00:00:00 Цепочки поставок существуют, чтобы предвосхищать неопределенное будущее
00:04:55 Талеб раскрывает иллюзию определенности в планировании
00:09:50 Человеческая агентность опровергает детерминированное прогнозирование в цепочках поставок
00:14:45 Подготовка отличается от жесткого планирования по временным рядам
00:19:40 Пример зеленщика показывает оппортунистическое распределение ресурсов
00:24:35 Абсурды планирования в СССР раскрывают скрытые издержки соответствия плану
00:29:30 Средние значения не работают, когда человеческое поведение становится экстремальным
00:34:25 Человеческие системы меняются гораздо сильнее природных систем
00:39:20 Толстые хвосты оправдывают страхование и защиту от потерь
00:44:15 Неопределенность также создает прибыльные возможности роста
00:49:10 Интуиция часто превосходит сломанные математические инструменты
00:54:05 Компании выживают, тихо игнорируя дефектные планы
00:59:00 Вероятности лучше отражают риск, чем временные ряды
01:03:55 История с задержкой рейса делает толстые хвосты наглядными
01:08:50 Личные решения уже опираются на вероятностное мышление
01:13:45 Практикам следует немедленно прекратить догматическое планирование
01:18:35 Заключительные мысли о вычитании, прагматизме и главе семь
Резюме
Эта область не сводится к подчинению плану. Она состоит в принятии решений в условиях неопределенности. Vermorel утверждает, что господствующее планирование обращается с будущим так, будто оно уже известно, сводя реальность к прогнозам и временным рядам. Но рынки формируются человеческим выбором, а не механическими законами. Поэтому средние значения вводят в заблуждение, а экстремальные события имеют такое значение. Хорошие практики готовятся, адаптируются и используют возможности. Плохие системы цепляются за жесткие планы. Урок прост: перестать путать числовую изощренность с практическим интеллектом.
Подробное резюме
Глава семь утверждает, что эта дисциплина в основе своей является вопросом принятия решений в условиях неопределенности. Это может звучать очевидно, но мысль Joannes Vermorel в том, что значительная часть господствующего мышления в этой области исходит из того, будто будущее уже известно, а задача управления состоит лишь в соблюдении плана. В таком взгляде мир сводится к временным рядам, прогнозам и целям. Исчезают выбор, суждение и адаптация.
Его возражение направлено не против подготовки, а против особой самоуверенности, маскирующейся под науку: веры в то, что сложные числовые планы могут надежно описать будущее, сформированное человеческими решениями. Рынки не являются небесной механикой. Клиенты, поставщики, конкуренты и регуляторы не являются частицами, подчиняющимися фиксированным законам. Они меняют мнение, реагируют друг на друга и создают результаты, которые часто бывают прерывистыми, асимметричными и неожиданными. Отсюда центральная роль неопределенности.
Практическая разница между планированием и подготовкой показана на обычных примерах. Зеленщик, который каждое утро закупает продукты, добивается успеха не потому, что жестко следует двенадцатимесячной цели. Он преуспевает потому, что замечает качество, цену, сезонность, новизну и привлекательность для клиентов. Он действует оппортунистически. Точно так же таксисту не нужна теория временных рядов, чтобы понимать, где, вероятно, возникнет спрос. Он использует суждение. В обоих случаях важна готовность; жесткость не важна.
Одна из главных тем состоит в том, что средние значения часто вводят в заблуждение. В системах, сформированных человеческим поведением, экстремальные события имеют непропорционально большое значение. Промоакция может почти ничего не дать, а может за час опустошить полки. Самолет, оставшийся на земле, может быть неудобством в одном городе и финансовой катастрофой в другом. Это не редкие курьезы. Это события, которые определяют прибыль и убытки. Планировать вокруг среднего случая значит рисковать снова и снова быть застигнутым врасплох именно теми случаями, которые важнее всего.
Поэтому Vermorel предпочитает вероятностный взгляд на будущее детерминированному планированию. Не потому, что вероятности совершенны, а потому, что они хотя бы признают незнание, асимметрию и риск. Более широкий урок является как вычитательным, так и добавочным: многие компании улучшились бы не за счет добавления еще большего планирования, процессов и числового театра, а за счет прекращения практик, создающих повторяющийся экономический ущерб. Плохое планирование выживает не потому, что работает, а часто потому, что все вместе делают его плохо. Первый выигрыш тогда может прийти просто от отказа путать сциентизм с наукой.
Полная стенограмма
Conor Doherty: Добро пожаловать обратно. Это седьмой эпизод специальной серии, в которой Joannes и я берем его новую книгу Introduction to Supply Chain и обсуждаем идеи глава за главой. Как вы, возможно, помните, в этой серии я занимаю очень конкретную позицию: человека, который не знает Lokad, не знает Joannes и уж точно не работал здесь четыре года.
По сути, я выступаю представителем примерно 10 миллионов практиков по всему миру, которые могут увидеть книгу Joannes, возможно на Amazon, купить ее, прочитать и получить определенные вопросы. Затем Joannes и я приходим сюда, в Lokad, и обсуждаем их. Я сказал, что это седьмой эпизод. Значит, до него было шесть.
Я настоятельно рекомендую вернуться и посмотреть их, потому что многое из сегодняшнего разговора, вероятно, будет на них ссылаться. Итак, Joannes, рад тебя видеть. Добро пожаловать обратно.
Итак, глава семь, “Будущее”. Прежде чем перейти к основным идеям, а у меня много вопросов о них, о чем эта глава на высоком уровне, в нескольких фразах?
Joannes Vermorel: Каждое решение в цепочке поставок является распределением ресурсов, которое предвосхищает будущее состояние рынка. Если компания начинает что-то производить, это потому, что она ожидает, что позже появятся клиенты и купят продукцию. Если ритейлер кладет товар на полку, то же самое: он ожидает, что будущие клиенты придут и купят.
Практически любое решение, касающееся потока физических товаров, отражает некоторую проекцию будущего состояния рынка. И поскольку закупка материалов требует времени, производство требует времени, транспортировка требует времени, все эти операции занимают время, нужно думать о будущем и планировать решения так, чтобы действовать заранее и быть готовым вовремя.
Именно поэтому понятие будущего вездесуще в проблемах цепочки поставок. Речь фундаментально идет о том, чтобы действовать правильно сейчас, а правильность определяется тем, будет ли действие соответствовать будущему состоянию рынка и окажется ли оно хорошим решением ретроспективно, через несколько недель или месяцев, когда мы увидим, как будущее развернулось.
Conor Doherty: Когда я читал главу, меня поразила сквозная тема, проходящая через все подразделы и примеры, а именно идея неопределенности. Я не думаю, что кто-то спорит с тем, что принятие решений в цепочке поставок по сути является ставкой на будущее. Все это понимают. Я покупаю, заказываю что-то сегодня, но оно не приходит сейчас. Я планирую будущие состояния.
Но ты очень много внимания уделяешь неопределенности будущего.
Joannes Vermorel: Да. И проблема в том, что господствующая перспектива цепочки поставок вообще так не думает. Буквально, господствующий взгляд не мыслит в терминах решений. Решений не существует. Их нет.
Господствующая перспектива говорит, что существует только будущее, которое я уже знаю. Затем приходит оркестрация. Я знаю, сколько единиц мои клиенты потребуют завтра, послезавтра, через год. У меня есть числа. Решение подразумевает, что у вас есть выбор, а здесь выбора нет.
Классическая господствующая теория цепочки поставок не делает такого заявления. Она не предполагает, что у вас есть выбор. Она просто говорит: будущее известно сейчас. Вы можете соответствовать плану или не соответствовать. И вокруг этого есть масса статистики.
Но это по сути крайне бинарное видение: будущее известно, есть соответствие, и все. Поэтому решения выглядят такими чужеродными. Как только у вас есть план, вы либо ему соответствуете, либо нет. Идея решения туда почти не помещается.
Поэтому в классических книгах по цепочкам поставок понятие решений просто отсутствует. Оно не вписывается в парадигму.
Conor Doherty: Уже в начале ты использовал слово план и планирование. Мы к этому сейчас вернемся, но у тебя есть некоторые, довольно сильные оговорки по поводу термина планирование. Мы обсудим, что значит, если нельзя использовать слово планирование.
На высоком уровне, по теме неопределенности в планировании, ты цитируешь Nassim Taleb. Он пишет в Antifragile: “иллюзия, что вы точно знаете, куда идете, точно знаете, куда шли в прошлом, и что другие в прошлом добились успеха, потому что знали, куда шли”.
Это вызов Taleb самой идее планирования. Что именно в этой идее тебе откликается и почему это релевантно для твоего видения цепочки поставок?
Joannes Vermorel: Я бы сказал, что есть два очень разных способа думать о планировании. Есть и другие, но два доминируют. Первый — обычная интуиция. Она состоит в том, что я действую сейчас, чтобы лучше подготовиться к тому, что будущее мне предъявит. Это подготовка. Это создание планов, чтобы быть готовым.
Это интуиция о том, что нужно сделать сейчас, чтобы позже события развивались для вас более благоприятно. Это может быть так просто, как таксист, который решает: “Сейчас я полчаса поеду в этот район, и там будет хороший район, чтобы подобрать клиента”. Это интуиция планирования.
Затем есть другой вид планирования, ставший очень популярным в XX веке, планирование Gosplan. Gosplan — это в основном математическая интуиция. Не интуиция таксиста. Она говорит: “Я могу проецировать временные ряды в будущее”.
Для всего, для каждого потребления ресурса, любого ресурса, который требуют мои клиенты, я могу записать, сколько единиц в день мне нужно, и продолжить это в будущее бесконечно. Это дает базовую линию. Затем, имея эти данные о будущем, я могу сказать: “Теперь я оркестрирую ресурсы, чтобы удовлетворить этот будущий спрос”.
Это и есть перспектива Gosplan. Центральная идея: все сводится к временным рядам. Все видится через временные ряды. Это математическая проекция самого смысла будущего. Это не то, что имеет в виду таксист.
Таксист не думает: “У меня есть временной ряд людей, появляющихся в этом районе”. У него нет математической интуиции. Если спросить его почему, он, вероятно, скажет: “Не знаю, опыт”. Распознавание паттернов. Не математическая формула.
И это нормально. Я говорю, что есть другой способ думать о будущем, Gosplan: использовать временные ряды везде, проецировать все, сделать их точными, затем заморозить прогноз и сказать, что это план.
Вот где это видение, для меня, является сциентизмом. Оно выглядит научным, потому что много чисел, временных рядов и проекций. Но для меня это полный сциентизм. Это не работает. Однако оно почти на целый век захватило интерес интеллектуалов. Эта увлеченность предшествовала даже компьютерам.
Conor Doherty: Хорошо. Но как это реально формирует мировоззрение, которое ты предлагаешь? Я понимаю возражение против Gosplan, но мне все еще не ясно, как это входит в твою концепцию планирования, политики и решения в цепочке поставок.
Joannes Vermorel: Первое, и именно это я обсуждаю в книге, — нужно подумать, из чего сделано будущее. Какова сама структура реальности, на которую мы смотрим? Если мы смотрим на распространение радиоволн в пространстве, у нас есть уравнения Максвелла, которые скажут, что случится в будущем.
Если мы смотрим на небесные тела, у нас есть законы Ньютона. Если хотим быть очень изысканными, можно использовать релятивистские вещи, и они скажут, где будут небесные тела, например Марс, в будущем. В цепочке поставок у нас нет такой роскоши.
Проблема в том, что господствующая теория цепочки поставок делает противоположное предположение. Она говорит: “Да, мы всего в одной математической формуле от идеального знания будущего”. Интересно, что первые экономические прогнозисты в начале XX века были очень явными.
Они говорили: “Мы идеально охватим будущее человечества”. Roger Babson, например, говорил: “Я сделаю для экономики то, что Newton сделал для небесных тел, и предскажу будущий спрос на каждый товар и продукт буквально с точностью до пяти цифр”. Таков был замысел.
В научной фантастике, например у Asimov в серии Foundation, та же идея. Он был на полвека позже Babson и понимал, что захватить каждую вещь слишком трудно. Но статистика, возможно, позволит точно предсказывать агрегаты, даже если отдельные индивиды слишком шумны.
Идея Asimov похожа на статистическую физику: поведение газов можно почти идеально предсказать, не зная положения каждого атома. Это может звучать абстрактно, но фундаментально важно: идея проецировать будущее почти без неопределенности в цепочке поставок не работает.
Простая причина, возвращаясь к природе реальности, в том, что релевантное будущее в цепочке поставок праксеологично. Праксеология — изучение человеческих действий. Будущее состоит из решений, которые еще не приняты людьми, обладающими агентностью.
Все будущее — агрегация решений, которые еще не приняты. И пока эти люди не под вашим контролем, клиенты, поставщики, перевозчики, конкуренты, пока у них есть агентность, идея определенного прогноза не имеет смысла.
Если бы у вас был определенный прогноз, клиенту достаточно было бы решить сделать иначе, чтобы его разрушить. Если вы предсказываете, что человек купит сегодня, и он узнает о прогнозе, он может из духа противоречия передумать.
Это может звучать глупо, но эффект реален. Люди обладают агентностью и, в зависимости от ваших действий, меняют свое поведение, особенно конкуренты.
Conor Doherty: Хорошо. Я немного переформулирую вопрос, чтобы сделать его конкретнее. Я снова процитирую тебя. В главе семь ты пишешь: “Будущее неустранимо беспорядочно. Не нужно быть идеальным, достаточно быть лучше. Решительные действия побеждают сложное планирование. Удача вознаграждает подготовленных. Подготовка — это искусство выращивания возможностей”.
Человек, который это читает и слушает, может не уловить разницу между подготовкой и планированием. В конкретном контексте чем они отличаются?
Joannes Vermorel: Ваш план материализован как набор временных рядов? Вот вопрос. В 99,9% корпоративного ПО временной ряд — единственная опция. Неважно, что вы думаете. Ваше ПО жестко заточено под эту модель, и книги по цепочкам поставок в вашей библиотеке, если они есть, тоже жестко закодированы вокруг этой идеи.
И это почти все. Если вернуться к периоду после Второй мировой войны, есть более миллиона статей по оптимизации запасов, и подавляющее большинство просто принимает эту перспективу.
Conor Doherty: Это не конкретное объяснение разницы. Я не спрашивал о методологии или внутреннем устройстве. Я имел в виду практически, изо дня в день, для среднего практика, читающего playbook. Какая разница между твоей подготовкой и приверженностью планированию, или Gosplan-планированию? Как это проявляется в реальном мире?
Joannes Vermorel: Это проявляется так: если вы принимаете невероятно жесткий взгляд на будущее, вы слепы к любой возможности. Например, вы планируете произвести определенное количество продукта. Это план на 12 месяцев. Прошло две недели, остается 50 недель. Ваш поставщик улучшил технологию и говорит: “Теперь мы можем снизить цену вдвое”.
Вам повезло. Производить стало намного дешевле. Хорошо. Нужно ли менять план? Если появилась отличная возможность, компонент для вашего продукта внезапно стал намного дешевле, это может случиться. Обратное тоже может случиться.
Если ничего не делать, вас могут обойти множеством способов. Конкуренты могут сильно снизить цену и полностью вытеснить вас, так что наблюдаемый спрос упадет до нуля. Или вы можете договориться с поставщиком, захватить большую часть предложения по этой цене и купить материал на год вперед.
Тогда вы сможете занять большую долю рынка, продавая дешевле и производя больше. Это очень простые вещи.
Conor Doherty: Mhm.
Joannes Vermorel: Но они немыслимы в классической перспективе планирования, потому что такие возможности туда не помещаются. Есть только соответствие плану.
Conor Doherty: Теперь становится конкретнее. Пример, который я приведу, не из твоей книги и касается логистики. Мы недавно говорили с Adam DeJans Jr. и John Elam, и в их книге The Decision Factory все начинается с логистической компании. У нее есть план доставки всех продуктов всем клиентам. Оптимальный план. Solver запускается в полночь.
Но через шесть часов происходит реальность. План становится недействительным. Он операционно невозможен: люди заболели, пробки, грузовики сломались. В этой ситуации есть хаос и неопределенность, возможные возможности, но способность реагировать зависит от того, есть ли у вас фиксированное детерминированное планирование или более гибкий, реактивный, policy-based подход.
Разверни еще раз разницу между мировоззрением цепочки поставок, управляемым планированием, и более гибким подходом на основе политик.
Joannes Vermorel: Проще всего представить простую ситуацию. Вы управляете маленьким магазином продуктов, продаете фрукты, овощи, базовые вещи. Каждый день в 4 утра идете к оптовику, покупаете товар, и он лежит на полках днем. У оптовика, поскольку это свежие продукты, иногда бывают возможности.
Например, вы видите очень хорошие салаты, очень дешевые. Или наоборот, смотрите и говорите: “Они плохие и дорогие”. Хотите ли вы сказать: “У меня есть план. Я куплю 10 килограммов салата для магазина в любом случае”?
Или вы посмотрите на цену и качество, которые меняются каждый день, и оцените, является ли это возможностью? Может быть, есть то, что вы обычно не покупаете, например клубника, но сегодня она дешевая, выглядит хорошо, и вы решаете: “Да, возьму, клиентам понравится”.
Обычно у меня ее нет, но можно сделать ставку, потому что это похоже на хорошее предложение для сезона. Если вы придете в 4 утра и скажете “хочу 5 килограммов клубники”, что если у оптовика ее нет? Или она есть, но очень дорогая?
Conor Doherty: Да.
Joannes Vermorel: Или она плохо выглядит. Если она очень дорогая, я не возьму целевые 5 килограммов. У меня маленький магазин. Может быть, возьму 500 граммов, потому что есть несколько клиентов, готовых купить ее по любой цене, но по 100 граммов, как гурманы.
Этот менеджер магазина действует крайне оппортунистически. Он думает о будущем, но не жесткими целями. Все находится в движении.
Conor Doherty: Да.
Joannes Vermorel: Он думает обо всем ассортименте. Нужны овощи, фрукты, красивые товары, разнообразие, возможно новизна, сезонность. У него смесь ограничений и размытое представление о будущем.
И он заинтересован в прибыли. Он не занимается тем, чтобы магазин просто красиво выглядел. Он делает магазин аппетитным, чтобы люди покупали много, а он получал прибыль в конце дня.
Вот планирование, которое я защищаю. Мышление, смотрящее в будущее и отслеживающее евро и доллары, которые вы выиграете или потеряете. Вы делаете ставки; подготовка означает, что нужно заранее совершать правильные действия, но каждое действие — ставка, и вы не пытаетесь зацементировать будущее жесткими целями.
За последние 50 лет теория цепочек поставок и почти все корпоративное ПО приняли другую перспективу: они жестко превращают будущее во временные ряды в стиле Gosplan. И это не работает.
Если взять этого человека у оптовика, это как если бы у него уже был список по каждому продукту в килограммах, сколько купить, независимо от возможностей и даже доступности. В списке написано: “Сегодня нужна арбуз”, а у оптовика его нет.
Тогда он говорит: “Я не получил это и не трачу деньги, потому что это не в плане”.
Conor Doherty: Да.
Joannes Vermorel: Это хороший пример. Математический план безумен. Представьте таксиста. Есть план ехать из точки A в точку B, точные повороты направо и налево.
В какой-то момент дорога заблокирована.
Conor Doherty: Mhm.
Joannes Vermorel: Математическое планирование говорит: “Дорога заблокирована? Возьмите взрывчатку, взорвите препятствие и езжайте дальше. Вы должны пройти этой дорогой”. Это безумие.
Но именно это происходило в СССР с Gosplan. Создавали план. Реальность происходила. План становился невозможным.
Conor Doherty: Да.
Joannes Vermorel: Люди делали сумасшедшие вещи, чтобы план работал. Есть анекдот, не уверен, что он реален, но он в стиле того времени: обувщик в СССР, чтобы выполнить квоту, делал только левые ботинки, отказавшись от правых, потому что это увеличивало количество обуви.
Квота не уточняла, что обувь должна быть левой и правой. Таков абсурд жесткого планирования.
Конкретная польза в том, что как только вы официально отказываетесь от этого, компания улучшается. Практику достаточно сказать: отказываемся от временных рядов, от этого глупого дисфункционального планирования. Можно работать интуицией. Это будет лучше, потому что сломанная математическая модель дает ужасные результаты.
Не доверяйте сломанной математической модели. Лучше делать вещи, которые хотя бы направленно имеют смысл, даже если приблизительны, чем следовать полностью неверной модели. Представьте, что нужно идти на север, а дорогой компас указывает на восток.
Следовать ему? Еще хуже, если компас каждый раз указывает случайное направление. Это чисто сломанная модель.
Лучше примерно ориентироваться по солнцу, чем следовать компасу, который каждый раз показывает другое. Вы сказали бы: это безумие, все лучше этого.
Использовать сломанную математическую модель — то же самое. “Зато я делаю что-то научное, использую компас”. Нет, вы используете сломанный компас. Это хуже, чем размытая, но примерно правильная интуиция.
Conor Doherty: Мне нравится аналогия с зеленщиком. Она показывает ограничения подхода к решениям цепочки поставок с чисто статической плановой перспективы, а не более гибкой и реактивной. Возможности будут появляться после того, как план создан, потому что будущее неопределенно.
Чтобы это реализовать, не углубляясь сейчас в ПО, нужно принять несколько базовых предположений об неопределенности. Одно из них — решения вокруг среднего, среднего сценария. В книге ты говоришь, что это плохо.
Объясни, почему плохо принимать решения вокруг среднего.
Joannes Vermorel: Нужно вернуться к причине неопределенности будущего. Корень — агентность. Люди могут действовать.
Conor Doherty: Хорошо.
Joannes Vermorel: Люди не атомы, случайно отскакивающие от стен. Они общаются. Если люди думают, что закончится туалетная бумага, они все идут покупать туалетную бумагу. В книге есть пример Johnny Carson.
Conor Doherty: Да. И это происходило несколько раз за последние годы.
Joannes Vermorel: Следствие агентности и общения в том, что среднее плохо, потому что предполагает центральное поведение и статистические отклонения. С людьми так мир не работает. Отклонения могут быть огромными.
Например, цена нефти может стать отрицательной. Это случалось. Около десятилетия назад на короткий момент цена барреля стала отрицательной, потому что люди не могли разгрузить нефть в портах.
Танкеры стоили денег каждый час. Были расходы на хранение и не было возможности продать. Владение нефтью стало мертвым грузом. Поэтому цена стала отрицательной.
В естественных науках такого не бывает. Если два сосуда с газом имеют разное давление и сделать отверстие, газ из высокого давления пойдет в низкое. Всегда.
С людьми нет, потому что они не следуют простым физическим законам. Они могут передумать. Поэтому отклонения от среднего могут быть крайне большими.
В промоакциях продуктовых магазинов большинство промо почти не увеличивают продажи. Спрос почти не движется. Но иногда промо заканчивается тем, что товар распродан в первый час после открытия.
Магазин открывается в 8, в 9 товара уже нет. Думали, запаса хватит на неделю, а он продержался час. Спрос оказался в 100 раз выше ожиданий. Такое бывает.
В Нидерландах были ситуации, когда промо в гипермаркете блокировало весь район: множество людей ехали туда на машинах, километры пробок. Если думать средними и нормальными отклонениями, вы этого никогда не увидите.
В цепочках поставок это тоже происходит. В авиации один клиент имел детали для Boeing 737 Max. После смертельной катастрофы люди справедливо боялись эксплуатировать эти самолеты: вопрос безопасности был неясен.
Все авиакомпании одновременно поставили 737 Max на землю. Спрос на специфические детали с очень стабильного стал нулевым и оставался нулевым почти год.
Если вы думаете, что среднее значимо, это не тот мир, в котором мы живем в цепочках поставок.
Другой пример — стадион. Самый тяжелый и самый худой мужчина различаются меньше чем в 10 раз. Патологически худой может весить 40 кг, голодающий 35.
При морбидном ожирении может быть 300 кг, но тогда человек, возможно, не войдет на стадион.
Conor Doherty: Будет трудно.
Joannes Vermorel: Реальный максимум, возможно, 150. Диапазон мал, фактор 5 или 10.
Теперь банковские счета. Самый бедный на стадионе, скажем в США, студент с долгом минус 200 000 долларов. Самый богатый — миллиардер.
Это не просто миллион раз богаче; один даже отрицателен. Как сравнивать? В человеческой области численные различия могут быть колоссальны, фактор миллион.
В природе фактор миллион не случается. Самый маленький и самый большой кот не отличаются в 10 раз. Дни солнца в Париже или Ирландии год к году не так сильно меняются.
Но решения могут быть дикими.
Conor Doherty: Да.
Joannes Vermorel: Цена серебра за 20 лет выросла в 20 раз. Технологии добычи лучше, мы можем добывать больше серебра, но по причинам, не связанным с производством, серебро стало в 20 раз дороже.
Это именно то, что следует ожидать от праксеологии и человеческой агентности. Если люди коллективно решают, что серебро стоит больше, оно стоит больше. Объяснений не нужно. Это вера.
Conor Doherty: Это подводит нас к одному из важнейших пунктов главы, возможно всей книги: неопределенность вокруг толстых хвостов. Ты пишешь, что один из главных болей неопределенности лежит в хвостах, и что прибыли и убытки доминируются экстремальными событиями.
Для нестатистиков: событие толстого хвоста — крайне вредное событие, которое кажется очень маловероятным, но происходит гораздо чаще, чем ожидаешь. Не один на миллион, а один на 100 или 200. Такое событие, как крайне высокий или низкий спрос, может происходить несколько раз в год. И ущерб ошибки в эти дни катастрофичен.
Если планировать к среднему, все будет нормально, когда среднее случается. Но если ударит один из таких дней толстого хвоста, вы фактически в беде. Так?
Joannes Vermorel: Да. В истории с магазином событие толстого хвоста — магазин вандализирован.
Conor Doherty: Mhm.
Joannes Vermorel: Если это серьезно и у вас нет страховки, нет денег восстановить магазин. Конец игры. Вы больше не зеленщик.
Если есть страховка, можно восстановиться. Можно сказать: “В среднем в моем городе магазины редко вандализируют, страховка не нужна”. Или можно сказать: “Я отец троих детей, семья зависит от дохода, я не хочу потерять все из-за события, от которого не могу восстановиться. Поэтому беру страховку”.
Это правильная интуиция. Большинство предпринимателей страхуются от пожара и других рисков. Это правильное мышление в терминах риска.
Conor Doherty: Да.
Joannes Vermorel: Классическая перспектива цепочки поставок спросит: как это выглядит во временном ряду? Сколько событий? Временной ряд почти всегда ноль.
Каждый день 0,000001. Это среднее ожидаемое число событий. Но это неправильный взгляд, потому что событие настолько влиятельно, что без подготовки вы не восстановитесь.
Классическое планирование безумно, потому что слепо к вещам, которые произойдут с вероятностью один, и чаще, чем кажется. Вероятность вандализма в конкретный день меньше одной тысячной.
Conor Doherty: Mhm.
Joannes Vermorel: Но если вы управляете магазином 40 лет, 250 дней в год, это 10 000 дней. Вероятность вандализма примерно один.
Conor Doherty: Да. Я согласен с философией, практикой и риском. В аэрокосмосе пример может звучать сильнее: некоторые детали настолько дешевы, а стоимость их отсутствия настолько катастрофична, что имеет смысл держать годы запасов, даже если вы можете их не использовать.
Стоимость хранения может быть доллар, а стоимость отсутствия, дефицита товара, сотни тысяч или миллионы. С точки зрения риска или страховки огромный запас финансово рационален.
Joannes Vermorel: Да. Люди обычно думают о редких событиях как о негативных, но есть и позитивные. В авиации часто разбирают самолеты, и можно получить детали. Рынок временно переполнен некоторыми деталями, но многие не делают opportunistic buys, хотя должны.
Даже если деталь понадобится через два года, она понадобится. Если цена вдвое ниже и есть безопасная складская емкость, возможность нужно брать.
Интуитивно люди так делают. Если любимая марка белых рубашек дает большую скидку, вы купите четыре. Они пригодятся через год.
Но в корпоративной среде говорят: “У нас есть план. В плане нет этой покупки, значит не делаем”. Это не умно.
Классическое планирование, игнорируя неопределенность будущего, делает уязвимым к плохим событиям и лишает прибыли от хороших событий.
Conor Doherty: Вот суть. Десять дней вы планируете к среднему 10, у вас 100% точность и 100% уровень сервиса. На одиннадцатый день дефицит, ноль.
Стоимость потерянных продаж, ускорений, невыполненных заказов легко съедает прибыль прошлых десяти дней. Вы проигнорировали вероятность экстремального события, спланировали к среднему, и когда событие случилось, вас смыло.
Joannes Vermorel: Да. Большие компании выживают, их процессы обычно не настолько сломаны, чтобы уничтожить их.
Conor Doherty: Но описанная прибыль уничтожена. Ущерб ошибки больше прибыльности.
Joannes Vermorel: Реальность в том, что практики интуитивно это знают. Большие компании играют странную игру: теория сломана, обязательства сломаны, практики не следуют плану.
Они говорят: “В следующем году будем соответствовать плану, но в этом году нужно иначе”. Практики, которые говорят “к черту планы”, почти всегда правы.
Есть шизофренический подход: на словах мы внедрим страховой запас, будем соответствовать плану, сделаем это и то; а при фактическом распределении ресурсов люди делают совсем другое, и именно это делает компанию прибыльной.
Нельзя доверять теориям со сломанной перспективой будущего. Теория должна здраво относиться к будущему: неопределенность неустранима, она вызвана агентностью других людей, и когда люди меняют мнение, обычно не в изоляции.
Поэтому позитивные и негативные события могут быть гораздо сильнее, чем дает наивная модель. Таксисты знают: при большом спортивном событии можно заработать втрое больше.
Зеленщик тоже знает: если в районе событие и много туристов, продажи будут рекордными. Не идеально предсказуемо, но такие дни иногда бывают.
Удивление есть только у тех, кто использует упрощенные математические модели. Для интуитивных людей это не так удивительно. Главная проблема — модели временных рядов плюс нормальное распределение. Это сломанные модели, сломанный компас.
Это фокус моей критики.
Conor Doherty: Чтобы точнее сказать: ущерб ошибки при событии толстого хвоста может стереть длинную серию правильных решений по средним значениям. Это связано с интуициями и асимметрией затрат.
Возьмем небольшой избыток запасов. Вы модный ритейлер. Несколько лишних рубашек не проданы сегодня. Стоимость хранения ограничена: вы знаете стоимость рубашек.
Но стоимость отсутствия рубашек теоретически не ограничена. Тысяча людей может прийти за одной вещью. Ее нет. Они не покупают белую рубашку, затем джинсы, ремень, шляпу, и возможно не возвращаются.
Прямые и косвенные потери, сейчас и в будущем, не имеют верхней теоретической границы. Асимметрия между дефицитом и небольшим избытком интуитивно не чувствуется.
Это недостаток человеческой эволюции?
Joannes Vermorel: Я думаю, человеческий разум довольно хорош в интуитивном управлении риском, когда речь о собственных деньгах.
Conor Doherty: Это твой тезис: когда речь о собственных деньгах.
Joannes Vermorel: Да, когда у вас есть информация. Проблема в том, что цепочки поставок большие и распределенные. Нужно лететь по приборам. Нельзя видеть, куда летишь: слишком много продуктов, слишком много локаций.
Интуиция хороша, но если приборы — мусор, не ждите хороших результатов. Software-инструменты последних пяти десятилетий для этих асимметрий — полный мусор.
Они основаны на примитивных взглядах на будущее: временные ряды, нормальные распределения, фиксированные сроки поставки, игнорирование когортных эффектов, замещения, каннибализации, корзин.
Conor Doherty: Потому что мы покупаем корзины в комбинации, не изолированно.
Joannes Vermorel: Именно. Все это отсутствует. Ожидать, что настолько дисфункциональная обработка информации позволит безопасно лететь, безумно. Вы летите с разбитыми приборами и ожидаете безопасности.
Компании выживают, потому что люди не реагируют механически на приборы. Они знают, что компас сломан, высотомер сломан. Они не доверяют приборам.
И поэтому делают много другого именно потому, что не доверяют.
Conor Doherty: Да.
Joannes Vermorel: И потому что у конкурентов те же проблемы, никто не банкротится. Если все конкуренты так же плохи, рынок не доказывает, что вы хороши. Он доказывает лишь, что другие не лучше или хуже.
Игра цепочек поставок не играется эффективно. Приборы ужасны и расточительны. Другие части экономики настолько продвинулись, что компенсируют эти неэффективности.
Но если холодно оценить вклад цепочки поставок, картина довольно мрачна.
Conor Doherty: Ты упомянул информацию. Это глава пять?
Joannes Vermorel: Да. Глава пять — информация. Глава три — эпистемология. Глава шесть — интеллект.
Conor Doherty: Мы говорили о неопределенности, будущей информации, риске, и ты много критиковал временные ряды и прогнозирование временных рядов для приближения этой информации.
По твоей оценке, единственный способ оценить риск и недостающую информацию — вероятностное прогнозирование? Если да, почему?
Joannes Vermorel: Не единственный. Но самый практичный с имеющимися технологиями. У Amazon есть статьи о reinforcement-learning-подходах, которые обходят явный прогноз. Можно создать политику, процесс принятия решений, где управление риском спрятано в параметрах модели.
Вероятностный прогноз не создается, потому что он неявен в политике. Но эти подходы практически страдают от огромной непрозрачности. Получаются числовые рецепты deep learning, крайне непрозрачные даже для data scientist.
Если нужен метод, не слишком черный ящик для data scientist, лучше явно формулировать утверждение о будущем. Какое утверждение? Вероятности.
Может, через век математики найдут способ думать о риске лучше вероятностей. Сейчас это золотой стандарт доступных математических инструментов. Нам нужны вероятности.
Фокус должен быть на том, что важно для бизнеса. Временной ряд берет прошлые измерения и продлевает их в будущее. Я говорю: это не та перспектива. Из-за асимметрий нужно смотреть на то, что важно.
Если я управляю магазином, вандализм и пожар — два события, которые нужно характеризовать. Они различны по природе и предотвращению. Мне не нужен просто временной ряд, мне нужна приоритизация.
Например, в авиации, когда думаешь о стоимости aircraft on ground…
Conor Doherty: Да, классический пример.
Joannes Vermorel: Стоимость сильно зависит от дня и места. Худший случай, кажется, был у авиакомпании: A380 на земле в Дубае в новогоднюю ночь.
Conor Doherty: Понятно.
Joannes Vermorel: Нужно было поселить клиентов в отели, а отели с комнатами были фактически дворцами.
Conor Doherty: Да, да.
Joannes Vermorel: Это событие на миллионы: около 700 пассажиров, вдвое больше обычного лайнера, и оставшиеся комнаты были только самого высокого качества и по безумным ценам.
Будет ли aircraft on ground столь же дорогим в городе с большим запасом гостиниц, дешевыми отелями и возможностью пересадить пассажиров на другие самолеты? Между худшим и простым случаем может быть фактор 10.
Значит, не думайте временными рядами. Думайте адекватной характеристикой хороших и плохих событий. Не отвлекайтесь на красивую математику. Смотрите на важное.
Conor Doherty: Отличный пример. У меня есть личная история. Дважды это случалось со мной, AOG, потому что самолеты могут летать ограниченное число часов, а даже ожидание технически считается использованием.
Дважды на рейсе Дублин — Париж, Charles de Gaulle, это окно было превышено, и самолет остался на земле. По операционным причинам. Когда это происходит, всех пассажиров нужно разместить.
Я из Ирландии и знаю, что в Дублине огромный дефицит жилья и отелей. Я также знаю свои права: европейское законодательство предусматривает возмещение питания и проживания при задержке. Поэтому я сразу открыл booking.com, не спонсировано, и выбрал одну из самых дорогих комнат в Hilton.
Joannes Vermorel: Ты ужасный пассажир.
Conor Doherty: Это не моя вина.
Joannes Vermorel: Именно.
Conor Doherty: Но я знал, что это идет. И знаю про динамическое ценообразование. Внезапно сотни людей…
Joannes Vermorel: Да.
Conor Doherty: …пытаются получить крайне редкие гостиничные ресурсы в 21:30 в выходной в Дублине. Это событие толстого хвоста для авиакомпании. Огромные потери, плюс нужно перенаправить людей.
Я очень хорошо ел, кажется два дня, и жил в прекрасном отеле, фактически в люксе, за счет авиакомпании.
Какова стоимость AOG в Дублине? Зависит. Выходной? Есть спортивное событие, уже съевшее гостиницы? Начало дня или конец? В 9 утра у вас весь день, чтобы разместить людей.
Но были сотни ожидающих. Многие шли к стойке помощи, думая, что сотрудник сможет из воздуха найти сотни номеров. Не сможет. Я не знаю, куда их отправили по острову Ирландия, но не в Дублин.
Я знал, что мест мало. Может, хостелы, может, пол. Работая в Lokad с aerospace-клиентами, я понимал, что происходит. На третьем часу на рулежке я забронировал возвращаемый номер прямо из самолета.
Joannes Vermorel: Да.
Conor Doherty: Затем рейс отменили. Я забрал багаж и пошел прямо в отель. Другим повезло меньше. Смысл в том, что это происходит. С точки зрения клиента и потребителя нужно быть готовым, потому что событие толстого хвоста случается чаще, чем кажется, вредно, и нужно осознавать риск.
Joannes Vermorel: Да. “Чаще, чем кажется” немного обманчиво. У людей плохая количественная интуиция; если спросить процент, они дадут мусорные числа. Но даже не зная вероятностей, можно принять приличное решение.
Например, забронировать возвращаемый номер очевидно.
Conor Doherty: Именно.
Joannes Vermorel: Если случится, я выиграю. Если нет, потеряю несколько минут на отмену. Потеря — 10 минут, выигрыш — избегание огромного дискомфорта.
Conor Doherty: Да, именно.
Joannes Vermorel: Страхование. Риск и страхование. Если жить с перспективой временных рядов, это выглядело бы так: каждый час у меня есть временной ряд GPS-координат моей позиции.
Conor Doherty: Mhm.
Joannes Vermorel: Представьте два временных ряда: широта и долгота, продленные на неделю. План говорит: в этот час я должен лететь над океаном. Но вы не там. Что с планом?
Что временной ряд говорит о том, что делать? Он не скажет забронировать отель или позвонить жене и сказать: “У меня проблема”.
Временной ряд может звучать научно, ваша точная позиция каждый час, но практически он неоперационален для решений: сообщить близким, управлять отелем, багажом, усталостью, спать или есть.
Индивидуально это очевидно. В корпорации вдруг говорят: “Нет, временные ряды хороши”.
Conor Doherty: Да.
Joannes Vermorel: Нет. Временные ряды не стали функциональными только потому, что их используют в компании. Они были дисфункциональны с самого начала.
Conor Doherty: Это напоминает мне конференцию ISF в Dijon, где я модерировал панель. Мы обсуждали разницу между тем, что люди делают лично, и тем, что делают в офисе.
Я привел пример отпуска. Вы уже купили билеты в экзотическое место, смотрите вероятностный прогноз погоды за неделю, и там 20% вероятность ужасного шторма. Билеты можно вернуть. Что делать?
20%, 30%, 40%, 50%. Если ваша цель — солнце и пляж, продолжите ли вы ехать? Есть вероятностный вход, говорящий, что план может не сработать.
Лично большинство сказали бы: переоценю. Значит, вы доверяете вероятностному входу для личных финансов, но в компании защищаете временные ряды…
Joannes Vermorel: И можно быть чувствительным к тонким вопросам. Есть ли с вами младенец?
Conor Doherty: Да.
Joannes Vermorel: Это полностью меняет оценку. Два взрослых или шестимесячный ребенок — разные ситуации. В тяжелом шторме самолет трясет, и с младенцем это ад для него и для вас.
То же в цепочках поставок. Тонкие нюансы меняют оценку риска: замещение, каннибализация, партнеры, которые могут помочь, клиенты, которые могут подождать.
В авиации бывает, что нужно отремонтировать компонент. Вы думаете о MRO, но у MRO не хватает деталей. Клиент может быть готов прислать детали.
Conor Doherty: Mhm.
Joannes Vermorel: Потому что у клиента тоже есть запас деталей. Вы отправляете компонент в ремонт, компания должна иметь свои запчасти, но иногда не имеет. Так как это ваш компонент и результат важен, вы можете отправить свои запчасти поставщику, чтобы он завершил ремонт и вернул годную деталь.
Такие ситуации не вписываются во временной ряд, но прагматически очевидны. Люди должны думать о будущем недисфункционально. Если хотят использовать математику, хорошо. Математика нужна, чтобы перевести интуицию в ПО.
Но используйте формализм, который не сломан. Я говорю: вероятности. Это безопасная ставка, надежный инструмент. Есть экзотические варианты, но для начала управления риском вероятности — безопасный подход.
Conor Doherty: Хорошо. Мы говорим довольно долго. Пора завершать. Мой обычный вопрос: мы уже в седьмой главе, много говорили о неопределенности, центральной для философии Lokad, книги и этой главы.
Что люди могут взять из этой главы и сразу применить?
Joannes Vermorel: Найти в компании планирование в стиле Gosplan и просто прекратить это делать.
Conor Doherty: Вот, вы услышали.
Joannes Vermorel: Как только вы понимаете, как думать о будущем, что, кстати, не слишком трудно…
Conor Doherty: Это просто произойдет.
Joannes Vermorel: Да. Нужно быть оппортунистичным. Когда происходит что-то благоприятное, нужно хватать возможность. Когда может произойти что-то крайне вредное, нужно подготовиться, чтобы минимизировать ущерб.
Это не невероятно сложная идея. В этой главе я просто проясняю правильный способ думать о будущем. Не думайте, что сложные планы несут высшую истину. Не несут. Они дисфункциональны и работают плохо.
Многие практики смотрят на планы и говорят: “Да, числа ужасные, но это наука, доверяйте науке”. Сообщение главы: нет, это не настоящая наука. Это чепуха. Это сциентизм.
Если вы это понимаете, глава дает аргументы для топ-менеджмента: компания должна перестать делать то, что постоянно создает экономический ущерб. Если перестать делать вредное, компания станет лучше. Не нужно делать что-то хорошее. Просто перестаньте делать плохое: прибыль, больше прибыли.
Это трудно, особенно в больших компаниях: думать вычитательно. Они думают, что для заработка нужно делать больше вещей, улучшать. Но в больших компаниях источник прибыли уже есть. Они уже делают многое правильно, иначе не существовали бы.
Conor Doherty: Да.
Joannes Vermorel: Чтобы открыть следующий уровень прибыльности, у устоявшихся компаний возможностей в удалении плохого намного больше, чем в улучшении хорошего. Для средней большой компании с цепочкой поставок вычитательное удаление плохого почти всегда проще.
Но это контринтуитивно. Человеческая интуиция хочет добавлять, улучшать.
Conor Doherty: Да.
Joannes Vermorel: Мало кто думает: “Если мы просто уберем этих людей и не заменим их, все будет лучше”, или просто уберем плохую практику.
Conor Doherty: Да.
Joannes Vermorel: Это сделал Elon Musk с Twitter. Он уволил 80% компании, затем половина оставшихся 20% ушла. Теперь штат меньше примерно на 90%, и X работает лучше, чем раньше.
Они добавили множество функций, которых не было, например видео.
Conor Doherty: Mhm.
Joannes Vermorel: Я давно пользуюсь Twitter, теперь X, и после сокращения 90% штата этот продукт стал лучше. Это сила прекращения действий, которые вредят компании.
В устоявшихся компаниях бюрократии накапливаются. Люди, процессы, все продолжается. Каждый менеджер хочет добавить новое. Идея просто удалить что-то пугает.
В software-индустрии то же самое. “Удалить код?” — “Он может пригодиться в будущем”. “Мы столько вложили в его написание” — sunk cost.
Conor Doherty: Да, sunk cost. Правда удалить?
Joannes Vermorel: Ответ: безжалостно. Удалять, удалять, удалять. Эта глава о будущем дает ментальные инструменты, чтобы посмотреть на практики планирования и сказать: “Это, это, это и это нужно удалить”, и станет лучше. Просто лучше.
Conor Doherty: Хорошо. Joannes, спасибо. У меня больше нет вопросов. Спасибо, что присоединился, и увидимся скоро в главе восемь.
И вам большое спасибо за просмотр. Как всегда, если хотите продолжить разговор, можете связаться с Joannes и со мной. Мы оба в LinkedIn, или можно написать на contact@lokad.com.
На этом увидимся в следующий раз в главе восемь. И да, возвращайтесь к работе.
