00:00:00 Определение решения, необратимость и прогнозы в сравнении
00:05:50 Альтернативная стоимость отсутствует в основном планировании
00:11:40 Объяснение надежных, хрупких и экстремистских решений
00:17:30 Оптимизация повторяется, находя безумные решения
00:23:20 Голимизация, обоснованные предположения и уроки модернизации
00:29:10 Подводные камни семантики данных и абсурдные рекомендации
00:35:00 Норма прибыли при детализации решения
00:40:50 Окно ответственности определяет горизонт принятия решений
00:46:40 Эвристические окна заменяют громоздкие модели политик
00:52:30 Нагрузка измеряет капитал, выделенный с течением времени
00:58:20 Период полураспада отражает инертность компании, превышающую сроки выполнения заказов
01:04:10 Период полураспада сообщает о продолжительности принятия решения без полной симуляции
01:10:00 Линза ликвидности: расходные материалы против вращающихся
01:15:50 От ритуалов KPI к механизации принятия решений
01:21:40 Автоматизация сокращает задержку и повышает производительность
01:27:30 Роботизированные решения обеспечивают измеримое непрерывное улучшение
Резюме
Джоаннес Верморель и Конор Доэрти продолжают обсуждение Введения в цепочку поставок по главам. Глава восьмая посвящена решениям: операционному выбору, который распределяет ресурсы, подвергает компании риску и в конечном итоге определяет, создает ли теория цепочки поставок экономическую ценность.
Подробное резюме
По сути, это обсуждение посвящено одной идее: в цепочке поставок реальными являются только решения. Прогнозы, планы, ключевые показатели эффективности и информационные панели могут быть полезны, но сами по себе они не являются вещью. Прогноз не приводит к перемещению запасов, выделению денежных средств и не разочаровывает клиента. Решение имеет значение. Вот почему Джоаннес настаивает на том, что цепочку поставок следует понимать как серию распределений ресурсов в условиях неопределенности, оцениваемых по ожидаемой доходности с поправкой на риск.
Это сразу отделяет его точку зрения от мейнстрима. Традиционный подход рассматривает будущее так, как будто оно достаточно известно, чтобы оправдать план, а затем и оркестровку этого плана. Но как только вы предполагаете одно известное будущее, вы перестаете серьезно думать об альтернативах, а как только вы перестаете думать об альтернативах, альтернативные издержки исчезают из поля зрения. Это не просто философская ошибка. Это становится программной ошибкой. Компании в конечном итоге работают с системами, которые могут обрабатывать огромные объемы данных, но при этом остаются слепыми к самым важным компромиссам.
Еще одним важным моментом является то, что слово «оптимизация» часто вводит в заблуждение. Большинство систем не открывают какой-то окончательной экономической истины. Они просто доводят до крайности систему оценок, которая сама по себе может быть ошибочной. Следовательно, настоящая работа является итеративной: генерировать решения, проверять абсурдные, обнаруживать то, что модель не смогла понять, и пересматривать экономическую логику. Часто проблема заключается не в решателе, а в цели.
Этот разговор также ясно показывает, что время имеет значение с экономической точки зрения, а не только с операционной. Решение — это не просто количество; это обязательство капитала с течением времени. Отсюда идеи нагрузки и периода полураспада. Нагрузка измеряет денежный вес решения во времени. Период полураспада измеряет, сколько времени потребуется, чтобы вернуть половину капитала, связанного с этим решением. Это попытки описать то, что неясно во многих теориях цепочек поставок: инерцию. Фирма может мыслить с точки зрения сроков выполнения заказов, но сами по себе сроки выполнения заказов не говорят вам, насколько быстро бизнес может изменить направление.
Наконец, практическое значение имеет организационный характер. Большая часть устаревшего управления цепочками поставок существует потому, что людям когда-то приходилось разделять труд вручную. Но программное обеспечение меняет это. Если решения можно принимать ежедневно, экономично и в больших масштабах, то многие укоренившиеся рутины сохраняются не потому, что они рациональны, а потому, что они передаются по наследству. Настоящее соревнование больше не происходит между одним ручным процессом и другим. Это между механизированным принятием решений и организациями, которые все еще принимают документацию за действие.
Полная расшифровка
Conor Doherty: С возвращением. Это восьмая серия специальной серии, в которой мы с Джоаннесом берем его новую книгу Введение в цепочку поставок и обсуждаем идеи, глава за главой. Теперь, как вы, наверное, помните, в этой серии я притворяюсь одним из примерно 10 миллионов практикующих в мире, которые могут увидеть эту книгу, взять ее в руки, начать читать и, естественно, задать некоторые вопросы.
Итак, это глава 8, а это значит, что мы уже записали предыдущие семь глав. Я настоятельно рекомендую вам посмотреть их в первую очередь, потому что некоторые из этих идей будут упоминаться сегодня. И на этом я предлагаю вам сегодняшнее обсуждение главы 8 «Решения».
Мы говорим о главе 8, которая, я думаю, раскрывает основную концепцию книги. Я знаю, что это глава 8 из 11, но, исходя из вашей философии, философии Lokad, всего, что мы делаем, решения на самом деле являются лишь самой фундаментальной концепцией.
Но в главе 8 вы даете свое полностью сформированное определение, которое, я цитирую вас, представляет собой «обязательство потока, которое распределяет ограниченные ресурсы между допустимыми вариантами закрытия альтернатив в погоне за наивысшей ожидаемой нормой доходности с поправкой на риск». Очень точно. Вы начали главу 1 с немного менее многословного и менее точного определения, но мне любопытно: вы уже привели много примеров, и люди могут их перемотать и просмотреть. Что на самом деле означает ваше нынешнее определение решения с точки зрения операций в цепочке поставок?
Joannes Vermorel: Во-первых, он проясняет точку зрения прикладной экономики. Это буквально говорит о том, что мы сужаем наше внимание на вещах, в которых мы явно стремимся повысить норму прибыли. Итак, это заявление. Могут быть классы решений, которые даже не принадлежат к этой парадигме. Я говорю, что все в порядке, просто это не решения цепочки поставок.
Итак, здесь мы действительно полностью охватываем эту парадигму, и затем я очень ясно даю понять, что мы говорим о чем-то, что осязаемо в потоке. Видите ли, этим «решением» я хочу устранить путаницу с потенциальными артефактами. Прогноз – это не решение. Прогноз, вы можете прогнозировать все, что хотите. Пока это прогноз, он не имеет никакого отношения к прибыльности вашей компании.
Вы можете прогнозировать рост на 200% или спад на 10%, неважно. Это проекция. В конечном счете, я бы сказал, что эти прогнозы несущественны. Они становятся значимыми только тогда, когда вы действительно делаете что-то осязаемое в своем потоке. И именно поэтому я говорю, что это решение. Решением будет распределение ресурсов, и это будет иметь в некоторой степени необратимые последствия.
Я говорю «в некоторой степени», потому что большинство решений в цепочке поставок можно отменить, просто за определенную цену, за определенную цену. Поэтому, если вы решите переместить что-то из места А в место Б, вы можете повернуть это перемещение вспять. Это просто стоит денег. Поэтому я бы сказал, что решение необратимо в том смысле, что оно всегда обратимо, но за него нужно платить.
Conor Doherty: Просто чтобы добавить немного красок, потому что, опять же, очевидно, что я здесь работаю, но, прочитав книгу почти второй раз, это необратимо в том смысле, что вы не можете вернуться к точному положению дел, которое существовало в тот момент, когда вы приняли решение.
Итак, вы можете вернуться к своего рода суперпозиции: «Ну, я могу выбрать снова», но чего вы не можете сделать, так это перемотать время назад, как Супермен, обращающий вращение Земли, и сказать: «Я вернулся ровно в 9:01 утра во вторник утром, когда у меня впервые был рынок таким, какой он был, Суэцкий канал, каким он был, Ормузский пролив, каким он был». Нет, этого больше не существует. Этого больше нет.
Итак, существует необратимость в абсолютном и относительном смысле. Вы говорите об относительном смысле.
Joannes Vermorel: Да, именно. И в отличие, опять же, от прогноза, я могу запрограммировать на своих компьютерах алгоритм, который, скажем, будет пересматривать прогноз миллион раз в секунду. Эта штука не будет иметь никаких последствий для цепочки поставок. Итак, я настраиваю это число миллион раз в секунду, физически в цепочке поставок ничего не происходит.
Но если я решу переместить что-то, я имею в виду, очевидно, что если я попытаюсь отменить свое решение о перемещении инвентаря и сделаю это миллион раз в секунду, вещь еще даже не начнет двигаться. Но, допустим, как только вещь есть, на грузовике стоит предмет и грузовик едет по трассе, то обратимость теряется.
Потребуется время, чтобы вернуть вещь, и цепочка поставок никогда не вернется к точному положению рынка, точному положению, которое было до этого решения.
Conor Doherty: Ну, опять же, это доходит до альтернативных издержек, которые, опять же, если вы сломаете определение «распределение ограниченных ресурсов между допустимыми вариантами», по сути, вы можете сделать A, вы можете сделать B, вы можете сделать C, вы можете добавить почти бесконечный элемент, у вас есть почти бесконечное количество вариантов, и каждый из них будет иметь разную прогнозируемую норму прибыли.
Насколько распространено понимание или насколько присутствует идея альтернативных издержек, скажем, в том, что вы называете общепринятым взглядом на принятие решений в цепочке поставок?
Joannes Vermorel: Он полностью отсутствует. Он полностью отсутствует, и это задумано. Видите ли, основная точка зрения рассматривает будущее как нечто, что можно уловить в рамках допусков, точно так же, как это точка зрения естественных наук. Я могу спрогнозировать положение Марса через год очень, очень точно. Единственной неопределенностью будет допуск, поскольку мой телескоп имеет очень, очень минимальный дефект.
Итак, я не знаю точно положения Марса, но с крошечной, крошечной, крошечной неопределенностью относительно размера Марса я почти в совершенстве знаю положение Марса на небе и в Солнечной системе через год. Итак, вы видите, это точка зрения естественных наук. И для господствующей теории это то же самое.
Они принимают свой прогноз, строят план, и план является его оркестровкой. Так что возможностей нет. Альтернативные издержки не существуют, потому что у вас есть одно будущее, а затем оркестровка, позволяющая сделать все, чтобы это будущее стало реальностью. Так что об альтернативах речи не идет.
Conor Doherty: Опять же, извините, просто чтобы внести ясность, я мог бы полностью согласиться с тем, что при исполнении люди не обязательно взвешивают все мыслимые перестановки вариантов, но вы предполагаете, что они отсутствуют, как будто никто их вообще не рассматривает? Они даже не знают, что существуют альтернативные издержки?
Joannes Vermorel: Проблема в том, что нет, я имею в виду, очевидно, что в сознании менеджера, практика, очевидно, у людей есть то, что я описал в книге как «грубое видение» будущего. Очевидно, так оно и есть, потому что суровое видение, и мы обсуждали это в главе о будущем, заключается в том, что вы держите в своем уме грубое понимание того факта, что существует непреодолимая неопределенность будущего, что все может измениться.
На самом деле, телеологическое видение очень странное, если задуматься. Нет ничего, что действительно работало бы подобным образом в человеческом обществе, особенно в мире, который не является миром естественных наук. Это мир праксиологический, и это слово сложно назвать человеческим действием. Таким образом, будущее состоит из человеческих действий, будущих действий, которые еще не решены.
Итак, все может измениться, потому что люди могут передумать, ваши клиенты могут передумать, ваши поставщики могут передумать, ваше правительство может передумать и так далее. Итак, по сути, когда я сказал, что общепринятая точка зрения не учитывает альтернативные издержки, да, люди в самой компании, как правило, таковыми не являются, но реальность такова, что в современных цепочках поставок то, что вы можете и не можете делать, во многом определяется программным обеспечением, которым вы управляете.
Потому что, как вы видите, ваша цепочка поставок полностью управляется программным обеспечением для любой компании, у которой, скажем, есть полмиллиарда евро или долларов дохода в год. Я не знаю таких компаний, которые не управлялись бы программным обеспечением. Эти компании слишком велики. Никто не знает каждую позицию инвентаря в своей голове.
Мы говорим о тысячах продуктов, потенциально о миллионах движений запасов в год. И именно поэтому цепочка поставок — это такая странная вещь, в которой в настоящее время вы не наблюдаете непосредственно за цепочкой поставок. Вы наблюдаете это только косвенно при посредничестве программного обеспечения. И теперь, если у вас есть программное обеспечение для того, что в значительной степени охватывает основную теорию, даже если в вашей голове вы думаете о возможностях и альтернативных издержках, если эта вещь не имеет аналогов где-либо в вашем прикладном ландшафте, тогда сделать это становится очень тяжелой битвой.
Да, вы можете взломать несколько электронных таблиц направо и налево, чтобы сохранить это, но это сложно, и вы ведете тяжелую битву, потому что, опять же, если мы посмотрим на парадигму, что она говорит? Это будет программная реализация, которая говорит, что вы прогнозируете, у вас есть временные ряды, а затем у вас есть некая логика распределения, которая просто принимает этот детерминированный план и просто выполняет оркестровку.
Итак, хорошо, если вы говорите, что у нас есть возможность или риск, как вы внесете это в эти временные ряды и оркестровку? Люди говорили: «О, вы можете настроить буферы». Да, это сработает для некоторых возможностей и некоторых рисков, но это очень мало. Многие альтернативные издержки не будут отражены в параметризации страхового запаса.
Примером может быть: а что, если есть, нам нужно расширить ассортимент? Нерасширение ассортимента сопряжено с альтернативными издержками, потому что именно так поступают конкуренты, и эти клиенты покидают нашу компанию, потому что не находят ассортимент достаточно широким. Таким образом, даже если мы конкурентоспособны по цене, они находят большую ценность в конкурентах, у которых может быть лучший ассортимент.
Подобные вещи, если принять общепринятую точку зрения, полностью отсутствуют в теории и программном обеспечении, что очень затрудняет взлом любых электронных таблиц, потому что даже если вы сможете это сделать, у вас не будет смысла внедрять эти модели вашей электронной таблицы в ваше программное обеспечение. Им придется жить бок о бок, и связь между ними очень и очень неясна, если не сказать больше.
Conor Doherty: О чем я хочу поговорить больше, так это о том, что вы на самом деле не представляете это как формальную классификацию в главе, но это то, что вы разбросаете по всем главам, по крайней мере до этого момента: определенная терминология, например, вы говорите об оптимальности. В главе 8 вы говорите об оптимальности.
В самом начале вы говорили о надежных решениях, а также здесь вы говорите о хрупких решениях. Итак, они не представлены в вашей классификации систем учета, отчетов и разведки. Это очень тесно. Это очень чисто. Что менее ясно, я бы сказал, но, опять же, очень полезно, так это очень четкое параллельное объяснение того, что именно отличает надежное решение, которое генерируется интеллектуальной системой, от хрупкого решения, также генерируемого интеллектуальной системой, и оптимальное решение, или «оптимальное», мы можем обсудить природу этого исследования операций.
Пожалуйста, подробнее об этом, потому что до сих пор мы использовали все три термина.
Joannes Vermorel: На самом деле, я это понимаю, и примерно через пару месяцев после публикации книги я опубликовал что-то о концепции под названием «экстремизация», и тогда это все проясняет. Это должно было быть в книге. Однажды будет еще одно предупреждение. Для второго издания я перепишу главу 8.
По сути, то, что мы сейчас называем оптимизацией, следует называть экстремизацией. Термин «оптимизация» неверен. Мы должны назвать это экстремизацией. Что означает экстремизация? Вы берете математическую функцию, которая является вашим критерием, и экстремизируете ее. Итак, вы ищете максимум или минимум. А переменные, которые вы можете перемещать для поиска максимального или минимального значения, являются переменными вашего решения.
Это экстремизация. И когда люди говорят, что что-то является оптимальным, на самом деле они говорят, что что-то является экстремальным согласно этой функции. Итак, с помощью этой концепции оптимизации я подчеркиваю, что проблема в цепочке поставок заключается в том, что то, как вы ведете счет, то, как вы считаете свои доллары, само по себе является движущейся целью.
Мы видим это, например, в главе об экономике. Я говорю, что у нас много теневых цен и проблем с оценкой. Есть много вещей, которые очень неуловимы и очень важны. И поэтому, когда вы считаете доллары, это может показаться странным, но у вас есть много вещей, которые очень субъективны.
Очевидно, что, пройдя достаточно времени, например, одно или два десятилетия, эти вещи сбудутся, и у вас появится истинное видение бухгалтерского учета, которое вступит в игру. Но для многих, многих важных вещей вам нужно заглянуть в будущее настолько далеко, что у вас не будет такой перспективы бухгалтерского учета.
Пример: по сути, растущий лес. Или, например, предположим, что вы Boeing или Airbus. Ваша репутация построена на десятилетиях обеспечения безопасности вашего самолета, и это может быть разрушено в мгновение ока. Когда они выводят на рынок новый самолет, это похоже на десятилетие исследований в области техники безопасности. Так что нужно заглянуть буквально на 20 лет в будущее.
Все, любые бизнес-проекции, когда заглядываешь так далеко в будущее, просто растворяются. Сила статистики становится очень слабой. И это то, что я описал в главе об экономике: именно поэтому вам нужно делать самоуверенные заявления в своей экономической модели, чтобы отразить вещи, которые чрезвычайно важны для вас, потому что они являются стратегическими. Хотя, если вы этого не сделаете, вы гарантированно уничтожите свою компанию в течение десятилетия или двух.
Итак, это означает, что экстремизация слаба, потому что по сути вы предполагаете, что ваша целевая функция, то, для чего вы пытаетесь найти экстремум, является известной величиной. Это неизвестная величина. И теперь у вас возникает проблема: если вы измените функцию, если вы измените способ подсчета долларов, вы можете получить решение, которое будет выглядеть хорошо при одном балле и не очень хорошо при другом балле.
Итак, внезапно то, выглядит ли решение хорошим или плохим, на самом деле зависит от того, что вы используете для оценки и подсчета этих долларов. И я называю этот процесс оптимизацией. По сути, это процесс, в котором вы неоднократно экстремизируете, ищете недостатки в своей модели, а затем перепроектируете свою оценочную функцию, свои целевые функции, промываете и повторяете.
Итак, это итеративный процесс, в котором вы говорите: «Оптимизация», вы знаете, что люди называют оптимизацией, это всего лишь шаг. Вы делаете это, смотрите на принимаемые решения, видите проблемы. Но для этого требуется высокий уровень интеллекта в том смысле, что это не будут математические задачи. Это будут проблемы перспективы, построения, предвидения вещей, в которых ваша количественная модель слепа, а затем пересмотр ваших целевых функций на основе этого.
Именно поэтому я ввел этот термин «экстремизация», потому что именно об этом он и говорит. Речь идет не о том, что «у нас есть целевая функция», как это делают академические круги, а затем мы перебираем решатель, чтобы бесконечно его улучшать, чтобы получить почти идеальное решение. Проблема совершенно не в этом.
Проблема в том, что обычно, как только у нас есть целевая функция, цель, к которой мы стремимся, да, мы выполняем оптимизацию, то есть экстремизацию, а затем понимаем, что у нас все еще есть проблемы. Нам необходимо изменить само определение проблемы, потому что благодаря этим крайним решениям мы понимаем, что у нас есть недостатки.
И очень часто дефект не в экстремайзере. Дефект заключается в целевой функции, которую ищет экстремизатор или решатель в литературе. Итак, если мы вернемся к хрупким и надежным решениям, то, во-первых, дело в том, что если у вас есть решения, которые генерируются в результате этого процесса оркестровки основной теории, вы в конечном итоге получаете вещи, которые на практике оказываются невероятно хрупкими. Это задумано.
Если вы предполагаете, что будущее известно, и вы просто выполняете эту оркестровку, и это дает вам такие решения, то эти решения совершенно слепы к каким-либо вариациям.
Conor Doherty: Я думаю, что вы даете добро, просто чтобы перейти к ясному контексту, потому что вы очень ясно говорите об этом в главе, и опять же, это пример, который мы приводили ранее, но если вы работаете, например, в ТОиР, и вы думаете, что знаете все шаги и все вещи, которые вам придется ремонтировать в двигателе, а затем вы пишете, вы прогнозируете это: «Хорошо, мне нужно будет починить детали A, B, C, Г», а потом открываешь двигатель, такой: «О, вообще-то мне нужно сделать абсолютно всё. Здесь ржавчина, там коррозия, всё».
Вы относитесь к этому как к известному, но на самом деле оно изменчиво, и вы на самом деле открываете движок и смотрите. Итак, еще раз, у вас были решения, но незначительные отклонения внезапно сводят на нет весь график.
Joannes Vermorel: Точно. Потому что, если вы можете почти полностью отремонтировать авиационный двигатель, у вас не будет нулевого двигателя. У тебя нулевой двигатель.
Conor Doherty: Нулевой двигатель.
Joannes Vermorel: Точно. Невозможно иметь двигатель без одного шарнира или одного маленького насоса, и это все равно двигатель. Он не полетит.
Conor Doherty: Вполне образно, не полетит.
Joannes Vermorel: Да, да. Так что это тот случай, когда у вас есть жесткие зависимости. А иногда это могут быть мелочи. Как и после карантинов 2020 и 2021 годов, автомобильная промышленность осознала, что она заблокирована из-за нехватки некоторых полупроводниковых компонентов.
И для машины у них было буквально всё. У них было готово около 1,5 тонны автомобиля, а не хватало 20 граммов полупроводника. Это все, чего не хватает, но да, без этих вещей машину продать клиенту невозможно.
Conor Doherty: И дело не только в этом. Дело не только в том, что в этом конкретном примере график будет нарушен. Это также тот факт, что затраты на это могут быть асимметричными. Так что да, мне не хватает, я не знаю, я думаю винта за 2 доллара. Я мог бы хранить его в течение 10 лет по очень приятной цене. У меня сейчас нет его под рукой. Мне не хватает этого двухдолларового винта, но стоимость этого потенциального мероприятия AOG составляет $100 000, $200 000, $300 000.
Итак, еще раз, дело не только в хрупкости решений, но и в том, что цена ошибки в этом решении, это незначительное отклонение, асимметрична.
Joannes Vermorel: Именно. Оно принимает множество форм. Если мы займемся, например, розничной торговлей B2B, допустим, у вас есть один из ваших VIP-клиентов. Они издают приказ за шесть месяцев вперед, в котором говорится: “Вот список из 200 отдельных позиций. Мы хотим получить их к этой дате, потому что это очень важно для нас”.
И поскольку они знают, что у вас этого не будет на складе, они передают заказ на несколько месяцев вперед. Замечательно. Они дают вам большую свободу действий, чтобы все было полностью готово через шесть месяцев. И вот настало свидание, а у тебя не хватает вещей. Итак, вы нарушаете обещание, и ваш VIP-клиент злится, потому что вам дали большую свободу действий, а вы все равно не сумели выполнить свое обещание.
Подобные вещи были бы злоупотреблением доверием. И это может быть чрезвычайно вредно. Опять же, если вы управляете своей цепочкой поставок в соответствии с общепринятой теорией, ваши инструменты совершенно не замечают этого. Людей нет, но есть ваш программный уровень, и в этом проблема.
Потому что, опять же, любая крупная компания выходит далеко за рамки потоков, которыми можно управлять только в головах людей. Большая часть вещей находится только в имеющихся у вас слоях программного обеспечения.
Conor Doherty: Ну, вот в чем дело. Прекрасно, что вы это сказали, потому что именно такая мысль пришла мне в голову, когда я перечитывал это. Я сказал это прямо тогда, когда констатировал тот факт, что надежное решение, оптимальное решение и хрупкое решение все равно могут исходить от интеллекта, потому что у вас может быть интеллектуальная система, которая первоначально генерирует график, опять же в случае MRO, который генерирует фразу «О, вам нужна эта часть, эта часть и эта часть для выполнения шагов с первого по 25» или что-то еще.
Вы открываете движок: “Ой, подождите, нет, это полностью недействительно. Событие с толстым хвостом. Мне нужны детали, которых у меня нет”. Хорошо. Вы только что сказали, что, по сути, лучшие решения находятся на уровне инструментов. У вас может быть лучший инструментарий, система интеллекта, которую вы сами защищаете, и вы по-прежнему будете принимать хрупкие решения.
Итак, как можно перейти от хрупких решений без системы интеллекта, хрупких решений с системами интеллекта к надежным решениям с системами интеллекта? Какая там траектория?
Joannes Vermorel: Вот и вся «оптимизация». По сути, процесс является итеративным. Во многом это догадки, обоснованные предположения. Вы делаете обоснованное предположение о своих целевых функциях, что на практике означает, что вы вкладываете свои деньги и говорите: «Хорошо, это, должно быть, того стоит». Вы описываете срок действия и, опять же, вкладываете свои деньги в свою оценку.
Опять же, вы стараетесь изо всех сил, а затем я говорю, что в какой-то момент вы просто останавливаетесь и говорите: «Теперь я собираюсь экстремизироваться». Видите ли, именно здесь я говорю: не думайте о решении как об оптимальном, думайте о нем как о экстремальном. Это означает, что у вас будет машина, программное обеспечение, часть программного обеспечения, которая будет просто направлять решение в сторону экстремизма этого критерия.
Теперь у вас снова не оптимальное, а экстремизированное решение. Это хорошо или плохо? Согласно математике, это крайность, но это не истинный критерий. Вопрос, который вас интересует: действительно ли это хорошо и выгодно для вашего бизнеса?
Дело в том, что на практике, когда у вас есть целевые функции, вы не собираетесь экстремизировать одно решение. Вы собираетесь экстремизировать, вероятно, тысячи решений. Опять же, потому что мы не принимаем одно грандиозное решение. Это поток для компании. Таким образом, существуют тысячи продуктов, которые необходимо пополнить, тысячи товаров, которые можно произвести, тысячи цен, которые можно пересмотреть в большую или меньшую сторону, и так далее.
На практике в этой итерации приходится искать безумные решения. Это анекдотический поиск. Вы ищете случай, когда здравый смысл подсказывает, что это очень плохое решение. И здесь вами руководит не математика, потому что если бы математика помогала, она бы уже была учтена в процессе экстремизации. Ваш решатель уже избежал бы этой ситуации.
Так что, скорее всего, вы ищете не недостатки вашего решателя, то, что делает ваше решение экстремистским, а пробелы в вашем понимании бизнеса. И именно поэтому, как правило, если вы хотите выявить эти очень плохие решения, вам нужны люди, у которых есть опыт, которые видели много ситуаций и которые говорят: “Ах, это решение просто не выглядит правильным. Что-то здесь подозрительно. Вы уверены?”
Например, в случае с Lokad, впервые это было более десяти лет назад, а сейчас 12 или 13 лет назад, мы начали работать в авиации. Мы начали с предложения пополнить некоторые детали, а затем ответ, который мы получили от нашего клиента, был: «Но нет, это доработки». И наш ответ был: «Что такое модернизация?»
Тогда мы даже не знали, что такое чертова модернизация. Это нормально. Для тех, кто не знает, это когда у авиационных производителей возникает хоть малейшее сомнение в том, что одна из их частей может представлять опасность для самолета. Видите ли, в авиации безопасность имеет первостепенное значение. Поэтому они не ждут, пока произойдет несчастный случай.
Когда команда инженеров просто осознает, что, возможно, даже просто возможно, есть слабость, они будут перепроектировать детали, а затем для каждой отдельной детали, которая когда-либо была продана, они будут предлагать замену бесплатно. Они говорили: «Если вы не отправите обратно все старые детали в качестве доказательства, и самолет когда-нибудь разобьется, и это из-за этой детали, это будет на вас, а не на нас».
Итак, очевидно, что эффект модернизации с точки зрения цепочки поставок заключается в том, что вы получаете массовую закупку деталей, а затем все ваши самолеты в вашем парке теперь синхронизированы с новыми запчастями. Таким образом, сразу же возникает значительное сокращение необходимости ремонта этих деталей, поскольку все они полностью синхронизированы и совершенно новые.
Conor Doherty: Вы повлияли на предложение.
Joannes Vermorel: Да, вы полностью механически повлияли на спрос, потому что весь ваш парк теперь имеет детали, которые имеют абсолютно одинаковую точку в своем сроке службы, одинаковые часы налета, одинаковый жизненный цикл, одинаковое количество часов налета, циклов полета и так далее, почти.
Это тот случай, когда вы начинаете понимать, что вам нужно довести до крайности решение, чтобы осознать, чего вам не хватает. И это может вызвать массу проблем. Иногда может возникнуть неправильное понимание семантики данных. ERP может состоять из 5000 таблиц, по 100 полей в каждой таблице. Это очень сбивает с толку. Данные верны, но правильно ли вы их понимаете? Вы не знаете. Никто не знает. ERP не знает. Люди не знают.
Люди, написавшие ERP, мертвы, отсутствуют или находятся далеко от нас. Опять же, это очень грязно. Данные верны, потому что если бы они были неверными, компания бы даже не работала. Если вы не знаете, сколько платить поставщику или сколько взимать с клиентов, у вас большие проблемы. Таким образом, большинство компаний, которые все еще существуют, на самом деле имеют довольно точную модель потока физических товаров, которая начинается с «Я покупаю вещи, я трансформирую и транспортирую вещи, а затем продаю их».
Итак, обычно системы записи в основном верны, не обязательно идеальны, но в основном верны.
Conor Doherty: Да, но ваше понимание, когда вы работаете на этом уровне системы интеллекта, может быть полностью отключено.
Joannes Vermorel: Точно. И эта экстремизация — единственный способ по-настоящему осознать, что ваше понимание нарушено, потому что оно станет намного более очевидным. У вас будут решения, которые практикам покажутся абсурдными, и это то, что вам нужно исправить, и это изменит вашу функцию оптимизации, и вы будете просто повторять это. И вы останавливаетесь, когда у вас больше нет решения, которое выглядит безумным.
Conor Doherty: Что ж, мы довольно подробно рассмотрели, как думать о решениях, и пересмотрели кое-что из того, что необходимо для принятия решений, но сейчас, я думаю, нам нужно рассказать об оценке решений. И одна из вещей, опять же, мы немного рассмотрели ее, я думаю, это была экономика, глава 4, но, опять же, очевидно, что это актуально, потому что в главе 8 вы вновь вводите ее как элемент вашего определения: норма прибыли.
Вы применяете это как своего рода полярную звезду для оценки эффективности ваших решений: хрупких, надежных, оптимальных, как бы вы их ни называли. Эти решения работают? Да или нет? Как? Уровень доходности.
Опять же, люди могут вернуться к подкасту к главе 4, если захотят, но здесь уместно иметь введение. Опять же, норма прибыли: что это такое и почему она лучшая путеводная звезда?
Joannes Vermorel: Норма прибыли — ваша путеводная звезда, потому что, в конечном счете, игра цепочки поставок заключается в том, чтобы конвертировать ваши драгоценные доллары в вещи, транспортировать, трансформировать, делать что-то, а затем превращать эти атомы обратно в доллары. И вы просто повторяете цикл, и так вы зарабатываете деньги.
Если бы вы были просто финансовым трейдером, вы бы просто покупали по низкой цене, продавали по высокой и зарабатывали деньги. Но игра в цепочке поставок такова: мы вводим промежуточные этапы: вы, по сути, хотите покупать дешевле, трансформировать, транспортировать и продавать дороже. И это ваша маржа. Повторить.
Итак, доходность на самом деле зависит от того, как можно реализовать этот волшебный цикл с большим кредитным плечом. В конце дня вы просто получите больше прибыли. И поскольку на самом деле ваш поток — это не что-то одно, а тысячи, потенциально десятки тысяч, миллионы вещей, которые конкурируют за ваши деньги, вы хотите влить доллары, ваши драгоценные доллары, в те области, где цикл дает вам максимальную норму прибыли, потому что в конце года, если вы посчитаете свои доллары, это те доллары, которые вы заработали, имея что-то прибыльное.
Вы хотите распределить доллары там, где отдача будет максимальной.
Conor Doherty: Разве это не то, что люди уже делают? Отслеживать прибыльность? У них есть целые подразделения. Большинство компаний с населением более полумиллиарда имеют финансовую команду. Они говорят вам, что вы зарабатываете больше или меньше денег.
Joannes Vermorel: Нет, они не делают этого на уровне принятия решений. Это проблема цепочки поставок. Да, финансовый отдел проведет оценку на супермакроуровне. Скажут такое деление, посмотрите, сколько оборотных средств им нужно, какую прибыль они генерируют и так далее.
Итак, финансовый отдел будет делать это на уровне бизнес-подразделений, очень агрегировано. Проблема в том, что это дает вам возможность управлять инвестициями, но они будут очень агрегированными и крайне редкими. Обычно это то, что вы собираетесь пересматривать раз в квартал на уровне бизнес-подразделения.
Но я говорю не об этой детализации. Я говорю о каждой единице, каждом дне, каждом месте, каждом варианте, который у вас есть. Суперминутный аспект потока.
И я говорю, что эти экономические принципы также должны преобладать на этом уровне. Опять же, если мы вернемся к общепринятому видению цепочки поставок, оно полностью отсутствует. Основная концепция цепочки поставок просто гласит, что у нас есть одно будущее, а затем мы его реализуем, и все.
И единственное, что он вам скажет, это то, что у вас есть план, есть оркестровка, вы можете спрогнозировать затраты, вы можете спрогнозировать доходы, и вы будете знать свою прибыль. Я говорю, что это нехорошо. Это нехорошо, потому что, как я уже говорил вам, эта парадигма не учитывает альтернативные издержки. Он также полностью игнорирует направление ваших инвестиций в будущее, которое максимизирует вашу будущую прибыль.
Это всего лишь одно статическое будущее, и оно предполагает, что это будущее уже хорошее с точки зрения прибыли.
Conor Doherty: По сути, опять же, просто немного обрисую это, приведу пример: если вы говорите о распределении единиц, то это примерно так: «У меня 100 единиц, у меня пять магазинов, я могу отдать по 20 каждому, и это будет иметь прогнозируемую или расчетную норму прибыли. Я могу дать 10 здесь, 10 здесь, 10 здесь, 10 здесь и 60 там, которые будут иметь а…» и вы можете поиграть с числами. Я не могу отправить ни одного. Я ничего не могу сделать.
И вы говорите об этом так, словно ничего не делать, сидеть сложа руки — это финансовое решение. Вы не распределяете, но решаете не добиваться. Вы решаете сохранить капитал. Все эти вещи представляют собой различную потенциальную норму прибыли. Они все в вашем распоряжении одновременно.
Joannes Vermorel: Да.
Conor Doherty: И вот почему, опять же, возвращаясь к примеру об обратимости, который я привел ранее, я сказал, что вы, очевидно, можете откатить решение до некоторой степени за определенную плату, но чего вы не можете сделать, так это вернуться к точному положению, в котором вы находились на прошлой неделе, в 9:01 утра во вторник, и у меня был тот уровень в этом магазине, тот уровень в этом магазине, этот уровень в этом магазине, эта потенциальная цена, эти сроки выполнения заказа и все такое.
Вся комбинаторная сложность всего этого существовала только в тот момент, в то время, и нормы прибыли для всех этих возможных комбинаций существовали только в тот момент времени. Я думаю, что вы говорите именно об этой детализации, и для этого вам нужны сложные инструменты.
Joannes Vermorel: Да. Хотя, опять же, было бы иллюзией думать, что ваш стек программного обеспечения еще не является сложным. Ваша операционная система, Windows или Linux — это фантастически сложные программы. Я имею в виду, что существует иллюзия, что цепочки поставок управляются простыми вещами. Это не так. Такого не было с 80-х годов. У нас огромная сложность программного обеспечения.
Я хочу сказать, что с точки зрения принятия решений у нас есть всего несколько базовых процентов, которые невероятно упрощены.
Conor Doherty: Ключевые показатели эффективности, артефакты и все такое, вы имеете в виду?
Joannes Vermorel: Да. И когда вы посмотрите на возможности программного уровня, который существует в настоящее время для управления реальными цепочками поставок, если мы отбросим в сторону клиентов Lokad, обычно это просто невероятно, невероятно упрощенно. Таким образом, они совершенно слепы ко всем прекрасным возможностям, в которых они могли бы принимать гораздо лучшие решения, если бы программное обеспечение, которое они использовали для управления цепочкой поставок, не было построено на невероятно упрощенных предположениях, таких как детерминированные прогнозы больших временных рядов и тому подобное, точечные прогнозы временных рядов.
Многие специалисты в цепочке поставок не осознают, насколько невероятно жестким на самом деле является их уровень планирования. И именно поэтому они постоянно обновляют все цифры в своих таблицах. Это потому, что на самом деле аналитический уровень, который они используют, невероятно упрощен. Он просто игнорирует все. Не существует вероятностного взгляда на сроки выполнения заказов. Неопределенность времени выполнения заказа игнорируется.
Также игнорируется вероятное изменение цен ваших поставщиков. Вы просто предполагаете, что у вас всегда будет постоянная цена на то, что вы покупаете. Это безумие. У вас нет моделирования какого-либо геополитического эффекта, например, будет ли снова повышаться тариф? Эта штука просто отсутствует в системе.
Не очень умно, потому что не нужно быть гением, чтобы увидеть, что в мире есть администрации, которые с большим удовольствием прикоснулись к тарифам. Это не фантастически сложные идеи. Именно здесь я отвергаю идею о том, что то, что делает Lokad, очень сложно. Я считаю, что то, что мы делаем, — это наименее изощренная вещь, которая все же превосходит планку не идиотизма в отношении ситуации.
Концептуально, да, вам нужно небезумное решение. Вам нужно что-то, что не предполагает сумасшедших предположений о будущем. И мой главный упрек в отношении основной точки зрения на цепочку поставок заключается в том, что она ставит во главу угла этот план, который очень жесткий и представляет собой совершенно необоснованную степень уверенности в будущем. Это карточный домик.
Вы даже не близки к тому, чтобы знать будущее так, как это делают ваши системы. И это создает все эти хрупкие решения, потому что эти решения привязаны к чему-то невероятно, невероятно наивному взгляду на будущее. В результате это просто плохой бизнес, потому что он довольно глупый.
Conor Doherty: Итак, мы рассмотрели, что такое решения. Мы рассмотрели, как оценивать решения. Чего мы не сделали, так это не обсудили временной аспект этого процесса, потому что, очевидно, независимо от того, надежный ли он или хрупкий, или если судить по норме прибыли, что угодно, если я закажу 100 единиц сегодня, мне нужно иметь временной горизонт, чтобы оценить, было ли это хорошим решением.
В книге вы говорите об «окне ответственности». Это термин, с которым я не сталкивался, особенно с точки зрения цепочки поставок. Итак, прежде чем мы внимательно рассмотрим это, каково окно ответственности?
Joannes Vermorel: Это упрощение, которое пытается расширить горизонт анализа вашего решения. Если вы действительно руководствуетесь принципами, вы бы сказали, что решение, которое я приму сейчас, будет иметь последствия до конца времен в абсолютном выражении.
Это не очень практичная перспектива. Это очень похоже на точку зрения математика.
Conor Doherty: И философ.
Joannes Vermorel: Да, философ. Итак, ладно, нам нужно что-то более прагматичное.
Conor Doherty: В рабочем состоянии.
Joannes Vermorel: И мы говорим, что очень часто у вас может быть определение, в котором говорится, что я принимаю решение сейчас и знаю, что могу вернуться к этому решению. Как только я приму это решение, мне нужно будет взглянуть на определенный период в будущем, который будет иметь действительно первостепенное значение. В этом суть этого окна ответственности.
Например, если я закажу сейчас, все, что произойдет между этим моментом и прибытием товара, на самом деле это не моя ответственность. Оно будет потеряно. Если между настоящим моментом и моментом прибытия товаров возникнет большой спрос, я не смогу обслуживать этих клиентов сверх того, что у меня есть в настоящее время, что является результатом предыдущего окна ответственности.
По сути, можно сказать, что если я делаю заказ сейчас, то это не значит, что я буду обслуживать своих клиентов завтра. Это значит обслуживать клиентов, когда дело доходит до цели. Это означает, что мое окно ответственности за этот заказ начинается не прямо сейчас. Все начинается немного в будущем.
И потом, должно ли это продолжаться на неопределенный срок в будущем? Ну не совсем, ведь у вас будут очки повторного заказа, у вас будет еще одна возможность сделать повторный заказ. В конечном итоге, хотите ли вы покрывать спрос бесконечно? Ответ — нет. Вы хотите скрыть это до тех пор, пока со временем не появится еще одна возможность пересмотреть решение и просто сделать это.
По сути, то, что мы делаем с окном ответственности, по сути, является эвристикой, позволяющей обойти необходимость иметь более сложный математический объект, который является математической политикой. Таким образом, благодаря «окну ответственности» мы можем устранить необходимость введения политики для целых классов решений в цепочке поставок.
Это не идеально. Это эвристика, но на практике она, во-первых, требует гораздо меньше вычислительных затрат. С оперативной точки зрения это гораздо проще реализовать в «белом ящике». Существует множество причин, почему использование такого рода эвристики — это хорошо. Обычно именно это и делает Lokad.
Как правило, мы стараемся избегать управления цепочкой поставок с помощью полномасштабных политик, потому что эти вещи может стать чрезвычайно трудной для отладки, для «белого ящика», чтобы сделать ситуацию понятной для практиков. И это очень важно, потому что иногда, когда на рынке происходит что-то разрушительное, вам нужно скорректировать свой числовой рецепт в очень короткие сроки. И если у вас нет численного моделирования, которое действительно по замыслу, по построению является чрезвычайно «белым ящиком», это становится очень, очень рискованным предприятием, потому что внезапно риск становится вашей логикой, вашей экстремизацией. Вы ошибаетесь, у вас есть ошибки и вы принимаете дерьмовые решения только потому, что у вас неправильный код.
Conor Doherty: Итак, мы снова говорили о политике. Вы говорили в математическом смысле Уоррена Пауэлла.
Joannes Vermorel: Точно. Друг канала.
Conor Doherty: Мы еще вернемся к обсуждению этого вопроса, но да, по сути, это математический объект, который будет моделировать ваш процесс принятия решений с течением времени, и вы можете моделировать это бесконечно. Концептуально это самый чистый способ сделать это. На практике, если вы можете с помощью эвристики обойти необходимость конкретизировать реальную политику, с оперативной точки зрения это будет гораздо более осуществимо.
Извините, какую мысль я хотел здесь сказать? О, да. Извините, я просто хотел установить там флаг, чтобы внести ясность. Но да, проблема связана с концепцией окна ответственности, которая мне нравится как термин. Вы называете вещь, которую люди уже делают интуитивно, или вы называете концепцию, которую никто не делает? И если вы говорите, что никто этого не делает, утверждаете ли вы, что, когда люди размещают заказы и делают повторные заказы, они не понимают, что это делается для покрытия будущего спроса?
Joannes Vermorel: Нет, дело в том, что они подходят к этому, опять же, с очень слабыми моделями. Например, временные ряды и страховой запас. Эти модели слепы ко многим вещам. Итак, они это делают, давайте возьмем простую ситуацию: у меня есть поставщик за границей. Я заказываю у этого поставщика 100 различных товаров. Но есть одна загвоздка: чтобы сделать его экономически жизнеспособным, контейнеры должны быть полными.
Поэтому я не могу передать заказ только потому, что у меня есть один товар, которого нет в наличии. Ни по одному из этих 100 пунктов недостаточно объема. Только совместный объем дает мне полный контейнер. Теперь дело в том, что если я забуду несколько единиц, если, например, один из предметов я забуду положить в контейнер, то у меня не будет возможности перезаказать контейнер раньше определенного времени.
Потому что я застряну. У меня закончился товар, и я не могу повторно заказать этот товар отдельно. Я застрял. Мне придется подождать, пока другие предметы будут израсходованы, и тогда я смогу, по сути, сделать еще один контейнерный заказ оптом. Да, но их разбросано по всем товарам.
Итак, если мы начнем думать о ситуации, и это действительно не так уж и необычно, иметь минимальный заказ на уровне поставщика, то это не значит, что вам нужно заказывать товары минимум на 100 единиц. Это поставщик говорит: «Чтобы принять заказ, он должен составлять не менее 20 000 долларов» или что-то в этом роде. Но он должен быть определенного размера. Подобные ограничения встречаются повсеместно. В каждой компании, превышающей определенный размер, случается масса подобных ситуаций.
Если вы посмотрите на эти ситуации, что говорит вам окно ответственности? Оно говорит вам: будьте осторожны. Это не время выполнения для этого элемента в отдельности. Вам необходимо учитывать жизненный цикл самого процесса заказа, который поступает в контейнерах, так что вам придется покрывать спрос до тех пор, пока не прибудет следующий контейнер.
Итак, вы внезапно должны понять, что я пытаюсь рассказать о том, что я несу ответственность за то, когда приземлится контейнер, и я буду нести ответственность за качество обслуживания в рамках этого заказа на поставку до тех пор, пока не прибудет следующий контейнер. И опять же, что происходит в промежутке, например между настоящим моментом и моей первой погрузкой контейнера, давайте представим ситуацию, когда нет отставания, клиенты, если видят, что у вас нет товара, они просто уходят.
Это означает, что вам следует быть очень осторожным, поскольку спрос, который вы будете наблюдать на товар, приведет к тому, что ваш запас достигнет нуля, но затем он будет потерян. Поэтому вам не следует предполагать, что спрос между настоящим моментом и моментом прибытия контейнера представляет собой просто сумму всех ваших ведер с течением времени. Это неправда. Он поглотит ваши запасы, а затем упадет до нуля.
Тогда у вас будет вероятностное распределение того, каким будет уровень запасов, который останется, когда контейнер действительно приземлится. Итак, опять же, «окно ответственности» проясняет ситуацию такого рода, в то время как классическая перспектива страховых запасов совершенно слепа. Например, с помощью страховых запасов вы не сможете правильно смоделировать жизненный цикл ваших заказов на поставку, которые поступают, например, через контейнеры. Фреймворк не может позволить вам выражать подобные вещи. Вы застряли. Вы можете повернуть проблему так, как хотите, повысить или понизить уровень обслуживания, да что угодно, эта вещь не соответствует перспективе временных рядов.
Conor Doherty: На самом деле мне очень понравился этот пример. Я кивал в знак одобрения. Это очень, очень ясно. Я продолжаю это, хотя я понимаю и думаю, что большинство людей последуют этому, это очень интуитивный пример. Как период полураспада решения вписывается в это уравнение?
Опять же, ответственность очень очевидна. Это было очень, очень ясно. Мы очень сильно увлечены территорией Lokad. Вроде бы это в восьмой главе.
Joannes Vermorel: Да, именно так. Итак, мы увидели окно ответственности. Это эвристика. И опять же, смысл этой эвристики состоит в том, чтобы обойти необходимость введения политики, чтобы мы могли вернуться к оценке: заказываю ли я ноль, одну, две, три, четыре, пять единиц, и у меня есть экономическая оценка, вместо того, чтобы я оценивал, как алгоритм принятия решений, свою политику, и я видел, какова норма прибыли.
Теперь, чтобы понять период полураспада, нам нужно начать с нагрузки, которая является более простой версией. Нагрузка на решение — это оборотный капитал с течением времени. Одна из ошибок (и снова классическая теория совершенно неверна, потому что это неэкономическая теория) заключается в том, что классическая теория цепочки поставок не понимает разницы между «Мне нужно выделить 1 миллион долларов на день» и «на год». Это не то же самое.
Итак, вопрос в следующем: у меня есть свой запас долларов. Я говорил вам, что игра заключается в том, что я конвертирую эти доллары в атомы, а затем атомы обратно в доллары. Так сколько времени потребуется, чтобы игра заиграла? Очевидно, что решение может заблокировать оборотный капитал, скажем, 1 миллион долларов. Если это всего лишь день, это означает, что я выделяю этот миллион долларов и, возможно, завтра у меня будет 1 010 000 долларов, и я снова в игре, где я смогу перераспределить эти доллары на что-то другое.
Или я могу принять другое решение: я выделяю 1 миллион долларов, а затем он блокируется, и через три месяца у меня есть 1 050 000 долларов. Хорошо, но вот уже три месяца мой капитал заблокирован. Таким образом, нагрузка составляет доллар-секунды. Это деньги, умноженные на время. В единицах измерения это будут евро-секунды, доллар-секунды. Это сумма денег, умноженная на продолжительность.
Я хочу сказать, что если вы хотите сравнить, какое давление оказывает решение на ваши денежные средства, вам нужно смотреть на нагрузку, а не на потребность в оборотном капитале. Потому что, если вы подумаете: «О, у меня есть решение, которое снова стоит 1 миллион долларов, но это всего лишь один день», это даст мне 1 миллион долларов-дней.
Теперь я делаю еще один, где он стоит, скажем, 100 000 долларов. Так что оборотный капитал выглядит намного меньше, за исключением того, что он рассчитан на 100 дней. Это составит 10 миллионов долларово-дней с точки зрения нагрузки. Итак, вы видите, что второе решение, хотя оборотный капитал выглядит меньше, 100 000 долларов США против 1 миллиона долларов США, если вы думаете с точки зрения нагрузки, то есть долларовых дней, на самом деле он в 10 раз больше, потому что вам нужно сохранить эти доллары в течение гораздо более длительного периода времени.
Conor Doherty: Это выражение того, как долго ваш капитал вложен в решение, которое еще не оплачено.
Joannes Vermorel: Точно, да. Итак, я хочу сказать, что нагрузка — это важнейшая вещь, на которую вам нужно обратить внимание, если вы начнете думать об оптимизации денежных потоков на очень детальном уровне. Вам нужно подумать о том, насколько долго и насколько это серьезное обязательство на самом деле?
И здесь предполагается, что мы интеллектуально имеем дело со многими тысячами, десятками тысяч меньших решений, меньших распределений, и они имеют различную нагрузку. Я хочу сказать, что если вы хотите понять, какое давление они оказывают на вашу денежную ситуацию, вам нужно думать о нагрузках.
И именно здесь нагрузка, с точки зрения времени, потребует от вас продумать все возможные варианты будущего, чтобы увидеть, как то, что вы решаете сейчас, например заказы на покупку, будет со временем ликвидировано за счет продаж или обслуживания. А период полураспада — это то, сколько времени потребуется, чтобы половина этих инвестиций высвободилась и вернулась к вам.
Conor Doherty: Да, именно так.
Joannes Vermorel: Теперь, когда мы рассматриваем эти долларовые дни как нагрузку, у нас есть ровно период полураспада. Почему это очень критично? Опять же, что побудило меня к этому анализу, так это то, что я понял, что есть много авторов, которые совершенно неправильно понимают, что происходит со временем выполнения заказа.
Время выполнения заказа — это то, в чем, если вы возьмете упрощенный случай, такой как заказы на поставку, интуитивное понимание, которое есть у людей, в некоторой степени правильное. Однако это очень не правильно, когда начинаешь думать о компании в целом. Вы хотите подумать о чем-то, что было бы близко к инерции компании по сравнению с изменением потока. Вот о чем ты хочешь подумать.
Итак, вы хотите подумать: если рынок резко изменится, сколько времени мне потребуется, чтобы просто очиститься от того, что я делаю сейчас? Думайте об этом так, как будто у вас есть корабль, и вы хотите повернуть, а поскольку это очень большой корабль, поворот сам по себе является медленным маневром. Чтобы сделать поворот, нужны десятки километров. Разворот может занять около 100 километров только потому, что у вашего корабля такая инерция.
Теперь вопрос в том, о чем вы хотите подумать: если вы хотите сделать очень значительный поворот, каково характерное время? Очевидно, что время выполнения заказа является одним из аспектов этого процесса. Очевидно, вы могли бы подумать: хорошо, если у меня есть входящие товары, а мои заказы занимают три месяца, очевидно, что мое характерное время, вероятно, будет больше, потому что эти вещи все еще находятся в поступлении. Так что, даже если я решу заняться чем-то совершенно другим, совершенно другим, в течение следующих трех месяцев я буду продолжать получать то, что заказал.
Но теперь, если у вас есть реальная цепочка поставок, у вас может быть много шагов, и это характерное время становится очень размытым, потому что у вас много дополнений, а также как совместить тот факт, что у вас есть вещи, которые требуют короткого и длительного времени выполнения? Опять же, можете ли вы просто сложить все сроки выполнения заказов и сказать, что это мой самый длительный срок и это характерное время для компании? Не совсем.
Потому что, возможно, у вас есть, например, что-то, что вы заказываете, и вам по какой-то причине нужно заказать это на год вперед, но это очень дешево. На самом деле, это очень характерно для производителей автомобилей. У вас есть несколько вещей, которые вам нужно заказать примерно на год вперед, но вы делаете это, потому что, если вы это сделаете, вы сможете сэкономить за счет масштаба, и это будет очень дешево. Но на самом деле это не является обязательством, потому что эти вещи очень дешевы.
Итак, да, у вас очень долгое время на это, но они на самом деле не мешают вам выбрать совершенно другое направление, потому что даже если вы просто решите: «К черту эти вещи, я просто выброшу их полностью», да, они все равно прибудут, я все равно заплачу за них, но сумма денег не имеет значения. Так что это не имеет значения. Я все еще могу метафорически развернуть свою цепочку поставок, и это не имеет большого значения.
Итак, вы видите, время выполнения заказа не говорит вам об этом характерном времени вашей цепочки поставок. Это не говорит вам о том, что было бы истинной инерцией вашей цепочки поставок. Это дает вам очень конкретное измерение местного времени. Но это неправильно. И тогда вы также получите множество неосновных теорий, которые совершенно неправильно понимают сроки выполнения заказов и говорят: «О, мы собираемся разделить ваше время выполнения заказов на пять». Это, например, DDMRP, где говорят: «Если вы введете точки развязки, смотрите, я только что разделил время выполнения заказа на пять».
Я говорю, подождите минутку. Если вы введете точку разделения, это означает, что если вы будете мыслить с точки зрения инерции, вы создадите большую кучу акций. А поскольку предполагается, что точка развязки никогда не исчерпает запасы, вы создаете большую кучу запасов. Альтернативы нет.
Это может иметь смысл с экономической точки зрения. Я не говорю обратное. Я просто говорю, что если вы введете большой буфер запасов, вы создадите инерцию в своей компании. Характерное время, которое вам понадобится, чтобы развернуться на рынке и сделать что-то совершенно другое, должно быть больше, а не короче.
Или это может быть короче, но за это вы понесете огромный финансовый штраф, например, если вы просто все ликвидируете. Обычно вы этого не делаете.
Conor Doherty: Да, именно так.
Joannes Vermorel: Если это действительно несущественно, да, вы можете сделать это, просто затраты на ведение бизнеса, двигаться дальше и заняться чем-то другим. Но если это действительно существенно, нет, вам нужно будет это очистить. Компании, которые проводят значительную переориентацию, обычно очень осторожно следят за тем, чтобы они ликвидировали все, что они делают, чтобы они могли эффективно провести стратегическую переориентацию, не подвергаясь массовым списаниям запасов за то, что они прекращают делать.
Итак, вот что говорит вам период полураспада: сколько времени потребуется, чтобы по существу восстановить половину нагрузки, снова нагрузка, капитальные дни. Например, это может быть немного сложнее, потому что могут возникнуть ситуации, когда ваш инвентарь будет работать почти бесконечно.
Допустим, вы заказываете 100 единиц и за 19 дней продаете все единицы, кроме одной. А потом это вышло из моды, и у вас осталась одна единица. На самом деле вам никогда не удастся продать эту оставшуюся единицу. Остальные были проданы с прибылью, но у вас списание запасов.
Вот почему интересно думать о периоде полураспада. Вы не хотите говорить: «О, моя характерная продолжительность — это время, чтобы действительно ликвидировать это», потому что это может быть около трех лет, потому что тогда мне понадобится два года, чтобы наконец решить, что это списание, и просто очистить его. Но, возможно, через 30 дней я уже ликвидировал две трети своих запасов. Поэтому было бы неразумно думать, что у меня есть трехлетняя инерция, в то время как на самом деле большая часть моих обязательств была исчерпана всего за 30 дней.
Conor Doherty: По сути, это механизм отчетности. Дает вам представление о продолжительности ваших решений.
Joannes Vermorel: Точно. Потому что, опять же, нагрузка дает вам представление о том, как мне учитывать наличные, не прибегая к какому-то политическому механизму, где я собираюсь все смоделировать и знать, в какой момент времени у меня будет наименьшее количество наличных. Это дает вам инструмент, который позволяет вам расставить приоритеты в решениях, которые вы принимаете сейчас, без полного моделирования будущего.
Опять же, это инструмент, позволяющий по существу обойти необходимость полного моделирования будущего методом Монте-Карло с помощью политик. Итак, нагрузка дает вам очень интересный инструмент, а затем период полураспада отвечает на другой вопрос, а именно: если вдруг вы думаете, что впереди назревают проблемы, вы не знаете точно, где, но вы думаете, что рынок очень волатилен, вы думаете, ладно, дела не идут…
Помните фильм The Big Short?
Conor Doherty: Да.
Joannes Vermorel: Люди знали, что что-то действительно не так. Пузырь мог лопнуть в любой момент. Что-то пойдет не так. Мы идем к неприятностям. Мы просто не знаем, когда. Мы не знаем точно. Мы не можем строить тонны планов, потому что не знаем точно, как все будет развиваться.
Но что вы можете сделать, так это занять немного оборонительную позицию в том смысле, что я собираюсь перестать позиционировать себя в отношении вещей, которые должны идти очень далеко в будущее. Я хочу немного сократить свою позицию. И вот что дает вам период полураспада. Это способ расставить приоритеты в делах, которые не отбрасывают вас слишком далеко в будущее.
Итак, в каком-то смысле, чтобы защитить вас от всех возможных изменений в будущем, даже от тех, которые действительно совершенно неожиданны, таких как карантин, период полураспада дает вам возможность сузить ваш кругозор. Или, наоборот, если вы очень уверены в себе, бизнес идет хорошо и перед вами очень ясная многолетняя траектория, тогда вы можете сказать: «Хорошо, я хочу воспользоваться тем фактом, что проблема не в том, что я беру на себя обязательства, окупаемость которых займет больше времени, если уровень доходности оправдывает такие более длительные обязательства».
Conor Doherty: Итак, подводя итог этому моменту, норма прибыли будет способом оценки, когда вы принимаете решение, какова будет предполагаемая прибыльность или доход от этого решения, тогда как период полураспада покажет вам, сколько времени потребуется вам как компании, чтобы высвободить половину капитала, который был связан с этим решением.
Joannes Vermorel: Да, именно так. И все это зависит от того, как вы моделируете будущее. Таким образом, период полураспада, по сути, говорит вам, что даже если все пойдет по плану с вашим нечетким представлением о будущем, это все равно займет у вас столько же времени. Таким образом, период полураспада будет вашей минимальной инерцией, вашей базовой инерцией.
Предположим, что если на рынке будет турбулентность или что-то в этом роде, то эта инерция увеличится. Таким образом, это был бы способ сказать: если вы думаете, что впереди назревают проблемы, то вы действительно хотите сократить эти периоды полураспада, потому что, по сути, они представляют собой базовый уровень вашей инерции, которая, к сожалению, будет только увеличиваться, если возникнут проблемы, потому что вам потребуется больше времени, чтобы ликвидировать эти позиции.
Conor Doherty: Два разных взгляда на риск того или иного решения: один касается того, сколько вы ожидаете заработать или какую прибыль вы можете ожидать от риска инвестиций в соответствии с вашей моделью, что является своего рода нечетким знанием о будущем, а другой — это риск того, сколько времени, сколько времени компании потребуется компании, чтобы высвободить половину капитала, который был фактически вложен в это. Существуют две разные формы риска.
Joannes Vermorel: Точно, именно. А вот второй вариант: когда вы думаете о периоде полураспада, это на самом деле оппортунистический образ мышления. Возможно, я хочу сохранить способность двигаться и делать что-то совершенно другое. Вы не знаете когда, но вам просто хочется иметь что-то более ликвидное, в каком-то смысле.
Conor Doherty: По сути, то же самое, что и активы. Вам не нужна низкая ликвидность. Вы хотите иметь акции на рынке, из которых вы можете выйти в любой момент. Вы не хотите иметь кучу денег, связанных.
Joannes Vermorel: Именно. А дело в том, что в цепочке поставок, поскольку это атомы, это спектр. Это: «Я хочу уйти». Ну, ты не можешь. У вас есть те атомы, которые вам нужно ликвидировать. Это займет время. Но это не потому, что на это нужно время…
Итак, у вас нет этой бинарной вещи, ликвидный/неликвидный. У вас есть целый спектр. И я говорю о том, что период полураспада позволяет вам охарактеризовать спектр того, насколько неликвидными являются ваши решения, когда дело доходит до возврата денег, чтобы я мог реинвестировать во что-то потенциально совершенно другое, отменить это решение.
И просто приведу вам очень конкретный пример: например, если вы рассматриваете в авиации расходный материал и вращающийся материал, это будет совершенно разные вещи. Расходный материал заключается в том, что всякий раз, когда у вас есть 10 единиц на складе, одна из них расходуется. Если я восполню плюс один, а в следующий раз съеду один, это отменяет мое решение. Запасы вернулись в прежнее положение, поэтому характерный период времени, период полураспада, будет зависеть от потребления, чтобы просто отменить покупку.
Теперь, если я выберу вращающийся аппарат, это займет гораздо больше времени, потому что, если я куплю его, эта штука будет обслуживаться, затем летать, а затем в какой-то момент будет слезать с самолета, ремонтироваться и снова и снова становиться работоспособной. Опять же, для аудитории, не знакомой с авиацией, идея в том, что самолеты постоянно ремонтируются. У вас сохранение массы самолета. Поэтому всякий раз, когда вы вынимаете компонент из самолета, вы вставляете обратно другой.
Компонент, который можно вставить обратно, называется исправным. Другой неработоспособен. Его необходимо отремонтировать. Обычно это просто осмотр, иногда больше, потом он возвращается в сток и снова обслуживается. Но поскольку некоторые детали невероятно долговечны, например, несколько десятилетий, если вы купите вращающуюся деталь, которая будет отремонтирована, эта деталь будет жить в вашем автопарке и ваших запасах в течение десятилетий, ездя на велосипеде.
Это означает, что если вы получаете вращающуюся деталь, которая вам не нужна, то эти детали выйдут из вашего пула только тогда, когда они будут утилизированы. Итак, утилизация: вы пытаетесь отремонтировать, но это невозможно, поэтому вы утилизируете это. Но это может произойти через три десятилетия. Это может быть очень-очень-очень долго.
В отличие от расходного материала, где в следующий раз он будет израсходован, бум, он выйдет, и мы вернемся к предыдущей ситуации. Период полураспада этих двух решений будет существенно отличаться.
Conor Doherty: Хорошо. Ну, мы шли уже довольно долго, но то, что мы сказали, фактически поставило последний вопрос, который даже не мой собственный. На самом деле это тот, который я могу прочитать дословно. Это от друга канала. Я не буду называть его имя, потому что некоторые части вопроса действительно раскрывают кое-что о структуре не только его компании, но, я думаю, многих компаний, которые мы обсуждали сегодня.
И я также думаю, что, как и в последних двух примерах, мы начали говорить об альтернативных издержках, а теперь мы говорим о периоде полураспада решения. Я думаю, что если люди сидят и слушают, я не знаю, я думаю, что прошло 80 минут, честно говоря, я думаю, что фрагменты хорошо передвинуты, все построено на них. Конечно, восьмая глава — моя любимая глава в книге. Я уже прочитал это как минимум три раза.
Так что я думаю, что это довольно интуитивно понятно, когда вы слушаете это, и примеры, я думаю, были очень полезны. Однако, если вы приходите в зеленом состоянии, никогда не слышали о нагрузке и просто слышите: «Вам нужно начать думать об окнах ответственности, нагрузке и периоде полураспада решений», это может быть совершенно новым, и это также может немного беспокоить людей.
Итак, я зачитаю вопрос дословно, а вы дадите мне свой ответ. Итак, цитата: “Джоаннес, как перевести организацию от мышления о цепочке поставок KPI к экономически обоснованному принятию решений, как вы описали, особенно когда уровень обслуживания, страховой запас, APICS и привычки S&OP глубоко укоренились? Является ли лучшим путем POC, который сравнивает результаты и позволяет качеству решений создавать момент падения, особенно в реактивном бизнесе, где отсутствует даже базовая дисциплина MRP, а руководители по-прежнему реагируют, просто меняя политику, а не улучшая решения?”
Это очень подробный вопрос, но я думаю, что многое из него найдет у вас отклик.
Joannes Vermorel: Да. Итак, во-первых, высшее руководство должно понять простую идею: единственное, что реально, — это эти решения. То, что я решаю покупать, производить, транспортировать, обслуживать, — это реальность. Планы, артефакты — все это идеи. Опять же, это простая идея, но как только вы это поймете, мы скажем: хорошо, какая связь между тем, что мы делаем, и этими вещами?
Итак, следующая идея заключается в том, что до тех пор, пока, я бы сказал, у нас не было правильных программных технологий, нам нужен был многоэтапный процесс, потому что это был способ управлять разделением труда. Поэтому нам нужно было разделить проблему на множество людей, чтобы иметь возможность справиться с потоком.
По сути, вся теория S&OP, то, как она распределяет обязанности, является всего лишь перспективой разделения труда, и в конечном итоге менеджеры по запасам будут иметь долю в 1000 SKU на человека или что-то в этом роде. Нет, это будет варьироваться. В некоторых компаниях это будет 100 SKU, в некоторых — 5000 SKU. Но суть в том, что это, по сути, ментальная модель разделения труда.
Программное обеспечение делает это полностью устаревшим. Одна часть программного обеспечения может сделать все это в большом масштабе. Поэтому я бы сказал, что если вам нужно убедить начальство, первое, что нужно сделать, это понять, что то, на что они смотрят, — это просто наследие разделения труда, которое не имеет большого смысла. Когда вы начинаете думать о том, что у вас есть программное обеспечение и что вам не нужно все это разделение слоев, где у вас есть матрица с участием такого большого количества людей, это теряет смысл. Таким образом, программное обеспечение должно управлять решениями, потому что это то, что осязаемо. Это первое.
И тогда дело в том, что когда вы так говорите, да, мы можем пойти на доказательство концепции, но нам нужно с самого начала понимать, что это доказательство концепции на самом деле не будет сравнимо с тем, что делают люди. Потому что 99% того, что делают S&OP-организации, — это числовые артефакты.
Итак, когда у вас есть подтверждение концепции, которая подходит для этих решений, вы не можете сравнивать это с тем, что делает ваш S&OP, потому что программное обеспечение просто говорит: «Меня не волнуют все ваши промежуточные цифры, ваши прогнозы, то, как вы распределяете свои бюджеты и т. д. Я прямо скажу вам, что вам следует производить, что вам следует покупать, где вам следует размещать свои запасы». Прямой. Никаких промежуточных шагов.
Очевидно, что это промежуточные шаги, они существуют внутри программного обеспечения, но они являются людьми второго сорта. Это не тот же фокус. Поэтому я предлагаю, и опять же, одного часа недостаточно, чтобы понять, вернуться к: не отвлекаться на это, я бы сказал, устаревшее разделение труда. Единственное, что реально, — это распределение ресурсов, управляющее потоком. Опять эти мелкие решения: что мне купить? Что я производю? Куда мне положить акции? Могу ли я поднять или понизить цены? Это буквально полдюжины очень простых базовых решений.
И тогда вы поймете, что вся организация, все кусочки и кубики, все это устарело. Так что, если да, то есть возможность просто сделать это с помощью пилотного проекта, который генерирует решения. Теперь, когда мы это признаем, хорошая новость заключается в том, что пилотный проект будет дешевым по сравнению с этой огромной организацией. Это будет очень быстро, потому что, опять же, вместо того, чтобы люди собирались ежеквартально и изо всех сил пытались сделать это еженедельно или ежемесячно, теперь вы должны сказать, что ваш критерий оценки заключается в том, что вы должны убедить свое высшее руководство в том, что альтернативные издержки слишком велики, чтобы не делать этого.
Потому что, если это сработает, это приведет к значительному повышению производительности. И потом, почему это должно работать с точки зрения цепочки поставок? Ответ заключается в том, что это будет гораздо более реактивным. Подумайте только: чем дальше будущее, тем сложнее его точно предсказать. Если у вас есть что-то, что просто запускает и обновляет ваши решения ежедневно, эта штука будет иметь примерно трехмесячное преимущество перед любым процессом S&OP только потому, что вместо того, чтобы пытаться работать с чем-то, что по замыслу трехмесячной давности, потому что у вас есть квартальные циклы, эта вещь будет свежей со вчерашнего дня.
Таким образом, даже если ваша технология прогнозирования примерно такая же, у вас все равно будет огромное структурное преимущество, потому что вы обновляете свое решение каждый день. И обновление решений каждый день не означает, что ваши дела совершенно нестабильны. Вы можете принять во внимание тот факт, опять же, это экономическое моделирование, что изменение вашего мнения имеет свою цену и так далее.
Но опять же, дело в том, что вы получаете огромный структурный выигрыш, который просто сокращает задержки, время, которое обычно требуется для принятия решения, до чего-то очень короткого, например, одного дня, а затем удаляет огромную часть в организации, которая обычно занята десятками людей, и превращает ее во что-то, что является огромным, огромным повышением производительности.
Да, это… опять же, если начальство не хочет слышать о значительном повышении производительности и, я бы сказал, о принятии решений с малой задержкой, это будет очень трудная и тяжелая битва. Но опять же, я думаю, что в наши дни генеративного ИИ становится совершенно очевидно, что рутинные повторяющиеся процессы должны быть механизированы.
И давайте будем честными: механизация этих решений о пополнении запасов, составление генерального планирования производства, распределение запасов для розничной торговли и ценообразование - они очень обыденны и повторяются. Они безумно повторяются. Таким образом, они являются главными кандидатами на полную автоматизацию.
И снова, я бы сказал, что вы не должны упускать из виду возможность массовой механизации целого сегмента вашей компании, потому что это будут делать ваши конкуренты, и вы не сможете поддерживать преимущество, если у вас разница производительности 10 к 1 по сравнению с вашими конкурентами.
Возможно, немногие компании на Земле смогут сказать: «Меня не волнует производительность». Это будут Rolex, Ferrari, LVMH. Рынки предметов роскоши на самом деле не являются репрезентативными. Hermès мог бы сказать: «На создание этой сумки у одного человека ушло 100 дней», и это требует огромного мастерства, и это нормально. Хорошо, Hermès может это сделать.
А какая-нибудь другая компания? Нет. Если ваши конкуренты действительно смогут управлять своими «белыми воротничками» с производительностью, в 10 раз превышающей вашу производительность, они превзойдут вас настолько, что не останется никаких сомнений в результате.
Conor Doherty: Что ж, в этом ценность POC, потому что, опять же, существует множество измерений, по которым вы можете оценивать, и мне нравится, что вы используете термин «дельта». Тот самый термин, который был у меня в голове, пока вы говорили. Идею разницы между хорошими и плохими решениями можно отвергнуть, пока она носит теоретический характер. Если я снова скажу вам: «О», если вы просто слушаете этот разговор, вы скажете: «Звучит очень, очень хорошо, но, возможно, нет, потому что я этого не видел».
Когда вы видите в черно-белом виде, будь то финансовые показатели, будь то отчеты о производительности, когда вы видите в реальном времени: «Это та дельта, о которой я говорил», от нее гораздо труднее отказаться.
Joannes Vermorel: Да, но опять же, вы не очень четко увидите эту дельту. Почему? Потому что если вы выберете пилотный проект, который генерирует автоматические решения, то это обычно то, что делает Lokad, но проблема в том, что аналогом не являются автоматические решения. Это люди очень мучительно вручную это делают. Итак, у вас нет четкой базовой линии. Потому что вы сравниваете два процесса.
Lokad хорош тем, что это нечто полностью унифицированное. Вы можете протестировать одну версию Lokad по принципу AB, сравнивая ее с другой версией Lokad. И вы получите оценку этого процесса оптимизации, а мы можем это сделать только потому, что он роботизирован. Итак, если у меня есть один числовой рецепт, я модифицирую его, у меня есть второй числовой рецепт, я могу провести AB-тестирование с помощью бэктестинга, почти, я бы сказал, всего за один час или время, необходимое для выполнения вычислений, и я получу оценку.
А как насчет базового уровня, суперручного процесса? Вы не можете ничего сравнивать. И люди будут выдвигать всевозможные возражения. Они говорили: «Послушайте, Lokad значительно превзошёл в этом сегменте». Они говорили: “Ах, это несправедливо. Это был всего лишь стажер. У нас был больной парень. Это был не обычный человек. Это делал стажер, и это было сделано дрянно. Да, мы признаем, но несправедливо проводить это сравнение, потому что вы выбрали самого плохого члена нашей команды, потому что он был таким зеленым”.
Или будут бесконечные возражения типа: “Ой, а тут да, вы превзошли, но это просто потому, что прогнозы были неправильными. В следующем году у нас будет правильный прогноз” и так далее. Проблема в том, что если вы сравните что-то атомарное, часть того, что у вас есть, когда у вас есть автоматическое принятие решений, с Lokad, эта штука берет свежие данные, скажем, со вчерашнего дня, и выдает решение на сегодняшний день, бац, и вы можете чисто смоделировать это посредством бэктестинга в прошлом, с чем-то, где рабочая нагрузка распределяется между десятками людей в многоэтапном процессе, становится чрезвычайно трудно сравнивать.
В конце концов вы увидите распределение и скажете: «О, но посмотрите, у Lokad распределение гораздо лучше». Но тогда люди говорили: «Да, но это только из-за этого, из-за этого, и спасибо за замечание, мы просто это исправим».
Я считаю, что если у вас нет чего-то роботизированного, вы даже не сможете начать совершенствоваться. Вы должны предположить, что ваш ручной процесс, который управляет распределением ресурсов и всеми решениями в цепочке поставок, так же хорош, как и когда-либо вручную. Речь идет о компаниях размером от полумиллиарда и выше. Они работают потенциально десятилетиями. У них были десятилетия на улучшение ручного процесса, десятилетия на улучшение S&OP.
За последние три десятилетия в программном обеспечении этих систем учета нет ничего фундаментального, что бы изменилось. Даже компании 90-х годов знали в электронном виде, что они покупают, что производят и что продают. Так что не ждите, что те вещи, которые десятилетиями стояли в застое, в следующем году подарят вам что-то действительно превосходное. Все легко висящие плоды, такие как «нам нужно обучать людей», уже сделаны. «Нам нужны стандарты качества», это уже сделано. «Нам нужно превосходительство то, превосходительство то», уже сделано. «Нанимайте лучших людей, каких только можем», уже сделано.
Эти флажки были отмечены, и обычно десятилетия назад. Если вы решите принимать решения без присмотра, то у вас есть числовой рецепт, и вы можете безжалостно повторять его. Обычно компании даже не начинали этим заниматься, и именно поэтому у вас есть такой огромный потенциал для улучшения по сравнению с ручным процессом. Это потому, что наличие чего-то, что не требует присмотра, что роботизировано, дает вам рычаги для улучшения, которых просто не было при ручном процессе.
Conor Doherty: Хорошо. Ну, я убежден. Других вопросов у меня нет. Мы шли, по-моему, часа полтора. Мне это очень понравилось. Давайте не будем так долго ждать следующего.
И спасибо всем за просмотр. Как всегда, если вы хотите связаться со мной и Джоаннесом, вы можете связаться с нами через LinkedIn или отправить нам электронное письмо непосредственно по адресу contact@lokad.com. И на этом увидимся в следующий раз в главе 9. И да, возвращайтесь к работе.
