00:00:00 Введение в цепочку поставок нефти и газа
00:05:02 Высокие ставки и офшорная логистика
00:08:20 Финансовые последствия простоев в цепочке поставок
00:13:54 Сложность и автоматизация в цепочках поставок
00:16:15 Неправильное понимание отражается на планировании
00:18:39 Запасы влияют на время без простоев
00:20:33 Цена на нефть влияет на прибыльность
00:23:00 Оптимальные запасы для эффективной работы
00:25:10 Оптимизация за пределами таблиц
00:28:58 Ограничения ERP в принятии решений
00:31:10 Excel как инструмент принятия решений
00:33:15 Значение систем хранения данных
00:37:00 Приблизительная точность в решениях
00:38:10 Фокус на решениях в условиях тарифов
00:40:30 Числовые подходы усиливают фокус
00:43:37 Отвлекающие факторы инженерных вызовов
00:46:10 Крупномасштабность снижает гибкость
00:51:30 Скорость и поддержка числовых методов
00:53:00 Роль ценообразования в цепочке поставок
00:57:19 Нефть как основа цивилизации
00:59:00 Искусственный интеллект и автоматизация рутинных задач
Резюме
В размышляющем диалоге Конор Дохерти и Йоаннес Вермораль погружаются в проблемы цепочки поставок в нефтегазовой отрасли, сравнивая их с управлением миниатюрным городом, а не с простыми предприятиями. Вермораль критикует традиционные методы, сосредоточенные на критичности, и выступает за автоматизацию и числовые модели для повышения эффективности. Он рассматривает финансовые последствия редких событий, делая акцент на оптимизации практик управления запасами вместо накопления. Вермораль подчеркивает неэффективность систем, таких как ERP, в принятии решений, и выступает за применение интеллектуальных систем для преодоления будущих неопределенностей. Разговор подчеркивает консервативный характер отрасли, где гибкость и цифровая оптимизация имеют решающее значение для развития стратегий цепочки поставок.
Расширенное резюме
В диалоге, вызывающем размышления, Конор Дохерти, директор по коммуникациям в Lokad и ведущий YouTube-канала LokadTV, вступает в беседу с Йоаннесом Верморалем, генеральным директором и основателем Lokad, чтобы исследовать сложные проблемы цепочки поставок, с которыми сталкивается нефтегазовая отрасль. Их разговор представляет собой тщательный анализ того, как эти сложности проявляются на различных этапах операционной деятельности — от добычи до транспортировки и переработки.
Дохерти начинает обсуждение, представляя нефтегазовый сектор как краеугольный камень, лежащий в основе глобальных цепочек поставок, отмечая его глубокое влияние на широкий спектр отраслей — от потребительских товаров до промышленных материалов. Вермораль подчеркивает эту мысль, акцентируя внимание на сложности цепочек поставок, сопоставимой с таковой в аэрокосмической и розничной торговле. Вопреки предположениям о простоте, управление нефтяной вышкой напоминает организацию миниатюрного города, загруженного тысячами SKU, каждая из которых необходима для обеспечения бесперебойной работы. Однако настоящая проблема заключается не в поддержании стабильности продукта, а в обеспечении будущих потребностей цепочки поставок в условиях экономических ограничений.
Вермораль проницательно делится наблюдениями о финансовых рисках, связанных с простоем, когда даже небольшие объекты ежедневно несут огромные затраты, усугубляемые логистическими трудностями, возникающими на удаленных офшорных платформах. Опираясь на концепцию Дохерти о сложности, компликации и критичности, Вермораль критикует традиционные управленческие практики, сосредоточенные исключительно на критичности, часто используя методы, такие как ABC-анализ. Он выступает за предпочтение автоматизации и числовых моделей в Lokad вместо устаревших подходов, утверждая, что эффективность можно достичь без привлечения больших команд планировщиков.
Разговор переходит к вопросам событий с низкой вероятностью, или событий длинного хвоста, которые, несмотря на их редкость, наносят серьезные финансовые убытки во всех операциях. Вермораль указывает на разрыв между предполагаемыми и фактическими вероятностями в операциях цепочки поставок, предупреждая, что уровень сервиса может ухудшиться без точного понимания взаимосвязей. В то время как традиционное мнение отстаивает большие запасы как страховку от рисков, Вермораль выступает за оптимизированные практики управления запасами, ориентированные на бесперебойную работу, а не на чистый объем, осуждая неэффективность и контрпродуктивность избыточных запасов.
Отражая финансовые подходы отрасли, Доэрти ставит под сомнение, действительно ли максимальная рентабельность инвестиций достигается для каждого вложенного доллара, оспаривая логику, оправдывающую использование ручных электронных таблиц в эпоху, требующую оптимизации посредством числовых рецептов. Верморель разделяет этот скептицизм, признавая неэффективность, порождаемую таблицами даже в крупных компаниях, и подчеркивая необходимость продвинутых систем интеллекта, а не просто систем учета.
Верморель классифицирует системы учета, такие как ERPs и WMS, как продвинутые бухгалтерские книги, умелые в отслеживании данных, но недостаточные для автоматизированного принятия решений, часто вынуждая пользователей возвращаться к электронным таблицам из-за их неэффективности. Несмотря на обещания прогнозирования спроса и оптимизации запасов, эти системы нередко подводят, выявляя потребность в системах, предназначенных для принятия решений — системах интеллекта, сосредоточенных исключительно на устранении неопределенностей и содействии сложным решениям.
Дуэт очерчивает дихотомию между системами, разработанными для идеального воспроизведения прошлых транзакций, и теми, которые организованы для решения будущих неопределенностей в реальных условиях. Системы интеллекта выступают за свою способность справляться со сложными вычислениями, выходящими за рамки простого ведения учета, и готовы повысить уровень принятия решений, касающихся запасов и ценовых стратегий.
Доэрти обращает внимание на консервативную природу нефтегазовой отрасли, где компании накапливают запасы для хеджирования финансовых рисков, но избегают программного обеспечения, предназначенного для их смягчения. Верморель высказывает предположение, не заслоняет ли инженерное мастерство отрасли оптимизацию цепочек поставок, намекая на присущую жесткость по сравнению с гибкими секторами, несмотря на усилия по цифровизации.
Гибкость, воплощенная в отзывчивом программном обеспечении, адаптирующемся к непредвиденным изменениям, бросает вызов традиционным методологиям, таким как FIFO, открывая путь к более динамичным стратегиям в цепочках поставок. Верморель признает распространенность автоматизации трейдеров, особенно в средних и нижних сегментах, отмечая при этом физическую сложность на вышестоящих уровнях, где системы интеллекта остаются явно недоиспользованными.
Переход к системным изменениям включает смешение существующих ручных стратегий с растущими программными решениями — идея, которую Верморель воплощает через подход двойного запуска компании Lokad. Эта методология дает возможность практикам сопоставлять числовые рецепты с электронными таблицами, способствуя сотрудничеству с учеными для совершенствования и масштабирования оптимизационных усилий, одновременно увековечивая экспертность практиков для достижения максимальной отдачи от инвестиций.
Диалог завершается тем, что Верморель восхваляет долговременное значение нефти и газа в индустриальном обществе, предсказывая глубокие преобразования, поскольку искусственный интеллект вводит автоматизацию административных процессов в новую эру. Доэрти отвечает взаимностью с волнением по поводу будущих преобразований, подводя итог сессии, которая не только разбирает тонкости управления цепочками поставок, но и служит свидетельством совместных предприятий в стремлении к инновациям.
Полная расшифровка
Конор Доэрти: С возвращением в Lokad. Как отрасль, нефтегазовая индустрия представляет собой несколько уникальных трудностей в управлении цепочками поставок. Сегодня мы с Йоанном обсудим эти вызовы на этапах добычи, транспортировки и переработки, а также рассмотрим методы, которые, по нашему мнению, работают и, что важно, не работают. Пока вы с нами, не забудьте подписаться на LokadTV и следить за нами в LinkedIn. А теперь я представляю вам сегодняшнее обсуждение нефти и газа с Йоанном Верморелем.
Итак, во-первых, Йоаннес, спасибо, что снова присоединился ко мне. Первый вопрос, я думаю, действительно задает тон, или, скорее, дает немного перспективы того, как мы сюда попали. Когда люди слышат, что Lokad участвует в нефтегазовой отрасли, это немного удивляет, потому что чаще всего, говоря об оптимизации цепочек поставок, люди думают о супермаркетах, розничной торговле и тому подобном. Так же, как в предыдущем обсуждении о аэрокосмической промышленности, я спрашивал вас, как именно Lokad оказался в аэрокосмической сфере, что же в нефти и газе привлекло ваше внимание в первую очередь?
Йоаннес Верморель: Я имею в виду, что нефть и газ, можно сказать, являются отправной точкой практически всех имеющихся у нас цепочек поставок. Всё начинается с них. Я не думаю, что существует практически какой-либо продукт с хоть какой-то степенью сложности, который не зависел бы критически от нефти и газа. Эта ручка, у которой, наверное, полдюжины компонентов, полученных из нефти. Этот микрофон, эта пена, этот ноутбук — практически всё, даже этот стол с краской, бочка нефти вон там. А затем энергия: мир в основном работает на нефти и газе. Альтернативные источники энергии, которые у нас есть, единственные, которые, я бы сказал, могут даже немного повлиять на сырьевое обеспечение энергией, — это ядерная энергия. Остальное — всего лишь отпечаток следа, в лучшем случае.
Со временем, да, мы в Lokad начали с тех аспектов, которые были наиболее заметны, например, с магазинов, и затем двигались к поставщику, затем к следующему поставщику, и так далее, пока в один прекрасный день не начали работать с нефтегазовыми компаниями, сосредотачивающимися на различных этапах, потому что, когда речь идет о нефти и газе, сектор абсолютно огромен.
Конор Доэрти: Вот в чем дело, потому что вы только что сказали, что нефть и газ абсолютно огромны. Однако я также знаю, что за кадром вы говорили, что в плане сложности, не желая вставлять вам слова, но по уровню сложности это не намного сложнее, чем аэрокосмическая отрасль или розничная торговля. Раскройте эту мысль подробнее.
Йоаннес Верморель: Я бы сказал, да, если говорить о «complication» точнее, скажем так. Интересно то, что сложность зашкаливает из-за огромных масштабов. То есть, почему у нас так много сложности? Если вы хотите управлять нефтяной вышкой, это как мини-город, и он требует всего, что можно ожидать от города среднего размера, буквально десятков тысяч единиц различных товаров, от перчаток до авиационных двигателей. У них есть, я бы сказал, двигатели для генерации энергии на месте. У них также есть турбины, которые они время от времени используют, когда им требуется большой запас или локальное снабжение электроэнергией и т.д.
У вас есть все — от очень маленьких вещей до очень больших, и все это необходимо для поддержания операций. Это справедливо как для наземных, так и для морских платформ, а также для FPSO, которые являются временными платформами для добычи нефти и газа. Таким образом, сложность зашкаливает, а «complication» — я бы сказал — значительно меньше. Это и есть различие.
Да, масштабы огромны. Да, разнообразие велико. Но если говорить о «complication», я бы сказал, что продукты относительно стабильны. Да, это индустрия, которая развивалась, но то, что нужно поставлять и иметь в наличии, не меняется как в быстрой моде, где каждый квартал появляется совершенно новый каталог и так далее. Всё остается довольно стабильным.
И это не то, что, скажем, авиация, где существуют циклы поставок, при которых всё ремонтируется, и там возникает сумасшедшая сложность с деталями, которые находятся в воздухе, с теми, что на земле, и постоянное перемешивание между отремонтированной деталью и тем, что возвращается на самолет. Здесь, я бы сказал, в основном осуществляется ремонт дорогой техники, но в общем это всё преимущественно прямая цепочка поставок. Им необходимо тонны расходных материалов, которые они потребляют, и чтобы абсолютно точно избежать простоя, нужно постоянно обеспечивать поставку огромного количества вещей.
Так что да, если сравнивать сложности с масштабами, то это не настолько уж и сложно, но, безусловно, чрезвычайно комплексно.
Конор Доэрти: Итак, давайте еще раз разберемся в различии между «complication» и «complexity». Как же стоимость вписывается в понятие сложности? Если говорить, например, о деталях: вы привели пример, что детали стабильны в том смысле, что вы знаете, что в худшем случае вам понадобятся именно эти детали для ремонта чего-либо. Это известно. BOM известен. Количество, которое вам может понадобиться, или время, когда оно понадобится, могут быть неизвестны, но вы знаете, что в какой-то момент мне потребуются эти детали для этой цели. Однако стоимость отсутствия этих деталей кардинально различается, если вы, скажем, работаете в ремонтном цеху на суше или на ремонтном комплексе, находящемся в 200 километрах в море на офшорной платформе. Так является ли это сложностью, и как оно вписывается в еще одно измерение?
Йоаннес Верморель: У вас возникают «complications» — это вопрос о том, является ли это строгой математической задачей, которая сама по себе невероятно сложна. Я бы сказал, что нет, это не так. Сложность заключается просто в огромном количестве всего: в том факте, что у вас много SKU, много деталей, много объектов, столько всего. Но в основе своей это просто — больше, больше, больше, больше. Снова, вы не добавляете дополнительные «complications».
И вот мы говорим о еще одном измерении, где ставки чрезвычайно высоки. И я бы сказал, что это третье измерение. Я называю это критичностью. Так что критичность крайне высока. Но с точки зрения поставщика оптимизации цепочки поставок, такого как Lokad, если вы говорите, что простой обходится в $1 в час или в миллион долларов в час, это всего лишь параметр. Для бизнеса это, безусловно, очень различно, но это никак не меняет ни сложность, ни осложнения.
Просто ставки, поскольку вы начинаете думать в терминах долларов, становятся значительно выше. Но по существу это еще одна абсолютно независимая проблема, которая, к тому же, является очень-очень важной в нефтегазовой отрасли, где ставки просто зашкаливают.
Когда происходит простой даже на довольно небольшом объекте, мы говорим о чем-то, что добывает нефть из земли, да, именно. Речь идет о простое, которое может стоить $1 миллион в день, понимаете.
Conor Doherty: Некоторые источники приводят это как базовый показатель. Я имею в виду, что диапазон довольно велик. И опять же, стоит немного это разобрать, потому что ранее мы говорили об аэрокосмической отрасли, и я знаю, что в автомобильном и аэрокосмическом секторах стоимость простоя в час аналогична. Так что я знаю, что в автомобильной отрасли это может составлять около $2 миллионов в час, а в аэрокосмической, без всяких причин считать, что это может быть иначе, учитывая сложность. Но, опять же, всё это обычно происходит на суше.
Когда начинаешь говорить об оффшорной платформе, нужно учитывать, что дело не только в покупке запчастей в последнюю минуту. Речь идет также о том, что: “окей, мне сейчас нужен либо корабль, либо вертолет для транспортировки этих вещей”. И дело не только в том, что в последнюю минуту нужен вертолет, мне еще нужен пилот или капитан. Так что, снова, мне нужен человек с очень уникальным набором навыков, который будет доступен, когда это потребуется, по сути, за кризисную цену. Вы платите непомерно, ведь каждую секунду, когда вы не добываете нефть, вы теряете её стоимость.
Итак, когда речь заходит о финансовых ставках, имеются эффекты первого порядка, второго порядка, третьего порядка, четвертого — их значение колоссально.
Joannes Vermorel: Да, ставки чрезвычайно высоки. Но опять же, для нас, с точки зрения оптимизации цепочки поставок, тот факт, что вы говорите: план A — получить запчасти посредством корабля и недорогой доставки, знаете, займет своё время; план B — экстренный вертолет, который прилетает на вашу оффшорную платформу, и тот факт, что план B стоит в 100 раз дороже плана A, — это всего лишь вопрос настроек экономического моделирования.
По сути, это не сильно отличается от ситуации с мультиисточниками, когда у вас есть один поставщик в вашей стране, который немного дороже, и более отдаленный зарубежный поставщик, который дешевле. Для Lokad, с нашей точки зрения, мультиисточники — это не очень сложная задача.
Но да, ставки. То, что делает нефтегазовую отрасль действительно специфичной, так это то, что ставки, критичность, просто зашкаливают, и в терминах долларов у вас зачастую бывает две, а иногда и три дополнительные нуля по сравнению с большинством других отраслей, просто потому что масштабы здесь огромны.
Conor Doherty: Мне действительно нравится такая классификация. Я только что выписал, по сути, три “С”: осложнения, сложность и критичность. Это те три измерения, которые вы только что описали, как Lokad, или вы и наши специалисты по цепям поставок, смотрите на проблему.
Joannes Vermorel: Да.
Conor Doherty: Пожалуйста, сопоставьте это с вашим взглядом на то, какова традиционная методика управления цепочками поставок в нефтегазовой отрасли. То есть, думают ли они об этом на таком уровне детализации и многомерности?
Joannes Vermorel: То есть, если подумать, когда вы применяете классический метод, такой как анализ ABC, вы сегментируете всё по критичности. Вы говорите: “окей, какие бы ни были мои товары класса A — вы знаете, самые критичные — у меня будет, скажем, один планировщик на 100 единиц, чтобы один человек работал с 100 SKU, потому что они крайне критичны, и я хочу, чтобы этот человек мог действительно тщательно и ежедневно всё контролировать.”
А затем для товаров класса B я бы сказал: “ну, возможно, у меня будет тысяча. То есть один человек на тысячу товаров, меньший объем, меньше ставки. А для товаров класса C, я просто подбираю числа, знаете ли, 10 000. И это те товары, которые менее критичны, дешевле и так далее.”
Таким образом, по сути, традиционный подход сводится к оценке по чистой критичности. Но то, где Lokad не совсем вписывается, так это то, что мы стремимся к автоматизации. Мы хотим числовой рецепт, который будет справляться со всем напрямую. А машины могут выполнять тонны расчетов, так что нам не придется испытывать недостаток в аналитике даже для редко встречающихся товаров.
Видите, идея в том, почему бы не иметь одного планировщика спроса, поставок и спроса на каждые 100 SKU? Почему это соотношение сохраняется только для товаров класса A, где можно, для товаров класса A, иметь, скажем, одного человека на каждые 100 SKU? Ответ в том, что вам потребовалась бы поразительно большая армия планировщиков спроса и поставок, если бы вы так поступали, когда в нефтегазовых компаниях приходится управлять 50 000 различными SKU, чтобы поддерживать работу.
Вот и всё. Если бы у нас было 100 товаров на одного сотрудника, для управления запасами на одном добывающем объекте понадобилось бы 500 сотрудников. Это, очевидно, безумие, вы так не пойдете.
Но теперь, если вы вступаете в область автоматизации и у вас есть умная логика программного обеспечения, то эти ограничения совсем не имеют значения, и эта точка зрения утрачивает смысл. Так что вам нужно иметь что-то, что отлично работает от самых критичных SKU до самого длинного хвоста.
Потому что с длинным хвостом дело в том, что даже если что-то требуется редко, оно все равно может способствовать простоям.
Conor Doherty: Опять же, я хочу учитывать, чтобы не использовать слишком много технического жаргона для тех, кто может быть не знаком — когда вы говорите “длинный хвост”, вы имеете в виду низковероятностные события в распределении?
Joannes Vermorel: Да, именно так, именно так.
Conor Doherty: Вероятность 0,1%, но это может привести к ущербу в $25 миллионов.
Joannes Vermorel: Да. Это может быть так, и такие ситуации длинного хвоста могут означать: нам нужно что-то, что обычно не требуется. Либо может оказаться, что то, что мы обычно поставляем за одну неделю, легко и просто, вдруг занимает шесть месяцев. Почему? Потому что, ну, сроки поставки различаются или по другим причинам.
Так что вы видите, все источники неопределенности — ваши непрерывные операции зависят ежедневно от решений, принимаемых сейчас в ожидании определенных будущих рыночных условий. Мы ожидаем, что будем потреблять определенное количество запчастей. Мы ожидаем, что поставщики смогут их поставить в указанные сроки и так далее.
Таким образом, существует множество источников неопределенности, и из-за этой сложности вы можете пострадать, то есть столкнуться с простоем просто потому, что произошло нечто, вероятность которого составляет всего одну на 10 000.
Вы скажете, ну, шанс один на 10 000 — это немного, если только у вас не будет 10 000 таких случаев. Таким образом, вы постоянно бросаете кости, и в конце концов, когда бросите их десятки или тысячи раз, даже события с крайне малой вероятностью всё равно происходят.
Conor Doherty: В общем, это суть теории вероятностей. Стоит остановиться и зафиксировать это, потому что я уже разговаривал с Саймоном Шалитом, операционным директором Lokad. И снова мы говорили об аэрокосмической отрасли в терминах сложности. Пример актуален. Он говорил о том, как люди понимают теорию вероятностей, что сильно отличается от того, чем она на самом деле является.
Например, мы привели пример — и вы тут же поправите мои расчеты — но если вам нужно 100 деталей для выполнения графика, то есть, чтобы починить нечто, мне нужно 100 деталей, я хочу, чтобы все они были доступны для эффективной работы. Мне нужно, чтобы они все были доступны одновременно. И если вы устанавливаете уровень сервиса 99% для всех этих 100 единиц, реакция может быть такая: “О, тогда у меня 99%-ная вероятность, что все они будут доступны”. А на самом деле это ближе к примерно 65% или что-то в этом роде, то есть примерно две трети.
Joannes Vermorel: Да, да. При условии зависимого распределения вероятностей. Да, абсолютно.
Conor Doherty: Но суть, конечно, в том, что то, что, по вашему мнению, вероятно произойдет — и даже если вы начинаете осваивать первые шаги вероятностного мышления — всё равно немного сложнее, чем можно подумать.
Но я хочу добавить: вы ведь сказали, знаете, что события длинного хвоста, возможно, происходят один раз из 10 000, и эта ситуация приведет к финансовой катастрофе. Ладно. Но традиционный подход уже признает это: “Окей, у меня может быть событие длинного хвоста. Я могу упустить этот винт за $1. Ладно, я оставлю миллион таких винтов под рукой и зафиксирую миллион долларов в запасах, которые могут так и не использоваться.”
Таким образом, на самом деле люди уже отчасти осведомлены об этом. У них уже есть подходы, например, буферные запасы. Что в этом плохого?
Joannes Vermorel: То есть, если ваша отрасль очень богата, в этом нет ничего принципиально плохого. Конечно, это расточительно, ведь запасы обходятся в целое состояние. Но если у вас хорошие маржи, вы можете это позволить.
Но реальность такова, что у нефтяных вышек и FPSO ограниченное пространство для хранения. Так что понимаете, в какой-то момент, если вам просто нужно больше, это придется хранить на суше, в любом случае. И затем это далеко. Это далеко потому, что, опять же, ваш FPSO — это очень большое судно, но с конечной вместимостью. То же самое касается нефтевой вышки. Это как мега-конструкция на море. Да, она достаточно велика для искусственного сооружения, но, опять же, возможности для локального хранения ограничены.
Вы должны убедиться, что максимально эффективно используете имеющуюся у вас емкость для хранения. И вообще, проблема утверждения “О, у нас нет лимита на запасы” заключается в том, что если вы выберете такой подход, вы, скорее всего, окажетесь отвлечены наличием всего этого мертвого инвентаря.
Это не обязательно лучшая стратегия для высокого уровня бесперебойной работы. Потому что если вы так поступите, вы случайно создадите огромные груды ненужных запасов. В какой-то момент кто-то осознает, что это крайне расточительно, и вы будете месяцами отвлечены на ликвидацию этого мертвого инвентаря.
И отвлеченность также способствует тому, что вы упускаете другие важные вещи и, в конечном счете, сталкиваетесь с непредвиденным простоем, потому что оказывается, что вам нужны товары, которых у вас нет.
Мое наблюдение таково, что когда у людей слишком много запасов, обычно уровень их работы оказывается далеким от идеального. Знаете, крайне редко достигается сверхвысокий уровень бесперебойной работы за счет обладания поразительно большим количеством запасов. Обычно избыток инвентаря создает столько проблем, что в итоге эффективность работы оказывается ниже.
Conor Doherty: Ладно, чтобы продолжить — и опять же, я только что это записал — есть много чего обсудить, но одно из того, что вы упомянули, — это ваша способность терпеть избыток запасов. То есть, зависит от того, насколько у вас высокие маржи.
Дело в том, что когда речь идет о нефти, цены сильно колеблются и в реальном времени. Сегодня, 10 апреля, нефть Brent стоит $65.48 за баррель. В данный момент цена может вырасти до $100 или упасть до $25. Как колебания цен, то есть фактическая стоимость добываемой нефти, влияют на способность компаний поглощать сотни миллионов долларов, которые они держат на оффшорной платформе и на складах, а также на аренде самолетов, вертолетов и кораблей для их перевозки? Как колебания цен влияют на процесс управления цепочками поставок?
Joannes Vermorel: В общем, расходы на добычу нефти на разных объектах совершенно различны. Есть места на Аравийском полуострове, где добыча нефти очень дешева, и поэтому при $65 всё в порядке. А есть места, например, в Канаде — я забыл название — это бассейн Атхаска.
Conor Doherty: Да.
Joannes Vermorel: Да, там, где при $65 добыча находится на грани прибыльности.
Conor Doherty: Это нефтяной песок.
Joannes Vermorel: Да, бассейн Атхаска, эти нефтяные пески. Так что, по моему мнению, во-первых, движущая сила заключается в том, что в зависимости от цен определенные объекты продолжают работать или нет. Это мега-фактор, который определяет, что может работать. Если цена составляет $100 за баррель, то может эксплуатироваться гораздо больше объектов, чем если цена $50. И я бы сказал, что это мега-фактор, который стоит на первом месте. Затем…
Conor Doherty: Но это всё-таки имеет свою цену. По сути, вы говорите, что, да, потому что вы так богаты, вы можете позволить себе расточительность. Это не является хорошей практикой по своей сути.
Joannes Vermorel: Если вы можете добывать нефть за, скажем, $10 за баррель, а затем продавать её за $65, то тот факт, что у вас имеется несколько дополнительных долларов за баррель в виде стоимости запасов, — это то, что вы можете позволить себе.
Но если цена составляет $65, и когда вы учитываете все затраты, себестоимость оказывается в $60 — когда вы складываете всё, всё, всё — тогда вы понимаете, что плюс или минус $1 за баррель только на затраты по запасам становится очень, очень значительным.
Но всё же, суть, как я уже говорил, в том, что дело не столько в накоплении запасов само по себе, сколько в том, что вы делаете всё возможное, чтобы обеспечить максимально высокий уровень бесперебойной работы.
И, в некотором смысле, избыток запасов обычно является врагом. Было бы заблуждением думать, что просто надувание запасов обеспечит высокий уровень бесперебойной работы. Это была бы своего рода точка зрения резервного запаса, при которой вы продолжаете увеличивать запасы. Но реальность такова, что безрассудное увеличение количества продукции, которую необходимо хранить, создает столько рутинных проблем с хранением и прочим, что в итоге вы получаете сниженный уровень бесперебойной работы, а не повышенный.
Так что на самом деле вопрос очень быстро сводится к тому, чтобы иметь правильный запас с учётом всех ограничений, чтобы время безотказной работы было максимально увеличено.
Конор Дохерти: Мне бы хотелось подытожить эту небольшую часть обсуждения, но я собираюсь сделать это в виде цитаты, которую я записал, а потом обсудить её с тобой. Скажи, насколько это точно.
Скажешь ли ты, что нефтегазовая промышленность в целом, или по крайней мере с точки зрения управления цепочками поставок, не мыслит в финансовом плане — а под финансовым я подразумеваю понимание этого слова у Локада, то есть максимизацию ROI для каждого вложенного доллара?
Йоаннес Верморель: Думаю, видишь ли, морально они именно так и поступают. Но если копнуть в детали, это не так.
Конор Дохерти: Раскрой это подробнее.
Йоаннес Верморель: Если спросить менеджеров, они ответят: «Да, очевидно, мы так и делаем.» Но как только начинаешь вникать в подробности расчётов, оказывается, что всё делается вручную.
И видишь, проблема в том, что когда процесс принятия решений предполагает, что люди вручную корректируют числа в электронной таблице, оптимизация становится невозможной. В сущности, всё сводится к группе клерков, работающих вручную… и я вновь говорю о крупных объектах.
Мы говорим о командах, которым приходится управлять десятками тысяч товарных позиций для каждого объекта. Это очень сложно. И когда так много людей участвуют в процессе, а решения принимаются вручную, результат получается не оптимизированным.
Даже если высшее руководство мыслит в терминах финансовой оптимизации, если базовый уровень исполнения цепочки поставок состоит из людей, корректирующих таблицы, оптимизированного результата достичь не удастся. В конечном счёте, да, топ-менеджер думает: «Я хочу максимальную отдачу от вложенных средств. То есть на каждый доллар инвестировать в то, что увеличит время безотказной работы больше всего». Это логика. Все с этим согласны, без проблем.
Но затем люди на нижнем уровне, когда дело доходит до самой основы пирамиды, остаются работать с электронными таблицами. Им передают данные, а потом им приходится иметь дело с таблицей. Как они это делают? На практике они прибегают к чему-то очень, очень грубому. Особенно если у вас получается такая система ABC, где один человек отвечает за категорию A с 100 товарными позициями, а другой за категорию C с 10 000.
На мой взгляд, оптимизацию можно начать только при наличии числового рецепта. Это главное — оптимизация невозможна без числового рецепта. Это будет вашим базовым уровнем.
А что может быть лучше этого числового рецепта? Ответ — другой числовой рецепт. А поскольку их два, вы можете запустить их параллельно и провести сравнительный анализ.
Числовой рецепт — это набор алгоритмов, который преобразует сырые исторические данные и всю дополнительную информацию, которую вы предоставляете, в окончательные решения — например, что именно нужно хранить на этом FPSO в данный момент, чтобы обеспечить наилучший запас для максимизации времени безотказной работы.
Конор Дохерти: Я хочу вернуться к одному моменту, который уходит корнями ещё в те времена, когда я не работал в Lokad. Если бы мне сказали — и я не хочу неуважительно говорить о тех, кто работает в пекарнях или чем-то подобном — но если бы до моего прихода в Lokad мне сказали, как небольшая независимая пекарня управляет своей цепочкой поставок или запасами, я бы сказал: «Они используют таблицу». Я бы сказал: «Ладно, звучит разумно. Это как два человека, ограниченный ассортимент — это совершенно нормально».
Если бы мне сказали, что огромные аэрокосмические компании или нефтегазовые корпорации используют исключительно Excel-таблицы и не учитывают те факторы, о которых ты только что рассказал, я бы сказал: «Это не может быть так. Это слишком футуристично и сложный процесс, чтобы ограничиваться чем-то вроде Microsoft Excel». Не то чтобы в этом было что-то плохое, но чтобы достичь того, что ты описываешь, нужно идти дальше.
Итак, мой вопрос таков: что же именно, по-твоему мнению, сдерживает столь значимую и прибыльную отрасль от внедрения инструментов, которые ты только что описал — то есть числовых рецептов?
Йоаннес Верморель: В этом отношении нефтегазовая отрасль ничем не отличается от большинства других с точки зрения оптимизации цепочки поставок. Системы регистрации никогда не смогут предоставить изящные процессы принятия решений. Поэтому все эти компании имеют системы регистрации.
Что такое системы регистрации? Это ERP, WMS — системы, которые отслеживают, что у вас есть, движение запасов, платежи и всё остальное. Записи — просто сырые данные. Это как приукрашенная бухгалтерская книга, которая содержит больше, чем обычная бухгалтерская книга, но по сути остаётся приукрашенной книгой.
Эти системы, все поставщики, которые предоставляют системы регистрации, на протяжении десятилетий утверждали, что могут автоматизировать принятие решений на их основе, и терпели неудачу. Оказалось, что попытка сделать это в системе регистрации — очень плохая идея. Программная архитектура этих систем совершенно не предназначена для этого.
Таким образом, поставщики в итоге разрабатывают решения, которые на практике оказываются весьма посредственными. Возьмите любую ERP-систему на рынке. Эти ERP можно было бы назвать ERM — системами управления ресурсами предприятия. Выберите любую ERM на рынке, и увидите, что у всех есть функции, такие как прогнозирование спроса, оптимизация запасов и прочее. По крайней мере на бумаге так и есть.
И всё же люди используют Excel-таблицы. Почему? Потому что эти возможности отстой, они не работают. Люди попробовали их, увидели, что они даже близко не решают проблему, и поэтому вернулись к своим таблицам.
Нефтегазовая отрасль не обладает по-настоящему исключительной историей в этом отношении. Та же самая проблема наблюдается во многих других отраслях. Это была та же проблема в розничной торговле, та же в производстве, та же в авиации. Проблема действительно была повсеместной.
Эти системы регистрации фундаментальны, поскольку именно они предоставляют электронный эквивалент того, что происходит в вашей цепочке поставок, какие операции осуществляются — это основа. Но эти системы не будут, и, вероятно, никогда не будут расширены до систем интеллекта.
Я определяю систему интеллекта как нечто, полностью ориентированное на автоматизацию процесса принятия решений. А здесь этого просто не происходит. Так и не произошло. Эти системы регистрации существуют с конца 70-х, и люди пытаются автоматизировать принятие решений с их помощью с тех пор.
У большинства поставщиков ERM на своих сайтах есть как минимум полдюжины итераций, иногда неудачных, описывающих различные попытки, которые потерпели неудачу. И это не исходит от этих людей.
Так что теперь вопрос: если нефтегазовые компании хотят действовать серьёзно, им необходимо учитывать тот факт, что решение для оптимизации не придет из этих систем регистрации. Оно придет из чего-то отдельного.
И, кстати, оно уже существует — Excel-таблица уже является чем-то отдельным. Таким образом, инструментарий, поддерживающий процесс принятия решений в их операциях, уже находится вне основной системы, потому что сама система регистрации для этого не предназначена.
Конор Дохерти: Вот в чём дело, потому что это очень важный момент, но для ориентира я провёл быстрый поиск в фоновом режиме. И я буквально набрал слова “ERP smarter decision-m”, и результаты оказались просто бесконечными.
И первый результат — и я не буду называть имён, возможно, к тому времени, когда это будет озвучено, он исчезнет — «Семь финансовых ERP-решений для более умного принятия решений». Следующий результат: «Более умное принятие решений с помощью ERP и бизнес-аналитики».
А это уже вторая категория, когда дело доходит до BI-инструментов. Это система отчетов.
Йоаннес Верморель: Да.
Конор Дохерти: Итак, снова, ты прекрасно изложил, как я понимаю, различие между системой регистрации и системой интеллекта, а также систему отчетности посередине — то есть аналитику сырых данных.
Но что, как мне кажется, ещё не разобрано достаточно, так это: что в третьем классе — системе интеллекта — делает её несовместимой с ERP или системой регистрации?
Потому что, опять же, ты сказал, что пытаешься заставить свою ERP делать то, что она не способна, и по сути, это как вытянуть кровь из камня. Почему так происходит? Потому что, как мне кажется, людей вводят в заблуждение.
Йоаннес Верморель: Да, то есть потому, что требования к точности в системе регистрации строже. Если в системе регистрации есть расчёт, который отклоняется на 1 доллар, всего лишь на 1 доллар, бухгалтер сходит с ума. Это недопустимо.
Даже если это платёж в 1 миллион долларов, округлённый до 1 000 010, имеет ли это значение? Бухгалтер сойдёт с ума. Это просто невозможно — немыслимо. Вы не округляете даже на 1 доллар.
Таким образом, когда вы работаете с системами регистрации, вы хотите абсолютной точности во множестве мелочей, как настоящий маниак. Это требует много времени, много усилий, потому что вам нужна абсолютная чистота во всех операциях с данными.
И что касается задержек, все эти расчёты должны быть супербыстрыми. Почему? Потому что я хочу знать, сколько запасов у нас сейчас есть по этому продукту — мне нужна информация мгновенно. Я хочу создать новую запись — мгновенно. Я не хочу ждать. Всё должно быть просто. Расчёты должны быть безупречными и казаться мгновенными. Конечно, реального времени на самом деле не существует, но ощущение молниеносности обязательно.
Принятие решений совершенно иное. Могу ли я приблизительно оценить нечто, что стоило 1 миллион долларов и 10 центов, как 1 миллион? Да, абсолютно. Могу ли я просто проигнорировать массу мелочей? Да, абсолютно. Нужно быть приблизительным, но правильным.
Когда у вас так много неопределённости, представьте ситуацию, в которой потребление детали чрезвычайно нестабильно, сроки поставки от поставщиков также крайне непредсказуемы, и вы даже не уверены, по какой цене в итоге закупите деталь, потому что есть ещё неопределённость.
Таким образом, у вас возникает примерно три неопределённости — спрос, сроки поставки и даже цена, по которой в конечном итоге будет закуплена деталь. Теперь вам нужно решить: инициировать ли запрос на закупку такого количества этой детали? Видно, что мы даже близко не подходим к 1%-ной точности. Главное — быть примерно правильным, а не абсолютно неправильным.
Система интеллекта создана по принципу числовых рецептов для достижения этого. И это означает, что вы не зацикливаетесь на одних и тех же деталях. Вы готовы приблизительно оценить массу вещей, если они несущественны. В отличие от этого, вы будете делать то, чего бухгалтер никогда не сделает, — постоянно спекулировать на тему того, что может произойти.
Система регистрации, по своей сути, сообщит вам, покупали ли вы детали в прошлом, по какой цене, какова была цена, по которой вы заплатили. Она не будет спекулировать на том, что, возможно, цена, по которой вы будете покупать, окажется гораздо выше в будущем. Это не то, что относится к области записей. Но это относится к области систем интеллекта.
Конор Дохерти: Итак, если я правильно понял, различие можно увидеть так: опять же, ERP — это разница между записью и решением.
Запись — это просто отражение: на столе лежала ручка, я её убрал — запись обновилась. Тогда как решение — купить ли ручку? Сколько она стоит, откуда её возьмут, за какую цену я её продам — это вычислительный процесс принятия решения. Это намного более сложный и изощрённый процесс, чем просто запись о предмете.
Йоаннес Верморель: Именно. И вы даже не обращаете внимания на одни и те же аспекты. Для системы регистрации вы, по сути, смотрите на прошлое и хотите иметь идеально точное воспроизведение прошлого. Всё должно быть безупречно, соответствовать нормам и тому подобное.
Давайте на секунду задуматься, что это значит. Мне нужно закупить деталь, которая поставляется из Китая. Сейчас она мне не нужна, а понадобится через шесть месяцев. Должен ли я покупать её сейчас с безумной тарифной ставкой, или полагать, что ситуация уляжется? Или, может быть, станет ещё безумнее, и в итоге мы столкнёмся с тарифом в 200%?
Такие вещи не относятся к системе регистрации. Вы сведёте с ума своих аудиторов и бухгалтеров, если включите подобное в систему регистрации.
Но с точки зрения системы интеллекта, да, это именно тот тип вещей, который вы видите. Фокус совершенно другой. Вы готовы приблизительно оценить массу несущественных деталей.
Вам не нужно учитывать транзакции до последнего доллара. У вас есть масса мелких затрат, которые реальны, но могут быть проигнорированы, так как они составляют менее 0,1% от общей суммы расходов.
Опять же, бухгалтер никогда не сможет сказать: «Но это всего лишь расход в 20 долларов, честно говоря, его даже записывать не стоит.» Нет, нет, нет. С точки зрения бухгалтерии, да, это всего 20 долларов, но их всё равно нужно фиксировать, даже если это всего лишь оплата за оформление отправки на 100 000 долларов.
Но с другой стороны, для системы интеллекта вы говорите: «Ладно, меня это не волнует. Это буквально несущественно. Это только усложняет мою логику без смысла.»
Я действительно хочу, чтобы моя логика — мой числовой рецепт — сосредотачивалась на главном, на том, что действительно имеет значение. Поскольку мой числовой рецепт не должен превращаться в монстра — не должен быть длиной в тысячи строк и совершенно непонятным — мне нужно концентрироваться на том, что действительно важно, игнорируя то, что в основном не имеет значения.
Существует предел, до которого можно усложнять этот числовой рецепт, прежде чем он развалится сам по себе просто потому, что его нельзя поддерживать.
Конор Дохерти: Прежде чем мы продолжим, я хочу еще раз отметить: когда мы говорим, мы не умаляем значение системы регистрации — очевидно, она критична — и системы отчетности, которая очень полезна.
Таким образом, номенклатура используется исключительно для различения. Когда мы говорим об интеллекте, это не означает, что остальные являются глупыми. Это просто их функция. Система интеллекта принимает решения.
Joannes Vermorel: Но я бы утверждал, что чрезвычайно опасно не иметь простую систему учета. Вам не нужно иметь что-то умное и сообразительное. Просто спросите бухгалтера и скажите ему: “Знаете, ваш коллега делает в бухгалтерском учете очень сообразительные вещи.” Это очень креативно и умно. Бухгалтер будет в ужасе. “Что? Креативный учет? Нет, спасибо.” Я бы предпочел, чтобы система была максимально простой и негибкой. И да, существует множество правил, но они предельно базовые. Не надо здесь вносить какую-либо вычурную креативность. Снова, система учета должна быть электронным регистром. Вы действительно хотите минимизировать все — то есть, изощренность неуместна для системы учета. Мы хотим, чтобы она была максимально простой, максимально примитивной — настолько простой, насколько это возможно, — потому что это не то место для создания сложностей. Conor Doherty: Если подытожить все сказанное до сих пор, складывается впечатление, что избегание риска крайне распространено в нефтегазовой отрасли. Но существуют две формы: одна — это избегание риска, связанного с запасами, что имеет смысл, учитывая критичность и финансовые ставки, о которых вы говорили, — а другая, если я правильно вас понял, заключается в большом нежелании рисковать даже при выборе программного обеспечения для решения первой задачи избежания риска. Я не хочу терять много денег, ведь это не тот вид бизнеса, которым я занимаюсь. Поэтому я всегда держу огромные запасы на складе. Ладно, вот программное обеспечение, разработанное для решения этой проблемы. Нет, я тоже не склонен к риску, когда речь идет о его использовании. Как, по вашему мнению, компании примиряют эти две формы, которые, казалось бы, противоречат друг другу в плане избежания риска? Joannes Vermorel: Думаю, проблема немного — знаете — она сформулирована не совсем так. Нефтегазовые компании, я считаю, по своей сути являются инженерными компаниями. Это компании инженеров. Здесь речь идет о очень технических задачах. Реальность такова, что инженерные задачи, связанные с добычей, транспортировкой и распределением нефти и газа, чрезвычайно интересны. Они очень сложны. Таким образом, я бы сказал, что вы получаете ситуацию — которая также является проблемой для некоторых других отраслей — когда очень легко заставить всех ваших лучших инженеров заниматься самыми интересными задачами: изобретать технологии, чтобы добывать новые источники, придумывать новые методы эксплуатации всего, транспортировки всего. Видите ли, управление цепочками поставок тоже является инженерной дисциплиной. Но когда рядом есть что-то супер блестящее, яркое и чрезвычайно привлекательное, может возникнуть ситуация, когда этим компаниям будет немного труднее привлечь специалистов, которые им действительно нужны для управления цепочками поставок. Проблема заключается в том, что интерес к основным инженерным задачам в нефтегазовой сфере настолько велик, что люди и компании отвлекаются от задач управления цепочками поставок. Опять же, это не уникально для нефтегаза, но, я думаю, это то, что затрагивает все технологически насыщенные отрасли. Полупроводники — то же самое. В некоторой степени и мода — потому что если вы работаете в индустрии моды, ваш интерес сосредоточен на моде, а не на цепочках поставок и т.д. Обычно именно в таких отраслях люди, обладающие технической склонностью, предпочитают решать основные задачи домена, а не подзадачи, связанные с цепочками поставок. Conor Doherty: Итак, с учетом всего сказанного, считаете ли вы, что реально — или, если хотите, осуществимо и реально — ожидать, что цепочки поставок в нефтегазовой отрасли когда-либо будут так же гибкими или проактивными, как в других отраслях? Ведь, как я уже сказал, вроде тех, что вы перечислили… Joannes Vermorel: Во-первых, масштаб делает их по своей сути более жесткими. Чем больше вы, тем меньше у вас гибкости. Это просто факт. Можно пытаться… Но есть разные степени. Amazon широко известен тем, что, несмотря на свои огромные размеры, умудряется не превращаться в полный бюрократический кошмар. Однако, когда вы действительно огромны, очень сложно сохранить гибкость. А в этой сфере нефтегазовая отрасль — буквально, нет никакой отрасли крупнее. Мы говорим о проектах от 1 миллиарда долларов. Вещи настолько огромны. Так что с точки зрения гибкости говорить о том, что нефтегазовая отрасль будет так же гибка, как, скажем, игроки электронной коммерции, даже не имеет реалистичной основы. Это просто не разумная отправная точка. Но они могли бы значительно улучшиться — я бы сказал, учитывая соответствующую отправную точку — у них есть огромный потенциал для роста. И снова, я считаю, что, поскольку в наши дни большинство этих компаний цифровизированы — у них есть системы учета, они уже вложили большие инвестиции — они могут начать оптимизацию. И что интересно, первоначально они часто делали эти инвестиции в системы учета, думая, что в конце концов получат систему интеллекта. Реальность такова: да, но обычно не от того же поставщика. Таким образом, видите, система учета является фундаментальным строительным блоком для последующей оптимизации, но вы не собираетесь проводить оптимизацию в системе учета. Вы будете делать это на чем-то другом — в системе интеллекта — и, скорее всего, это будет другой поставщик. Conor Doherty: Если можно немного пояснить, то степени гибкости — то, что я имел в виду под этим вопросом, или, точнее, как я определил бы гибкость — можно показать на примере. У вас есть система интеллекта, способная реагировать почти в реальном времени или довольно быстро — как мы уже говорили, довольно быстро — на текущее состояние вашей цепочки поставок. Возьмем, к примеру, вы проводите ремонт на морской платформе, вы думаете, что знаете объем работ, но он меняется, потому что вы внезапно обнаруживаете: “О, оказывается, есть проблема, которую я не ожидал.” Ладно, она возникла. Готов ли я к этому — да или нет? У меня готов график ремонта. У меня есть техники, инструменты, запчасти. Но то, что, как я думал, мне придется сделать, я больше не могу сделать, потому что на самом деле эта вещь, для которой у меня сейчас нет запчастей, сломалась. Что я делаю? На мой взгляд, гибкая цепочка поставок — это, например, такая, которая имеет программное обеспечение, способное восстановить систему действий — график действий. Он может быть не идеальным. И опять же, мы возвращаемся к мысли, что совершенного не бывает. Но это будет лучше, чем что-то вроде: “Ну, ничего не поделаешь, просто следуйте принципу FIFO, как-нибудь разберемся.” Joannes Vermorel: Но реальность такова, что, если у вас в процессе принятия решений участвуют люди, особенно если задействовано много людей, это будет медленно. Просто представьте: у нас сейчас ситуация, когда тарифы в США значительно изменились. А теперь представьте, что задействовано сотни людей, и им придется обновлять свои таблицы, чтобы учесть новую ситуацию. Если вы будете действовать так, знаете, наверняка руководство заметит это — и они разошлют всем электронное письмо с сообщением: “Ребята, думаю, вы все читали новости. Вот обновление по новой ситуации, бла-бла-бла. Просто обновите свои практики с учетом новой реальности, используя эти числа как входные данные.” Но реальность такова, что это займет время. У людей есть свои таблицы. Их может быть сложно обновлять. Они не централизованы. Некоторые люди могут просто не обращать внимания. Некоторые уже настолько заняты решением неотложных проблем, что у них просто нет времени на это. Таким образом, если вы будете принимать решения с участием людей, то, в любом случае, потребуется шесть месяцев, чтобы довести всех до актуального состояния. И когда вы учитываете скорость изменения тарифов в США по отношению к остальному миру — час за часом — очевидно, что шестимесячный срок для приведения ваших разнородных команд в курс дела просто… То есть, это будет чрезвычайно медленно. Так что да, это одна из причин, почему Lokad продвигает числовые рецепты. Вы можете, скажем, за один день обновить числовой рецепт, учесть новую реальность, протестировать его, а затем вывести в производство. И все последующие решения будут отражать измененный рецепт, который может включать новые тарифы или что-то еще, что происходит в данный момент. Conor Doherty: Опять же, я понимаю, что, обсуждая это, мы неявно и иногда явно сосредоточились на добыче — мы говорили о добыче и морских платформах — но все, что мы здесь сказали, применимо везде: и в добыче, и в транспортировке, и в переработке и т.д. Есть ли что-то уникальное во среднепоточных и нисходящих цепочках поставок в нефтегазовой отрасли, что могло бы сделать их, возможно, более подходящими или восприимчивыми к такого рода программным вмешательствам, которые вы описываете, или все они одинаковы — все как черепахи, одна за другой? Joannes Vermorel: Да, они очень, очень похожи. Ведь, очевидно, что как только вы переходите к транспортировке, появляется масса людей, которые являются настоящими трейдерами. И, кстати, интересно, что они не считают себя специалистами по цепочкам поставок, но, с моей точки зрения, ценообразование — это часть цепочки поставок. Интересно, что эти процессы уже полностью автоматизированы, роботизированы. У нас есть квантовые специалисты, которые занимаются этой частью. Так что интересно то, что когда речь заходит о спекуляциях на самих товарах, их покупке и установлении рыночной цены, всё это уже полностью управляется программным обеспечением. Вот это интересно. Это добыча — там сосредоточена большая физическая сложность, акцент на активах. Однако, я бы сказал, она до сих пор недостаточно оснащена системами интеллекта. Это и будет главным отличием. Conor Doherty: Ну, мы вроде бы заканчиваем. Но что я бы сказал, основываясь на том, что вы только что сказали — знаете, “недоинструментированы”, мне нравится это выражение — реалистично, никто не перейдет от совершенно ортодоксального, классического подхода к управлению, скажем, добычей в цепочке поставок, к тому, чтобы, “Ну, всё полностью роботизировано от начала до конца,” исключая клиентов Lokad. Для людей, которые хотят сделать первые шаги, как это выглядит с точки зрения программного обеспечения? Joannes Vermorel: Программное обеспечение — это просто параллельный запуск. Подход Lokad к таким ситуациям заключается в том, что вы устанавливаете свои числовые рецепты, а изначально люди продолжают использовать свои таблицы. Но при этом у них в стороне всегда есть то, что рекомендует числовой рецепт Lokad. Они могут сравнивать и решать, какой из вариантов лучший. И Lokad не принимает решения за вас; мы также, в рамках усилий по объяснению, предоставляем обоснование в долларах. Каждое рекомендованное решение сопровождается, как правило, полудюжиной показателей эффективности — тоже выраженных в долларах — которые объясняют, почему мы считаем это необходимым. Это может быть стоимость того, что вы собираетесь купить, стоимость в виде дополнительного времени без простоев, которое вы зарабатываете, и т.д., и т.д. Таким образом, у вас есть полудюжина показателей в долларах, которые мотивируют плюсы и минусы, обосновывающие наши рекомендации. А затем мы повторяем итерации. И в какой-то момент — именно так эти числовые рецепты переходят в производство. Мы считаем, что когда специалисты по цепочкам поставок говорят: “Сегодня я просто подтвердил все ваши решения, как и вчера и позавчера, потому что, честно говоря, они просто хороши. Я не вижу никакой добавленной ценности.” Тогда мы устраняем проблемы. Вот и всё. И что интересно, благодаря автоматизации, вы не просите свои команды работать вдвое усерднее — сначала генерировать решения в таблице с полуручным процессом, а затем делать это во второй системе, тоже с полуручным процессом. Это просто кошмар для команды. Идея в том, что новая система должна быть полностью автоматизирована, роботизирована, и затем вы можете запускать её — делать то, что мы называем параллельным запуском — столько, сколько потребуется. Обычно это занимает пару месяцев, пока люди не убедятся, что всё работает надежно, что система стабильно хороша день за днем, что она действительно делает гораздо меньше ошибок, чем люди. Когда люди начнут говорить: “О, система не согласилась со мной… О нет, я неправильно определил время выполнения.” Ладно, рецепт был верным. Тогда вы просто решаете автоматизировать. Conor Doherty: Да. И также следует отметить, что любой специалист по цепочкам поставок со стороны клиента может взаимодействовать с учеными по цепочкам поставок, ответственными за этот аккаунт, и совместная работа помогает улучшить числовой рецепт, учитывая их инсайты. Потому что, опять же, никто не утверждает, что в голове специалиста по цепочкам поставок нет ценного опыта — просто давайте использовать этот опыт и максимизировать отдачу от этих инвестиций за счет масштабируемости и автоматизации. Кажется, я уже слышал, как вы это говорили, Жоаннес. Ну, Жоаннес, у меня больше вопросов нет. Но в заключение, хотите поделиться каким-нибудь призывом к действию? Joannes Vermorel: То есть, мир нефти и газа — это буквально основа нашей индустриальной цивилизации, и он никуда не исчезнет. Он никуда не исчезнет. Несмотря на утверждения о пике нефти и т.д. — нет, он останется. Он останется надолго, очень надолго. И даже если бы миру удалось перейти на ядерную энергию исключительно для энергетических нужд, оказалось, что существует множество случаев, когда это просто неуместно. Если, например, электросамолеты — у нас даже нет технологий, которые могли бы это обеспечить. То же самое, скажем, для лесозаготовок. Для этого нужны очень тяжелые грузовики. Эти машины не будут работать на батареях. Батареи и их заряд недостаточны. И это верно для большинства тяжелой техники, которую мы используем — для сельского хозяйства, для добычи полезных ископаемых, для множества других вещей. Всё это зависит от нефти.
Joannes Vermorel: То есть, мир нефти и газа — это буквально основа нашей индустриальной цивилизации, и он никуда не исчезнет. Он никуда не исчезнет. Несмотря на утверждения о пике нефти и т.д. — нет, он останется. Он останется надолго, очень надолго. И даже если бы миру удалось перейти на ядерную энергию исключительно для энергетических нужд, оказалось, что существует множество случаев, когда это просто неуместно. Если, например, электросамолеты — у нас даже нет технологий, которые могли бы это обеспечить. То же самое, скажем, для лесозаготовок. Для этого нужны очень тяжелые грузовики. Эти машины не будут работать на батареях. Батареи и их заряд недостаточны. И это верно для большинства тяжелой техники, которую мы используем — для сельского хозяйства, для добычи полезных ископаемых, для множества других вещей. Всё это зависит от нефти.
А затем есть еще пластик, который нам нужен для множества вещей. И в отличие от того, что говорят в СМИ — «О, у нас слишком много пластика в упаковке» — да, но большинство хирургических инструментов также во многом изготовлены из пластика.
Так что да, он никуда не денется. И я думаю, что в этой отрасли тоже присуще инженерное мышление. Если говорить о ближайших десятилетиях, я предполагаю, что эта отрасль также сядет на поезд искусственного интеллекта и просто автоматизирует кучу административных задач бэк-офиса. То есть, именно об этом мы и говорим — в этой отрасли работают буквально сотни тысяч клерков, занятых бэк-офисной работой. Они абсолютно необходимы, потому что без них эти компании остановились бы. Но существует огромный потенциал для механизации этих процессов и освобождения этих людей, чтобы они могли заниматься более интересными делами.
Conor Doherty: Что ж, Жоаннес, я разделяю твой энтузиазм. И я искренне благодарю тебя за уделённое время. И благодарю всех за просмотр. До встречи в следующий раз.
