00:00:00 Введение в сложности планирования
00:02:30 Взаимозависимость и сложности уровня обслуживания в авиационной отрасли
00:06:14 Обсуждение ведомости материалов и ресурсов
00:13:15 Ежедневные сложности планирования и ограничения человека
00:20:45 Введение алгоритмов для эффективного планирования
00:28:30 Чрезвычайные меры и ценообразование AOG в авиационной 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 цепи поставок
Резюме
В недавнем интервью Конор Доэрти, директор по коммуникации в Lokad, и Симон Шалит, генеральный директор, обсудили прорыв Lokad в оптимизации планирования для авиационной отрасли, особенно в производстве самолетов и операциях по обслуживанию и ремонту. Они подчеркнули сложность координации множества взаимозависимых деталей, навыков и оборудования, с которыми традиционные методы справляются с трудом. 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, минимизируя финансовые риски и простои. Эта интеграция автоматизации и стратегических человеческих знаний является ключевым фактором для эффективного и эффективного планирования в сложных условиях.
Расширенное резюме
В недавнем интервью в Lokad Конор Доэрти, директор по коммуникации, встретился с Симоном Шалитом, генеральным директором и руководителем научного подразделения по цепям поставок, чтобы рассмотреть сложности оптимизации планирования, особенно в авиационной отрасли. В ходе беседы был подчеркнут значительный прорыв, достигнутый Lokad в этой области, который имеет глубокие последствия для производства самолетов и операций по обслуживанию, ремонту и модернизации (MRO).
Конор начал с того, что подчеркнул сложность планирования в производственных и ремонтных отраслях. Он указал на то, что управление обширной сетью деталей, инструментов и персонала, которые могут меняться непредсказуемо, является серьезной проблемой. Затем Симон Шалит разъяснил эту сложность на примере авиации, где задача производства или ремонта чего-либо такого сложного, как авиадвигатель, включает в себя координацию множества деталей, навыков и оборудования. Он подчеркнул, что в отличие от других сегментов цепи поставок, где решения часто могут быть приняты независимо, в MRO и производстве, особенно в авиации, каждый элемент взаимозависим. Отсутствие хотя бы одной детали из ста может остановить весь процесс, делая бесполезными остальные 99 деталей.
Симон пояснил, что эта взаимозависимость требует перехода от традиционной перспективы ведомости материалов (BOM) к более всестороннему подходу ведомости ресурсов (BOR). В то время как ведомость материалов перечисляет необходимые детали для выполнения задачи, ведомость ресурсов включает все необходимые ресурсы - детали, навыки и оборудование. Это всестороннее представление является важным, поскольку оно учитывает наличие и изменчивость каждого ресурса. Например, детали могут подвергаться изменчивости сроков поставки, навыки зависят от доступности персонала, а оборудование может быть использовано или находиться на ремонте.
Conor и Simon обсудили практические последствия такого подхода. В традиционной среде MRO ежедневное планирование часто включает в себя ручную корректировку графиков на основе доступности запчастей и персонала. Этот метод, хотя и распространен, неэффективен и подвержен ошибкам из-за ограничений человеческого разума в работе с сложными, взаимозависимыми переменными. Саймон подчеркнул, что даже незначительные изменения в графике могут иметь каскадные, непредсказуемые последствия, что затрудняет достижение оптимального плана.
Затем разговор перешел к роли вычислительных алгоритмов в решении этих проблем. Саймон пояснил, что алгоритм Lokad может быстро генерировать достаточно хорошее решение, учитывая текущее состояние всех ресурсов. Эта возможность является важной в авиационной промышленности, 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 экстренных мер.
Конор подчеркнул, что цель состоит не в поиске идеального решения, а в поиске практического решения, которое минимизирует финансовые риски и отражает текущее состояние ресурсов. Саймон согласился, отметив, что способность быстро генерировать новую последовательность событий на основе доступных ресурсов является важной для минимизации финансовых последствий.
В ходе обсуждения также были затронуты ограничения традиционных эвристик, таких как FIFO (первым пришел, первым ушел). В то время как FIFO прост и быстр, он не учитывает различную финансовую и стратегическую важность различных задач. Саймон утверждал, что более тонкий подход, который учитывает конкретный контекст и ограничения каждой задачи, необходим для эффективного планирования.
В заключение Саймон и Конор подчеркнули важность интеграции вычислительных инструментов с стратегическими знаниями людей. Хотя люди отлично справляются с стратегическим планированием, они не оборудованы для работы с мелкими сложностями планирования в крупномасштабных операциях. Используя алгоритмы, компании могут принимать более эффективные и финансово обоснованные решения по планированию.
Саймон завершил, заявив, что будущее принятия решений в цепи поставок лежит в автоматизации, особенно в сложных средах, таких как авиационная промышленность. Он подчеркнул, что подход Lokad объединяет вычислительную мощность, необходимую для принятия мелких решений, с стратегическим надзором, обеспечиваемым экспертами, предлагая надежное решение для проблем оптимизации планирования в производственной и ремонтной отраслях.
Полный текст
Conor Doherty: Добро пожаловать в Lokad. Планирование является одним из самых сложных концепций в производственной и ремонтной отраслях. Это связано с тем, что вам приходится управлять огромной сетью запчастей, инструментов и людей, и эта сеть может измениться в любой момент.
Сегодняшний гость, Саймон Шалит, является генеральным директором и руководителем научного отдела цепей поставок в Lokad, и он присоединился ко мне в студии, чтобы обсудить, как его команда решает эту проблему. Сегодня мы говорили в основном о планировании в авиационной отрасли, но все, о чем мы говорили сегодня, одинаково применимо к любой производственной отрасли. Как всегда, если вам нравится то, что вы слышите, поставьте лайк этому видео, подпишитесь на наш YouTube-канал и следите за нами в LinkedIn. И с этим я представляю вам сегодняшний разговор с Саймоном Шалитом.
Тема сегодняшнего дня - оптимизация планирования и обширная работа команды научного отдела цепей поставок в этой области. Поэтому, прежде чем мы углубимся в детали, расскажите нам, с вашей точки зрения, и вы можете взять авиацию в качестве вертикали, чтобы сделать это конкретным для людей, в чем именно заключается проблема планирования, которую наша команда инженеров, наша команда ученых по цепям поставок, пытается решить? В чем заключается проблема?
Саймон Шалит: Хорошо, давайте возьмем пример авиации, MRO или производства. Когда вы пытаетесь изготовить или отремонтировать что-то такого масштаба, как самолет или большой сегмент самолета, скажем, двигатель, вы сталкиваетесь с чем-то невероятно сложным. Сложным, конечно, с технической точки зрения, но также и просто если учесть огромное количество деталей, навыков и оборудования, которые вам понадобятся, чтобы собрать все это для выполнения задачи, которую вам назначили, будь то производство или ремонт.
В большинстве сегментов цепочки поставок, когда вы принимаете решения, можно сказать, что решения можно считать независимыми, и это не слишком вредно. Например, если я решаю приобрести товар А, и товар А отсутствует на складе, я все равно смогу продать товар В или товар С. Могут быть последствия, но в целом это так. Так что независимое мышление не слишком вредно.
Когда дело доходит до MRO или производства, особенно в авиационной среде, это становится совершенно неверным. Если вы хотите отремонтировать, скажем, двигатель, и вам нужно 100 деталей, чтобы отремонтировать этот двигатель, то иметь 99 из этих деталей и отсутствие одной не приведет вас дальше, чем если бы у вас вообще не было этих деталей.
Конор Доэрти: Что вы имеете в виду?
Саймон Шалит: Потому что двигатель все равно не может - самолет все равно не может лететь, даже если у вас отсутствует всего одна из этих деталей. Даже если у вас есть 99 из них, самолет все равно не может лететь. Так что вы сталкиваетесь с проблемой, когда вам не следует пытаться иметь каждую деталь; вам нужно иметь все детали и, фактически, все ресурсы, доступные в нужном месте и в нужное время. В противном случае вы просто ничего не сможете сделать.
И на самом деле это полностью меняет проблему. Потому что даже если вы скажете: “Хорошо, у меня есть 99% уровень обслуживания”, что большинство людей в большинстве компаний скажут: “Да, это нормальный, высокий уровень обслуживания”. Если вы смотрите на 99% уровень обслуживания независимо, это довольно высоко. Но если вы говорите: “Хорошо, мне нужно 100 деталей, и для этих 100 деталей я буду иметь 99% уровень обслуживания для каждой из них отдельно”, то есть 99% шанс из 100, что они будут там в момент, когда я их ожидаю, на самом деле, если бы вы сказали, что они независимы, совокупный уровень обслуживания в этом очень простом случае был бы на самом деле крайне низким. Он был бы ниже 40%.
Это означает, что даже с 99% уровнем обслуживания, если вам нужно 100 разных деталей или ресурсов, чтобы они были доступны, вероятность того, что вы не сможете выполнить свою ремонтную или производственную операцию, на самом деле не является случайностью; это становится нормой. Вероятность этого превышает 50%. Так что это помещает вас в мир, который кардинально отличается от вашего обычного принятия решений в цепочке поставок. Это помещает вас в мир, где даже с очень высоким уровнем обслуживания возникновение проблем является нормой, а не исключением. Поэтому вам необходимо строить свои цепочки поставок и процесс принятия решений в цепочке поставок таким образом, чтобы они были устойчивыми к этому. Так что это совершенно другая тема.
Конор Доэрти: Хорошо, спасибо. И вы упомянули несколько терминов, и я просто хочу немного разделить их, потому что вы говорили о деталях, а затем начали говорить о ресурсах. Теперь, я предполагаю, что вы не использовали их как синонимы; вы проводили различие. Так что можете ли вы дать немного больше ясности? Когда вы говорите о ресурсах, вы не говорите только о физических деталях. Опять же, если мы говорим о ремонте двигателя или ремонте APU, в процессе участвуют физические детали, да. Но когда вы говорите о ресурсах, о чем вы говорите?
Саймон Шалит: Что ж, когда речь идет о ремонте или производстве чего-либо, люди обычно обращаются к понятию структуры изделия. Структура изделия - это в основном список деталей, которые вам нужно собрать, чтобы что-то закончить - самолет, двигатель, что угодно. Проблема в том, что это только часть проблемы. Вам понадобятся и другие типы ресурсов, чтобы фактически выполнить задачу.
В основном, это будут навыки, которые дают люди, и оборудование, которое будет использоваться. И часто они могут быть довольно дорогими, и у вас нет бесконечного количества их, например, испытательной стойки, если речь идет об авиации. Так что недостаточно иметь все детали в наличии. Вам нужно будет убедиться, что у вас есть оборудование - испытательная стойка, кран и т.д., и люди, чтобы управлять и собирать детали безопасным и технически правильным образом.
Поэтому, когда мы говорим о проблеме этих структур изделий и о том, как они используются, мы предпочитаем обращаться к понятию структуры ресурсов, которое более точно в том смысле, что оно охватывает проблему в целом, а не только материалы.
Конор Доэрти: Хорошо, теперь, когда вы снова ввели термин структуры изделия, который, я предполагаю, знаком каждому, кто смотрит это, структура ресурсов - можете ли вы сопоставить эти два понятия на конкретных примерах? Например, примите решение, нарисуйте решение для, скажем, MRO с использованием самолета, чтобы упростить, и объясните, как структура изделия будет работать в реальном времени по сравнению с более сложной структурой ресурсов.
Саймон Шалит: Хорошо, пожалуйста. Обычно деятельность MRO или производственная деятельность следует различным шагам, которые должны выполняться в определенном порядке. Некоторые вещи должны быть сделаны до, некоторые - после. Но каждый шаг может быть определен своей собственной структурой ресурсов, то есть списком деталей, которые вам нужно использовать для выполнения этого конкретного шага ремонта, списком навыков - не людей, потому что у вас может быть разные люди с разными навыками - списком навыков, необходимых для выполнения, и списком оборудования.
Детали обычно будут использоваться в том смысле, что их будут устанавливать. Навыки не будут использоваться таким же образом в том смысле, что у людей все еще есть эти навыки, но они будут использоваться с точки зрения времени в течение определенного периода времени. То же самое с оборудованием. Все эти три элемента - детали, навыки и оборудование - имеют свой набор вариабельностей.
Вариабельности для деталей обычно заключаются в том, есть они в наличии или нет, что просто означает. За этим стоит понятие вариабельности времени выполнения, в основном, и, конечно же, того, правильно ли вы разместили заказ или нет, но обычно это в основном вариабельность времени выполнения.
Вариабельность, связанная с навыком, зависит от того, будет ли человек присутствовать и доступен, но в основном присутствовать, чтобы выполнить задачу. Так что это связано со всеми вариабельностями, которые свойственны людям вообще, например, болезнь человека, было ли выполнено планирование правильно, имеет ли человек действительный навык с юридической точки зрения и т.д. И на самом деле это тип вариабельности, который еще сложнее понять и контролировать, чем время выполнения, потому что вы не можете заставить кого-то не болеть. Если человек болен, он болен.
И, конечно, есть доступность оборудования, которое также используется в течение определенного периода времени, но которое, конечно же, меньше подвержено болезни. Эквивалентом будет поломка, ремонт или, возможно, все еще занято в другом двигателе или самолете, который ремонтируется и все еще не освобожден от этой конкретной задачи. Так что это, я бы сказал, три, и все они имеют свои вариабельности, и это то, что делает проблему сложной.
Conor Doherty: Что ж, на этом я хотел бы остановиться и привести конкретный пример, чтобы сравнить, как традиционное MRO с точки зрения структуры сметы и, скажем, один из наших клиентов с точки зрения структуры ресурсов, подошли бы к ситуации. Мы пытаемся починить, я думаю, это A380. Понедельник утром, нам нужно отремонтировать двигатель A. Мы приходим, и у вас есть точка зрения структуры сметы. И снова, физическая детерминированная точка зрения структуры сметы. Я знаю, сколько деталей мне нужно - 100 деталей, чтобы исправить этот двигатель. Вы приходите в понедельник утром, у нас есть все детали. Саймон и Коннор отсутствуют. Например, Саймон что-то преподает, Коннор повредил спину, подняв что-то тяжелое, поэтому мы недоступны.
Итак, у вас есть все детали, так что в этом отношении у вас везение. У вас есть все 100 деталей. У вас даже есть все инструменты - скажем, 20 инструментов. Итак, у вас есть 100 деталей, у вас есть 20 инструментов, но вам не хватает критических навыков. И даже не всех навыков, только Саймона, чтобы прикрепить определенную деталь, вам нужна лицензия для этого, и Коннора, чтобы наблюдать. Что происходит в этом случае с точки зрения ресурсов?
Simon Schalit: Важно не только иметь структуру ресурсов, которая позволит объединить различные неопределенности, существующие в трех сегментах, о которых я только что говорил, и понять, насколько вероятно возникновение подобного инцидента, как тот, который вы только что описали. Вам нужно организоваться таким образом, чтобы справиться с такой проблемой.
Но давайте рассмотрим ваш пример. Допустим, у нас есть все детали, у нас есть все оборудование, но людей просто нет, что на самом деле довольно часто бывает по многим причинам. В настоящее время люди справляются с этим так, что каждое утро в мастерской, скажем, если речь идет о большой мастерской, которая занимается ремонтом, каждое утро и, возможно, даже дважды в день, ответственные за различные линии ремонта собираются и пытаются перестроить график на день.
Они видят, что не хватает, будь то детали или люди, и говорят: “Хорошо, план, который у нас был на сегодня, исчез. Его просто нет. Так какое минимальное количество изменений мы можем внести, потому что мы просто люди и у нас мало времени? Какое минимальное количество изменений мы можем внести в график, чтобы он был пригоден для работы и не отклонялся слишком сильно от нашей цели на день?”
Проблема в том, что эта логика, этот вид минимальных усилий, не работает очень хорошо. Люди делают это, потому что у них не всегда есть другие варианты, но это не очень хорошо работает по очень простой причине.
Изменение плана немного проистекает из идеи, что в простой ситуации эти минимальные изменения будут иметь минимальные последствия, потому что существует некоторая непрерывность или линейность в количестве последствий по сравнению с количеством изменений, которые вы вносите. Существует такое предположение, поэтому вы вносите минимальные изменения, потому что это не слишком сложно, и надеетесь, что это не приведет к большим последствиям.
Проблема заключается в том, что при речи о планировании речь идет о перестановке потенциально десятков, а то и сотен различных действий, каждое из которых имеет свои ограничения и связанную вариабельность. Так что идея о связи между величиной изменения и величиной воздействия, скажем, довольно иллюзорна, к сожалению.
Однако человеческий разум ограничен, потому что он даже не может попытаться оценить общее воздействие, поэтому он будет пытаться ограничиться минимальными изменениями, надеясь, что они окажут минимальное воздействие. Но одно можно сказать с полной уверенностью: даже если ваш исходный план был хорошим или даже близким к оптимальному, в момент внесения изменений у вас абсолютно нет гарантии, что ваш новый план хотя бы отдаленно приближен к новому оптимальному плану. Это просто план, который случайно работает.
Conor Doherty: Позвольте мне попытаться отразить это обратно на вас, и вы можете поправить меня, если я неправильно понял, потому что это действительно интересный момент. Ранее я говорил о том, что Саймон и Конор отсутствуют и им нужно работать над двигателем A. Допустим, Йоаннис, с помощью ручки и бумаги или электронной таблицы Excel, говорит: “О, Макс, наш инженер, который также является нашим видеографом за камерой, на самом деле обладает навыками, которыми обладают Саймон и Конор. Я просто отведу его от того, что он собирался делать. Да, он может работать над двигателем A. Проблема решена.” Так что, я просто перемещаю одного человека, просто.
Но возможно ли, что это на самом деле приводит к чрезмерным последствиям? Потому что за то же количество времени, 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 комбинация обеспечивает больший финансовый доход, чем просто работа над двигателем A, например?
Simon Schalit: Да, пример абсолютно верен. Люди должны помнить, что нужно выполнять эти задачи в определенном порядке. Так что, если одна задача не выполнена, проблема не только в том, что эта задача не выполнена, но и в том, что все, что вы планировали, что должно было произойти после выполнения задачи A, не может произойти.
Поэтому, если вы забираете кого-то откуда-то и говорите: “Выполни задачу A”, вы сможете выполнить B, C и D. Но проблема в том, что этот человек должен был сделать что-то еще, что не будет сделано, и также будут иметься последствия, распространяющиеся волной. У вас есть своего рода эффект бабочки, и то, что очень сложно для человека, - это сказать, какой эффект бабочки имеет наибольшее финансовое влияние и какой вариант мне следует выбрать. Это действительно сложно, даже когда вы находитесь в очень маленькой и не такой сложной среде. Если вы переносите это на масштаб большой MRO-деятельности, думая, что вы можете сделать что-то, что будет близко к оптимальному, это просто нелепо.
Conor Doherty: Я хочу быть очень осторожным в том, как мы здесь выступаем, потому что сообщение заключается не в том, что люди глупы. Мое понимание этого, после посещения конференций MRO, заключается в том, что мы имеем дело с очень умными, очень талантливыми людьми. Просто неразумно ожидать, что очень умный инженер или целая группа очень умных людей будут перерабатывать невероятно сложную последовательность событий, каждый шаг которой имеет финансовые последствия, несколько раз в день, каждый день, для авиационной компании с многомиллиардным оборотом. Это неразумное предложение. Ваше предложение заключается не в этом, а в том, чтобы сделать что-то другое?
Simon Schalit: Да, вы правы. Нужно сказать, что люди делали это по хорошей причине. Во-первых, потому что не было альтернативы, и также потому, что они полагались на предположение, что, да, конечно, возникают проблемы. Есть ситуации, когда вам придется переорганизовать все, но это не происходит слишком часто. Для остальной части цепочки поставок в целом, да, это не происходит слишком часто. Но в этом конкретном контексте это происходит каждый день. В этом и заключается проблема. Вот почему люди будут перегружены, не потому, что они неспособны или глупы, а просто потому, что люди не способны справиться с этой проблемой.
Так что наше предложение заключается, конечно, в том, чтобы иметь машину, компьютер, который будет делать это, алгоритм. Это не ново. Эта типа проблемы организации решается компьютерами уже некоторое время, особенно с развитием вычислительной мощности в последние десятилетия. Проблема здесь в том, что вы находитесь в невероятно сложном контексте, как я уже сказал, с очень сложной последовательностью событий. Каждое событие сопровождается сложным списком ресурсов, зависимостей и неопределенностей.
Традиционные способы решения этой проблемы обычно не работают удовлетворительным образом и, что еще более важно, не работают достаточно быстро. Вот где проблема. Если вы попросите компьютер решить такую проблему и если вы создадите достаточно хороший алгоритм, вероятно, у вас будет хорошее решение, если вы уделяете достаточно времени и вычислительной мощности этой конкретной проблеме. Это будет сложно; многие решения даже не достигают этой точки, но вы можете сделать это.
Проблема в том, что вы находитесь в ситуации понедельника утром. Мастерская должна начать работать, если они еще не начали, потому что это обычно, представьте себе, понедельник утром. Им нужно перепланировать все, потому что отсутствуют такие-то детали и отсутствуют такие-то люди. У вас нет нескольких часов, чтобы решить проблему; у вас есть несколько минут, потому что вам нужно двигаться. Каждая минута имеет значение, а в авиации каждая минута стоит дорого. Поэтому вам нужно решить эту проблему за несколько секунд или несколько минут максимум, и это очень срочно.
Вот где это становится действительно сложным. Так что мы разработали алгоритм, который позволит нам решить эту проблему достаточно хорошим образом. Невозможно доказать, что ваше решение будет оптимальным, но по крайней мере очень хорошим решением по сравнению с другими решениями, которые вы могли бы найти, и где вы можете доказать, что с финансовой точки зрения у вас будет очень хорошее решение в течение нескольких минут. Наши клиенты обычно могут быть достаточно строгими в отношении количества минут, которые у нас есть для решения проблемы.
Идея заключается в том, что я не буду вдаваться в детали математики и компьютеров, но дело в том, чтобы использовать вычислительные возможности компьютера и полагаться на то, что вам нужно не само решение, а то, как вы структурируете решатель, который сможет решить проблему за несколько минут. Фактически, это своего рода метапроблема. Было бы очень интересно поговорить об этом часами, но у нас сейчас нет времени. Суть в том, что вы не хотите найти решение; вы хотите найти решатель, который найдет решение на основе предыдущего идеального решения, которое вы успели рассчитать за ночь или когда у вас было больше времени.
Conor Doherty: С точки зрения клиента, он хочет решение, он хочет, чтобы новая последовательность была сгенерирована как можно быстрее. Я хочу немного углубиться в одну из ваших сказанных точек, потому что с точки зрения управления ожиданиями в этом разговоре мы не представляем идею, что у вас всегда будет шесть минут, я думаю, или от трех до шести минут, вы сказали, чтобы сгенерировать огромное расписание операций для, скажем, ремонта двигателя, чтобы отразить новое состояние списка ресурсов.
В терминах управления ожиданиями того, что это означает, вы не говорите, что это идеально, что если бы вы потратили 10 лет на размышления, вы бы не придумали лучшего. Это просто хорошее решение, которое отражает то, что доступно сейчас и управляет вашим финансовым риском.
Simon Schalit: Да.
Conor Doherty: Создание этой новой последовательности событий с доступными ресурсами приводит к определенному финансовому результату.
Simon Schalit: Да, хорошо, именно это мы делаем, и это то, что вам тоже нужно, потому что это не только позволяет вам восстановить одно расписание, но также дает вашим клиентам возможность изменить реальность. Это то, что вы называете “что если” сценарием.
Например, если один человек отсутствует сегодня, мы опоздаем. Я могу найти хорошее решение, но хорошее решение все равно оставляет меня на одного человека меньше, поэтому это не будет лучше, чем то, что у меня было с этим дополнительным человеком. Все будет немного опоздать. Поэтому я хочу дать своему клиенту возможность создать сценарий, где он говорит: “Хорошо, мне не хватало одного человека сегодня. Мне нужно наверстать упущенное время. Возможно, я мог бы добавить кого-то сверх своего обычного графика завтра или, возможно, открыть один дополнительный день, когда мастерская должна была быть закрыта”. Я хочу знать, что произойдет, сколько времени я получу, если я открою в субботу, например, когда мастерская обычно закрыта.
Итак, вы хотите, чтобы инструмент мог, конечно, симулировать то, что действительно происходит, потому что это, вероятно, то, что вы собираетесь делать сегодня, но вы также хотите, чтобы клиент мог смоделировать “что если” сценарий, где они интегрируют такие экстренные меры, которые они могли бы принять прямо сейчас. Но для них важно понять, каковы будут последствия этих экстренных мер, потому что эти экстренные меры называются так по причине. Вы не прибегаете к таким вещам в своей обычной деятельности, потому что они стоят денег. Они обычно стоят много денег. Вот почему вы не используете их на постоянной основе.
Conor Doherty: Например, цены AOG на поиск запчастей в последний момент.
Simon Schalit: Именно так, если у вас отсутствует одна деталь, и это приведет к остановке работы, цена, которую вы готовы заплатить за эту конкретную деталь, может быть огромной. Это, конечно же, верно в авиационной промышленности, и это очень хорошо известно, например, в автомобильной промышленности. Они готовы отправлять запчасти, которых не хватает, по астрономической цене.
Conor Doherty: Потому что финансовая стоимость полного отсутствия доставки еще выше.
Simon Schalit: Именно. Поэтому вы хотите дать клиенту оценку выгоды, чтобы они могли учесть это при рассмотрении стоимости такой экстренной меры и принять обоснованное решение о том, имеет ли смысл прибегать к такой экстренной мере с финансовой точки зрения. Они должны знать это, чтобы принять решение и задокументировать его для защиты этого решения внутри компании. Потому что, когда вы прибегаете к дорогостоящим экстренным мерам, вам придется отвечать за это перед своим начальником или компанией в целом.
Conor Doherty: Опять же, я хочу быть очень осторожным с языком здесь. Вы упомянули “что если” экстренные сценарии, но ранее в разговоре вы говорили о восприятии чрезвычайных ситуаций и о том, что оно в некоторой степени искажено. Понимание людей о том, что является чрезвычайной ситуацией, может быть немного наивным. Так что можно ли их разделить?
Когда мы говорим о производстве или ремонте АПУ или производстве самолета, мы говорим о множестве деталей, множестве инструментов и множестве людей. Если речь идет о производстве целого самолета, то еще больше - полмиллиона деталей, сотни инструментов, возможно, сотни инженеров и техников. Так что, когда мы говорим о чрезвычайных ситуациях, например, когда отсутствует элемент счета ресурсов, учитывая масштаб ресурсов, о которых мы говорим, “чрезвычайная ситуация” - это правильный термин, отражающий то, что, безусловно, происходит довольно часто или по крайней мере вероятно очень часто?
Simon Schalit: Да, ну, есть одна вещь, которую нам нужно понять. Если мы говорим об авиации, авиация по своей природе или по своему дизайну является отраслью, очень осторожной в отношении рисков по очень веским причинам. Проблема в том, что в цепи поставок каждое принятое вами решение, без исключения, является ставкой. Вы делаете ставки на то, что будущее не будет слишком отличаться от того, что вы ожидаете. Вы делаете свои ставки на основе этого предположения.
Simon Schalit: Эта ставка может быть рискованной или нерискованной, и мы можем перейти к этой метафоре ставки, где вы хотите действовать больше как казино, а не как игрок. Но в сущности, важная часть заключается в том, что когда речь идет о планировании, контексте, о котором мы говорили, ставка, которую вы делаете на будущее, является чрезвычайно сложной. Идея того, что будущее будет точно таким, как вы ожидали или как было запланировано, не реалистична. Это не произойдет так, как вы планируете.
Conor Doherty: Простите, что вас перебиваю, но это хороший момент. Когда вы говорите, например, о ремонте двигателя, мне нужно 100 деталей. В понедельник утром мне нужно 100 деталей, мне нужно 10 инструментов и мне нужно пять инженеров. Вот на это будущее я и рассчитываю. Насколько это вероятно? Пожалуйста, продолжайте.
Simon Schalit: Да, вы будете планировать все свои ресурсы на основе предположения, что эти ресурсы будут доступны. Вы запланировали последовательность событий, которая в теории должна сложиться. Но учитывая огромное количество, этакую проклятие размерности, это не произойдет. Мы взяли пример с 100 деталями и уровнем обслуживания 99%. Вы уже видите, что вероятность того, что все детали будут находиться в нужном месте в нужное время одновременно, составляет менее 40%. Так что это не произойдет.
Проблема в том, что поскольку компании боятся рисков, рефлекс, который они имеют, - это сказать: “Хорошо, если уровень обслуживания 99% недостаточно высок, я пойду выше”. Когда речь идет о деталях, то, что вы подразумеваете под уровнем обслуживания 99%, - это то, что вы будете делать заказы на детали, чтобы они прибыли раньше, еще раньше, чтобы учесть изменчивость времени выполнения заказа - время, необходимое для фактической поставки деталей. Потому что это главная неопределенность, которую вы имеете в отношении деталей.
Итак, вы будете брать все больше и больше буфера, пока не перейдете от 99% до 99,9% уровня обслуживания. За исключением случаев, когда вам нужно 100 деталей или более 100 деталей, сумма денег, которую вам нужно будет потратить, чтобы достичь уровня обслуживания, который будет удовлетворительным, - это просто то, чего вы не можете себе позволить. Так что традиционный подход, заключающийся в том, чтобы поднять уровень обслуживания до той точки, где вы будете чувствовать себя комфортно, и это гарантирует, что вы сможете осуществить свой запланированный план, не всегда является правильным способом работы.
Конечно, вам понадобятся высокие уровни обслуживания, потому что это авиация. Но то, что вам понадобится, - это способ изменить свой план наиболее эффективным и экономически эффективным образом, который гарантирует, что новый план, который вам придется разработать на ходу, является лучшим планом, который вы можете разработать на основе имеющейся информации. Фактически, это делает очень большую разницу по сравнению с простым мечтанием о том, что все пойдет по плану, и с утра каждый день люди без правильных инструментов пытаются разработать новый план.
Conor Doherty: Итак, чтобы сократить это, аргумент, который вы выдвигаете, заключается в том, что, когда вы берете и - мы не будем углубляться в математику - с математической точки зрения, когда вы составляете или просто перечисляете все физические детали, которые вам нужны, все физические инструменты, которые вам нужны, а также все абстрактные навыки или физические люди, необходимые для выполнения последовательности действий, и затем вы также учитываете, что ни одно из этих вещей не происходит изолированно. Я имею в виду, вы не просто ремонтируете один двигатель, а затем эти люди уходят домой. Они работают над чем-то еще. Все эти последовательности взаимосвязаны.
Итак, когда вы приезжаете в понедельник утром, математически вероятность того, что что-то будет отсутствовать, намного выше, чем люди понимают или хотят понимать. Финансовые последствия этого, буквально каждую секунду, когда вы перемещаетесь, пытаясь понять, что делать дальше, куда идти, кто здесь, что доступно и т. д., работая, отправляя электронные таблицы Excel - все это имеет немедленные и значительные финансовые последствия. Я правильно понял?
Симон Шалит: Верно, и я бы также добавил, что это время, которое вы теряете на перестановку плана и время, потерянное при выполнении нового плана, который далеко не оптимален. Обычно вторая часть не такая болезненная, потому что ее немного сложнее оценить, но она на самом деле очень дорогая. Вы должны представить себе, что когда речь идет о MRO или производстве авиационной техники, каждая минута имеет значение, потому что каждая минута - это сегмент или доля дополнительного самолета, который мог бы выйти и полететь, будь то новый самолет или приносящий деньги. Так что даже небольшое увеличение эффективности вашей способности создавать новые планы на ходу может иметь огромное финансовое значение.
Конор Доэрти: Мне тоже приходит в голову, и вы только что сказали это, я только что сделал заметку. Мы говорили в основном о прямых последствиях, например, немедленное прямое последствие отсутствия человека заключается в том, что часть двигателя не ремонтируется. Но косвенно есть каскадный эффект не только на другие процессы, потому что, будем реалистами, они не происходят в вакууме. Вы переходите от одного к другому, или эта часть затем добавляется к этой части снова. Подсборки BOM создают полностью большие детали. Но также необходимо учитывать и контрактные обязательства. Я имею в виду, если вы не вернете самолет в эксплуатацию, в зависимости от того, являетесь ли вы MRO, это также имеет финансовые последствия.
Так что есть прямые, есть косвенные, но снова, главный вывод здесь заключается в том, что существует сотни, если не тысячи решений, которые влияют на оптимальное или очень хорошее расписание, и каждое из этих решений имеет финансовое значение. И когда они идут не так, потому что что-то отсутствует, и, по-видимому, это очень вероятно, даже если это не произойдет завтра, все равно вероятно, что это произойдет послезавтра или послезавтра или послезавтра. Это несет финансовые издержки.
Симон Шалит: Да, и на практике, будем очень практичными здесь. В повседневной работе то, что я наблюдал в этих компаниях, заключается в том, что разработка нового плана занимает так много времени и так сложна, что мастерская сосредотачивается только на проблеме, о которой они знают сегодня. У них нет времени на что-либо еще. Так что на следующий день возникают новые проблемы, как старые проблемы, которые до сих пор не были решены, так и новые проблемы.
Но если вы посмотрите на детали новых проблем, половину из них вы могли бы знать за день до этого. Их можно было предсказать. Но на практике мы видим, что люди так сосредоточены на проблеме, которую им нужно решить сегодня, что у них не всегда есть время или интеллектуальные ресурсы, чтобы предвидеть проблемы следующих нескольких дней, что может сделать проблемы все больше и больше со временем и обычно приводит к накоплению задержек в MRO или производственных процессах. И, конечно, к нарушениям контрактных обязательств.
Конор Доэрти: Опять же, это очень хороший момент, потому что, как и процессы, последствия действий не происходят в изоляции. Так что накопление отставания и, следовательно, финансовое влияние продолжается в фоновом режиме, независимо от того, готовы ли вы признать это, думать об этом или действовать. Или даже если вы действуете и думаете: “Я решил эту проблему”, в фоновом режиме, потому что есть переменная, которую вы пропустили, потому что, опять же, я человек, вы человек, мы люди, счетчик, счет, счетчик все еще работает в фоновом режиме. Вы даже можете не знать, что это происходит.
Хорошо, давайте продолжим немного, потому что, когда речь идет о деталях оптимизации планирования, мы говорили о аспектах инвентаризации деталей, инструментов. Когда вы говорите о навыках, это просто - позвольте мне переформулировать этот вопрос. Решения, которые мы предлагаем клиентам, это просто, например, взять эту деталь, этот инструмент и отправить Саймона работать над этим двигателем, или это немного более тонкое?
Саймон Шалит: Ну, это будет немного более тонким в том смысле, что обычно это сопряжено с целым набором сложностей. В основном, результат будет выглядеть как набор рекомендуемых распределений материалов, деталей и оборудования с планированием. Эта деталь должна быть распределена на этот самолет или этот двигатель. Это конкретное оборудование должно использоваться этим самолетом или этим двигателем в течение этого временного сегмента. И затем этому конкретному человеку, который обладает определенным навыком, должна быть назначена работа на этом конкретном двигателе или самолете в течение определенного периода времени. Система должна гарантировать, что мы не нарушаем никаких ограничений, установленных для каждой из задач, которые мы собираемся выполнить.
Что касается сложности, если речь идет о деталях, обычно это довольно просто. Деталь назначается на задачу, потому что она является частью структуры изделия, и это нормально. Конечно, вам нужно иметь детали, что не гарантируется. Обычно вы можете менять их при возможности, но вы решаете, когда назначать и стараетесь назначить в последний момент, чтобы избежать переназначения. Но это простая часть. Интересно, что именно на нее люди обычно сосредотачиваются больше всего, потому что они обычно чувствуют, что имеют больше контроля над этим.
Но для назначения людей и оборудования обычно они идут вместе, это становится немного сложнее, особенно когда есть задачи, требующие не только одного навыка или навыков одного человека, но, возможно, разных навыков разных людей одновременно, будь то для технических целей или просто для целей безопасности. Просто управление краном при перемещении двигателя посреди мастерской требует как минимум двух человек, только по соображениям безопасности. Один, который может управлять краном, и другой, который просто находится там, чтобы убедиться, что мы ничего не делаем неправильно и что путь свободен. Как минимум, это должно происходить.
Поэтому вы не можете рассматривать все эти ресурсы, особенно квалифицированные ресурсы, как полностью независимые сущности. Это было бы слишком просто. Гораздо чаще вы хотите думать о них как о сущностях, сопровождающихся ограничениями, где они должны быть доступны в одном и том же месте в одно и то же время для выполнения одной и той же задачи. И у вас есть выбор, когда задачи могут выполняться одним, двумя, тремя, четырьмя людьми одновременно, не одновременно, последовательно или не последовательно. Широкий спектр различных комбинаций, где алгоритм просто должен найти наилучшее допустимое решение, учитывая, что в то время как вы используете эти навыки, они отсутствуют в другом месте.
Это делает задачу довольно сложной. Чтобы выполнить задачу A, если вам нужно два человека, вам нужно, чтобы они были доступны в определенное время. Так что все, что они делали, должно закончиться примерно в одно и то же время, чтобы они могли оба быть доступны для перехода к этой конкретной задаче. И это на самом деле не тривиально, потому что, скорее всего, один из них, вероятно, будет ждать, пока другой закончит, и это стоит довольно много. Поэтому вы хотите избежать этого как можно больше. Каждая минута имеет значение. Эти навыки стоят много денег.
Конор Доэрти: Хорошо, и снова, для того, кто слушает, это может показаться волшебством. Я осознаю это, потому что похоже, что вы говорите, то, что Lokad теперь делает, это просто фокусировка на планировании. Мы уже обсудили инвентаризацию, у нас есть другие материалы по этому поводу. Мы можем сказать вам, возьмите это, убедитесь, что эта деталь и этот инструмент находятся в том месте в то время, и Саймон идет туда и работает в течение определенного времени, начиная с этого времени и заканчивая в это время. Это то, что вы говорите?
Саймон Шалит: Да, в основном это то, что мы говорим. Но на самом деле, если взять проблему в целом, есть, я бы сказал, два элемента, которые отдельно друг от друга могут рассматриваться как нечто, что не так просто и, на самом деле, практически невозможно для человека сделать правильно без помощи компьютера. Есть часть сделок, как понимание последствий ваших ставок, и есть часть организации, переорганизации, планирования.
На стороне ставок это связано с пониманием стратегии и принятием решений о деньгах. Очень простая иллюстрация, которую я использовал ранее: люди, когда им приходится делать ставки, полагаются на свои знания, на свое чутье. В основном, они действуют как игрок в казино со всеми присущими этому предубеждениями и эмоциями. Если недавно у них была проблема с какой-то деталью, которая вызвала большие проблемы, есть вероятность, что они будут делать излишние покупки, перестраховываться, устанавливать очень большой запас на эту деталь, потому что они были обмануты именно этой деталью. Это предубеждение.
Машина, если правильно настроена, будет следовать стратегии точно так же, как казино. Та же ставка, та же игра. Одно следует стратегии и выигрывает - это казино. Другое не следует стратегии, или по крайней мере не следует задокументированной и последовательной стратегии - это игрок, это человек. В нашем случае выигрывает казино. Казино всегда выигрывает. Это не магия. Это понимание того, что даже если это трудно рассчитать, есть оптимальная стратегия, и вы не хотите отклоняться от этой оптимальной стратегии.
Так что в этой конкретной части это не магия. Это гарантия того, что мы получаем от людей, которые действительно разбираются в этом бизнесе, ключевые стратегические идеи, и мы переводим их в стратегию в компьютере. Вот что делает ученый по цепям поставок. Это не магия. Это последовательный процесс создания стратегии.
Переорганизация - это не магия. Опять же, это комбинация вычислительной мощности и нескольких математических трюков. Вычислительная мощность доступна большинству людей, особенно если вы используете облачные вычисления, как мы делаем. Но мы не единственные; определенно, мы не единственные. У многих людей есть доступ к еще большей вычислительной мощности, гораздо большей, чем у нас. Но если использовать ее правильно, вы можете решить эту проблему плюс несколько трюков.
Однако эти трюки не являются чисто математическими. Они представляют собой комбинацию основных математических аспектов, но примененных таким образом, чтобы учитывать фактическую форму проблемы. Да, вы могли бы включить это в очень большой общий решатель, позволить ему работать несколько часов и надеяться, что в конце вы получите хорошее решение. Вероятно, это не сработает, или даже если сработает, это займет слишком много времени. Вам нужно убедиться, что математический подход будет адаптирован к типу ограничений, типу структуры, который специфичен для этого конкретного типа проблемы.
Конор Доэрти: Что я хотел бы подчеркнуть, это ключевой момент, который снова связан с более широким сообщением о том, что Lokad пытается сделать. Вы сказали, что у вас может быть, скажем, практикующий специалист в компании-клиенте, который, очевидно, обладает большими знаниями. Цель состоит в том, чтобы получить эту информацию и внедрить ее в стратегию, скажем, в процесс принятия решений, который является алгоритмом, порождающим решения.
Причина в том, что, конечно, я думаю, вы согласитесь, и поправьте меня, если я ошибаюсь, что в отношении одного выбора или решения действительно опытный человек может быть таким же хорошим или даже лучше, чем алгоритм, чем автоматизированный процесс принятия решений. Однако, когда речь идет о масштабе сложности, когда речь идет о ремонте всего самолета или флота самолетов, возможно, сотни тысяч деталей, сотни инструментов, сотни людей, идея о том, что человек сможет принимать все эти решения на масштабе лучше, чем автоматизированный процесс принятия решений, просто нереальна. Вот прилагательное, которое я использую: нереально.
Саймон Шалит: Человек или даже команда.
Конор Доэрти: Команда, именно так.
Саймон Шалит: Человеческий разум не предназначен для этого. И я воспользуюсь этой возможностью, чтобы затронуть такую двойственность между компьютером и человеком. Если бы я использовал модное слово ИИ, это просто инструмент. Это всего лишь инструмент. Настоящая проблема при создании этих алгоритмов заключается в извлечении знаний из человеческого разума. Что я хотел бы сказать, так это то, что человеческий разум чрезвычайно хорош в стратегии, но на тактическом уровне, на более детализированном уровне, он теряется.
Он теряется из-за огромного количества вещей, и он теряется из-за определенного количества переменных, особенно если они не являются непрерывными, нелинейными. Вы можете быть лучшим математиком в мире, но вы не сможете решить это в своей голове. Это невозможно. Это не вопрос ваших способностей; люди просто не могут сделать это. Это выходит за рамки того, что вы можете сделать без инструмента. Но люди невероятно хороши в стратегическом планировании на более высоком уровне, понимая финансовые последствия вещей.
В конечном итоге, они сами решают, в каком направлении должна двигаться компания, насколько важно для компании обслуживать своих клиентов определенным образом с определенной надежностью по сравнению с затратами. У них есть представление о тех числах. Проблема в том, что они не знают, что у них есть представление. У них есть интуитивные ощущения, и именно эти ощущения заставили их сказать: “Я хочу высокий уровень обслуживания”. Если бы вы спросили их, почему им нужен высокий уровень обслуживания, они бы сказали, что это важно.
Одно из главных задач ученого в области цепей поставок - заставить их объяснить, почему это важно. Если это важно, значит, вы считаете, что ваши затраты на отсутствие товара высоки. Давайте пойдем дальше. Что это означает, выраженное в долларах, в евро, в финансовых терминах? После того, как вы извлекли это знание, вы можете использовать его для реализации стратегии, оптимальной стратегии, о которой я говорил, оптимизированной в том смысле, что она принимает оптимальное решение, учитывая стратегическую информацию, которая была предоставлена.
В этом случае он выдаст последовательность действий и распределение ресурсов, наиболее подходящих для достижения поставленных целей на стратегическом уровне. Это то, что делает компьютер. Он ничего не изобретает. Он не делает людей бесполезными, но он сделает то, что человеческий разум не может.
Конор Доэрти: Отличный переход. Итак, по этому поводу ранее я посещал конференции и выставки MRO. Одним из шаблонов, которые у нас есть для наших плакатов на стенде, является рука, находящаяся прямо над корзиной для бумажных отходов, и на нее падают раздавленные кусочки бумаги. На этих кусочках бумаги написаны определенные термины, и мы их адаптируем в зависимости от того, находимся ли мы на розничном или авиационном мероприятии. На этом мероприятии на кусочках бумаги, падающих в корзину, были термины FIFO и Мин-Макс, Резервный запас. Это провокационная вещь.
Очевидно, люди подходят и, если они понимают, они комментируют это. Но также это работает потому, что если вы на самом деле не знаете, что мы критически относимся к этим концепциям, вы подходите и говорите: “О, привет, меня это интересует. Можете рассказать больше?”
Саймон Шалит: Да.
Конор Доэрти: Теперь, факт в том, что многим людям действительно нравится FIFO. Об этом мы слышали больше всего. Когда вы говорите, вы упомянули ранее о необходимости иметь решения в чрезвычайных ситуациях, которые работают быстро. Быстрота работы критически важна. Итак, вопрос, если я представлю кого-то, кто не согласен с вами, он может сказать: “У меня уже есть эвристика. У меня уже есть общий решатель принятия решений, очень простой решатель, который работает очень быстро в реальном времени, и это FIFO, первым пришел - первым ушел”. Что бы вы сказали по этому поводу?
Саймон Шалит: Ну, FIFO определенно является алгоритмом, который существует уже очень давно. Я бы сказал, что это, фактически, наш главный конкурент на рынке. Проблема с FIFO заключается в том, что, да, он работает очень быстро, и да, его очень легко понять для людей, потому что, я имею в виду, первым пришел, первым ушел, что может быть более простым? Кроме того, хорошим преимуществом является то, что он кажется логичным. Если что-то пришло первым, вы хотите с этим сначала разобраться, потому что это, вероятно, тот случай, когда вы больше всего вероятно опоздаете, если все условия равны и должны занять одинаковое количество времени.
Однако, как и с многими устаревшими концепциями в снабжении, не обязательно плохими, просто немного устаревшими, она полагается на несколько предположений. Первое предположение заключается в том, что вы находитесь в простой среде. Что я имею в виду? Если вы работаете с использованием FIFO, это первым пришел, первым ушел. Предполагается, что каждый двигатель, каждый самолет, над которым вы работаете, если мы все еще в авиации, является полностью взаимозаменяемым. В том смысле, что они одинаково значимы с финансовой точки зрения компании, с точки зрения стратегии они просто одинаковы. С точки зрения управления рисками они все одинаковы. Опоздание на одном или опоздание на другом - это одно и то же.
Это правда в реальности? Абсолютно нет. У вас есть разные клиенты, у вас есть разные типы самолетов, поэтому это не будет 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 это было так, представьте себе идеальный мир, где вы обслуживаете только один тип самолета с одним клиентом.
Проблема заключается в том, что усилия, которые вам придется приложить для решения проблемы, с которой вы столкнулись на одном самолете или одном двигателе, не обязательно будут такими же и, вероятно, не такими же, как усилия, которые вам нужно приложить для решения проблемы на другом. Даже если двигатели одинаковы, счет на ремонт, то, что вам нужно сделать с этими двигателями, не одинаково. Даже если бы это было одинаково, части, которые сломаны внутри этих двух двигателей, не совсем идентичны. Это часть неопределенности, с которой вы сталкиваетесь, когда открываете двигатель. Вы обнаруживаете, что сломано, что корродировано.
Конор Доэрти: Я не знал, что это будет там.
Саймон Шалит: Именно. Так что сказать, что “О, я сосредоточусь на двигателе A, потому что он пришел раньше двигателя B”, не имеет смысла. Вероятно, даже если бы вы посвятили все свое усилие двигателю A, вам потребуется много времени, чтобы действительно исправить проблему. В то время как, возможно, на двигателе B вы можете исправить его очень быстро.
Да, вы можете сказать: “Я все еще продвигаюсь с двигателем A”, но если вы закончите с двигателем B, он выйдет из вашей мастерской. Так что у вас есть место для входа еще одного двигателя, у вас есть место для его проверки и заранее знать, что вам понадобится для него. Вы обслужили одного из своих клиентов, поэтому, возможно, вы получите деньги за это раньше, что поможет вам финансировать остальные операции.
Так что у вас будут последствия, связанные с порядком выполнения задач. Каждая минута, вложенная в различные действия, не имеет одинаковой ценности, потому что она не имеет одинаковых последствий. Она не открывает одинаковый потенциал.
FIFO полностью не заботится об этом. FIFO - это упрощенное видение ваших цепей ремонта или производства. Не поймите меня неправильно, это не плохо. Среди всех решений, которые вы можете использовать без соответствующих инструментов, это, вероятно, лучшее или по крайней мере одно из лучших. Но если подумать об этом, вы не хотите упрощать проблему, особенно учитывая финансовые последствия, которые на кону.
Конор Доэрти: Конечно. И снова, мы привели намеренно тривиальный пример, чтобы проиллюстрировать этот момент. Но, конечно, это не только два процесса. Исправление двигателя A и исправление двигателя B - это два отдельных графика или последовательности. Обычно их гораздо больше. Поэтому вам нужно составить таблицу в голове или с помощью таблицы Excel или просто с помощью решателя. Вам нужно учесть гораздо больше. И суть в том, что затраты нелинейны. Они не обязательно одинаковы, и вы должны быть внимательны к этому или иметь что-то, что дает вам представление о финансовых последствиях работы над этим по сравнению с работой над тем.
Саймон Шалит: И, конечно, есть простая проблема распределения, когда у вас есть двигатель A и двигатель B, и им обоим нужна одна и та же деталь. Если двигатель A старше, по умолчанию вы бы распределили на двигатель A. Но если по какой-то причине двигателю A не хватает пяти разных деталей, а двигателю B нужна только одна деталь, то есть очень веская причина отдать деталь двигателю B. Потому что это единственное, что не хватает. Оно может быть установлено, в то время как уникальная деталь, которая у вас есть, если вы установите ее на двигатель A, она ничего не изменит, потому что все еще не хватает четырех других деталей. FIFO не знает об этом.
Конор Доэрти: Хорошо, еще раз, и я хочу быстро подчеркнуть одну из ранее сделанных замечательных точек. Если это возможно, я считаю важным сигнализировать о наших позициях. И я никогда не говорил об этом публично или приватно: применение FIFO не глупо или наивно или что-то в этом роде. Во многих случаях это, опять же, подход человеческого разума к проблеме и часто использование лучших доступных инструментов. В отсутствие, пожалуй, более совершенных инструментов люди прибегают к тому, что по крайней мере понятно и что на первый взгляд кажется работающим.
Мое понимание на основе этого долгого разговора заключается в том, что базовая диагностика стоимости часто очень ограничена в финансовом плане. Что я имею в виду, это “О, ну, двигатель сломан, это финансовая стоимость, которая была добавлена, или стоимость была добавлена, дело сделано”. И ключевое понимание, которое, кажется, вы объясняете сегодня, заключается в том, что есть как прямые, так и более косвенные финансовые соображения, которые, будем честными, человеческий разум просто не видит по своей природе. Вы говорили о природе дизайна. По своей природе он просто не может понять в масштабе часто нелинейности и внешние финансовые последствия принятия решений. Что приводит нас к использованию автоматизации, использованию ученого по цепочке поставок, который способен извлекать эту информацию и преобразовывать ее в повторяемый движок принятия решений.
Саймон Шалит: Да, наша позиция по этому вопросу вполне ясна. Будущее принятия решений в цепочке поставок - это автоматизация. И чем сложнее контексты, тем важнее это становится. Для нас это просто то, куда мы движемся.
Конор Доэрти: Чтобы завершить, для людей, которые слушают и слышали невероятные заявления, невероятно точные и значимые заявления о том, что может быть сделано, для тех, кто все еще думает: “Саймон, то, что вы описываете, выглядит нереальным, это волшебство, это невозможно”, ваш ответ в течение 30 секунд на это в качестве заключительной мысли?
Саймон Шалит: Но это уже происходит. Это то, что происходит в течение последних нескольких лет, и в целом это направление, в котором движется цепочка поставок. Автоматизация в масштабе и автоматизация на все более низких уровнях детализации. Почему? Потому что у нас есть вычислительная мощность и, благодаря ученым по цепочке поставок, концепция и роль ученых по цепочке поставок. У нас есть возможность предоставить необходимые данные и информацию, стратегическую и финансовую информацию, алгоритму, компьютеру, чтобы стратегия, применяемая в масштабе, была той, которую разработали люди и которую можно оптимизировать для достижения этой цели.
Конор Доэрти: Вы также упомянули ранее, в ответ на очень похожий вопрос, на самом деле я не помню, в каком контексте это было, но вы сказали по этому поводу, что невероятность или неверие людей в то, что это возможно, удивительно, учитывая, что это фактически то, что люди пытаются делать в режиме реального времени. Так что любой человек, снова же, ключевой принимающий решения, ключевой заинтересованный сторонник, в понедельник утром должен пересмотреть график, потому что Саймон и Конор отсутствуют. То, что они делают в реальном времени, то, что мы описываем, используя компьютер, используя алгоритмы. Они по сути являются одним и тем же процессом. Вы ищете оптимальное решение. Так что это не магия, это просто технологическое вмешательство в этот процесс.
Саймон Шалит: Да, они делают это вручную. Они делают это очень мучительным способом, скажем так. Болезненно для них и в некоторой степени болезненно для компании, потому что они не приходят к оптимальному решению, не из-за недостатка навыков, а из-за отсутствия инструментов. И поэтому то, что мы предлагаем, это инструмент, который необходим для замены недостаточного элемента человека на детализированном уровне и сохранения идеального элемента человека, который является стратегическим уровнем. Таким образом, мы сочетаем детализированный уровень компьютера и стратегический уровень человека.
Конор Доэрти: Саймон, большое спасибо за ваше время. У меня больше нет вопросов. Было приятно.
Саймон Шалит: И для меня тоже. Еще раз спасибо за ваше время и всем вам за просмотр.