00:00:08 Обсуждение утверждений и преимуществ цифровых двойников в индустрии цепей поставок.
00:01:50 Различие между модными словами с содержанием и цифровым двойником.
00:03:00 Отсутствие инноваций в основе цифровых двойников.
00:05:07 Сравнение цифровых двойников с приукрашенными симуляторами цепей поставок.
00:08:20 Предполагаемые преимущества цифровых двойников и подход Locad.
00:09:34 Введение в концепцию цифровых двойников и прогнозирования.
00:11:29 Опасения по поводу точности и отсутствия метрик в цифровых двойниках.
00:15:00 Улучшение цифровых двойников и устранение основных проблем.
00:16:05 Семантическая адекватность и упрощенное представление цепей поставок.
00:18:01 Как цифровые двойники интегрируются с классическими ERP-системами и необходимость прояснений.
00:18:57 Обсуждение ограничений цифровых двойников, обусловленных точностью данных и приближениями.
00:21:00 Критика маркетинговых коммуникаций вокруг цифровых двойников со стороны конкурентов.
00:22:48 Объяснение, что такое настоящий цифровой двойник и его связь с моделями Монте-Карло.
00:24:53 Анализ утверждений о интуитивно понятных панелях управления и важности точности в моделировании цифровых двойников.
00:27:14 Понимание неинтуитивной природы симуляторов и важность точности для применения в цепях поставок.
00:28:33 Обсуждение идеи симулятора цепей поставок и его точности.
00:29:32 Моделирование на основе агентов и его высокая степень настраиваемости.
00:30:31 Практичность и ценность ручной настройки параметров моделирования.
00:33:12 Сравнение различных решений на основе множества метрик и вызовы, с этим связанные.
00:35:34 Рассмотрение вопроса о выборе наилучшего решения с помощью цифрового двойника.
00:37:35 Низкоразрешенный процесс Монте-Карло в моделировании цепей поставок.
00:38:07 Цифровой двойник как точка сбора и добавление характеристик реального времени и синхронизации.
00:39:07 Важность системного подхода к цепям поставок и его ценность.
00:39:47 Критика цифровых двойников: отсутствие ключевых элементов и акцент на дешевых возможностях.
00:40:58 Заключение и последние замечания.
Резюме
В интервью Жоанн Верморель, основатель Lokad, обсуждает цифровые двойники в индустрии цепей поставок. Верморель подчеркивает ограничения цифровых двойников, считая их модным словом с ограниченной инновационностью. Он сравнивает их с системами обнаружения спроса и предполагает, что они предлагают лишь постепенные улучшения. Верморель отмечает важность точности в моделировании цифровых двойников и проблему интеграции их с существующими системами. Хотя он признает их потенциальную ценность в рамках комплексного, компьютеризированного подхода к управлению цепями поставок, Верморель утверждает, что одних цифровых двойников недостаточно для значительных улучшений и их не следует рассматривать как полное решение.
Расширенное резюме
В этом интервью Николь Зинт беседует с Жоанном Верморелем, основателем Lokad, о цифровых двойниках в индустрии цепей поставок. Цифровые двойники обычно описываются как виртуальные представления цепей поставок, способные моделировать различные сценарии для принятия решений. Однако Верморель выражает скептицизм в отношении заявлений сторонников цифровых двойников и подчеркивает их ограничения.
Верморель объясняет, что термин «цифровой двойник» стал модным словом в области цепей поставок, служащим точкой объединения для специалистов, сталкивающихся с аналогичными проблемами или ищущих схожие решения. Он утверждает, что проблема цифрового двойника как модного слова заключается в его поверхностности и отсутствии инноваций по сравнению с другими модными терминами, такими как глубокое обучение.
Верморель утверждает, что не наблюдал никаких значительных инноваций в основе цифровых двойников. Он сравнивает их с системами обнаружения спроса, которые ранее критиковал как пустую болтовню, но признаёт, что цифровые двойники могут иметь немного большую ценность. Любые инновации в цифровых двойниках, однако, скорее будут постепенными, чем революционными.
Разговор затрагивает неопределённость, окружающую цифровые двойники, поскольку большинство поставщиков не могут чётко определить их суть и возможности. Верморель объясняет, что цифровые двойники по сути являются виртуальными представлениями цепей поставок, часто продвигаемыми с помощью маркетинговых трюков и футуристических образов. Он сравнивает этот подход с ребрендингом Facebook в Meta.
Традиционные прогнозы в управлении цепями поставок, как правило, ограничены, поскольку они основаны на точечных прогнозах временных рядов. Хотя цифровые двойники могут обладать более универсальными возможностями прогнозирования, Верморель ставит под сомнение их точность, подчёркивая важность измерения для обеспечения адекватности виртуального представления.
Для улучшения цифровых двойников Верморель рекомендует работать над точностью и обеспечивать семантическую адекватность между виртуальным представлением и реальной цепью поставок. Он признаёт, что даже продвинутые симуляции являются сильно упрощёнными по сравнению с реальными цепями поставок. Также он отмечает проблему интеграции цифровых двойников с существующими корпоративными системами, такими как ERP-системы, системы управления складами и CRM, которые не были разработаны для сбора научно достоверных данных для цифровых двойников.
Верморель выражает скептицизм в отношении коммуникаций вокруг цифровых двойников и их практичности. Он отмечает, что исторические данные, собираемые через ERP-системы, часто представляют искажённое представление о реальности цепей поставок. Более того, он ставит под сомнение полезность эксплуатации цифрового двойника и то, стоят ли полученные результаты и ключевые показатели эффективности затрат на привлечение специалистов для их интерпретации.
Верморель описывает цифровые двойники как приукрашенные симуляторы Монте-Карло для целей управления цепями поставок, часто использующие моделирование на основе агентов. Однако он ставит под сомнение точность этих симуляторов и уровень доверия, который следует им оказывать. Верморель признаёт, что симуляторы могут создавать визуально привлекательные дашборды, но подчёркивает сложность определения точности и достоверности представленных данных. Он также отмечает, что симуляторы по своей природе являются сложными «чёрными ящиками», и хотя они могут фиксировать нелинейные явления в цепях поставок, они могут генерировать неожиданные ответы при изменении параметров.
Разговор сосредоточен на практичности, ценности и ограничениях использования цифровых двойников в управлении цепями поставок.
Как объясняет Верморель, цифровые двойники представляют собой перепаковку десятилетних концепций моделирования, в частности процессов Монте-Карло, ставших возможными благодаря дешевым и мощным вычислительным мощностям. Эти симуляции теперь могут охватывать всю цепь поставок, вызывая значительный интерес в индустрии. Однако Верморель подчеркивает, что цифровые двойники следует рассматривать как лишь один алгоритмический компонент в комплексном решении для управления цепями поставок, а не как полное решение сами по себе.
Интервью затрагивает проблемы сравнения различных подходов к управлению цепями поставок, учитывая множество вовлечённых переменных. Верморель отмечает, что цифровые двойники позволяют измерять различные метрики, такие как уровни сервиса для каждой SKU, затраты на запасы для поставщиков и качество обслуживания для клиентов. Настоящая выгода цифровых двойников заключается в их способности моделировать всю цепь поставок от начала до конца, хотя имеются ограничения, связанные с неполнотой данных.
Определяя цифровые двойники как серию поставщиков, перепаковывающих старые концепции с использованием процессов Монте-Карло, Верморель признаёт их привлекательность в рамках системного подхода к управлению цепями поставок и важность устранения силосов. Однако он считает, что цифровые двойники следует рассматривать лишь как один компонент в более широком решении.
Основная критика Вермореля в адрес цифровых двойников исходит из того, чего им не хватает, а не из того, что они представляют собой. Он считает, что в концепции цифрового двойника отсутствует множество элементов, и, хотя симуляции Монте-Карло полезны, их недостаточно для действительно значительного улучшения управления цепями поставок. Верморель предлагает, что цифровые двойники могут быть ценны как призыв к более целостному, компьютеризированному подходу к управлению цепями поставок, но их не следует рассматривать как единственное средство достижения улучшений.
Жоанн Верморель делится своими взглядами на цифровые двойники в оптимизации цепей поставок, подчёркивая необходимость более комплексного подхода к управлению цепями поставок. Он признаёт потенциальную ценность цифровых двойников, но предостерегает от их рассмотрения в качестве полноценного решения. Разговор демонстрирует важность понимания ограничений и потенциала цифровых двойников, а также необходимость более широкого взгляда на оптимизацию цепей поставок.
Основатель поделился своими мыслями о цифровых двойниках в управлении цепями поставок. Верморель раскритиковал концепцию цифрового двойника за то, чего ей не хватает, а не за то, что она предлагает. Он считает, что, хотя симуляции Монте-Карло полезны, их недостаточно для значительного улучшения управления цепями поставок. Он предполагает, что цифровые двойники могут быть полезны для продвижения более целостного подхода к управлению цепями поставок, но их не следует рассматривать как единственное решение.
Верморель подчеркивает необходимость более комплексного подхода к управлению цепями поставок, который предусматривает интеграцию различных инструментов и методов. Хотя цифровые двойники имеют потенциал для повышения ценности такого подхода, не следует полагаться на них как на единственное средство достижения улучшений. Вместо этого Верморель предлагает, чтобы специалисты по управлению цепями поставок учитывали ряд факторов, включая анализ данных, моделирование, оптимизацию и машинное обучение, для выявления и решения ключевых проблем своих организаций.
В целом, взгляды Вермореля указывают на то, что цифровые двойники играют определённую роль в управлении цепями поставок, но они не являются панацеей. Он выступает за более тонкий подход, который включает различные инструменты и методы для достижения желаемых результатов. Подчеркивание Верморелем необходимости целостного, компьютеризированного подхода к управлению цепями поставок, вероятно, найдёт отклик у специалистов, стремящихся улучшить свои операции и повысить конкурентоспособность.
Полная расшифровка
Nicole Zint: Теперь, Жоанн, как на самом деле выглядит цифровой двойник для пользователя на расстоянии?
Joannes Vermorel: Моё восприятие цифровых двойников таково, что это одно из тех модных слов, где больше формы, чем содержания. Технологическое и научное сообщество нуждаются в модных словах как в точках объединения, чтобы люди, рассматривающие проблему с одной стороны, могли собраться и провести нечто вроде научной конференции или разработать бизнес-стратегию. Например, модное слово с содержанием — это глубокое обучение. Это целый комплекс научных и технологических инициатив. Однако, что касается цифровых двойников, я вижу модное слово и некие механизмы, но, когда начинаешь копать, выясняется, что под этим всем всё очень поверхностно. Нет никакой грандиозной революции в информатике, никакой математической революции, никакой революции в машинном обучении, и очень трудно даже выделить какую-либо по-настоящему инновационную составляющую того, что может лежать в основе этих цифровых двойников.
Nicole Zint: Значит, вы говорите, что в основе цифрового двойника нет никаких принципиальных инноваций?
Joannes Vermorel: Я не видел таковой. Возможно, они окажутся немного лучше, чем системы обнаружения спроса, которые мы рассматривали несколько месяцев назад и которые оказались чистой болтовней. Однако, даже если я замечу прогресс в развитии цифровых двойников, он будет очень постепенным в плане типа инноваций. Поставщики, продающие цифровые двойники, называют их симуляторами цепей поставок. Скажите, вы думаете, что это должно быть симулятором?
Nicole Zint: Большинство поставщиков, продающих цифровые двойники, остаются крайне неясными относительно того, что это такое на самом деле. Они говорят, что это как ваша виртуальная цепь поставок, представление вашей цепи поставок. Что такое виртуальная цепь поставок?
Nicole Zint: То есть виртуальная, что по сути означает, что это не ваша реальная цепь поставок. Это, по сути, представление вашей цепи поставок. Пока что это остаётся невероятно неопределённым. План действий на бумаге вашей цепи поставок может быть виртуальным представлением цепи поставок. Обычно это ассоциируется с компьютерной визуализацией вашей цепи поставок. Слово “виртуальный” несёт в себе своего рода классное, положительное значение.
Joannes Vermorel: Это также немного напоминает виртуальные миры, явления виртуальной реальности, немного как ребрендинг Facebook в Meta. Снова, это тот же самый настрой, который я ощущаю. Интересно то, что, действительно, когда начинаешь разбираться, что это такое с технической точки зрения — в лучшем случае я могу оценить, потому что, опять же, большинство наших конкурентов предоставляют крайне мало технических деталей о том, что это такое — это выглядит как приукрашенные симуляторы цепей поставок. Снова, докажите обратное, но я не видел элементов, которые заставили бы меня думать, что эти цифровые двойники цепей поставок представляют собой нечто большее, чем просто красивые симуляторы.
Nicole Zint: То есть вы говорите, что это создаёт те же ощущения, что и смена названия Facebook на Meta. Что вы имеете в виду под этими аналогичными ощущениями?
Joannes Vermorel: Я имел в виду лишь тот маркетинговый стиль, способ общения, сопровождающий продвижение продукта – и ничего больше. Это способ его упаковки. Вы бы заметили, что каждые десять лет, когда люди стремятся представить нечто футуристическое, они не используют одни и те же метафоры или темы. Например, в 1950-х всё было о человекообразных роботах. Вы видели множество футуристических реклам, где люди пытались показать, каким будет будущее. Там можно было встретить людей, буквально переодетых в роботов, с тем, что сегодня выглядит крайне устаревшим, когда люди были покрыты металлическими пластинами и изображали роботов.
А для искусственного интеллекта вы видите множество людей, которые пытаются общаться с когнитивными технологиями так, словно они копируют работу мозга. Часть визуальных образов, связанных с ИИ, включает мозг, когнитивный аспект, словно в машине таится разум. Digital twins играют на другой идее. Они строятся на концепции виртуальных реальностей, метавселенной, некоего видения будущего в стиле «Матрицы». Снова повторюсь, я не утверждаю, что это научно; это просто маркетинговый ход. Это подход к тому, как это преподнести. И, кстати, каждое научное начинание сопровождается определённым способом его продвижения, даже если речь идёт о чистой науке. Всегда приходится как-то продвигать его для широкой общественности.
Nicole Zint: Не то чтобы это было плохо само по себе – нормально, если с этим связаны какие-то темы и образы. Но я считаю, что в мире корпоративного программного обеспечения важно это учитывать.
Joannes Vermorel: Почему это важно? Потому что люди, прежде всего, пытаются вам что-то продать. Мы не делаем это ради красоты человеческого разума. Это, прежде всего, коммерческое предприятие, нацеленное на улучшение цепочек поставок.
Nicole Zint: Подождите, давайте разберём это немножко подробнее. Какие же предполагаемые преимущества цифрового двойника, согласно коммуникациям многих других поставщиков, которых можно назвать конкурентами Lokad?
Joannes Vermorel: Lokad не продаёт цифровых двойников. Я считаю, что мы делаем множество вещей, которые подпадают под ожидаемые преимущества цифровых двойников. Однако это осознанный выбор; мы не позиционируем себя как цифровые двойники. Относитесь к этому с долей скепсиса. Я в основном пытаюсь описать довольно честно, что наши конкуренты на самом деле пытаются продать под этим общим термином.
Nicole Zint: Комментарий о Lokad и цифровых двойниках: ведь то, что мы делаем в Lokad, когда рассматриваем наш вероятностный прогноз, мы анализируем все возможные исходы различных решений, чтобы сравнить их между собой. Таким образом, когда мы думаем о заявлениях о цифровом двойнике, речь идёт о возможности моделировать все варианты сценариев «что если» и затем видеть их влияние. Разве это не похоже, за исключением того, что цифровой двойник кажется как бы более игрофицированным?
Joannes Vermorel: Я думаю, что с цифровыми двойниками выдвигается предположение о якобы превосходных возможностях, позволяющих увидеть множество возможных будущих сценариев и вариаций будущего. И я бы сказал, что намерение вполне положительно. Однако меня сильно смущает то, что как только вы начинаете это делать, если у вас есть хоть какая-то проекция для любой виртуальной цепочки поставок, возникает вопрос точности, ибо по сути вы создаёте прогноз.
И я не могу не думать о всех тех поставщиках, у которых огромные проблемы с точностью их прогнозных технологий, и которые внезапно с помощью цифровых двойников делают проблему исчезающей, по крайней мере, в маркетинговых брошюрах. Одно, чего я нигде не вижу в обсуждениях о цифровых двойниках, — это тот факт, что все в восторге от возможности взглянуть на множество вариантов будущего. По сути, вы создаёте прогноз, а затем люди говорят: «Нет, нет, это не просто прогноз. Это гораздо более универсально.»
Я бы сказал, что если это очень универсальный прогноз, который позволяет увидеть множество вероятных будущих сценариев, то технически это называется в научном, статистическом сообществе вероятностным прогнозом. То есть вы смотрите на множество вероятных будущих вариантов и даже, если хотите, учитываете политики, такие как ценовая политика или политика суровых мер, введённые для регулирования.
Nicole Zint: Возникает вопрос точности, и меня удивляет, что многие поставщики, продвигающие цифровых двойников, не осознают, что проблема точности колоссальна. По вашему мнению, является ли цифровой двойник по сути прогнозом, только упакованным иначе, так что вопрос точности отпадает?
Joannes Vermorel: Проблема в том, что слово «прогноз» в кругах цепочек поставок обычно применяется к крайне узкому виду прогнозов, а именно к прогнозам точечных временных рядов. Существует целый спектр прогнозов. Цифровые двойники не являются прогнозами в том понимании, если определять прогнозы через призму точечных временных рядов – они намного больше.
Nicole Zint: Согласна. То есть, цифровые двойники – не просто прогнозы временных рядов?
Joannes Vermorel: Позвольте переформулировать предельно ясно: цифровые двойники не являются прогнозами, если определять прогнозы с точки зрения точечных временных рядов. Однако, если принять более широкое определение прогнозов как недвусмысленных и количественных заявлений о будущем, тогда цифровые двойники, по крайней мере в том виде, в каком их представляют наши конкуренты, вполне подпадают под это определение. Моя первая озабоченность в том, что как только появляется какой-либо прогноз, неизбежен вопрос точности. Если вы даже не задаетесь этим вопросом и не разрабатываете инструменты для оценки точности, вы не знаете, насколько эффективно то, что делаете. Вы можете просто играть с огромным количеством чисел, а современные компьютеры делают это невероятно легко. Вы можете использовать кучу вычислительной мощности, числовые алгоритмы и математические формулы, но это не означает, что совокупность всего этого становится научной или разумной. Вы можете получить некое заблуждение о вашей виртуальной реальности, не имеющее качественного соответствия с вашей реальной цепочкой поставок. Если вы не измеряете свою точность, независимо от типа вашего прогноза, у вас нет и малейшего представления, имеет ли смысл то, что вы делаете.
Nicole Zint: Так как же улучшить существующий цифровой двойник?
Nicole Zint: Но я имею в виду, это первая проблема, которую вы видите в этих системах. Если я посмотрю на то, что делают наши компьютеры, похоже, что даже нет никаких метрик. Так что, если у вас нет измерений, я не могу понять, что именно они оптимизируют.
Joannes Vermorel: Это не единственная проблема. Это была только первая. Видите, я говорю, что если мы хотим даже притвориться, что то, что делаем, не является пустым модным словом, нам нужно учитывать основные проблемы. Первая из этих проблем, похоже, полностью игнорируется поставщиками цепочек поставок, которые продают цифровых двойников — проблема точности. Но это не единственная проблема. Существует ещё один класс проблем, который является чрезвычайно важным, а именно адекватность на семантическом уровне между тем, что вы делаете в виде виртуального представления цифровых двойников, и реальностью.
Потому что, видите ли, эти цифровые двойники не такие, как в фильме «Матрица», где можно воссоздать альтернативную вселенную, практически неотличимую от реального мира. Сделать это остаётся подвигом из области научной фантастики. Мы на десятки, если не на столетия от того, чтобы сделать что-то, похожее на «Матрицу». Так что, когда мы пытаемся смоделировать или создать цифровой аналог цепочки поставок, мы по сути имеем крайне упрощённое представление цепочки поставок.
Даже в Lokad, когда мы применяем самые передовые методы моделирования цепочки поставок, нам необходимо осознавать, что даже то, что мы считаем уровнем современных достижений в плане точности и детализации представления, или цифровым аналогом цепочки поставок, остаётся невероятно упрощённым представлением этой цепочки.
Более того, данные, которые необходимы для этого виртуального представления, этого цифрового представления, не падают с неба. Данные, которые мы используем, поступают из корпоративных систем, бизнес-систем, ERP-систем, систем управления складами, CRM, извлечений EDI и десятков других источников. Суть в том, что все эти системы были созданы для управления цепочками поставок, а не для сбора научно точных данных о них.
Nicole Zint: Так как же цифровой двойник интегрируется с классической ERP-системой?
Joannes Vermorel: Сначала – мы даже не начали рассматривать, что вообще представляет собой цифровая цепочка поставок, цифровой двойник для цепочки поставок. Видите ли, поставщики хотят отвлечь внимание от этого вопроса. Им хочется, чтобы клиент сразу перешёл к преимуществам, которые он получит, и так далее. Но я настаиваю, что сначала надо перечислить все проблемы, чтобы понять, действительно ли то, что рассматривается, носит подлинный характер.
Будет существовать третий класс вопросов, касающихся той выразительности, которую мы можем достичь. У нас есть проблема формулирования заявления о будущем на основе данных, которые не соответствуют реальности.
Nicole Zint: Что касается вашей цепочки поставок, такого не существует. Знаете, у вас есть лишь исторические данные, представленные через ERP. Это не должно путаться с реальностью; это всего лишь очень искажённое представление. Ладно, с этим можно работать, но без заблуждения – происходят огромные приближения, и эти приближения могут быть крайне вредны для цели улучшения цепочки поставок, которую можно достичь с помощью этого цифрового двойника. Затем, вероятно, возникает третий класс проблем, а именно: как вообще работать с таким цифровым представлением вашей цепочки поставок? Нет гарантий, что просто наличие цифрового двойника автоматически принесёт пользу для вашей цепочки поставок, особенно когда вам обещают, что вы получите KPI или ключевые инсайты. Я бы сказал: да, у вас есть ключевые инсайты, но до тех пор, пока это не будет доказано обратным, эти ключевые инсайты означают, что компании придётся платить сотрудникам просто за то, чтобы их анализировать.
Joannes Vermorel: Видите ли, когда вы утверждаете, что программное обеспечение предоставляет вам KPI и инсайты, это, по сути, остаётся статьёй затрат для компании, потому что, как бы ни были интересны эти данные, компании всё же придётся платить людям за их анализ. И до сих пор это не окупается. И, кстати, об этом я говорил в одном из предыдущих эпизодов с бюрократическим ядром цепочек поставок. В цепочках поставок всегда существует соблазн заниматься различными бюрократическими делами. Вот в чём проблема, когда высокоспециализированные люди занимаются довольно техническими задачами.
Nicole Zint: Значит, вы довольно критично смотрите на цифровых двойников?
Joannes Vermorel: Я не критикую сами цифровые двойники. Снова, давайте будем точны. Я говорю, что когда представляется какая-либо концепция, нужно очень конкретно обозначать все проблемы, которые с ней связаны. И моя критика направлена исключительно на коммуникации, связанные с цифровыми двойниками, как их преподносят мои конкуренты. Так что критика пока не касается самих цифровых двойников. Мы можем перейти к этому через минуту, если хотите, но речь идёт о том, что те элементы коммуникации, которые проявляются, кажутся поразительными, словно они игнорируют слонов в комнате. И не одного слона, а как минимум трёх крупных слонов, которые либо умалчиваются, либо игнорируются, если хотите. И это заставляет меня задуматься, обращают ли они вообще внимание на реальную суть решаемой проблемы.
Nicole Zint: Справедливо, но теперь давайте вернёмся к самому цифровому двойнику.
Joannes Vermorel: Да. Так, одно из утверждений, которые я слышал от поставщиков, заключается в том, что их цифровой двойник способен посредством интуитивной панели управления мгновенно показывать влияние различных сценариев «что если». Какое ваше мнение по этому поводу? Какова была бы ваша первая критика, если хотите, и какие преимущества, по вашему мнению, могут быть у цифрового двойника?
Nicole Zint: Во-первых, я бы сказала: что же на самом деле представляет собой цифровой двойник, как его реализуют поставщики, продающие цифровых двойников?
Nicole Zint: Чтобы задать вопрос: что это технически? И здесь заметна оценочная компонента, и я бы сказала, что это прославленные симуляторы, точнее, симуляторы Монте-Карло.
Joannes Vermorel: Несмотря на то, что технической информации, которую предоставляют многие наши конкуренты, весьма скудно, у них всё же присутствует несколько скриншотов и несколько технических деталей. Именно ими я пользуюсь, чтобы подтвердить своё утверждение. По сути, когда люди говорят, что у них есть цифровой двойник, на деле у них есть часть корпоративного программного обеспечения, дающая некие возможности моделирования. Это нечто, что очень ориентировано на использование метода Монте-Карло. Оно генерирует, с определённой степенью шума, то, что должно представлять будущие состояния вашей цепочки поставок. Обычно они используют методы, вдохновлённые агентным моделированием. Они пытаются представить сеть цепочки поставок как совокупность агентов с предустановленным поведением, возможно, с ограниченной обучаемостью. А затем просто запускают симулятор и собирают метрики, будто устанавливают датчики в определённых точках или по определённым паттернам в вашей цепочке поставок. Таким образом, на техническом уровне цифровой двойник — это своего рода симулятор, симулятор Монте-Карло, настроенный под задачи цепочки поставок.
Nicole Zint: А как насчёт заявлений, например, о наличии панелей управления?
Joannes Vermorel: С любыми симуляторами вы можете разместить датчики повсюду, чтобы измерять результаты ваших симуляций, и очень легко собрать тысячи чисел. Если у вас есть тысячи чисел, их можно легко оформить в наглядном виде, например, в виде панели управления. Главная проблема заключается в том, насколько можно доверять этим числам, и это возвращает меня к вопросу точности. Наличие эффектных панелей управления, безусловно, — это то, что, я уверен, могут сделать мои конкуренты. Но давайте будем реалистами; вполне возможно получить очень наглядные отчёты с помощью Excel, и это возможно уже три десятилетия. Таким образом, это всего лишь незначительное улучшение для данной категории преимуществ.
Nicole Zint: Тогда каким, по вашему мнению, должно быть преимущество? Давайте поставим под сомнение другое качество, которое вы упомянули: интуитивность.
Joannes Vermorel: Это интересно, потому что мой опыт с симуляторами совершенно другой. Симуляторы — по сути, чёрные ящики, сложные по замыслу, и они абсолютно не похожи на числовые рецепты, которые можно легко объяснить. Кстати, Lokad весьма широко использует методы Монте-Карло, симуляторы и генераторы, и это нечто, что имеет очень
Nicole Zint: Lokad имеет сильную склонность к вероятностным прогнозам. Однако, даже если Lokad использует эти методы, я признаю, что они не особенно интуитивны, особенно когда дело касается результатов. Это вполне продиктовано их природой. С помощью симулятора вы, как правило, стремитесь уловить все те нелинейности, которые невозможно зафиксировать другими методами. Но как только вы сталкиваетесь с явлениями в вашей цепочке поставок, которые сильно нелинейны, становится очень трудно и, по сути, непонятно, что происходит. Это означает, что при минимальной корректировке параметра вы получаете огромный эффект на другом конце сети, и это оказывается неожиданным.
Joannes Vermorel: Если симулятор точен, то он хороший. Это означает, что он предоставляет вам инструмент для получения контроля и лучшего понимания непреднамеренных последствий, казалось бы, незначительных действий в вашей цепочке поставок. Однако всё зависит от точности симулятора. Это никоим образом не может считаться интуитивным. В лучшем случае это будет по сути «чёрный ящик». И опять же, это чрезвычайно сложная числовая модель, которая оживает, когда вы симулируете мировую цепочку поставок. Это действительно не относится к той категории вещей, которые я бы назвал интуитивными.
Nicole Zint: Таким образом, симулятор по сути представляет собой прогноз за завесой симуляции, где точность вызывает сомнения. Идея в том, что мы можем увидеть всю цепочку поставок на одном экране и переключаться между различными параметрами, чтобы увидеть результат. На бумаге это звучит великолепно, как волшебный шар, способный заглядывать в будущее. Но, конечно, если вы не ставите под сомнение точность, то это и есть то, чем оно является.
Joannes Vermorel: Да, и возникает ещё множество других вопросов. Когда у вас есть симулятор, у вас есть агенты, которые по сути являются строительными блоками вашей симуляции. Когда вы запускаете симуляцию по всей цепочке поставок, это означает, что вы будете симулировать каждый отдельный SKU, чтобы, например, связать его с поведением пополнения или потребления. Таким образом, у нас множество мелких агентов, у каждого из которых есть свои особенности, и когда мы запускаем симулятор, мы просто позволяем всем этим агентам действовать, чтобы показать нам потенциальное будущее состояние цепочки поставок. Мы можем повторять это множество раз.
Теперь, действительно, по своей сути, симуляция на основе агентов позволяет достичь высокой степени сопоставимости. Вы можете изменить каждого агента по своему усмотрению. Это то, что вы можете сделать, и, действительно, у вас может быть целая стена показателей, которую вы получите, просто корректируя параметры.
Nicole Zint: Запуск симулятора поднимает вопрос, является ли это реалистичным упражнением. У нас потенциально тысячи SKU, если речь идёт о масштабной цепочке поставок. Имеет ли смысл платить людям за ручную настройку параметров, которые контролируют агента, то есть за моделирование каждого SKU по отдельности? Да, это можно сделать, но есть ли в этом смысл? Есть ли в этом ценность?
Joannes Vermorel: Это также ещё одна большая проблема. Конечно, это можно сделать, но это входит в набор возможностей, которые присущи конструкции. Но затем возникает вопрос: стоит ли это делать? Делая это, вы получите числа, но как определить, что одна настройка лучше другой, если мы можем просто что-то изменить, например, посмотреть, что произойдёт, если я закажу такое количество этого продукта? То есть, по сути, вы что-то корректируете, а затем видите результат в одном единственном сценарии.
Nicole Zint: Это звучит для меня как временной ряд. То есть, обычно, если вы запускаете симулятор Монте-Карло, вы не получаете один сценарий; это скорее агрегированное среднее значение результатов по множеству сценариев. Подождите, однако утверждают, что это интуитивный способ увидеть результат различных сценариев «что если». Так что, если я закажу такое количество, я должен получить мгновенную картину будущего, а не несколько отдельных картин, а только одну.
Joannes Vermorel: Да, я имею в виду, что по сути в симуляторах вы усредняете результаты. Так что это прогноз временного ряда; по крайней мере, это точечный вывод. Разница в том, что временной ряд предполагает, что у вас есть вектор информации, детализированной во времени, но он сводится к одной точке. По сути, он дает вам среднюю оценку. Что вы получите — это точечная оценка последствий вашей корректировки. В этом отношении это приемлемо. Вы не можете сохранять все будущие возможности до самого конца; в какой-то момент вам нужно принять решение и оценить экономические последствия этого решения. Так что эта часть приемлема. Что может быть неприемлемо, так это если пользователям придется вручную просматривать потенциально миллионы параметров. Тогда это станет крайне непрактичным, отвлекающим и затратным по времени, а преимущества в выборе лучших решений могут не покрыть затраты на оплату работы всех людей, которым нужно настраивать симулятор.
Nicole Zint: Это один класс проблем, а затем появляется ещё один: от симулятора вы получаете стену показателей, буквально тысячи чисел. Так как же сравнить решение A с этой стеной показателей, когда у вас тысячи показателей, и решение B с другой тысячей, зная, что одни показатели лучше, другие хуже, некоторые значительно хуже, а некоторые значительно лучше? Это как бы звучит…
Nicole Zint: Как в процессе выбора поставщика (RFP), когда у вас так много различных переменных. Как сравнить их, если все переменные различны, а не только одна?
Joannes Vermorel: Да, и это создает настоящий вопрос сравнения. Именно поэтому у вас возникает стена показателей, ведь с помощью симулятора можно измерить каждую мелочь. Например, можно измерить уровень сервиса для каждого SKU. Таким образом, итоговый результат симулятора, когда вы усредняете результаты тысяч и тысяч запусков, — это буквально уровень сервиса для каждого SKU, качество обслуживания для каждого клиента и затраты на хранение для каждого поставщика. Истинное преимущество системного подхода цифровых двойников заключается не в симуляции одного SKU, а всей цепочки поставок от начала до конца, насколько позволяют данные, имеющиеся у вас по поставщикам, и насколько позволяет охват downstream для той части цепочки поставок, которую вы контролируете.
Nicole Zint: Но, похоже, вопрос всё ещё остаётся: какое решение лучше всего?
Joannes Vermorel: Да, и я бы сказал, что это ещё один слон в комнате. Что вы делаете, когда у вас есть такие возможности? На мой взгляд, цифровой двойник — это вопрос, на который нет окончательных ответов. Существует психологический трюк, который используют поставщики решений для корпоративных цепочек поставок и корпоративные поставщики в целом: как только люди видят программное обеспечение, с которым можно взаимодействовать, они привыкают и, в какой-то момент, начинают любить это ПО. Даже если взаимодействие с программой имеет игровой элемент, проблема в том, что этот элемент заставляет людей полюбить продукт, но не доказывает, что он приносит пользу компании. Это отвлекает внимание от конечного результата. Например, если бы я сказал, что согласно корпоративной политике сотрудники должны играть в карты два часа в день, я уверен, что многие получат от этого удовольствие и скажут, что им это нравится, но это не значит, что это создаёт добавленную стоимость для компании.
Nicole Zint: Итак, подводя итог, если вернуться к тому, что такое цифровой двойник, могли бы вы дать своё определение?
Joannes Vermorel: Моё представление таково, что цифровой двойник — это, по сути, серия поставщиков, перепаковывающих устаревшие концепции симуляторов десятилетней давности. Единственное, что изменилось, так это то, что вычислительная мощность сейчас достаточно дешева, чтобы можно было запустить процесс Монте-Карло с низким разрешением, охватывающий всю цепочку поставок без особых усилий.
Nicole Zint: По сути, вы берёте большую машину с множеством ЦП. Монте-Карло очень легко параллелизовать. Это, техническим термином, задача, идеально подходящая для параллельного выполнения. И поэтому многие поставщики обнаруживают, что у них есть возможность создать продукт, дешевый в реализации, который моделирует систему всей цепочки поставок. Вы знаете, что они могут это сделать. И поскольку они могут это сделать, они могут это продавать. А поскольку радикальных инноваций не происходит, цифровой двойник стал своего рода крещендо, чтобы сделать этот продукт более привлекательным, ведь если я скажу вам, что мы будем использовать метод Монте-Карло, основанный на разработках из 50-х годов, то внезапно люди скажут: «Да, правда? Это так?»
Joannes Vermorel: По сути, они делают это, а затем, чтобы сделать продукт ещё более привлекательным, добавляют дополнительные характеристики, такие как режим реального времени и синхронизация. Я бы сказал, что это хорошо. Однако, по своей конструкции, симулятор никогда не предоставит чего-то в реальном времени, если только он не обладает крайне примитивной степенью сложности. Так что это действительно вызывает вопросы. Тем не менее, я вижу, что причина популярности этого продукта заключается в одном ключевом аспекте, а именно в системном подходе к цепочке поставок, который действительно заслуживает самого серьёзного внимания. Поэтому это достойное начинание — объединить разрозненные элементы и иметь системный подход, который, по моему мнению, является чрезвычайно привлекательной концепцией. Я вижу в этом огромную ценность.
Теперь наличие симуляторов, а именно симуляторов Монте-Карло, — это один из компонентов. Но я хочу сказать, и это будет моей точкой зрения, что я не критикую цифровых двойников за их суть. Симулятор — это просто надёжный инструмент. Всё в порядке, понимаете? Это устоявшийся способ проведения, я бы сказал, вероятностного прогнозирования в самом общем смысле. Я говорю о том, что вижу огромное количество элементов, которые просто отсутствуют в общей картине, и складывается впечатление, что люди работают над возможностями, дешевыми в реализации, и пытаются их продавать, тогда как существует целый класс возможностей, которые полностью отсутствуют, но, к сожалению, их гораздо труднее реализовать и они намного дороже. Но именно они делают симуляцию методом Монте-Карло по-настоящему полезной для цепочки поставок. Так что моя точка зрения заключается в том, что цифровая цепочка поставок хороша, если она служит призывом к более целостному подходу к цепочке поставок с компьютеризированной точки зрения. Но если вы думаете, что методы Монте-Карло — это не что иное, как один алгоритмический ингредиент, то я считаю, что это крайне заблуждение думать, что только с их помощью можно реально улучшить вашу цепочку поставок.
Nicole Zint: Хорошо, Joannes. Большое спасибо за то, что поделились своими взглядами на цифровых двойников. Спасибо за внимание, и до встречи на следующей неделе.
