00:00:00 Введение в интервью
00:00:47 Биография и опыт преподавания Пола Яна
00:02:16 Роль данных в управлении цепями поставок и обучении
00:04:00 Сотрудничество с Lokad и его влияние
00:06:20 Реальные проблемы управления цепями поставок и трудности преподавания
00:10:49 Объяснение "злобных" проблем в управлении цепями поставок
00:14:37 Влияние сообщений компании на восприятие продукта
00:16:11 Непрерывный анализ данных и ограничения Excel
00:19:11 Обработка связанных данных и недостатки Excel
00:21:49 Переход к SQL для обработки данных
00:24:11 Преимущества знакомства студентов с Lokad
00:26:33 Учет затрат в управлении цепями поставок
00:29:13 Использование Envision и критика корпоративного программного обеспечения
00:32:24 Мышление в терминах решений и ограничения инструментов
00:35:16 Лучшие инструменты для лучших решений в управлении цепями поставок
00:37:57 Опыт и философия преподавания Йоаннеса Верморела
00:41:15 Основные структуры данных и ограничения прогнозирования
00:45:31 Визуальные методы преподавания и сильные предположения
00:48:32 Необходимость дисрупции в отрасли управления цепями поставок
00:51:12 Управление цепями поставок как совокупность "злобных проблем"
00:54:24 Быть приближенно правильным в управлении цепями поставок
00:57:55 Преподавание "злобности" в управлении цепями поставок
01:00:47 Заключительные слова и важность инвестиций частного сектора
01:03:24 Преодоление страха перед статистикой и заключительные замечания
Резюме
Конор Доэрти, ведущий Lokad TV, недавно провел беседу с Йоаннесом Верморелем, основателем Lokad, и Полом Яном, профессором управления цепями поставок в Университете Торонто. Разговор был посвящен развивающейся области управления цепями поставок, роли данных и важности образования. Верморел представил концепцию "злобных проблем" в сфере управления цепями поставок, подчеркнув ограничения Excel и необходимость использования инструментов, таких как SQL Server. Ян поделился своим опытом перехода с Excel на более программные варианты, похвалив инструмент Lokad, Envision. Оба подчеркнули необходимость дисрупции в отрасли и важность образования в управлении цепями поставок.
Расширенное резюме
В недавнем интервью ведущий Конор Доэрти провел размышляющую дискуссию с Жоаннесом Верморелем, основателем компании Lokad, и Полом Яном, доцентом по управлению операциями и цепями поставок в Школе менеджмента Ротман. Разговор касался изменяющейся ситуации в управлении цепями поставок, роли данных и важности образования в этой области.
Пол Ян, обладающий обширным опытом в консалтинге и корпоративной Америке, преподает курсы по анализу операций и управлению цепями поставок в Университете Торонто уже около четырех лет. Его курсы, включающие базовый курс по управлению операциями и цепями поставок и курс, разработанный совместно с Lokad, направлены на сокращение разрыва между теорией и практикой. Ян признает, что хотя данные стали более значимыми в отрасли, студентам часто не хватает уверенности в применении полученных знаний на практике. В этом смысле сотрудничество с Lokad становится важным, предоставляя готовую среду для работы студентов над задачами цепей поставок, позволяя им сосредоточиться на аспектах цепей поставок, а не на технических аспектах настройки среды программирования.
Верморель представил концепцию “злобных проблем” в цепях поставок, которые являются проблемами, требующими исследования, не поддающимся прямому анализу первого уровня. Он подчеркнул ограничения Excel в обработке современных данных цепей поставок, отметив, что он не масштабируется в достаточной степени для современных цепей поставок. Верморель предложил, что ответом Microsoft на эту проблему является SQL Server и другие инструменты для работы с реляционными данными. Он также упомянул, что игровая площадка Lokad направлена на знакомство студентов с реальностью реляционных данных.
Ян поделился своим опытом перехода от Excel к более программным вариантам, согласившись с аргументами Вермореля о ограничениях Excel. Он упомянул, что изучил SQL в одном из своих проектов и оценил его мощь в обработке и упрощении данных. Ян также похвалил инструмент Envision от Lokad за его простоту и удобство использования, что помогло упростить процесс корректировки предположений и снизить возможные ошибки, которые могли возникнуть в Excel.
Затем разговор перешел к необходимому мышлению для использования этих инструментов и к тому, преподаются ли такие концепции, как издержки альтернативы, на занятиях. Ян отметил, что хотя концепция издержек альтернативы не является простой, студенты с обучением в области экономики могут ее понять. Он отметил разрыв между тем, что понимают и обращают внимание на руководители и операционные специалисты, причем первые сосредотачиваются на финансовых показателях, а вторые - на традиционных метриках.
Верморель согласился с аргументами Яна и обсудил ограничения мышления в рамках парадигмы Excel. Он пояснил, что если Excel - единственный инструмент, о котором можно подумать, это ограничивает возможные решения. Верморель критиковал представление о том, что цифровые технологии постоянно меняются и знания в этой области являются временными. Он утверждал, что многие фундаментальные темы, такие как структура реляционных данных и основные типы данных, вряд ли изменятся значительно со временем.
Интервью завершилось с акцентом Вермореля и Яна на необходимости дисрупции в отрасли и важности образования в управлении цепями поставок. Верморель объяснил, что управление цепями поставок включает решение сложных проблем из-за взаимосвязи современных компаний. Он аргументировал использование парадигм и инструментов, способных решать эти сложные проблемы, вместо поиска точных решений, которые могут быть неверными. Ян, с другой стороны, описал свой подход к преподаванию как постепенный и дисруптивный, начиная с традиционных теорий, прежде чем вводить реальные сложности совместно с компаниями, такими как Lokad. Он признал сложность преподавания о “злобных проблемах”, которые являются сложными и зависят от действий других людей.
Полный текст
Конор Доэрти: Добро пожаловать на Lokad TV. Навыки, необходимые для успешной работы в сфере управления цепями поставок, за последние 20 лет претерпели значительные изменения и будут продолжать меняться и впредь. Наши сегодняшние гости, конечно, хорошо об этом знают. Присоединяется к нам удаленно из Школы менеджмента Ротман доцент по управлению операциями и цепями поставок Пол Ян. Пол, добро пожаловать в Lokad. Спасибо, что приняли наше приглашение. Очень рады видеть вас здесь.
Теперь, Пол, я сказал “добро пожаловать в Lokad”, но это немного неправильно. Я имею в виду, мы уже очень хорошо знакомы. Вы сотрудничаете с нами уже некоторое время, и, фактически, вы посетили нас здесь, в наших новых офисах в Париже. Но для тех, кто не знаком с вашей работой, можете ли вы дать введение и описать свою биографию?
Пол Ян: Спасибо за приглашение. Меня зовут Пол Ян. В настоящее время я преподаю в Университете Торонто курсы по анализу операций и управлению цепями поставок. У меня есть опыт работы в индустрии, в том числе в консалтинге и корпоративной Америке. Последние 15 лет я работал и в индустрии, и в консалтинге, а теперь я преподаю, делюсь своими знаниями и опытом со всеми студентами здесь, в Университете Торонто.
Конор Доэрти: А сколько лет вы преподаете в Школе менеджмента Ротман?
Пол Ян: Я преподаю в Ротмане около четырех лет, а до этого я работал в Университете Калифорнии, Ирвайн. Так что в общей сложности я преподаю уже около семи лет.
Конор Доэрти: Как эволюционировали курсы по цепям поставок даже за такой короткий период времени?
Пол Ян: Здесь, в Ротмане, я преподаю базовый курс, который является введением в операции и управление цепями поставок. Здесь студенты изучают основные теории, применения и некоторые практики. Я также преподаю другой курс, который проводится совместно с Lokad. В этом курсе студенты применяют эти теории и практики на практике с компанией. За последние годы появилось все больше данных, которые собираются у компаний с помощью ERP, и даже у средних и малых предприятий есть системы сбора данных или ERP-системы. Таким образом, данные стали более значимыми, и студенты, по моим наблюдениям, не имеют достаточной уверенности и опыта в применении того, что они учат в школе, на практике.
Конор Доэрти: Хорошо, и Джоаннес, я обращусь к вам через мгновение, но я хочу задать вам вопрос, потому что у вас есть обширный опыт работы в частном секторе. Когда вы выбираете базовые теории для преподавания студентам, насколько это традиционные знания о цепях поставок, а насколько это влияние вашего обширного опыта?
Пол Ян: В базовом курсе, который я преподаю, у меня нет много места для отклонений. Мне нужно следовать учебному плану и требованиям, установленным университетом и отделом. Так что большая часть из них - это традиционные теории и модели, которые студенты изучат. Что я делаю, так это дополняю их анекдотами и историями или вещами, на которые нужно обратить внимание в качестве дополнения для студентов, когда они выходят на работу. Но по требованию школы основа - это традиционные теории, которые они изучат в этом курсе. В другом курсе, в сотрудничестве с Lokad, у меня есть свобода применять больше преподавания с точки зрения практика. Так что в плане осознания реальностей, осознания финансовых показателей, которые с финансовой точки зрения традиционные базовые теории не учитывают. Но на практике руководители будут рассматривать финансовые последствия выполнения XYZ. Вот в чем разница между этими двумя курсами и как я применяю свой опыт в этих разных классах.
Конор Доэрти: Хорошо, спасибо, Пол. А теперь, Джоаннес, перейдем к вам. Можете ли вы описать, в чем именно состоит сотрудничество с Полом в рамках более широкой образовательной инициативы Lokad?
Джоаннес Верморель: Да, в Lokad мы начали инициативу примерно год назад, чтобы сделать нашу технологическую платформу более доступной. Lokad обычно представляется как предприятие программное обеспечение, доступное только нашим VIP-перспективным клиентам. Мы сделали так, чтобы это было доступно в виде площадки, которую мы назвали площадкой, которая является немного упрощенной версией Lokad, доступной по адресу tr.lo.com. Это дает доступ к среде программирования, основанной на Envision, и небольшой файловой системе. В образовательных целях идея заключается в том, чтобы проводить серию мастер-классов, где студенты могут использовать набор данных, который является упрощенной версией того, что можно найти в реальных настройках, но все же достаточно репрезентативным. Мы не хотели делать задачу слишком простой и теоретической. Идея заключается в том, чтобы предоставить готовую среду, в которой студент может сразу начать работу с набором данных и небольшим вызовом задачи цепочки поставок, которую необходимо выполнить на основе этого набора данных. Это отражает те проблемы, с которыми люди могут столкнуться, когда они приходят в компанию, где есть проблемы с поставщиками. Вам нужно проанализировать и определить, кто поставщики, которые не могут поставить вовремя и полностью, или вы хотите прогнозировать спрос или любую другую из этих аналитических задач цепочки поставок. Идея заключается в том, что Lokad хотел предоставить среду для этого. Причина в том, что студенты, изучающие материалы по цепочке поставок, не являются программистами. Да, если бы вы спросили аудиторию будущих программистов, чтобы они сделали это, они могли бы потратить время на настройку среды Python, настройку собственного конвейера данных и логики разбора и т. д., чтобы они могли работать с набором данных, используя технологии с открытым исходным кодом. Проблема в том, что, учитывая время, которое мы имеем для студентов, которые не являются программистами, а на самом деле являются инженерами цепочки поставок или будущими инженерами цепочки поставок, нам нужна среда, готовая для мастер-класса, который в первую очередь посвящен цепочке поставок, а не тонкостям разбора файла CSV в Python. Такие вещи должны быть готовыми, и это то, что мы можем сделать с этой средой. Мы делимся средой, где данные уже подготовлены, скрипт, который считывает данные, уже написан, поэтому они могут сразу перейти к сути проблемы, которая заключается в том, что делать с цепочкой поставок, с поставщиком, с спросом и применять рассуждения цепочки поставок с помощью программного инструмента. Наша цель - позволить этим учебным планам, которые обычно очень легки в техническом плане, делать более сложные вещи, но без полного углубления в чисто технические аспекты. Итак, в итоге мы предоставляем среду, которую можно было бы воспроизвести без проблем в 5 000 строк кода Python. Это вполне выполнимо, но проблема в том, что если вы это сделаете, то внезапно вы не сможете ожидать продуктивной трехчасовой рабочей сессии со своими студентами по цепочке поставок. Вы будете проводить трехчасовую сессию чистого кодирования, где вы просто разберетесь, как разобрать файл CSV, что с точки зрения цепочки поставок не очень интересно.
Конор Доэрти: И Пол, вот дополнение к этому. Насколько сложными являются такие навыки инженерии, как программирование, для студентов, изучающих основы цепочки поставок?
Пол Ян: Я могу привести пример из реального мира, где мы начали семестр несколько недель назад. Я бы сказал, что, возможно, 20% этого нового класса имеют какой-то опыт программирования, но при этом они уже изучали, например, Python в классе ранее. Так что большинство не имеет такого опыта. Когда они приходят, я думаю, что они взволнованы, потому что они понимают, что это навык, который принесет им пользу в будущем, так как многое есть, гораздо больше данных, и Excel просто неудобен при анализе такого большого объема данных. Поэтому программирование помогает упростить этот процесс. Но в то же время они также немного испуганы, обеспокоены, потому что у них нет опыта. Это очень важный навык сейчас, но это также то, что отсутствует в обучении бизнес-студентов, не только в цепочке поставок, но и в общем для бизнес-студентов.
Конор Доэрти: Хорошо, спасибо. И это идеально переходит к следующему вопросу, который я давно хотел задать. Джоаннес, вы ранее в своих лекциях описывали проблемы в цепях поставок как “злобные”. Итак, две части этого вопроса. Во-первых, что именно вы подразумеваете под “злобными” проблемами в цепях поставок? И во-вторых, продолжая то, что только что сказал Пол, почему инструменты, такие как Excel, не оборудованы для решения этих “злобных” проблем?
Джоаннес Верморель: Понятие “злобной” проблемы не происходит от меня. Это, по сути, проблемы, которые не поддаются прямому анализу на первом уровне. Это что-то, где это должен быть путь, несмотря ни на что, где вы обнаружите саму проблему.
Примером этого является то, что такое хорошая реклама? Если я попрошу вас рассчитать площадь геометрической фигуры в квадратных дюймах или квадратных сантиметрах, форма может быть очень сложной, поэтому расчет может быть сложным, но это закрытая проблема. Существует аналитическое решение, которое даст вам либо точный ответ, либо очень хорошее приближение.
Но если я спрошу вас о том, что такое хорошая реклама, ответ действительно зависит, и он также зависит от того, что делают ваши конкуренты. Например, если вы создаете фантастическую рекламу, но затем ваши конкуренты копируют вас настолько, что ваша реклама, которая была блестящей, теперь стала неотличимой от всей конкуренции, это была очень хорошая реклама, но она стала плохой рекламой только потому, что все ее скопировали.
Вот такая злобность. Ответ, который вы даете, может потенциально разрушить сам ответ. Это как-то странно. Я даю очень хороший ответ, и потому что это очень хороший ответ, его копируют, и потому что его копируют, он становится плохим ответом. Это своего рода злобная проблема.
Цепь поставок полна злобных проблем. Вы решаете разместить центр распределения где-то, чтобы превзойти кого-то другого. Этот кто-то другой решает воспроизвести и ответить, перестроив свои собственные центры распределения, чтобы превзойти вас. Вот такая вещь.
Так что вещи нестабильны. Ответ нестабилен. Эти злобные проблемы - это проблемы, где они конкурентоспособны по своей природе. Есть люди, которые реагируют на то, что вы делаете. Это не похоже на проблему расчета площади геометрической фигуры, где ответ не зависит от того, что делает остальная Вселенная, что решают другие люди. Это хорошо изолировано.
И у вас также есть проблемы, когда вы даже не уверены, что правильно поставили проблему. Что означает качество обслуживания? Да, мы можем сказать, что качество обслуживания заключается в увеличении уровня обслуживания, но на самом деле качество обслуживания находится в глазах клиента, и что это вообще значит? Это очень сложный вопрос.
Для некоторых людей может показаться, что если есть замены, то это нормально. Они не ожидают, что этот продукт будет доступен. Возможно, если есть замены, им это подходит. Некоторые другие люди могут не согласиться. У них может быть очень узкое представление о том, что им на самом деле нужно, и они говорят: “Я хочу именно этот штрих-код, иначе не работает”.
А затем, в зависимости от сообщений, которые у компании есть, от широкой коммуникации, вы можете усилить или ослабить то, как люди видят другие продукты как замены или нет. Если у вас есть коммуникация, которая говорит, что это вещь совершенно уникальная, нет никакой замены вообще, тогда не удивляйтесь, что люди даже не хотят принимать другие ваши продукты в качестве замены, потому что это ваша коммуникация. Это может быть хорошо против конкуренции, но это может быть более сложно, если вы хотите убедить людей принять альтернативы.
Ситуации чрезвычайно разнообразны. Так что, основная идея этих злобных проблем, и это типичное мышление Lokad, заключается в том, что обычно, когда у вас возникают эти злобные проблемы, лучше итерироваться по проблеме с данными, чем работать без данных.
Независимо от вопроса, который задается, например, является ли это хорошей рекламой, легче ответить на этот вопрос, если вы можете измерить продажи и немного скоррелировать их с расходами на рекламу, например. Это не означает, что это полностью решит вопрос, но вы будете более информированы, чем просто пытаться ответить на этот вопрос без каких-либо данных.
Обычно, даже если вы имеете дело с сложной проблемой, наличие данных помогает. Проблема в том, что из-за сложной природы вам нужно иметь возможность пересмотреть свою позицию относительно того, какой вид аналитики и обработки данных означает, что не будет однозначного ответа для всех случаев. Вы будете обрабатывать данные, затем думать и, возможно, задавать немного другой вопрос в зависимости от того, что происходит.
Итак, сложные проблемы, вот где мы вступаем в игру. Когда вы сталкиваетесь со сложной проблемой, наличие данных хорошо, потому что это позволяет вам быть более информированным, что, как правило, лучше. Но это также означает, что вам придется повторять свой анализ время от времени, потому что не будет окончательного ответа.
В этом отношении хорош Excel. Excel позволяет вам пересматривать свой анализ так часто, как вам нужно. Проблема в том, что Excel не масштабируется в той степени, которую требуют современные цепи поставок. В настоящее время речь идет о десятках тысяч продуктов, миллионах транзакций, большом количестве транзакционных данных. Excel просто не подходит для этого.
Основная проблема заключается в том, что современные данные цепи поставок превышают то, что можно разумно поместить в Excel, и это происходит по двум причинам. Во-первых, превышается количество строк. Excel ограничен одним миллионом строк. Но это на самом деле не является большой проблемой. В теории Microsoft могла бы немного переработать Excel и расширить его до 100 миллионов строк. Это не невозможно, и на самом деле есть несколько конкурентов Excel, которые могут это сделать.
Но когда мы говорим о том, что современная цепь поставок превышает, это означает, что фундаментально Excel имеет мышление о работе с одной таблицей за раз. Он предполагает, что данные представляют собой плоскую таблицу. Но реальность заключается в том, что транзакционные данные, как и в цепи поставок, представляют собой несколько таблиц. У вас есть таблица для поставщиков, таблица для транзакций, таблица для клиентов, таблица для продуктов, таблица для цветов или форм и так далее.
Таким образом, вы очень часто сталкиваетесь как минимум с полдюжиной таблиц. И то, чего вам не хватает, это что-то вроде реляционной алгебры, которая является основой ваших транзакционных данных. Ваши данные в цепи поставок являются транзакционными и реляционными. У вас есть около полдюжины таблиц, и вот где Excel действительно не работает.
У вас не только есть ограничение на количество строк, но это можно исправить. Но в более общем смысле у вас есть проблема, что вы ограничены в терминах семантики. Excel не дает вам эту возможность работы с несколькими таблицами.
Кстати, это связано с тем, что Microsoft даже не очень беспокоится о расширении этого 1-миллионного ограничения. Люди в Microsoft знают, и они знают уже давно, что даже если они смогут расширить до 100 миллионов строк, следующим этапом будет “О, нам нужно несколько таблиц”, и тогда это не будет работать очень хорошо с Excel.
Вот почему ответ от Microsoft был: “Если вам нужны реляционные данные, у вас есть SQL Server или инструменты, которые рассматривают реляционные данные как граждан первого класса”, в отличие от попытки включить их в электронную таблицу. И, кстати, это также то, что мы пытаемся сделать с этой площадкой, чтобы познакомить студентов с этой реальностью реляционных данных, предлагая язык, в котором реляционные данные являются гражданами первого класса.
Потому что я считаю, что это не изменится. Через сорок лет ERP-системы все еще будут иметь таблицы и столбцы. Эта вещь была установлена четыре десятилетия назад, поэтому это уже более четырех десятилетий является очень стабильным аспектом цифровой цепи поставок.
Конор Доэрти: Пол, интересный момент для продолжения, потому что у вас обширный опыт в частном секторе, и вы были формально обучены в этой области. Когда вы начинали и развивали свой опыт, я предполагаю, что вы работали с Excel. И если да, то на каком этапе вы сказали: “Мне нужно рассмотреть более богатые, более программные варианты”? Итак, что вызвало отклонение от Excel?
Пол Ян: Отклонение, о котором ранее упоминал Йоаннес. Excel - замечательная программа, знаете ли, это одна таблица за раз, и очень неудобно связывать все эти таблицы или вкладки в Excel. И даже если вам удается это сделать, это также очень трудоемкая задача, если вам нужно изменить свои предположения, переменные, чтобы перепроверить все изменения, которые вы внесли в Excel.
Вы часто сталкиваетесь с ошибками. Вы часто делаете ошибки в конце, потому что забыли изменить эту переменную или это предположение, что привело к немного другому результату. Так что, я думаю, это было, может быть, через пару лет, когда у меня появилась возможность изучить SQL. Раньше я не знал SQL, но на одном из проектов я научился SQL, и мне действительно понравился этот язык и его возможности для обработки и упрощения, по крайней мере, первой части - поиска описательных данных, попытки найти аномалии в самих данных.
Это упрощает, по крайней мере, первую часть - поиск описательных данных и попытку найти аномалии в самих данных. Убедиться, что данные чистые и найти способы объединения разных источников данных действительно упрощает многие вещи. Именно тогда я сделал переход. В то время SQL стал моим первым выбором аналитических инструментов, с помощью которых я обрабатывал, или скорее предварительно обрабатывал, данные, чтобы понять, как они выглядят и есть ли какие-либо аномалии. Затем я делал первый описательный анализ на основе этого, а Excel использовался больше для удобства визуализации. После завершения этого этапа мы могли визуализировать данные с помощью Excel, создавая диаграммы и графики и тому подобное.
Я хотел бы добавить к тому, что Йоаннес упомянул о знакомстве с Lokad. Я тоже узнал о Lokad несколько лет назад, но я не предпринял такую же инициативу, как та, которую я предпринял в прошлом году, чтобы представить это студентам. Честно говоря, я боялся, что аспект программирования оттолкнет студентов от использования инструмента и от получения удовольствия или обучения на занятиях. Но, должен сказать, я ошибался. Исходя из последних нескольких месяцев нашего сотрудничества, я обнаружил, что Envision - очень понятный инструмент. Даже с моим опытом программирования и работы с базами данных, его очень легко понять, и я думаю, что студентам тоже будет легче понять, потому что коды можно читать, как на простом языке.
Это отличается, например, от Python и других языков, где иногда вещи могут не иметь такого смысла, и они не следуют друг за другом без объяснения того, кто написал программу. До сих пор это было очень полезным упражнением. Это действительно упростило процесс корректировки предположений, вещей, которые мы могли не учесть в данных, но обновить их в самом коде и затем отразить это в панели управления для студента.
Я все еще считаю это вводным уровнем. Для студентов это позволяет понять на высоком уровне, с точки зрения сверху вниз, что делает компания и как она делает это на основе описательных данных, таких как количество клиентов, наивысшие продажи, ABC-тренд их продукта. Отсюда они могут понять, как они настраивают цепи поставок, и затем мы углубляемся в их цепи поставок. Так что наличие этой программы, этого опыта работы с Envision, действительно помогло нам с этой стороны и также сократило ошибки, которые мы могли допустить в Excel.
Конор Доэрти: Я задам вам вопрос, Пол, а затем Йоаннесу. Итак, добро пожаловать, это философский вопрос, который вам понравится. Мне приходит в голову, что мы говорили о инструментах, и Envision - это инструмент, но использование или использование инструментов связано с определенным мышлением. Как вы только что упомянули, то, что является основой того, что Lokad делает с помощью Envision, - это принятие чисто финансовой перспективы на проблемы цепи поставок и снижение ошибок на доллары или евро. Это смесь, я думаю, экономики, но это также немного философское понимание, хорошее понимание того, что если я сделаю это, я не смогу сделать то, что будет стоить мне.
В терминах мышления, понимание того, как использовать эти инструменты, это то, что вы также должны преподавать на занятиях, или студенты сразу понимают: “О, да, издержки возможности, я просто буду использовать этот инструмент, и это очевидно для них”?
Пол Джан: Я бы не сказал, что это просто очевидно, но студенты получают обучение по экономике, поэтому они понимают, что такое компромисс, издержки возможности. Даже на основном курсе по цепям поставок или операционному курсу, который я преподаю здесь, мы знакомим студентов с избыточными издержками, издержками спасения, различными издержками, которые могут возникнуть при принятии решения о том, сколько запасов держать и когда. Эти понятия понятны и близки студентам, как только вы объясните им, что способ, которым мы приходим к этому финансовому итогу, основан на ABC.
На практике эти финансовые итоги - это то, что мы также пытаемся количественно оценить для руководителей в рамках любых консультационных проектов. Руководители понимают, что когда вы говорите им, что это ваши затраты в долларах или возможности в долларах. Но для специалистов по цепям поставок, я бы сказал, или для операционных специалистов, они в основном руководствуются традиционными показателями, оборотами, точностью прогнозирования. Они понимают, но уделяют этому больше внимания. Так что есть некоторая разница между тем, что понимают руководители, и тем, что понимают операционные специалисты, или по крайней мере, им рассказывают, что им следовать. С точки зрения студента, введение или объяснение этих концепций не является сложной задачей.
Конор Доэрти: Спасибо, Пол. И Джоаннес, возвращаюсь к вам. Итак, продолжая то, что было сказано, я прекрасно понимаю, почему такие инструменты, как Python, SQL и, очевидно, Envision, наш язык предметной области, могут быть незнакомы новым специалистам в области цепей поставок. Но концепция ограниченных ресурсов, альтернативного использования, основа экономики, существует уже более столетия. Так почему этот аспект экономического мышления так отличается в сфере цепей поставок по сравнению с тем, что, как только описал Пол, интуитивно понятно в классе?
Йоаннес Верморель: Я бы хотел сначала откликнуться на замечание Пола. Когда вы говорили, что вам было страшно использовать Envision, я думаю, вы были правы. Просто для аудитории, моя личная вера заключается в том, что подавляющее большинство программного обеспечения предприятия - полная ерунда, буквально полная ерунда. И покупка программного обеспечения, я смотрю на вас. Так что это понятное и очень разумное предположение, что по умолчанию оно будет полной ерундой, а затем приятно удивиться, если это окажется не так. Но я считаю, что это разумное предположение. Я твердо верю, что Envision не относится к этой категории, мы сделали хорошую работу. Но снова, я думаю, что по умолчанию стоит ожидать, что программное обеспечение предприятия будет очень низкого качества, особенно по сравнению с популярными проектами с открытым исходным кодом. Это справедливое и очень рациональное предположение о прикладном ландшафте.
Теперь, что касается этого вида мышления о финансовых вопросах, и когда Пол упомянул ABC, имея в виду активностно-ориентированное учетное обеспечение, кстати, а не курс ABC-анализа. Дело в том, что очень сложно думать о проблемах, если вы не можете представить решение. Так что дело в том, что когда люди говорят, что они хотят думать в терминах точности или уровня обслуживания, это очень классические показатели. Дело в том, что если все, что у вас есть, это электронная таблица Excel, то это практически все, что вы можете реализовать. Таким образом, если вы можете мыслить только в терминах электронных таблиц, то у вас возникают проблемы с этими вещами, потому что вам нужно думать о проблемах. Как я смогу превратить все это в доллары, когда у вас возникают трудности с мыслью о решении?
Люди часто сначала думают о решении, а затем о проблеме. Очень сложно сформулировать проблему, не придумав сначала решение. Вы сначала натыкаетесь на приближенное решение, а затем, когда вы хотите объяснить, что вы сделали кому-то еще, вы фактически придумываете проблему, которая соответствует решению. Люди инстинктивно сначала представляют решение, а затем, чтобы иметь возможность общаться об этом, они придумывают проблему.
Ваша способность думать о решениях зависит от инструментов, которые у вас есть в вашем разуме. Если у вас есть Excel в вашем разуме, то все решения, о которых вы можете подумать, - это те, которые могут работать в Excel. Это ограничивает вас парадигмой точности и уровня обслуживания, потому что это то, что вы можете делать в Excel.
Поэтому очень важно в основных курсах знакомить студентов с лучшими инструментами, где они могут думать, например, с таблицами и столбцами и концепциями, такими как SQL. Проблема не в самом SQL, а в парадигме, которую вы получаете с SQL - таблицы, фильтры, агрегации, столбцы, типы значений, такие как строки по сравнению с числами, булевы значения. Эти вещи очень важны и внезапно, когда у вас есть эти парадигмы, вы можете думать о классах решений, которые более сложны.
Чтобы думать о финансовых показателях, вам нужно связать стоимость хранения, поэтому вам нужна другая таблица, которая даст вам некоторые предположения о стоимости хранения. Вам нужно знать стоимость дефицита, поэтому вам нужно иметь эту информацию в другом месте. Не то чтобы люди традиционно не могли думать о стоимости хранения или стоимости страхования, они знают это. Но когда дело доходит до представления решения, если все, о чем они могут подумать, - это Excel, им очень трудно представить себе электронную таблицу, в которую можно будет вставить эти 20 разных вещей.
Но если вы можете думать с реляционными данными, то внезапно у вас есть инструменты, которые позволяют вам думать: “Хорошо, я просто вставлю все эти затраты с помощью стольких таблиц, сколько потребуется”. И концептуально, если эти затраты индивидуально просты, это просто вопрос агрегации всего этого.
Это долгое объяснение, но именно поэтому традиционное управление цепочкой поставок очень неуверенно. У них не было возможности получить такое образование, где они могут действительно думать с более современными инструментами.
Пол Ян: Я полностью согласен с оценкой Жоаннеса. Если бы мы провели оценку компетенций в операциях цепочки поставок любой компании, я думаю, вы обнаружите большой разрыв в их понимании того, о чем мы только что говорили. В этом и заключается настоящая проблема в обучении следующего поколения молодых профессионалов мышлению по-другому и инновациям.
Жоаннес Верморель: Я преподавал семь лет, не цепочку поставок, а распределенные вычисления и программную инженерию. Моя философия, когда я преподавал в Эон Нормальном Супериоре Парижа, где у меня была полная свобода решать, что преподавать, заключалась в том, чтобы сосредоточиться на темах, которые останутся актуальными через четыре десятилетия.
Мой самый большой страх заключался в том, чтобы преподавать что-то, что было просто модой, что через пять лет вы понимаете, что это была просто техничность и теперь это ушло. Поэтому мой подход всегда заключался в том, чтобы задавать себе вопрос, будет ли это что-то, что пройдет испытание временем? Что через 40 лет будет иметь очень хороший шанс оставаться важным моментом?
Например, SQL был установлен как стандарт с 1989 года. Он развивался, но основная часть не изменилась с тех пор. Основная модель, реляционные данные, не изменилась с конца 70-х годов. Он доказал свою невероятную эффективность, и практически 99% рынка ERP использует этот формат реляционных данных каким-либо образом.
У людей сложилось впечатление, что цифровые технологии постоянно меняются, что вам нужно изучать что-то, и через два года это исчезнет. Я считаю, что это проблема, потому что это дает людям впечатление, что эти знания являются одноразовыми. Это также создает ложное впечатление у руководства, что они могут обойти это и им все равно, потому что через два года это будет чем-то другим.
Если это сделано правильно, у нас есть много очень фундаментальных тем. Реляционная структура данных будет одной из них. Основные типы данных, текст, булевы значения, числа, уже были такими в конце 70-х годов. Даже в Python 3, последней версии, это все еще является их основой. Это нечто, что весьма маловероятно изменится в течение следующих четырех десятилетий.
Аналогично, если мы думаем о прогнозировании, идее о том, как мы думаем о будущем, временных рядах, каковы ограничения временных рядов, что дает нам прогноз временных рядов, что он не дает нам, что этот метод не может дать нам по своей природе, это также не изменится. Самый базовый вид прогноза через четыре десятилетия все еще будет прогнозом временных рядов на день, на неделю, на месяц, и ограничение такого прогноза все еще будет таким же.
Если бы мне пришлось преподавать прогнозирование, вместо того, чтобы сосредоточиться на том, какая модель прогнозирования временных рядов является лучшей, что будет меняться, я бы сосредоточился на встроенных предположениях, которые вы делаете при прогнозировании временных рядов, на том, что он дает вам и на то, что он не дает вам, а также на опасные ограничения и способы мышления о неопределенности.
Я понимаю, что это очень большой вызов. Большинство профессоров университетов не имели такой возможности, как у меня, когда администрация не интересовалась тем, что я на самом деле преподаю.
Конор Доэрти: Пол, когда вы рассказываете о прогнозировании спроса на занятиях, вы обсуждаете вероятностные распределения, понимание неопределенности будущего?
Пол Джан: В основном курсе мы обсуждаем это, а также в управлении спросом, прогнозировании и управлении запасами. Но мы предполагаем, что изменчивость, неопределенность следуют нормальному распределению, что делает преподавание намного проще.
Однако, применяя вероятностный подход, который рассматривает вероятность изменений в течение времени для продукта, вы можете графически рассмотреть это. Люди визуальны, поэтому они могут понять, почему один продукт ведет себя иначе, чем другой.
В этом семестре я рассматриваю возможность включить некоторый материал из старших классов в младшие классы, чтобы объяснить неопределенность и изменчивость более наглядным способом.
Жоанн Верморель: Сильные предположения в учебных целях - это нормально. Я помню, когда учился в университете, мой преподаватель по физике упрощал расчеты, предполагая, что корова - это сфера. Очевидно, корова не является сферой, но в целях упражнения разумно позволить студентам сделать упрощенный расчет. Это помогает им экспериментировать с концепциями, не утонув в расчетах.
Однако в мире цепей поставок люди делают аналогичные предположения, например, предполагая, что спрос имеет нормальное распределение. Это предположение для обучения, которое не подтверждается в реальном мире. Тем не менее, поставщики корпоративного программного обеспечения придерживаются этого и жестко закодировывают эти предположения в свое программное обеспечение. Это безумие. Это то же самое, что если бы General Motors закодировал предположения о сферах и пассажирах в своих автомобилях. Люди подумали бы, что это сумасшествие. Вы не должны делать это для реальной машины, которая будет ездить в реальном мире.
Тем не менее, странно, что поставщики программного обеспечения для цепей поставок говорят, что нет проблем с жестким закодированием этих предположений в свое программное обеспечение. Это моя реакция на текущую ситуацию в этой отрасли, которую я нахожу немного сумасшедшей. Существует потребность в нарушении устоявшегося порядка. По каким-то странным причинам, похоже, что поставщики программного обеспечения для цепей поставок переносят эти безумные предположения, введенные в учебных целях, непосредственно в программное обеспечение.
Но, возможно, несправедливо требовать этого от профессоров. Возможно, поставщикам программного обеспечения для цепей поставок самим нужно прийти к соглашению с реальностью.
Конор Доэрти: Это то, что я собирался спросить. С точки зрения Пола из Школы менеджмента Ротмана, его обязанностью является преподавать эти концепции. Но почему образование так важно для Lokad, поставщика программного обеспечения для цепей поставок? Почему так много внимания уделяется этому?
Жоанн Верморель: Цепь поставок - это совокупность сложных проблем из-за того факта, что мы объединяем все силы компаний. По определению, цепь поставок объединяет компанию, поэтому это означает, что мы объединяем продажи, производство, транспорт, маркетинг, финансы, все вместе. Это не простое предложение. Современные компании работают во многих странах, поэтому у вас есть не только продажи против маркетинга, но также Франция против Италии против Испании.
Цепь поставок - это серия сложных проблем по своей природе, связывающих множество противоречивых интересов внутри и вне компании. Нам нужно думать в терминах парадигм и инструментов, которые позволяют вам охватить эти сложные проблемы, даже приблизительно. Люди, вместо того чтобы стремиться к приблизительно правильному решению, стремятся к абсолютно неправильному и упорно придерживаются множества численных методов, которые гораздо более точны, чем должны быть.
Конор Доэрти: Мы немного подходим к концу, но я хочу вернуться к вам. Концепция цепи поставок Жоанна кажется мне глубоко философской. Когда мы говорим о проблемах первого и второго порядка, это почти как Витгенштейн. Меня интересует, принимаете ли вы такой же глубоко философский подход к цепи поставок? Разрешает ли администрация вам это делать? С первого дня нам нужно полностью пересмотреть всю сферу философии цепи поставок? Вы говорите студентам, что нам нужно полностью пересмотреть колесо, или это более постепенный процесс?
Пол Ян: Это постепенный и даже деструктивный процесс. В университете, когда студент учится, он начинает с основ, затем проходит некоторый промежуточный курс по управлению операциями цепи поставок, а затем приходит на более продвинутый курс, который я преподаю в этом семестре совместно с Lokad. Они постепенно изучают традиционные теории и применения. Но потом наступает деструкция, когда на этом курсе, по крайней мере по моему опыту, я не знаю, как научить студентов сложности цепи поставок, пока они сами не столкнутся с ней. Вот почему мы работаем с компанией. Мы работаем с реальными данными и думаем с помощью инструмента. Они видят сложность, неопределенность и понимают, что вещи, которые они узнали в предыдущем году или двух курсах, нельзя применять сразу. Вы можете это сделать, но это может не иметь смысла.
Так что это философский вопрос. И, кстати, это открытая проблема. Если вы зайдете на страницу Википедии о сложных проблемах, то увидите, что все дисциплины, сталкивающиеся с такого рода проблемами, где хороший или плохой ответ на постановку проблемы зависит от того, что делают другие люди, крайне сложно преподавать. Это не связано только с цепью поставок, есть и другие области, где это просто невероятно сложно.
Жоанн Верморель: Есть даже области, где, например, недавно у нас был гость, который рассказывал о торговле на публичных рынках, где, если вы даже раскроете, как вы это делаете, вы подрываете свое собственное решение и источник дохода. Поэтому в таких вещах секретность является главным. Если вы что-то понимаете, вы профессионально не должны об этом говорить, потому что если вы это сделаете, люди будут использовать это против вас.
Но я считаю, что Lokad будет продолжать пытаться. Мы будем продолжать поддерживать хорошие университеты, которые, как Университет Торонто, пытаются двигаться в этом направлении. Мы не ожидаем решения, но любой шаг в этом направлении уже лучше, чем притворяться, что этого даже не существует.
Конор Доэрти: Именно так, приблизительно правильно. Что ж, Пол, здесь принято дать последнее слово гостю. Есть ли что-то, о чем вы хотели бы рассказать людям или дать совет своим студентам перед экзаменами?
Пол Ян: Пока нет советов по экзаменам, но я хотел бы вернуться к комментарию Жоанна о том, почему частный сектор инвестирует в образование. Вы инвестируете в лекции, статьи и блоги, и я это ценю. Многие из этих студентов после окончания университета обращаются к поставщикам, поставщикам и веб-сайтам, чтобы найти информацию или понять, что такое управление цепями поставок или освежить свою память.
Например, статистика - очень страшная тема для студентов. Поэтому, не предполагая, что все нормально, делает вещи намного проще, потому что это убирает этот страх. Но если у вас есть реальные факты, подтверждающие разные поведения, то они могут быть более готовы к обучению и преодолению этого страха. После университета ваша информация становится для них более доступной, поэтому это становится подкреплением в выходе из этой установки, что мы можем применить одно и то же решение ко всем разным сложным проблемам.
Конор Доэрти: Отлично. На этом я больше не имею вопросов. Жоанн, спасибо за ваше время.
Жоанн Верморель: Большое спасибо вам и за ваше постоянное сотрудничество.
Конор Доэрти: И спасибо всем за просмотр. Увидимся в следующий раз.
