Резюме
Откровенная сессия о ключевых теориях и практиках из новой книги Joannes “Introduction to Supply Chain”. Мы рассмотрим, как предсказывать не только спрос, переходить от KPI к наличности, строить устойчивые решения в условиях неопределенности, и сделать изменчивость неотъемлемой частью повседневной деятельности.
Полная стенограмма
Conor Doherty: Вы слушаете Supply Chain Breakdown, и сегодня мы разберем основные теории и темы новой книги Joannes Vermorel, Introduction to Supply Chain. Меня зовут Конор — вы это знаете — я директор по коммуникациям в Lokad. А слева от меня, как всегда, основатель, CEO и мастер слова Lokad, Joannes Vermorel. И, как обычно, в чате присутствует Алексей Тихонов. Присылайте ему свои вопросы, и мы вернемся к ним чуть позже. Но перейдем к главному — Joannes, с левой стороны лежит ваша новая книга, Introduction to Supply Chain. Камера 1. Книга замечательная. Скажите, пожалуйста, почему вы написали эту книгу?
Joannes Vermorel: Первые годы в Lokad были тяжелыми. Когда я начинал в 2008 году, я исходил из того, что цепочка поставок — это уже достаточно зрелая область изучения и практики, с более чем 60-летней историей литературы на тот момент. Сейчас, можно сказать, период насчитывает 70 лет со времен Второй мировой войны, с миллионом и более публикаций. Я недавно проверял: на Amazon доступно свыше 10 000 книг по цепочке поставок на английском языке. Это огромная область, и моя идея заключалась в том, чтобы красиво представить её в облаке с помощью SaaS‑приложения, в то время как мои конкуренты — устоявшиеся компании — все еще использовали «толстые» клиентские приложения.
Перенести это в облако оказалось легко. Клиенты приходили. Но ничего не работало. Абсолютно ничего не работало, и мне потребовались годы, чтобы выявить все проблемы. Оказалось, что доминирующая теория цепочки поставок фокусируется лишь на том, что не работает. Мы даже могли бы назвать это «ментальным», но это крайне странно: у вас есть свыше миллиона публикаций, а ничего не работает. Вы ведете сюрреалистичные беседы с практиками цепочки поставок, которые говорят: “Да, в следующем году мы действительно начнем использовать формулу резервного запаса, но пока мы используем нечто немного странное в наших таблицах. В следующем году мы приступим к настоящим вещам; мы начнем применять по‑настоящему серьезную математику, и всё наладится.” Оказалось, что именно этим компании пытались заниматься десятки лет.
На самом деле работали те классы эвристик, которые полностью отсутствуют в литературе. Большая часть того, что принято называть литературой по цепочке поставок, просто не работает. Lokad прокладывала совершенно новые пути в области цепочек поставок — те, кто давно следит за этим каналом, наверняка в курсе — и я решил собрать актуальную компиляцию. Кстати, теория, разработанная в Lokad, постоянно эволюционирует. Я начал мировую серию лекций еще в 2017 году. Прошло уже немало лет. За это время многое было усовершенствовано. В целом, система стала куда более последовательной, и есть аспекты, которые стали просто лучше.
Conor Doherty: Слушая это общее описание — поправьте, если я ошибаюсь — обычно, когда кто-то пишет книгу о цепочках поставок, целью является восполнение или устранение пробела. Судя по вашим словам, кажется, что вы утверждаете, что эта книга заменяет практически все существующие знания. Или это преувеличение?
Joannes Vermorel: Это, безусловно, своего рода переосмысление основ. Проблема начинается с вопроса: какое место занимает цепочка поставок в дереве человеческих знаний? Я утверждаю, что основная масса литературы делится на два лагеря, и оба они ошибаются.
Половина литературы принадлежит лагерю прикладной математики. Основная проблема этого подхода в том, что вы создаете статьи по цепочке поставок — «теории» — которые никогда не могут быть опровергнуты реальностью. Это очень странно. Обычно, если у вас есть знания о чем-то в мире, и ваша теория неверна, мир должен иметь возможность опровергнуть её. Если же ваша теория не подвержена обратной связи с реальным миром, вы занимаетесь чисто логическим, математическим упражнением; это не относится к экспериментальным наукам.
Затем существует другой лагерь — обычно это лагерь социологии — который обсуждает, как распределить проблему в крупных организациях. Они придерживаются социологической точки зрения. Проблема в том, что эта точка зрения ничего не говорит о реальном решении, а именно: как распределить ресурсы? Как принять решения, чтобы управлять потоком?
Таким образом, в этой книге я решил предложить третий подход: прикладную экономику. Как ни странно, эта перспектива почти полностью отсутствует во всей литературе.
Conor Doherty: Перейдя к идее цепочки поставок как экономического явления — в книге вы определяете её как мастерство опциональности. Я процитирую это, так как это незначительное обновление исторического определения цепочки поставок: “Цепочка поставок — это мастерство управления опциональностью при изменчивости в управлении потоком физических товаров.” Как, если проще, это определение отличается от общепринятого понимания цепочки поставок?
Joannes Vermorel: Суть именно в этом. Посмотрите — я даже не могу точно вспомнить определение, данное на Википедии для “цепочки поставок”. Проблема в том, что большинство определений относятся не к “цепочке поставок”, а к “управлению цепочкой поставок”. Вы уже находитесь в области социологии — “Я буду этим управлять; я применю разделение труда”. Большинство определений чрезвычайно обширны и включают всё, что связано с приобретением сырья, его преобразованием, транспортировкой и удовлетворением клиентов.
Большинство определений цепочки поставок занимают целый абзац и упоминают практически всё, что связано с потоком физических товаров. Это похоже на каталогизацию: приобретение сырья, его транспортировка, хранение, преобразование, повторная транспортировка, обслуживание клиентов и т.д. Эти определения нечеткие. Если следовать им, неясно, что отличает промышленную инженерию от цепочки поставок, или производство от цепочки поставок, или корпоративные финансы от цепочки поставок.
В этих определениях отсутствуют четкие границы и суть — вместо ясного намерения они просто перечисляют элементы. Например, большинство определений цепочки поставок, которые вы найдете на Википедии, не обсуждают обратную логистику. Как только вы обратите внимание на вещи, которые немного французские, но всё же прочно вписываются в рамки цепочки поставок, такие описательные и перечислительные определения, как правило, упускают их.
Conor Doherty: Если вы переосмысливаете цепочку поставок и её основы с точки зрения экономики, как это согласуется с тем, что я знаю о её, как правило, легком математическом оформлении? За исключением, возможно, номеров страниц, в книге не будет много чисел. Вы сознательно выбрали более философский подход. Как люди воспринимают эти экономические теории, если это в основном просто слова?
Joannes Vermorel: Во-первых, это проблема, которую я вижу во многих современных академических работах: математика, как её используют в большинстве статей, служит заполнителем. Я обучался как математик — проблем с этим нет — но та математика, которую мы видим, не передаёт мощных идей. Цепочка поставок — это отрасль экономики; математика — это инструмент, а не суть дела.
Если я хочу опубликовать книгу, в которой присутствуют математические инструменты, вопрос в том, смогу ли я донести мысль таким образом, чтобы она была менее двусмысленной и более лаконичной? Вот для чего и нужны математические формулы. Уравнения Максвелла для электромагнетизма чрезвычайно компактны; буквально в четырёх уравнениях я могу передать то, на что ушло бы 20 страниц текста. В этом случае уравнения передают суть.
Но если присмотреться к большинству статей о цепочках поставок, использующих математику, она не приносит озарения. Доказательства процедурны и неинтересны. Дайте несколько часов аспирантской работы, и вашему доказательству всё станет ясно; сюрпризов почти нет. Даже в формализации задач нет ничего увлекательного.
В итоге вы получаете нечто скучное для чтения и относительно многословное, с множеством страниц выводов, которые приносят очень мало инсайтов. В этой книге я решил, что математика и алгоритмы — это вспомогательные науки для цепочки поставок. Я стараюсь ввести правильные концепции и идеи; затем люди с соответствующей подготовкой — в математике, статистике, алгоритмах — смогут выполнить довольно механические выводы по мере необходимости, с нужной перспективой.
Conor Doherty: Мы детально разберем многие теории, но давайте небольшую историю. Хочу вернуться к апрелю прошлого года, когда вы начали писать книгу — а я веду подробные записи. Это был вторник в апреле 2024 года. Мы общались, и вы упомянули, что пишете книгу. Я помню, что спросил вас: “Кто является целевой аудиторией этой книги?” Я назвал два имени, которые мы оба знаем — друзей канала, которые уже здесь появлялись — и сказал: “Это человек А или человек Б?” Два совершенно разных профиля, оба из области цепочек поставок. Вы помните, что вы мне ответили?
Joannes Vermorel: Не помню.
Conor Doherty: Это не инсценировка — вы действительно не помните. Вы сказали: “Это может удивить вас: ни один из них.” Теперь, примерно через 20 месяцев, вы написали книгу, она опубликована, доступна — кто же является целевой аудиторией?
Joannes Vermorel: Целевая аудитория была немного эгоцентрична: это был я 20 лет назад. Если бы у меня была эта книга в руках до начала работы в Lokad, всё было бы намного проще. Это сэкономило бы мне десятилетие страданий. Это странная особенность корпоративного программного обеспечения: даже если ваше ПО не работает, оно может быть довольно прибыльным. Не в финансовом смысле — клиенты всё равно стучатся в вашу дверь, — но это не хорошо.
Это сэкономило бы мне и командам в Lokad огромное количество времени. Я намеренно убрал всю математику из основного текста — в приложении есть немного — потому что понял, что она не даёт большого понимания. Меня вдохновила книга Basic Economics Томаса Соуэлла. Она прекрасно написана. Большинство книг по экономике переполнены математикой, и я понял, читая Basic Economics — я читал её своей дочери; вы тоже её мне подарили — что это отличная книга, прекрасное введение. Если вопрос можно объяснить без математики в экономике, то точно можно объяснить и цепочку поставок. Вот таков подход.
Есть несколько моментов, отложенных в приложении, но они разъясняют материал для технически подкованных читателей. В остальном книга полностью доступна для практиков независимо от их математической подготовки.
Conor Doherty: Из книги — для всех, кто ещё не читал её онлайн, она доступна бесплатно онлайн; вы также можете заказать её на Amazon. Прежде чем мы вникнем в детали, один момент из заключительной части: в разделе «Взгляд в будущее» вы предлагаете конкретный тест для прогресса в цепочке поставок — “ваше программное обеспечение, что бы это ни было, должно генерировать автономные, аудируемые (то есть отслеживаемые) решения, иначе вам придется остановиться и объяснить, почему”. Является ли, по вашему мнению, это конечной целью принятия решений в цепочке поставок?
Joannes Vermorel: Это отправная точка — буквально. Пока у вас нет системы, способной генерировать автономные решения с тем, что у нас в Lokad называют 0% безумия — решения, по крайней мере, приемлемы, ничего экстраординарного — вы даже не в состоянии проводить систематические улучшения. Вы имеете дело с хаотичным, полуавтоматическим процессом, который, как правило, ещё и довольно бюрократичен. Невозможно провести бенчмаркинг чего-либо. Вы не можете провести A/B‑тестирование. Вы не можете надёжно доказать, что любое изменение в системе действительно улучшает её.
Как только вы достигнете того момента, когда система генерирует автономные решения без безумия — даже если они пока не очень хороши — у вас появляется возможность провести A/B‑тестирование. Вы можете изменить систему и запустить параллельное тестирование: вариант A против варианта B, чтобы определить, какой из них лучше. Вы получите доказательства, сможете выбрать и итеративно улучшать. Затем начнут происходить по‑настоящему хорошие вещи: вы сможете количественно оценивать и решать, улучшает ли что‑либо процесс или ухудшает.
Пока всё остаётся неясным, существует океан мнений и множество разных людей. Кроме того, пока процессы остаются полуавтоматическими, возможны регрессии всего лишь потому, что кто‑то из опытных сотрудников ушёл на пенсию. Состав команды меняется, вы ничего не меняете, и может наступить регрессия. Это серьёзная проблема — огромное количество смешанных факторов.
Conor Doherty: Очевидно, что книга на 500 страниц; мы не сможем обсудить всё. В течение сезона мы будем рассматривать отдельные части. Исторически сложилось так, что у вас есть всеобщая критика теории цепочек поставок. Одна из самых очевидных — и это значительная часть книги — это ваше мнение относительно прогнозирования по временным рядам, которое вы называете технологической тупиковой дорогой для цепочек поставок. Почему так?
Joannes Vermorel: Это часть главы о будущем. Преобладающая парадигма — телологическое представление о будущем. Вы буквально говорите: “Я могу предсказать будущее и сказать, что оно такое”, и, как и план, это описание становится обязательством. Эта перспектива происходит из естественных наук. Именно ею пользуются астрономы, чтобы предвидеть движение планет.
Один из первых экономических предсказателей 20-го века, Роджер Бабсон, был большим поклонником Ньютона. Его взгляд — который проник в циклы экономических предсказателей, затем в операционные исследования, а потом и в цепочки поставок — заключался в том, что с правильно подобранной математикой мы вскоре сможем предсказывать будущее экономики, рынков, всего с той же точностью, с какой можно предсказать расположение планет. Это было частью прогрессивного научного скептицизма в первой половине 20-го века.
Это никогда не работало. И у вас есть много причин полагать, что это никогда не сработает. Это не сохраняет возможность влиять на собственное будущее. Будущее воспринимается так, как будто оно уже застывшее, как будто у компании нет возможности изменить курс. Это очень странно.
Я выступаю против другой концепции — концепции предпринимателей — суровой концепции, которая гораздо более оппортунистична. По сути, этот телеологический взгляд с грандиозным планом, когда будущее воспринимается как заданная величина и на его основе всё организуется, является дефектным. Ряды данных являются воплощением этого подхода: они видят будущее как точное отражение прошлого. У вас есть кривая — скажем, температуры в Париже, одна точка данных в день — и вы проецируете её в будущее. Если я уберу настоящее, ничто не отличает прошлое от будущего; это один и тот же ряд. Если вы не скажете мне, где находится «сейчас», я не смогу понять. Это просто кривая, продолжающаяся бесконечно в обоих направлениях.
Такой взгляд на ряды данных, присущий естественным наукам, является бессмыслицей для бизнеса, потому что существует абсолютная асимметрия: вы не можете изменить прошлое; у вас есть возможность влиять на будущее. Как только вы это принимаете, до тех пор, пока вы не задействуете ресурс, у вас нет причин считать, что будущее уже определено.
Конор Дохерти: Вы переходите к деталям и приводите конкретные примеры: разницу между одним крупным покупателем и множеством мелких покупателей — «много маленьких корзин против нескольких больших корзин» — чтобы продемонстрировать проблему. Десять человек покупают одну единицу товара против того, когда один человек покупает десять: это один и тот же ряд данных.
Йоаннес Верморель: Именно. Ряды данных представляют собой очень сжатое отображение информации. Они сжимают данные в одномерный вектор, и вы теряете важную сопутствующую информацию. Представьте, что у вас сегодня 10 000 единиц за последние 10 лет. Каково ваше корректное количество запасов?
Сценарий первый: эти 10 000 единиц принадлежат 1 000 различным клиентам; они распределены очень широко; и не те же самые клиенты каждый день. Вероятность того, что вы быстро потеряете всех этих клиентов, невелика. Сценарий второй: эти 10 000 единиц заказывал один единственный клиент на протяжении последних 10 лет. В какой-то момент вы потеряете этого клиента — банкротство, переход к другому поставщику, что угодно — и потенциальный риск всегда будет огромен. Не существует вечного клиента или вечной компании. Когда это случается, ваши оставшиеся запасы за одну ночь превращаются в «мертвый» товар, без возможности восстановления.
Ряды данных идентичны, но риск-профиль кардинально различается. Единственный способ это понять — проанализировать состав клиентов. Таким образом, помимо утраты возможности влиять на ситуацию, ряды данных представляют собой сжатое отображение прошлого, в котором утрачивается критически важная информация.
Конор Дохерти: Как потеря этой информации о риске негативно влияет на политику управления запасами? Это обсуждается в «Пределах планирования». Приведя этот конкретный пример, каков немедленный негативный результат по сравнению с более вероятностным подходом, который вы описываете в книге?
Йоаннес Верморель: Если рассматривать риск, классический телеологический взгляд — лежащий в основе S&OP — рассматривает риск как отсутствующий. Люди не дураки; они знают, что риск существует, но если взглянуть на инструменты, риск отсутствует. В управлении рисками нет никакой парадигмы. Да, в теории можно строить сценарии, но это второстепенно — нечто добавочное, не вписывающееся в основную парадигму.
Риск — это обратная сторона возможности. Что-то неожиданное может нанести ущерб; что-то неожиданное может предоставить возможность, которую вы сможете использовать. В телеологической перспективе, S&OP идея поиска неизвестных возможностей и присутствия в нужном месте, готовым к их использованию, отсутствует — так же как и риск отсутствует.
Предприниматели не воспринимают будущее как заранее составленный грандиозный план. Они видят будущее как неясное и неопределённое, но если вы правильно позиционируете себя и будете подготовлены, вам может улыбнуться удача. Думаю, Аристотель говорил, что удача сопутствует действительно подготовленным. Это иной образ мышления и совершенно иной взгляд на будущее.
Конор Дохерти: В отличие от этого, вы продвигаете то, что называете «суровой концепцией». Чем именно она отличается?
Йоаннес Верморель: Вместо того чтобы считать, что можно предсказать будущее, вы принимаете хаос и используете его в своих интересах. Если вспомнить S&OP, люди хотят, чтобы прогнозы были максимально точными — технически, чтобы дисперсия снижалась. А что, если сделать наоборот — увеличить дисперсию?
В индустрии развлечений вам нужны мега-хиты. Вы не стремитесь к низкой дисперсии, потому что большинство попыток заканчиваются неудачей: либо успех, либо промах. Снижение дисперсии привело бы к посредственности. Вы хотите действовать так, чтобы, когда случается хит, он был по-настоящему огромным.
Суровая концепция предлагает иной взгляд на неопределённость и изменчивость. Она рассматривает их как ресурс, который можно использовать, а не как недостаток. Телеологическая перспектива относится к будущему как к чему-то, что нужно прояснить, установить, зафиксировать — ваш прогноз и ваше обязательство — а оптимизация означает эффективное достижение соответствия плану.
При суровой концепции речь идёт об использовании неопределённости и изменчивости. Убедитесь, что когда появляются возможности, у вас есть преимущество первопроходца, потому что вы действуете так быстро, что ловите их с прибылью. Если вы ошибаетесь, затраты ограничены. Пусть большинство ставок проигрывают, если издержки невелики; а когда выигрываете — выигрываете по-крупному.
Это создаёт иной взгляд на то, что значит планировать и готовиться. Вы принимаете неопределённость и изменчивость. С тем же сталкиваются и ваши конкуренты. Вместо того чтобы говорить: «Я буду более точным», вы говорите: «Я буду более реактивным, гибким, прибыльным и оппортунистичным». Вы признаёте, что оппортунистические шаги являются частью плана, и вам комфортно не знать точно, куда вы движетесь. Вы хотите иметь возможность реагировать прибыльно на любую ситуацию, не зная заранее, в чём она заключается.
С точки зрения суровой концепции будущее радикально неопределенно — оно кардинально отличается от прошлого. Вы рассматриваете свои ресурсы как нечто, в чём хотите сохранить свою управляемость и возможности. Может появиться хорошая возможность, но вы можете её упустить, думая, что скоро появится нечто гораздо большее. Вы не хотите исчерпать свои силы.
Например, во время тарифных мер администрации Трампа некоторые компании предвидели искажения и закупили большое количество запасов до введения тарифа, чтобы потом продавать по старой цене. Суровая концепция сказала бы: однозначно нет. Теперь, когда этот тариф введён, никто не сможет закупать товары по прежней цене. Вам нет причин для ликвидации запасов. Да, конкуренты будут продавать дешево; если товар не скоропортящийся, это приемлемо. Вы можете держать запасы несколько месяцев, а затем продавать их по гораздо более высокой цене с хорошей наценкой.
Также ваше влияние определяется ценами. Это совершенно отсутствует в S&OP и телеологической концепции; идея о том, что вы можете играть с ценами как частью вашего плана, крайне отсутствует.
Конор Дохерти: Большая часть экономической перспективы — это финансово скорректированная или ориентированная на возврат инвестиций перспектива. В книге вы вводите цели, выраженные в монетах — вы измеряете всё в «монетах». Чем это отличается от исторического подхода к ROI? Или это просто более всеобъемлющий подход?
Йоаннес Верморель: Прежде всего, во многих академических работах — прикладная математика с экономическим уклоном — номинально говорят: «Мы оптимизируем эту целевую функцию», предположительно в долларах. Но это не подлинная экономическая перспектива; это прикладная математика в экономической шляпе. Здесь мы признаем, что экономическое моделирование — действительно сложная задача, а не технический расчёт, вытекающий из моделирования.
Прикладная математика говорит: «Дайте мне вашу экономическую функцию, и я воспользуюсь формулами, проведу дифференцирование, построю теоремы». Отлично. Но если я придерживаюсь этой точки зрения, то, да, моя целевая функция должна выражаться в долларах; на практике это никого не волнует. Поэтому, если внимательно посмотреть на многие статьи по цепочке поставок, оптимизируемыми величинами зачастую не являются экономические показатели. Очень часто это уровень сервиса или масса неэкономических целей. Это отражает в основном прикладную математическую перспективу: важно иметь функцию для оптимизации; природа этой функции в основном не имеет значения.
Конор Дохерти: Чтобы перейти к практическому: внедрение вашей концепции — суровой концепции — требовало, по крайней мере, двух ролей, а не просто философии. Вы вводите роли менеджера потока и ученого, подчёркивая важность этого тандема.
Йоаннес Верморель: Это описывается позже в книге; это деталь. Пока вы, с точки зрения парадигмы, смотрите на будущее неправильно, вы заблокированы. Ничего не может произойти; эти идеи даже не поддаются мысли. Способ организации ролей — технический момент. Я описываю его для ясности, но он имеет второстепенное значение. Если вы даже не можете представить себе что-либо, вы не сможете это осуществить, независимо от того, как вы распределяете работу или какими инструментами располагаете.
Когда мы упоминаем слово «планирование», почти невозможно представить альтернативу, отличную от того планирования, которое практикуется, несмотря на Госплан в СССР. Это странно, ведь СССР был провалом, а тем не менее крупные компании буквально подражают тому, что не сработало в течение 70 лет в Госплане — грандиозном институте планирования, централизованно управляющем всей экономикой.
Госплан функционировал с 1925 по 1991 год. Он составлял планы на все эти годы; ни один из этих планов никогда не был осуществим. Когда я общаюсь с крупными компаниями, я уже почти два десятилетия получаю одно и то же впечатление: грандиозные планы не работают — и концептуально не могут работать. Люди думают: «Если мы перестанем этим заниматься, мы перестанем думать о будущем», что неприемлемо. Нам нужно думать о будущем, но мы не можем заменить плохое планирование его отсутствием. Вам нужна альтернатива. Забудьте о ролях: пока вы не сможете правильно мыслить — суровая концепция как альтернатива телеологии — любое решение невозможно обдумать и, следовательно, внедрить.
Конор Дохерти: Есть несколько вопросов от аудитории, на которые я хочу ответить, но прежде чем мы перейдём к ним — помимо прочтения книги — предположим, что кто-то её прочитал и очень воодушевлён. Каковы следующие шаги для внедрения описанной вами суровой концепции?
Йоаннес Верморель: Свяжитесь с нами. Но я думаю, что всё это произойдёт естественным образом. Эта книга — введение, но я надеюсь, что многое станет очевидным, когда у вас появится правильная перспектива. Именно поэтому я не вдавался в математические детали. Когда вы знаете, как подойти к проблеме, её решение становится процедурным, техническим — обыденным усилием.
В школе нас учат: вот проблема; найдите решение; и за ответ вы получаете оценку. В реальном мире самая сложная задача — правильно сформулировать проблему. Как только вы сможете ясно осознать свою проблему, её решение станет практически само собой разумеющимся. В будущем меня не удивит, если, как только вы чётко определите свою проблему, вы передадите её языковой модели, и она выполнит процедурное мышление, чтобы дать вам решение. Более интеллектуально требовательная задача — найти правильную проблему для решения.
Йоаннес Верморель: Благодаря этому введению читатель может изменить своё представление о том, как думать о своей компании, своей цепочке поставок и о тех решениях, которые имеют право на существование. Как только вы поймёте, что множество техник в цепочке поставок являются неэкономическими — например, страховые запасы — вас не удивит, что вы не получаете возврат инвестиций. Страховые запасы не оптимизируют норму доходности. Не удивляйтесь.
При чтении книги люди смогут сказать: «Такой образ мышления даже не соответствует правильной парадигме». Это тупик; он не принесёт дохода, потому что вы не находитесь в правильной области. Как только вы окажетесь в нужной сфере, возвращайтесь к этому принципу в Lokad: лучше быть приблизительно правильным, чем точно ошибаться. С правильным мышлением и Excel-таблицей можно добиться многого, в отличие от того, чтобы блуждать с неверным взглядом на проблему.
Конор Дохерти: По сути, это система взглядов, которую вы пропагандируете.
Йоаннес Верморель: Да. Например, сможет ли аудитория в одном предложении определить, что же такое экономика? Это было чётко определено более века назад Лайонелом Роббинсом, британским экономистом. Когда вы спрашиваете людей, обычно они не имеют понятия. Я даю краткое определение для цепочки поставок, но краткое определение экономики звучит так: «исследование дефицитных ресурсов, имеющих альтернативное применение». Как только вы поймёте каждое слово в этом лаконичном определении, вы поймёте, о чём экономика.
Кстати, то, что в СМИ называют экономикой, не является экономикой. Это политическая идеология или экономическая история — «безработица во Франции растёт или падает» и тому подобное. Это описательное; это не экономика. Экономическая история требует экономической теории, чтобы иметь смысл. Экономика предоставляет вам эту теорию; это два разных вопроса.
Конор Дохерти: Спасибо, Йоаннес. Перейду к вопросам аудитории. Как вы видите на баннере на экране, не стесняйтесь присылать их приватно; здесь есть личные сообщения, но также имеются и публичные вопросы. Один из них от Мануэля: «Это ваша вторая книга. У меня есть первая. Какие основные различия между ними или главные функциональные несоответствия?»
Йоаннес Верморель: Одно огромное различие — отсутствие математического кода. Эта книга значительно лучше. Предыдущая была действительно поспешной; её сделали за три месяца. Первые 100 страниц приемлемы; последующие устарели — совершенно неактуальны.
Предыдущая книга называлась «Вот рецепт от Lokad», которую мы называли Количественной цепочкой поставок. В то время я не был полностью уверен в том, что продвигаю. Я полностью не соглашался с мейнстримовой теорией цепочки поставок, поэтому сказал: «Я сделаю что-то другое и назову это Количественной цепочкой поставок». Но развитие в этой книге таково: то, что принято за теорию цепочки поставок в литературе, просто ошибочно. Глава 3 проясняет это с точки зрения эпистемологии: куда отнести цепочку поставок — к прикладной математике, социологии или прикладной экономике? Я утверждаю, что прикладная экономика — правильный подход.
Так что, имею ли я ещё одну теорию или я заявляю: «Это моя лучшая попытка создать самую правильную теорию цепочки поставок», замена тому, что было раньше? Предыдущая книга представляла собой рецепт того, что работает в Lokad. Любопытно, что эта предыдущая книга теперь фактически является одной главой в новой книге — главой под названием «Внедрение». Она охватывает лучшую, более зрелую версию того, что я описывал ранее. Предыдущая книга — это одна глава из одиннадцати.
I realized there was so much more under the foundations: how you see supply chain as knowledge—epistemology; economics—which I sidestepped in the previous book. We want profitability, but then you have to go back to economic roots: what does economic science bring to supply chain? The short answer is: quite a lot. Once you approach things under the explicit banner of economics—which I didn’t do previously—it clarifies tons of things.
There were plenty of other things I was taking for granted in my lectures. I realized I needed to go into the fine print, such as the modern theory of information—Shannon’s theory—which is very consequential for supply chain and how you reason about “informed” decisions. Then you have to think about the applicative landscape: software is extremely important, and supply chains are completely digitalized. I clarify the software landscape, how to think about it, and how your optimization has to be an overlay on top of it.
Then the future: teleological vs. rugged vision. That chapter came from frustration; I had hundreds of calls trying to explain probabilistic forecasting. Saying “probabilistic forecast” was the wrong approach. It’s the correct technical answer, but to understand the correct vision—independent of mathematics—you need the teleological vs. rugged lens. That gives you the underlying reasons why the instrument is desirable.
Same with “informed” decisions and intelligence. What is intelligence? With recent developments in machine learning, we can think more intelligently about intelligence. That needed treatment. Same with decisions: if supply chain is a piece of economics, every decision must be approached as an allocation of scarce resources that have alternative uses. You need to think in your company: what are the alternative uses for every resource? That clarifies a lot. There is an entire chapter dedicated to decision-making for that reason, and we will come back to it in a subsequent episode.
Conor Doherty: Следующий вопрос от Вивека — спасибо за запуск книги; я уверен, что это добавит новую перспективу ко всему материалу по цепочкам поставок, который у нас есть. «Есть ли какие-либо примеры использования реальных проблем цепочек поставок, рассмотренные в вашей новой книге?»
Joannes Vermorel: Есть раздел, в котором я описываю, что я думаю о кейс-стадиях — и о том, что они не работают. Но примеры использования вездесущи. Каждый раз, когда у вас есть распределение ресурсов с альтернативными вариантами использования, это — пример использования.
Каждый раз, когда вы тратите доллар на покупку чего-либо, вы могли бы использовать этот доллар для чего-то другого — распределения ресурса. Если у вас есть сырьё, которое можно использовать для производства нескольких продуктов, и вы решаете использовать его для запуска партии — это распределение. Если вы решаете, что готовая продукция должна идти в одно место, а не в другое — это распределение. И так далее. Примеры использования предельно банальны.
Литература по цепочкам поставок часто ошибается, потому что у них нет четкого представления о том, что такое цепочка поставок и что такое решение в цепочке поставок. Разъяснив, что это распределение ресурсов с альтернативными вариантами использования, примеры использования становятся очевидными: у вас есть поток, ресурсы, альтернативные варианты. Каждый раз, когда вы выбираете между альтернативами, это решение в цепочке поставок, которое нужно оптимизировать. Чтобы понять, какую отдачу вы можете ожидать, сделайте примерный расчет.
Из-за поверхностных основ вы получаете неясные вещи — например, «цифровые двойники цепочки поставок». О чём это на самом деле? Что именно вы пытаетесь решить? Средство для какой цели? Многие предложения — консультанты, поставщики, профессора — не дают четкого определения и не позиционируют цепочку поставок как отрасль экономики. В итоге возникают вопросы типа «примеры использования», на которые сложно ответить, потому что основы поверхностны.
Эта книга — также попытка решить давнюю проблему разочарования. Неявно Lokad на протяжении десятилетия рассматривал решения в цепочке поставок как распределения ресурсов с альтернативными вариантами использования. Но мы не формулировали это таким образом и терялись, объясняя, почему вероятностный прогноз лучше. Это очень важно — но это технический момент. То же самое с стохастической оптимизацией — очень полезно, но это технический момент, который становится интересным только тогда, когда вы понимаете правильную парадигму.
Conor Doherty: Следующий вопрос от Ника Грина — он поступил в нашем YouTube-трансляции (мы транслируем одновременно в LinkedIn и YouTube). Я процитирую дословно: «Спасибо, что сделали электронную книгу бесплатной. В Юго-Восточной Азии получить книги Amazon не так просто. С нетерпением жду чтения. Обсуждаете ли вы в книге роль стимулов в цепочке поставок?»
Joannes Vermorel: О, да — абсолютно. Стимулы имеют значение. Везде встречаются антагонистические стимулы. Традиционная литература по цепочкам поставок в значительной степени игнорирует стимулы и ведёт себя как умников-идиотов — крайне наивно в отношении стимулов.
В книге я подробно описываю стимулы сотрудников, консультантов, поставщиков программного обеспечения и академического сообщества, а также то, как они взаимодействуют с вашей попыткой сделать то, что лучше для долгосрочных интересов компании. Если вы не рассматриваете это явно как антагонистическую проблему, это не сработает. Вы имеете дело с людьми, обладающими самостоятельностью; их действия не всегда соответствуют интересам компании. Многие ситуации сломаны по своей сути; вы должны распознать их такими.
Важно: при столкновении интересов нельзя полагаться на суждения людей с конфликтом интересов. Нельзя сказать: «Я знаю, что у меня конфликт интересов, но поверьте, я честен». Так не решаются конфликты. Когда у кого-то возникает конфликт интересов, этому человеку следует запретить доступ к процессу, который принимает решение. Медицинская наука обнаружила это десятилетия назад. Если не сделать этого, ничего не получится.
Я также описываю конфликты интересов, которые есть у поставщиков корпоративного программного обеспечения — включая нас. Я стараюсь сделать всё максимально хорошо, но у меня тоже есть конфликт. Если люди захотят добавить то, что, возможно, я упустил, оставляйте комментарии. Я подробно описал махинации поставщиков корпоративного программного обеспечения — это то, что я знаю из первых рук, — но обратная связь была бы очень полезной.
Conor Doherty: Больше вопросов нет. Заключительная мысль: если бы люди прочитали только один раздел книги, что бы вы посоветовали? Конечно, вы хотите, чтобы они прочитали всю книгу и купили её — но какой один вывод на сегодня? Вы говорили об интеллекте, вы проходите через системы учёта; там так много всего. Один раздел?
Joannes Vermorel: Прочитайте главу 3, «Эпистемология». Это фундамент того, что даже считается знанием в цепочке поставок. Если вы дойдёте до конца этой главы, вы, вероятно, поймёте, что 99% того, что вы читали всю свою жизнь, как только вы осознаете этот эпистемический подход, не считается частью релевантного корпуса знаний по цепочке поставок. Это странно, но это объясняет «почему» моего страдания в первые десять лет в Lokad: я фундаментально пытался использовать неправильные теории — как пытаться добиться результатов с помощью алхимии вместо химии. Это не сработает. Вы используете нечто, что выглядит как наука — алхимия когда-то была очень серьёзной. Сэр Исаак Ньютон — популярный среди вас — провёл половину своей жизни, занимаясь исследованиями в области алхимии, а вторую половину — изучая движение небесных тел. Он опубликовал две книги примерно одинакового объёма: одну по небесной механике и другую по алхимии.
Дело не в том, что Исаак Ньютон был дураком; дело в том, что определить правильную парадигму сложно. Если вы ошибаетесь, у вас может получиться нечто, что выглядит как наука. Не думайте, что вы можете автоматически определить, что следует считать действительными знаниями в цепочке поставок. В главе 3 я пытаюсь дать читателям интеллектуальные инструменты, чтобы отсеять то, что квалифицируется как действительные знания, а что нет. Даже если вы проигнорируете всё остальное в книге, наличие этого инструмента будет чрезвычайно полезным, потому что у вас появится возможность отделить потенциально правильные знания от тех, что гарантированно являются неактуальными.
Conor Doherty: Ладно. Я убеждён. Других вопросов у меня нет. Большое спасибо за ваше время и ответы. А всем остальным спасибо за участие. Спасибо за ваши вопросы — многие отправляли их мне лично. Как я уже говорил много раз, некоторым людям удобнее комментировать публично; кто-то предпочитает писать мне лично. Всё, что мне присылают, я дословно передаю Joannes, или, по крайней мере, так, как это и поступает. На этом я прощаюсь: не забудьте добавить меня в LinkedIn, и до встречи на следующей неделе для очередного живого выпуска Breakdown. А пока — возвращайтесь к работе. Обратите на это внимание.
