00:00:07 Наука о цепях поставок и создание числовых рецептов.
00:03:21 Различие между алгоритмами и числовыми рецептами.
00:05:21 Объяснение того, как числовые рецепты лучше подходят для решения запутанных проблем в цепях поставок по сравнению с алгоритмами.
00:06:00 Обсуждение того, как алгоритмы присутствуют в программных компаниях и насколько опасно иметь искажённое представление о реальных проблемах.
00:07:48 Сравнение оптимизации одной винтовой детали в машине с глобальной проблемой цепей поставок.
00:08:02 Обсуждение важности числовых рецептов при решении проблем цепей поставок.
00:08:54 Сравнение алгоритмов и числовых рецептов с точки зрения объективности.
00:09:44 Объяснение того, как субъективность числовых рецептов подчёркивает решающую роль экспертизы специалиста по цепям поставок.
00:13:02 Важность согласования решения с проблемой и минимизации потенциальных ошибок.
00:15:52 Обсуждение необходимости процессов и инструментов для предотвращения ошибок и повышения качества решения.
00:17:16 Объяснение проблем, которые могут возникнуть при использовании числовых рецептов.
00:18:07 Обсуждение того, как компании в цепях поставок работают по принципу числовых рецептов.
00:20:01 Критика инструментов как недостаточных для решения проблем цепей поставок.
00:22:00 Важность числовых рецептов, позволяющих быть приблизительно правильными и гибкими при решении проблем цепей поставок.
Резюме
В интервью Жоаннеса Вермореля, основателя Lokad, обсуждается концепция числовых рецептов в оптимизации цепей поставок. Он утверждает, что алгоритмы и машинное обучение могут создать ложное впечатление объективности и чётко определённых границ между проблемами и решениями, а числовые рецепты являются лучшим подходом для управления сложными и изменчивыми реальными проблемами цепей поставок. Верморель подчёркивает важность согласованности, корректности по замыслу и качественных инструментов для предотвращения ошибок и достижения успеха в оптимизации цепей поставок. Он считает, что числовые рецепты необходимы для успеха в непредсказуемом мире цепей поставок.
Расширенное резюме
В этом интервью Киран Чендлер и Жоаннес Верморель, основатель Lokad, обсуждают концепцию числовых рецептов в оптимизации цепей поставок. Верморель объясняет, что он заимствовал этот термин из популярной книги под названием “Numerical Recipes”, изданной в 1980-х годах, которая предлагает уникальный взгляд на решение проблем.
Он подчёркивает, что решение проблем в управлении цепями поставок не так просто, как наличие чётко определённой проблемы и решения. Вместо этого тип используемого решения может влиять на формирование проблемы, при этом существуют компромиссы и обратные связи. Верморель считает, что термин “числовые рецепты” лучше описывает подходы, применяемые в оптимизации цепей поставок, поскольку он учитывает присущую этим решениям сложность и адаптивность.
Верморель объясняет, что алгоритмы, машинное обучение и другие термины могут создать ложное впечатление объективности и чётко определённых границ между проблемами и решениями. Однако на практике реальные цепи поставок представляют собой гораздо более сложные, “грязные” ситуации. Он противопоставляет ясность сортировочных алгоритмов, имеющих чёткие постановки задач и математические свойства, неясности проблем цепей поставок, которые часто включают переговоры, изменяющиеся условия и другие факторы реального мира.
Например, минимальные объемы заказов (MOQ) в цепях поставок не являются фиксированными, как физические законы, а представляют собой результат переговоров с поставщиками. Если MOQ окажется проблематичным, компания может договориться о более выгодных условиях. Умный числовой рецепт учтёт эти реальные варианты, что делает его более подходящим для решения проблем цепей поставок, чем традиционные алгоритмы.
Хотя Lokad действительно использует множество алгоритмов в своей программной платформе, 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 зачастую лучше подходят для чётко определённых проблем с однозначными результатами, тогда как числовые рецепты более адаптивны и лучше справляются с изменчивостью и сложностью цепей поставок.
Верморель считает, что концепция числовых рецептов является более подходящим способом описания методов, применяемых в оптимизации цепей поставок, благодаря их гибкости и способности справляться со сложностью и неопределенностью, присущей реальным проблемам цепей поставок. Этот подход учитывает важность компромиссов и обратных связей между проблемами и решениями, позволяя добиться более тонкого понимания управления цепями поставок.
Они обсудили трудности оптимизации цепей поставок и роль специалистов по цепям поставок в создании числовых рецептов. Верморель объясняет, что, несмотря на десятилетия исследований, сортировочные алгоритмы для оптимизации цепей поставок по-прежнему имеют как преимущества, так и недостатки. Он приводит метафору сложной машины, где даже оптимизация одной детали не гарантирует эффективности всей системы.
Верморель отмечает, что реальные проблемы цепей поставок часто требуют числовых рецептов, а не строго формальных алгоритмов. Эти рецепты создаются специалистами по цепям поставок, чья экспертиза играет значительную роль в формировании решений. Хотя алгоритмы объективны и базируются на математике, Верморель признает, что субъективность присутствует даже в математике, и такие понятия, как элегантность, влияют на восприятие алгоритмов.
Когда речь заходит о числовых рецептах, Верморель утверждает, что некоторые аспекты реальности слишком сложны, чтобы быть выраженными в математической модели. Хотя продвинутые статистические методы могут выявлять закономерности в данных, существуют случаи, когда необходимо принимать решения на основе суждений. Например, специалисты по цепям поставок вынуждены принимать решения в уникальных ситуациях, для которых может не существовать прецедентов в истории продаж. Верморель сравнивает это с кулинарным искусством, где повара разного уровня создают блюда, оценка которых может быть весьма субъективной, но всё же определяющей их качество.
Обсуждая проблему поддержания качества при работе с различными клиентами и в разных отраслях, Верморель признает, что необходимо учитывать множество аспектов. Одним из ключевых моментов является обеспечение того, чтобы инженеры не предавали бизнес, поскольку их может соблазнить создание формул, которые выглядят изысканно, но не решают основную проблему.
Верморель обсуждает важность согласованности между решаемой проблемой и применяемым количественным моделированием, а также значимость инструментов, минимизирующих количество ежедневных ошибок. Он подчеркивает, что принцип “корректности по замыслу” имеет решающее значение для предотвращения критических ошибок и обеспечения того, чтобы даже когда люди слишком устали, чтобы мыслить остро, они всё равно могли принимать разумные решения. Верморель также упоминает, что половина успеха Lokad заключается в умении правильно внедрять количественные инициативы в цепях поставок.
Верморель подчеркивает, что компании в индустрии цепей поставок работают по принципу числовых рецептов, но многие до сих пор застряли на классических алгоритмических подходах. Он отмечает, что, хотя электронные таблицы являются воплощением понимания того, как моделировать цепь поставок, они не подходят для работы с неопределенностью или многоступенчатыми цепями поставок. Верморель критикует инструменты, утверждая, что они неадекватны и чрезвычайно субъективны, а также содержат множество узких числовых рецептов. Он считает, что компаниям необходимо разработать обширные процессы для предотвращения проблем числовой стабильности, которые могут привести к остановке работы завода или склада.
В целом, Верморель подчёркивает важность согласованности, корректности по замыслу и качественных инструментов для предотвращения ошибок и достижения успеха в оптимизации цепей поставок. Он также обращает внимание на ограничения электронных таблиц и необходимость создания более совершенных инструментов для работы с неопределенностью и многоступенчатыми цепями поставок.
Он утверждает, что современные компании работают по принципу числовых рецептов, но часто сталкиваются с неадекватными инструментами и процессами, такими как силосы. Верморель считает, что числовые рецепты останутся с нами и представляют собой правильное мышление при решении проблем цепей поставок. Он объясняет, что числовые рецепты — это формулы, которые не обладают абсолютной чистотой и не подобны электромагнитным уравнениям, отличающимся невероятной точностью и совершенством. Цепи поставок являются сложными и требуют учета сотен случайных условий и факторов. Верморель подчеркивает важность наличия чего-то универсального, подобного рецепту, способного адаптироваться к меняющимся условиям. Он сравнивает это с лучшими поварами, которые умеют импровизировать и адаптироваться к отсутствующим ингредиентам, сжатым срокам и изменяющимся ограничениям, но у которых всегда есть метод в их творческом подходе. Верморель объясняет, что в Lokad они вырабатывают метод, позволяющий справляться с хаосом цепей поставок. Главный вывод эпизода заключается в том, что числовые рецепты необходимы, поскольку они воплощают идею о том, что лучше быть приблизительно правым, чем точно ошибаться, что имеет решающее значение в непредсказуемом мире цепей поставок. В заключение Верморель утверждает, что наличие универсального числового рецепта, способного адаптироваться к меняющимся условиям и ограничениям, является ключом к успеху в индустрии цепей поставок.
Полный транскрипт
Киран Чендлер: Привет, как и выдающийся шеф-повар ресторана с мишленовской звездой, специалист по цепям поставок должен создавать рецепты, которые адаптируются и развиваются под каждую ситуацию. Поэтому сегодня мы исследуем, что нужно для создания этих рецептов, и, в частности, что характеризует те, которые мы используем в наших цепях поставок. Итак, Жоаннес, мы уже несколько раз использовали термин “числовые рецепты”. Почему ты решил вернуться к нему?
Жоаннес Верморель: Этот термин я заимствовал у людей 80‑х, которые написали невероятно успешную книгу под названием “Numerical Recipes”. Она подчеркивала особый взгляд на проблему. Видите, принято считать, что сначала есть проблема, а затем решение, но на самом деле всё не так просто. Тип выбранного решения буквально формирует проблему, и между ними существует взаимодействие. Вы выбираете компромисс в подходе к проблеме в зависимости от того, каким решением вы пользуетесь.
Ключевая идея заключается в том, что мы хотим предоставлять числовые результаты для компаний, управляющих реальными цепями поставок. Проблема использования других терминов, таких как алгоритмы или машинное обучение, состоит в том, что они подчеркивают нечто совершенно объективное и чётко определённое, где есть проблема и решение, а затем для одной и той же проблемы могут быть конкурирующие варианты. Но на практике, когда вы хотите получить результат для реальной цепи поставок, всё оказывается гораздо более запутанным. Это чрезвычайно случайный процесс с множеством препятствий на пути. В итоге вы получаете числовой рецепт, описывающий цепочку числовых вычислений для достижения результата.
Киран Чендлер: Почему, по-твоему, такой подход не может быть описан алгоритмом? Что, по-твоему, алгоритм упускает?
Жоаннес Верморель: Я использую термин “рецепт”, чтобы подчеркнуть, что это не алгоритм. Для тех, кто имеет образование в области компьютерных наук или машинного обучения, алгоритмы изучаются в учебниках и на курсах. Возьмем, например, типичный алгоритм сортировки. У вас есть набор объектов с определённым порядком, и вы можете отсортировать их, следуя четкой последовательности шагов. В итоге набор оказывается отсортированным, а алгоритм обладает такими характеристиками, как потребление памяти и вычислительная сложность.
Существует множество алгоритмов сортировки с различными свойствами. Некоторые детерминированы, некоторые стохастичны, а некоторые особенно эффективны, если данные уже частично отсортированы. Но дело в том, что когда речь идет об оптимизации цепей поставок, нам необходимо нечто более адаптивное и гибкое, как числовой рецепт, а не жесткий алгоритм.
Киран Чендлер: Алгоритм сортировки — это предельно ясный пример, когда есть полностью однозначная постановка задачи: отсортировать набор элементов по заданному порядку, что имеет математическую точность. Напротив, когда речь идет о проблемах, с которыми приходится сталкиваться в реальных условиях цепей поставок, всё куда менее определённо. У вас есть MOQ, но MOQ — это не закон физики; это скорее результат переговоров с поставщиками. Так что, если с числовой точки зрения MOQ оказывается проблемой, возможно, вы сможете позвонить поставщику и договориться о каком-то компромиссном решении. Таким образом, умный числовой рецепт сможет учесть такие реальные возможности, даже если он не обладает кристальной чистотой.
Жоаннес Верморель: Именно. В Lokad, без сомнения, мы используем тонны алгоритмов, как и любая серьёзная или полу-серьёзная софткомпания. Стек Lokad представляет собой буквально длинную цепочку алгоритмов. Поскольку мы построили Lokad вокруг доменно-специфичного языка программирования под названием Envision, наш компилятор представляет собой бесконечную серию алгоритмов, которые преобразуют сам скрипт в абстрактные представления, затем в последовательность выполнения скомпилированной программы и так далее. Таким образом, алгоритмы присутствуют повсюду.
Опасность здесь в том, что, как и наивный редукционизм, она не представляет угрозы для необразованной аудитории. Если вам посчастливилось никогда не получить степень магистра по компьютерным наукам или вы не являетесь профессиональным разработчиком, то, вероятно, это не та проблема, с которой вы столкнётесь. Но проблема в том, что если вы хорошо образованы в этих вопросах, то то, чему вас учили на занятиях, и то, что вы читаете в большинстве книг по информатике, дают вам очень искажённое представление о том, как на самом деле выглядят проблемы реальных цепочек поставок.
Алгоритмы очень полезны, и хорошо, что Lokad может опираться на набор алгоритмов сортировки, у каждого из которых есть свои преимущества и недостатки, полностью понятные благодаря десятилетиям исследований, которые выявили все различные аспекты этой небольшой задачи. Но всё дело в том, что это как если бы у вас была очень сложная машина, и вы доводите до совершенства крошечное звено. Так что да, если вы посмотрите на один винт и зададите вопрос: “Какой оптимальный металл для этого винта?” — и поскольку проблема так чётко определена, так узка, вы можете получить ответ, что для этого винта необходимо использовать именно этот вид стали, потому что он полностью оптимален с учётом всех ограничений.
Kieran Chandler: Итак, Joannes, давай поговорим об оптимизации цепочек поставок. Действительно ли можно найти оптимальное решение для цепочки поставок?
Joannes Vermorel: Это хороший вопрос, Kieran. Вы можете оптимизировать некоторые части вашей цепочки поставок, но, например, наличие винта в правильном месте машины недостаточно для решения глобальной проблемы. Необходимо учитывать каждую деталь вашей масштабной системы, и когда вы все сводите вместе, это действительно имеет смысл. Когда вы сталкиваетесь с реальными проблемами цепочек поставок, вы получаете численные рецепты, а не алгоритмы. Акцент и подход человека, который их создаёт, совсем другой.
Kieran Chandler: Понятно. Давай поговорим немного больше о самом человеке, который создаёт эти численные рецепты. Насколько сильно вы полагаетесь на его навыки и опыт?
Joannes Vermorel: На самом деле, довольно сильно. Это то, что не стоит упускать из виду. Когда вы смотрите на алгоритм, вы можете сказать, что он полностью объективен, математическая модель с доказательствами и строгими определениями. Алгоритмы — это раздел математики, вершина объективности. Но субъективность существует даже в математике. Если говорить о численных рецептах, идея заключается в объективизации всего, но я считаю, что это ещё один пример плохого наивного рационализма. Реальность слишком сложна, чтобы поместиться в какую-либо математическую модель, которую мы знаем.
Kieran Chandler: Понимаю, что ты имеешь в виду. Значит, бывают случаи, когда приходится делать выбор, основанный на суждении?
Joannes Vermorel: Да, существует множество ситуаций, когда приходится принимать решения на основе интуиции. Например, как справиться с обнаруженной ситуацией с точки зрения цепочки поставок, когда у вас нет примеров в истории продаж? В какой-то момент нужно принять решение, учитывающее эту странную ситуацию. Единственный выход — иметь умного специалиста по цепочкам поставок, который хорошо понимает, что на самом деле происходит, и способен принять такие решения.
Kieran Chandler: Думаю, тут тоже приходится принимать решения относительно того, как эти вещи должны быть численно отражены в системе. И это как, знаете, метафора с шеф-поваром: в какой-то момент, даже если способ составления вашего рецепта чрезвычайно субъективен, в конечном итоге у вас не окажется, скажем, посредственного повара с одной стороны и потрясающего, я бы сказал, шеф-повара с исключительными талантами с другой. Знаете, даже если нельзя чётко определить правила, которые позволят отличить хороших от плохих, крайние варианты всё равно существуют. А люди, обладающие определённой образованностью, могут сделать выбор, кто является отличным шеф-поваром, а кто — посредственным. И крайности довольно очевидны. Если же вам хочется уловить все нюансы между ними, вероятно, вам самим потребуется больше навыков и знание кулинарного искусства. Но, видите ли, это вполне рационально. Ладно, давайте придерживаться кухни с низким содержанием углеводов.
Joannes Vermorel: Эм, я имею в виду, что существует так много сторон в этом обсуждении. И прежде всего, нужно убедиться, что вы не идёте против интересов бизнеса. Главная опасность, когда вы ставите, знаете ли, умного инженера перед проблемой, в том, что инженер по своей подготовке всегда предложит формулу, которая выглядит крайне глубокой и научной. И, опять же, я верю в поговорку, что существует свободный путь к развалу. Самый приятный путь — это женщины, самый быстрый путь к развалу — азартные игры, но самый надёжный способ разрушения — нанять больше инженеров. Поэтому, прежде всего, нужно обеспечить согласованность видения между решаемой проблемой и всей сложностью количественного моделирования, которое применяется. Это первое. И, кстати, именно поэтому в Lokad мы стремимся иметь множество материалов на нашем сайте, на YouTube и в других местах, чтобы углублять понимание самих проблем. Это первое — согласованность между техникой и бизнесом. Второе — вам необходим инструментарий, который по замыслу минимизирует количество ежедневных «выстрелов в ногу». Знаете, выстрел в ногу — это когда у вас в руке пистолет, и вы стреляете себе в ногу. И буквально такие случаи происходят снова и снова, особенно когда вы начинаете работать с, я бы сказал, изысканными численными рецептами. Что я понимаю под изысканными? То есть, есть множество компаний, которые говорят: “О, мы используем TensorFlow”. Да, отлично. Таким образом, вы как бы приобретаете ещё 100 способов застрелить себя в ногу.
Kieran Chandler: Хорошо, позволь мне вмешаться, Joannes, ведь это очень хороший аргумент, который ты приводишь. Как сократить количество ежедневных выстрелов в ногу, поскольку кажется, что многие компании покупают много оружия, чтобы сами себе стрелять в ноги?
Joannes Vermorel: Да, абсолютно. Знаете, дело в том, что, думаю, существует множество инструментов для решения этой проблемы. Но одна вещь, которая крайне важна, — это
Kieran Chandler: Некоторые из этих методов могут быть чрезвычайно креативными и полными сюрпризов. Итак, в первую очередь нужно достичь согласованности с бизнесом, а затем иметь инструментарий, который по замыслу обеспечивает высокую степень корректности. Корректность по замыслу — это то, что очень ценится в Lokad.
Joannes Vermorel: Хотя я большой сторонник образования, я считаю, что лучше, когда по замыслу людям позволено ошибаться. Мы нанимаем умных людей, но даже умные могут иметь плохие дни или иногда плохо спать. Поэтому нужен инструментарий, который предотвратит совершение крайне глупых фатальных ошибок и поможет быть умнее, даже когда вы слишком устали, чтобы мыслить ясно.
Kieran Chandler: А затем, возможно, третье — это необходимость разработки множества процессов.
Joannes Vermorel: Да, например, в Lokad, я бы сказал, что половина дела действительно заключается в том, чтобы знать, как правильно реализовать количественную инициативу в области цепочек поставок. Когда говорят “реализовать количественную инициативу цепочки поставок”, это означает, например, как обеспечить создание численных рецептов, не приводящих к фатальным проблемам. Когда я говорю “фатальные”, я имею в виду что-то, что просто прекращает инициативу, потому что проблема настолько велика, что люди правильно решают, что ее прекращение — лучший выход.
Kieran Chandler: Так, какие же проблемы могут возникнуть?
Joannes Vermorel: Численные рецепты могут оказаться неудачными по множеству параметров. Они могут быть непредсказуемыми по времени вычислений, когда время работы слишком изменчиво. Иногда вы запускаете систему, и она работает один час, иногда восемь, и люди не могут понять, почему так происходит. Это большая проблема. Также они могут быть плохими из-за непрозрачности. Эффект “чёрного ящика” делает крайне сложным создание чего-то, что было бы одновременно численно грамотным и не являлось бы сразу чёрным ящиком, даже для самого специалиста по цепочкам поставок. Кроме того, могут возникать проблемы численной устойчивости, когда в среднем рецепт отличен, но в 0,1% случаев оказывается совершенно безумным. Это создаёт массу операционных проблем для компаний, поскольку затраты цепочки поставок обычно сосредоточены на крайних значениях. Если вы приблизительно правы, всё в порядке, но если вы абсолютно безумны, это может привести к серьёзной операционной проблеме, которая остановит работу завода или склада.
Kieran Chandler: Давай поговорим немного больше о самой индустрии цепочек поставок. Насколько часто вы видите, что компании в этой сфере сами внедряют численные рецепты, или, по-твоему, большинство людей и компаний всё еще застряли в классическом алгоритмическом подходе?
Joannes Vermorel: Забавно то, что подавляющее большинство компаний, то есть буквально все, работают по рецептам. Это алгоритмическое мышление — рецепт для некоторой катастрофы в области data science disaster, так что на самом деле вокруг него много шумихи, но в производстве практически ничего не реализовано. Таким образом, на практике все работают по численным рецептам, и более 90% рынка приходится просто на Excel, хотя люди на них смотрят свысока.
Kieran Chandler: Excel-таблицы, мол, это всего лишь Excel, но нет, это не просто Excel. Это воплощение понимания того, как на самом деле следует количественно моделировать вашу цепочку поставок. Так что эти Excel-таблицы — это буквально численные рецепты, и они являются усовершенствованной версией тех рецептов. В этом отношении это довольно хорошо. Но что не так, так это то, что таблицы, будь то настольное приложение или веб-приложение, офлайн или онлайн, таблица или табличное мышление, не подходит для решения задач цепочки поставок.
Joannes Vermorel: Моя главная критика заключается в том, что инструментарий недостаточен. Вы не можете справиться с неопределённостью, не можете учитывать каннибализацию, не можете работать с многоуровневой цепочкой поставок. Существует так много проблем, которые буквально не умещаются в таблице, независимо от того, как ее оформить. Моя критика не в том, что проблема Excel в том, что они представляют собой численные рецепты, которые крайне субъективны и узкие. Это не является частью проблемы; это буквально часть решения. Моя критика в том, что такой инструментарий обычно недостаточен. Современные компании работают по численным рецептам, но не признают, что это хорошо, и это не исчезнет. Это действительно разумное предложение для решения проблем цепочки поставок. Но проблема, с которой они сталкиваются, — это недостаточный инструментарий и зачастую неадекватные процессы, такие как, например, проблема “разделяй и властвуй”, о которой мы говорили в контексте силосов, когда люди пытаются решать вопросы ценообразования с одной стороны и планирования с другой, хотя это буквально две стороны одной медали, как обсуждалось в последнем эпизоде. Численные рецепты остаются, и я придерживаюсь мнения, что это именно правильный образ мышления, когда речь идёт о проблемах цепочки поставок.
Kieran Chandler: Давайте подведём итоги. Каков главный вывод сегодняшнего эпизода? Почему численные рецепты так важны и почему так важно изменить этот образ мышления?
Joannes Vermorel: Я считаю, что это потому, что численные рецепты воплощают другой подход, который звучит так: “Лучше быть приблизительно правильным, чем абсолютно ошибочным.” Вы получите формулы, лишённые чистоты. Они не похожи на уравнения электромагнетизма, где всё настолько аккуратно определено и может описать все процессы, происходящие в электромагнетизме. Это невероятно чисто и строго, но цепочки поставок таковыми не являются. Численные рецепты для цепочек поставок будут состоять из сотен полуслучайных условий, факторов и поворотов, чтобы всё имело смысл, чтобы результат был приблизительно правильным и не приводил к полному безумию. Они должны быть крайне предсказуемыми, чтобы сюрпризов было как можно меньше, желательно почти никаких в числовых результатах ваших рецептов. А ещё они должны быть универсальными, как рецепт великого шеф-повара.
Kieran Chandler: Эм, ты хочешь приготовить десерт, знаешь что, сегодня я не позволю тебе использовать сахар.
Joannes Vermorel: О, блин, я хочу приготовить десерт. Как же мне приготовить десерт без сахара? Это, знаешь ли, то, для чего нужна сверхгибкость. Чтобы, если чего-то не хватает, просто из-за странных обстоятельств, например, пандемии, вы не оказались в тупике. У вас должен быть запасной план. И, кстати, это очень интересно, потому что на тех шоу для топ-шефов ставят задачи, когда у вас либо мало времени — например, если у вас есть всего 30 минут на приготовление блюда, которое обычно занимает четыре часа — либо не хватает ингредиентов, инструментов или вообще ресурсов. И всё же нужно найти выход. Именно такими, я считаю, и являются эти рецепты. То есть у вас есть странные ограничения, которые меняются со временем. Это ситуация, в которой присутствует элемент неожиданности.
Настоящий шеф-повар — это тот, кто может буквально импровизировать. Но если присмотреться, эти шоу показывают, что в этом есть метод, и именно это отличает великого шефа. Великий повар — не тот, кто начинает творить случайные вещи при отсутствии ингредиента или ограниченном времени. Вы действительно видите, что за этим стоит десятилетие опыта в том, как справляться с этим хаосом. Здесь есть метод, и именно этим мы занимаемся в Lokad.
Kieran Chandler: Ладно, нам придётся на этом закончить, но я думаю, что аналогия с топ-шефом действительно мощная и определённо близка нам в этом офисе. У нас много поклонников. Так что это всё на этой неделе. Большое спасибо, что настроились, и увидимся в следующем эпизоде. Спасибо за просмотр.
