00:00:00 (Re)Introduction of Knut
00:01:51 Работа Кнута Алика в области устойчивости цепей поставок
00:02:59 Ответ компаний на первый локдаун
00:04:15 Взгляд Йоаннеса на изменения в цепях поставок
00:06:35 Определение риска и устойчивости в цепях поставок
00:10:06 Ключевые составляющие устойчивых цепей поставок по мнению Кнута
00:13:09 Важность полной видимости
00:14:42 Важность интерпретации данных
00:15:55 Исследование случая: Фармацевтика
00:17:28 Катастрофы в цепях поставок, вызванные программным обеспечением
00:19:28 Подход Lokad к инструментам машинного обучения
00:21:21 Сложное программное обеспечение делает компании хрупкими
00:28:32 Сложность цепей поставок
00:30:29 Преимущества вероятностного подхода
00:33:08 Учет риска инфляции
00:40:33 Устойчивость цепей поставок как страхование
00:44:32 Объяснение модели CHAIN
00:50:00 Пример услуги B2B-ритейлера
00:52:12 Важность метрик, связанных с долларом
00:58:41 Эффективность автоматизированных систем в управлении рисками
01:00:37 Пример повествования об обслуживании самолетов
01:04:11 Ключевые навыки в цепях поставок
01:05:31 Важность ясного письма
01:08:16 Призыв Кнута к действию
Резюме
Пандемия заставила компании пересмотреть свои цепи поставок, сосредоточившись на снижении риска и устойчивости. В этом интервью Кнут Алик из McKinsey и Йоаннес Верморель из Lokad обсудили необходимость системного планирования, использования цифровых инструментов и программной автоматизации. Алик подчеркнул важность видимости и систем предупреждения для обнаружения потенциальных нарушений, в то время как Верморель подчеркнул необходимость цифровой культуры для понимания нюансов данных. Оба согласились на важности сценарного планирования и вероятностного подхода для управления потенциальными проблемами. Они также подчеркнули необходимость стратегического мышления, эффективного общения и развития вариантов в лидерстве в цепях поставок - вещи, которые Алик подробно рассмотрел в своей недавней (соавторской) книге «От источника до продажи».
Расширенное резюме
Недавняя пандемия заставила компании пересмотреть свои цепи поставок с акцентом на снижении риска и повышении устойчивости, как объяснили Кнут Алик, партнер McKinsey, и Йоаннес Верморель, генеральный директор и основатель Lokad.
Алик, который работает в сфере цепей поставок уже почти 30 лет, отметил, что компании должны стать более систематичными и гибкими в своих планировочных процессах. Однако он указал на то, что все еще существует разрыв в опыте работы с цепями поставок и наилучшим использованием цифровых инструментов. Верморель, с другой стороны, подчеркнул важность автоматизации программного обеспечения для обработки обыденных решений и задач, освобождая время для решения необычных или чрезвычайных ситуаций.
Алик обсудил, как компании реагировали на прошлые нарушения, такие как катастрофа в Фукусиме в 2011 году, и более поздние остановки и блокировки. Он отметил, что хотя многие идеи по повышению устойчивости существовали много лет назад, они не считались важными. Компании часто возвращались к нормальной работе после нарушений, сосредотачиваясь на гибких и дешевых цепях поставок, а не на устойчивых.
Алик подчеркнул необходимость видимости и системы предупреждения для обнаружения потенциальных нарушений в цепи поставок. Это могут быть проблемы с поставщиком поставщика или проблемы с логистикой, производством или качеством. Он также подчеркнул важность планирования, особенно сценарного планирования, для смягчения возможных задержек или нарушений. Это может включать ускорение поставок, замену продуктов или доставку альтернативных вариантов.
Верморель согласился с важностью полной видимости, но отметил, что компании часто не обладают цифровой культурой, чтобы понять тонкости своих данных. Он утверждал, что проблема не заключается в отсутствии данных или их качестве, а в недостаточном понимании данных.
Верморель также обсудил важность понимания того, что алгоритм пытается сделать, а не того, как он работает. Он отметил, что программное обеспечение позволяет быстро масштабироваться, включая возможность возникновения масштабных ошибок. Он также указал на то, что даже относительно простые вычисления могут стать непрозрачными из-за ограничений человеческого разума.
Верморель дал дополнительное объяснение того, что даже если специалисты по обработке данных заменят планировщиков, проблема непрозрачности остается. Некоторые инструменты машинного обучения непрозрачны даже для тех, кто их использует, и понимание алгоритмов не обязательно означает понимание результатов.
Верморель обсудил оперативность сценариев в управлении цепями поставок, объяснив, что поддержание нескольких сценариев может быть трудоемким. Однако вероятностный подход, который рассматривает все сценарии одновременно, может быть более управляемым с помощью правильных математических и программных инструментов.
Он объяснил, что такой подход позволяет учитывать различные потенциальные проблемы, такие как 1% вероятность затопления склада каждый месяц, не требуя точного знания причины.
Верморель сравнил вероятностный подход с квантовой перспективой, где рассматриваются все возможные будущие события, и математические инструменты работают с редкими явлениями.
Алик согласился и подчеркнул важность того, чтобы компании были готовы принимать меры на основе полученных из сценарных моделирований идей. Он отметил, что компании часто не готовы внедрять решения, даже когда у них есть необходимые идеи.
Верморель обсудил важность развития вариантов в управлении цепями поставок. Он объяснил, что вероятностный подход позволяет постоянно учитывать варианты, такие как альтернативные виды транспорта, которые могут быть активированы при наличии подходящих условий.
Алик поделился примером того, как сценарное планирование помогло клиенту стать более устойчивым, выявив узкое место в ресурсах, которое требовало 12 недель для перемещения с одного завода на другой.
Верморель обсудил важность стратегического мышления в управлении цепями поставок, которое может быть затруднено постоянным тушением пожаров.
Алик подчеркнул важность коммуникации о необходимости стратегических инвестиций перед советом директоров, сравнивая это с оплатой страховки. Он отметил, что это требует стратегического решения со стороны совета директоров и способности эффективно рассказать им историю.
Алик также обсудил вдохновение для своей книги “От источника до продажи” (совместно написанной с Раду Паламариу), которая включает интервью с людьми, которые достигли совета директоров с опытом в сфере цепей поставок, и обсуждает модель цепи, разработанную на основе этих интервью.
Алик объяснил, что ‘C’ означает сотрудничество, ‘H’ - голистичность, ‘A’ - адаптивность, ‘I’ - влиятельность, а ‘N’ - повествовательность. Он подчеркнул важность построения отношений, понимания общей картины, адаптивности, доверия людям и использования правильного языка для объяснения вещей.
Верморель обсудил страх вторичных эффектов в цепи поставок, таких как ожидание скидок со стороны клиентов. Он аргументировал необходимость наличия КПЭ, которые включают субъективные оценки и заставляют принимать долгосрочный взгляд.
Верморель критиковал отсутствие воображения при учете неуловимых факторов, которые сложно измерить. Он подчеркнул важность разработки повествований для передачи технических и рациональных вещей кратко и ясно.
Верморель аргументировал необходимость иметь идеи, которые глубоко резонируют с тем, чего бизнесы пытаются достичь, вместо полаганиясь на простые метрики, которые не имеют отношения к проблеме.
Алик согласился, добавив, что числа поддерживают повествование и помогают выявить коренные причины, когда что-то идет не так. Он подчеркнул, что эффективное лидерство требует наличия у людей необходимых навыков для активации видения, выраженного через повествование.
Алик предложил, чтобы каждый в цепи поставок понимал процессы от начала до конца и обучал коллег из цепи поставок и других областей. Он упомянул, что он и Верморель преподают в университетах, чтобы повысить возможности сообщества и продвигать цепи поставок как интересную и важную тему.
Верморель добавил, что четкое письмо является важным навыком для сотрудничества, создания повествований и организации отчетов. Он критиковал низкое качество письма во многих отделах и призывал студентов улучшать свои навыки письма на протяжении всей жизни.
В заключение, интервью подчеркнуло важность понимания и управления рисками и устойчивостью в цепях поставок, роль данных и алгоритмов, а также необходимость стратегического мышления и эффективной коммуникации. Оно также подчеркнуло важность развития вариативности, понимания процессов от начала до конца и улучшения навыков письма.
Полный текст
Конор Доэрти: В связи с недавней пандемией большинство компаний переоценили свои цепи поставок с акцентом на снижение рисков и повышение устойчивости. Сегодняшний гость, Кнут Алик, подробно писал об этих вопросах, а также о лидерстве в цепях поставок в своей новой книге “От источника до продажи”. Кнут, добро пожаловать в Lokad.
Кнут Алик: Большое спасибо за приглашение.
Конор Доэрти: Я сказал “добро пожаловать в Lokad”, но, вероятно, будет более точно сказать “добро пожаловать обратно в Lokad”. Вы были с нами, я думаю, 3 года назад, почти в этот же день, на самом деле.
Кнут Алик: Это верно. Это моя вторая серия с вами. Так, это было три года назад, вы правы. Мы говорили о будущем цепи поставок, навыках работы и всем остальном. За эти три года произошло много интересного в цепи поставок с множеством нарушений и событий.
Конор Доэрти: Абсолютно, и мы вернемся к этому. Но для тех, кто мог пропустить тот эпизод, можете ли вы представить себя аудитории еще раз, пожалуйста?
Кнут Алик: Конечно. Меня зовут Кнут Алик. Я работаю в McKinsey. Я базируюсь в нашем офисе в Штутгарте, Германия, и цепь поставок - это моя страсть. Я занимаюсь этим уже почти 30 лет. Так что в следующем году будет 30 лет. Мы становимся все старше и старше. Здесь я занимаюсь практически всеми темами в планировании, такими как прогнозирование, S&OP, планирование поставок, планирование производства, управление запасами, а также физическим потоком, оптимизацией складов, оптимизацией транспортной сети, созданием правильной организационной структуры управления.
За последние три года я активно работал над рисками и устойчивостью цепи поставок, чтобы помочь нашим клиентам стать лучше и иметь более устойчивую цепь поставок. И помимо McKinsey, я все еще преподаю. Таким образом, я разрабатываю новое поколение специалистов в области цепи поставок, потому что мы всегда слышим, что нам не хватает специалистов в этой области. Нам не хватает людей, которые действительно понимают все аспекты, понимают компромиссы и увлечены этой темой.
Конор Доэрти: Ну, на самом деле, если мы можем вернуться к тому, о чем мы говорили. Потому что, как вы снова упомянули, это было три года назад, мы говорили о будущем цепи поставок и необходимых навыках. Это было в середине пандемии. За прошедшие годы, теперь мы фактически постпандемические, вы считаете, что ситуация изменилась? Риск и устойчивость стали более актуальными. Таким образом, требуется тот же набор навыков или это изменилось?
Кнут Алик: Произошло много изменений. Если мы просто посмотрим на последние три года, многие компании начали создавать пожарные команды, контрольные комнаты или как они их называли, чтобы решать проблемы после первого локдауна. Это не всегда делалось систематически. Это не всегда делалось с учетом полного цикла. И затем они поняли, что нам нужно делать больше. Правильно? Нам нужно готовиться, нам нужно убедиться, что у нас есть правильная видимость, нам нужно иметь правильные рычаги, которые мы можем использовать, и нам нужно убедиться, что наши процессы планирования достаточно гибкие и быстрые.
Таким образом, многие компании сократили свое планирование с ежемесячного до раз в две недели, а операционное планирование S&OP - с недели до раз в два дня. И все это требует таланта. Это требует таланта, который понимает цепь поставок, который понимает цифровые технологии и объединяет все вместе. И то, что мы видим здесь, - это все еще огромный разрыв. Разрыв стал меньше. Люди, я бы сказал, обучали свой собственный персонал. Было много найма из внешних источников, но все равно есть разрыв в опыте в области цепи поставок, в том, как лучше использовать цифровые инструменты для планирования и улучшения производительности цепи поставок.
Конор Доэрти: Ну, спасибо. Джоаннес, вы тоже были на этой панели. Изменилось ли ваше мнение за прошедшие годы?
Джоаннес Верморель: Я бы сказал, что оно эволюционировало. Я не знаю, насколько это считается изменением, но суть в том, что, по моему мнению, чем больше нарушений вы сталкиваетесь, тем больше автоматизации вам нужно. Потому что вы видите, если ваша рутина уже занимает всех, вы знаете, боретесь с проблемами и занимаетесь мелочами, если вы уже на 100% заняты просто справлением с мелочами, когда на вас обрушивается нечто необычное, у вас не остается никакой свободы для справления с этим дополнительным.
И я не имею в виду запасы в цепи поставок или материальные активы, а просто умственные ресурсы для решения проблемы. Если каждый в организации уже работает на полную мощность, чтобы поддерживать нормальное функционирование компании в обычный день, когда наступает необычный день, все как бы взрывается или задерживается. Итак, у меня нет, я бы сказал, серебряной пули, чтобы освободить этот ресурс. Однако, одним из лучших альтернатив серебряной пули является обширная автоматизация программного обеспечения.
Так что по крайней мере все рутинные решения и рутинные вещи уходят в сторону, роботизируются, и люди имеют время сосредоточиться на том, что довольно необычно. И под необычным я не имею в виду обычные колебания спроса, немного выше или ниже, или все время меняющиеся. Я имею в виду структурные изменения, когда у вас исчезают поставщики, поставщики становятся намного дороже без возвращения к прежнему состоянию дел, тарифы или вещи, которые действительно изменяют структуру рынка, на котором вы работаете.
Конор Доэрти: Что меня удивляет в обсуждении риска и устойчивости, так это то, что, вероятно, лучше было бы определить сами термины. Итак, Кнут, если я могу вернуться к вам снова, после пандемии люди говорят о важности риска и устойчивости, но я имею в виду, риск и устойчивость существовали до пандемии. Так что, по вашему опыту, как именно эти концепции изменились? Как они изменились на практике из-за пандемии?
Кнут Алике: Хороший вопрос, изменились ли они. Если подумать, например, о том, что было в 2011 году, когда произошла Фукусима? Это было 12 лет назад, и компании реагировали так же, как они реагировали на недавние закрытия, нарушения и блокировки. Так что я бы сказал, что многие идеи существовали много лет назад, но они не считались важными. Компании не обращали на них внимания. Они говорили: “Это нарушение закончилось, вернемся к нормальному и просто убедимся, что наша цепь поставок максимально эффективна и дешева, но не максимально устойчива”.
Итак, если подумать о том, что необходимо для устойчивости, нам нужно иметь прозрачность. Нам нужно иметь что-то вроде системы предупреждения, которая говорит: “Эй, что-то происходит, скажем, на третьем или четвертом уровне. Так что не наш прямой поставщик, а поставщик поставщика поставщика имеет проблемы. Может быть, это проблема с логистикой, может быть, это проблема с производством, может быть, это проблема с качеством”.
Мы точно знаем, что это повлияет на нас, на нашу производственную линию и вызовет нарушение. Если мы знаем это заранее, мы можем реагировать. Или, скажем, надеюсь, что мы можем реагировать. Чтобы иметь возможность реагировать, нам также нужно убедиться, что у нас есть планирование. Так что, если мы, например, видим, что этот контейнер, вероятно, прибудет с двухнедельным опозданием, то сама эта информация не поможет. Информация о том, что это двухнедельное задержка приведет к дефициту товара в наших компонентах, что приведет к остановке производства, потому что мы не можем собрать то, что хотим собрать, или у нас возникла проблема с доступностью этого, мы не можем поставить в розничный магазин, который отчаянно нуждается в наших продуктах, это очень важно. И для этого нам нужно сценарное планирование.
Итак, нам нужно проанализировать, что мы можем сделать, чтобы смягчить это задержку. Нужно ли ускорить отправку? Нужно ли заменить продукт? Нужно ли привезти что-то еще, чтобы компенсировать задержку? И здесь многие компании все еще испытывают проблемы. Они создают один план, но не могут создать планы на случай возникновения сбоев или задержек. И это очень важно. Если вы сейчас подумаете о том, что нужно сделать для этого, нам нужно иметь данные на месте, мастер-данные. Нам нужно иметь на месте возможности, о которых мы уже говорили, и нам нужно иметь на месте организацию, которая также принимает то, что здесь, в этом сценарии, мы приходим к выводу, что авиаперевозка является решением, и затем мы выбираем авиаперевозку. Все это должно произойти, чтобы убедиться, что у нас есть устойчивая цепочка поставок, которая все еще способна доставлять.
Conor Doherty: Ну, на самом деле, вы снова выделили три составляющих, и это то, о чем вы упомянули в недавнем исследовании, которое вы написали в McKinsey о технологиях и регионализации. Вы упомянули, что наиболее устойчивые цепочки поставок имеют полную видимость от начала до конца, высококачественные мастер-данные и эффективное планирование сценариев спроса. Итак, Джоаннес, чтобы вернуться к вам, почему вы считаете, что это абсолютно критические составляющие для устойчивой цепочки поставок? Или вы бы добавили что-то еще к этому?
Joannes Vermorel: Да, я имею в виду, что проблема с данными очень специфична в том смысле, что качество данных обычно отличное. Это странно, я знаю, что большинство поставщиков жалуются на плохие данные, но реальность такова, что когда мы смотрим на, скажем, западные компании, возможно, не азиатские компании, но западные компании уже три десятилетия цифровизированы и обычно в терминах точности, когда есть запись, говорящая, что этот товар был продан в этот день, в этом количестве, она точна на 99,9%. Да, здесь и там могут быть некоторые описки, но это очень точно. Теперь проблема не в том, что данные обычно неверны, а в том, что семантика очень нечеткая.
Просто чтобы дать представление, большинство наших клиентов, и я думаю о крупных, таких как публичные компании, обычно очень сложно подсчитать, что у них есть на складе. Проблема не в том, что у них нет данных, проблема в том, что представьте себе, у вас нет одной ERP, у вас есть 20 ERP, и все они считают запасы не одним способом, а 20 разными способами. И тогда запасы не являются бинарными, они могут быть задержаны на таможне, они могут быть задержаны для проверки качества, они могут быть на складе, они могут быть зарезервированы для некоторых клиентов где-то. Итак, вы видите, что здесь есть множество сложностей.
И затем, когда вы думаете о спросе, то же самое, это очень быстро становится нечетким. Давайте, например, рассмотрим дистрибьютора B2B. Вы продаете бизнесам, поэтому обычно у вас есть несколько дат заказа, а не одна. У вас есть даты, когда клиент говорит вам, что он хочет это в будущем, но это не является фирменным заказом, это в будущем. И затем будет дата, когда они разместят заказ, а затем будет дата, когда они захотят, чтобы первая часть заказа была доставлена, а затем другая дата для доставки второй части заказа и так далее.
Итак, я абсолютно согласен с полной видимостью от начала до конца, это критическая составляющая. Но где, по моему мнению, компании часто недостает, это отсутствие цифровой культуры для понимания тонкостей, которые входят в эти данные. Проблема не столько в том, что данные плохие или что у них нет данных, проблема в том, что у них буквально тысячи и тысячи таблиц, и люди тонут в плохих KPI, упрощенных рецептах и прочем, что просто не говорит им то, что им нужно знать.
Например, компании, которые управляют многоканальной цепочкой поставок, мы видим, что люди думают о уровнях обслуживания в середине сети, но уровень обслуживания в середине сети ничего не говорит о воспринимаемом качестве обслуживания со стороны клиента. Это чистые артефакты. Так что я бы сказал, что эти проблемы одинаковы, но есть некоторая особенность в том, как вы на них смотрите, и вот там, я думаю, находится самый большой разрыв в навыках.
Когда мы говорим о мастер-данных, что означает владение данными? Это своего рода игра слов, но я скорее склоняюсь к тому, что проблема заключается скорее в владении данными, а не в их отсутствии или недостатке качественных данных.
Conor Doherty: Итак, Кнут, чтобы вернуться к вам, вы согласны, что это скорее вопрос того, как вы интерпретируете богатство данных или источник данных, а не внутреннего качества данных?
Knut Alicke: Честно говоря, я видел и то, и другое, но я согласен с тем, что использование данных и создание идей на основе данных очень важно. Позвольте мне просто добавить один элемент к этому, потому что это также то, что я вижу происходящим у многих наших клиентов.
У планировщика есть система, которую он использует, верно? Используя данные, затем есть алгоритм, и этот алгоритм выполняет некоторые расчеты, прогноз, план производства, план поставок и так далее. Часто мы видим, что в этом алгоритме есть гораздо больше алгоритмического интеллекта, чем готов планировщик его использовать. И почему так? Потому что для большинства планировщиков алгоритм выглядит как черный ящик. Они хотели бы открыть черный ящик, заглянуть внутрь, понять и затем использовать его.
Для крупной фармацевтической компании мы провели анализ после внедрения одной из крупных систем планирования, и только восемь человек входили в систему и использовали ее. Все остальные сотни планировщиков входили в систему, но затем очень быстро выходили из нее, а затем снова входили и выходили. Что это означает? Они скачивали все данные в свои таблицы Excel, вносили свои обычные изменения и планирование, а затем загружали результаты снова.
Так что очень важным элементом является объяснимость. Нам нужно создать доверие в отношении всех алгоритмов, которые у нас есть. Мы должны объяснить это или у нас должны быть другие способы показать, что алгоритмы работают так, как они должны работать, и только тогда планировщики, наконец, начнут использовать все эти крутые штуки, которые есть.
Conor Doherty: Фактически, быстрый вопрос по этому поводу, и это связано с тем, что я прочитал в Lokad. Я не буду говорить, кто это написал, но это было в статье о MRO, и там говорилось, что важнее, чем понимание того, как работает алгоритм, является понимание того, что он пытается сделать. И мне интересно, с учетом того, что только что сказал Кнут и что я только что сказал, как вы к этому относитесь, Йоаннес?
Joannes Vermorel: Итак, я полностью согласен с Кнутом в том смысле, что сложные методы вводят новые классы рисков. И когда вы смотрите на некоторые из самых больших катастроф в цепях поставок за всю историю, они были вызваны программным обеспечением. Это катастрофа Nike 2004 года, это Target Canada, это Lidl, который потерял полмиллиарда евро. Так что программное обеспечение позволяет вам делать вещи в масштабе супер быстро, включая супер глупые вещи. И да, непрозрачность не требует ничего особенного, чтобы стать супер непрозрачной.
Красота компьютеров заключается в том, что человеческий разум остается позади, оставляя только около 10 умножений. И даже если вы очень умны, любой скромный расчет, который выполняет более 10 умножений и сложений, вы не сможете интуитивно понять, что происходит. Так что для того, чтобы быть абсолютно непрозрачным, не требуется грубой числовой сложности. Даже то, что до сих пор относительно просто с точки зрения вычислительной мощности компьютера, уже далеко за пределами вашего понимания.
Итак, это большая проблема, и, кстати, даже если вы замените планировщиков на ученых-данных, у вас все равно возникает та же самая проблема. Есть классы инструментов машинного обучения, которые очень непрозрачны даже для людей, которые владеют этими инструментами. Так что даже если у вас глубокое понимание алгоритмов, это не означает, что вы понимаете, являются ли результаты, которые вы видите, действительно тем, что вы хотели. Это еще один класс проблем.
Таким образом, Lokad подошел к этому вопросу, в основном, быть очень категоричным в отношении определенных классов инструментов машинного обучения, особенно дифференцируемого программирования, которое позволяет работать с семантическими переменными. Идея заключается в том, что это не любое машинное обучение, это модели, в которых каждая переменная имеет имя и семантику. Таким образом, вы можете изучить, что происходит пошагово в вашей модели, чтобы понять, выглядит ли поведение правильным.
Приведу пример, если у нас, например, есть цикличность, день недели, неделя года, неделя месяца, это означает, что у этих цикличностей будут именованные параметры, которые вы можете проверить. Там буквально будет переменная, называемая эффектом Рамадана или эффектом Китайского Нового года. Это может показаться очень противоречивым для машинного обучения, потому что мы не автоматически обнаруживаем паттерны, но идея заключается в том, что все паттерны имеют имена, и поэтому переменные имеют четкую семантику, что значительно облегчает пошаговую проверку модели.
Так что даже если вывод странный, вы все равно можете проверить части, составляющие модель, и для этого не требуется докторская степень по математике. Это только часть решения, но остальное требует других методологий. Но да, технологический риск, то есть внедрение сложности в попытке сделать вашу компанию более устойчивой, история немного против поставщиков программного обеспечения в общих чертах. Более сложные технологии программного обеспечения часто делают компании более хрупкими по сравнению с более простыми способами организации компаний.
Conor Doherty: Ну, Кнут, чтобы вернуться к риску и устойчивости, я помню, что в опросе, проведенном, я думаю, в ноябре этого года, вы отметили, что из трех упомянутых ингредиентов - видимость, мастер-данные и планирование сценариев спроса, планирование сценариев спроса имело наименьшую популярность. Я думаю, что только около трети опрошенных заявили, что у них в компании есть эффективное планирование сценариев спроса. Меня просто интересует, почему вы думаете, что произошло снижение между первыми двумя ингредиентами и последним, и какое это имеет влияние на устойчивость компании?
Knut Alicke: Планирование не является простым. Кажется, что это просто, вы просто говорите: “Почему бы вам не оценить вашу общую плановую схему для сценария, который говорит, что у нас меньше мощности или у нас больше спроса или поставщик не может поставить?” Но представьте себе, что многие компании все еще рассчитывают один план в неделю. Так что все еще требуется выходные дни, потому что это занимает 14 часов и блокирует много ИТ-ресурсов.
Даже в наши дни это часто бывает так. Как вы скажете этим компаниям: “Эй, пожалуйста, рассчитайте пять сценариев, в которых вы оцениваете разные решения”, а они скажут: “Хорошо, это займет неделю для расчета”. Так что часто просто не хватает вычислительных мощностей. Кроме того, очень часто не ясно, как заполнить сценарий. Что мы должны рассчитывать и как оценивать, верно?
Все поставщики планирования имеют возможность рассчитывать сценарии. Затем вам нужно оценить, что лучше для нашей текущей настройки, для наших клиентов и для нашей цепочки поставок. Так что им нужно быть ясным, что “Эй, это должно быть оптимизировано для обслуживания, для стоимости или для нашего запаса”. Это часто не ясно.
К сожалению, мы все еще видим много процессов S&OP или процессов IBP или процессов планирования от начала до конца, которые предлагают только одно решение. И тогда обсуждение становится очень интересным, потому что вы можете принять только это одно решение. Нет способа сказать: “Эй, почему бы нам не сделать что-то другое здесь?” Так что есть многое, что нужно догнать и улучшить, чтобы иметь возможность рассчитывать сценарии, понимать и оценивать компромиссы, а затем прийти к совместному решению, что лучше для наших клиентов, компании или ценности.
Conor Doherty: Хорошо, Йоаннес, я обращусь к вам на мгновение. Я обращусь к вам через минуту, потому что я знаю, что у вас будет что сказать об этом. Но чтобы продолжить, Кнут, когда речь идет о оценке жизнеспособности любого сценария, вы считаете, что это уникально для каждой компании или вы думаете, что есть общая метрика или философия, которую каждая компания может использовать для оценки жизнеспособности сценария?
Knut Alicke: Мы всегда говорим о трех самых важных элементах цепочки поставок: стоимость, обслуживание и капитал. Вероятно, начнем с обслуживания. И затем у вас есть компромиссы. Обслуживание повышается, “О да, мы можем сделать это, если мы увеличим запас или увеличим стоимость”. Снижение стоимости, “Да, хорошо, но тогда обслуживание может снизиться”. Так что понимание этих компромиссов очень важно.
Говоря с многими нашими клиентами, мы часто проводим очень простое упражнение. Мы просто спрашиваем их индивидуально: “Что для вас самое важное? Где бы вы вложили, скажем, 10 евро, чтобы улучшить, если бы у вас было что-то или тысяча или 100 000? Снижение стоимости или оптимизация стоимости? Повышение уровня обслуживания или снижение запасов?” И вы часто получаете совершенно разные ответы. Так что все говорят о разных вещах.
Это означает, что стратегия цепочки поставок не согласована. Если стратегия цепочки поставок не согласована, как вы оцените, какой сценарий лучше? Потому что одна часть компании будет стремиться к более высокому уровню обслуживания, часто производственная часть будет стремиться к снижению стоимости, потому что это их локальные стимулы. Так что это что-то, что нужно решить, и затем вы можете решить, “Это действительно лучшее решение для нашей компании”.
Conor Doherty: Спасибо. И Йоаннес, ваше мнение о том, как оценить жизнеспособность сценариев?
Joannes Vermorel: Сначала я бы пересмотрел еще несколько вещей. Потому что вы видите, сначала давайте обсудим требования к вычислениям. Это то, что я часто слышу: “О, это занимает часы для вычисления”. Но давайте рассмотрим, что смартфон, просто обычный смартфон, выполняет из коробки около 10-20 миллиардов операций в секунду. И это смартфон. Если вы перейдете к рабочей станции, настоящей рабочей станции, мы очень легко и недорого получим 100 миллиардов операций в секунду. Если вы сумасшедший и потратите 5000 долларов и установите графические карты и графические процессоры, вы получите тысячи миллиардов операций в секунду. Опять же, дешевые вещи.
Так вот вопрос, что именно вы делаете с этой вычислительной мощностью? Потому что вот в чем дело. В Lokad мы ведем типичные дискуссии. Я слышу, как люди говорят: “О, пять сценариев занимают 40 часов вычислений”. И затем в Lokad мы говорим: “О, но мы просто запускаем около тысячи сценариев в секунду”. Так что, во-первых, я бы сказал, у нас есть несколько проблем.
Во-первых, у современного корпоративного программного обеспечения есть проблема наличия слоев, которые накапливают неэффективность. И люди могут не осознавать, но большая часть корпоративного программного обеспечения построена на неэффективных слоях, которые существуют уже 40, а иногда и 50 лет. Из-за этого вы теряете вычислительную мощность в миллион раз, а иногда и больше, из-за неэффективности такого “лазанья” в дизайне программного обеспечения, где одна часть программного обеспечения общается с другой частью программного обеспечения, которая в свою очередь общается с еще одной частью программного обеспечения и так далее.
Например, если вы попытаетесь сделать это с помощью транзакционной системы SQL-базы данных, это будет невероятно неэффективно. Я имею в виду, когда я говорю “невероятно”, это значит, что это будет в тысячу раз медленнее, чем должно быть, и, возможно, даже в миллион раз медленнее, чем должно быть. Так что цепи поставок в качестве объектов для численных симуляций не являются супер сложными. Даже самая сложная цепь поставок состоит из примерно 100 миллионов SKU, а может быть и 200 миллионов SKU. Современная видеоигра сейчас моделирует в реальном времени около миллиарда треугольников, 60 кадров в секунду. Так что это просто дает вам представление о масштабе.
Так что мы говорим о чем-то, что по современным меркам, даже гигантская цепь поставок, масштабом Walmart, является маленькой. Она меньше, чем ваша обычная видеоигра в настоящее время. Так что это нужно иметь в виду. И если у вас есть вычисление, которое занимает больше минуты, вам действительно нужно остановиться и подумать: “Делаю ли я что-то действительно сложное, что действительно требует всей этой вычислительной мощности? Или я просто начинаю с чего-то, что является крайне неэффективным?” Так что мое предложение состоит в том, что в большинстве случаев мы говорим о вещах, которые являются крайне неэффективными.
И это не проблема, если вы подходите к этому правильным образом. Затем вторая вещь - это операционность сценариев. Мой подход, я имею в виду в Lokad, то, что я открыл более десяти лет назад, заключается в том, что проблема с сценариями заключается в их сложности поддержки. Если у вас есть десяток сценариев, которые вы хотите поддерживать, это требует много усилий. И хитрость, и это буквально хитрость, заключается в том, что если вы выбираете вероятностный подход, где вы рассматриваете все сценарии сразу, и это может быть потенциально миллионы сценариев, то если у вас есть правильные инструменты, математические и программные, это становится намного проще.
И это удивительно, потому что вы бы подумали: “О, если я смотрю на все возможные будущие сразу, это должно быть намного сложнее”. Но реальность в том, что с правильным подходом это не так. И ответ в том, что внезапно все вещи, которые вы хотите рассмотреть, становятся намного более управляемыми. Вам не нужно принимать сложные решения о складе. Хорошо, допустим, склад каждый месяц имеет 1% шанс быть затопленным или подвергнуться чему-то, что серьезно повлияет на его работу. Нам не нужно знать точно, что именно, мы просто говорим: “Хорошо, 1% шанс в месяц, что мы потеряем половину вместимости склада по какой-либо причине, забастовка, наводнение, проблемы с электричеством, небольшой пожар”.
И мы можем сказать: “0,1% шанс потерять склад на шесть месяцев”. И знаете, это всего лишь догадка, это нормально. И интересно в том, что вы не делаете это в изоляции от других вещей. Преимущество вероятностного подхода заключается в том, что вы можете сказать: “Мы добавляем этот риск к складу, а затем мы добавим риск блокировки порта в Китае, снова 1% шанс каждый месяц”. Это оценка, мы можем пересмотреть это. Но интересно в том, что вы внезапно можете параллельно рассматривать эти риски.
Это не означает, что вы создаете сценарий, в котором решаете, какие риски учитывать, а какие нет. Вы можете добавить риск для склада, вы можете добавить риск для порта в Китае, вы можете добавить риск повышения цены поставщика. И в этом и заключается прелесть - все это смешивается. И в плане обслуживания, когда вы решаете включить риск, что остается делать? Ответ - ничего, потому что ваша вероятностная прогнозная модель встроена в нее, и решения, которые вы принимаете, уже учитывают риск.
Joannes Vermorel: Я бы сказал, что такой пуристический подход по сравнению с классическим планированием сценариев заключается в том, что сначала вы можете полностью разложить на части анализ различных рисков. Так что если у вас есть разные люди, анализирующие разные риски, они могут работать с одной и той же системой одновременно. И как только вы достигнете согласия относительно уровня риска, вы сразу получите решения, учитывающие риск. Вот и все, больше ничего делать не нужно, и в этом и заключается прелесть.
Итак, в практическом плане, если вы считаете, что инфляция имеет 1% риск превысить 20% в течение следующих 12 месяцев, хорошо, учтите это. И если люди согласны, то у нас есть это, и у нас сразу есть все решения, учитывающие риск.
Интересно то, что когда вы выражаете такие вещи, да, у вас может быть несколько десятков высокоуровневых рисков, но их не очень сложно выразить и поддерживать. В этом и заключается прелесть. Гораздо проще поддерживать высокоуровневый риск, такой как 1% шанс инфляции свыше 20% в течение следующих 12 месяцев для, скажем, Германии, чем поддерживать и создавать сценарий, в котором вы бы реагировали на этот риск определенными способами.
Вероятностный подход больше похож на квантовую перспективу, где мы говорим, что мы смотрим на все эти возможные будущие события, и математические инструменты справляются с этими редкими явлениями. Но в совокупности они неизбежны. Если вы накапливаете серию рисков на уровне 1% в месяц, то в течение следующих 5 лет вы обязательно столкнетесь с несколькими из этих проблем. Вопрос только в том, когда одна из них произойдет. Вы не знаете, но это нормально.
Conor Doherty: Кнут, соответствует ли это вашему инженерному пониманию ситуации?
Knut Alicke: Это точно соответствует. Было бы здорово использовать эту вычислительную мощность и иметь возможность обсуждать распределения ответов.
Например, предположим, вы проводите такие сценарные симуляции, верно? И тогда вы как бы знаете, что с этой вероятностью произойдет это и это. Важно то, что компании должны быть готовы применять рычаги. Теперь вы знаете, что может произойти нарушение, что дальше? Вам нужно понять, что здесь мне нужно иметь в наличии эти пять вещей, и если что-то произойдет с моей системой предупреждения, я начну действовать.
Часто компании не готовы. Даже если есть понимание, они не готовы внедрить решение.
Joannes Vermorel: Я полностью согласен. И, кстати, поэтому в моей серии лекций я представил цепочку поставок как владение опциональностью. Вам нужно развивать варианты.
Сценарии - это один из способов сделать эти варианты более актуальными, такие как альтернативные виды транспорта. Но проблема в том, что это кажется очень теоретическим, пока вы не столкнетесь с проблемой.
Моя проблема со сценариями десять лет назад заключалась в том, что заданный сценарий в большинстве случаев не вступал в силу. Этот 1% шанс в большинстве случаев не наступает, и поэтому к нему нет готовности, потому что ничто в системе действительно не направлено на немедленное выполнение этого сценария.
Но если вы развиваете что-то, где, например, каждый раз, когда вы делаете заказ, есть возможность отправить его по морю по гораздо более высокой цене, это всегда вариант, который есть. Просто обычно это не прибыльно.
Вот в чем разница между оптимизацией, которая имеет вариант, который уже подключен, просто латентный, не используемый из-за неправильных условий, и сценарием, когда в день, когда этот вариант должен вступить в силу, ничего не готово. Люди не привыкли к этому, ИТ-системы не реагируют немедленно на правильные решения, и поэтому людям приходится думать и делать много необычных вещей.
Knut Alicke: Позвольте мне привести вам пример из последних лет, когда мы помогли клиенту стать более устойчивым. Мы изучили сценарии, рассмотрели систему раннего предупреждения и все такое, и затем выяснили, что если что-то происходит на одном заводе, мы можем производить на другом заводе. Но есть один узкое место - испытательное оборудование. Его перемещение с одного завода на другой занимало 12 недель.
Поэтому в ваших сценариях вам нужно решить за 12 недель: “Эй, ожидаем ли мы что-то и должны ли мы перемещаться?” Для них это было совершенно новым. Они всегда смотрели на это, как на что-то, что происходит за 3 недели до и “О, уже поздно”. Вам нужно понять пространство решений, так сказать, срок поставки для реализации, и только тогда вы можете действительно хорошо обсудить.
Joannes Vermorel: Я думаю, вы абсолютно правы. Но, например, случай с испытательным оборудованием очень интересен, потому что люди часто погружаются в мелкие чрезвычайные ситуации. Если у вас уже возникли проблемы с поздними поставщиками, ростом цен, пересмотром контрактов с клиентами и всевозможными другими проблемами, они являются полным отвлечением.
Это означает, что принимая во внимание, что “Хорошо, нам нужно удвоить инвестиции и иметь избыточность в испытательном оборудовании. Это не будет суперэффективным, но в долгосрочной перспективе, скажем, в течение следующих пяти лет, настанет время, когда это спасет нашу качество обслуживания”. И это может быть не так дорого.
Вот в чем заключается то, что людям нужно время и спокойствие для обдумывания. Если им приходится перепрыгивать от одной пожарной ситуации к другой, такое стратегическое мышление просто не происходит.
Knut Alicke: Позвольте мне продолжить. Что я также нашел очень важным, так это то, как вы рассказываете эту историю, которую вы только что рассказали, что “Эй, нам нужно иметь испытательное оборудование, нам нужно иметь второе”. Это требует инвестиций, поэтому все связанные с концом квартала KPI не будут выглядеть хорошо.
Это решение принимает совет директоров. И то, что мы часто пытаемся объяснить, это использование аналогии с страхованием. У вас есть страховка на автомобиль, вы платите за страховку на автомобиль. Если бы вы перенесли это на свою повседневную деятельность, вы бы сказали: “Ах, зачем мне платить за эту страховку на автомобиль? Такая низкая вероятность того, что что-то случится. Может быть, можно пропустить, верно? Мне это не нужно”.
Нет, вы хотите иметь это в редком случае аварии, потому что тогда дела обстоят действительно плохо, и тогда вступает страховка. И вот так мы думаем о устойчивости цепочки поставок. Это то, что вы разрабатываете на всякий случай. Это может потребовать некоторых инвестиций, может потребовать некоторой подготовки, но затем вы будете готовы, если что-то случится.
Трудность заключается в том, что большинство компаний думают о следующем квартале или следующем году, но следующее нарушение может произойти через год и один месяц. Поэтому это стратегическое решение, которое должно быть принято и утверждено правлением. И вот почему эта история, чтобы рассказать ее правлению, является очень, очень важной.
Conor Doherty: Когда вы говорите о рассказах, это почти звучит как лидерство, почти что-то, что может быть включено в методологию лидерства, что-то, что может быть включено в книгу, возможно?
Knut Alicke: Именно так, и очень приятно видеть даже копию книги там. Это удивительно, “От источника до продажи”. И действительно, то, что мы сделали с моим соавтором Раду Паламарио, - мы говорим о том, почему мы не видим больше людей с опытом работы в сфере цепочки поставок в правлениях, верно? Так что в качестве генерального директора, а также главного операционного директора, почему так происходит?
Мы шутили, что, вероятно, это потому, что люди в сфере цепочки поставок говорят на другом языке. Они настолько ориентированы на цифры, настолько детализированы, что они не видят большую картину. И мы сказали, с другой стороны, люди в сфере цепочки поставок имеют понимание от начала до конца. Поэтому они должны понимать бизнес.
Knut Alicke: Мы шутили, потому что, вероятно, правда в том, что люди в сфере цепочки поставок говорят на другом языке. Они настолько ориентированы на цифры, настолько детализированы, что они часто не видят большую картину.
С другой стороны, люди в сфере цепочки поставок имеют понимание от начала до конца, поэтому они должны понимать бизнес. Мы исследовали, есть ли у нас примеры этого. Мы изучили Fortune 200 и обнаружили, что только 11% компаний имеют генерального директора с опытом работы в сфере цепочки поставок. Тим Кук - хороший пример, но явно есть и другие.
Мы решили провести интервью с несколькими людьми, которые добились успеха в правлении с опытом работы в сфере цепочки поставок. Это привело к 26 интервью, которые мы собрали в книге. Затем мы создали сокращенную версию того, что мы узнали, которая является моделью цепочки.
Интервью были очень интересными. Мы многое узнали от этих людей, у которых были очень разные карьеры. У нас были люди со всего мира, мужчины и женщины. Не так легко было найти женщин, поэтому ясно, что это все еще сфера, где преобладают белые мужчины, и это должно измениться.
У нас были предприниматели, малые и крупные компании. Книга получила очень хорошие отзывы.
Conor Doherty: Интересно, в контексте обсуждения риска и устойчивости, есть ли интервью, которые вызывают у вас впечатление, содержащие идеи, относящиеся к нашему обсуждению сейчас? Вы можете выбрать кого угодно, мужчину или женщину.
Knut Alicke: Буквально все, потому что это было время блокировки, когда мы проводили интервью. Все говорили о важности гибкости, готовности, устойчивости. Это также то, что мы включили в модель цепочки. ‘A’ означает адаптивность. Очень важно, чтобы мы понимали риск и могли передать риск правлению.
Conor Doherty: Можете ли вы объяснить модель цепочки буква за буквой?
Knut Alicke: ‘C’ означает сотрудничество. Нам нужно быть сотрудничающими, что мы слышали в нескольких интервью. Один из участников сказал, что они хотели внедрить новый процесс S&OP, и он придумал идею интеграции поставщиков. Было три поставщика, которые были действительно важными. Вначале все в компании были против раскрытия нашего плана производства поставщику. Но он протолкнул это и все были очень довольны. Построение отношений внутри и с внешними клиентами и поставщиками является очень важным.
‘H’ означает глобальность. Нам нужно понимать всю систему, большую картину, что происходит от начала до конца. Это что-то, что присуще человеку в сфере цепочки поставок. Это не обязательно присуще некоторым другим функциям, где вы часто более сосредоточены на том, что вы делаете.
‘A’ означает адаптивность, о чем мы уже говорили. ‘I’ в слове “цепочка” означает влиятельность. Здесь я бы сказал, доверьте людям вокруг вас быть на своей лучшей высоте и вносить свой вклад.
‘B’ означает повествование, что для меня является самой важной частью. Это действительно о том, как вы объясняете вещи. Например, человек, работающий в сфере цепочки поставок, может объяснить улучшение уровня обслуживания, сказав, что наш OTIF увеличился с 89,7% до 91,2%. Это не всегда много говорит. Если вы используете язык, который будет понятен руководству, вы можете сказать, что мы улучшили наш уровень обслуживания и благодаря этому смогли продать больше или клиент более доволен и возвращается к нам. Речь идет о правильном использовании языка, правильном повествовании.
Мы всегда говорим, что цепочка поставок заняла место за столом в последние три года, и теперь все это поняли. Теперь нам нужно убедиться, что мы сохраняем это место за столом. Мы должны доказать, что мы стоим того, чтобы сохранить это место.
Конор Доэрти: Спасибо за ваши мысли.
Жоанн Верморель: Интересно то, что критика идет в обе стороны. Да, директор по цепочке поставок должен уметь говорить на языке руководства. Но также проблема, которую я вижу, заключается в том, что основная программная инфраструктура, которая поддерживает действия директора поставок, обычно предоставляет показатели, которые являются крайне узколобыми.
Например, уровень обслуживания ничего не значит, если вы работаете в бизнесе, где есть замены. Если клиент все еще может прийти в магазин, и технически отсутствует 50% товара, но есть множество замен и они просто выбирают замену, как это может произойти, например, в модной индустрии, это в значительной степени бессмысленно.
У нас есть проблема, когда у директора поставок нет повествования или чего-то, что имеет смысл, потому что все числа, которые генерируются его основной инфраструктурой, людьми и программным обеспечением, не совсем осмысленны.
Очень часто никто никогда не количественно оценивал в евро или долларах качество обслуживания таким образом, чтобы оно действительно соответствовало бизнесу. Они говорили: “О, у нас есть уровень обслуживания”. Но уровень обслуживания очень легко вычислить, но отражает ли он восприятие?
Например, в чем разница между тем, чтобы зайти в ваш магазин сегодня и не найти того, чего я ожидал, по сравнению с тем, чтобы сделать заказ полгода назад, давая вам полгода времени, чтобы получить товар, и затем обнаружить, что через полгода вы все еще не готовы? В одном случае это плохо, мне не повезло. В другом случае это совершенно неприемлемо и непрофессионально.
Проблема с этими очень наивными показателями заключается в том, что они часто не только упускают слона, но и стадо слонов. Это очень плохо. Я считаю, что ваше повествование также может быть призывом к необходимости создания чисел, которые глубже резонируют с бизнесом.
Речь идет не только о наличии чисел. Технические числа не резонируют, потому что они просто плохие. Если вы назовете число, которое либо “Мы инвестируем 1 миллион евро в дополнительное качество обслуживания”, либо “Это будет стоить нам 10 миллионов евро оборота в год накопительно в течение следующих пяти лет”, тогда все бы поняли.
Проблема, которую я вижу, заключается в том, что многие традиционные практики в сфере цепочки поставок немного виноваты в своих поставщиках. Такие числа, которые вы получаете из этих практик, а также их инструментов, являются крайне бессмысленными процентами.
Любое выражение в виде процента, по моему мнению, обычно вызывает глубокое подозрение. Если это выражено в долларах, это лучше. Если это выражено в долларах на доллары, это еще лучше. Таким образом, за каждый вложенный или не вложенный доллар, что я зарабатываю или теряю? Обычно это уровень, чтобы получить хорошую метрику.
Создание какого-либо повествования, которое имеет хоть какой-то смысл для бизнеса, вызывает трудности, потому что вы работаете с пустым воздухом, я бы сказал.
Кнут Алике: Мне нравится идея, что для того, чтобы рассказать правильную историю, сначала нужно иметь правильные ключевые показатели производительности.
Таким образом, то, что вы в основном говорите, заключается в том, что мой пример уже должен быть переведен, и не головой цепочки поставок. Это была бы идеальная ситуация, когда даже генеральный директор может понять, что улучшая определенные аспекты, я увеличу свой доход. Я полностью согласен. Мы, вероятно, находимся на одном шаге до этого, но это отличная перспектива, которую вы описываете.
Жоанн Верморель: Мое представление о вашей идее повествования заключается в том, что очень часто я вижу, что люди, особенно в сфере поставок, в основном боятся такого рода вторичных эффектов. Вещей, которые не отражены в книгах.
Например, когда у вас есть скидки на ваш бренд в конце сезона, у вас возникают две проблемы. Во-первых, вы сразу же теряете свою маржу, но затем вы создаете плохую привычку у своей клиентской базы, которая ожидает скидку. Так что в следующем году они будут ждать, пока вы не предоставите ту же самую скидку.
Такие вещи нельзя легко количественно оценить, потому что это вещи, которые развиваются на протяжении нескольких лет, потенциально десятилетий. Например, роскошные бренды никогда не проводят никаких промоакций, чтобы не допустить развития таких вещей в первую очередь.
Но вернемся к этому, это означает, что вам нужно иметь КПИ, где часть вашего числа полностью состоит из вымысла. Это не означает, что это иррационально или фальшиво, это просто означает, что это больше похоже на суждение, которое может быть очень разумным, но должно быть принято.
Такой вид повествования заставляет вас иметь долгосрочный взгляд и численно учитывать такие вещи, чтобы вы не могли принять решение, которое считается оптимальным, но на самом деле является крайне краткосрочным.
Еще одна проблема, которую я вижу, заключается в том, что люди недостаточно фантазийны. Они не учитывают вещи, которые в компании, в широком смысле, знают, но из-за того, что это немного неуловимо, немного сложно измерить точно, они предпочитают полностью игнорировать это, вместо того, чтобы иметь это как грубую, но по крайней мере присутствующую вещь.
Конор Доэрти: Ну, мне приходит в голову, чтобы быстро ответить Жоанну с дополнением. В примере Кнута, когда он говорил о создании повествований, которые делают понятие планирования спроса немного проще, он использовал пример страхования, и у Lokad есть такие повествования, как, например, перспектива корзины, которая объясняет идею взаимосвязи и дополнительных затрат отсутствия чего-то в нужный момент. Это позволяет людям понять вторичный эффект. Так что я хочу разобрать, возможно, перспективу корзины как повествование, которое мы обычно используем, чтобы сделать это проще.
Жоанн Верморель: Дело в том, что как только мы начинаем иметь те факторы, которые не являются конкретными числами, это то, что я называю вторым кругом экономических факторов. Вещи, которые очень важны, но не являются материальными, не отражены в книгах. Например, у многих компаний есть штрафы для своих поставщиков, которые они могут применять в теории. На практике, когда они это делают, начинается открытая война с поставщиком, и доверие теряется.
Так что, когда вы начинаете оптимизировать это страхование, интересно то, что вы внутренне переносите риск и внутренне переносите риск на вещи, которые никогда не будут измерены. Это требует другого вида мышления.
В Lokad, когда у нас есть такие системы, которые работают автоматически, это становится похоже на хорошую систему антиспама. Она тихо работает, но вы ее никогда не видите. Она просто делает свою работу, и в какой-то момент вы можете задаться вопросом, действительно ли мне нужна эта вещь, потому что она просто работает, и есть классы проблем, которые просто не возникают. Но как только вы ее отключаете, проблемы возвращаются.
Я считаю, что идея разработки повествований очень важна, потому что это способ передачи вещей, которые очень рациональны, но также технические, и вам нужно передать это сообщение таким образом, чтобы оно было очень кратким. У людей нет времени быть экспертами во всех этих рисках и балансировать все это и вычислять все компромиссы.
Тест на понимание, смотрит ли этот человек на проблему с позиции, которая имеет смысл? Просто чтобы привести пример, если мы говорим, допустим, о техническом обслуживании самолетов, качестве обслуживания, один простой способ подойти к этому - думать в терминах AOG, самолет на земле. Так что за каждый вложенный доллар, сколько AOG в год вы избегаете? Зная, что когда самолет находится на земле, пассажиров нужно перенаправлять, это много задержек, много затрат, каскадные эффекты на график полетов и так далее.
Так что если вы думаете в терминах уровня обслуживания, вы полностью упускаете суть, потому что для того, чтобы самолет не взлетел, достаточно, чтобы не хватало одной детали. Соответствующее событие - это проблема самолета на земле, а не отсутствие товара и т.д. Каждому бизнесу необходимо иметь такое понимание, которое глубоко соответствует тому, что они пытаются сделать, в отличие от простых метрик, которые случайно доступны дешево, потому что они заранее упакованы в программное обеспечение, даже если они полностью не имеют отношения к решаемой проблеме.
Я знаю, что у меня есть такая предвзятость программного обеспечения в моем взгляде. Какая у вас повествовательная линия, Кнут? Я люблю цифры, но хитрость в том, что вы бы подумали, что цифры противоположны повествованию, но я бы не сказал так. Я бы сказал, что они идут рука об руку. Если у вас есть способ понять даже для себя то, что происходит, это полностью определит способ, которым вы проектируете свои цифры.
Так что не думайте, что повествование независимо от цифр. Повествование - это буквально история, которую вы рассказываете себе, чтобы направлять свою работу в качестве специалиста по обработке данных. Если вы неправильно понимаете это повествование, это означает, что, скорее всего, вы делаете полный бред с вашими цифрами. Правильность не заключается в математическом аспекте, это обычно соответствие между бизнесом и тем, что я делаю с этими цифрами.
Да, есть фактическая ошибка, когда вы просто умножаете число, когда вам следует делить, но это супертехническая ошибка, и такие технические ошибки обычно настолько негативно сказываются на вашем расчете, что их легко заметить. Проблемы, которые гораздо сложнее, возникают, когда вы ошибаетесь незаметно.
Кнут Алике: Так что цифры явно поддерживают вашу повествовательную линию, и они также поддерживают все, что вы делаете, чтобы понять, если что-то идет не так, где вы затем вдавливаетесь в детали. Есть такая вещь, когда вы задаете вопрос, а затем вы переходите от отсутствующего обслуживания, самолета на земле, почему так? Нет наличия, почему так? Потому что у нас не было товара, почему так? Потому что у нас не было хорошего контракта с нашим поставщиком и так далее. Затем вы находите корневую причину, и затем вы можете решить эту проблему.
Конор Доэрти: Любая форма лидерства или любое повествование, которое вы хотите предложить для лидерства, даже модель цепи, все это по-прежнему эффективно. Лидерство все еще основано на наличии людей с необходимыми навыками для активации видения, выраженного через любое повествование, которое вам нравится. Итак, Кнут, чтобы вернуться к началу, что теперь вы видите как критический навык, необходимый людям в сфере поставок?
Кнут Алике: Так что я могу сейчас повторить модель цепи, но давайте не будем этого делать. Вам нужно иметь все эти навыки. И снова, если я подумаю о том, что было бы желанием для всех нас, то это то, чтобы каждый в сфере поставок понимал все эти вещи от начала до конца и так далее, и должен убедиться, что вы обучаете коллег из сферы поставок и из других областей.
Чтобы вы убедились, что вы повышаете уровень компетентности, что вы убедились, что вы увеличиваете поток, так сказать. Йоаннес и я преподаем в университетах именно по этой причине, чтобы преподавать практическую сферу поставок и таким образом увеличивать сообщество и распространять информацию. Сделайте это совершенно ясным, что снабжение - это очень интересная тема, и это также открывает путь к руководству.
Часто люди спрашивают: “Если я работаю в сфере поставок, может быть, это тупиковый путь?” Нет, это не так. Это тема, которая была одной из самых важных за последние три года и будет таковой и впредь.
Joannes Vermorel: Я полностью согласен. Я думаю, что в плане навыков, возможно, есть один, если я должен упомянуть только один, это не программирование, это ясное письмо. Потому что вся идея сотрудничества, вашей крупной компании, она распределена, поэтому большую часть времени это будет письменно. Да, у вас могут быть встречи, но большую часть времени это будет письменно.
Вы хотите иметь повествование, снова это будет письменно. Вы хотите организовать свои отчеты и прочее, снова письменно. И одно из качеств, которое, я думаю, наиболее недооценено в современных корпорациях, особенно в сфере поставок, меньше в других отделах, например, в маркетинге, это ясное письмо.
Очень часто я вижу, что качество письма в этих отделах, в общем, очень низкое. Так что у вас есть очень запутанные резюме о проблемах, очень неясные формулировки проблем. Даже когда людей просят дать мне описание своей рабочей позиции на полстраницы и объяснить, почему она существует вообще, обычно результат абсолютно ужасен.
И это большая проблема. Я думаю, что есть отрасли или функции, где ясное письмо выращивается уже давно. Финансы - одна из них, где обычно все кратко и по делу. Маркетинг - еще одна, по необходимости. Если вы хотите иметь хороший бренд, вам нужно уметь ясно и кратко передавать информацию.
Есть отрасли, такие как программное обеспечение, которые очень много пишут, и я бы сказал, что в среднем, по сравнению с другими отраслями, качество письма довольно хорошее. Но в целом я думаю, что для студентов письмо все еще является слабым навыком, который можно улучшить в течение их жизни. Это не значит, что после университета вы закончили, это то, что вы можете учиться и после.
Conor Doherty: Как принято на Lokad TV, Кнут, мы дадим вам последнее слово. Есть что-то, о чем вы хотите упомянуть?
Knut Alicke: Вы должны купить книгу на Amazon. Если вам все еще нужен подарок на Рождество, книга доступна. Она доступна на Amazon и других платформах. Обязательно купите копию, обязательно распространите информацию. Распространите информацию о том, что снабжение - это круто и создавайте сеть.
Conor Doherty: Хорошо, ну на этой ноте, Джоаннес, спасибо за ваше время. Кнут, большое спасибо за ваше время. И спасибо всем за просмотр. Увидимся в следующий раз.
