00:00:08 Введение и биография Стивена Диснея.
00:01:26 Обзор эффекта плетения в цепях поставок.
00:02:26 Четыре основных источника эффекта плетения.
00:05:17 Расхождения в запасах и их влияние на эффект плетения.
00:06:02 Актуальность эффекта плетения сегодня и способы его смягчения.
00:08:00 Прогнозирование и вероятностные модели в управлении цепями поставок.
00:10:23 Развитие большего количества вариантов и использование замен для улучшения обслуживания.
00:12:13 Переход от точечных прогнозов к вероятностным прогнозам для смягчения проблем в цепях поставок.
00:14:35 Применение теории управления в алгоритмах пополнения запасов в цепях поставок.
00:15:38 Джоаннес делится своими мыслями о аналогии обратных связей в управлении цепями поставок.
00:16:00 Стохастический градиент и локальная оптимизация в высокомерных играх.
00:17:11 Различные подходы к оптимизации для разных отраслей и вертикалей.
00:19:07 Применение методов оптимизации в реальных цепях поставок.
00:20:54 Важность точного прогнозирования и инженерии производства.
00:23:20 Актуальность эффекта плетения сегодня и его связь с пандемией COVID.
00:25:01 Обсуждение возможности количественной оценки вариации в цепях поставок.
00:26:05 Обсуждение финансового контроля в цепях поставок.
00:26:22 Исследование Стивена о цепях поставок с двойным источником.
00:27:24 Взгляды Стивена на преимущества цепей поставок с двойным источником.
00:28:01 Сравнение цепей поставок с системами управления и собственной частотой.
Резюме
Киран Чандлер беседует с основателем компании Lokad Жоаннесом Верморелем и профессором управления операциями Стивеном Диснеем о эффекте кнута в цепи поставок. Дисней выделяет четыре основных источника этого эффекта и предлагает компаниям смягчить его с помощью идей контрольной инженерии, обмена информацией и других стратегий. Верморель подчеркивает важность вероятностного прогнозирования и овладения опциональностью в управлении цепями поставок. Дисней представляет теорию управления, и они обсуждают практические рекомендации по внедрению этих методов. Оба эксперта считают, что эффект кнута неизбежен. Исследования Диснея сосредоточены на цепях поставок с двойным источником, обеспечивающих повышенную устойчивость к нарушениям. Они признают, что восстановление цепи поставок после пандемии COVID-19 будет различаться в зависимости от сроков поставки.
Расширенное резюме
В этом интервью Киран Чандлер ведет дискуссию с Жоаннесом Верморелем, основателем компании Lokad, и Стивеном Диснеем, профессором управления операциями в Университете Эксетера, о эффекте кнута в цепях поставок. Эффект кнута - это явление, при котором колебания, наблюдаемые в системе, такой как цепь поставок, превышают амплитуду колебаний на входе, обычно спроса.
Стивен Дисней уже 25 лет изучает эффект кнута, используя инженерные методы, компьютерное моделирование и математику, чтобы помочь компаниям понять и смягчить эту проблему. Он выделяет четыре основных источника эффекта кнута, как указано в статье 1997 года: 1) обработка сигналов спроса (интерпретация, прогнозирование и генерация заказов на пополнение запасов), 2) пакетирование (минимальные или экономические партии заказов), 3) рационирование и игры (перезаказы из-за дефицита и отмена заказов позже) и 4) изменение цен (манипулирование спросом на продукты).
Жоаннес Верморель соглашается с тем, что эффект кнута является всеобщим, но отмечает, что коренные причины и проявления могут отличаться в разных отраслях. Например, в розничной отрасли свежих продуктов отсутствие товара на складе может вызывать большие колебания спроса путем синхронизации потребительских паттернов потребления.
Стивен считает, что выводы статьи 1997 года по-прежнему актуальны, особенно для капиталоемких компаний внизу цепей поставок, поскольку производство или распределение могут быть в два-пять раз более переменными, чем спрос, а запасы могут быть в пять-десять раз более переменными. Он не согласен с утверждением статьи, что эффект кнута неизбежен, и утверждает, что компании могут смягчить его, выбирая соответствующие методы прогнозирования, настраивая их, используя идеи контрольной инженерии, обмениваясь информацией (например, через данные EPOS или управляемый поставщиком запасов) и другие стратегии.
Жоаннес Верморель также оспаривает идею о неизбежности эффекта кнута, предлагая компаниям способы смягчить его воздействие.
Верморель подчеркивает переход от точечных прогнозов к вероятностным прогнозам как значительное улучшение в управлении неопределенностями в цепях поставок. Он утверждает, что этот переход помогает смягчить проблемы численной стабильности и позволяет более точно представить спрос и лид-таймы. (ссылка на более точное представление).
Верморель также подчеркивает важность овладения опциональностью в управлении цепями поставок. Рассматривая различные варианты замены компонентов или выбора различных методов транспортировки, компании могут лучше адаптироваться к изменяющимся ситуациям и минимизировать риски. Он отмечает, что возможность использования этих вариантов значительно расширилась в последние годы, что делает оптимизацию цепей поставок все более возможной. (ссылка на оптимизацию цепей поставок).
Стивен Дисней представил концепцию теории управления в управлении цепями поставок, проведя параллель с опытом регулирования температуры воды в душе. Он объясняет, что малые постепенные корректировки решений в цепи поставок необходимы для избежания колебаний в предложении и спросе. Эта концепция применима к управлению запасами и алгоритмам пополнения запасов в системах ERP, где компании могут медленно корректировать уровни запасов и рабочего процесса для создания более гладкой и стабильной цепи поставок. (ссылка на оптимизацию за счет решений).
Жоаннес Верморель согласен с аналогией Диснея, отмечая, что прорыв в глубоком обучении был переоткрытием стохастического градиентного спуска, который предполагает внесение небольших корректировок для улучшения системы. Эта идея соответствует аналогии с душем Диснея, где малые постепенные изменения могут помочь оптимизировать цепь поставок в условиях неопределенности. (ссылка на глубокое обучение и дифференцируемое программирование).
Они обсудили оптимизацию цепей поставок и применение этих методов на практике.
Верморель обсуждает эффективность оптимизации на основе градиента, подчеркивая важность учета асимметрий экономических факторов в различных отраслях. Он приводит пример производства роскошных часов, где определенные ограничения могут не применяться из-за высокой прибыльности и возможности переработки используемых материалов. Он также подчеркивает необходимость понимания того, что то, что может считаться расточительным в одной отрасли, может быть разумным в другой. (ссылка на стоимость запасов).
Дисней, с другой стороны, говорит о практических рекомендациях для компаний при внедрении этих методов. Он предлагает начать с карты потока стоимости, чтобы понять процесс производства продукта и стратегические потребности цепи поставок. Компании должны определить, сосредоточены ли они на сокращении запасов или если затраты на мощности значительны, так как эти факторы повлияют на подход к оптимизации. Они также должны изучить временные ряды спроса, прогнозов, целей производства и завершения, а также уровни запасов, чтобы выявить источники и последствия изменчивости в системе. (ссылка на временные ряды цепочки поставок).
Disney рекомендует обдумать, добавляют ли ручные корректировки прогнозов ценность по сравнению с алгоритмическими прогнозами и оценить, насколько выбранные алгоритмы прогнозирования настроены правильно для бизнес-потребностей. Он также подчеркивает важность того, чтобы алгоритмы, использующие прогнозы, были правильно настроены в системах информационных технологий, системах планирования ресурсов предприятия или таблицах для планирования производства и снабжения от поставщиков. Наконец, он подчеркивает важность инжиниринга производства, такого как надежность оборудования и качество продукции.
Относительно актуальности эффекта “бичевого хлыста” сегодня Верморель считает, что пандемия COVID-19 не была прямым проявлением эффекта “бичевого хлыста”, а скорее примером событий с тяжелыми хвостами, которые напоминают менеджерам цепей поставок о важности учета ненормальных статистических распределений. Он предполагает, что последствия пандемии могут вызвать проблемы, подобные эффекту “бичевого хлыста”, как это было в электронной промышленности в Азии.
Верморель объясняет, что, изучая все возможные будущие сценарии и решения, компании могут достичь более детализированных ответов на проблемы цепей поставок. Двадцать лет назад такой подход технически был невозможен, но он позволяет бизнесу более эффективно контролировать финансовые результаты в настоящее время. Цепи поставок часто имеют нелинейные затраты, что означает, что производство в два раза больше может стоить в пять раз больше из-за сверхурочных работ, агрессивного обслуживания и других факторов. Хотя эти проблемы не могут быть полностью устранены, их можно управлять более эффективно с финансовой точки зрения.
Исследования Диснея сосредоточены на цепях поставок с двойным снабжением, когда компании получают большую часть своей продукции из стран с низкими затратами и длительными сроками поставки, дополняя их меньшим местным заводом. Местный завод может быстро реагировать на изменения в спросе, поддерживая строгий контроль над запасами, в то время как основная часть спроса удовлетворяется недорогими продуктами из отдаленных заводов. Такой подход имеет несколько преимуществ, включая сокращение глобальной дистрибуции, возможность вернуть производство в западные страны и повышение устойчивости цепи поставок к возможным нарушениям.
По мнению Диснея, у цепей поставок есть естественная частота, подобная колебанию моста на ветру. В настоящее время цепь поставок колеблется на своей естественной частоте из-за влияния COVID-19, что будет вызывать периодическое повышение и снижение спроса. Глобальные цепи поставок с длительными сроками поставки будут восстанавливаться дольше, в то время как цепи поставок с более короткими сроками поставки восстановятся быстрее.
Полный текст
Кирен Чандлер: Сегодня на Lokad TV мы с радостью приветствуем Стивена Диснея, профессора операций в Университете Эксетера, который объяснит нам, почему может возникать этот эффект и какое влияние он может оказать на практиков цепей поставок. Итак, Стивен, большое спасибо за то, что присоединились к нам прямо сейчас из Эксетера. Как всегда, мы хотим узнать немного больше о наших гостях. Так что, может быть, вы могли бы начать с того, чтобы рассказать нам немного о себе.
Стивен Дисней: Да, меня зовут Стивен Дисней. Я профессор управления операциями в Университете Эксетера здесь, в Великобритании. Я фактически интересуюсь динамикой цепей поставок в своей области исследований. Так что я уже около 25 лет изучаю эффект “бичевого хлыста”. Это динамический эффект в цепях поставок, и я применял инженерные методы, методы компьютерного моделирования, математические методы к этим проблемам, работая в бизнес-школе и помогая компаниям. Мне это увлекательно, и спасибо, что позволили мне рассказать об этом сегодня.
Кирен Чандлер: Конечно, без проблем. Мы собираемся более подробно рассмотреть идею эффекта “бичевого хлыста”. Так что, может быть, вы могли бы начать с краткого обзора.
Жоанн Верморель: Итак, мое понимание эффекта “бичевого хлыста” в основном заключается в явлении, когда колебания, которые вы наблюдаете в системе, и здесь мы рассматриваем цепь поставок как систему, превышают амплитуду колебаний, которая поступает на вход системы, и, как правило, это будет спрос. И вот это будет такое явление. Кстати, если у вас есть что-то, что может усилить колебания входов, у вас также есть то, что может фактически уменьшить колебания. И вот что может усиливать или уменьшать, такие вещи, как запасы на складе, например.
Кирен Чандлер: Хорошо, Стивен, какие факторы могут влиять на так называемый эффект “Бычьего кнута”? Что это за факторы?
Стивен Дисней: В статье Хау Ли 1997 года было выделено четыре основных источника эффекта “Бычьего кнута”. Один из них называется обработкой сигнала спроса, это о том, как мы интерпретируем спрос, прогнозируем его и затем генерируем заказы на пополнение запасов. Таким образом, здесь есть алгоритм прогнозирования и пополнения запасов. Следующий фактор - пакетирование, когда мы можем производить минимальный объем заказа или экономичный объем заказа, что вводит изменчивость. Еще один эффект - рационирование и игры; у вас может не хватать товаров или ваш поставщик может не иметь товаров в наличии, поэтому вы можете делать излишние заказы, чтобы получить нужные вам товары, а затем отменять свои заказы, когда эти товары поступают. Последний фактор - вариации цен. Компании любят манипулировать спросом на товары, и это может подорвать будущий спрос на товары. Классическим примером является акция “два по цене одного” в супермаркете. Я покупаю в два раза больше туалетной бумаги, когда она по половине цены, потому что она не просрочится, и у меня много места для хранения дома. Однако, постоянно низкая цена может помочь решить эту проблему.
Кирен Чандлер: Также методы управления доходами?
Жоанн Верморел: Да, основной фактор, который обусловлен структурой системы, временем выполнения заказа и системой пополнения запасов, вызывает изменчивость в обработке сигнала спроса.
Кирен Чандлер: И Стивен упомянул, что сигнал спроса, который проявляется в виде прогнозирования, кажется, привлекает больше внимания из этих четырех факторов. Вы считаете, что это справедливо? Вы считаете, что это правильный подход?
Жоанн Верморел: Я думаю, что это зависит от отраслей. Мое собственное наблюдение заключается в том, что существует много отраслей, где преобладает то, что происходит, и все же происходит усиление эффекта вариации или эффекта “Бычьего кнута”, но корневые причины полностью отличаются и являются чрезвычайно простыми. Например, в розничной торговле свежими продуктами то, что вызывает это, на самом деле является отсутствием товара на складе. Потому что когда у вас заканчивается товар, вы склонны синхронизировать потребление своих клиентов. Таким образом, мы наблюдаем, что у многих компаний розничной торговли продуктами питания может быть большая изменчивость спроса, и это связано с тем, что у вас есть группа клиентов, которые, когда товара нет в наличии, немного задерживают свое потребление. Таким образом, вы получаете усиление эффекта, который синхронизирует паттерны потребления, вызванные именно отсутствием товара на складе. Само отсутствие товара на складе может вызывать множество таких больших колебаний, синхронизируя самих клиентов. Но главное, что я считаю, это то, что такие эффекты действительно являются всеобщими, но способ их проявления действительно зависит от отраслей, которые вы рассматриваете. Оригинальная статья в значительной степени фокусировалась на товарах быстрого оборота, и то, что я говорю, заключается в том, что это происходит в совершенно других формах, если вы рассматриваете компании, которые не являются компаниями быстрого оборота.
Кирен Чандлер: Хорошо, Стивен, давайте поговорим о основных выводах этой статьи. Она была опубликована более 20 лет назад, так что были основные выводы, и вы считаете, что они до сих пор актуальны?
Стивен Дисней: Я считаю, что выводы до сих пор очень актуальны. Они в основном говорили о том, что эффект “Бычьего кнута” неизбежен, особенно из-за обработки сигнала спроса. Положительный низкокоррелированный спрос всегда будет вызывать эффект “Бычьего кнута”. И то, что я наблюдаю в компаниях, это то, что обычно на уровне отдельного продукта производство или распределение будет в два раза изменчивее, иногда в пять раз изменчивее, чем спрос. И это также влияет на запасы, которые могут быть в пять или десять раз изменчивее спроса. Так что я вижу, что многие компании страдают от этого эффекта, и для компаний с капиталоемкими процессами внизу цепочки поставок это большая неэффективность. Основной вывод до сих пор очень актуален, особенно в эпоху глобальных цепочек поставок, и мы стали более глобальными со временем с более длительными временами выполнения заказов. Где я не согласен, так это с “неизбежным” аспектом этого. Есть вещи, которые мы можем сделать; мы можем выбирать более подходящие методы прогнозирования.
Кирен Чандлер: Мы можем настроить методы прогнозирования правильным образом, и мы также можем принимать решения о пополнении запасов, используя идеи и теории из области управляющей инженерии, чтобы помочь сгладить и устранить эффект бычьего хлыста. Мы можем использовать информацию, данные EPOS в розничных поставочных цепях, которые могут помочь нам. Мы также можем использовать такие техники, как управляемый поставщиком инвентарь, когда ваш поставщик имеет доступ к информации о вашем инвентаре и может использовать ее в своих решениях. Все эти вещи могут помочь смягчить эффект бычьего хлыста, и в некоторых случаях мы можем полностью его устранить. Йоаннес, каковы ваши мысли? Вы согласны с этой идеей, что это не так окончательно, и есть способы и средства, с помощью которых вы можете смягчить воздействие?
Йоаннес Верморель: Мое мнение заключается в том, что, когда мы смотрим на прогнозирование, эта перспектива, которая была в конце 20-го века, твердо укоренилась в точечном прогнозе. Это прогноз, который в основном является временным рядом с одной точкой данных в год, в день, в неделю или в месяц, и вы прогнозируете вперед с учетом временного ряда и управления запасами. То, что Lokad делает уже более десяти лет, это переход к вероятностному прогнозу для всех областей, где есть неопределенность, таких как спрос и сроки поставки. Этот род проклятия, которое вы испытывали с точечными прогнозами, где либо у вас есть прогноз, который всегда отстает, либо если у вас есть что-то более реактивное, но затем у вас возникают колебания, которые намного больше, это проблемы численной стабильности, которые очень сильно зависят от того факта, что мы говорим о точечных прогнозах в первую очередь. Когда мы переходим к области вероятностных прогнозов, большая часть этих проблем буквально исчезает. Это будет первая часть моего ответа.
Вторая часть - это то, как я обычно подхожу к управлению поставками, - это владение опциональностью, и часть игры заключается в развитии большего количества вариантов. Я считаю, что видение, где вы видите спрос как монолит и сроки поставки как монолит, также, до некоторой степени, немного устарело. Во-первых, есть большое количество замен. Иногда вы даже можете создать такую ситуацию, когда вы можете использовать эту замену для предоставления лучшего сервиса. Могут быть компоненты, которые общие для продуктов, которые вы обслуживаете, поэтому вам не обязательно следовать архетипу, например, фармацевтической промышленности, где
Кирен Чандлер: Йоаннес, что вы думаете об идее сохранения вариантов в транспортировке и упаковке для смягчения потенциальных проблем в поставочной цепи?
Йоаннес Верморель: Вам нужно иметь сырьевой активный продукт, но затем вы можете иметь 150 различных вариантов упаковки, сделанных в последний момент, чтобы сохранить ваши варианты открытыми. В настоящее время доступно множество вариантов транспортировки, таких как воздух, море, железная дорога и дорога. Не так, чтобы какой-либо вариант был установлен в камне; это градиент вещей, которые могут быть более или менее дорогими. В зависимости от ситуации вы можете решить иметь раннюю отправку по воздуху по гораздо большей стоимости, просто потому что это значительно сократит ваши сроки поставки и смягчит предстоящий исчерпание запасов. Но вы не будете делать это для всей вашей продукции, только для части. Так что, хотя я согласен с выводом Стивена, что проблемы в поставочной цепи неизбежны, я бы сказал, что количество способов смягчить их и сделать их более прибыльными для вашей поставочной цепи за последние два десятилетия значительно увеличилось.
Кирен Чандлер: Стивен, вы упомянули идею использования теории управления, которую я вижу как более инженерную технику. Как это может быть применено в таком сценарии?
Стивен Дисней: У меня есть аналогия, которую я люблю использовать - это о принятии душа. В поставочной цепи мы принимаем решение, и через некоторое время мы получаем продукты либо из нашей производственной системы, либо от нашего поставщика. Между причиной, решением, и следствием, поступлением продуктов, есть задержка. Теперь представьте, что у нас есть один из тех старомодных душей с отдельными горячими и холодными кранами. Чтобы регулировать температуру, я бы повернул горячий кран на всю мощность, подождал, пока горячая вода пройдет через душ и упадет на мою голову, а затем использовал бы холодный кран для регулировки температуры. Если я поверну холодный кран слишком быстро, будет слишком холодно, и если я поверну его обратно слишком быстро, будет слишком жарко. Мы знаем, что в душе мы должны поворачивать кран медленно и ждать, пока вода пройдет через трубу, чтобы соответствовать желаемой температуре.
Тот же принцип применим к цепочке поставок. Если спрос растет, возможно, потому что мы перешли на новые рынки или наши продукты стали более привлекательными, мы не хотим сразу же преследовать все увеличение, так как мы создадим колебания в предложении и спросе. На самом деле, мы хотим медленно реагировать на изменения в спросе. Если мы это делаем и спрос недолговечен, он может снизиться, и мы не преследуем его полностью вверх или вниз.
Кирен Чандлер: Итак, Жоанн, вы упомянули этот алгоритм пополнения, который помогает сгладить изменчивость в производстве. Можете рассказать нам немного больше об этом?
Жоанн Верморель: Да, конечно. Мы получаем этот красивый плавный паттерн с заказами на производство или заказами на пополнение, протекающими посередине пиков и впадин в спросе, и момент, когда вы это делаете, находится в алгоритмах пополнения. Прогноз используется в алгоритме пополнения в вашей системе ERP, и обычно для продукта с большим объемом это будет вариант чего-то, называемого политикой “вода до”, и в нем есть две обратные связи, связь с запасами и связь с работами в процессе. Итак, у нас есть целевой запас, который является нашим резервным запасом, и наши фактические запасы могут быть ниже или выше. Вместо того, чтобы пытаться исправить все это одним решением, мы хотим исправлять это медленно со временем, чтобы сгладить изменчивость, накладываемую на производство. То же самое с работами в процессе. Если у нас долгий срок поставки, будет целевое количество продуктов на кораблях в контейнерах, отправляемых нам, и мы должны учесть это точно так же, как и запасы. Но это небольшое изменение алгоритма, которое может оказать большое влияние на динамику цепей поставок.
Кирен Чандлер: Стивен, какие у вас мысли по этому аналогу? Кажется, что следовать этой идее почти как контроллеру обратной связи довольно очевидно. Кажется, что это работает на поверхности.
Стивен Дисней: Ну, Кирен, я имею в виду, в современной поверхности, я имею в виду, одним из самых больших прорывов глубокого обучения на самом деле было повторное открытие силы стохастического градиентного спуска, что именно это. Вы немного подталкиваете систему в направлении, где вы учитесь. Вот в чем суть стохастического градиента, так что это как аналогия с душем - это просто серия небольших прикосновений, знаете, горячо и холодно, пока вы не привыкнете. Это очень интересно, потому что два десятилетия назад люди были очень скептически настроены по отношению к тому, что сейчас известно как локальная оптимизация. То есть, вы просто следуете градиенту, и вы получите высокооптимизированный результат, и люди думали: “О, если вы это делаете, вы застрянете в своего рода локальных минимумах, и это не работает”. Реальность заключается в том, что когда вы играете в очень высокоразмерные игры, локальные минимумы не являются проблемой, проблема в скорости сходимости, и небольшое подталкивание системы с небольшими движениями, как это делается в стохастическом градиентном спуске, работает очень хорошо. Так что это будет частью моих размышлений. Затем есть еще одна вещь, которая заключается в том, о чем мы пытаемся оптимизировать, снова я бы сказал, это очень сильно зависит от тех отраслей, на которые вы смотрите, потому что, например, давайте рассмотрим твердый лак. Допустим, вы производите свои мастерские часовщика и производите очень дорогие часы, и предельный случай - это женские часы. Итак, у вас есть, по сути, ювелирное изделие, сделанное из драгоценных металлов, полностью подлежащее переработке на 100%. Вы можете переработать 100% стоимости. У вас есть драгоценные металлы, драгоценные камни, а затем у вас есть механизм, который в некотором роде стандартизирован. Итак, какие у вас ограничения? Я имею в виду, вы можете и буквально, если у вас нет чего-то, чтобы показать в магазине, то люди не покупают, так что у вас есть это.
Кирен Чандлер: вам интересно производить действительно много, и это рынок, твердый лак очень сильно зависит от новизны, поэтому вам нужно производить много. И что происходит, если вы не производите?
Жоанн Верморель: Ну, то, что вы не производите, вы просто возвращаете дорогие часы в магазин, разбираете все драгоценные камни, перерабатываете металл и ставите механизмы в новые часы, а затем отправляете их обратно. Затем вы понимаете, что, возможно, сборка составляет около пяти процентов стоимости часов и что это 80% валовой маржи. Таким образом, вы видите, что когда вы находитесь в такой ситуации, у вас возникают очень сильные асимметрии. Очевидно, это различается. Для FMCG с высоким давлением, которая действительно работает с очень узкими маржами, это не то же самое. Мой поинт в том, что градиентная оптимизация действительно работает, но затем вам действительно нужно думать в терминах асимметрии экономических факторов, чтобы знать, какие области представляют собой оптимальную точку равновесия. И от одной отрасли к другой то, что считается безумно расточительным в одной отрасли, на самом деле может считаться очень разумным в другой отрасли.
Кирен Чандлер: Хорошо, Стивен, давайте поговорим немного о применении этих техник в реальном мире. Я думаю, что одной из вещей, в которой статья была очень хороша, является то, что она подчеркнула некоторые из этих проблем, но она не была очень предписывающей в том, как с ними справляться. Так что это за советы, которые вы даете компаниям, с которыми, возможно, работаете?
Стивен Дисней: Отталкиваясь от идей Жоаннеса, я думаю, что первый шаг - понять потребности вашей цепочки поставок. Так что картографирование потока ценности - это важный первый шаг. Вы хотите понять процесс, который используется для производства продукта. Вы хотите понять, какие стратегические потребности у этого процесса. Является ли это цепочкой поставок, где вы сосредоточены только на сокращении запасов, или затраты на мощности значительны? Если вы сосредоточены только на запасах, и эффект бича не имеет значения, тогда сосредоточьтесь на минимизации затрат на запасы, и это нормально. В капиталоемких отраслях, вероятно, это баланс между затратами на запасы готовой продукции и сырья и эффективным использованием ваших производственных мощностей и капитала, который вы связали там. Так что понимание вашей цепочки поставок, ее картографирование - я предпочитаю использовать карты потока ценности для этого - а затем наложение на это временных рядов, каковы временные ряды спроса, каковы временные ряды прогнозов, каковы временные ряды целей производства и завершения производства, каковы временные ряды уровней запасов готовой продукции и сырья. А затем обратитесь к вашему поставщику, как выглядят прогнозы, заказы, которые вы даете вашему поставщику? Соответствуют ли они их поставкам, и можете ли вы дать надежные будущие рекомендации вашему поставщику о том, что нужно? Это даст вам понимание того, где генерируется изменчивость в системе и каковы последствия этой изменчивости, потому что это не всегда плохо. Так что, когда вы поняли стратегические потребности вашей цепочки поставок, вы можете начать думать о том, как вы прогнозируете. Часто компании вручную корректируют свои прогнозы, и нам нужно подумать о том, добавляет ли это действительно ценность по сравнению с алгоритмическим прогнозом.
Кирен Чандлер: Используете ли вы правильные алгоритмы прогнозирования? Настроены ли они правильно для потребностей вашего бизнеса? Цепочка поставок, сосредоточенная на запасах, будет иметь другие потребности в прогнозировании, чем капиталоемкая компания. Мы должны помнить, что мы не создаем прогнозы, чтобы показать людям, насколько хорошо мы можем предсказывать будущее, но мы создаем прогнозы, чтобы принимать деловое решение о том, сколько заказывать у наших поставщиков и сколько производить. Так что алгоритмы, которые используют эти прогнозы, настроены правильно? Есть ли у них пропорциональные регуляторы обратной связи, скорости кранов? Они настроены правильно?
Стивен Дисней: Это работа, которую можно выполнить в вашей информационной системе, вашей системе ERP или ваших электронных таблицах, которые вы используете для планирования производства и снабжения от поставщиков. И затем есть хорошая старомодная инженерная работа, которую нужно выполнить. Может ли производственная система производить по желаемому плану? Надежны ли ваши машины? Вы достигаете производственных целей или иногда производите слишком много или слишком мало? Вы производите качественную продукцию? Это смесь прогнозирования, компьютерных наук, управления процессами и хорошей старомодной инженерной работы для достижения уровня эффекта бича, который соответствует вашей цепочке поставок.
Кирен Чандлер: Великолепно. И Жоаннес, насколько актуальным был бы эффект бича сегодня, в настоящее время? Можно сказать, что COVID был очень хорошим примером действия эффекта бича?
Жоаннес Верморель: Я имею в виду, COVID был супермасштабным нарушением для всех. Я не думаю, что это было именно проявление эффекта бича. Я бы сказал, что если есть одна вещь, которая характеризовала COVID, это было своего рода событие с толстым хвостом. Это было напоминание о том, что распределения в цепях поставок, и под распределениями я имею в виду статистические распределения, не являются нормальными; они имеют толстые хвосты. Таким образом, у вас есть эти экстремальные события, которые не так невероятны, как они кажутся при рассмотрении нормальных распределений.
Я подозреваю, что из-за нестабильности сроков поставки возникнут все возможные проблемы в результате этой пандемии, которые примут форму бичей. В некоторой степени я думаю, что это то, что мы сейчас видим в Азии в отношении электроники. Но я не думаю, что это будет преобладающим. В настоящее время я думаю, что очень интересно то, что если вы подходите так, что рассматриваете все возможные будущие сценарии, а затем рассматриваете все возможные решения и пересекаете их, вы можете получить очень детализированный ответ, который два десятилетия назад технически был невозможен. Вы действительно можете количественно определить, насколько далеко вы готовы зайти в создании вариаций в вашей системе, которые превышают вариацию в спросе, потому что, как правило, в цепях поставок есть нелинейные затраты.
Кирен Чандлер: Если вы хотите произвести в два раза больше за то же время, это может не стоить в два раза больше; это может стоить в пять раз больше, просто потому что людям нужно работать сверхурочно, машинам придется работать на уровне, где требуется активное обслуживание, и так далее. Вопрос в том, можно ли устранить эти проблемы или по крайней мере удержать их под контролем с финансовой точки зрения, где у вас есть гораздо больше контроля над финансовым результатом для вашей компании?
Жоаннес Верморель: В настоящее время я не думаю, что вы можете устранить эти проблемы, но вы можете в значительной степени удержать их под контролем с финансовой точки зрения, что дает вам гораздо больший контроль над финансовым результатом для вашей компании.
Кирен Чандлер: Стивен, мы оставим последнее слово вам. Я знаю, что вы много занимаетесь исследованиями в области статистических методов и их применения в операционном менеджменте. Чем вы занимаетесь в данный момент и что, по вашему мнению, будет интересно в ближайшие годы?
Стивен Дисней: Я недавно много времени потратил на изучение двойных цепей поставок. Это цепи поставок, в которых мы получаем большую часть нашей продукции из страны с низкой стоимостью, которая может быть далеко, но мы дополняем это небольшим местным заводом. У маленького местного завода будет более короткий срок поставки и, возможно, более высокая стоимость за единицу при производстве на месте, но поскольку мы можем удовлетворить большую часть спроса из долгосрочной цепи поставок с низкой стоимостью, средняя стоимость за единицу довольно низкая. Маленький завод может очень быстро изменять свой объем, чтобы адаптироваться к изменчивости спроса, поэтому мы можем поддерживать наши запасы под очень тесным контролем с помощью маленького завода, удовлетворяя при этом большую часть спроса на недорогие продукты из дальнего завода.
Изучение того, как мы используем эти идеи, интересно. Я думаю, что это хорошо с экологической точки зрения, потому что чистая дистрибуция продуктов по всему миру будет снижаться. Это интересный способ вернуть производство в дорогие западные страны и, надеюсь, сделает наши цепи поставок более устойчивыми к нарушениям.
Продолжая разговор о последнем вопросе, для меня цепь поставок - это система с собственной частотой, так же как мост будет колебаться на ветру с определенной частотой. Цепь поставок имеет свою собственную частоту, и мы только что дали ей большой толчок COVID. Цепь поставок будет колебаться на своей собственной частоте в течение нескольких лет, прежде чем эти колебания утихнут. Мы увидим, как спрос повысится, затем снизится, а затем снова возрастет. Глобальные цепи поставок с долгими сроками поставки будут восстанавливаться дольше, в то время как цепи поставок с короткими сроками поставки восстановятся намного быстрее.
Кирен Чандлер: Великолепно. Ну, спасибо вам обоим за ваше время. Это все на этой неделе. Большое спасибо за просмотр, и увидимся в следующем эпизоде. Спасибо за просмотр.
