете ли, по своему образованию всегда придумывает формулу, которая выглядит очень глубокой и научной. И, опять же, я считаю, что есть поговорка, которая гласит, что есть свободный путь к разрушению. Самый приятный путь - это женщины, самый быстрый путь к разрушению - это азартные игры, но самый надежный путь к разрушению - это найм большего количества инженеров. Итак, в первую очередь вам нужно убедиться, что у вас есть согласованность в плане видения между решаемой проблемой и всей сложностью, знаете ли, в количественном моделировании, которое применяется. Это первое. И, кстати, поэтому в Lokad мы также развиваем много материалов на нашем веб-сайте, на YouTube, во многих местах, потому что нам нужно развивать это понимание самих проблем. Итак, это первое - это согласованность, знаете ли, между техникой и бизнесом. Второе - вам нужно иметь инструментарий, который минимизирует количество ежедневных ошибок. Знаете ли, ошибка - это когда у вас в руках пистолет, и вы стреляете себе в ногу. И, буквально, такие вещи происходят снова и снова, особенно когда вы начинаете иметь дело, я бы сказал, с модными числовыми рецептами. Что я считаю модным? Я имею в виду, есть много компаний, которые говорят: “О, мы используем TensorFlow”. Да, отлично. Теперь у вас есть еще 100 способов выстрелить себе в ногу.
Kieran Chandler: Хорошо, я вмешаюсь в это, Жоанн, потому что это очень хороший момент, который вы поднимаете. Как минимизировать количество ежедневных ошибок, потому что кажется, что многие компании покупают много пистолетов, чтобы стрелять себе в ногу?
Joannes Vermorel: Да, абсолютно. И, знаете, дело в том, что я думаю, что есть разные виды инструментов для решения этой проблемы. Но одна вещь, которая очень важна, это
Kieran Chandler: Некоторые из этих способов могут быть чрезвычайно творческими и иметь много сюрпризов. Итак, сначала согласование с бизнесом, а затем вам нужно иметь инструментарий, который по своей конструкции обеспечивает высокую степень правильности. Правильность по конструкции - это нечто очень распространенное в плане мышления в Lokad.
Joannes Vermorel: Хотя я очень верю в образование, я считаю, что лучше, когда людям позволяют делать ошибки по своей конструкции. Мы нанимаем умных людей, но даже умные люди имеют плохие дни или время от времени они плохо спят. Итак, вы хотите иметь инструментарий, который предотвращает совершение супер глупых терминальных ошибок, чтобы он поддерживал вас быть умнее, даже когда вы слишком устали, чтобы быть умным.
Kieran Chandler: И, возможно, третья идея заключается в том, что вам нужно создать множество процессов.
Joannes Vermorel: Да, например, в Lokad я бы сказал, что половина этого действительно заключается в знании о том, как развернуть количественную инициативу по снабжению. Когда я говорю “развернуть количественную инициативу по снабжению”, это означает, например, как вы получаете числовые рецепты, которые не имеют терминальных проблем? Когда я говорю о терминальных проблемах, я имею в виду что-то, что просто убьет инициативу, потому что проблема настолько большая, что люди решают, справедливо, что лучший путь вперед - это уничтожение этой инициативы.
Kieran Chandler: Итак, какие проблемы могут возникнуть?
Joannes Vermorel: Числовые рецепты могут быть плохими по многим причинам. Они могут быть плохими с точки зрения вариации времени вычисления, когда оно слишком непредсказуемо. Иногда вы запускаете что-то, и это занимает один час, иногда восемь, и люди не совсем понимают, почему. Это большая проблема. Они также могут быть плохими, потому что они довольно непрозрачны. Эффект черного ящика очень сложно иметь что-то, что является и численно умным, и не является непосредственным черным ящиком, включая для самих ученых-поставщиков. У вас также могут возникнуть проблемы с численной стабильностью, когда в среднем ваш рецепт отличный, но в 0,1% случаев он абсолютно безумный. Это создает много операционных проблем для компаний, потому что затраты на цепочку поставок склонны концентрироваться на крайних значениях. Когда вы приблизительно правы, все в порядке, но если вы абсолютно безумны, у вас может возникнуть серьезная операционная проблема, приводящая к остановке фабрики или склада.
Kieran Chandler: Давайте поговорим немного больше о самой отрасли цепочки поставок. Насколько вы видели, компании в этой отрасли сами реализуют числовые рецепты, или можно сказать, что большинство людей и компаний все еще застряли в классическом алгоритмическом подходе?
Joannes Vermorel: Забавно то, что подавляющее большинство компаний работает, я имею в виду буквально все, через рецепты. Это алгоритмическое мышление - это рецепт для некоторого вида научных данных, поэтому на самом деле есть много шума, но на практике практически ничего нет. Так что все работают на практике через числовые рецепты, и более 90% рыночной доли - это просто Excel, но люди смотрят свысока на это.
Kieran Chandler: Табличные книги Excel, говоря, что это просто Excel, нет, это не просто Excel. Это воплощение понимания того, как вы должны моделировать количественно вашу цепочку поставок. Так что эти табличные книги Excel - это буквально числовые рецепты, и они являются усовершенствованной версией этих рецептов. В этом отношении это довольно хорошо. Там, где это не так хорошо, это то, что табличные книги, в общем, не имеют значения, является ли это табличная книга на рабочем столе или веб-приложение, офлайн или онлайн, табличное мышление не совсем подходит для решения проблем цепочки поставок.
Joannes Vermorel: Моя большая критика заключается в том, что инструментарий неподходящий. Вы не можете справиться с неопределенностью, вы не можете справиться с каннибализацией, вы не можете справиться с многоразрядной цепочкой поставок. Существует так много проблем, которые просто не помещаются в таблицу, независимо от того, как вы упаковываете таблицу. Моя критика не заключается в том, что проблема с таблицами, это числовые рецепты, которые являются крайне субъективными и включают в себя много узости. Это не является частью проблемы; это буквально часть решения проблемы. Моя критика заключается в том, что этот инструментарий обычно неподходящий. Современные компании работают через числовые рецепты, но они не признают, что это хорошо, и это не исчезнет. Это буквально очень разумное предложение для решения проблем цепочки поставок. Но проблема, с которой они сталкиваются, - это неподходящий инструментарий и часто неподходящие процессы, такие как проблема разделения и покорения, о которой мы говорили с силосами, когда люди могут пытаться заниматься ценообразованием с одной стороны и планированием с другой стороны, в то время как это буквально две стороны одной медали, как обсуждалось в последнем эпизоде. Числовые рецепты здесь, чтобы остаться, и моя позиция заключается в том, что это буквально правильное мышление, когда речь идет о проблемах цепочки поставок.
Kieran Chandler: Тогда мы начнем подводить итоги. Какой основной вывод из сегодняшнего эпизода? Почему числовые рецепты так важны, и почему так важно изменить это мышление?
Joannes Vermorel: Я считаю, что это связано с тем, что числовые рецепты являются воплощением другой линии мышления, которая гласит: “Лучше быть приблизительно правым, чем точно неправым”. Вы получите формулы, которые не обладают чистотой. Они не похожи на электромагнитные уравнения, где у вас есть эти чрезвычайно четко определенные уравнения, которые могут определить все, что происходит в терминах электромагнетизма. Это невероятно чисто и точно, но цепи поставок не такие. Числовые рецепты цепей поставок будут содержать сотни полуслучайных условий, факторов и изгибов, чтобы все имело смысл, чтобы все было приблизительно правильным и не делало ничего совершенно безумного. Оно должно быть высокопредсказуемым, чтобы ваши рецепты не вызывали слишком много сюрпризов, идеально - очень мало сюрпризов в числовых выводах ваших рецептов. И оно также должно быть универсальным, как рецепт великого шеф-повара.
Kieran Chandler: Хм, вы хотите приготовить десерт, но, знаете, сегодня я не позволю вам использовать сахар.
Joannes Vermorel: О боже, я хочу приготовить десерт. Как я смогу приготовить десерт без сахара? Это то, для чего вам нужна гибкость. Так что, если что-то отсутствует, просто потому что у вас были странные условия, например, пандемия, вы не застряли. У вас есть путь вперед. И, кстати, это очень интересно, потому что эти шоу топ-шефов дают вам задания, где либо у вас не хватает времени, вы знаете, если у вас есть всего 30 минут, чтобы приготовить что-то, что обычно занимает четыре часа, либо у вас не хватает ингредиентов, либо у вас не хватает инструментов, либо вам просто не хватает вообще. И все же вам нужно найти путь вперед. Это, опять же, я считаю, как выглядят эти рецепты. У вас есть странные ограничения, которые меняются со временем. Это ситуация, которая сопровождается определенной степенью сюрприза.
Настоящий шеф-повар - это тот, кто может буквально импровизировать. Но если вы внимательно наблюдаете, эти шоу показывают, что в этом есть метод, и это действительно то, что отличает великого шеф-повара. Великий шеф-повар - это не тот, кто будет делать случайные вещи, столкнувшись с отсутствующим ингредиентом или очень коротким сроком. Вы действительно видите, что в этом есть десятилетний опыт в том, как справляться с этим беспорядком. В этом есть метод, и это именно то, что мы развиваем в Lokad.
Kieran Chandler: Хорошо, пора заканчивать, но я думаю, что аналогия с топ-шефом действительно мощная и определенно то, с чем мы можем сопоставиться в этом офисе. У нас здесь много поклонников. Так что это все на этой неделе. Большое спасибо за просмотр, и увидимся в следующем эпизоде. Спасибо за просмотр.
