00:00:00 Введение в сложности планирования
00:02:30 Взаимозависимость и проблемы уровня сервиса в аэрокосмической отрасли
00:06:14 Обсуждение ведомости материалов и ресурсов
00:13:15 Ежедневные проблемы планирования и ограничения человеческих возможностей
00:20:45 Введение алгоритмов для эффективного планирования
00:28:30 Аварийные меры и ценообразование AOG в аэрокосмической отрасли
00:36:02 Математическая перспектива влияния планирования
00:43:47 Сложность и ограничения в планировании задач
00:50:17 Использование вычислительной мощности для оптимизации планирования
00:57:39 Критика ограничений FIFO в MRO
01:04:15 Принятие решений и автоматизация в цепочке поставок
Резюме
В недавнем интервью директор по коммуникациям компании Lokad, Конор Дохерти, и операционный директор Саймон Шалит обсудили прорывные достижения Lokad в оптимизации планирования для аэрокосмической отрасли, особенно в производстве самолетов и операциях MRO. Они подчеркнули сложность координации множества взаимосвязанных деталей, навыков и оборудования, с которыми традиционные методы справляться не в состоянии. Подход Lokad переходит от ведомости материалов (BOM) к ведомости ресурсов (BOR), учитывая все необходимые ресурсы и их изменчивость. Используя вычислительные алгоритмы, Lokad может быстро генерировать практические решения, сокращая финансовые риски и время простоя. Такая интеграция автоматизации и стратегических человеческих инсайтов имеет решающее значение для эффективного и результативного планирования в сложных условиях.
Расширенное резюме
В недавнем интервью в Lokad Конор Дохерти, директор по коммуникациям, встретился с Саймоном Шалитом, операционным директором и руководителем отдела науки о цепях поставок, чтобы подробно обсудить сложности оптимизации планирования, особенно в аэрокосмическом секторе. Разговор подчеркнул значительный прорыв, достигнутый Lokad в этой области, который имеет глубокие последствия для производства самолетов и операций по техническому обслуживанию, ремонту и капитальному ремонту (MRO).
Конор начал с постановки проблемы, подчеркивая сложную природу планирования в производстве и ремонтной индустрии. Он отметил, что управление обширной сетью деталей, инструментов и персонала, которые могут изменяться непредсказуемо, является огромным вызовом. Саймон Шалит затем подробно рассказал об этой сложности на примере авиации, где задача производства или ремонта чего-то столь сложного, как, например, авиационный двигатель, включает координацию множества деталей, навыков и оборудования. Он подчеркнул, что в отличие от других сегментов цепочки поставок, где решения часто могут приниматься независимо, в MRO и производстве, особенно в авиации, каждый элемент взаимозависим. Отсутствие даже одной детали из ста может остановить весь процесс, делая остальные 99 деталей бесполезными.
Саймон пояснил, что эта взаимозависимость требует перехода от традиционного подхода ведомости материалов (BOM) к более комплексной ведомости ресурсов (BOR). В то время как ведомость материалов перечисляет необходимые для выполнения задачи детали, ведомость ресурсов включает все необходимые ресурсы — детали, навыки и оборудование. Такой целостный взгляд имеет решающее значение, поскольку учитывает доступность и изменчивость каждого ресурса. Например, сроки поставки деталей могут изменяться из-за срок поставки, навыки зависят от доступности персонала, а оборудование может быть занято или на ремонте.
Конор и Саймон обсудили практические последствия такого подхода. В традиционном MRO-процессе ежедневное планирование часто предполагает ручную корректировку графиков на основе доступности деталей и персонала. Этот метод, хотя и распространен, неэффективен и подвержен ошибкам из-за ограничений человеческого восприятия при работе со сложными, взаимозависимыми переменными. Саймон отметил, что даже незначительные изменения в расписании могут приводить к каскадным, непредсказуемым последствиям, что затрудняет достижение оптимального плана.
Разговор затем перешёл к роли вычислительных алгоритмов в преодолении этих проблем. Саймон объяснил, что алгоритм Lokad может быстро генерировать достаточно хорошее решение, учитывая текущее состояние всех ресурсов. Эта возможность имеет жизненно важное значение в аэрокосмической отрасли, где каждая минута простоя обходится дорого. Сила алгоритма заключается в его способности моделировать различные “что если” сценарии, помогая компаниям понять финансовые последствия различных решений и аварийных мер.
Конор подчеркнул, что цель состоит не в поиске идеального решения, а в нахождении практичного варианта, который минимизирует финансовые риски и отражает текущее состояние ресурсов. Саймон согласился, отметив, что способность быстро генерировать новую последовательность событий на основе имеющихся ресурсов имеет решающее значение для минимизации финансового воздействия.
В обсуждении также затронули ограничения традиционных эвристик, таких как FIFO (first in, first out). Хотя FIFO прост и быстр, он не учитывает разную финансовую и стратегическую значимость различных задач. Саймон утверждал, что для эффективного планирования необходим более тонкий подход, который учитывает конкретный контекст и ограничения каждой задачи.
В заключение, Саймон и Конор подчеркнули важность интеграции вычислительных инструментов с человеческими стратегическими инсайтами. Хотя люди превосходны в стратегическом планировании, они не могут справиться с досконалыми сложностями планирования в масштабных операциях. Используя алгоритмы, компании могут принимать более эффективные и финансово обоснованные решения в области планирования.
Саймон завершил, утверждая, что будущее принятия решений в цепочке поставок оптимизации за счет решений заключается в автоматизации, особенно в таких сложных средах, как аэрокосмическая отрасль. Он подчеркнул, что подход Lokad сочетает вычислительную мощность, необходимую для детального принятия решений, со стратегическим надзором, предоставляемым экспертами, что обеспечивает надежное решение проблем оптимизации планирования в производственной и ремонтной отраслях.
Полная расшифровка
Конор Дохерти: Добро пожаловать в Lokad. Планирование — одна из самых сложных концепций в производственной и ремонтной индустрии. Это связано с тем, что необходимо управлять обширной сетью деталей, инструментов и людей, и эта сеть может измениться в любой момент.
Сегодняшний гость, Саймон Шалит, является операционным директором и главой отдела науки о цепях поставок в Lokad, и он присоединился ко мне в студии, чтобы обсудить, как его команда справилась с этой проблемой. Хотя мы в основном говорили о планировании в аэрокосмической отрасли, всё, что мы обсуждали сегодня, одинаково применимо и к любой производственной индустрии. Как всегда, если вам нравится то, что вы слышите, поставьте лайк этому видео, подпишитесь на канал YouTube и следите за нами в LinkedIn. И на этом, я представляю вам сегодняшнее интервью с Саймоном Шалитом.
Тема сегодняшнего разговора — оптимизация планирования и обширная работа команды специалистов по цепям поставок по достижению прорыва в этой области. Прежде чем углубляться в детали, хотелось бы узнать с вашей точки зрения, и можно рассматривать аэрокосмический сектор как пример для наглядности, в чем именно заключается проблема планирования, которую наша команда инженеров, наша команда специалистов по цепям поставок, пытается решить? В чем заключается проблема?
Саймон Шалит: Хорошо, давайте возьмём пример авиации, MRO или производства. Когда вы пытаетесь произвести или отремонтировать что-то масштабное, как самолет или его значительный сегмент, скажем, двигатель, вы сталкиваетесь с чрезвычайной сложностью. Сложность, конечно, с инженерной точки зрения, но также если учесть огромное количество деталей, навыков и оборудования, которые необходимо объединить для выполнения поставленной задачи, будь то производство или ремонт.
В большинстве сегментов цепочки поставок, когда принимаются решения, можно утверждать, что эти решения можно рассматривать как независимые, и такой подход обычно не наносит вреда. Например, если я решаю приобрести товар A, а товар A недоступен, я все равно смогу продать товар B или товар C. Могут возникнуть последствия, но в целом так бывает. Таким образом, независимое мышление не столь опасно.
Когда речь заходит о MRO или производстве, особенно в авиационной сфере, это утверждение оказывается совершенно неверным. Если вы хотите, например, отремонтировать двигатель и для этого требуется 100 деталей, наличие 99 из них, а одна отсутствует, не даст вам никакой пользы, как если бы этих деталей не было вовсе.
Конор Дохерти: Что вы имеете в виду?
Саймон Шалит: Потому что двигатель всё равно не заработает — самолет не сможет лететь, даже если не хватает всего одной детали. Даже если у вас есть 99 из них, самолет всё равно не полетит. Таким образом, вы сталкиваетесь с проблемой, когда нельзя ограничиваться отдельными деталями; необходимо иметь все детали и, собственно, все ресурсы, доступные в нужном месте и в нужное время. Иначе ничего не получится.
И на самом деле, это полностью меняет проблему. Потому что даже если вы скажете: «Хорошо, у меня уровень сервиса 99%» (уровень сервиса первого рода (вероятность обслуживания)), что большинство людей в компаниях сочтет высоким, если рассматривать 99% как независимый показатель, то это действительно достаточно высоко. Но если вы заявите: «Мне нужно 100 деталей, и для каждой из этих 100 деталей у меня будет уровень сервиса 99%», то есть вероятность 99% для каждой из них быть в нужный момент, то, если предположить независимость, совокупный уровень сервиса в этом простом случае будет на самом деле чрезвычайно низким – ниже 40%.
Саймон Шалит: Таким образом, это означает, что даже при уровне сервиса 99%, если вам необходимо, чтобы 100 различных деталей или ресурсов были доступны, вероятность того, что вы не сможете выполнить ремонт или производственный этап, на самом деле не является случайной; это становится нормой. Вероятность этого превышает 50%. Это помещает вас в совершенно иной мир, чем привычный процесс принятия решений в цепочке поставок. Вы оказываетесь в мире, где даже при очень высоком уровне сервиса возникновение проблем — правило, а не исключение. Поэтому необходимо строить цепочки поставок и процесс принятия решений в них таким образом, чтобы они были устойчивыми к таким ситуациям. Это совершенно иная тема.
Конор Дохерти: Хорошо, спасибо. Вы упомянули несколько терминов, и я хотел бы их немного разграничить, потому что сначала вы говорили о деталях, а потом начали говорить о ресурсах. Я полагаю, вы не использовали их как синонимы, а проводили различие. Можете ли вы дать более ясное объяснение? Когда вы говорите «ресурсы», вы не имеете в виду исключительно физические детали. Конечно, если речь идет о ремонте двигателя или APU, процесс включает физические детали, однако когда вы говорите о ресурсах, что именно вы подразумеваете?
Саймон Шалит: Ну, когда речь идет о ремонте или производстве чего-либо, люди упоминают концепцию ведомости материалов. Ведомость материалов — это, по сути, перечень деталей, которые необходимо собрать, чтобы завершить создание чего-либо — самолета, двигателя и т.д. Проблема в том, что это лишь часть задачи. Для выполнения работы вам понадобятся и другие типы ресурсов.
В основном, эти ресурсы — это навыки, которые приходят от людей, а также оборудование, которое не расходуется, а используется повторно. И чаще всего они могут быть довольно дорогостоящими, и их количество не безгранично, например, испытательный стенд, если говорить об авиации. Поэтому наличие всех деталей недостаточно. Вам необходимо обеспечить наличие оборудования — испытательного стенда, крана и т.д., а также людей, способных управлять ими и собирать детали безопасным и технически корректным способом.
Таким образом, когда мы говорим о проблеме ведомостей материалов и том, как они используются, мы предпочитаем оперировать понятием ведомости ресурсов, которое является более точным в том смысле, что охватывает проблему в её полноте, а не только материалы.
Конор Дохерти: Хорошо, теперь, когда вы вновь упомянули термин «ведомость материалов», с которым, я полагаю, знаком каждый, кто смотрит это, можно перейти к перспективе ведомости ресурсов — не могли бы вы конкретно сопоставить эти два подхода? Возьмите, например, решение, опишите сценарий для MRO с использованием самолета, чтобы сделать всё понятным, и объясните, как в реальном времени проявится подход на основе BOM по сравнению с более сложной концепцией ведомости ресурсов.
Саймон Шалит: Хорошо, пожалуйста. Обычно деятельность в области MRO или производства проходит через ряд этапов, которые должны следовать в определенном порядке. Одни действия необходимо выполнить до, а другие — после. Но каждый этап можно определить собственной ведомостью ресурсов, то есть перечнем деталей, необходимых для выполнения конкретного этапа ремонта, перечнем навыков — не людей, поскольку у разных сотрудников могут быть разные навыки — и перечнем оборудования.
Запчасти обычно расходуются в том смысле, что их устанавливают. Навыки не расходуются таким же образом, поскольку люди их сохраняют, но они расходуются с точки зрения времени на протяжении определённого периода. То же самое касается оборудования. Все эти три элемента — запчасти, навыки и оборудование — обладают своей изменчивостью.
Изменчивость запчастей обычно определяется тем, есть ли они в наличии или нет, что является простым способом выражения. За этим стоит концепция изменчивости времени поставки, прежде всего, и, конечно, того, размещён ли заказ в нужное время, но обычно это, прежде всего, изменчивость времени поставки.
Изменчивость, связанная с навыками, определяется тем, будет ли человек присутствовать и доступен, а главное — присутствовать для выполнения задачи. Таким образом, она включает в себя всю изменчивость, присущую людям в целом, например, болен ли человек, была ли правильно проведена планировка, обладает ли человек действительным навыком с юридической точки зрения и т.д. И, собственно, это та изменчивость, которую еще сложнее предугадать и контролировать, чем время поставки, потому что вы не можете заставить кого-то не заболеть. Если человек болен, он болен.
И, конечно, имеется наличие оборудования, которое также расходуется в течение определённого периода, но, естественно, с меньшей вероятностью «заболевает». Эквивалентом будет его поломка, ремонт или, возможно, оно все еще занято в другом двигателе или самолете, находящемся на ремонте, и до сих пор не освободилось от этой конкретной задачи. Так что, я бы сказал, это три элемента, и каждый из них имеет свою изменчивость, и именно это делает проблему сложной.
Conor Doherty: Ну, на этой ноте, приведу конкретный пример, и мы можем сравнить, как традиционная MRO с подходом на основе спецификации материалов и, скажем, один из наших клиентов с подходом на основе спецификации ресурсов подошли бы к сценарию. Мы пытаемся отремонтировать, я думаю, это A380. Думаю, это A380. В понедельник утром нам нужно отремонтировать двигатель A. Мы приходим, и у нас есть BOM-подход. То есть, физический детерминированный BOM-подход. Я знаю, сколько запчастей мне нужно — 100 запчастей для ремонта этого двигателя. Вы приходите в понедельник утром, у нас есть все запчасти. Саймон и Коннор отсутствуют. Например, Саймон что-то преподает, а Коннор повредил спину, поднимая что-то тяжелое, поэтому нас нет.
Таким образом, у вас есть все запчасти, так что в этой части у вас везение. У вас есть все 100 запчастей. У вас на самом деле есть все инструменты — возможно, понадобится 20 инструментов, скажем, 20 инструментов. Итак, у вас 100 запчастей, 20 инструментов, но вам не хватает критически важных навыков. И не всех навыков, а именно Саймона для установки определенной детали, для чего нужна лицензия, и Коннора для контроля. Так что же происходит в плане принятия решений, если использовать подход спецификации ресурсов?
Simon Schalit: Не сам факт наличия спецификации ресурсов внесет самое большое изменение. Спецификация ресурсов позволит вам объединить различные неопределенности, присутствующие в трех описанных сегментах, и оценить, насколько вероятно наступление инцидента, который вы только что описали. Вам необходимо организоваться таким образом, чтобы справляться с подобного рода проблемами.
Но давайте возьмем ваш пример. Скажем, у нас есть все запчасти, есть всё оборудование, но людей просто нет, и это довольно часто происходит по множеству причин. В настоящее время способ, которым люди с этим справляются, заключается в том, что каждое утро в мастерской, скажем, в большой мастерской, занимающейся ремонтом, каждое утро, а возможно, и дважды в день, лица, ответственные за различные ремонтные линии, собираются и пытаются перестроить расписание на день.
Они смотрят, чего не хватает — запчастей или людей — и говорят: “Ладно, план на сегодня утрачен. Его просто больше нет. Так какой минимальный набор изменений мы можем внести, ведь мы всего лишь люди и у нас мало времени? Какое минимальное изменение мы можем внести в расписание, чтобы оно стало работоспособным и не отклонилось слишком далеко от запланированной на день цели?”
Проблема в том, что такая логика, логика минимальных усилий, не работает действительно хорошо. Люди поступают именно так, потому что у них, по сути, нет другого выхода, но это не работает слишком хорошо по одной простой причине.
Небольшие изменения в плане исходят из идеи, что в простой ситуации эти минимальные корректировки вызовут минимальные последствия, так как существует некая непрерывность или линейная зависимость между масштабом изменений и масштабом последствий. Существует такое предположение, вот почему вы вносите минимальные изменения, так как это не слишком сложно, и надеетесь, что это не приведет к большим последствиям.
Проблема возникает, когда речь идет о составлении расписания, то есть о перекомпоновке потенциально десятков, если не сотен, различных операций, каждая из которых имеет свои ограничения и сопутствующую изменчивость. Поэтому идея о том, что существует связь между масштабом изменений и масштабом воздействия, является, скажем так, иллюзорной, к сожалению.
Однако человеческий разум ограничен, потому что он даже не может попытаться оценить общий эффект, поэтому он старается ограничиться минимальными изменениями в надежде, что последствия будут минимальными. Но единственное, что абсолютно гарантировано, так это то, что даже если ваш первоначальный план был хорошим или даже близким к оптимальному, в тот момент, когда вы вносите изменения, у вас нет абсолютно никаких гарантий, что ваш новый план хотя бы отдаленно близок к новому оптимальному плану. Это просто план, который, в конечном итоге, работает.
Conor Doherty: Позвольте мне перефразировать, и поправьте меня, если я что-то неправильно понял, ведь это действительно интересный момент. Ранее я говорил о том, что Саймон и Коннор отсутствуют и нужно работать над двигателем A. Скажем так, Иоаннис с ручкой и бумагой или с Excel-таблицей говорит: “Ну, Макс, наш инженер, который еще и оператор за камерой, на самом деле обладает теми же навыками, что и Саймон и Коннор. Я просто отведу его от того, что он собирался делать. Да, он может работать над двигателем A. Проблема решена.” Итак, я просто перемещаю одного человека, просто.
Но может ли такое действие на самом деле вызвать непропорциональные последствия? Ведь за то же время, которое Макс тратит на работу над двигателем A, он мог бы выполнить задачи 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 на двигателях B, C, D, E и F, и их совокупный финансовый эффект был бы выше, чем просто ремонт двигателя A, например?
Simon Schalit: Да, этот пример абсолютно верен. Люди должны помнить, что задачи необходимо выполнять в определенном порядке. Поэтому, если одна задача не выполнена, проблема заключается не только в том, что эта задача не сделана, но и в том, что все последующие запланированные действия, зависевшие от выполнения задачи A, не могут состояться.
Таким образом, если вы отоберете кого-то для выполнения задачи A, чтобы затем выполнить задачи B, C и D, проблема в том, что этот человек должен был выполнять что-то другое, что не будет сделано, и это приведет к каскадным последствиям. Получается эффект бабочки, и человеку очень трудно определить, какой именно эффект бабочки окажет наибольшее финансовое влияние и какой вариант выбрать. Это действительно сложно, даже в небольшом и несложном окружении. А если переносить это на масштаб большой MRO-деятельности, мысль о том, что можно добиться почти оптимального результата, просто абсурдна.
Conor Doherty: Я хочу быть очень осторожен в том, как мы это представляем, потому что речь не о том, что люди глупы. По моему опыту участия в MRO-конференциях, мы имеем дело с очень умными, очень талантливыми людьми. Просто нереально ожидать, что очень умный инженер или целая группа очень умных людей смогут несколько раз в день, каждый день для многомиллиардной аэрокосмической компании, переделывать невероятно сложную последовательность событий, где каждый шаг имеет финансовые последствия. Это неразумное предложение. Ваше предложение не в том, чтобы делать это, а в том, чтобы сделать что-то другое?
Simon Schalit: Да, вы правы. Необходимо отметить, что люди делали это по уважительной причине. Во-первых, потому что альтернативы не было, а во-вторых, потому что они исходили из предположения, что, да, проблемы случаются. Есть ситуации, когда вам придется все реорганизовать, но это происходит не так часто. Что касается остальной цепочки поставок в целом, то да, это не происходит часто. Но в данном конкретном контексте это случается каждый день. Вот в чем дело. Именно поэтому люди оказываются перегруженными, не потому что они некомпетентны или глупы, а просто потому что человеческий мозг не приспособлен для решения этой проблемы.
Итак, как мы предлагаем поступить иначе? Конечно, позволить машине, компьютеру сделать это — алгоритму. Это не новость. Такого рода организационные проблемы решаются компьютерами уже довольно давно, особенно с ростом вычислительной мощности за последние несколько десятилетий. Проблема в том, что вы находитесь в невероятно сложном контексте, как я уже говорил, с очень запутанной последовательностью событий. Каждое событие сопровождается сложной спецификацией ресурсов, зависимостями и неопределенностями.
Традиционные способы решения подобных задач обычно работают не слишком удовлетворительно и, что еще важнее, не достаточно быстро. Вот в чем проблема. Если вы попросите компьютер решить такую задачу и создадите достаточно хороший алгоритм, то, уделив достаточно времени и вычислительной мощности этой конкретной проблеме, у вас, скорее всего, получится достойное решение. Это будет сложно; многие решения даже не доходят до этого уровня, но такое можно сделать.
Проблема в том, что ситуация складывается так, что это понедельник утром. Мастерская должна начать работать, если она еще не начала, потому что, предположим, это понедельник утром. Им нужно перепланировать все, поскольку отсутствуют те или иные запчасти и те или иные сотрудники. У вас нет нескольких часов для решения проблемы; у вас есть всего несколько минут, потому что нужно действовать быстро. Каждая минута на счету, и в авиастроении каждая минута дорога. Поэтому решать проблему нужно за несколько секунд или максимум за несколько минут, и это крайне неотложно.
Вот где становится действительно сложно. Поэтому мы разработали алгоритм, который позволит нам решить эту проблему достаточно качественно. Невозможно доказать, что ваше решение будет оптимальным, но, по крайней мере, оно будет очень хорошим по сравнению с другими возможными решениями, и вы сможете доказать, что с финансовой точки зрения у вас будет очень хорошее решение в течение нескольких минут. Наши клиенты обычно довольно требовательны к количеству минут, отведенных на решение проблемы.
Суть идеи заключается в следующем: я не буду вдаваться в детали математики и компьютерных наук, но речь идет об использовании вычислительной мощности и о том, что вы ищете не само решение, а способ структурирования решателя, который сможет найти решение за несколько минут. На самом деле, это своего рода мета-проблема. Было бы очень интересно обсуждать это часами, но у нас сейчас нет времени. Суть в том, что вам не нужно находить решение; вам нужно найти решатель, который на основе предыдущего идеального решения, рассчитанного за ночь или в более спокойное время, сможет найти решение.
Conor Doherty: С точки зрения клиента, им нужно решение, им нужен новый сгенерированный порядок действий как можно быстрее. Я хочу немного углубиться в один момент, который вы упомянули, потому что, с точки зрения управления ожиданиями в этом разговоре, мы не утверждаем, что вы всегда сможете за шесть или три-шесть минут сгенерировать огромный график операций, скажем, для ремонта двигателя, чтобы отразить новое состояние спецификации ресурсов.
С точки зрения управления ожиданиями относительно того, что это означает, вы не говорите, что это идеально, что если бы вы потратили 10 лет на размышления, то не смогли бы придумать лучшее решение. Это просто хорошее решение, отражающее то, что доступно сейчас, и управляющее вашим финансовым риском.
Simon Schalit: Да.
Conor Doherty: Создание этого нового порядка действий с использованием доступных ресурсов приводит к определенному финансовому результату.
Simon Schalit: Да, именно так мы и работаем, и вы тоже этого хотите, потому что это необходимо. Вы не только хотите сгенерировать один график, вы также хотите предоставить своим клиентам возможность как бы изменить реальность. Это то, что называют сценарием “что если”.
Например, если сегодня отсутствует один человек, мы опоздаем. Я могу найти хорошее решение, но даже найденное хорошее решение оставляет нас на одного человека в дефиците, так что результат не будет лучше, чем если бы этот дополнительный человек был у нас. Всё будет немного с опозданием. Поэтому я хочу предоставить своему клиенту возможность смоделировать сценарий, в котором он говорит: “Хорошо, сегодня нас недоставало одного человека. Мне нужно восполнить упущенное время. Возможно, я мог бы добавить кого-то сверх моего обычного расписания завтра или, может быть, открыть мастерскую на один дополнительный день, когда она обычно закрыта.” Я хочу знать, что произойдет, сколько времени я выиграю, если, например, откроюсь в субботу, когда мастерская обычно закрыта.
Таким образом, вы хотите, чтобы инструмент мог, конечно, симулировать то, что действительно происходит, ведь, вероятно, именно это вы и будете делать сегодня, но также хотите, чтобы клиент мог смоделировать сценарий “что если”, в котором он интегрирует меры экстренного реагирования, которые он может применить прямо сейчас. Но важно, чтобы они понимали, каковы будут последствия этих экстренных мер, ведь они так называются не зря. Вы не прибегаете к таким мерам в обычной деятельности, потому что они стоят денег. Обычно они стоят очень дорого. Вот почему вы не используете их регулярно.
Conor Doherty: Например, цены AOG на закупку запчастей в последнюю минуту.
Саймон Шалит: Точно, это как если отсутствует одна деталь, которая может привести к остановке работы, и цена, которую вы готовы заплатить за эту конкретную деталь, может быть заоблачной. Это, конечно, справедливо для аэрокосмической отрасли и очень известно, например, в автомобильной промышленности. Они готовы отгружать детали, даже если они отсутствуют, по астрономической цене.
Конор Дохерти: Потому что финансовые убытки от полной отмены отгрузки еще больше.
Саймон Шалит: Именно. То, что вам нужно, – предоставить клиенту оценку выгоды, чтобы он мог учесть её при анализе расходов на экстренные меры и принять обоснованное решение, имеет ли смысл прибегать к такой мере с финансовой точки зрения. Им нужно знать это, чтобы принять решение и задокументировать его для защиты в компании. Потому что, когда вы прибегаете к дорогостоящим экстренным мерам, вам придется отчитываться перед начальством или перед компанией в целом.
Конор Дохерти: Снова хочу быть очень осторожным с формулировками. Вы упомянули сценарии чрезвычайных ситуаций типа “что если”, но ранее в разговоре вы говорили о восприятии чрезвычайных ситуаций и том, что оно несколько искажено. Возможно, понимание людьми того, что представляет собой чрезвычайная ситуация, бывает наивным. Не могли бы вы разъяснить эту разницу?
Когда мы говорим о производстве или ремонте АПУ, речь идет о множестве деталей, инструментов и людей. Если же речь идет о производстве целого самолета, то наоборот – полмиллиона деталей, сотни инструментов, возможно, сотни инженеров и техников. Так что, когда мы говорим о чрезвычайных ситуациях, например, когда отсутствует какой-либо элемент сметы ресурсов, учитывая масштаб задействованных ресурсов, корректно ли называть это “чрезвычайной ситуацией”, которая, безусловно, происходит довольно часто или, по крайней мере, вероятность её очень высока?
Саймон Шалит: Да, но прежде всего нужно понять одно. Если мы говорим об авиации, то эта отрасль по своей природе или по замыслу является крайне избегающей рисков – и на то есть очень веские причины. Проблема в том, что в цепочке поставок каждое принятое решение, без исключения, является своего рода ставкой. Вы ставите на то, что будущее не сильно отклонится от того, чего вы ожидаете. Вы делаете свои ставки, основываясь на этом предположении.
Эта ставка может оказаться рискованной или не рискованной, и мы могли бы углубиться в эту метафору, где вы хотите действовать больше как казино, а не как игрок. Но суть в том, что когда речь идет о планировании, в том контексте, о котором мы говорили, ставка, которую вы делаете на будущее, чрезвычайно сложна. Идея о том, что будущее сложится именно так, как вы ожидали или как было запланировано, нереалистична. Это не произойдет так, как вы планируете.
Конор Дохерти: Извините, что перебиваю, но это важный момент. Когда вы говорите, например, для ремонта двигателя мне нужно 100 деталей. В понедельник утром мне нужно 100 деталей, 10 инструментов и 5 инженеров. Это то будущее, которое я планирую. Насколько это вероятно? Пожалуйста, продолжайте.
Саймон Шалит: Да, вы собираетесь планировать все свои ресурсы, исходя из предположения, что они будут в наличии. Вы запланировали последовательность событий, которая, теоретически, должна сработать. Но, учитывая огромное количество – своего рода проклятие размерности – это не сработает. Взять, к примеру, 100 деталей с уровнем сервиса 99%. Видно, что вероятность того, что все детали окажутся в нужном месте в нужное время одновременно, составляет менее 40%. То есть, это не произойдет.
Проблема в том, что поскольку компании избегают риска, их рефлекс таков: «Если 99%-ный уровень сервиса недостаточен, я подниму его еще выше». Когда речь идет о деталях, под уровнем сервиса 99% подразумевается, что вы размещаете заказы так, чтобы детали прибыли раньше – даже намного раньше – чтобы компенсировать изменчивость времени поставки, то есть время, необходимое для их прибытия. Потому что это основная неопределенность, связанная с деталями.
Таким образом, вы будете увеличивать буфер до тех пор, пока не перейдете с 99% на 99.9% уровень сервиса. За исключением случаев, когда вам нужно ровно 100 или более 100 деталей, сумма денег, необходимая для достижения совокупного уровня сервиса, удовлетворяющего требованиям, просто недоступна. Таким образом, традиционный подход с заявлением: «Я повыслю уровень сервиса до такой точки, когда буду чувствовать себя комфортно, и это гарантирует, что я смогу осуществить намеченный план», не обязательно является жизнеспособным способом работы.
Конечно, вам потребуется высокий уровень сервиса, ведь это авиация. Но вам нужен способ изменять ваш план наиболее эффективным и экономичным способом, который гарантирует, что новый план, разработанный на ходу, будет наилучшим, который вы можете составить на основе имеющейся информации. Фактически, это имеет огромное значение по сравнению с простыми мечтаниями о том, что все пойдет по плану, и с ситуацией, когда каждое утро люди без нужных инструментов пытаются составить новый план.
Конор Дохерти: Итак, подытоживая, вы утверждаете, что если рассмотреть всё – и мы не будем углубляться в математику – но с чисто математической точки зрения, когда вы составляете список всех необходимых физических деталей, инструментов, а затем всех абстрактных навыков или физических людей, необходимых для выполнения последовательных действий, и при этом учитываете, что ни одно из этих событий не происходит в изоляции (то есть вы не ремонтируете один двигатель, а затем люди уходят домой, ведь они работают над чем-то другим), то существует взаимосвязь между всеми этими процессами.
Таким образом, когда вы приходите в понедельник утром, с математической точки зрения, вероятность того, что чего-то не окажется, значительно выше, чем люди осознают или хотят осознать. Финансовые последствия этого – буквально каждая секунда, которую вы тратите на поиски следующего шага, решение того, что делать дальше, куда идти, кто здесь, что доступно и так далее, включая работу с Excel-таблицами – всё это имеет немедленные и значительные финансовые последствия. Правильно ли я понял?
Саймон Шалит: Верно, и я бы также добавил, что существенные затраты возникают из-за потерь времени на перестройку плана и реализации нового плана, который далеко не оптимален. Обычно эта вторая составляющая не так болезненна, поскольку её сложнее количественно оценить, но на деле она оказывается очень, очень затратной. Представьте себе, что в деятельности по техобслуживанию (MRO) или в авиационном производстве каждая минута имеет значение, потому что каждая минута – это часть или фракция дополнительного самолета, который мог бы выйти и начать летать – будь то новый самолет или генерирующий доход. Так что даже небольшое увеличение эффективности вашей способности создавать новые планы на ходу может оказать колоссальное влияние с финансовой точки зрения.
Конор Дохерти: Мне тоже кажется, и вы как раз это отметили. Мы в основном говорили о прямых последствиях: например, непосредственный эффект от отсутствия нужного специалиста в том, что соответствующая часть двигателя не ремонтируется. Но, косвенно, существует эффект домино не только по отношению к другим процессам, ведь, будем реалистами, они не происходят в вакууме. Вы переходите от одной задачи к другой, или одна деталь потом становится неотъемлемой частью другой. Подсборки (BOM) составляют крупные узлы целиком. Но также необходимо учитывать контрактные обязательства. Если, к примеру, вы не возвращаете самолет в эксплуатацию, в зависимости от того, являетесь ли вы MRO, это тоже имеет финансовые последствия.
Таким образом, есть прямые и косвенные последствия, но главный вывод таков: для оптимального или очень хорошего расписания принимается сотни, если не тысячи решений, и каждое из этих решений имеет финансовое влияние. И когда что-то идёт не так из-за отсутствия чего-либо, что, по всей видимости, весьма вероятно – даже если это не происходит завтра, вероятность того, что это случится послезавтра или позже, остается высокой – это влечет за собой финансовые затраты.
Саймон Шалит: Да, и на практике, давайте будем предельно прагматичны. В повседневной работе, что я наблюдал в этих компаниях, заключается в том, что составление нового плана занимает так много времени и сил, что мастерская сосредотачивается только на известной на данный момент проблеме. У них нет времени на что-либо еще. В итоге на следующий день возникают новые проблемы – и старые, которые до сих пор не решены, и новые.
Но если присмотрется к деталям новых проблем, то половину из них можно было бы предвидеть еще накануне. Их можно было бы спрогнозировать. Но на практике, как мы наблюдали, люди настолько сосредоточены на решении проблемы сегодняшнего дня, что у них нет времени или умственных ресурсов, чтобы прогнозировать проблемы на последующие дни, что со временем может лишь усугублять ситуацию и обычно приводит к накоплению задержек в MRO или производственных процессах. А это, конечно, ведет и к нарушениям контрактных обязательств.
Конор Дохерти: И снова, это действительно важный момент, ведь, как процессы не происходят изолированно, так и внешние последствия или просто результаты действий не возникают в вакууме. Таким образом, накопление отставания и, соответственно, накопление финансовых последствий продолжается в фоне, независимо от того, осознаёте вы это, обдумываете или принимаете меры. Или даже если вы что-то предпримете и подумаете: «Я решил эту проблему», в фоне, из-за упущенной переменной – ведь, в конце концов, я человек, вы человек, мы люди – счет все равно продолжается. Вы даже можете не заметить, что это происходит.
Хорошо, давайте немного перейдём к деталям оптимизации расписания. Мы уже говорили о вопросах, связанных с запасами деталей и инструментов. А что касается навыков – сводятся ли решения, которые мы предоставляем клиентам, к простой схеме: взять эту деталь, этот инструмент и отправить Саймона туда, чтобы он работал над этим двигателем, или всё немного сложнее?
Саймон Шалит: Ну, здесь все будет несколько тоньше, поскольку обычно это сопряжено с целым рядом сложностей. По сути, итоговый результат будет представлен в виде набора рекомендованных распределений для материалов, деталей и оборудования с учетом планирования. Эта деталь должна быть отведена для того самолета или того двигателя. Это конкретное оборудование должно использоваться этим самолетом или двигателем в рамках определенного временного интервала. И затем этот конкретный человек, обладающий определенным навыком, должен быть назначен на этот двигатель или самолет на указанный период времени. Система должна гарантировать, что мы не нарушим ни одно из ограничений, установленных для каждой из задач, которые собираемся выполнить.
Что касается сложности, если говорить о деталях, обычно все достаточно просто. Деталь распределяется на задачу, поскольку она входит в состав спецификации материалов, и это нормально. Конечно, детали должны быть в наличии, чего не всегда можно гарантировать. Поэтому обычно вы можете их менять, когда это возможно, но вы решаете, когда распределять, и стараетесь осуществлять это в последний момент, чтобы избежать перераспределения. Но это самая простая часть. Как ни странно, именно на ней люди сосредотачиваются больше всего, поскольку чувствуют, что имеют на ней наибольший контроль.
Но распределение людей и оборудования обычно идет вместе, и становится значительно сложнее, особенно потому, что существуют задачи, требующие не одного навыка или не навыков одного человека, а, возможно, различных навыков от разных людей одновременно – будь то в технических целях или просто в целях безопасности. Например, управление краном при перемещении двигателя посреди мастерской требует, как минимум, двух человек – один для управления краном, а другой, чтобы удостовериться, что ничего не идет не так и путь свободен. По крайней мере, так происходит.
Поэтому нельзя воспринимать все эти ресурсы, особенно квалифицированные, как полностью независимые единицы. Это было бы слишком просто. Как правило, их следует рассматривать с учетом ограничений, согласно которым они должны быть доступны в одном и том же месте и в то же время для выполнения одной и той же задачи. И у вас появляется выбор: задачи могут выполняться одним, двумя, тремя, четырьмя людьми одновременно, не одновременно, последовательно или непоследовательно. Существует широкий спектр различных комбинаций, при этом алгоритму необходимо найти наилучшее допустимое решение, учитывая, что во время их использования эти навыки недоступны для других задач.
Это делает проблему довольно сложной. Для выполнения задачи A, если вам нужны два человека, они должны быть доступны в определенное время. То есть, что бы они ни делали, им нужно закончить примерно одновременно, чтобы оба были свободны для перехода к выполнению данной задачи. И это не тривиально, ведь зачастую один из них, вероятно, будет ждать, пока другой завершит работу, а это стоит довольно дорого. Поэтому вы стараетесь этого избегать насколько возможно. Каждая минута имеет значение. Эти навыки стоят больших денег.
Конор Дохерти: Хорошо, и опять же, для слушающих это может показаться магией. Я понимаю, что вы имеете в виду: то, что делает Lokad сейчас, – это сосредоточенность на планировании расписания. Мы уже обсудили запасы, у нас есть материалы и по этому поводу. Мы можем сказать: возьмите это, убедитесь, что эта деталь и этот инструмент находятся в том месте в то время, и что Саймон идет туда и работает в течение определенного периода, начиная с этого времени и заканчивая этим временем. Вы так и говорите?
Саймон Шалит: Да, по сути, именно это мы и говорим. Но если рассматривать проблему в целом, есть, я бы сказал, два аспекта, которые по отдельности можно считать именно такими, но которые выполнить человеку без помощи компьютера практически невозможно. Один – это аспект ставок, то есть понимание последствий ваших ставок, а другой – это аспект организации, перестановки, планирования.
С точки зрения ставок, это связано с пониманием стратегии и принятием решений, связанных с деньгами. Очень простая схема, которую я использовал немного раньше: люди, когда им приходится делать ставки, полагаются на свои знания, интуицию. По сути, они действуют как игрок в казино со всеми присущими этому предвзятостью и эмоциями. Если недавно у них возникла проблема с деталью, вызвавшая большое замешательство, скорее всего, они закупятся этой деталью сверх меры, создадут для нее огромный запас, потому что пострадали именно от нее. Это предвзятость.
Машина, при правильной настройке, будет следовать стратегии точно так же, как казино. Та же ставка, та же игра. Тот, кто следует стратегии и выигрывает, это казино. Тот, кто не следует стратегии, или, по крайней мере, не задокументированной и последовательной стратегии, это игрок, это человек. В нашем случае выигрывает казино. Казино всегда выигрывает. Это не магия. Это понимание того, что существует, даже если это трудно подсчитать, оптимальная стратегия, и от нее не стоит отклоняться.
Итак, в этой конкретной части дело не в магии. Речь идет о том, чтобы извлечь из умов людей, действительно хорошо разбирающихся в этом бизнесе, ключевые стратегические идеи и перенести их в стратегию внутри компьютера. Вот чем занимается специалист по цепочке поставок. Это не магия. Это последовательный процесс разработки стратегии.
Перестановка, это не магия. Опять же, это сочетание вычислительной мощности и нескольких математических уловок. Вычислительная мощность доступна большинству людей, особенно если вы используете облачные вычисления так, как мы это делаем. Но мы не единственные; определенно, мы не единственные. У многих людей доступно еще больше вычислительной мощности, гораздо больше, чем у нас. Но при правильном использовании вы можете решить эту проблему с помощью нескольких трюков.
Однако эти трюки не являются чисто математическими. Это комбинация основных математических аспектов, примененных таким образом, чтобы учитывать фактическую форму проблемы. Да, вы могли бы загрузить это в очень большой универсальный решатель, дать ему работать несколько часов и надеяться, что в конце получите хорошее решение. Вероятно, это не сработает, или даже если сработает, займет слишком много времени. Вам нужно убедиться, что математический подход будет адаптирован к типу ограничений, к структуре, которая характерна для именно этого вида проблемы.
Conor Doherty: Что ж, я хотел бы дополнить ключевой момент, который снова связывается с более широким посланием, которое, как мне кажется, необходимо подчеркнуть относительно того, что пытается сделать Lokad. Вы сказали, что у клиента может быть, скажем, практик, который, очевидно, обладает глубоким пониманием. Цель — получить эту информацию и внедрить ее в стратегию, скажем, в процесс принятия решений, то есть в алгоритм, который принимает решения.
Причина в том, что, конечно, я думаю, вы согласитесь, и поправьте меня, если я не прав, что при любом выборе или решении действительно опытный человек может быть так же хорош, а то и лучше, чем алгоритм, чем автоматизированный процесс принятия решений. Однако, когда речь заходит о масштабе сложности, например, при ремонте целого самолета или флота самолетов, возможно, сотен тысяч деталей, сотен инструментов, сотен людей, идея, что человек сможет принимать все эти решения в большом масштабе лучше, чем автоматизированный процесс принятия решений, просто неразумна. Вот это прилагательное, которое я использую: неразумно.
Simon Schalit: Человек или даже команда.
Conor Doherty: Команда, именно так.
Simon Schalit: Человеческий ум не создан для этого. И я воспользуюсь этой возможностью, чтобы обсудить нечто вроде этой дихотомии между компьютером и человеком. Если использовать модное слово ИИ, это просто инструмент. Это всего лишь инструмент, не более. Настоящая задача при создании этих алгоритмов заключается в извлечении знаний из человеческого разума. Как мне нравится говорить, что человеческий ум чрезвычайно хорош в стратегическом мышлении, но на тактическом уровне, на более детальном уровне, он теряется.
Он теряется из-за огромного количества факторов, и он теряется потому, что при превышении определенного числа переменных, особенно если они дискретные, нелинейные, вы можете быть лучшим математиком в мире, но решить это в уме вам не удастся. Это невозможно. Вопрос не в том, кто вы, люди просто не могут этого сделать. Это выходит за рамки того, что можно сделать без инструмента. Но люди невероятно хорошо умеют стратегически мыслить на высоком уровне, понимая финансовые последствия событий.
В конечном итоге именно они принимают решение о том, в каком направлении должна двигаться компания, насколько важно, чтобы компания могла обслуживать своих клиентов определенным образом с определенной надежностью, учитывая затраты. Они представляют себе, каковы эти цифры. Проблема в том, что они не осознают, что у них есть такое представление. У них есть интуитивные ощущения, и эти ощущения приводят их к заключению: “Я хочу высокий уровень обслуживания.” Если спросить их, почему они хотят высокий уровень обслуживания, они скажут, что это важно.
Одной из основных задач специалиста по цепочке поставок является заставить их объяснить, почему это важно. Если это важно, значит, вы считаете, что затраты от отсутствия товара на складе высоки. Пойдем дальше. Что это означает — высоко в долларах, в евро, в финансовом выражении? Как только вы извлечете эти знания, вы сможете использовать их для реализации стратегии, оптимальной стратегии, о которой я говорил, оптимизированной в том смысле, что она примет оптимальное решение с учетом предоставленной стратегической информации.
В этом случае она выдаст последовательность действий и распределение ресурсов, оптимально подходящих для достижения целей, определенных на стратегическом уровне. Вот что делает компьютер. Он ничего не изобретает. Он не делает людей ненужными, но он сделает то, что человеческий разум не может.
Conor Doherty: Идеальный переход. Так, отмечу, ранее я посещал конференции и выставки MRO. Один из шаблонов, который мы используем для наших плакатов на стенде, — это рука, расположенная прямо над корзиной для бумажных отходов, и в нее сбрасываются смятые листки бумаги. На этих листках указаны определенные термины, и мы адаптируем их в зависимости от того, участвуем ли мы в розничном или авиационном мероприятии. На этом мероприятии на листках были написаны FIFO и Min-Max, Safety Stock. Это провокационно.
Очевидно, люди подходят, и если они понимают это, комментируют. Но также это работает, потому что если вы не знаете, что мы несколько критически относимся к этим концепциям, вы подходите и говорите: “О, привет, меня это заинтересовало. Можете рассказать подробнее?”
Simon Schalit: Да.
Conor Doherty: Дело в том, что многим действительно нравится FIFO. Это то, о чем мы слышали больше всего. Когда вы упоминали об экстренных решениях, которые работают быстро, важно, чтобы работа шла стремительно. Итак, вопрос: если бы я представил кого-то, кто просто не согласен с вами, он мог бы сказать: “Ну, у меня уже есть эвристика. У меня уже есть универсальный решатель для принятия решений, очень простенький решатель, который работает сверхбыстро в реальном времени, и это FIFO — первый вошел, первый вышел.” Что бы вы на это ответили?
Simon Schalit: Ну, FIFO, безусловно, алгоритм, который существует уже давно. Это, фактически, я бы сказал, наш главный конкурент на рынке. Проблема с FIFO заключается в том, что, да, он работает сверхбыстро, и, да, его очень легко понять человеку, потому что, я имею в виду, первый вошел, первый вышел — что может быть проще? Также преимуществом является то, что это кажется логичным. Если что-то пришло первым, вы хотите сначала с этим разобраться, потому что, вероятно, именно с этим вы можете опоздать, если все остальное одинаково и должно занимать одинаковое время.
Однако, как и во многих устаревших концепциях в цепочке поставок, не обязательно плохих, просто немного устаревших, он опирается на несколько предположений. Первое предположение — то, что вы находитесь в простой среде. Что я имею в виду? Если вы работаете по принципу FIFO, первый вошел, первый вышел, то предполагается, что каждый двигатель, каждый самолет, над которым вы работаете, если мы все еще говорим об авиации, является полностью взаимозаменяемым. В том смысле, что с финансовой точки зрения компании, с точки зрения стратегии, они одинаковы. С точки зрения управления рисками они все одинаковы. Опоздание на один или опоздание на другой — это одно и то же.
Это действительно так? Абсолютно нет. У вас разные клиенты, разные типы самолетов, так что это не одно и то же. Один день задержки на одном из них — это не то же самое, что один день задержки на другом. Но даже если бы так было, представим идеальный мир, где вы обслуживаете только один тип самолета с одним клиентом.
Проблема в том, что усилия, которые вам придется приложить для решения проблемы на одном самолете или одном двигателе, не обязательно будут такими же, как усилия, необходимые для решения проблемы на другом. Даже если двигатели одинаковы, объем ремонта, работы, которые нужно выполнить на этих двигателях, различаются. Даже если бы и были одинаковы, детали, которые сломаны в этих двух случаях, не идентичны. Это часть неопределенности, которая возникает, когда вы открываете двигатель. Вы обнаруживаете, что сломано, что подвержено коррозии.
Conor Doherty: Я не знал, что так будет.
Simon Schalit: Именно. Так что говорить: “О, я сосредоточусь на двигателе А, потому что он пришел раньше двигателя Б,” на самом деле не имеет смысла. Вероятно, даже если вы сосредоточите все усилия на двигателе А, вам потребуется много времени, чтобы действительно устранить проблему, в то время как с двигателем Б вы, возможно, сможете исправить ее очень быстро.
Да, можно сказать: “Я все еще продвигаюсь с двигателем А,” но если вы закончите с двигателем Б, он уже покинул вашу мастерскую. Таким образом, у вас появится место для поступления еще одного двигателя, у вас будет возможность осмотреть этот двигатель и заранее узнать, что для него понадобится. Вы обслужили одного из ваших клиентов, и, возможно, получите за это деньги раньше, что поможет вам финансировать остальные операции.
Таким образом, на порядок, в котором вы выполняете задачи, будут влиять последствия. Каждая минута, вложенная в разные виды деятельности, не имеет одинаковой ценности, потому что последствия различны. Это не открывает одинаковый потенциал.
FIFO совершенно не учитывает этого. FIFO — это упрощенное видение ваших ремонтных или производственных цепочек. Не поймите меня неправильно, это не плохо. Среди всех решений, которые можно использовать без соответствующих инструментов, это, вероятно, лучшее или хотя бы одно из лучших. Но если задуматься, вы не хотите чрезмерно упрощать проблему, особенно учитывая финансовые последствия, которые на кону.
Conor Doherty: Конечно. И опять-таки, мы взяли намеренно тривиальный пример, чтобы проиллюстрировать суть. Но, разумеется, это не просто два процесса. Ремонт двигателя А и ремонт двигателя Б — это два отдельных графика или последовательности. Обычно их гораздо больше. Так что вам приходится учитывать это в уме, с помощью Excel-таблицы или просто используя решатель. Вам нужно учесть еще многое. Суть в том, что затраты являются нелинейными. Они не обязательно одинаковы, и вы должны учитывать это или иметь что-то, что даст вам представление о финансовых последствиях работы над этим по сравнению с тем.
Simon Schalit: И, конечно, существует простая проблема распределения, когда у вас есть двигатель A и двигатель B, и оба нуждаются в одной и той же детали. Если двигатель A старше, по умолчанию вы выделяете деталь для двигателя A. Но если по какой-то причине двигатель A требует пять разных недостающих деталей, в то время как двигатель B нуждается только в этой одной детали, можно с уверенностью утверждать, что деталь должна идти к двигателю B. Потому что это единственное, чего не хватает. Она может быть установлена, в то время как уникальная деталь, если ее установить на двигатель A, не решает проблему, поскольку все равно не хватает еще четырех деталей. FIFO не учитывает этого.
Conor Doherty: Опять же, и я хочу быстро подчеркнуть один момент, сказанный ранее. Где это возможно, я считаю важным обозначить наши позиции. И я никогда не говорил этого ни публично, ни приватно: применение FIFO не является глупым или наивным, или чем-то в этом роде. Во многих случаях это просто человеческий подход к проблеме с использованием лучших доступных инструментов. При отсутствии, возможно, превосходных инструментов, люди склонны полагаться на то, что по крайней мере понятно и на первый взгляд работает.
Мое понимание, основанное на этом долгом разговоре, таково, что диагностика базовой стоимости часто весьма ограничена с финансовой точки зрения. Я имею в виду: “Ну вот, двигатель вышел из строя, добавлена определенная финансовая стоимость, дело сделано.” И ключевое наблюдение, которое, как кажется, вы сегодня объясняете, заключается в том, что существуют как прямые, так и еще более значимые косвенные финансовые соображения, которые, будем честны, по своей природе человеческий ум просто не воспринимает. Вы говорили о природе дизайна. По своей природе он просто не может охватить в масштабе часто нелинейные и внешние финансовые последствия принятия решений. А это подводит нас к использованию автоматизации, к привлечению специалиста по цепочке поставок, способного извлечь эту информацию и преобразовать ее в воспроизводимый механизм принятия решений.
Simon Schalit: Да, наша позиция по этому вопросу довольно ясна. Будущее принятия решений в цепочке поставок заключается во всей автоматизации. И чем сложнее контексты, тем это важнее. Для нас именно в этом направлении мы движемся.
Conor Doherty: Подытоживая, для тех, кто слушает и слышал невероятные, невероятно точные и значимые заявления о том, что возможно, для кого-то, кто все еще думает: “Саймон, то, что вы описываете, невероятно, это магия, это невозможно,” каков ваш 30-секундный ответ на это в качестве заключительной мысли?
Саймон Шалит: Ну, это уже происходит. Это то, что наблюдается уже в течение последних нескольких лет, и именно в этом направлении в целом движется цепочка поставок. Автоматизация в большом масштабе и автоматизация на все более мелких уровнях детализации. Почему? Потому что у нас есть вычислительная мощность и, благодаря специалистам по цепочке поставок, возникла концепция и роль специалистов по цепочке поставок. Мы можем предоставить алгоритму, компьютеру необходимые данные и информацию — стратегическую и финансовую — так, чтобы стратегия, применяемая в широком масштабе, была разработана людьми и могла быть оптимизирована для достижения нужной цели.
Конор Дохерти: Раньше ты тоже упоминал, отвечая на очень похожий вопрос, хотя, честно говоря, не помню контекста, но ты говорил на эту тему, что недоверие людей или их неверие в возможность такого события удивительно, учитывая, что фактически люди пытаются сделать это в реальном времени. Таким образом, любому человеку — ключевому лицу, принимающему решения, ключевому заинтересованному лицу — в понедельник утром приходится пересматривать график, потому что Саймон и Конор отсутствуют. То, что они делают в реальном времени, — это то же самое, что мы описываем с помощью компьютера, используя алгоритмы. По сути, это один и тот же процесс. Мы ищем оптимизированное решение. Так что это не магия, а просто технологическое вмешательство в этот процесс.
Саймон Шалит: Да, они делают это вручную. Можно сказать, делают это очень болезненным способом. Это болезненно для них и в некоторой степени для компании, потому что они не приходят к оптимизированному решению не из-за недостатка навыков, а из-за отсутствия инструментов. Итак, то, что мы предлагаем, — это инструмент, необходимый для того, чтобы фактически заменить человеческий элемент, недостаточный на детальном уровне, и сохранить тот человеческий элемент, который является идеальным, то есть стратегический уровень. Таким образом, мы совмещаем детальный уровень компьютера со стратегическим уровнем человека.
Конор Дохерти: Саймон, большое спасибо за уделённое время. У меня больше нет вопросов. Было приятно.
Саймон Шалит: Для меня тоже. Ещё раз спасибо за ваше время и спасибо всем за просмотр.
