00:00:08 Анализ сценариев и сравнение с вероятностным прогнозированием.
00:01:02 Сценарное планирование и его простота.
00:02:56 Ограничения сценарного планирования с использованием программного обеспечения и обработка неопределенности.
00:05:57 Альтернатива: вероятностное прогнозирование и его преимущества.
00:06:48 Трудности с реализацией нескольких сценариев в планировании цепей поставок.
00:08:00 Ограничения сценарного планирования в управлении цепями поставок.
00:09:52 Вероятностное прогнозирование как альтернатива сценарному планированию.
00:10:38 Сравнение вероятностного прогнозирования с высокоразрешающей изображением.
00:13:22 Иллюзия простоты в сценарном планировании и проблемы принятия решений.
00:15:00 Пример, иллюстрирующий недостаточность усреднения решений по сценариям.
00:16:01 Ограничения традиционного сценарного планирования.
00:17:27 Проблемы реализации вероятностного прогнозирования.
00:19:00 Преимущества сценарного планирования и его будущее.
00:20:58 Автоматизация согласования возможных будущих сценариев.
00:23:19 Важность правильных инструментов для вероятностного принятия решений.
Резюме
Киран Чандлер беседует с Жоаннесом Верморелем, основателем компании по оптимизации цепей поставок Lokad, обсуждая эффективность анализа сценариев и его сравнение с вероятностным прогнозированием. Верморель считает, что хотя сценарное планирование имеет свои ограничения, такие как затраты времени и значительные затраты ресурсов, вероятностное прогнозирование является более эффективным и эффективным подходом к управлению неопределенностью в цепи поставок. Он отмечает, что исследование необычных инструментов, необходимых для работы со всеми возможными будущими сценариями, является неотъемлемым условием для их принятия, и Lokad разработала алгебру случайных величин, математический и статистический инструмент для работы с вероятностными будущими событиями. Недавняя непредсказуемость цепей поставок подчеркивает необходимость лучших инструментов для работы с непредвиденными сценариями.
Расширенное резюме
В этом интервью ведущий Киран Чандлер и Жоаннес Верморель, основатель компании Lokad, занимающейся оптимизацией цепей поставок, обсуждают эффективность анализа сценариев и его сравнение с вероятностным прогнозированием. Сценарный анализ был разработан компанией Shell в 1970-х годах и представляет собой мысленный эксперимент, в котором делаются предположения о будущем и исследуются, чтобы увидеть, как все обернется, особенно в отношении вопросов цепей поставок. Целью сценарного планирования является исследование нескольких альтернативных будущих сценариев для принятия лучших решений и создания более надежной производительности в условиях непредсказуемых изменений. Хотя цепи поставок являются сложными, сценарное планирование может упростить процесс и может быть поддержано программными инструментами. С другой стороны, вероятностное прогнозирование отличается своим подходом и не полагается на предположения. Оно работает с вероятностными расчетами и неопределенностью будущего. Хотя оба метода имеют дело с неопределенным будущим, они отличаются своим подходом, сценарный анализ является более элегантным и простым подходом, а вероятностное прогнозирование полагается больше на статистические вероятности.
Обсуждение сосредоточено на сценарном планировании и прогнозировании в управлении цепями поставок.
Верморель объясняет, что сценарное планирование включает прогнозирование различных сценариев на основе различных входных данных и предположений. Эти сценарии могут помочь принимающим решения планировать альтернативные будущие события и соответствующим образом корректировать свои стратегии. Однако сценарное планирование также имеет свои ограничения. Например, оно может занимать много времени и требовать значительного ручного ввода от экспертов.
Верморель предлагает более эффективный и эффективный подход - использование вероятностного прогнозирования, которое опирается на вычислительные методы, а не на экспертное мнение. Этот подход особенно полезен в ситуациях, когда необходимо учесть множество переменных, и количество возможных сценариев ошеломляет.
Верморель отмечает, что хотя существует много консультантов и поставщиков, которые отстаивают сценарное планирование, редко можно увидеть, что эти сценарии используются в производстве. Он предполагает, что это связано с тем, что сценарное планирование требует значительных затрат времени и ресурсов, и не всегда практично для компаний его внедрять.
В целом Верморель подчеркивает важность рассмотрения различных сценариев и планирования неопределенности в управлении цепями поставок. Хотя у традиционного сценарного планирования есть свои ограничения, вероятностное прогнозирование предлагает более эффективный и эффективный подход к этой проблеме.
Разговор сосредоточен на роли сценариев в управлении цепями поставок. Верморель считает, что сценарии играют значительную роль в повседневных задачах команды управления цепями поставок, но являются слишком дорогостоящими. Он считает, что основная идея работы с неопределенным будущим верна, но классическая перспектива управления цепями поставок, основанная на прогнозировании, является глубоко ошибочной. Верморель утверждает, что компании используют сценарии, потому что у них нет лучших альтернатив для работы с неопределенным будущим.
Вероятностное прогнозирование является новой альтернативой для работы с неопределенным будущим. Верморель объясняет, что вероятностное прогнозирование отличается от сценариев тем, что оно принимает совершенно иной подход, используя большие вычислительные мощности, которые сегодня доступны по низкой цене. Основная идея вероятностного прогнозирования заключается в рассмотрении всех возможных будущих событий, даже если вероятность их наступления очень низкая. Верморель считает, что вероятностное прогнозирование является более эффективной альтернативой для работы с неопределенным будущим, поскольку оно использует большие объемы вычислительных мощностей, доступных сегодня.
Верморель объяснил концепцию вероятностного прогнозирования, которое является механическим способом назначения вероятностей возможным будущим событиям. С помощью этого Верморель считает, что больше нет необходимости в сценариях, так как все возможные будущие события могут быть проанализированы. Он использовал аналогию с наличием высококачественного изображения всего будущего, а не низкокачественного изображения с несколькими пикселями.
Чандлер спросил Вермореля о различиях в перспективе конечного пользователя между сценарным планированием и вероятностным прогнозированием. Верморель отметил, что сценарное планирование создает иллюзию простоты, но может быть проблематичным при принятии решений для нескольких несовместимых сценариев. Верморель привел пример магазина, продающего книги, где большинство клиентов - родители, которым нужна только одна копия книги, но иногда входит учитель и хочет 30 копий одной и той же книги.
Верморель подчеркивает важность вероятностного прогнозирования как инструмента оптимизации цепи поставок и принятия решений, поскольку оно предоставляет высококачественное изображение всех возможных будущих событий, а не только нескольких сценариев.
Обсуждение сосредоточено на проблемах оптимизации цепи поставок. Верморель является основателем компании Lokad, специализирующейся в этой области. Разговор начинается с обсуждения соответствующего количества товара, которое следует хранить в магазине для определенной книги. Верморель утверждает, что усреднение необходимого количества товара не имеет смысла, и что традиционный подход, заключающийся в увеличении числа сотрудников, только усугубляет проблему. Он объясняет, что сценарное планирование предлагает потенциальное решение, позволяющее управлять несколькими будущими событиями, но для этого требуется не только копирование и вставка логики. Внедрение вероятностного прогнозирования намного сложнее, но для поставщиков программного обеспечения для управления цепями поставок, таких как Lokad, это предоставляет значительные возможности для улучшения их систем. Верморель заключает, отметив, что решение проблем, возникающих при согласовании результатов, полученных в результате сценарного планирования, является важной задачей, которую необходимо решить.
Они обсуждают анализ сценариев и его ограничения в управлении цепями поставок. Верморель объясняет, что компании часто не осознают проблему, пока не внедрят систему и не столкнутся с крайними случаями, которые делают ее невозможной. Несмотря на это, поставщики стимулируются продавать функции, которые выглядят круто и работают во время демонстраций, и пока люди не могут представить себе альтернативу, анализ сценариев кажется лучшим вариантом. Верморель считает, что вероятностный прогноз, который назначает вероятности сценариям, является естественным продолжением анализа сценариев, но настоящая проблема заключается в полной автоматизации согласования между всеми возможными будущими событиями. Чтобы решить эту проблему, Lokad разработала алгебру случайных величин, специальный математический и статистический инструмент для работы с вероятностными будущими событиями. Верморель подчеркивает, что исследование необычных инструментов, необходимых для работы со всеми будущими событиями одновременно, является неотъемлемым условием для принятия, поскольку недостаточно понять, что возможно рассмотреть все возможные будущие события с вероятностями. Наконец, они обсуждают недавние события, которые показали непредсказуемость цепей поставок и необходимость лучших инструментов для работы с непредвиденными сценариями.
Полный текст
Кирен Чандлер: Сегодня на Lokad TV мы собираемся обсудить его эффективность и возможность замены альтернативными методами, такими как вероятностный прогноз.
Жоанн Верморель: Итак, эти два метода похожи в том смысле, что вы хотите иметь дело с неопределенным будущим. Поскольку вы не знаете точно, каким будет будущее, вы хотите исследовать варианты. Однако способ, которым вы проводите это исследование, очень отличается.
Кирен Чандлер: Сегодня мы собираемся подробнее рассмотреть планирование сценариев. Возможно, хорошее место для начала - объяснить, как это работает и что это такое.
Жоанн Верморель: Планирование сценариев концептуально очень просто. Вы просто проводите мысленный эксперимент “что, если”, говоря, что будущее будет таким. Давайте предположим, что будущее точно такое, и исходя из этого первоначального предположения, посмотрим, как все обернется с точки зрения перспектив цепи поставок, если это будущее окажется таким. В некотором смысле это очень элегантно и просто, и вы можете повторить это упражнение. Идея планирования сценариев заключается в том, чтобы вместо одного истинного прогноза исследовать несколько альтернатив. Исследуя несколько альтернатив, вы можете сделать свои решения и производительность более устойчивыми к вариациям, которые вы не можете предсказать, но ожидаете.
Кирен Чандлер: Интересно, потому что мы знаем, что в цепи поставок спрос может быть одной вариацией, но также могут быть и другие связанные вариации, такие как срок поставки. Может ли этот метод объединять несколько вариаций?
Жоанн Верморель: Основная идея планирования сценариев заключается в том, что оно упрощает все, придерживаясь умственно чего-то, что очень похоже на прошлое. Это буквально означает, что спрос будет численно таким и таким. Из-за этой простоты оказывается, что с точки зрения программного обеспечения вам нужны инструменты для поддержки этих линий мысли, особенно при работе с сложностью тысяч продуктов, множества мест и т. д. Интересно то, что с точки зрения программного обеспечения планирование сценариев похоже на упражнение по вырезанию и вставке с вашей настройкой и логикой, связанной с классическим прогнозом.
Кирен Чандлер: Можете объяснить, что такое анализ сценариев и как он используется в оптимизации цепи поставок?
Жоанн Верморель: Конечно, анализ сценариев основан на прогнозировании чисел, представляющих возможные будущие сценарии. Исходя из этих прогнозов, вы можете делать выводы. Если вы хотите иметь альтернативный сценарий, это просто другой прогноз, возможно, с каким-то смещением. Например, нисходящий тренд. Затем вы можете сделать все решения и сравнить их с первым набором решений, которые вы приняли для среднего сценария, который представляет ваш обычный классический прогноз.
То, что очень легко реализовать такой процесс с программным обеспечением, где вы просто умножаете сценарии, не обязательно означает, что оно будет делать все, что вы хотите. В частности, вы зависите от экспертов и ручных настроек для корректировки сценариев. Вы склонны корректировать сценарии в соответствии с упрощенными переменными, такими как увеличение или уменьшение будущего спроса. Но есть еще много других областей, которые также неопределены, такие как сроки поставки.
Проблема с корректировкой сценариев заключается в том, что у вас есть множество комбинаций, и это становится ошеломляющим. В конечном счете, выбор сценариев - это дело, в котором человек играет ключевую роль. Человекам предстоит отбирать эти сценарии.
Альтернативный подход заключается в принятии более вычислительного подхода, и вот где находится место вероятностного прогнозирования.
Кирен Чандлер: Итак, вот почему лучше доверить это машине, а не человеку?
Жоанн Верморель: Да, анализ сценариев - это интересный способ справиться с тем, что вы не знаете будущего в совершенстве, но он страдает от проблемы того, что вы отбираете только несколько сценариев. Реальность заключается в том, что классический подход к прогнозированию и планированию цепей поставок уже очень трудоемкий, даже для основного сценария. Для крупных компаний уже требуются целые команды планировщиков и прогнозистов, чтобы выполнить работу. Если вы хотите добавить больше сценариев, вы сталкиваетесь с ситуацией, когда вам нужно почти линейно увеличивать численность персонала для поддержки процесса. Поэтому, по моему опыту, хотя есть множество консультантов и поставщиков, которые отстаивают сценарный подход к планированию, я очень редко видел, чтобы эти сценарии действительно использовались в производстве. Это больше исключение, а не правило. Если мы посмотрим на повседневные операции, то на самом деле довольно редко они используются.
Кирен Чандлер: Встретить компании, где сценарии играют значительную роль в повседневной работе команды цепей поставок, редкость, и я считаю, что причина в том, что это слишком дорого. Но эта техника существует с 1970-х годов. Так почему консультанты и поставщики все еще продвигают ее, и почему компании, очевидно, все еще используют ее?
Жоанн Верморель: Во-первых, я считаю, что основная идея, которая заключается в необходимости иметь дело с неопределенным будущим, является глубоко верной. Таким образом, классическая перспектива цепей поставок, где вы просто делаете прогноз и говорите “вот он, это будущее”, например, на следующей неделе мы продадим 155 единиц этого продукта, фундаментально ошибочна. Интуитивно вы видите, что в этом подходе есть что-то глубоко неправильное; вам нужно иметь дело с тем, что будущее неизвестно. Сценарии - это ответ, хотя и плохой, на эту проблему, и в отсутствие лучших альтернатив очень соблазнительно использовать их. Есть такой девиз, что когда у вас в руках только молоток, все остальное - гвозди. Так что, если у вас нет никакого лучшего инструмента, вы будете использовать то, что у вас есть, а именно молоток, даже если на самом деле вы пытаетесь иметь дело с винтом.
Теперь появились альтернативы, которые опираются на вещи, которых не существовало четыре или пять десятилетий назад, такие как большие объемы дешевой вычислительной мощности. В этом суть вероятностного прогнозирования. Это в основном совершенно другой взгляд на проблему, используя большие объемы доступной сегодня вычислительной мощности.
Кирен Чандлер: Так почему вероятностное прогнозирование может быть настолько отличным? Ведь вы все равно смотрите на альтернативное будущее. Я думаю, что с вероятностным прогнозированием вы присваиваете вероятность его возможному наступлению, но на первый взгляд они не кажутся на самом деле настолько разными, потому что вы просто смотрите на возможные альтернативы.
Жоанн Верморель: Основная идея вероятностного прогнозирования заключается в том, что у вас будут машинно-сгенерированные будущие события. Вы будете рассматривать все возможные будущие события, или по крайней мере все численно значимые будущие события. Даже если у вас есть огромные вычислительные ресурсы, нет смысла оценивать последствия чего-то, что имеет только шанс из триллиона произойти. Это просто неэффективное использование вычислительной мощности, которой вы располагаете. Но если мы рассматриваем только то, что имеет хотя бы один шанс из миллиона произойти каждый год, это все равно очень маловероятно, но это не исчезающе маловероятно. Тогда у вас есть достаточно вычислительной мощности для работы с такими событиями с помощью современных компьютеров.
Кирен Чандлер: Через десятилетия, с помощью обычных компьютеров, которые у вас есть дома или даже на вашем смартфоне, вероятностное прогнозирование - это просто механический способ присвоить вероятности множеству возможных будущих событий. Как только у вас есть это, вы понимаете, что вам больше не нужны сценарии. Вы можете заменить все те сценарии, которые были отобраны среди всех возможных будущих событий, чем-то, что беспощадно анализирует все возможные будущие события. Это похоже на переход от видеокамеры с только четырьмя пикселями на изображении к полноразрешенному изображению всего будущего, где вы видите все пиксели.
Joannes Vermorel: В чем разница? Просто спросите себя, если у вас есть пейзаж и только пять пикселей, то очень сложно понять, как он выглядит. Если вы приложите много усилий, у вас может быть 20 пикселей на изображении, и это будет очень трудоемко. Но когда вы переходите от 20 пикселей к 4 миллионам, вы переходите от чего-то, что почти не имеет смысла, к высококачественному изображению, которое полностью имеет смысл. На практике, даже если это постепенный процесс в теории, это совершенно другое дело.
Kieran Chandler: Давайте поговорим о вещах с точки зрения конечного пользователя. С помощью сценарного планирования, возможно, с помощью всего лишь ваших четырех пикселей, у вас есть представление о том, что происходит в начале и в конце, и это очень логично. Но идея просмотра вероятностного прогноза и всех возможных будущих событий гораздо менее логична и сложна для понимания. Это проще для конечного пользователя?
Joannes Vermorel: С сценарным планированием у вас есть иллюзия простоты. Вы выбираете один сценарий и у вас есть один набор решений, которые имеют смысл для этого конкретного сценария. Это относительно просто. Но проблема в том, что вы смотрите на другой сценарий и получаете другой набор решений. Если вы посмотрите на третий сценарий, вы получите еще один набор решений. Что вы собираетесь делать со всеми этими решениями, которые могут быть и на практике являются полностью несовместимыми? Наивный ответ был бы сделать какой-то средний вариант, но почему средний вариант будет иметь значение?
Просто чтобы дать вам пример, представьте, что у вас есть магазин, продающий книги для школ. Большинство ваших клиентов - родители, у которых есть один ребенок и которым нужна только одна копия книги. В том же магазине время от времени заходит учитель и хочет 30 копий книги.
Kieran Chandler: Вопрос в том, имеет ли смысл иметь запас из пяти копий книги в магазине?
Joannes Vermorel: Если вы хотите обслуживать только родителей, которые время от времени приходят в магазин, то да, пять копий может быть достаточно. Однако, если вы хотите обслуживать учителей, то вам, вероятно, понадобится 35 копий книги. Вам понадобится 30, чтобы обслужить учителей, а затем еще пять, чтобы обслужить родителей. Но если вы сделаете среднее и скажете: “О, 25 должно быть достаточно”, нет, 25 не очень хорошо, потому что это гораздо больше, чем вам нужно для родителей, и все равно недостаточно для учителя. Итак, вы видите, что усреднение обычно не имеет смысла. И если у вас есть нелинейности, такие как MOQs, минимальный объем заказа, это не работает. Таким образом, у вас есть видимость простоты, когда вы смотрите на те сценарии, где вы выбираете один сценарий и говорите: “Ну, здесь есть простое решение”. Вы выбираете другой сценарий, и у вас есть другое простое решение. Но затем у вас возникает проблема, как вы согласуете все эти сценарии. Реальность в том, что традиционный подход - это просто влить еще больше ресурсов в проблему. Итак, вы видите, у вас уже было нечто, что требовало огромных усилий в плане персонала. Для каждого сценария вам нужны больше планировщиков, больше прогнозистов. Но затем вы создаете еще одну проблему, а именно, теперь вам нужна еще одна команда, чтобы просто согласовать все это. Итак, вы видите, это еще хуже, чем линейное увеличение количества сотрудников. Это как гиперлинейное увеличение количества вещей, с которыми вам нужно иметь дело при большом количестве сценариев. И это очень, очень плохо.
Kieran Chandler: Я думаю, что, возможно, одно из преимуществ сценарного планирования заключается в том, что это просто копирование логики и с точки зрения реализации это просто заключается в бросании большего количества ресурсов на это. Это означает, что реализация вероятностного прогнозирования является гораздо более сложной, и поэтому компании не так заинтересованы в этом?
Joannes Vermorel: Я имею в виду, что для поставщика программного обеспечения это абсолютно так. Представьте себе, что вы являетесь поставщиком программного обеспечения для цепочки поставок, и то, что вы делаете, - это разработка системы прогнозирования и планирования цепочки поставок. Это означает, что по крайней мере, с классической точки зрения, ваша система способна управлять классическим прогнозом. То есть, она может назначить ежедневное, еженедельное или ежемесячное количество на определенный период вперед для любого отдельного артикула или продукта. Вот как выглядит классический прогнозирующий продукт. У вас есть все необходимое, чтобы управлять одним будущим и сказать: “Вот оно. Вот как все будет происходить”. Теперь, если вы хотите перейти к сценарному планированию, вам просто нужно сказать: “Ну, я просто собираюсь управлять вторым экземпляром этого будущего и буду ссылаться на него как на второй сценарий”. С точки зрения логики, с точки зрения кода, это буквально тот же самый код, в котором вам просто нужно добавить одну дополнительную размерность, которая является размерностью сценария, и вот. У вас уже есть система сценарного планирования. Но есть подвох. Подвох заключается в том, что вы ничего не сделали, чтобы согласовать результаты, полученные из них.
Kieran Chandler: Сценарии, но реальность заключается в том, что компании обычно не осознают, что они сталкиваются с этой проблемой, пока не внедрят систему и не столкнутся со всеми возможными случаями, когда нельзя усреднять результаты, полученные различными сценариями, когда усреднение результатов на самом деле не имеет смысла.
Joannes Vermorel: Если вы сделаете, например, три примера, и поставщик будет довольно хорошим, вы знаете, я имею в виду, во-первых, интерес поставщика очень дешево реализовать, почему бы не реализовать функцию, которая дешево стоит и выглядит круто во время демонстраций? Плюс, когда вы просто делаете очень простой пилотный проект, есть шансы, что вы не столкнетесь с теми случаями, о которых я только что рассказал, и, следовательно, усреднение сценария, вероятно, будет работать для вас. Но как только вы перейдете к более сложной ситуации, вы поймете, что у вас возникают бесконечные случаи, и это делает всю систему невозможной. Но на этом этапе поставщик уже доволен, потому что поставщик уже получил оплату. Знаете, все неправильные стимулы на месте, как вы платите поставщику программного обеспечения для цепочки поставок, о чем мы говорили в предыдущем эпизоде. Плюс, пока люди не могут представить себе альтернативу, все еще кажется, что это лучшее, что есть, за отсутствием чего-либо лучшего.
Kieran Chandler: Хорошо, давайте немного сведем все вместе. Вы говорите, что люди не могут представить себе альтернативу, и теперь мы находимся в ситуации, когда есть альтернатива с вычислительной мощностью, которую у нас есть. Есть альтернативный метод, так что вы можете представить, что такой анализ сценариев в конечном итоге исчезнет?
Joannes Vermorel: Да, я имею в виду, хотя, честно говоря, у Lokad все еще есть долгий путь, чтобы буквально проповедовать остальной части мира об этом. Проблема не в вероятностном прогнозе самом по себе, потому что идея, что у вас будет много сценариев с вероятностями, относительно проста и кажется очень естественным расширением сценарного подхода, просто с множеством сценариев, как добавление пикселей к изображению, где количество будет вероятностью.
Kieran Chandler: Так что вместо цвета вы можете думать об этом как о моем сценарии, и этому сценарию присваивается вероятность. Но проблема заключается в том, что когда у вас есть все эти возможные будущие события, вам нужно думать о способах полностью автоматизировать согласование между всеми этими возможными будущими событиями. И вот тут начинаются настоящие сложности и странности с точки зрения Lokad.
Joannes Vermorel: Вы знаете, решение, которое мы разработали, называется алгеброй случайных величин. Так что вам нужны некоторые очень специфические математические и статистические инструменты, чтобы работать с такими концепциями, не только на стороне прогнозирования, но и на стороне принятия решений. Фактически, если вы посмотрите на технологический стек Lokad, вы увидите, что прогнозирование - это всего лишь небольшая часть картинки в наши дни. Большая часть сложности, техник, инструментов, практик, алгоритмов и прочего заключается в том, как вы оптимизируете свои решения, сталкиваясь со всеми этими неопределенными, вероятностными будущими событиями.
И вот в чем, я считаю, заключается проблема дальнейшего распространения. Люди не только должны понять, что возможно рассматривать все эти возможные будущие с вероятностями, но им также нужно исследовать вещи, которые, я бы сказал, очень необычны - такие инструменты, которые вам нужны, чтобы работать со всеми будущими сразу. Потому что без этих инструментов вы возвращаетесь к исходной точке, где людям требуется огромное количество времени, чтобы разобраться во всех этих возможностях. Хит заключается в том, что в Lokad мы не разбираем все эти возможности; мы поддерживаем все эти возможности на протяжении всего процесса. Так что это не совсем просто, но на самом деле довольно просто, если у вас есть правильные инструменты.
Кирен Чандлер: Хорошо, нам придется закончить здесь. Но, я думаю, исходя из недавних событий, мы знаем, что существует так много непредсказуемых сценариев, которые могут произойти, что люди, вероятно, никогда не смогут предсказать. Вот и все на этой неделе. Большое спасибо за внимание, и увидимся в следующем эпизоде. Спасибо за просмотр.
