00:00:07 Управление складом и концепция сглаживания.
00:01:20 Проблемы управления складом, включая затраты на рабочую силу и использование оборудования.
00:03:53 Достижение сглаживания ежедневных операций на складе через оптимизацию на уровне сети.
00:05:22 Экономии масштаба и влияние отклонения от оптимального режима работы склада.
00:07:00 Ограничения классического планирования цепей поставок и потенциал оптимизации операций на складе.
00:08:00 Традиционный анализ временных рядов SKU и его ограничения.
00:11:00 Проблемы синхронизации и осцилляции в цепях поставок.
00:13:35 Переосмысление парадигмы для решения проблемы.
00:14:25 Количественная перспектива цепи поставок.
00:15:22 Принятие решений на основе наиболее прибыльной единицы в сети.
00:17:42 Сравнение перспективы временных рядов SKU и приоритизированного списка действий.
00:19:14 Сокращение списка для достижения оптимального потока на складе.
00:20:25 Экономическая ценность и убывающая отдача от приоритетных единиц.
00:23:58 Важность сглаживания в цепях поставок и ее проблемы.
00:25:26 Переформулирование проблемы и изменение перспективы для нахождения лучших решений.
00:26:24 Трудности в поиске идеального прогноза временных рядов.
00:27:33 Заключение и размышления о классических подходах.
Резюме
В интервью Киран Чандлер и Жоанн Верморель обсуждают проблемы управления современными складами. Верморель подчеркивает важность сглаживания повседневных операций на складе, что означает иметь одинаковое количество рабочей силы изо дня в день. Он также обсуждает проблемы синхронизации в сетях цепей поставок и необходимость принятия решений на основе экономической отдачи. Верморель утверждает, что классические подходы к оптимизации цепей поставок недостаточны, и что необходимо изменить свою перспективу на проблему, чтобы найти эффективные решения. Интервью заканчивается благодарностью Чандлера Верморелю за его время.
Расширенное резюме
В этом интервью Киран Чандлер обсуждает с Жоаннесом Верморелем, основателем компании Lokad, специализирующейся на оптимизации цепей поставок, проблемы управления современными складами. Несмотря на автоматизацию, склады все еще сильно полагаются на ручной труд, особенно в пиковые сезоны. Верморель объясняет, что современные склады разработаны для оптимальных режимов, подобно двигателю автомобиля. Проблема заключается в том, что требования рынка могут не совпадать с пиковым уровнем производительности склада, и отклонение от оптимального режима может насытить оборудование или не использовать его по полной мощности. Большинство складов автоматизированы в разной степени, но проблемой остается персонал. В пиковые сезоны требуются подрядчики, но у них меньше обучения и ниже производительность, и регулярным сотрудникам все равно приходится получать зарплату независимо от рабочей нагрузки. Верморель подчеркивает важность сглаживания повседневных операций на складе, что означает иметь одинаковое количество рабочей силы изо дня в день. Он отличает это от оптимизации, которая включает в себя инвестиции в новое оборудование для повышения общей производительности. Верморель предлагает, чтобы стабильный поток операций с одинаковой рабочей нагрузкой каждый день был идеальным, чтобы не приходилось адаптироваться к изменениям источников.
Верморель объяснил, что достижение оптимальных операций склада ежедневно требует взгляда за пределы самого склада и оптимизации всей цепи поставок. Это можно достичь с помощью оптимизации на уровне сети. Чандлер затем спросил Вермореля о проблемах увеличения численности персонала и связанных с этим затратах. Верморель объяснил, что стоимость дополнительного персонала не увеличивается линейно, потому что гибкость имеет свою цену. Склады могут достигать экономии масштаба за счет относительной неизменности. Классические подходы к оптимизации цепей поставок основаны на прогнозировании рабочей нагрузки складов и соответствующему регулированию численности персонала. Верморель считает, что этот подход недостаточен, потому что он не обеспечивает контроля над операциями на складе. Он считает, что классический подход акцентирует внимание на ассортиментах и временных рядах, которые являются просто перспективами мобилизации на складе. Верморель подчеркивает важность взгляда за пределы склада и оптимизации всей цепи поставок для достижения ежедневной операционной оптимизации.
Верморель обсудил проблемы, возникающие с синхронизацией в сетях цепей поставок. Он объяснил, что синхронизация может создавать колебания в цепи поставок, приводя к неэффективным потокам. Он привел пример продукта, который испытывает дефицит от поставщика, что приводит к постепенному исчерпанию запасов во всех магазинах. Как только поставщик восстанавливает запасы, происходит волна продуктов, которая протекает по цепи поставок, чтобы пополнить все магазины сразу. Это приводит к остаточным колебаниям, что проблематично для управления цепями поставок. Верморель предложил отказаться от парадигмы, которая создала проблему в первую очередь, и посмотреть на проблему с другой стороны, чтобы найти решение. Он подчеркивает важность сглаживания промоакций и предупреждения складов о наличии товара. Уникальная точка зрения Вермореля на оптимизацию цепей поставок подчеркивает необходимость критического мышления о проблемах, чтобы найти эффективные решения.
Vermorel обсудил подход своей компании к оптимизации цепи поставок, который сосредоточен на использовании количественной перспективы для приоритизации возможных будущих сценариев и принятия решений на основе экономической отдачи. В этом подходе не используются SKU или временные ряды, а вместо этого используются отдельные единицы продукции, каждая из которых имеет уникальную экономическую отдачу. Цель состоит в том, чтобы найти наиболее прибыльную единицу, а затем исследовать, какая единица будет второй по прибыльности, и так далее по списку. Vermorel пояснил, что хотя количество потенциальных решений может показаться бесконечным, на самом деле оно ограничено и зависит от количества единиц на складе. Vermorel утверждал, что, приоритезируя список до оптимального режима склада, можно получить решение для оптимизации цепи поставок бесплатно. Этот подход был сопоставлен с традиционной перспективой SKU плюс временные ряды, которые не предоставляли тех же возможностей менеджеру склада. Vermorel утверждал, что с современной вычислительной мощностью процесс оптимизации является выполнимым, хотя и не обязательно простым.
Vermorel объясняет, что у многих складов есть приоритезированный список действий, но им не хватает детализации в принятии решений. Классическая модель цепи поставок предоставляет только заказы на пополнение запасов, оставляя решение о приоритете заказа на усмотрение склада. В отличие от этого, приоритезированный список Lokad позволяет каждой единице иметь экономическую награду, что помогает складам принимать более обоснованные решения. Vermorel объясняет, что первые единицы, которые нужно срочно отправить, являются наиболее важными, потому что они предотвращают высоковероятные исчерпания запасов. Однако, по мере того как склад отправляет больше единиц по списку, экономическая отдача быстро уменьшается. Vermorel отмечает, что в обычной сети цепи поставок первые 10 000 единиц, отправленные со склада, могут иметь экономическую отдачу в 100 раз больше, чем последние 10 000 единиц. Vermorel предлагает, что, анализируя сеть цепи поставок в целом, склады могут определить, сколько рабочей силы применять ежедневно и более эффективно приоритезировать свои действия.
Vermorel утверждал, что балансирование равновесия сети является важным для директора цепи поставок. Сглаживание, процесс удаления нерегулярностей в данных для получения более четкой тенденции, является неотъемлемым условием для обеспечения плавного функционирования цепей поставок. Vermorel подчеркивает, что сглаживание всегда было на заднем плане на протяжении десятилетий, но не имело решения с классической перспективы. Он предлагает, что переформулирование проблемы и принятие перспективы манифеста количественной цепи поставок может помочь приоритезировать решения в соответствии с экономической отдачей, что приведет к решению бесплатно. Vermorel заключает, что изменение подхода может привести к решению, которое относительно легко реализовать.
Vermorel объясняет, что легко определить проблемы цепи поставок, но изменение подхода к проблеме сложно, потому что требует переосмысления всей сети цепи поставок с другой перспективы. Ему и его команде потребовалось несколько лет, чтобы найти решение проблемы. Изначально они считали, что им нужен только лучший прогноз временных рядов, чтобы решить проблему, но вскоре поняли, что идеального прогноза не существует. Однако, изменение перспективы на проблему устраняет необходимость в идеальном прогнозе. Vermorel предполагает, что многие люди прячут голову в песок и притворяются, что эти проблемы не существуют, используя классические подходы. Интервью заканчивается благодарностью Chandler’а Vermorel’у за его время и прощанием.
Полный текст
Kieran Chandler: Сегодня мы обсудим, как склады могут приоритезировать решения, и в частности, концепцию сглаживания. Итак, Жоанн, что именно в характеристиках современных складов делает их такими сложными для управления?
Joannes Vermorel: Современный склад в значительной степени разработан для оптимального режима, подобно двигателю вашего автомобиля. Вы получаете экономию масштаба, потому что у вас есть постоянные сотрудники, и если вам нужно работать сверх пика производительности, вам приходится обращаться к подрядчикам. Обычно им приходится платить больше за час, и они имеют меньшую подготовку, что приводит к снижению производительности. С другой стороны, если у вас меньше людей, у вас есть сотрудники на полную ставку, которых вы платите вне зависимости от ситуации. Так что, даже если вы решите работать в медленном режиме, вы все равно будете платить за все эти часы в конце месяца или квартала.
И это только с точки зрения персонала. Реальность заключается в том, что в настоящее время большинство складов автоматизированы в разной степени с помощью конвейеров, роботов-сборщиков и многого другого. Эти инвестиции обычно калибруются для определенного потока товаров. Если вы отклоняетесь от этого, либо вы перегружаете свое оборудование, либо не используете его в полной мере.
В итоге вы имеете оптимальный режим или иногда настраиваете свой склад на два оптимальных режима, один для низкого сезона и один для пикового сезона. Но вы не можете иметь что-то, что работает оптимально в любом режиме. Вам нужно выбрать определенные условия, и проблема в том, что то, что требует рынок, может не совпадать с пиковым состоянием производительности вашего склада.
Kieran Chandler: Хорошо, когда мы впервые обсудили тему сегодняшнего дня, сглаживание операций на складе, вы были очень настойчивы в отношении слова “сглаживание”. Почему это слово так важно по сравнению, например, с “оптимизацией”?
Joannes Vermorel: Я говорю о том, что повседневные операции на складе могут быть плавными, то есть количество необходимого вам персонала практически одинаково с дня на день. Я не говорю о оптимизации, которая заключается в инвестировании в новый конвейер для улучшения общей производительности вашего склада. После того, как эта инвестиция сделана, вы вернетесь к исходной ситуации, то есть вы хотите сгладить ваши ежедневные операции с одного дня на другой. Это связано с тем, что вариации требуют большего или меньшего количества персонала, и это очень сложно сделать. Обычно, поскольку это трудно сделать, лучший способ - это не иметь необходимости адаптироваться к этим вариациям вообще. Таким образом, у вас может быть постоянный поток операций с постоянной нагрузкой каждый день.
Kieran Chandler: В течение одного дня вопрос в том, как вы это достигаете? Как достичь оптимизации ежедневных операций?
Joannes Vermorel: Если вы ограничены только рассмотрением того, что происходит на складе, вы не сможете этого сделать. Но как только вы начинаете смотреть на цепочку поставок, тогда становится возможным с помощью оптимизации на уровне сети сгладить ежедневную работу любого отдельного склада.
Kieran Chandler: Давайте рассмотрим некоторые из проблем, с которыми связаны эти операции. Вы упомянули немного о персонале, и интересно, что с увеличением численности персонала вы используете больше сотрудников, и затраты не увеличиваются линейно. Почему так происходит?
Joannes Vermorel: Затраты не увеличиваются линейно, потому что подрядчики стоят дороже и у них меньше подготовки. Если у вас есть ваша обычная команда из 50 человек, и вам нужно привлечь еще 20 человек, возможно, эти 20 человек будут стоить вам столько же, сколько и ваши первоначальные 50 человек. Подрядчики берут больше за час за свою гибкость. Таким образом, гибкость рынка заключается в том, что гибкость является вариантом, но это дорогой вариант. Будучи относительно неизменным, вы можете снизить свои затраты. На складе вы сталкиваетесь с экономией и дезэкономией масштаба, когда отклоняетесь от оптимального режима.
Kieran Chandler: Давайте поговорим о текущем подходе. Насколько хорошо классические подходы работают, когда дело доходит до работы в этом идеальном режиме?
Joannes Vermorel: Это очень интересно. С точки зрения классической цепочки поставок, этой проблемы вообще не существует. Когда вы смотрите на теории, это вызывает затруднение. Я говорю о вере в то, что существует такая вещь, как SKU и временной ряд. Я считаю, что ни SKU, ни временные ряды на самом деле не существуют; они просто перспектива мобилизации вашего склада. Классическое планирование цепочки поставок подчеркивает SKU и временные ряды. Оказывается, что, принимая такую точку зрения, рабочая нагрузка вашего склада - это нечто, над чем у вас нет контроля. Вы оказываетесь с людьми, пытающимися прогнозировать рабочую нагрузку складов, чтобы они могли адаптировать персонал. Я бы сказал, что это совершенно неправильная точка зрения на проблему. Это интересно, потому что с классической точки зрения идея оптимизации операций склада и их сглаживания недоступна как вариант, потому что в планировании нет никакой степени контроля над этим.
Kieran Chandler: Так что это очень интересно, потому что любой менеджер склада, с которым я встречался, понимает, что у них есть огромные экономии на масштабах, когда склад отклоняется от режима. Так что, очевидно, сглаживание потоков является первостепенным интересом. Я имею в виду, это очевидный шаг. Но когда люди отступают и говорят: “Как мы это сделаем?”, они понимают, что у них нет никаких рычагов. В организации, программном обеспечении и т. д. нет ничего, что дает им какой-либо контроль. И проблема в том, что в основе этого лежит особый способ, в котором отсутствие контроля даже невозможно.
Joannes Vermorel: Хорошо, но, конечно, такого рода менеджер склада просто реагирует на спрос, который происходит выше по цепочке. Итак, насколько они действительно могут контролировать, поскольку они просто реагируют на то, что в конечном итоге покупают клиенты?
Kieran Chandler: Но это так?
Joannes Vermorel: И обычно вы видите, что это те вещи, когда люди приходят к выводу, о, да, у нас есть алмазный спрос, какая-то система и т. д., да, это очень рационально. Это определяется продажами и историей и тому подобное. Но так ли это? Вот, потому что снова вернемся к подкладке. Подкладка - это SKU и временные ряды. Где находится сеть? Сети нет в вашей подкладке. И я бы сказал, что обычно сеть цепочки поставок не существует как таковая в любых частях программного обеспечения, которое фактически управляет цепочкой поставок. И это может показаться загадочным, потому что люди говорят, но у нас есть все транзакции. У нас есть все движения товаров. Так что, конечно, сеть существует. Я бы сказал, что нет, она не существует. И на самом деле, когда вы смотрите на то, как, я бы сказал, подавляющее, подавляющее большинство поставщиков программного обеспечения для цепочки поставок реализованы.
Kieran Chandler: Что это значит?
Joannes Vermorel: Это означает, что у вас есть артикул товара (SKU). Это означает, что в основном у вас происходит пополнение запасов для магазинов. Но пополнение происходит в соответствии с неким, я бы сказал, преувеличенным минимум-максимум политикой. Итак, минимум-максимум, что такое политика минимум-максимум, это означает, что у вас есть условие срабатывания, которое будет являться вашим средним уровнем запасов. Таким образом, когда вы достигаете определенного уровня запасов, вы запускаете пополнение. Это ваш, таким образом, минимум-максимум, это в основном сначала у вас есть условие, которое нужно выполнить, а затем, как только вы выполняете это условие, вы запускаете определенное количество для пополнения. Это количество может быть всего одно, вы знаете, в стиле канбан. Вы продаете один, вы пополняете один, но иногда, потому что есть множители партий, потому что у вас есть упаковки, потому что у вас есть экономический заказной объем, потому что у вас есть множество других ограничений, вы будете стремиться к немного большему количеству. И таким образом, с точки зрения складской логистики, каждый день вы сталкиваетесь с огромным количеством артикулов, которые достигают своего условия срабатывания. Вы знаете это среднее, и таким образом у вас появляется весь этот список вещей, которые вам нужно делать ежедневно на складе. Но когда вы смотрите на это, склад не имеет никакого контроля над этими цифрами.
Kieran Chandler: Хорошо, то есть вы хотите сказать, что, применяя такой подход к артикулам товара, вы в основном рассматриваете их изолированно и не учитываете остальную сеть и то, как они взаимодействуют. Так что как бы вы сгладили эти активности и уменьшили эти скачки?
Joannes Vermorel: Прежде чем перейти к этому, вам нужно дополнительно проанализировать, что происходит с артикулами товара, потому что иначе очень сложно понять решение. Первое, что происходит при анализе артикулов товара и временных рядов, это то, что вы сталкиваетесь с множеством синхронизации внутри вашей сети поставок. Вы можете подумать: “О, это очень хорошо, у меня есть синхронизированные события в моей сети поставок”, но нет, это совершенно не так. Что касается сглаживания потоков, это практически худший сценарий.
Kieran Chandler: Можете привести пример одного из таких синхронизированных событий?
Joannes Vermorel: Допустим, например, у вас есть склад, обслуживающий магазины, и у вашего поставщика закончился товар. Таким образом, один из ваших поставщиков исчерпал запасы, и вы не можете поставить определенный товар в магазины. Запасы в магазинах постепенно иссякают. Очевидно, это немного случайно; некоторые магазины изначально имели больше или меньше запасов, когда у поставщика закончились товары. Но допустим, через несколько дней или недель можно считать, что все магазины исчерпали запасы, и на складе тоже закончился товар.
Затем поставщик снова имеет товар в наличии. Так что происходит в тот момент, когда ваш поставщик снова имеет товар в наличии, вы получаете большую волну товаров, которая протекает через вашу сеть поставок, чтобы восполнить запасы всех магазинов сразу. И, вероятно, потому что ваши магазины имеют схожую структуру, у них есть много общего; это означает, что изначально вы могли обнаружить, что все уровни запасов были случайно распределены по вашим магазинам. Но исчерпание запасов только синхронизировало схему пополнения для данного товара в вашей сети.
Таким образом, вы видите, что все магазины одновременно оказались без товара, и все они одновременно начинают пополнять запасы. И если вы посмотрите на временной ряд потока товара, вы увидите падение до нуля, большой скачок и, скорее всего, очень сильные остаточные колебания, подобные эхам вашего отсутствия товара. И на самом деле, у вас есть множество элементов, которые вызывают такие колебания. Отсутствие товара - одна из них, акции - другая, и у вас могут быть календарные эффекты. Неважно, является ли это розничной сетью или многоэшелонной производственной цепочкой; у вас есть одинаковый тип явления. Таким образом, у вас есть множество явлений, которые создают синхронизацию и колебания в вашей цепочке поставок.
Kieran Chandler: Хорошо, но такие вещи, как акции, всегда будут существовать. Как можно сгладить их воздействие? Это больше связано с тем, чтобы склады были предупреждены и имели товары готовыми, когда эти акции происходят?
Joannes Vermorel: Дело в том, что если вы хотите решить проблему, сначала вам нужно отвергнуть парадигму, которая создала эту проблему. Это, вероятно, самая интригующая перспектива. Есть проблемы, где единственный способ справиться с ними - начать смотреть на проблему с другой стороны. И иногда что-то чрезвычайно загадочное происходит, когда вы начинаете смотреть на проблему с другой точки зрения.
Kieran Chandler: Итак, если мы подходим к проблеме с другой стороны, мы можем найти решение, которое буквально бесплатно. Это очень загадочно, но иногда такое случается. Давайте сначала попробуем посмотреть, как мы можем посмотреть на проблему с другой точки зрения, а затем исследуем, можем ли мы получить решение бесплатно, если повезет.
Joannes Vermorel: Другой угол зрения - это то, что Lokad описал в своем квантитативном манифесте по цепям поставок много лет назад. Речь идет о возможных будущих сценариях или решениях, все они приоритизированы по экономическим показателям. Таким образом, если мы начнем смотреть на проблему с этой квантитативной перспективы цепи поставок, у нас больше нет SKU, и у нас больше нет временных рядов. У нас есть единицы товаров, каждая из которых уникальна, как снежинка. Мы не пытаемся упаковать все это в SKU. Вопрос, который мы задаем себе, заключается в том, какую единицу товара склад должен решить отправить вниз по одному месту, учитывая все эти возможные будущие сценарии, когда рынок будет требовать разных вещей? Мы не можем знать их, потому что есть неустранимая неопределенность. Мы можем посмотреть на единицу, которая максимизирует экономические показатели. Таким образом, будет одна единица, которая является наиболее прибыльной во всей сети. Если бы у нас была только одна единица для отправки вниз, это была бы она. Концептуально, когда я решил, что моя первая единица будет этой единицей, я могу исследовать, какая будет моя вторая единица, вторая наиболее прибыльная. Мы можем исследовать все местоположения, все единицы, все экономические показатели и выяснить, какая единица является второй по прибыльности. Мы можем пройти по этому списку решений.
Kieran Chandler: Хорошо, у вас есть бесконечный список решений, и они все приоритизированы. Как вы решаете, где закончить список?
Joannes Vermorel: Сначала вы дойдете до конца, потому что в конечном итоге ваш склад будет пустым. У вас есть только конечное количество единиц, находящихся на складе, поэтому количество решений потенциально концептуально бесконечно, но на самом деле оно очень ограничено. Оно ограничено количеством единиц на вашем складе. Вы можете подумать: “О, но у меня на складе миллионы единиц”. Да, но компьютеры сегодня мощные, и даже если вам придется перечислить миллионы единиц, это не так уж и сложно. Один ядро компьютера выполняет миллиарды операций в секунду. Так что я не говорю, что это легко, но это определенно очень выполнимо. Вернемся к проблеме, вы можете обрезать этот приоритизированный список до оптимального режима склада. Если вы сделаете это, вы получите решение бесплатно. У вас есть склад, где вы только что решили, что то, что вы отправите сегодня, будет точно соответствовать вашему оптимальному режиму в терминах
Kieran Chandler: Итак, Джоаннес, расскажите нам о проблемах, с которыми сталкиваются склады при оптимизации цепи поставок?
Joannes Vermorel: Да, конечно. Когда мы рассматривали проблему с точки зрения SKU и временных рядов, вариантов не существовало. Управляющий складом не имел приоритетного списка действий. Это был просто список пополнения. Единственный вариант для склада - просто игнорировать эти количества и, возможно, игнорировать некоторые магазины. Таким образом, они не обслуживали определенные магазины или продукты, но у них не было ничего конкретного, чтобы решить, что именно делать. У них были только заказы на пополнение, которые говорят отправить 50 единиц в эту локацию, а затем у вас есть другой заказ, который говорит отправить 25 единиц в другую локацию. Классическое планирование цепи поставок не говорит, какой заказ важнее. Это даже не задается вопросом. Таким образом, поскольку это не вопрос, нет и ответа. И если вы посмотрите с точки зрения Lokad на эту проблему, которая отличается, особенно когда у вас есть этот приоритетный список, где каждая единица получает свою экономическую награду, внезапно, если вы хотите сгладить поток скважин, это дано, потому что это просто вопрос обрезания списка того, что вы хотите ускорить до оптимального режима скважин.
Kieran Chandler: Это имеет смысл. Как они в основном решают, сколько рабочей силы применять ежедневно?
Joannes Vermorel: Итак, здесь мы должны вернуться к цепи поставок в целом. Интересный анализ, который мы много раз проводили с этими клиентами, заключается в том, что, когда вы приоритезируете ваши единицы для ускорения, вы знаете, откуда смотреть. Когда вы смотрите на первую единицу, вторую единицу за единицу дополнительно, вы увидите, что у вас есть сильное снижение доходности. Это означает, что первые единицы, которые вам нужно отправить, обычно имеют огромную экономическую ценность. Почему? Потому что, по сути, вы предотвращаете высоковероятные исчерпания запасов. Таким образом, это то же самое, что и ситуация с многоканальной сетью поставок в FMCG или розничной сетью. Первая единица, которую вы отправляете, является критической, потому что в противном случае клиенты ниже по цепи поставок или производственное подразделение или подразделение сборки столкнутся с исчерпанием запасов. Такие ситуации имеют очень существенное влияние. Но по мере продвижения по списку, очень быстро вы просто увеличиваете свою сеть безопасности. Каждая единица, которую вы отправляете вниз по списку, фактически приносит вам выгоду. Ваши экономические награды очень быстро уменьшаются. Это означает, что и что интересно, это то, что обычно для обычной сети поставок, хотя такой сети поставок и не существует, но давайте скажем, что обычно ситуация, в которой вы оказываетесь, это, скажем, ваша сеть поставок, через которую ежедневно проходит 100 000 единиц. Таким образом, допустим, ваш склад каким-то образом ускоряет в среднем 100 000 единиц каждый день. Что, если вы посмотрите на первую.
Kieran Chandler: Таким образом, мы наблюдаем, что склады отправляют 10 000 единиц. Что вы обычно найдете, это то, что экономическая награда, связанная с этими первыми 10 000 единицами из 100 000, буквально в 100 раз больше, чем последние 10 000 единиц. Это не просто медленно убывающая доходность, а супербыстро убывающая доходность, где топ-10 процентов того, что вы отправляете, стоит в 100 раз больше, чем последние 10. Таким образом, имеет ли это действительно значение, если в любой день вы решите ускорить 90 000 единиц или 110 000 единиц по сравнению с простым ускорением 100 000 единиц?
Joannes Vermorel: Ответ заключается в том, что это почти не имеет никакого значения, и это очень загадочно, потому что практики с классической точки зрения могут подумать, что это большая проблема, когда у склада нет возможности. Например, если складу нужно ускорить 100 000 единиц сегодня, а они могут ускорить только 90 000, они скажут, что это большая проблема. Но почему это большая проблема? Ответ заключается в том, что 10 000 единиц, которые они не могут ускорить, не приоритезированы. Возможно, из этих 10 000 единиц, которые они не могут ускорить, могут быть вещи, которые абсолютно срочны и критичны, и потому что не происходит приоритезации, никто не знает. Обычно, просто потому что они делают это случайным образом по необходимости, вероятность того, что 10 процентов из 10 000 единиц, которые вы не можете ускорить сегодня, являются частью 10 самых важных вещей, которые вы должны отправить, очень высока. Но из-за отсутствия возможности приоритезации вы оказываетесь в большой проблеме в цепи поставок.
Кирен Чандлер: Итак, когда вы видите эти убывающие доходы, вам просто нужно грубо сбалансировать равновесие вашей сети. По мере завершения нашего разговора, для директора цепи поставок, который, вероятно, смотрит это видео, почему сглаживание так важно? Это что-то, что они могут легко внедрить или изменить с традиционного подхода к временным рядам, или это что-то довольно сложное и потребует длительного периода времени для адаптации?
Жоанн Верморель: Сглаживание, я бы сказал, всегда было на заднем плане на протяжении десятилетий. Я обсуждал это с многими директорами цепи поставок, и это очевидный шаг, который представляет интерес из-за неэкономии масштаба, которая возникает, как только вы отклоняетесь от оптимального режима и потоков.
Кирен Чандлер: Очевидно, с классической точки зрения у этой проблемы нет решения. Возможно ли это с классической точки зрения?
Жоанн Верморель: Нет. Неважно, насколько ваша технология примитивна, например, скользящие средние, или насколько продвинута, как глубокое обучение, потому что с вашей точки зрения у этой проблемы нет решения. Сначала вам нужно немного переосмыслить проблему. Интересно то, что когда вы берете проблему с этой перспективы “Квантового манифеста цепи поставок”, с учетом всех возможных будущих сценариев и всех возможных решений, приоритизированных в соответствии с экономическими вознаграждениями, вы получаете решение бесплатно. Если вы готовы изменить свою перспективу, это становится очень просто. Но изменение способа взгляда на проблему на самом деле довольно сложно. Вам нужно представить себе те же самые сети цепи поставок, которые вы видели всю свою жизнь, и посмотреть на них с совершенно другой точки зрения. Кстати, в Lokad нам потребовалось несколько лет, чтобы дойти до того момента, когда мы нашли способ посмотреть на проблему с совершенно другого ракурса, где решение стало возможным. Это неочевидно, и ничто не говорит о том, что ваша перспектива на эту проблему неверна. В течение многих лет, в начальные годы Lokad, мы думали, что нам просто нужен лучший прогноз временных рядов, и, возможно, если у нас будет лучший прогноз временных рядов, все встанет на свои места. Например, если у нас будет идеальный прогноз временных рядов, помните, что я сказал о менеджере склада, который хотел идеальный прогноз спроса для своего склада? Если вы думаете в терминах временных рядов, вы думаете: “Мне просто нужен идеальный прогноз, и это решит мою проблему”. Да, но проблема в том, что этот идеальный прогноз не существует. Интересно, что если вы измените свою перспективу на проблему, то необходимость в идеальном прогнозе также исчезнет.
Кирен Чандлер: Хорошо, мы должны закончить здесь. Кажется, что, возможно, с некоторыми из этих классических подходов, многие люди прячут голову в песок и притворяются, что эти проблемы вообще не существуют. Вот и все на этой неделе. Большое спасибо за просмотр, и увидимся в следующем эпизоде. Пока!
