00:00:08 Решения в первую очередь в оптимизации цепи поставок.
00:02:25 Важность генерации решений для понимания семантики данных.
00:04:55 Генерация решений как механизм проверки для понимания данных.
00:06:10 Проблемы оптимизации метрик и выявления ошибок в процессе принятия решений.
00:07:50 Взаимосвязь между метриками, бизнес-стратегией и принятием решений.
00:09:08 Конечная цель капиталистических числовых рецептов для автоматизации принятия решений.
00:11:37 Необходимость генерации решений для понимания эффективности предыдущих шагов.
00:12:40 Роль прогнозирования в принятии решений в цепи поставок и проблема отсутствия приоритета решений.
00:14:45 Альтернативные подходы в отрасли и разделение решений.
00:16:01 Согласование прогнозов и атомарное принятие решений.
00:18:16 Извлечение уроков из прошлых неудач и принятие новой перспективы.
00:20:59 Обучение через практику и философия праксиса.
00:21:57 Готовность отрасли к новому подходу и предыдущие попытки.
00:24:10 Признание неудач и ограничений декартовых подходов.
Резюме
В интервью Киран Чандлер и Жоанн Верморель обсуждают решения в первую очередь в оптимизации цепи поставок компании Lokad. Традиционные методы полагаются на прогнозирование, но Lokad сосредотачивается на конкретных решениях для улучшения понимания данных и оптимизации. Верморель рассказывает о сдвиге компании от декартовой перспективы к подходу, где решения ставятся на первое место, после повторяющихся неудач. Он считает, что организации могут учиться только через практику и подчеркивает необходимость генерации решений и итерации над ними. Убедить компании изменить свой подход сложно, но Верморель считает, что большинство открыты для этого, как только признают прошлые неудачи и ограничения традиционных методов.
Расширенное резюме
В этом интервью ведущий Киран Чандлер беседует с Жоаннесом Верморелем, основателем компании Lokad, специализирующейся на оптимизации цепи поставок. Они обсуждают уникальный подход Lokad к оптимизации цепи поставок, который отличается от традиционных методов прогнозирования.
Исторически цепи поставок полагались на методы прогнозирования, оставляя фактическое принятие решений старшим сотрудникам, полагающимся на свою интуицию и опыт. Верморель объясняет, что Lokad разработала альтернативный подход, сосредотачиваясь на принятии решений в первую очередь. Этот подход возник после многолетней работы в предсказательной оптимизации цепи поставок.
Изначально Lokad работала с декартовой перспективой: сбор данных, уточнение их семантики, применение числовых рецептов для прогнозирования и оптимизации, а затем принятие решений на основе конкретных метрик. Однако Верморель понял, что этот подход не работает ожидаемым образом. Он обнаружил, что сосредоточение на процессе принятия решений в первую очередь не только более эффективно, но и противоречит интуиции.
Под термином “принятие решений в первую очередь” Верморель подразумевает процесс принятия конкретных решений в сфере поставок, таких как закупка дополнительной единицы у поставщика, производство еще одной единицы на производственной линии, перемещение товаров с одного места на другое или корректировка цен на продукцию. Эти решения имеют реальные экономические последствия для цепей поставок.
Верморель делится своим опытом работы в Lokad, где компания изначально сосредоточилась на подготовке данных. Они собирали исторические данные, такие как данные о продажах и движении товаров на складе, и документировали эти данные, чтобы обеспечить их правильное понимание. Однако они часто обнаруживали, что неправильно интерпретировали данные, осознавая свои ошибки только после принятия решений на их основе.
Именно через механизм генерации решений они могли выявить ошибки в интерпретации данных. Практики в сфере управления цепями поставок могли рассмотреть сгенерированные решения и указать на несоответствия, что позволяло Lokad исправить свое понимание данных.
Подход Lokad “принятие решений в первую очередь” к оптимизации цепей поставок подчеркивает важность принятия конкретных решений в сфере поставок перед анализом данных и прогнозированием. Этот контринтуитивный метод позволяет лучше понять данные и в конечном итоге приводит к более эффективной оптимизации цепей поставок.
Они исследуют проблемы и процесс генерации оптимальных решений в управлении цепями поставок.
Верморель объясняет, что при попытке генерации решений они часто сталкиваются с проблемами, которые противоречат реальности цепи поставок. Эти проблемы обычно являются повседневными и повторяющимися, но их выявление и устранение является важным условием для создания эффективных решений.
Чтобы лучше понять данные в цепи поставок, Верморель предлагает генерировать решения на основе этих данных. Если решения приблизительно правильные и разумные, то они подтверждают семантическое понимание входных данных. Этот обратный процесс между моделью данных и генерацией решений помогает улучшить точность и лучше согласовать решения с реальностью цепи поставок.
Интервьюируемые также обсуждают проблему проб и ошибок при генерации оптимальных решений. Верморель указывает на то, что проблемы не ограничиваются только данными, но также включают в себя метрики, которые оптимизируются. Применяя декартову перспективу, следует оптимизировать в терминах долларовой ошибки, а не процентной ошибки. Это включает применение экономических факторов, таких как стоимость хранения, валовая маржа и штрафы за дефицит товара, для выражения результативности решений в долларах.
Однако, даже применяя кажущиеся разумными экономические факторы, исходные решения часто оказываются бессмысленными. Верморель объясняет, что в метриках самих по себе скрываются тонкие проблемы, требующие обратного процесса между пониманием данных, генерацией решений и уточнением экономических факторов.
Конечная цель этого подхода “принятие решений в первую очередь” - создать числовой рецепт, способный автоматически генерировать повседневные решения. Это необходимо для управления огромным объемом решений, требуемых ежедневно в крупных цепях поставок, так как это позволяет компаниям избежать найма армии клерков и сосредоточиться на непрерывном улучшении самого числового рецепта.
Они обсуждают важность подхода “принятие решений в первую очередь” и ограничения фокуса отрасли на точности прогнозирования.
Верморель объясняет, что традиционный топ-даун, водопадный подход к оптимизации цепей поставок не работает. Этот метод включает модернизацию систем, документирование процессов и проведение обширных исследований для создания всестороннего плана. Однако Верморель утверждает, что пока компании не смогут генерировать фактические решения, они не смогут знать, были ли эффективными какие-либо из их предыдущих шагов.
Фокус отрасли на точности прогнозирования интеллектуально заманчив, но Верморель считает его недостаточным. Хотя прогнозы важны для предвидения будущих состояний рынка, они являются лишь числовыми артефактами без прямого влияния на цепь поставок. Улучшение только прогнозов не приводит к обучению или оптимизации в реальном мире. Вместо этого Верморель подчеркивает, что компании должны приоритезировать принятие решений, соответствующих реальности.
Чтобы проиллюстрировать ограничения фокуса на числовые артефакты, Верморель описывает, как компании могут создавать краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные прогнозы. Вместо решения исходной проблемы, такой подход создает множество проблем с прогнозированием и требует дополнительных усилий для согласования различных прогнозов. Это только ухудшает ситуацию и по-прежнему не обеспечивает четкой связи с реальностью.
Верморель отстаивает подход “принятие решений в первую очередь”, утверждая, что решения являются атомарными и хорошо определенными, что может привести к обучению в реальном мире и эффективной оптимизации цепей поставок. Он подчеркивает необходимость для компаний сталкиваться с реальностью через принятие решений, что позволяет им оценить эффективность своих усилий по оптимизации.
Основатель делится своим опытом начальных попыток использования более классического, декартового подхода, который неоднократно терпел неудачу, и подчеркивает необходимость принятия решений в первую очередь, чтобы избежать ошибок.
Верморель считает, что организации могут учиться только делая и подчеркивает важность принятия решений и итерации над ними, а не попыток разработать идеальные решения сверху вниз. Он признает сложность убеждения компаний изменить свой подход, так как многие пытались использовать различные системы оптимизации цепей поставок без успеха. В отношении готовности он считает, что большинство компаний открыты для принятия нового подхода, но должны сначала признать неудачи предыдущих попыток и ограничения традиционных декартовых методов.
Полный текст
Кирен Чандлер: Сегодня на Lokad TV мы собираемся понять альтернативный подход, при котором решения ставятся на первое место, и понять, как это может улучшить работу организации. Итак, Жоанн, можете ли вы начать с того, чтобы рассказать нам немного больше о том, что вы подразумеваете под подходом “принятие решений в первую очередь”?
Жоанн Верморель: Подход “принятие решений в первую очередь” - это очень специфический угол зрения, который мы обнаружили после нескольких лет работы, которую выполняет Lokad, а именно предиктивная оптимизация цепей поставок. Когда я начал Lokad, у меня был декартов подход, где вы хотите оптимизировать что-то, поэтому вы говорите: “У меня будут данные, ясность семантики, затем я применю ряд хорошо определенных числовых рецептов: прогнозирование, оптимизация, а затем я специально буду стремиться к определенным метрикам, и мы будем применять все это, и затем мы получим хорошие решения”. Однако оказалось, что этот подход не работает. Это абсолютно не то, как мы сейчас выполняем проекты, и то, как мы это делаем, очень глубоко контринтуитивно.
Когда я говорю “принятие решений в первую очередь”, я имею в виду буквально производство решения, что соответствует реальности. Что я имею в виду под решениями? Я имею в виду обычные решения цепи поставок, такие как решение о закупке еще одной единицы у поставщика, решение о производстве еще одной единицы на производственной линии, решение о перемещении одной единицы товара из места А в место Б или решение о изменении цены некоторого продукта вверх или вниз. Это конкретные, физические решения, которые имеют реальное экономическое влияние на вашу цепь поставок. Когда я говорю “принятие решений в первую очередь”, я имею в виду, что первым шагом является буквально принятие одного из этих решений перед выполнением всего остального, что звучит очень странно, потому что вы бы подумали, что все остальное идет первым, но нет, решение идет первым.
Кирен Чандлер: Давайте поговорим немного о том, как вы пришли к этой идее. Что вы испытали в Lokad, чтобы прийти к такому подходу?
Жоанн Верморель: Мы поняли, что когда мы начали, нам нужно было провести подготовку данных. Например, если мы хотели оптимизировать цепочку поставок, нам нужны были данные, просто очень базовые исторические данные о исторических продажах, движении запасов и подобных вещах. Вы бы подумали, что вы можете задокументировать данные, чтобы убедиться, что вы их понимаете, и это то, что мы сделали. Однако проблема заключалась в том, что каждый раз, когда мы документировали данные, мы как-то ошибались. Но мы не понимали, что мы ошибаемся, пока не дошли до момента принятия решения. Это происходит только благодаря механизму генерации решений, где мы принимаем решение, например, “Давайте переместим X единиц запасов из этого места в другое”, а затем специалист по цепочке поставок смотрит на решение и говорит: “Ну, это просто неправильно. Вы явно неправильно поняли данные”.
Кирен Чандлер: В ситуациях, когда нам не следует делать это, есть очень веская причина для этого. Это не обязательно сложно; это очень обыденно. Например, у вас нет возможности, или вы думаете, что у вас осталось 1000 единиц в первом месте, но на самом деле осталось только пять. Так что вы даже не можете переместить 50 единиц, которые вы хотите переместить. Есть такие проблемы.
Жоанн Верморель: Интересно, что вы начинаете с генерации решения, а затем у вас есть специалисты по цепочке поставок с опытом, которые могут сразу сказать вам, что это неправильное решение. Затем вы понимаете, что у вас есть много проблем, которые вы не идентифицировали.
Кирен Чандлер: Это действительно противоречиво, не так ли? Потому что вы бы подумали, что, очищая данные и понимая, как структурированы данные, вы уже устраните некоторые из этих неправильных решений.
Жоанн Верморель: Когда я говорю, что мы генерируем неправильные решения, я имею в виду, что мы генерируем решения, которые противоречат реальности цепочки поставок в относительно обыденном смысле. Для генерации самого решения требуется много интеллекта. Главный вывод здесь заключается в том, что единственный способ убедиться, что вы правильно понимаете данные, - это способность сгенерировать решение на их основе. Если это решение приблизительно правильное и разумное, оно подтверждает семантику, которую вы считаете применимой к входным данным и которую вы использовали для создания модели в первую очередь.
Однако это механизм, при котором вам приходится ходить туда и обратно между ментальной моделью, которая представляет собой просто семантику того, что вы думаете означает данные, и механизмом генерации решений, который генерирует решение, где реальность дает вам обратную связь о том, что вы делаете. Затем вы поймете, что вы многое неправильно понимали о данных, и так далее.
Кирен Чандлер: Как мы приходим к окончательному решению? Кажется, что это много проб и ошибок. Сколько времени занимает этот процесс проб и ошибок?
Жоанн Верморель: Это еще хуже, потому что я только обсуждал проблемы, которые вы идентифицировали в данных. Это не только проблемы с данными; это также очень метрики, которые вы оптимизируете. Если вы идете от декартовой перспективы, вы бы сказали, что вы не можете оптимизировать то, что вы не измеряете. В Lokad мы пропагандируем оптимизацию в долларах ошибки, а не в процентах ошибки. Поэтому вам нужна метрика, выраженная в долларах, которая представляет все экономические факторы, которые применимы. Например, в случае запасов это означало бы учет экономических факторов, таких как стоимость хранения, валовая маржа и штрафы за нехватку товара.
Кирен Чандлер: Можете объяснить, как вы измеряете производительность принятия решений в Lokad?
Жоанн Верморель: Да, это то, как вы измеряете производительность вашего решения, выраженного в долларах. Логически вы бы сказали: “Я беру DR, который я понимаю, я беру статистические возможности высокой размерности, которые являются частью прогнозирования, а затем я беру возможности численной оптимизации высокой размерности и применяю метрику, которая отражает мою бизнес-стратегию и я понимаю свои факторы”.
Кирен Чандлер: И что происходит, когда вы применяете эту метрику впервые?
Жоанн Верморель: Вы получите множество бессмысленных решений, и это очень сбивает с толку, потому что все ваши экономические факторы, они выглядят неявными, но почти, знаете, переносящими автомобили. Валовая маржа, я имею в виду, мы не говорим о суперсложных вещах. Однако, когда мы применяем это к решению, мы всегда получаем очень глупые и плохие решения. И что отражают эти решения? Они отражают то, что ошибки, мысли, являются тонкими проблемами, лежащими в самих метриках. И таким образом, как и с данными, у вас есть много обратной связи между вашим пониманием данных и решением, которое вы генерируете на их основе. У вас есть много обратной связи по экономическим факторам, как вы их понимаете, и какое решение вы генерируете. Мы всегда говорим об этой идее, что нельзя оптимизировать то, что вы не измеряете. Так какова конечная цель? Цель состоит в том, чтобы данные подтверждали принимаемые вами решения?
Кирен Чандлер: И какова конечная цель с точки зрения практиков в сфере цепей поставок?
Жоанн Верморель: Конечная цель - иметь нечто капиталистическое. Вы видите, когда мы говорим о решении в первую очередь, идея заключается в том, чтобы предоставить числовой рецепт, который автоматически генерирует все эти супермунданные решения. Почему? Потому что их так много. У наших крупнейших клиентов миллионы таких решений, которые нужно генерировать каждый день. Или у вас есть армия клерков, которую все еще имеют многие компании, или вы решаете: “Хорошо, я сделаю чудесный рецепт, который будет делать эту работу”, и затем все усилия, которые я все еще вкладываю в эту область, будут направлены на постоянное улучшение самого числового рецепта.
Кирен Чандлер: И что интересно в этом подходе?
Жоанн Верморель: Интересно, что до тех пор, пока вы фактически не генерируете эти решения, все остальные вещи, которые вы можете делать, вы даже не уверены, что они работают. Вот дело в том, что если вы принимаете такую декартову топ-даун перспективу, вы бы сказали: “Хорошо, мой план - сначала мы модернизируем ERP до новых возможностей XYZ. Хорошо, это займет шесть месяцев, а затем мы собираемся документировать и уточнять порядок, и затем это снова XYZ и даже помещаем все в озеро данных, и затем мы проведем еще шестимесячное исследование, возможно, с внешним консультантом, чтобы полностью уточнить стратегию и иметь полную количественную моделирование”.
Кирен Чандлер: Бизнес-факторов, а затем мы, наконец, объединим все эти вещи, чтобы сгенерировать автоматизированное выполнение оптимизированного решения. Это выглядит, знаете, планом с красивым видом на водопад, где вы переходите от первой фазы ко второй фазе к третьей фазе. Но буквально это совсем не работает, и это, вероятно, самый разочаровывающий урок. Пока вы не достигнете точки, где вы фактически генерируете решения, у вас нет ни малейшего представления о том, работает ли хоть один из шагов, которые вы предприняли ранее. И это немного шокирующе. Вы бы подумали, что у вас может быть план, который можно надежно выполнить, но нет, урок в том, что если у вас нет этого контакта с реальностью, этой обратной связи, вы не знаете, вы действительно не знаете.
Жоанн Верморель: Да, я имею в виду, что отрасль очень сосредоточена на этой идее прогнозирования и точности прогнозирования, не так ли? Почему такой вид подхода так сильно поддерживается предприятиями, компаниями и консультантами?
Кирен Чандлер: Потому что это очень увлекательно интеллектуально. Это выглядит как нечто очень разумное.
Жоанн Верморель: Я имею в виду, да, прогнозы, очевидно, важны. Потому что каждый раз, когда вы принимаете решение в цепи поставок, это, по сути, заявление о будущем состоянии рынка. Если вы передаете поставщику заказ на сырье, вы, по сути, делаете заявление о состоянии спроса в будущем. Поскольку мы не можем телепортироваться и не можем мгновенно создавать все в 3D-печати, все сводится к предвидению будущего состояния рынка. Поэтому компании пытаются подойти к этому рационально и говорят: “О, давайте проведем раунд улучшения прогнозирования”, это в основном то, о чем мы говорили в нашем эпизоде Голые прогнозы. И тогда у вас возникают все виды проблем, и на самом деле, когда мы пересматриваем с немного другой точки зрения, которая представляет собой возможность этого эпизода решения в первую очередь, я бы сказал, что проблема заключается в том, что вы не принимаете решение в первую очередь, когда делаете это. Если вы говорите: “О, давайте стремиться к лучшим прогнозам, а затем мы посмотрим, что мы можем сделать с этими лучшими прогнозами”, вы не принимаете решение в первую очередь. Вы начинаете с числового артефакта. Все виды прогнозов - это просто числовые артефакты. Они не имеют никакого прямого влияния на вашу цепь поставок. И тогда вы говорите, может быть, это улучшится, и мой опыт говорит мне, что нет, вы ничего не узнаете. Учиться можно только на практике, которая является окончательным арбитром того, кто прав и кто неправильно. И когда я говорю о реальности, я имею в виду способ убедиться, что этот проект оптимизации цепи поставок действительно делает то, что движется в правильном направлении, это решения, потому что эти решения действительно являются ключом к тому, чтобы поставить себя под риск в отношении того, что реальность может сказать вам, работает ли это или нет.
Кирен Чандлер: Хорошо, и постановка решений на первое место, конечно, это то, как мы бы посмотрели на это, но что насчет таких альтернативных подходов, которые существуют в отрасли? И как насчет разделения этих решений?
Жоанн Верморель: Да, например, что обычно происходит, когда вы начинаете сосредотачиваться на артефактах, особенно числовых артефактах, у них очень мало ограничений, связанных с ними, и, следовательно, вы можете разделить их или разделить их. Например, у вас может быть краткосрочный прогноз, среднесрочный прогноз и долгосрочный прогноз. Когда вы это делаете, вы создаете больше проблем. У вас была одна проблема с прогнозами, теперь у вас есть три проблемы с прогнозами, и у вас также есть проблема с необходимостью согласования работы разных команд. Поэтому вам придется согласовать долгосрочный прогноз с среднесрочным прогнозом, а затем вам придется согласовать краткосрочный прогноз с среднесрочным прогнозом, и, возможно, даже краткосрочный прогноз с долгосрочным прогнозом. У вас была одна проблема, теперь у вас их шесть. Вы только ухудшили ситуацию, и все еще очень неясно, связано ли то, что вы делаете, с реальностью.
Реальность не скажет вам, что то, что вы делаете, неправильно очень косвенным образом. И вот в чем красота решений. Если мы перейдем к этому подходу “решение в первую очередь”, решения обычно являются высокоатомными и хорошо определенными. Так, как мы видим это в Lokad, они атомарны; вы не можете их разделить. Если я говорю: “Купить одну единицу у этого поставщика сегодня”, вы знаете, что это настолько атомарно, насколько это возможно. Иногда вы можете уточнить это, например, “Купить одну единицу у этого поставщика сегодня и отправить эту единицу грузовиком”, потому что, возможно, есть возможность отправить ее поездом или чем-то еще. Таким образом, в Lokad у нас есть решения, которые по определению являются полностью атомарными. Вы не можете их разделить, что очень хорошо, потому что это также накладывает ограничения на то, что вы можете придумать.
Сосредоточение на принятии решений помогает избежать целых классов ошибок, таких как разделение вещей или создание вымышленной работы. Это настоящая смена взгляда.
Киран Чандлер: Итак, что вы делаете, чтобы убедить организации, которые очень привыкли к классическому подходу?
Жоанн Верморель: В этом и заключается суть…
Киран Чандлер: Проблема в том, что очень сложно убедить, потому что сначала я сам не был убежден. Знаете, я не начинал с этого подхода в 2008 году. Я попробовал более классический путь, который я бы описал как декартовский путь. Вы просто пробуете этот принцип водопада или принцип инженерии: уточняете входные данные, уточняете метрики, уточняете модель, а затем объединяете все это для оптимизации в этом порядке, и это сработает. Но нет, это совершенно не так работает.
Жоанн Верморель: Я могу рассказать о своем опыте, который неоднократно заканчивался неудачей, и у нас была целая серия очень болезненных инициатив. Я имею в виду, что в конечном итоге, когда вы делаете это декартовским способом, что происходит на практике? Ну, вы просто будете делать свой хороший проект, а затем, когда наступит день, когда вы должны были закончить, вы просто понимаете, что ничего не работает, и вам придется начать все сначала.
В конечном итоге, это сработает, потому что, когда вы действительно пытаетесь запустить в производство, вы увидите все эти вещи, и тогда вам придется пересмотреть все, что вы делали раньше. И вот фокус. Если вы не принимаете эту перспективу, то ваши проекты будут занимать годы, потому что вы просто будете делать проект на год, чтобы закончить его в этой водопадной перспективе, с хорошим планом и всем остальным. И в день, когда вы попытаетесь включить систему, вы просто поймете, что все разваливается. И вы ее снова выключаете и повторяете. И это занимает годы.
Моя философия заключается в том, что сначала я просто пытаюсь рассказать об этом эксперименте. А затем, с более философской точки зрения, я бы сказал, что все, что вы узнаете, вы не узнаете из учебников. Для подавляющего большинства вещей в жизни вы учитесь, делая. Фактически, очень сложно научиться чему-либо, не делая этого.
Да, в теории вы можете выучить иностранный язык, просто взяв книгу, читая ее в течение шести месяцев, просто запоминая ее, и тогда вы будете свободно говорить. Я не знаю, видел ли я когда-нибудь кого-то, кто способен на это. В теории это, возможно, может быть возможно, но на практике нет. Вы попытаетесь, вы будете спотыкаться, и иногда люди просто не поймут, что вы говорите, и затем вы постепенно станете лучше. Но видите ли, вы учитесь, делая. Это своего рода старогреческая концепция праксиса. И я думаю, что для такой сложной системы, как цепочка поставок, нет другого способа учиться, я думаю, что это глупость.
Киран Чандлер: Хорошо, давайте начнем подводить итоги. Но все это звучит замечательно в теории, но далеко не установлено. Вы думаете, что отрасль действительно готова принять новый подход, или вы считаете, что она очень укоренилась в своих способах и старые подходы слишком глубоко вкоренились?
Жоанн Верморель: Забавно, что в плане готовности я вижу, что подавляющее большинство компаний, которые внедряют системы оптимизации цепочки поставок уже десятилетия, особенно крупные, и это безумие. У них есть, я имею в виду…
Кирен Чандлер: Даже сам термин, ERP (планирование ресурсов предприятия), обычно означает что-то вроде оптимизации цепочки поставок. Подавляющее большинство ERP-систем, которые были внедрены за последние три десятилетия, не приносят никакой ценности в этой области. Да, они приносят много ценности на стороне управления. Вы можете отслеживать свои запасы, иметь реальную видимость, что очень хорошо. Вы можете автоматизировать множество рабочих процессов для счетов, платежей, отслеживания задержек и всего такого. Очень хорошо. Но когда дело доходит до предиктивной оптимизации, состояние отрасли практически отсутствует. Есть очень мало вещей, которые работают, и это не из-за недостатка попыток. Часто крупные компании, которым мы обычно оказываем услуги, это их пятая, шестая или седьмая попытка сделать это. Так что, очевидно, в плане готовности, я думаю, что многие компании готовы сделать это, потому что они пытались сделать это в течение последних трех десятилетий. Это не из-за недостатка попыток.
Жоанн Верморель: Я думаю, что суть в том, что большинство компаний даже не пытались признать подробности своих неудач. Это может быть связано с силой негативного знания, о чем мы говорили в другой серии. Возможно, некоторым компаниям нужно начать сосредотачиваться на этих сложных проблемах, этих сложных проблемах или проблемах, которые сопротивляются хорошему декартовскому подходу, где вы можете просто взять ручку и бумагу, сесть за стол, хорошенько подумать, придумать решение, внедрить его и оно будет работать. В цепочке поставок это не работает. Цепочка поставок слишком запутана. Вам нужно генерировать эти решения, а не просто действовать по ним. Вы можете сгенерировать решение, позволить некоторым людям взглянуть на него, и они скажут вам: “Нет, это не работает”. Этого уже достаточно. Но в плане готовности, вернувшись к вашему вопросу, я думаю, что многие компании готовы, и это будет трудная борьба. Для Lokad нам все еще нужно убедить их в том, что нет другого пути, кроме как поставить свою инициативу под риск с точки зрения реальности, вместо того, чтобы пытаться сделать все правильно с первого раза с декартовской, сверху-вниз перспективы, которая, к сожалению, не работает.
Кирен Чандлер: Хорошо, отлично. Нам придется закончить здесь, но спасибо за ваше время. Вот и все на этой неделе. Большое спасибо за внимание, и увидимся в следующей серии. Пока пока.
