Резюме
SMCP и Lokad описали управление цепочками поставок как экономику, а не ритуал: ограниченные запасы должны распределяться туда, где они приносят наивысшую отдачу. Вместо использования ретроспективных показателей «недель покрытия» и кластерных правил, они применяют вероятностные решения для каждого магазина и SKU с учетом неопределенности, замены и возможностей. Автоматизация освобождает людей от рутинной работы по обработке исключений, позволяя сосредоточиться на торговых задачах — установке приоритетов, измерении результатов и итеративном процессе улучшения. Трансферы и буфера планируются как выбор с учетом альтернативных издержек, а не как устоявшиеся привычки. Успех определяется не дашбордами, а поведением: команды отказываются от электронных таблиц, ставят под сомнение допущения и стремятся к непрерывному совершенствованию. Заявленная окупаемость в 10 раз и более быстрые циклы отражают стимулы, ориентированные на долгосрочную ценность бренда, а не на краткосрочные числовые показатели.
Полная Расшифровка
Оригинальная речь на французском была переведена на английский.
Maxime Rabillet: Здравствуйте, и добро пожаловать на новое кейс-стади и свидетельство — мероприятие, которое обещает быть стимулирующим. На этот раз мы в текстильном секторе, если я не ошибаюсь. Это единственная конференция для данного сектора в сегодняшней программе. Я — Максім Рабилье, журналист из Supply Chain.
Мы старались сохранять твердую позицию — или, по крайней мере, ясную перспективу — чтобы обеспечить разнообразие в этой программе и сосредоточиться на реальном опыте. Как видите, на сцене четыре спикера, поэтому я не намерен монополизировать разговор. Я быстро отойду в сторону после того, как расскажу всю имеющуюся информацию о содержании.
Заголовок: «Точность в масштабе: трансформация цепочки поставок SMCP с Lokad». Наше выступление рассчитано на 45 минут, и, по идее, последние несколько минут мы оставим для ваших вопросов — или моих. Сейчас передаю слово.
Swann Bareilhe: Отлично. Здравствуйте всем, и спасибо за вступление. Меня зовут Свон Барейль, я партнёр и специалист по цепям поставок в Lokad, и для меня честь модерировать этот круглый стол с Кароль Томазо, Ютинг Чанг и Жуаннесом Верморелем.
Для краткого знакомства со спикерами: Кароль Томазо — директор по бизнес-планированию и управлению цепочками поставок в Sandro. Ютинг Чанг — глобальный лидер трансформации группы в SMCP, куда входят бренды Sandro, Maje, Claudie Pierlot и Fursac. А Жуаннес Верморел — основатель и генеральный директор Lokad.
Сегодняшняя дискуссия посвящена трансформации цепочки поставок, которую мы совместно реализуем в SMCP. Мы особенно коснемся того, как мы развили автоматизированное пополнение запасов для различных точек продаж, а также того, как запасы перераспределяются, в более общем плане, по различным омниканальным платформам.
Мы уделим немного внимания технической стороне, но не слишком много. Основное внимание будет направлено на человеческий фактор проекта и уроки, которые другие компании могут извлечь из нашего совместного опыта. В общем, я задам нашим гостям несколько вопросов, а в конце мы уделим время и вашим вопросам.
Прежде чем углубляться в суть, давайте определим контекст, в котором мы работаем. Это для вас, Кароль и Ютинг: не могли бы вы дать обзор вашей цепочки поставок? Расскажите о различных каналах продаж, масштабе операций по пополнению запасов, порядках величин по артиклам, количестве SKU.
Yuting Chang: Здравствуйте всем. Слышите меня хорошо? Отлично. Я работаю в SMCP на позиции менеджера по трансформации группы, как уже упоминалось. Для тех, кто ещё не знаком с SMCP, у нас пять брендов: Sandro Women, Sandro Men, Maje, Claudie Pierlot и Fursac.
У нас примерно 1200 точек продаж по всему миру и четыре бизнес-единицы. Чтобы ответить на вопрос Свона о том, какой контекст привёл нас к поиску решения для оптимизации: у нас есть инструмент, который мы используем во всей группе и который позволяет управлять распределением вплоть до бутика.
Однако в нем отсутствует перспективный компонент — предсказательный элемент, основанный на прогнозировании продаж. Как вы, возможно, знаете, в моде много сезонности и множество сезонных товаров. Поэтому задача состоит во внедрении элемента прогнозирования продаж и поиске оптимизации так, чтобы остаточный запас в конце сезона — очень важный KPI для группы — контролировался, а следовательно, и наша маржа оставалась под контролем.
Carole Thomazeau: Я добавлю, что Sandro был и остаётся пилотным проектом для группы в рамках внедрения Lokad. Мы выбрали Sandro по двум причинам. Во-первых, потому что у него есть линии для мужчин и женщин — два несколько различных направления с продажами, которые ведут себя не идентично. Во-вторых, потому что команды обладали определённым уровнем зрелости и были готовы к вызову.
Внедрение такой системы также означает необходимость переосмысления подходов и отказ от понятий «покрытия» в пользу вероятности быстрой продажи наилучшего продукта. Таким образом, возникает необходимость пересмотреть множество устоявшихся привычек, и именно поэтому мы выбрали Lokad.
Swann Bareilhe: Очень хорошо. Мы уже коснулись видения Lokad — Количественная Цепочка Поставок. Обращаясь к Жуаннесу: простыми словами, что такое Количественная Цепочка Поставок и почему она подходит для вызовов SMCP?
Joannes Vermorel: Подход Lokad заключается в том, чтобы рассматривать цепочку поставок как задачу распределения ресурсов. В SMCP каждый евро участвует в конкуренции — среди всех товаров, в которые можно инвестировать. Каждый товар в складе, который может быть отправлен в точку продаж, конкурирует с товарами для всех точек продаж. Как только вы разместите товар в одном месте, его нельзя разместить в другом.
Затем каждая точка продаж имеет ограниченные возможности для демонстрации товаров. Это и есть взгляд Lokad: мы рассматриваем цепочку поставок с экономической точки зрения. Мы думаем в терминах распределения ресурсов и стремимся служить экономическим интересам бренда в долгосрочной перспективе.
Я подчеркиваю «долгосрочную перспективу», потому что здесь речь не о краткосрочной финансовой оптимизации с дурной репутацией, когда действует узконаправленный подход, приводящий к необдуманным решениям. Речь идет о великих брендах с клиентами, лояльными на протяжении десятилетий. Эти дома создавались более полувека, поэтому нужно смотреть очень далеко вперед.
Это экономическая перспектива. Другой аспект в том, что SMCP продает красивые изделия, которые стоят немного дороже, чем бутылочки шампуня в гипермаркете, поэтому объемы продаж не сопоставимы с гипермаркетом, реализующим сотни единиц в день. Мы имеем дело с меньшими объемами, очень глубокими каталогами, которые часто обновляются, и, соответственно, с высокой степенью неопределенности.
Подытоживая: мы рассматриваем ресурсы с экономической точки зрения и должны справляться с очень высокой неопределенностью, которая является структурной для бизнеса. Если у вас очень обширный каталог предметов роскоши, то вы по определению понимаете, что не продадите десять единиц каждого товара в каждой точке продаж за день. Продажи будут гораздо более прерывистыми.
Цель Lokad — объединить эти два аспекта в числовой рецепт, который, даже если включает в себя такие сложные понятия, как вероятности, все же отражает здравый смысл опытного менеджера магазина, способного принимать обоснованные решения по ассортименту и уровням запасов.
Yuting Chang: Исходя из слов Жуаннеса, с пандемии Covid у нас возникла фундаментальная задача — оптимизировать нашу стратегию закупок через бюджет OTB (Open-to-Buy), который становится все более ограниченным. Нам нужно закупать товары качественнее и, естественно, распределять их эффективнее.
Каждый товар, даже если его вероятность продажи для каждой точки продаж достаточно неопределенная и низкая, требует принятия решения: в какой бутик отправить этот ценный запас? Учитывая довольно низкие продажи в период распродаж по полной цене, задача оптимизации продаж по полной цене становится еще более актуальной.
Swann Bareilhe: Мы обсудили стратегию и видение продукта/цепочки поставок. Прежде чем перейти непосредственно к проекту, были ли еще аспекты, которые побудили вас выбрать Lokad в качестве партнера? Видение — это один аспект; есть ли другие, связанные с работой, моменты, которые вы хотели бы отметить?
Carole Thomazeau: Да. Как сказала Ютинг, управление дефицитом товара лежит в основе нашей проблемы пополнения запасов: мы закупаем в ограниченных объемах, поэтому должны распределять товары в наилучшее место. При управлении дефицитом мы поняли, что существует множество критериев, которые следует учитывать.
Например: является ли магазин туристическим, и обойдется ли мне отсутствие товара там дороже, чем в магазине с клиентурой, которая вернется и подождет пару дней? Является ли мой магазин по принципу «Ship-from-Store», то есть может ли его запас обслуживать и второй канал? Насколько широк ассортимент: если у меня нет данного товара, будут ли покупатели переключаться на другой товар?
Это множество ограничений, которые вручную сложно учесть — человеческий мозг не приспособлен к многомерному анализу. В итоге мы оценивали и управляли дефицитом, опираясь на один критерий. Lokad позволил нам ранжировать все эти факторы по приоритетам, которые мы обсуждали вместе, и действительно оптимизировать распределение на этом уровне.
Еще один важный момент — трансферы. Даже если распределение оптимизировано, в какой-то момент необходимость трансферов становится очевидной. Раньше это отнимало очень много времени; команды делали это неохотно. Теперь мы получаем предложения каждое утро и принимаем решение, выполнять их или нет, исходя из наших целей.
Последний момент, находящийся в разработке: у нас есть данные о состоянии запасов, KPI, позволяющие очень быстро оценить всю ситуацию, не тратя дни на обработку данных. Данные доступны, и мы можем анализировать проблему. Раньше получение данных занимало два дня, и к тому времени проблема уже устаревала. Теперь мы можем создавать дашборды «на лету», видеть реальную окупаемость и оценивать, что принесло каждое принятое решение. Мы можем просто измерять эффективность каждого действия.
Yuting Chang: Чтобы дать представление о масштабе управления SKU командой Кароль: у нас есть линии Sandro Men и Women. Для этих двух направлений, то есть на каждую коллекцию — у нас две коллекции в год, весна/лето и осень/зима — примерно 3500 SKU, которые необходимо распределять по 250 точкам продаж.
Такой объем точек продаж и еженедельный цикл управления и оценки — какие товары приоритизировать, распределять и т.д. — хорошо справляется команда с текущим инструментом, но мы никогда не проходимся достаточно подробно, SKU за SKU, чтобы принимать решения, необходимые для оптимизации выручки. Этот масштаб является ключом к успешному управлению остатками в конце года.
Swann Bareilhe: Это подводит нас к вопросу: как вы управляли пополнением запасов до Lokad? Напомните, что делали раньше — что было ручным, какие правила действовали — чтобы мы могли увидеть, как проект изменил ситуацию.
Carole Thomazeau: Всё было ручным. Точность распределения зависела от опыта людей, которые этим занимались. И, как известно, в этих ролях высокая текучесть, поэтому каждый раз требовалась длительная кривая обучения.
Мы использовали показатель покрытия запасов — недели покрытия. Как сказал Жуаннес, когда продажи непостоянны — возможно, одна единица в месяц, 0.8 или 1.2 — всё равно округляется до 1. Хотя 1 есть 1, мы не могли понять, принесет ли «эта 1» в La Varenne Saint-Hilaire больше дохода, чем «эта 1» на Елисейских полях. У нас не было такой детальной информации для принятия решения.
Трансферы также выполнялись вручную и отнимали очень много времени; мы проводили их время от времени. Управление дефицитом основывалось только на доходе, что было чрезмерно упрощенно по сравнению с количеством критериев, которые можно было учитывать.
Yuting Chang: Ключевой элемент инструмента, который мы использовали до Lokad, заключался в том, что мы в основном опирались на прошлые продажи. Мы говорили: «Исходя из продаж за последние несколько недель, это среднее количество единиц», а затем: «Мы хотим обеспечить покрытие на две недели», так как это соответствовало установленным срокам. Такая механика, основанная на прошлых данных, определяла наши решения, тогда как в модной индустрии сезонность играет огромную роль.
Нам необходимо предвидеть будущее — заранее отправлять запасы для удовлетворения предстоящих сезонных потребностей. Прогнозирование продаж является важным элементом: мы ищем отклонения от того, что происходит сегодня.
Swann Bareilhe: Жуаннес, вы отлично знакомы со всем этим. Не могли бы вы обобщить, с какими ловушками сталкиваются команды, когда они сильно зависят от ручных правил и статических прогнозов, особенно при быстрой смене ассортимента, как в SMCP?
Joannes Vermorel: По моему мнению, существует несколько совершенно разных категорий подводных камней. Самое важное — это когда ваших лучших сотрудников рассматривают как сопроцессоры для обработки исключений. У вас есть система — ERP, которая может внедрять простые правила, но этого недостаточно. В итоге вы получаете множество уведомлений об «исключениях».
Что же происходит дальше? Вы привлекаете своих лучших сотрудников, тех, у кого самая глубокая экспертиза в этой области, и используете их знания и время как расходный материал. Они повторяют одни и те же действия каждый день. При этом высокая специализированная экспертиза — редкий ресурс в компании. Это первая ловушка: эта редкая экспертиза, которую следует развивать, используется как одноразовый ресурс. Каждый день требуются определённые трудозатраты, которые расходуются, и это позволяет компании работать ещё один день, но ничего не накапливается.
Наша точка зрения, вместе с экспертами по цепочкам поставок, заключается в том, чтобы автоматизировать процесс принятия решений, а не устранять человеческую экспертизу, а, наоборот, давать этим людям время на усовершенствование числового рецепта, проработку бизнес-нюансов и избавление от рутинной обработки исключений, которая требует колоссальных временных затрат и не приносит накопленной ценности. Это самый фундаментальный момент.
Вторая категория ловушек — модели временных рядов, которые очень популярны, но совершенно не подходят для цепочек поставок. Почему, особенно в модной и люксовой индустрии? Во-первых, коллекции: временной ряд предполагается без начала и конца, а коллекции имеют начало и конец, поэтому этот метод не работает.
Затем вы измеряете очень точно и в итоге округляете до целой единицы. Как было сказано: прогноз в 0.8 или 1.2 превращается в 1. Но округление до единицы имеет существенное значение в вашем бизнесе — многие товары в магазине представлены всего одной единицей. Это округление оказывает значительное влияние.
Еще одна проблема: с точки зрения клиента вы не заходите в магазин, имея в виду штрихкод. Перед вами находится множество товаров, которые привлекают ваше внимание; главное — хорошо обслужить клиента. Костюм, который немного темнее или светлее, может служить хорошей заменой. Но если у вас нет нужного размера, нужного размера у вас и нет: здесь замена практически невозможна.
Таким образом, у нас есть два основных сценария провала: растрата вашего самого важного опыта и использование упрощённых моделей временных рядов — популярных, но неподходящих — возможно, подходящих для шампуня, но не для предметов роскоши. Lokad идёт в совершенно ином направлении по отношению к этим проблемам.
Ютинг Чан: Продолжая вторую тему в текстильной отрасли: вопрос размеров является очень важным. Например, мы много продаём размеры 36/38 для женщин. Но у нас также есть клиенты, которым нужны 34 или 42.
Если средний прогноз продаж составляет 0.3 и, в результате, мы отправляем по одному изделию размера 42 в каждый магазин, это означает, что нам нужно закупить 250 изделий размера 42, чтобы обеспечить все магазины. Тогда на нашем распределительном центре не останется запасов для пополнения, как только где-либо произойдёт продажа.
Важным является понимание того, когда нам нужно отправить этот размер 42 в бутик, а также централизованное хранение запасов, чтобы обеспечить следующую точку продаж, где вероятность продажи именно этого размера 42 максимальна. Исходя из управленческих правил и принципов, которые мы установили с Lokad, возникает вопрос: в таком случае, сколько мне нужно закупить заранее — закупая более разумно с учётом того, как мы распределяем этот размер 42.
Свон Барейль: Мы много говорили об автоматизации и использовании человеческого опыта. Это приводит нас к успеху проекта, который мы реализуем совместно уже год. Есть ли примеры, которые вы хотели бы выделить — как с этапа проекта (как мы работали вместе), так и сейчас в эксплуатации (что немного отличается от чисто этапа внедрения)?
Карол Томазо: Проект: мы начали в январе, и уже к июню у нас были интегрированные решения в наших системах. Всё прошло довольно быстро и в духе сотрудничества, потому что в Lokad они не просто «учёные», они специалисты по цепочке поставок — и это слово имеет огромное значение.
Они бросают вызов нашим привычкам — «почему мы это делаем» — своими лучшими практиками и т.д. У нас происходят настоящие обсуждения, которые поддерживают жизнь проекта; это не просто настройка параметров и «подключение машины». Мы строим это совместно.
Я помню, как бросила вызов Свону за месяц до продаж: я сказала ему: «Я хочу, чтобы переводы были сделаны до продаж, чтобы я могла их доставить». Он ответил: «Ну, всё равно…» Я подумала: «Ты справишься». И я получила свои переводы для продаж. В команде царит сильная вовлечённость и оперативность.
Я хочу сказать, что ключ к успеху — это вовлеченность команды. Я сказала им: «Хватит бесцельно делать. Наблюдайте, анализируйте и думайте, как мы можем сделать лучше». Это могло бы выбить команду из колеи, но вовсе нет. Они предельно вовлечены. Каждое утро у них появляются идеи, и они спрашивают команду Свона: «Можно ли улучшить это или то?» Тот факт, что у них есть идеи, показывает, что инструмент работает, и они сделали его своим.
Они повысили свою квалификацию: теперь они задумываются о том, что делают. Они не просто выполняют задачи; они размышляют о том, что делают и почему делают это. Мы увидели рентабельность инвестиций по переводам. Мы блокируем меньше запасов для электронной коммерции — хотя я пытаюсь блокировать чуть больше — но раньше мы блокировали слишком много и не отгружали в розницу, даже если в магазине был доход. Старые привычки были побеждены.
Ютинг Чан: Операционно я хорошо знаю предыдущий инструмент. Представьте: в понедельник утром каждый менеджер по распределению садится за компьютер и проводит два дня, проверяя товары. В итоге, из-за того, что у нас так много артикулов и магазинов для проверки, через два дня вы говорите: «Я прошёл топ-20 нашего рейтинга и сумел исключить товары из нашего неудачного топ-20».
Всё, что находится между крайностями — мы как бы знаем, но не со 100% уверенностью. С предыдущим инструментом это отнимает очень много времени. Сегодня мы просим от команды изменить образ мышления.
В понедельник утром вы включаете компьютер, смотрите на ключевые показатели, которые мы установили: контролируете уровень отсутствия товара, охват запасов и сообщаете, какие действия отсутствуют на неделю. Вместо того чтобы сразу же углубляться в распределение по артикулам, набирая данные об охвате, обрабатывая исключения для каждого магазина — «этот товар, тот магазин» — и говоря: «В более рутинной локализации мне нужно обеспечить наличие размера 42, потому что, как только клиент зайдёт и уйдёт, он не вернётся», вы применяете подход, подобный работе диспетчерской, в операционной деятельности, а не постоянно зарываясь в подробностях.
Карол Томазо: Подытоживая, они превратились в торговцев. Раньше они были техника. Они задают правильные вопросы: как оживить бизнес каждое утро в понедельник и обеспечить стабильный рост по сравнению с прошлым. Это огромный прорыв. Они повысили свою продуктивность, и теперь у них есть на это время.
Свон Барейль: Если бы вам нужно было рассказать о Lokad коллегам из SMCP, которые не работают ежедневно в операциях?
Карол Томазо: Во-первых, все бренды хотят его принять. Нам пришлось создать список ожидания в нашей дорожной карте. Как мне это представить? Для меня вероятностный подход действительно важен: «единица» — чему равна «единица» в La Varenne Saint-Hilaire по сравнению с «единицей» на Елисейских Полях? Я не видела ранее инструмента, который предлагал бы подобное.
Затем — качество поддержки, качество людей, с которыми мы общаемся, и тот факт, что происходит непрерывное улучшение. У нас появляется новая идея — мы не собираемся ломать всё, а лишь вносим новый параметр, небольшую корректировку, потому что контекст таков, что то, что мы делали месяц назад, уже не работает. Это легко внедрить.
Раз в неделю мы проводим встречи с командой Lokad — с Тристаном и Сирилом — и говорим: «Мы хотели бы увеличить запасы здесь, можем ли мы увеличить некоторые настройки?» Пользователю предоставляется множество параметров — мы не зависим от них — но мы действительно постоянно улучшаем инструмент.
Ютинг Чан: На этапе выбора мы встретили довольно много поставщиков, которые хотели оптимизировать наш остаточный показатель в конце сезона и, таким образом, улучшить нашу маржу. Некоторые предлагали решения “plug-and-play”: вы предоставляете данные, пороги уже настроены и т.д.
То, что нас покорило в Lokad, — это индивидуальный подход: мы совместно разрабатываем решение, учитывая специфические потребности наших брендов. Когда говорят «индивидуальный», можно волноваться о сроках: если всё не оговорено должным образом, то проект, заявленный на шесть месяцев, может затянуться до года или более. Ключ к успеху здесь в том, что команда Lokad опирается на свою экспертизу в цепочках поставок: они могут определить потребность вместе с бизнесом, направить её в нужное русло, и в итоге мы придерживаемся изначально объявленного графика. Для индивидуального решения это, на мой взгляд, является ключевым фактором успеха.
Свон Барейль: Спасибо. Жоаннес, как вы представляете Lokad, когда общаетесь с новым генеральным директором?
Жоаннес Верморель: Несколько лет назад я отмечал, что у большинства наших потенциальных клиентов за последние двадцать лет за плечами неудачи с полудюжиной проектов. Если полудюжина поставщиков потерпели неудачу, возможно, дело не в «том поставщике против того», а в методе, основах, подходе.
Для заинтересованных: на нашем стенде у нас есть книга, которую я опубликовал неделю назад — «Введение в цепочки поставок» — в которой собраны причины, по которым, на мой взгляд, классические теории цепочек поставок не работают, что приводит к операционным провалам, а также какие альтернативные подходы дают шанс всё наладить.
Конкретно, в Lokad мы стараемся быть операционным партнёром в области цепочек поставок. Через учёных по цепочкам поставок мы хотим взять на себя ответственность — и это может вас удивить — личную ответственность за качество решений. Когда вы пишете числовой рецепт, в определённом смысле, это вы. Это не «система», генерирующая решения: вы написали числовой рецепт, который понимаете, и если что-то идёт не так, вы должны провести обратный анализ, чтобы понять, что произошло.
Это принятие ответственности очень важно и довольно нетипично. Мы не рассматриваем себя как поставщика программного обеспечения, который говорит: «Вот список функций», отмечая 600 пунктов в запросе предложений, а затем позволяет вам навредить себе этими пунктами. Мы берем техническую сторону на себя, чтобы вы могли — как я отметил в комментариях — рассуждать как торговцы, не сталкиваясь с техническими трудностями и технократическим жаргоном.
Роль учёных по цепочкам поставок заключается в том, чтобы нести эту ответственность, чтобы люди — торговцы, специалисты по предметам роскоши — могли реализовывать свою стратегию, не увязая в деталях. Мы говорим о вероятностных алгоритмах, но — и я говорю под вашим контролем — не думаю, что вашим командам нужно вдаваться в детали. Для них это слишком абстрактно.
Карол Томазо: Совершенно верно. Мы смотрим на окончательное решение. Когда мы спрашиваем: «Почему этот товар был отправлен в этот магазин, а не в другой?», решение, как правило, оправдано, ощутимо и измеримо. И всё же мы разобрали всё до мелочей. Я приводила Свону множество сценариев, говоря: «Я не согласна — почему он так поступает?» и в итоге всё логично.
Ютинг Чан: Важна объяснимость, которую обеспечивают специалисты по данным в цепочках поставок. Мы работаем очень тесно с Своном и его командой; они те, кто пишет код. Если нас спрашивают: «Как вы объясните решение, предложенное инструментом Lokad: почему не отправить в Елисейские Поля, а отправить в Прованс?», у нас всегда есть объяснение, основанное на цифрах, представленых в инструменте. Команда Карол убеждена; мы доверяем этим решениям; и со временем нам даже не нужно проверять каждую точку, потому что мы знаем, что за этим стоит причина.
Свон Барейль: С точки зрения ответственности поддержка со стороны учёного по цепочкам поставок является центральной. Лично для меня даже присутствует эмоциональный аспект в работе с клиентами, особенно с SMCP. Нас интересует не только предоставление функций, но и принятие решений, которые действительно работают.
Я регулярно отслеживаю результаты продаж; я сам хожу в магазины Sandro или Fursac — даже если моя жена ходит в Maje и Sandro. Здесь есть и человеческий аспект, и личная приверженность, которую мы стараемся развивать и воплощать при внедрении решения.
Ютинг Чан: Мы построили очень интересное и прочное партнёрство между SMCP и Lokad. Мы даже выделили рабочие места в нашей штаб-квартире.
Свон Барейль: Время летит, так что давайте подведём итоги. Жоаннес, мы уже около года на этапе внедрения. Какой разумный эффект можно ожидать от проекта Lokad через, скажем, 6–12 месяцев — на среднесрочную перспективу?
Жоаннес Верморель: В основном мы нацелены на окупаемость не менее чем в 10 раз относительно затрат на Lokad. Это может показаться завышенным, но для корпоративного программного обеспечения — где существуют риски — это выглядит разумно. Если вы инвестируете в довольно сложную технологию и на бумаге не видите потенциальной окупаемости в 10 раз, вероятно, есть иные приоритеты. Это важно.
Эвристическим критерием успеха является тот момент, когда устаревшие команды отказываются от использования Excel. Как только мы этого достигаем — независимо от количественных показателей — я понимаю, что инициатива движется к успеху. Когда люди отказываются от Excel, это означает, что мы решили все те проблемы, которые отравляли их — зачастую это ряд мелких проблем, а не обязательно крупных. После этого мы переходим к непрерывному улучшению, и динамика становится очень хорошей.
Я бы отметил, что для подавляющего большинства инициатив в цепочках поставок непрерывного улучшения не наблюдается. Компании имеют систему, используют её десять лет, а затем говорят: «Нас это достало, выбрасываем её и начинаем заново». Это прискорбно. Цепочка поставок не должна совершенствоваться раз в десятилетие посредством радикальных изменений. Если мы сможем немного продвигаться каждую неделю, это будет гораздо лучше. Через несколько лет баланс явно в пользу непрерывного улучшения по сравнению с теми, кто застревает на месте десятилетиями, прежде чем совершить очередной скачок.
Идея заключается в расширении объёма, всегда с очень сильной окупаемостью. Но самый осязаемый эффект — это также улучшение качества обсуждений и анализов. Мы можем добиться однозначного процентного увеличения дохода — это занимает несколько лет, но порядки величин значительны. Речь идёт не о 0,01%; мы буквально прибавляем целый процент маржи в абсолютном выражении — а в лучших случаях и несколько процентов.
Для этого, как только система введена в эксплуатацию, команды должны быть способны решать очень сложные вопросы. Например: что означает «качество обслуживания» в магазине роскоши? Это не просто метрика уровня сервиса. Люди, которые говорят «97% уровень сервиса», упускают суть — это сложная тема.
Как мы можем оценить концепцию роскоши: защиту очень высокого ценового позиционирования, поддержание крайне благоприятного восприятия клиента с учетом перспективы на десятилетие? Это сложное задание. Что очень интересно, так это когда, устранив операционные проблемы, вы можете перейти к этим дискуссиям, где операционные команды бросают вызов учёным по цепочкам поставок: как нам уточнить это долгосрочное видение, имея автоматизированный механизм для управления повседневными решениями? Вот парадокс: смотреть очень далеко вперёд, несмотря на то, что каждый день необходимо принимать целый ряд микро-решений.
Свон Барейль: Последний вопрос, прежде чем мы перейдём к вопросам аудитории. Если бы коллега подошёл к вам и попросил выделить один урок из этого пути, что бы вы сказали?
Карол Томазо: Все говорят об ИИ, автоматизации и так далее. Ключевое — это сочетание технологии с операционным интеллектом. Команды, занимающиеся пополнением запасов, располагают операционной бизнес-аналитикой. Нам удалось объединить их ноу-хау — у них не было времени сделать всё самим — с инструментом, который помогает им работать быстрее и эффективнее.
Ютинг Чан: В том же духе: мы много говорим об ИИ. Но что же такое ИИ на самом деле? Что он действительно может улучшить в операционной эффективности и, в конечном итоге, в марже? Часто ИИ — это чёрный ящик: мы толком не знаем, что происходит внутри. С Lokad я возвращаюсь к объяснимости: каждое принятое решение объясняется и понятно.
Если директор по продажам спросит нас: «Почему вы решили отправить эти товары в тот более крупный, с более высоким доходом магазин, а не в другой?», мы можем ответить. Эта объяснимость создаёт доверие не только внутри отдела цепочек поставок — у команды Карол, — но и снаружи: у коммерческого отдела и т.д. Вот что мне интересно в подходе Lokad.
Свон Барейль: Ещё раз спасибо за ваш вклад, Карол, Ютинг и Жоаннес. Перейдём к вопросам. Времени у нас мало, но у меня есть вопрос по объяснимости: существует ли необходимость в объяснениях также для магазинов? Вы упомянули Елисейские Поля или другие места; не будет ли в какой-то момент «другое место» склонно сказать: «Я никогда не получаю товары с наилучшим потенциалом»?
Карол Томазё: Во-первых, это не «никогда». Маленькие магазины, благодаря более узкому ассортименту, могут получать больше, чем раньше. Раньше мы автоматически сокращали поставки в маленький магазин и снабжали крупные — то, что инструмент больше не делает. И да, здесь действительно есть вопрос управления изменениями в командах: объяснять цифровым командам, почему у них меньше зарезервированного запаса; разъяснять розничным продавцам, что мы будем поставлять им с недельным сроком поставки вместо двух.
Но, как сказала Ютинг, поскольку всё объяснимо и измеримо, это не проблема.
Ютинг Чанг: Я бы даже сказала обратное. Раньше мы работали по кластерам. Кластер A означал магазины, которые генерировали больший доход, были крупнее и т.д. Сейчас же мы устанавливаем приоритеты в управлении запасами, исходя из продаж конкретного магазина по конкретному SKU. Это фактически благоприятствует небольшим магазинам, которые действительно продают, но раньше их заглушали «большие» магазины, продающие три штуки в неделю. На самом деле, маленький магазин продает; просто раньше у нас не было времени проанализировать этот SKU и эту точку продаж.
Аудитория: Здравствуйте. Вы упомянули соразработку, и мы ощущаем тот энтузиазм и удовольствие, которые были у вас во время этого процесса. Сейчас вы находитесь в постоянном сотрудничестве — я понял, что вы даже планируете потенциальное офисное пространство для команды Lokad — и в обоих направлениях. Как долго это будет длиться? В какой момент вы планируете включить специалистов по цепочке поставок в свою организацию или модель заключается в том, чтобы полагаться на организацию Lokad?
Ютинг Чанг: Спасибо, это очень хороший вопрос. Будем откровенны, мы обсудили это как внутри компании, так и с командой Lokad. Интересна прозрачная дискуссия с партнёром: если однажды, в рамках внутренней дорожной карты SMCP, мы запланируем возможность использования специалистов по данным в цепочке поставок, Lokad не возражает против того, чтобы мы перевели эти функции в штат.
Вопрос в том, есть ли у SMCP такое стремление. Пока у нас нет ответа. В любом случае, в рамках сотрудничества с Lokad это опция; это не табу.
Жоанн Верморель: Добавлю, что весь код численного рецепта, который Lokad совместно разрабатывает с клиентами, является собственностью клиента. Код уже находится в руках клиента. Lokad — это не технология, скрытая в пакетном программном обеспечении. Остаётся вопрос амбиций: хотят ли они развивать эту возможность внутри компании? Мы полностью за обучение людей, если они заинтересованы.
Карол Томазё: Подтверждаю, что код действительно доступен — я сам заходил изменить некоторые таблицы.
Аудитория: И одновременно, если судить по вашему рассуждению, вы, вероятно, добавляете большую ценность, оставаясь сосредоточенными на разработке критериев и ориентируясь на клиента, имея при этом команду рядом. Если вы интегрируете специалистов по данным, будет оборот кадров, придётся их переобучать, поддерживать лучшие практики… Несомненно, в продолжении сотрудничества есть огромная ценность.
Помимо команд, вы объяснили, что привлекаете лучших экспертов, которые тратят больше времени на добавление интеллекта в разработку критериев. Развиваются ли эти критерии регулярно? Меняете ли вы их? При выходе нового ассортимента появляются ли новые критерии? Переносятся ли наработки из одного ассортимента в другой? Как вы делаете этот выбор? В конечном итоге, не только доход определяет ваш выбор.
Карол Томазё: Критерии: ранее «Отгрузка из магазина» могла стать новым критерием. Магазины, подходящие для отгрузки из магазина, включались в критерий распределения, которого не было два года назад, когда не все были доступны для отгрузки. Туристические магазины: магазины не меняются постоянно, но когда мы открываем новый магазин — будет ли он туристическим или нет — мы расставляем приоритеты соответственно.
Вместо «фиксированных» критериев речь идёт о том, на каком этапе сезона мы находимся: в начале сезона стоимость отправки единицы в магазин, где она не будет востребована, ниже, чем в конце сезона. Поэтому мы вносим коррективы в сроки поставки и принятие риска на протяжении сезона и в зависимости от качества запасов на складе.
Аудитория: Верно. И вот где вы используете интеллект. Остальное, как вы сказали, вы роботизировали.
Сванн Барейль: Спасибо. Мы действительно подошли к концу; можем продолжить обсуждение позже. Я не заметил, кто хотел задать вопрос. Спасибо за презентацию. У меня короткий вопрос для Lokad, чтобы лучше понять количественный подход к цепочке поставок. Я понимаю, что существуют математические модели, которые принимают данные и вычисляют предложение по распределению — возможно, для случая SMCP. Значит, существует ли время обучения для этих алгоритмов? Входит ли это в проект или процесс происходит мгновенно?
Жоанн Верморель: Длинный ответ: я приглашаю вас прочитать книгу «Введение в цепочку поставок», доступную на Amazon, в которой подробно описано, что мы делаем. Наши алгоритмы открыты. В общем, время обучения имеется, но мой подход заключается в том, чтобы иметь модели, которые обычно обучаются менее чем за 60 минут, с использованием, возможно, распределённых облачных ресурсов, чтобы оставаться максимально гибкими.
Обучаются ли модели? Да. Применяем ли мы подходы, которые требуют недель для сходимости модели? Нет. С нашей точки зрения, крайне важно иметь возможность переобучать эти модели потенциально несколько раз в день. Дело не в том, что цепочка поставок меняется так быстро; дело в том, что когда бизнес выдвигает возражение или стратегическую переориентацию, мы не хотим ждать три дня, пока измельчитель завершит работу.
Кто-то говорит: «А что, если мы подумаем об этом по-другому?» Вам нужно перезапустить обучение, и мы хотим, чтобы результат был получен быстро — хотя бы чтобы понять: «Если мы сделаем иначе, как это будет выглядеть?» Так что да, наши модели — как обучающие, так и оптимизационные — имеют время вычислений, но мы стараемся всегда укладываться в 60 минут, независимо от размера компании, чтобы оставаться оперативно гибкими.
Максим Рабийе: Спасибо всем четверым за эту вдохновляющую сессию. Нет сомнений, что она также вызовет последующие обсуждения. Стенд Lokad находится прямо там. Спасибо всем.
