00:00:00 Вступление
00:01:49 S&OP: Количественное согласование и принятие решений
00:04:08 S&OP для синхронизации на уровне компании, а не для согласования ценностей
00:06:56 S&OP: Коллаборация команд, единый прогноз и результаты
00:09:36 Соглашения о приверженности и бюрократические проблемы в S&OP
00:13:12 S&OP: Медленный процесс, качественные идеи и поток информации
00:18:59 Эволюция компаний, сложность продуктов и цепей поставок
00:23:19 S&OP: Дорогостоящий, медленный, устаревший и программно-ориентированный
00:26:37 S&OP: Происхождение, формализация и влияние технологии
00:30:33 S&OP: Необходимость согласования, критика встреч
00:33:30 S&OP: Сравнение с раком, генерация прогноза и аудит
00:36:35 S&OP: Проблема информации, поток данных и необходимость программного обеспечения
00:40:52 Фокус на неизменных основах, критика единого прогноза
00:45:11 Последствия отсутствия товара, повторение и вопросы электронной коммерции
00:48:42 Сложность принятия решений, критика формализации S&OP
00:52:47 Значимость качественного анализа, критика результатов S&OP
00:56:43 Ликвидация подразделения S&OP, удаление ненужных подразделений
01:00:00 Повышение квалификации, важность доступной информации и доступ к данным
01:03:40 Превращение команды S&OP в команду по работе с данными
01:05:33 Заключение интервью
Резюме
Генеральный директор Lokad Жоанн Верморель критикует процесс планирования продаж и операций (S&OP) как устаревший и неэффективный для современных бизнесов. Он утверждает, что S&OP, созданный для более простых времен, испытывает трудности в соперничестве с современной сложной и быстро меняющейся деловой средой. Верморель критикует медленную скорость обновления процесса, его зависимость от встреч и электронных таблиц, а также его фокус на единой прогнозе. Он предлагает, чтобы крупные компании устраняли свои подразделения S&OP, сравнивая их с устаревшими факсимильными аппаратами. Вместо этого он предлагает сдвинуть акцент на улучшение доступа к информации и превратить команды S&OP в команды по работе с данными.
Расширенное резюме
Конор Доэрти, руководитель по коммуникации в Lokad, провел размышляющую беседу с Жоанном Верморелем, генеральным директором и основателем Lokad, о актуальности и эффективности планирования продаж и операций (S&OP) в современной деловой среде. Верморель предложил критический анализ S&OP, утверждая, что это устаревший и неэффективный процесс, не отвечающий потребностям современных сложных и быстро меняющихся бизнесов.
Верморель начал с объяснения того, что S&OP - это корпоративный процесс, разработанный для создания согласованности в компаниях с расширенными цепочками поставок. Он включает принятие решений о производстве, хранении и транспортировке заранее, чтобы обеспечить согласованность внутри компании. Однако Верморель критиковал S&OP как упрощенное решение проблемы согласования в компании, утверждая, что процесс медленный и даже на месячной основе обновляется с трудом. Он задал вопрос, почему процесс согласования не может быть в режиме реального времени, предлагая, что потребность в синхронизации, согласовании и сотрудничестве лучше обслуживается почасовым процессом.
Верморель также указал на то, что парадигма S&OP была разработана 50 лет назад, когда компании имели меньше продуктов и были менее сложными. Он использовал компанию Procter & Gamble в качестве примера, отметив, что у компании было около 100 продуктов 40 лет назад, в сравнении с более чем 20 000 сегодня. Он утверждал, что парадигма S&OP устарела и не соответствует сложности современных компаний, критикуя зависимость от встреч и электронных таблиц для принятия решений, которые он описывал как медленные и неэффективные.
Верморель также критиковал процесс S&OP как бюрократическую борьбу, в которой разные отделы имеют противоречивые интересы. Он предположил, что эти числа часто игнорируются на практике, и каждое подразделение действует независимо. Он также отверг идею о том, что встречи S&OP являются стратегическими, заявив, что они больше о согласовании цифр.
В ответ на вопрос Доэрти о требованиях к программному обеспечению, необходимому для реализации эффективного варианта коллаборативного подхода, Верморель настаивал на том, что решение должно быть в основном программным, так как информация не может протекать через людей. Он привел пример того, как компании в прошлом могли иметь по одному менеджеру запасов на каждый SKU, что сегодня невозможно.
Верморель также оспаривал идею единого прогноза как решения в S&OP, называя это пустой тратой времени. Он утверждал, что цифры постоянно меняются, и бессмысленно пытаться добиться согласия всех на них. Он критиковал фокус на едином прогнозе на встречах S&OP, утверждая, что это приводит к обсуждению неправильных вещей.
В заключение Верморель предложил крупным компаниям прекратить существование отдела S&OP, утверждая, что это бюрократия без смысла. Он призвал генеральных директоров не бояться убирать отдел S&OP, сравнивая его с факс-машиной, технологическим тупиком. Он предложил, чтобы люди, специализирующиеся на S&OP, сосредоточились на улучшении доступа к информации, превратив свою команду в команду по работе с данными.
Это интервью предлагает критическую перспективу на традиционный процесс S&OP, оспаривая его актуальность и эффективность в современной деловой среде. Взгляды Вермореля подчеркивают необходимость для компаний адаптировать и развивать свои процессы, чтобы соответствовать требованиям современной сложной и быстро меняющейся деловой среды.
Полный текст
Конор Доэрти: Планирование продаж и операций, или S&OP, было основой планирования бизнеса по крайней мере последние два десятилетия. Но несмотря на его популярность, оно не обходится без критики. Здесь, чтобы исследовать это со мной сегодня, основатель Lokad, Жоанн Верморель. Жоанн, добро пожаловать. Итак, S&OP существует уже очень давно, но когда мы говорим о нем в 2023 году, что он включает в себя?
Жоанн Верморель: S&OP в основном является корпоративным процессом для создания согласованности в компаниях с расширенными цепочками поставок. Основная мотивация, основная причина, почему люди хотят заниматься таким процессом, заключается в том, что если у вас есть крупная компания с соответствующе большой цепочкой поставок, которая занимается физическими товарами, то, чтобы упростить, вам нужно продавать то, что вы производите, и производить то, что вы собираетесь продать.
Этот вид согласования необходим, и из-за того, что у вас есть много заинтересованных сторон, потенциально много подразделений, это не тривиально. Поэтому есть популярный рецепт, прозванный S&OP, планирование продаж и операций, чтобы сделать именно это. Это фундаментальный набор корпоративных практик, направленных на решение этой основной проблемы согласования, синхронизации и правильного сотрудничества внутри компании для достижения основных бизнес-целей.
Конор Доэрти: Итак, когда вы говорите о “процессе согласования”, вы имеете в виду исследования или данные о продажах? Что именно вы подразумеваете под согласованием между различными функциями?
Жоанн Верморель: Согласование с точки зрения S&OP в основном связано с количественным согласованием. Существует множество видов согласования. Люди могут пытаться согласовать свои взгляды на бизнес, на определенную культуру, на определенный способ ведения бизнеса. Но это не то, о чем идет речь в S&OP.
S&OP действительно касается количественного согласования. Когда я говорю количественное, я имею в виду “сколько”. Так что, если вы думаете, что вы продаете виджеты, вопрос в том, сколько виджетов должна производить фабрика: тысячу виджетов, миллион виджетов, миллион в неделю, миллион в месяц, миллион в квартал? Следует ли расширить фабрику, чтобы производить больше? Следует ли уменьшить фабрику и закрыть, возможно, одну линию производства, потому что вам нужно меньше? Нужен ли вам больший склад, меньший склад? Нужна ли вам большая транспортная способность, меньшая транспортная способность и где?
Так что есть много вопросов, где различные составляющие вашей компании должны оценить усилия и обязательства. И из-за того, что в цепях поставок есть задержки, многие решения должны быть приняты заранее, и поэтому компания должна оставаться последовательной в своих действиях.
Если вы решили полгода назад, что собираетесь произвести миллион виджетов, то теперь, спустя 6 месяцев, виджеты были произведены, и вам нужно убедиться, что вы можете их продать. Вам нужно как-то их хранить, вам нужно как-то их транспортировать и т.д. Вот что скрывается за термином S&OP. Такие проблемы, которые предполагается решить с помощью этих процессов, связаны с согласованием, синхронизацией и координацией на уровне всей компании. И мы действительно говорим о количественных вещах.
Вещи, такие как согласование всей компании или подразделений по одним и тем же ценностям, например, определенный способ обращения к своей работе, некоторые компании имеют очень сильные культуры вокруг того, что значит работать в этой компании. Но это не то, о чем идет речь в S&OP. S&OP действительно касается мирского количественного согласования, а не того, чтобы все разделяли одни и те же ценности, например.
Конор Доэрти: Итак, когда мы снова говорим, мы находимся в области количественных цифр. Мы говорим о жестких числах: о том, что мы собираемся продать, о том, что мы собираемся построить. Каким образом вы согласовываете очень разные отделы в этом? Я имею в виду, что это, безусловно, качественная процедура. Это встречи, это электронные письма, есть ли для этого программное обеспечение? Как это решается?
Жоанн Верморель: Классическое представление о S&OP заключается в том, что возможно есть полдюжины подразделений, возможно больше, которые должны принимать решения заранее по сравнению с несовершенно известным будущим. S&OP - это процесс, который предполагает предоставление ответа этим подразделениям, чтобы они могли принимать эти решения заранее. Теперь, способ, которым S&OP подходит к этой проблеме, очень специфичен.
По сути, S&OP предлагает, что команды будут сотрудничать для установления единого прогноза для всей компании. Есть разные способы сделать это, но вот в чем суть. Это единый прогноз для компании, и не просто любой прогноз, а невероятно конкретный прогноз. Это будет временной ряд, прогноз на определенный момент времени. Так что буквально компания будет принимать решение на определенном уровне детализации.
Это может быть продукт, это может быть SKU. Будет определенный уровень детализации в том, что мы измеряем, но также будет и временной уровень детализации, который может быть по дням, по неделям, по месяцам, по кварталам, возможно. Компания выбирает уровень детализации в соответствии с S&OP, а затем делаются прогнозы и, возможно, их корректируют через S&OP. Идея S&OP заключается в том, что поскольку у нас есть много плеч, все эти люди должны встретиться, обсудить и пересмотреть.
Результатом S&OP является этот единый прогноз для компании. Это буквально результат работы процесса S&OP. Это прогноз для всей компании, который затем рассматривается как истина, базовый уровень, и каждый должен делать то, что должен делать, чтобы достичь этих целей, что не является просто статистическим прогнозом в смысле точного числа о будущем, это также цель для каждого.
Conor Doherty: По этому поводу, и я не хочу вкладывать слова в ваш рот, но вы только что сказали, что люди будут сотрудничать в рамках S&OP по прогнозированию спроса. Очевидно, что это квантитативный процесс. Вы предлагаете, что люди в этой артикуляции S&OP будут высказывать свое мнение? Например, если я работаю в отделе продаж, мы продадим больше, чем это, мы продадим меньше, чем это. Как именно происходит сотрудничество в таком квантитативном процессе, как прогнозирование спроса?
Joannes Vermorel: С точки зрения S&OP, да, числа технически являются прогнозом, но на практике для различных команд, это обязательство. Так что это совершенно другие числа. Да, это временной ряд, но с точки зрения S&OP, это обязательство. Это означает, что люди обязывают свое подразделение выполнить эту цель. Эти обязательства имеют разное значение для каждого подразделения. Так что если у нас есть продукт и мы говорим, что в следующем месяце 1 000 единиц, если вы из отдела продаж, это означает, что вы обязываетесь сделать это. Будут заказы от клиентов, которые примерно равны 1 000 единицам.
Если вы из отдела складирования, это означает, что у нас есть возможность хранить эти 1 000 единиц. Так что это означает, что мы делаем все необходимое, чтобы когда эти 1 000 единиц поступят, у нас была возможность их хранить. А затем производство скажет, что мы получили сырье, чтобы мы могли произвести эти 1 000 единиц. Так что снова эти числа являются как прогнозом, так и обязательствами. И в рамках этих обсуждений, сотрудничества, господствует не статистический аспект, а соглашения по обязательствам.
Conor Doherty: И эти соглашения, или единое видение, о котором вы говорили, достигается один раз в квартал, один раз в год? Каков типичный график или цикл для такого процесса?
Joannes Vermorel: Когда мы рассматриваем график, у нас есть эта проблема, необходимость согласования, которая заключается в том, что если вы посмотрите на самое простое возможное решение, это будут числа, которые являются обязательствами или прогнозами, но они больше на стороне обязательств. И люди должны встречаться, и вы хотите, чтобы эта информация была актуальной, чтобы это имело смысл. Так что большинство компаний хотели бы, в идеале, иметь возможность пересматривать это, скажем, еженедельно. Реальность заключается в том, что S&OP неизбежно превращается в бюрократическое усилие, и это очень медленно.
Таким образом, подавляющее большинство компаний достигли ежеквартального обновления своего плана S&OP. Они почти все мечтают о переходе к ежемесячному обновлению, но реальность такова, что это настолько медленно, что ежемесячное обновление является огромной борьбой. И еженедельное обновление или даже ежедневное обновление находятся вне сферы того, что звучит возможным.
Conor Doherty: Так что люди, в теории, стремятся встречаться ежемесячно, чтобы пересмотреть эту объединенную визию. Мы достигаем этих цифр? Постоянно корректируем формулу.
Joannes Vermorel: Нам нужно снова задуматься, почему у нас есть задержка? Люди часто упоминают S&OP, но проблема в том, что S&OP, по сути, является упрощенным решением. У нас есть проблема, и мы беремся за наиболее очевидное решение, которое заключается в наличии объединенного прогноза/цели/обязательств, которые объединяют всю компанию. Это самая простая идея, которую можно иметь, но она не обязательно является лучшей или наиболее эффективной. Это просто самый удобный и наивный способ сделать это.
Теперь у вас возникает проблема. Если вы решите выполнить это таким образом, то вам потребуется что-то, что нужно обновлять. На практике очень сложно сделать так, чтобы этот процесс итерировался, чтобы происходило полное обновление этого процесса ежемесячно. Большинство компаний справляются с этим только ежеквартально.
Но если мы отойдем назад и посмотрим на постановку проблемы, которая заключалась в достижении согласованности внутри компании, почему это должно быть что-то, кроме реального времени? Нет никакой причины. Эти вещи могут происходить каждый день, каждый час. Почему у нас есть задержка в этом?
Есть множество вещей, которые крайне сложны и могут выполняться за миллисекунды. Например, вычисление значения косинусной функции - это что-то очень сложное. Сто лет назад для выполнения подобных вычислений вам нужно было быть профессором университета. В настоящее время карманный калькулятор или смартфон могут выполнять миллионы или миллиарды таких вычислений в секунду. Итак, вопрос в том, почему это должно занимать время вообще?
Когда мы думаем о S&OP, мы перешли от самого простого решения, которое, возможно, не является идеальным на практике, но предположим на секунду, что это так. Затем вы получаете процесс, который очень медленный, где даже достичь частоты обновления одного раза в месяц является проблемой.
Но если мы посмотрим на постановку проблемы, исходная постановка проблемы - это необходимость синхронизации, согласования и сотрудничества. Эти вещи лучше делать каждый час. Нет никакой причины не делать это, кроме того, если ваш процесс просто не способен сделать это.
Conor Doherty: Просто чтобы немного возразить, сторонник S&OP может сказать, что хотя было бы здорово делать это каждый час, есть определенные качественные исследования или рыночные исследования отдельных отделов, которые трудно перевести в числовую форму. Поэтому проще сделать это на встрече. Вот почему они проводят встречи, чтобы передавать информацию о финансах или продажах, вот что мы собираемся делать. Склад будет закрыт, мы его уменьшаем. Есть определенные вещи, которые просто должны быть переданы устно, а не легко выражены в числовой форме.
Joannes Vermorel: В этом есть глубокое недопонимание о том, что можно передать через людей. Люди - существа с низкой пропускной способностью. Количество информации, которое может войти и выйти из человеческого тела, ограничено. Если посмотреть на теорию информации, выраженную в битах Шеннона, сколько битов информации вы можете иметь в человеке? Не имеет значения, насколько этот человек умный, образованный, обладает множеством идей. Реальность заключается в том, что в секунду мы говорим о крошечном количестве битов в секунду.
Итак, что это имеет отношение к проблеме? Оказывается, что крупные компании являются чрезвычайно сложными. Когда мы говорим о компаниях, которые продают десятки тысяч продуктов или сотни тысяч продуктов с миллионами SKU, количество информации, которое должно протекать через компанию, очень велико. Мы говорим о мегабайтах информации и, потенциально, в крупных компаниях - гигабайтах информации. Это нередуцируемая информация, сырая информация, которая должна каким-то образом проходить через компанию.
То, что люди естественным образом не осознают, это то, что эту информацию нельзя передать устно. Продажи не могут передать всю информацию о продажах производственному отделу. В компании крупного масштаба мы говорим о по крайней мере мегабайтах информации. Даже если вы проведете трехчасовую встречу, мы говорим о килобайтах информации, которая будет передана. Таким образом, у нас есть три порядка разницы между количеством информации, которая может передаваться на встрече, и количеством информации, которое должно передаваться.
Что происходит на самом деле? Информация передается, но через таблицы Excel. В таблицах Excel содержится мегабайты информации, которые должны передаваться. Это действительно вызывает вопрос о том, что вы на самом деле передаете.
В конце концов, проблема заключается в том, что люди обсуждают эти числа, но эти числа чрезвычайно детализированы, и есть масса информации, которую по своей природе нельзя обсуждать. S&OP была парадигмой, возникшей по крайней мере 50 лет назад в более простом мире, в мире, где у компаний было как минимум в 10 раз меньше продуктов и очень часто в 100 раз меньше продуктов.
Например, 40 лет назад мои родители работали в Procter & Gamble. В то время у них было около 100 продуктов по всему миру. В настоящее время это около 20 000 наименований, по крайней мере. Это было более простое время, с меньшим количеством наименований и гораздо меньшей сложностью.
Если мы посмотрим на то, как была организована очень крупная компания, например, Procter & Gamble, четыре десятилетия назад, это была одна страна, один завод, а затем вы распределялись, скажем, на 10 складов, которые являются вашей национальной розничной сетью, это был Carrefour и все крупные розничные сети, и вы отправляли один или два полных грузовика в день в каждый из этих складов, и это все. И каждая страна была примерно одинаковой, и у вас была очень простая цепочка поставок. Это не те цепочки поставок, которые у нас есть сейчас. В настоящее время цепочки поставок стали намного сложнее. Мы говорим о десятках тысяч продуктов, сотнях поставщиков, различных видов транспорта и нескольких каналах дистрибуции, даже для компаний, которые далеко не такие крупные, как Procter & Gamble.
Может быть, все еще есть несколько компаний, которые говорят, что их оборот составляет 10 миллиардов евро, у них всего 20 продуктов, и у них всего 10 клиентов, и это очень просто, и они получают все только из местных источников. Да, могут быть такие бизнесы. Я не думаю, что это большинство. Я думаю, что если еще есть компании, которые работают таким образом, я даже не уверен, что мы все еще можем найти компании, которые скажут, что мы делаем 10 миллиардов, мы работаем только на местном рынке, и у нас есть 10 клиентов, которые также находятся на местном рынке, и мы получаем все из местных источников.
Я думаю, что компании, как только они достигают такого размера, становятся очень сложными в наше время. Таким образом, проблема заключается в том, что эта парадигма S&OP имела смысл для этого мира низкой сложности, где с помощью нескольких килобайт информации у вас было все, что нужно. Но в настоящее время мы говорим о мегабайтах, и информация не может протекать. Поэтому люди делают следующее лучшее - они используют таблицы.
Информация передается через программное обеспечение. В настоящее время нет ни одной компании в Европе или Северной Америке, которая имеет оборот выше, скажем, миллиона долларов, и не имеет ERP или какой-либо другой цифровой основы для своей цепочки поставок и операций. Таким образом, вся информация передается через программное обеспечение. Она может передаваться с помощью ERP или через таблицы, но она проходит через таблицу.
Итак, о чем на самом деле будет обсуждаться на этих встречах? По моему опыту, и я видел, наверное, более 200 компаний в этих процессах S&OP, несмотря на то, насколько хороши были первоначальные намерения, они превратились в сверхбюрократические дела, где это в основном является силовым рынком. Продажи хотят иметь цели как можно ниже, чтобы они могли превзойти свои обязательства и получить свои бонусы. Производство хочет иметь цели супер высокими, чтобы они могли инвестировать в свою мощность, и им было легко производить все, что от них требуется.
Это было разработано в силовом рынке, где люди защищают свои интересы. Это становится очень политическим, и чтобы предотвратить мошенничество или злоупотребление, компании вводят еще больше процессов. Это делает то, что изначально было слишком бюрократичным, еще более бюрократичным. В конце концов, эти процессы S&OP очень медленные. Большинство компаний обновляются только один раз в квартал, поэтому у вас всегда есть числа, которые доступны слишком поздно. Это большая комедия.
Каждый притворяется, что он производит полезные числа, в то время как каждое отделение работает независимо от этих чисел на практике. Они нуждаются в том, чтобы эти будущие числа обновлялись ежедневно по множеству причин. Таким образом, эти числа S&OP производятся с большими затратами, и в конце концов каждое отделение просто занимается своим делом и делает это своим собственным способом. На практике информация передается через программное обеспечение, поэтому она передается через программное обеспечение, а не через эти встречи.
Конор Доэрти: Я хочу немного подвести итоги, потому что вы сказали много маленьких вещей. Исправьте меня, если я не прав, но, исходя из вашего описания, S&OP восходит, скажем, к 80-м годам. Так что, примерно 40 лет на момент, когда компании работали на сложности, скажем, 100 продуктов. Быстро вперед на 40 лет, и сейчас сложность предлагаемых продуктов увеличилась на несколько порядков, но компании стали менее гибкими, несмотря на 40 лет технологического прогресса между рождением и настоящим днем. Это справедливое резюме?
Жоанн Верморель: Да, я бы сказал, что S&OP восходит, вероятно, к столетию назад. Я бы датировал S&OP появлением современных компаний 20-го века, скажем, немного больше столетия, с появлением современной крупномасштабной компании. Компании, такие как General Electric и Ford, были довольно уникальными на тот момент, потому что это был первый раз, когда у вас были очень крупные частные предприятия. До этого, если вы искали что-то, что было бы 100 000 человек, единственные места, где вы могли найти 100 000 человек, работающих вместе, были армии.
Начало 20-го века - это рождение крупной современной компании, где у вас есть десятки тысяч людей, которые совместно работают над чем-то, что не является армией. Вы даже можете найти кусочки этого в терминах, когда вы говорите главный исполнительный директор, все эти термины были заимствованы из армии, потому что это было единственное место, где у вас была такая большая иерархия, армия и, возможно, церковь.
Конор Доэрти: Конкретно в контексте бизнеса.
Жоанн Верморель: Так что, я бы сказал, что как только у вас появилось это, я уверен, что даже если вы посмотрите на General Electric в 1920 году, у них внутри было что-то очень похожее на S&OP. Люди производили лампочки, некоторые другие люди хранили лампочки, еще некоторые люди продавали лампочки. Я уверен, что все эти люди время от времени встречались, чтобы принимать решения. Но вопрос был в том, сколько разных ссылок у них было? И я уверен, что если вы посмотрите на то время, мы говорили о сотнях, может быть, тысяче, значительно меньше, чем сегодня.
Я не знаю, сколько у компании, подобной General Electric, сейчас продуктовых ссылок, но я бы поспорил, что их более 100 000, и они работают, вероятно, в более чем 100 странах. Так что это очень отличается от компании General Electric 100 лет назад. Итак, вернемся к S&OP, так как я вижу S&OP, это просто то, что было формализовано, и я бы сказал, что четыре десятилетия назад это было формализовано. И почему это было формализовано? Вопрос, почему это было формализовано, заключается в том, что оно было продуктовым, чтобы его можно было продавать консультантами.
Такие вещи делались естественным образом. Опять же, это в основном S&OP. Так, как вы видите его, это развивающийся процесс, который возникает в большой компании, когда вы просто позволяете людям найти любое решение, которое они могут найти, когда они спешат и не тратят много времени на размышления о том, как следует подходить к таким вещам. И реальность в том, что если у вас нет современных компьютеров, у вас действительно нет альтернативы.
Так что, вероятно, это своего рода пред-S&OP, то, что не было упаковано в виде чего-то, что можно было бы продавать консультантами, но скажем так, это пред-S&OP с 1920 по 1980 год, ну, в течение этих 60 лет это была практически единственная доступная опция. Компьютеры того времени на самом деле не могли предложить альтернативного ответа, поэтому у вас было это, и это было вполне разумно. А затем игра начала меняться постепенно в 80-х годах, потому что компьютеры стали становиться очень мощными.
И она стала кардинально отличаться начиная с 2000-х годов, потому что с подключением к интернету это действительно кардинально изменило способ мышления не только о обработке информации, но и о потоке информации, просто потому что у вас был этот коммодифицированный интернет. Да, интернет существует с 70-х годов, но потребовалось некоторое время, чтобы он действительно стал коммодифицированным в смысле того, что иметь корпоративные данные, которые просто протекают через эту сеть, стало очень дешево. И я бы назвал период, когда стало очень, очень дешево передавать бизнес-данные через интернет, годом 2000.
Conor Doherty: Если коллаборативный подход, подобный коллаборативному бюрократическому подходу вживую, вам не нравится, хорошо, тогда каковы будут требования к программному обеспечению для реализации эффективной версии этого?
Joannes Vermorel: Дело в том, что, опять же, у вас есть проблема. Люди склонны путать проблему и решение. S&OP - это решение, это не проблема. В чем проблема? Проблема - это выравнивание, синхронизация, координация. Итак, у вас есть проблема. Если я перейду к голому утверждению проблемы, то голое утверждение проблемы - это полдюжины или более подразделений, которые каждый день должны принимать тысячи решений. Вот голое утверждение проблемы.
Итак, продажи будут, какого клиента я должен преследовать? Какого клиента я должен снова связаться, чтобы сделать предложение? Отдел ценообразования будет решать, нужно ли повысить или понизить цену для каждого продукта, который мы продаем, каждый день? Если вы занимаетесь пополнением запасов, каждый день, что мне нужно заказать и т.д. Итак, это проблемные утверждения, все эти решения. И мы говорим, опять же, если мы говорим о большой компании, мы говорим о миллионах решений в день.
И это поток цепочки поставок. Эти решения очень повторяются и должны быть выровнены, потому что есть целая последовательность. Вы покупаете сырье, производите, транспортируете, храните, а затем снова транспортируете для окончательной доставки. Так что здесь есть целая последовательность, но она очень повторяется, и поэтому у нас есть поток, и поэтому у нас есть эта цепочка поставок.
Хорошо, так что голое утверждение состоит в том, как мы достигаем этого сотрудничества или выравнивания для всех этих решений? Вот голое утверждение проблемы. Решение, которое говорит, давайте проводить встречи для этого, это одно из возможных решений, но я бы сказал, что это очень, очень плохое решение. Оно потерпит неудачу по многим фронтам. Я имею в виду, снова, встречи, это низкая пропускная способность, поэтому через них может протекать очень мало информации.
Итак, если вы думаете, что вы можете достичь выравнивания через эти встречи в терминах количественных решений, то нет, это не работает. И люди, консультанты, скажут: “О, но нам нужно выровняться по стратегии”. И я скажу, если вы думаете, что S&OP предназначено для обсуждения стратегии, вы никогда не были на встречах S&OP. S&OP - это на самом деле борьба за числа. Если людям нужно договориться о совместной стратегии, то это не отдел S&OP сделает это.
Кстати, я редко видел процессы, которые так мало заботятся о стратегии высокого уровня, как S&OP. Так что S&OP абсолютно не затрагивает стратегические вопросы. На встрече S&OP вы не решаете, следует ли двигаться вашему бренду в сторону премиума, повышать цены и улучшать качество. На встрече S&OP вы не обсуждаете такие вещи. Потому что, видите ли, это была бы возможность, где вы бы сказали: если мы станем премиумом, сможете ли вы продавать его по более высокой цене? Это был бы вопрос для отдела продаж. И затем, если мы станем премиумом, вы могли бы спросить у производства, сможете ли вы иметь более высокое качество и т.д.
Но это не тот вид вопросов, который реалистично задают. Так что вы видите, такие стратегические вопросы абсолютно не рассматриваются на встречах S&OP. Встречи S&OP количественные, поэтому люди хотят договориться о числах. Так что это не то, это противоположность стратегическим вопросам. И результатом является единый прогноз, который снова не имеет ничего общего со стратегией.
Теперь сложность заключается в том, что когда у вас есть проблема, очень трудно думать о ней, не думая о решении. Поэтому люди застревают и говорят: “Хорошо, но если мы уберем это, что мы поставим на его место?” И здесь у меня было бы несколько ответов, но первый ответ был бы не особенно приятным. Я бы сказал, что большинство компаний могли бы убрать свой отдел S&OP, и все бы работало точно так же. Потому что, опять же, реальность в том, что информация передается, но не через этот процесс S&OP, а через программные слои, существующие в компании. И все. Потому что это не то, и просто чтобы дать вам представление, как команда продаж генерирует прогноз?
Ну, команда продаж берет продажи прошлого года, уменьшает их на 20% и говорит, что это новая цель. И затем они будут превышать ожидания, потому что, ну, компания будет делать примерно то же самое, что и в прошлом году. Но поскольку они снизили планку на 20%, они превысят свою цель. И затем производство делает то же самое. Они смотрят на историю продаж, видят, что было нужно в прошлом году, делают свой собственный расчет прогноза, и так они делают это.
И да, есть встреча с процессом S&OP, где все борются за числа, но в конечном итоге все эти числа отбрасываются. И я знаю это потому, что, когда мы в Lokad, мы часто аудитировали, я имею в виду, часто, мы делали это по крайней мере дюжину раз, мы аудитировали числа, которые были получены в процессе S&OP. Там были абсолютно поразительные ошибки в прогнозе.
Я имею в виду, не в смысле статистической ошибки, ошибки, когда числа были абсолютно неправильными из-за проблем интеграции данных, и эти ошибки, так что числа были совершенно неверными, иногда на несколько порядков. И никого это никогда не беспокоило, потому что, на самом деле, никто даже не использовал эти числа. Так что вы можете иметь числа, которые ошибаются в тысячу раз, и никто даже не замечает, потому что никто даже не пытается использовать эти числа.
Я имею в виду, не в смысле статистической ошибки, ошибки, когда числа были абсолютно неправильными из-за проблем интеграции данных, и эти ошибки, так что числа были совершенно неверными, иногда на несколько порядков. И никого это никогда не беспокоило, потому что, на самом деле, никто даже не использовал эти числа. Так что вы можете иметь числа, которые ошибаются в тысячу раз, и никто даже не замечает, потому что никто даже не пытается использовать эти числа.
И вот где я говорю, что это фарс, потому что если вы можете получить числа, которые ошибаются в тысячу раз, и это не создает никаких неблагоприятных последствий, это не имеет никаких неблагоприятных последствий для компании, это означает, что никто на самом деле не использует эти числа. Так что точность не имеет значения, это просто несущественно.
Conor Doherty: Был сделан комментарий о занижении показателей. Мы не можем говорить о процессе и говорить, что все, кто будет участвовать, или даже большинство людей, которые будут участвовать, будут иметь плохие намерения. Но кажется справедливым сказать, что в бюрократическом процессе, подобном этому, открываются двери для неэффективности. Вы можете включить в это понятие занижение показателей, плохие намерения и так далее. Но чем больше людей вы вовлекаете в это, чем более сотрудничественным вы делаете его, тем больше поверхности для такой неэффективности.
Joannes Vermorel: Мы должны вернуться к физической реальности, и когда я говорю физической, я имею в виду информационную реальность. У нас есть проблема, связанная с обработкой информации. Это не физическая проблема, как перемещение коробки из одного места в другое. Это чисто информационная проблема.
Вопрос в том, какую пропускную способность нам нужно, чтобы решить эту проблему? Это проблема, которая требует передачи мегабайт информации в средней компании и, вероятно, гигабайт информации, если вы смотрите на очень крупные компании. Вот постановка проблемы. Вы не можете обойти это. Неважно, какой ситуации вы хотите, это то, что должно произойти.
Если вы думаете, что процесс, который управляется людьми, чтобы передавать эту информацию, решит это, это не так. Если у вас есть процесс, который кажется управляемым людьми и который, кажется, решает проблему, информация не передается через людей. Это невозможно. Она передается через программное обеспечение, возможно, через электронные таблицы. Но информация не передается через людей. Вот мое заявление. Это просто невозможно.
Как только вы признаете это, тогда вам нужно признать, что любое решение, которое вы найдете, будет в основном программным решением, потому что именно так передается информация. Она не может передаваться через людей. Так что если вы говорите: “О, люди умны, люди проницательны”, я бы сказал да, но у них нет пропускной способности. Это просто невозможно, если вы не берете по одному планировщику на каждый SKU, и тогда это становится возможным.
Если мы вернемся к General Electric в 1920 году, я не удивлюсь, что тогда у них был один менеджер запасов на каждый SKU. Это было очень типично для компаний в начале 20-го века. Так что да, если у вас есть один сотрудник на каждый SKU, да, вы можете сделать это. Но вы решите проблему пропускной способности, просто имея несколько человек, что по современным стандартам было бы безумием. Ни одна компания сейчас не могла бы позволить себе иметь одного человека на каждый SKU для управления запасами, и все же это было сделано сто лет назад.
Conor Doherty: Мне приходит в голову, что даже потенциальная альтернатива программному обеспечению, что-то, что сознательно ограничивает количество контактных точек с людьми, все равно будет основываться на том, что хотя бы один человек из каждого отдела будет вводить эту информацию. И это все равно уязвимо для занижения показателей? Разве я не могу просто поиграться с числами?
Joannes Vermorel: Давайте проясним. Мы рассуждаем по импликации. Я сказал, что самое простое и простое решение - это договориться о едином будущем, которое станет обязательством для всех. Это интуитивное и простое решение, но это плохое решение. Это ужасное решение, если подумать. Почему? Потому что тех людей, у которых низкая пропускная способность, вы будете просить передавать информацию о вещах, которые все время меняются. И это противоположно тому, что нужно делать. Я знаю, что это полуфилософская проблема, но она очень важна.
Если в процессе участвуют люди, вам нужно сосредоточиться на том, что не меняется. Если есть понимание, это касается основ, то, что не меняется. В школе вам не преподают прогноз погоды. Учитель не входит в класс и не проводит целый день, уча детей прогнозу погоды. Учитель может войти в комнату и рассказать детям о температуре, которая будет в каждом городе Франции в течение следующего месяца, и мы можем повторять это каждый день. Учитель приходит в класс и говорит, что у нас есть эти 20 городов, вот температуры на следующие 30 дней. Научатся ли дети чему-то? Нет, это будет попытка сосредоточиться на том, что меняется. Поэтому учитель делает совершенно противоположное. Если ему или ей нужно чему-то научить и передать, он или она сосредоточится на том, что не меняется, например, арифметике, грамматике, поэзии и т. д.
Почему продажи должны повторять то, что обычно меняется медленно, особенно когда они большие? Зачем продажам повторять свою позицию каждый квартал, чтобы снова установить то же самое и так далее? Это бессмысленно. В этом нет никакой ценности. И чтобы достичь согласия по этому единому прогнозу, это ложь. Этот прогноз будет численно нестабильным. У нас есть рыночная неустойчивость, поэтому числа немного меняются все время, но это просто шум.
Если мы вернемся к Procter & Gamble, люди потребляют шампуни. Это очень стабильный рынок. Да, есть колебания, некоторые бренды поднимаются и падают, но это в основном шум. Компании занимаются продажей шампуней уже очень давно. Да, будут новые продукты, которые будут представлены, они представили десятки новых продуктов за последние десятилетия и т. д. Но все эти вещи - это шум. Как вы хотите работать с рынком, таким как шампунь, есть основы. И если есть что-то, что нужно передать, это будет об этом.
Если мы вернемся к этому S&OP, проблема заключается в том, что в рамках решения мы сказали, что решение должно основываться на едином прогнозе. Мы сказали, что единый прогноз / обязательство, и я настоятельно сомневаюсь, что это правильный путь. Мое предложение будет таким: это полная ерунда. Если вы собираете людей в комнате, и я очень согласен с тем, что есть ценность в том, чтобы собирать людей вместе, это абсолютно не для того, чтобы достичь согласия по этим числам. Эти числа постоянно меняются. Это полная ерунда тратить время всех, чтобы достичь согласия или даже поделиться пониманием этих чисел. Это пустая трата времени.
Но понимание очень важно и его можно передать. Давайте приведем пример очень важного понимания. Допустим, вы продаете подгузники. Подгузники критичны для гипермаркетов, потому что это один из продуктов, при отсутствии которого в гипермаркете, клиенты, молодые родители, сходят с ума. Они хотят свои подгузники, и они очень привязаны к бренду, потому что их ребенок привык к нему.
Это такой продукт, который довольно дорогой, и если у вас нет в наличии определенного бренда подгузников, родители просто пойдут в другой гипермаркет и сделают свои еженедельные покупки. Таким образом, гипермаркет потеряет не только продажу подгузников, но и всю корзину. И, возможно, они потеряют клиента навсегда, потому что потом они привыкнут ходить в другой гипермаркет и больше не вернутся.
Это очень важное понимание. Для подгузников нам нужно очень высокое качество обслуживания. Хорошо, это очень важное понимание, но нужно ли нам повторять это на каждом совещании? Мы будем пересматривать каждый квартал факт того, что подгузники - это продукт, где качество обслуживания должно быть очень высоким? Нет, это полная ерунда. В какой-то момент нам нужно, чтобы это было действительно передано, и это может быть одно совещание, где эта информация передается. Но затем на следующем совещании мы не будем бесконечно повторять одно и то же. Это будет очень плохим использованием времени каждого, чтобы повторять то, что уже было сказано и должно быть внедрено в компанию по-другому.
Если у вас есть новые классы продуктов или эволюция рынка, которая меняет способ мышления о качестве обслуживания, вы можете пересмотреть это, и это будет возможностью собрать людей в комнате, чтобы обсудить, например, что означает качество обслуживания для подгузников в эпоху электронной коммерции? Это будет новый вопрос, который, возможно, нужно рассмотреть один раз и, возможно, пересмотреть каждые несколько лет, но это не повод для пересмотра этого вопроса ежеквартально и, конечно же, не ежемесячно или еженедельно.
Вернемся к этим совещаниям S&OP, поскольку в рамках предлагаемого в этих совещаниях рецепта результатом является единый прогноз. Все, что обсуждается, - это все неправильные вещи. Я говорю, что если мы говорим, что информация передается через программное обеспечение по необходимости, если есть совещания, то они точно не для обсуждения этих количественных аспектов. Количественные аспекты передаются через программное обеспечение. У людей нет пропускной способности, чтобы делать это иначе. Это мечтательное мышление, думать, что люди могут работать с числами. Числа обманут вас. Вы будете иметь дело с числами, которые настолько агрегированы, что они теряют всякое понимание. Это не действенно.
Например, если я скажу вам, что компания, например, Procter and Gamble, собирается продать столько-то в этом регионе, если вы не разложите по SKU, это не уровень информации, достаточный для принятия решений. У вас есть общая информация, но когда вы хотите перевести ее в действия, вы не можете превратить ежемесячный прогноз продаж в ежедневные решения. Информации просто недостаточно. Вам нужно иметь детальное разложение, и вы не можете превратить прогноз по категории, скажем, миллион единиц, продаваемых в категории подгузников, в разбивку для сотен SKU, которые вам нужно поддерживать в этой категории.
Итак, снова числа будут передаваться через программное обеспечение, какими бы они ни были, и люди будут доступны для получения общей информации, но они не являются числовыми по своей природе. Они качественные, и это очень интересно. В этом есть много ценности. Но снова, если мы посмотрим на то, что такое S&OP, S&OP абсолютно не используется. Я никогда не видел этого в какой-либо компании для передачи качественной информации. Я никогда не видел этого, или никогда не видел этого под названием S&OP.
Конор Доэрти: Ну, вот и дело, и это одно из преимуществ более длительных разговоров. В начале казалось, что вы вообще против идеи участия людей в каких-либо совещаниях. Но кажется, что возражение касается формализации потерь, которые возникают из-за S&OP. Например, вы берете людей, которые не ориентированы на такой анализ, и формально ставите их на совещания, где им приходится обсуждать числа, которые меняются с такой регулярностью, с которой они не могут справиться.
Жоанн Верморель: Да, вы видите, проблема в том, что результатом являются числа, и вот здесь я говорю, что это полная ерунда. Это абсолютно неправильно. Это не правильный способ делать это в 2023 году. Это было бы ошибкой уже 20 лет назад.
Проблема в том, что вы буквально проецируете столетнюю парадигму, подумайте о General Electric в 1920 году, люди собираются в комнате и достигают этих обязательств, потому что они продают, скажем, 50 продуктов. И да, если у вас такой небольшой ассортимент продукции, вы можете иметь эту количественную информацию, которая передается через людей. Но сегодня, с такой сложностью, это уже невозможно.
Я говорю, что это пустая трата времени, люди это знают, и вот почему S&OP превратился в бюрократический кошмар. Потому что это бессмысленно, люди это знают. Итак, какова естественная эволюция в компании, когда у вас есть нечто абсолютно бессмысленное? Вы думаете, что люди, которые наиболее заинтересованы, наиболее преданные, самые острые, самые ценные люди для компании, хотят быть частью этого? Они знают, что это не изменит игру. Они знают, что это в основном бюрократическая вещь, которая происходит по какой-то причине.
Здесь действует механизм самоотбора. Со временем и благодаря определенным факторам становится очевидно, что некоторые деятельности не привлекают самых ярких личностей. Я сталкивался с множеством компаний и могу рассказать десятки случаев, когда генеральный директор рассказывал мне о временах, когда наличие людей, которые совершали “волшебство”, делало компанию невероятно богатой, или о стратегиях, применяемых десятилетия назад. Например, нам удалось поддерживать производственный процесс, который никто другой не мог повторить по такой же стоимости, что позволило нам доминировать на рынке.
У нас был патентованный процесс, который позволял нам производить качество, которое невозможно было сравнить с другими по такой же цене, что позволило нам превзойти наших конкурентов. Аналогично, есть истории достижения такого конкурентного преимущества благодаря уникальным стратегиям, но я никогда не слышал о компании, которая утверждала, что их процесс планирования один по себе настолько превосходен, что позволяет им раздавить конкурентов. Я никогда не слышал об этом, и я никогда не слышал о компании, которая бы сказала мне, что мы превосходим наших клиентов в планировании через S&OP.
В итоге, это неправильно. Люди проецируют эту парадигму, которая является парадигмой низкой пропускной способности. Передача количественной информации через людей работает в условиях низкой сложности, и это решение с низкой пропускной способностью для проблемы низкой сложности. Сейчас мы живем в мире высокой сложности, который требует решения с высокой пропускной способностью. И вот мой посыл. Если люди встречаются, это имеет ценность. Но когда люди обмениваются, какую ценность вы получаете? Это передача вещей, которые устоят перед количественным анализом.
Когда вы собираете людей в комнате, чтобы обсудить, например, что означает качество обслуживания для подгузников в контексте электронной коммерции, вы решаете проблему, которая не сводится только к числам. Это значительная проблема, но она в значительной степени не поддается прямому количественному анализу. Нет простого способа свести эту проблему к нескольким числам. Если кажется, что это возможно, то достижение такого упрощения не является простым; это потребует значительных усилий для создания этих нескольких чисел. Более того, это включает в себя интенсивный внутренний процесс, чтобы убедиться, что эти числа точно отражают то, что вы считаете, что они означают. Эта необходимость согласованности важна, но результат неправильный. И я думаю, что в этом суть S&OP, он фокусируется на неправильном результате.
Конор Доэрти: Я понимаю все критику, которая была высказана, но чтобы отдать дьяволу должное, S&OP довольно распространено среди огромных компаний. Опять же, это не апелляция к авторитету, просто потому что компания из списка Fortune 500 использует его, не значит, что это хорошо. Но мой вопрос вот в чем: когда вы достигаете определенной точки в больших компаниях, там просто будет бюрократия, будут встречи, это неизбежно. Мы все работали в больших компаниях. Теперь, если вы находитесь в такой ситуации, вы являетесь компанией из списка Fortune 500, у вас должны быть встречи, будет некоторая бюрократия. Какие меры могут быть предприняты для перенаправления внимания, которое иначе тратится на процесс S&OP?
Жоанн Верморель: Во-первых, это необязательно. Я встречался с некоторыми крупными компаниями, которые решили полностью прекратить свое подразделение S&OP. Ничего плохого не произошло. Вот и все. Вы не должны, я имею в виду, в какой-то момент, чем заменяет хирург рак? Ничем. Если вы удаляете опухоль, вы ничего не ставите на ее место, и это работает лучше. Итак, во-первых, я знаю, что это сложно слышать, но буквально, когда у вас есть бессмысленная бюрократия, лучшее, что вы можете сделать, это просто остановиться.
Тенденция состоит в том, чтобы думать в терминах добавления решений, где добавляются новые компоненты. Это мышление становится более явным с увеличением размера компании, с предпочтением добавления элементов для решения проблем. Однако что насчет рассмотрения вычитательных решений? Просто прекратив определенные действия, проблемы могут быть эффективно решены, и все может функционировать гладко.
Я вел обсуждения с компаниями, где, общаясь с заведующими заводами, я спрашивал о их процессе S&OP, который определяет цели. Типичный ответ заключается в том, что они получают письмо каждый квартал и просто удаляют его. Когда они хотят планировать производство, они извлекают свои собственные данные через ERP, обрабатывают свои собственные цифры и делают то, что разумно для своих производственных целей. Они довольны качеством услуг, которые мы предоставляем, поэтому все хорошо.
Это то, о чем я говорю, что это абсолютно бессмысленно. Вы можете удалить это. Мой первый совет - просто удалить это. Да, будет много криков. Когда вы являетесь шестеренкой, у вас есть много людей, которые просто являются шестеренками, и они не видят частей. Но вы понимаете, что такие вещи можно полностью удалить, и это не помешает компании работать.
Мое сообщение для генеральных директоров - не бойтесь идеи просто удалить это. Ничего плохого не произойдет. Я видел, как несколько генеральных директоров сделали это, просто удалили эту подразделение, и все было хорошо. Проблема в том, что она сломана по своей сути. Вы не можете спасти это. Миссия, которая сопровождает ее, и доставляемые результаты неправильны. Вопрос в том, как я могу улучшить свой факс-аппарат, чтобы он стал электронной почтой? Нет пути обновления от факс-аппарата до электронной почты. В какой-то момент вам просто нужно взять свой факс-аппарат и выбросить его в мусорное ведро.
Если вы думаете, что можете превратить факс-аппарат в систему электронной почты, важно отметить, что, хотя некоторым людям действительно удалось сделать это около 20 лет назад, добавив опции к факс-аппаратам, позволяющие им отправлять электронные письма на основе содержимого факса, это полная ерунда. Я видел, как некоторые люди делают это, пишут электронное письмо в Microsoft Word, печатают его, а затем используют факс-аппарат для отправки письма кому-то. Это не имеет никакого смысла. То же самое относится к S&OP. Это как факс-аппарат. Это было решение, которое имело смысл в определенный момент времени, потому что это была лучшая доступная технология. Но если перейти вперед, это уже не имеет смысла. Если ваш вопрос заключается в том, как улучшить ваш факс-аппарат, вы просто не можете. Это технологический тупик, а также тупик с точки зрения парадигмы.
Conor Doherty: И мой последний вопрос, так как мы рассмотрели решение с точки зрения генерального директора, но для добросовестных людей, которые не занимаются занижением показателей, для людей, специализирующихся в S&OP, не поставщиков, а просто людей, которые работали, специализировались, они добросовестны, они стремятся сделать компанию лучше. Если это исчезнет, что дальше? Какие навыки должны быть развиты или какова перспектива?
Joannes Vermorel: Во-первых, люди должны понять, в чем проблема. Необходимо осуществлять координацию, и для этого требуется информация. Информация передается плохо. Я не говорю о фантастических вещах вроде “мы говорим, а они не слушают”. Я говорю о супер мелких вещах, например, хочется составить отчет о продажах за последние 12 месяцев, а все, что вы получаете из своего BI отчета - это мусор.
Я имею в виду, что это не просто шум, это мусор в смысле, что это сломано, программное обеспечение не работает, знаете, простые проблемы. Информация должна передаваться, но составление отчета занимает часы из-за того, что ERP, кусок прикладного программного обеспечения - это мусор, и поэтому составление отчета занимает часы, или цифры неправильные из-за обновления ERP, и все цифры теперь неверны, или вы видите множество вещей, супер простых вещей.
Если вы хотите найти решение, вернитесь к исходному утверждению проблемы. Люди должны иметь возможность получать доступ к информации. Я не говорю о чем-то супер модном, просто транзакционная информация. Могут ли все люди получать транзакционную информацию, которая им нужна, способами, которые очень удобны? Если нет, то вам нужно сделать это. Затем убедитесь, что информация интегрирована в одном месте.
Проблема не в отсутствии цифровизации, крупные компании цифровизированы. Проблема в том, что обычно у них нет одной ERP-системы, а их четыре или четыре системы, и поэтому люди хотят сказать, например, давайте зададим базовый вопрос: вы хотите знать, сколько у нас есть запасов этого продукта? Это очень простой вопрос, и вы хотели бы знать для каждого отдельного SKU, скажем, 100 000 или более, сколько у вас есть на складе, и большинство компаний не могут ответить на этот вопрос без больших усилий.
Я знаю это, потому что в Lokad, когда мы начинаем инициативу, нам обычно требуется несколько недель, чтобы получить правильную информацию, потому что информация находится в четырех системах, есть ERP, WMS, есть партнеры, есть запасы, которые находятся в пути и которые нужно учитывать, есть зарезервированные запасы, может быть отставка, которая находится только в CRM. Так что может быть полдюжины систем, и если вы хотите ответить на вопрос, насколько у нас есть запасы, это много информации, к которой не так просто получить доступ.
Так что я бы сказал снова, если мы вернемся к основам, у нас есть проблема в том, чтобы сделать эту координацию хорошо, для этого нужен доступ к информации, и это происходит через программное обеспечение, и вы должны убедиться, что базовый уровень программного обеспечения выполнен правильно, чтобы эта информация могла быть доступна всем заинтересованным сторонам.
Если вы специалист по команде S&OP, я бы сказал, превратите свою команду в команду по работе с хранилищем данных. Хранилище данных - это просто вся базовая информация компании, которая должна быть доступна в программном виде для всех. Это не BI. Проблема с BI в том, что люди думают в категориях “Я даю вам числа для человеческого потребления”.
Но дело в том, что снова пропускная способность, и вы не можете, даже если можете говорить только, возможно, вы можете усвоить, читая, вероятно, на порядок больше информации, чем то, что вы можете сказать. Так что вы можете читать намного быстрее, чем говорить. Так что вы можете предоставить людям много информации, немного больше информации, просто представив эти числа на экране в виде таблиц. Но реалистично, люди не могут сделать с этим многое. Так что, я бы сказал, разница между командой BI и хранилищем данных заключается в том, что хранилище данных предполагает, что вы хотите сделать данные доступными, чтобы люди могли работать с данными с помощью инструментов.
Так что вы видите, это очень большая разница. В BI вы представляете экран, и предполагается, что это будет кто-то, кто просто читает эти числа. Хранилище данных - это когда вы позволяете людям извлекать таблицу Excel с миллионом строк и просто запускать свои макросы поверх нее. Вы знаете, мысль в том, что если я даю вам таблицу, я дам вам большой экстракт со всем, и затем вы, потенциально в Excel, но запустите макросы, которые вы разработали поверх этого, чтобы выполнить любые вычисления, которые вас интересуют. Но если я даю вам таблицу, она не предназначена для того, чтобы человек читал данные построчно. Они скорее всего будут делать вычисление в Excel или что-то в этом роде, а затем закончат с этим.
Conor Doherty: Хорошо, Джоаннес, спасибо. У меня больше нет вопросов. Вы подробно рассмотрели все. Так что большое спасибо за ваше время и большое спасибо за просмотр. Увидимся в следующий раз.
