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 склада посредством оптимизации на уровне сети.
00:05:22 Экономия за счет масштаба и влияние отклонения от оптимального режима склада.
00:07:00 Ограничения традиционного планирования цепочки поставок и потенциал оптимизации работы склада.
00:08:00 Традиционный анализ временных рядов SKU и его ограничения.
00:11:00 Проблемы синхронизации и колебаний в цепочках поставок.
00:13:35 Переосмысление парадигмы для решения проблемы.
00:14:25 Количественная перспектива цепочки поставок.
00:15:22 Принятие решений с использованием самой прибыльной единицы по всей сети.
00:17:42 Сравнение перспективы временных рядов SKU и приоритетного списка действий.
00:19:14 Усечение списка для достижения оптимального складского потока.
00:20:25 Экономическая ценность и уменьшающаяся отдача от приоритетных единиц.
00:23:58 Важность сглаживания в цепочках поставок и связанные с этим трудности.
00:25:26 Переформулирование проблемы и смена перспективы для поиска лучших решений.
00:26:24 Трудности в поиске идеального прогноза по временным рядам.
00:27:33 Заключение и размышления о классических подходах.
Резюме
В интервью Кайрен Чандлер и Йоаннес Верморель обсуждают проблемы управления современными складами. Верморель подчеркивает важность сглаживания ежедневных операций склада, что означает поддержание одинакового уровня рабочей силы каждый день. Он также затрагивает проблемы синхронизации в цепочках поставок и необходимость приоритезировать решения с учетом экономической отдачи. Верморель утверждает, что классические подходы к оптимизации цепочки поставок имеют недостатки, и для поиска эффективных решений необходим смена подхода к проблеме. Интервью завершается благодарностью Чандлера Верморелю за уделенное время.
Расширенное резюме
В этом интервью Кайрен Чандлер обсуждает с Йоаннесом Верморелем, основателем компании Lokad, специализирующейся на оптимизации цепочки поставок, проблемы управления современными складами. Несмотря на рост автоматизации, склады по-прежнему сильно зависят от рабочей силы, особенно в пиковые сезоны. Верморель объясняет, что современные склады предназначены для работы в оптимальном режиме, как двигатель автомобиля. Проблема в том, что требования рынка могут не совпадать с пиковым уровнем производительности склада, а отклонение от оптимального режима может привести к перегрузке оборудования или его неиспользованию в полной мере. Большинство складов автоматизированы в той или иной степени, однако вопрос персонала остается актуальным. Подрядчики требуются в периоды пиковых нагрузок, но они менее обучены и работают менее эффективно, в то время как штатные сотрудники оплачиваются независимо от объема работы. Верморель подчеркивает важность сглаживания ежедневных операций склада, то есть поддержания стабильного уровня персонала каждый день. Он различает это от рационализации, которая предполагает инвестиции в новое оборудование для повышения общей производительности. Верморель считает, что идеальным было бы, если бы операции проходили равномерно с постоянной нагрузкой ежедневно, чтобы избежать необходимости адаптации к вариациям.
Верморель объяснил, что для достижения оптимальной работы склада на ежедневной основе необходимо смотреть не только на сам склад, но и оптимизировать всю цепочку поставок посредством сетевой оптимизации. Затем Чандлер задал Верморелю вопрос о трудностях, связанных с увеличением численности персонала и сопутствующими затратами. Верморель пояснил, что затраты на дополнительный персонал не растут линейно, поскольку гибкость обходится дорого. Склады могут достигать экономии за счет масштаба, оставаясь относительно негибкими. Классические подходы к оптимизации цепочки поставок базируются на прогнозировании нагрузки склада и последующей корректировке численности персонала. Верморель утверждает, что этот подход имеет свои недостатки, поскольку не дает возможности контролировать операции склада. Он считает, что традиционный метод акцентирует внимание на перекосах и временных рядах, которые представляют собой лишь перспективу мобилизации склада. Верморель подчеркивает необходимость смотреть за пределы склада и оптимизировать всю цепочку поставок для достижения ежедневной оптимизации работы.
Верморель обсудил проблемы, возникающие при синхронизации в цепочках поставок. Он объяснил, что синхронизация может вызывать колебания в цепочке, приводящие к неэффективному движению товаров. В качестве примера он привел ситуацию, когда у поставщика возникает дефицит товара, и все магазины постепенно остаются без запасов. Как только поставщик восстанавливает поставки, по цепочке начинает двигаться волна товаров, одновременно пополняющая все магазины, что приводит к остаточным колебаниям – проблеме для управления цепочками поставок. Верморель предложил отвергнуть парадигму, ставшую причиной проблемы, и посмотреть на ситуацию под другим углом для поиска решения. Он отметил важность сглаживания промо-акций и заблаговременного уведомления складов о необходимости поддержания запасов.
Верморель рассказал о подходе своей компании к оптимизации цепочки поставок, который основывается на количественной оценке для приоритезации возможных сценариев и принятия решений с учетом экономической отдачи. Этот метод не опирается на SKU или временные ряды, а рассматривает каждую товарную единицу с ее уникальной экономической отдачей. Цель – определить самую прибыльную единицу, затем вторую по прибыльности и так далее. Верморель пояснил, что хотя количество потенциальных решений может показаться огромным, оно ограничено числом единиц на складе. Он утверждает, что, приоритезируя список в соответствии с оптимальным режимом склада, оптимизацию цепочки поставок можно получить практически бесплатно. Этот подход контрастирует с традиционной моделью, основанной на SKU и временных рядах, которая не предоставляет тех же возможностей для управляющих складом. Верморель отметил, что с современными вычислительными мощностями процесс оптимизации становится возможным, хотя и не всегда простым.
Верморель объясняет, что у многих складов существует приоритетный список действий, однако им не хватает детализации в принятии решений. Классический подход в цепочке поставок предусматривает только заказы на пополнение запасов, оставляя выбор приоритетности за складом. В отличие от этого, приоритетный список от Lokad позволяет каждой единице иметь экономическое вознаграждение, что помогает принимать более обоснованные решения. Верморель отмечает, что первые единицы, требующие ускоренной обработки, критически важны, поскольку предотвращают высокую вероятность дефицита. Однако по мере продвижения по списку экономическая отдача быстро снижается. Он подчеркивает, что в обычной цепочке поставок первые 10 000 единиц, отправленные складом, могут иметь отдачу в 100 раз выше, чем последние 10 000 единиц. Анализируя цепочку поставок в целом, склады могут определить необходимый ежедневный объем персонала и расставить приоритеты в действиях более эффективно.
Верморель утверждал, что балансировка равновесия сети имеет первостепенное значение для директора по цепочке поставок. Сглаживание, то есть устранение нерегулярностей в данных для выявления истинной тенденции, необходимо для обеспечения стабильной работы цепей поставок. Он подчеркнул, что сглаживание всегда существовало в фоновом режиме на протяжении десятилетий, хотя у классического подхода не было решения для этой задачи. По его мнению, переосмысление проблемы и применение количественного манифеста оптимизации цепочки поставок позволяют приоритезировать решения с учетом экономической выгоды, что приводит к бесплатному решению проблемы. Верморель сделал вывод, что изменение подхода может привести к решению, которое относительно легко внедрить.
Верморель объясняет, что легко выявить проблемы в цепочке поставок, но изменить подход к их решению сложно, поскольку это требует переосмысления всей сети с другой точки зрения. Ему и его команде потребовались годы, чтобы найти решение. Сначала они полагали, что улучшенный прогноз временных рядов – вот все, что нужно для решения, но вскоре поняли, что идеального прогноза не существует. Однако смена подхода к проблеме устраняет необходимость в идеальном прогнозе. Верморель считает, что многие предпочитают зарываться в песок и делать вид, что проблем не существует, используя классические методы. Интервью заканчивается тем, что Чандлер благодарит Вермореля за уделенное время и прощается.
Полный транскрипт
Кайрен Чандлер: Сегодня мы обсудим, как склады могут приоритезировать решения, и, в частности, понятие сглаживания. Итак, Йоаннес, что в характеристиках современных складов делает их такими сложными в управлении?
Йоаннес Верморель: Современный склад по сути предназначен для работы в оптимальном режиме, как двигатель вашего автомобиля. Вы получаете экономию за счет масштаба благодаря штатным сотрудникам, а если необходимо работать сверх пиковых показателей, вам приходится привлекать подрядчиков. Обычно их оплачивают больше почасово, к тому же они менее обучены, что приводит к снижению производительности. И это лишь анализ составляющей, связанной с персоналом. Фактически, в наши дни большинство складов автоматизированы в той или иной степени с использованием конвейерных лент, роботизированных комплектовщиков и других технологий. Эти инвестиции, как правило, рассчитаны на определенный поток товаров. Если от него отклониться, то либо оборудование перегружается, либо не используется на полную мощность. В итоге, у вас есть оптимальный режим или иногда вы настраиваете склад на два оптимальных режима – один для низкого сезона и один для пикового сезона. Но нельзя создать систему, которая работала бы оптимально в любом режиме. Нужно выбирать определенные условия, а проблема в том, что требования рынка могут не совпадать с пиковым уровнем производительности вашего склада. Кайрен Чандлер: Хорошо, а когда мы впервые обсуждали тему сегодняшнего дня – сглаживание операций склада – вы особенно акцентировали внимание на слове «сглаживание». Почему это слово так важно по сравнению с, скажем, «рационализацией»? Йоаннес Верморель: Я имею в виду, что ежедневные операции склада могут быть сглаженными, то есть уровень необходимой рабочей силы остается практически неизменным изо дня в день. Я не говорю о рационализации, которая подразумевает инвестиции в новый конвейер для повышения общей производительности склада. Как только эта инвестиция сделана, вы возвращаетесь к исходной ситуации, а цель – обеспечить стабильность ежедневных операций. Потому что вариации требуют разного количества персонала, и их трудно компенсировать. Обычно, поскольку адаптация требует усилий, лучше вообще не допускать этих колебаний, обеспечивая постоянный поток операций с равномерной загрузкой каждый день. Кайрен Чандлер: В течение одного дня как же этого достичь? Как обеспечить оптимизацию ежедневных операций? Йоаннес Верморель: Если смотреть только на то, что происходит в складе, это невозможно. Но стоит начать учитывать всю цепочку поставок, и тогда посредством оптимизации на уровне сети можно сгладить ежедневную работу любого склада. Кайрен Чандлер: Давайте рассмотрим некоторые возникающие проблемы. Вы упомянули о персонале, и интересно, что с увеличением числа сотрудников затраты растут не линейно. Почему так происходит? Йоаннес Верморель: Затраты не растут линейно, потому что подрядчики стоят дороже и имеют меньшую подготовку. Если у вас штат из 50 человек, и вам нужно привлечь еще 20, эти 20 могут обойтись вам так же дорого, как и исходные 50. Подрядчики берут больше за час своей работы из-за гибкости. Таким образом, гибкость – это опция, но она обходится дорого. Оставаясь относительно негибкими, вы можете снизить затраты. На складе это приводит к экономии и неэкономии за счет масштаба всякий раз, когда вы отклоняетесь от оптимального режима. Кайрен Чандлер: Давайте поговорим об текущем подходе. Насколько хорошо работают классические методы, когда речь идет о работе в этом идеальном режиме?
Кайрен Чандлер: Давайте поговорим об текущем подходе. Насколько хорошо работают классические методы, когда речь идет о работе в этом идеальном режиме?
Кайрен Чандлер: Давайте поговорим об текущем подходе. Насколько хорошо работают классические методы, когда речь идет о работе в этом идеальном режиме?
Joannes Vermorel: Это очень интересно. С классической точки зрения цепочки поставок эта проблема даже не существует. Когда смотришь на теории, это вызывает недоумение. Я имею в виду убеждение, что существует нечто, называемое SKU и временной ряд. Я считаю, что ни SKU, ни временные ряды не являются по-настоящему реальными; это всего лишь взгляд на мобилизацию вашего склада. Классическое планирование цепочки поставок делает акцент на SKU и временных рядах. Оказывается, когда вы принимаете эту точку зрения, нагрузкой на склад вы не можете управлять. В итоге люди пытаются прогнозировать рабочую нагрузку складов, чтобы скорректировать штат сотрудников. Я бы сказал, что это совершенно неправильное представление о проблеме. Это интересно, потому что с классической точки зрения оптимизация работы склада и её сглаживание не рассматриваются как вариант, так как в планировании нет ничего, что давало бы хоть какую-то степень контроля над этим.
Kieran Chandler: Это очень интересно, потому что любые менеджеры складов, с которыми я встречался, понимают, что они обладают огромной экономией за счет масштабов, когда склад отклоняется от режима. Поэтому сглаживание потоков является первостепенной задачей. Это практически очевидный ход. Но когда люди отступают и спрашивают: как мы это сделаем, они понимают, что у них нет никаких рычагов управления. Ничто в организации, программном обеспечении и так далее не даёт им контроля. И суть проблемы в том, что по своей природе контроль вообще невозможен.
Joannes Vermorel: Ладно, но, конечно, такой менеджер склада всего лишь реагирует на спрос, который возникает вышестоящим звеном. Так сколько же контроля он действительно может иметь, если он просто реагирует на то, что в конечном счёте покупают клиенты?
Kieran Chandler: Но так ли?
Joannes Vermorel: И обычно вы видите, что именно на такие вещи люди сразу делают вывод: «О да, у нас есть спрос, как у бриллиантов, какая бы система ни была, эм, да, это очень рационально. Он основан на продажах, истории продаж и тому подобном». Но так ли это? Видите ли, давайте снова обратимся к заполнению (padding). Заполнение заключается в том, что у вас есть SKU и временные ряды. А где же сеть? Сети в этом заполнении нет. И я бы сказал, что обычно сети, то есть цепочка поставок, не существуют как таковые в тех частях программного обеспечения, которое фактически управляет цепочкой поставок. И это может показаться запутанным, ведь люди говорят: «Но у нас же есть все транзакции. У нас есть все перемещения запасов». То, что сеть, безусловно, существует – на самом деле, я бы сказал, что её нет. И, если посмотреть, как реализовано подавляющее большинство программного обеспечения для цепочки поставок, становится ясно, о чём идёт речь.
Kieran Chandler: Что это значит?
Joannes Vermorel: То, что у вас есть SKU. Это означает, что, по сути, происходит пополнение запасов для магазинов. Но пополнения осуществляются согласно какому-то, я бы сказал, возвышенному принципу политики min-max. То есть min-max означает, что у вас есть условие-срабатывание, которое определяется вашим средним уровнем запасов. По сути, когда вы достигаете определённого уровня запасов, срабатывает пополнение. Таким образом, min-max подразумевает, что сначала существует условие, которое должно быть выполнено, а затем, как только оно выполнено, запускается пополнение определённым количеством. Это количество может составлять всего одну единицу, знаете ли, в стиле kanban. Эм, вы продаёте одну единицу, пополняете одну, но иногда из-за множителей партий, упаковок, принципа экономичного объёма заказа и множества других ограничений, вы стремитесь пополнить немного большее количество. И таким образом, с точки зрения работы склада, каждый день вы сталкиваетесь с огромным числом SKU, достигающих своего порогового уровня. То есть, вы получаете кучу сигналов типа «Отправьте мне больше товара», и в итоге у вас формируется список задач, который склад должен выполнять ежедневно. Но если присмотреться, склад не имеет никакого контроля над этими показателями.
Kieran Chandler: Итак, вы, по сути, говорите, что, применяя подход временных рядов для SKU, вы рассматриваете вещи изолированно и не учитываете остальную сеть и её взаимодействие. Так как же, по вашему мнению, можно сгладить эти процессы и уменьшить пики?
Joannes Vermorel: Прежде чем переходить к этому, нужно подробнее проанализировать, что происходит со смещениями, потому что иначе очень трудно уловить суть решения. Первое, что происходит, когда вы комбинируете смещения и анализ временных рядов, так это то, что в вашей сети цепочки поставок возникает масса синхронизации. Можно подумать: «О, как здорово, у меня синхронизированные события в цепочке поставок», но это вовсе не так. С точки зрения сглаживания потоков, это практически худший сценарий.
Kieran Chandler: Какой мог бы быть пример одного из таких синхронизированных событий?
Joannes Vermorel: Допустим, у вас есть склад, обслуживающий магазины, и возникает дефицит у вашего поставщика. То есть, у одного из поставщиков заканчиваются запасы, и вы не можете поставить данный продукт в магазины. Магазины постепенно остаются без товара. Очевидно, это немного случайно; в некоторых магазинах изначально было больше запасов, в других – меньше, когда поставщик столкнулся с дефицитом. Но допустим, через несколько дней или недель можно с уверенностью предположить, что все магазины оказались без товара, и склад также опустел по этому продукту.
Затем поставщик снова пополняет запасы. Итак, что происходит: в момент, когда ваш поставщик снова окажется в наличии, по вашей цепочке поставок пойдёт большая волна товаров, которая одновременно пополнит запасы всех магазинов. И поскольку, вероятно, ваши магазины устроены схоже, они имеют много общего; это означает, что изначально уровни запасов в магазинах могли быть распределены случайным образом. Но дефицит только что синхронизировал схему пополнения запасов для данного продукта по всей вашей сети.
Joannes Vermorel: Итак, вы видите, что все магазины опустели одновременно, и все магазины получают пополнение одновременно. Если посмотреть на временной ряд потока продукта, вы увидите спад до нуля, затем резкий всплеск, а потом, скорее всего, очень сильные остаточные колебания — своего рода эхо от дефицита. И на самом деле существует множество факторов, провоцирующих такие колебания. Дефициты — один из них, акции — другой, и могут быть календарные эффекты. Неважно, розничная это сеть или многоступенчатая производственная цепочка поставок; вы наблюдаете сходные явления. По сути, существует множество факторов, создающих синхронизацию и колебания в вашей цепочке поставок.
Kieran Chandler: Ладно, но такие вещи, как акции, всегда будут существовать. Так как же можно их сгладить? Речь идёт о том, что склады заранее предупреждаются и имеют готовые запасы, когда начинаются акции?
Joannes Vermorel: Дело в том, что если вы хотите решить проблему, сначала нужно отказаться от парадигмы, которая её создала. Это, пожалуй, самый интригующий момент. Есть, честно говоря, проблемы, при решении которых единственный выход — начать смотреть на проблему под другим углом. И иногда происходит нечто поистине загадочное, когда вы начинаете рассматривать её с другой стороны.
Kieran Chandler: Таким образом, если мы подойдем к проблеме под другим углом, мы можем найти решение, которое буквально приходит бесплатно. Это очень загадочно, но такое время от времени случается. Давайте сначала попробуем посмотреть, как мы можем рассмотреть проблему под другим углом, а затем выяснить, можем ли мы случайно получить бесплатное решение.
Joannes Vermorel: Другой угол зрения — это, по сути, то, что Lokad описал в своём манифесте количественной цепочки поставок несколько лет назад. Речь идёт о возможных будущих сценариях или решениях, все из которых приоритезированы по экономической отдаче. Если мы начнём смотреть на проблему с этой точки зрения количественной цепочки поставок, у нас больше не будет SKU и временных рядов. Вместо этого у нас будут единицы товаров, каждая из которых уникальна, как снежинка. Мы не пытаемся объединить всё это в SKU. Вопрос, который мы себе задаём, таков: учитывая все эти возможные будущие сценарии, в которых рынок будет требовать разные вещи, какую единицу склад должен отправить вниз по цепочке в ту или иную точку? Мы не можем их предугадать, потому что существует неустранимая неопределенность. Мы можем выбрать ту единицу, которая максимизирует экономическую отдачу. Так, найдётся одна единица, которая окажется наиболее прибыльной по всей сети. Если бы нам нужно было отправить только одну единицу вниз по цепочке, это была бы она. Концептуально, как только я решу, что моя единица номер один — это эта единица, я могу определить, какая будет единица номер два, вторая по прибыльности. Мы можем проанализировать все локации, все единицы, всю экономическую отдачу и определить, какая единица вторая по прибыльности. Мы можем пройтись по этому списку решений.
Kieran Chandler: Итак, у вас есть бесконечный список решений, и они все приоритезированы. Как вы решаете, где остановиться? Joannes Vermorel: Во-первых, вы обязательно дойдёте до конца, потому что в какой-то момент ваш склад опустеет. У вас всего лишь конечное число единиц на складе, так что количество решений потенциально концептуально бесконечно, но на практике оно вполне конечно. Это ограничено просто количеством единиц на вашем складе. Вы можете подумать: «О, у моего склада миллионы единиц». Да, но современные компьютеры очень мощные, и даже если вам придётся перебрать миллионы единиц, это не проблема. Один процессор выполняет миллиарды операций в секунду. Я не утверждаю, что это легко, но это определённо вполне осуществимо. Возвращаясь к проблеме, вы можете усечь этот приоритезированный список до оптимального режима склада. Если вы сделаете это, решение придёт само собой, бесплатно. У вас будет склад, где вы просто решите, что то, что вы отправляете сегодня, будет точно соответствовать вашему оптимальному режиму с точки зрения Kieran Chandler: Итак, Joannes, можете рассказать нам о проблемах, с которыми сталкиваются склады при оптимизации цепочки поставок?
Joannes Vermorel: Да, конечно. Когда мы рассматривали проблему с точки зрения SKU плюс временных рядов, вариантов практически не существовало. У менеджера склада не было приоритезированного списка действий. Это был просто список пополнения запасов. Единственный выход для склада состоял в том, чтобы просто игнорировать эти количества и, возможно, некоторые магазины — то есть не обслуживать определённые магазины или продукты, потому что у них не было детальной информации для принятия решения о том, что именно делать. У них были лишь заказы на пополнение, в которых говорилось: отправьте 50 единиц в этот регион, а затем другой заказ, который гласил: отправьте 25 единиц в другой регион. Классическое планирование цепочки поставок не определяет, какой заказ важнее. Вопрос даже не ставится. А поскольку вопрос не задан, ответа нет. Если взглянуть на проблему с точки зрения Lokad, которая отличается, особенно в том, что у вас есть этот приоритезированный список, где каждая единица получает свою экономическую отдачу, то, если вы захотите сгладить поток, всё становится само собой разумеющимся, ведь это просто вопрос усечения списка того, что вы хотите ускорить, до оптимального режима склада.
Kieran Chandler: Это имеет смысл. Как же они, по сути, решают, сколько рабочей силы привлекать ежедневно?
Joannes Vermorel: Здесь нам нужно вернуться к сети цепочки поставок в целом. Интересный анализ, который мы проводили много раз с нашими клиентами, показывает, что когда вы приоритезируете единицы для ускоренной доставки, вы знаете, с чего начать. Если вы посмотрите на первую единицу, затем на вторую единицу за каждую дополнительную единицу, вы увидите явный признак убывающей отдачи. Это означает, что первые единицы, которые вам необходимо отправить, обычно имеют огромную экономическую ценность. Почему? Потому что, по сути, вы предотвращаете очень вероятный дефицит. Это тот же самый шаблон, будь то многоступенчатая цепочка поставок в FMCG или розничная сеть. По сути, первая единица, которую вы отправляете, критична, потому что иначе нижестоящие клиенты, производственное или сборочное подразделение столкнутся с дефицитом. Это оказывает очень существенное влияние. Но по мере того как вы проходите по списку, очень быстро вы просто увеличиваете свою страховочную подушку. Каждая единица, которую вы отправляете по списку, фактически приносит всё меньшую экономическую отдачу. Это означает, что, и что интересно, обычно для традиционной цепочки поставок — хотя, если честно, такой цепочки, как правило, не существует — типичная ситуация такова: пусть в вашей цепочке поставок ежедневно проходит 100 000 единиц. Это значит, что ваш склад каким-то образом ускоряет в среднем 100 000 единиц ежедневно. Ну а если вы посмотрите на первые
Kieran Chandler: Итак, мы наблюдали, что склады отправляют 10 000 единиц. Обычно оказывается, что экономическая отдача, связанная с первыми 10 000 единиц из 100 000, буквально в 100 раз выше, чем у последних 10 000 единиц. Это не просто постепенное уменьшение отдачи, а чрезвычайно быстрое снижение, при котором верхние 10 процентов отправляемых единиц стоят в 100 раз больше, чем последние 10. Так имеет ли действительно значение, если в один и тот же день вы решите ускорить 90 000 единиц или 110 000 единиц по сравнению с отправкой ровно 100 000 единиц?
Joannes Vermorel: Ответ таков: это практически не имеет никакого значения, и это очень странно, потому что специалисты с классической точки зрения могли бы подумать, что это большая проблема, когда склад не обладает необходимой мощностью. Например, если сегодня склад должен обработать 100,000 единиц, а может обработать только 90,000, они скажут, что это большая проблема. Но почему это большая проблема? Ответ: потому что 10,000 единиц, которые они не могут обработать, не имеют приоритета. Возможно, среди этих 10,000 единиц могут быть вещи, которые являются абсолютно срочными и критичными, и поскольку приоритезация не проводится, никто этого не знает. Обычно, действуя случайным образом из-за необходимости, вероятность такова, что 10 процентов из этих 10,000 единиц, которые вы не можете обработать сегодня, входят в число 10 самых критически важных, которые вам следует отправлять. Но поскольку вы не можете установить приоритеты, вы сталкиваетесь с серьезным инцидентом в цепочке поставок.
Kieran Chandler: Итак, когда вы видите эти убывающие прибыли, вам нужно просто приблизительно сбалансировать равновесие вашей сети. По мере того, как мы приближаемся к завершению, для директора по цепочке поставок, который, вероятно, смотрит это, почему сглаживание так важно? Является ли это чем-то, что они могут легко внедрить или изменить с помощью того классического подхода к анализу временных рядов с небольшим смещением, или это нечто, что на самом деле достаточно сложно и потребует длительного времени для адаптации?
Joannes Vermorel: Сглаживание, как я бы сказал, всегда оставалось на заднем плане на протяжении десятилетий. Я обсуждал это со многими директорами по цепочке поставок, и это очевидный шаг, представляющий интерес из-за отрицательных эффектов масштаба, возникающих, как только вы отклоняетесь от оптимального режима и потоков.
Kieran Chandler: Очевидно, что с классической точки зрения у этой проблемы нет решения. Возможно ли это с классической точки зрения?
Joannes Vermorel: Нет. Не имеет значения, является ли ваша технология супер crude как скользящие средние или супер продвинутой как deep learning, потому что с вашей точки зрения эта проблема не имеет решения. Сначала вам нужно переосмыслить проблему. Интересно то, что если рассматривать задачу с точки зрения «Манифеста количественной цепочки поставок», с учетом всех возможных будущих сценариев и всех возможных решений, расставленных по приоритетам в соответствии с экономическими выгодами, решение предоставляется бесплатно. Если вы готовы изменить свою точку зрения, всё становится очень простым. Но изменение способа восприятия проблемы на самом деле довольно сложно. Вам нужно заново представить те же самые цепочки поставок, которые вы видели всю свою жизнь, и взглянуть на них с совершенно другой стороны. Кстати, в компании Lokad у меня и команд потребовалось несколько лет, чтобы дойти до той точки, где мы нашли способ взглянуть на проблему с совершенно другого ракурса, где решение стало возможным. Это неочевидно, и ничто не говорит о том, что ваша точка зрения на эту проблему неверна. В первые годы работы Lokad мы думали, что нам просто нужен лучший прогноз временных рядов, и, возможно, если бы у нас был идеальный прогноз временных рядов, всё бы встало на свои места. Например, если бы у нас был идеальный прогноз временных рядов, помните, что я говорил 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 точку зрения на проблему, необходимость в идеальном прогнозе тоже исчезнет.
Kieran Chandler: Хорошо, давайте на этом завершим. Похоже, что, возможно, с некоторыми из этих классических подходов многие люди как бы зарывают голову в песок и делают вид, что этих проблем вовсе не существует. Вот и всё на этой неделе. Огромное спасибо за внимание, и до встречи в следующем эпизоде. Пока.
