Розумний ланцюг постачання. Від точного планування до «Чорного лебедя» і назад.

Логіст.Today представляє статтю Члена Правління, Директора з логістики компанії «Спортмастер Україна» Владислава Кураєва.

Головне в хорошій, сучасній Логістичній системі – методи планування і управління (системи, які керують найбільш витратними складовими оборотного капіталу будь-якого бізнесу). Маючи онлайн дані про завантаженість потужностей (виробничих, складських, роздрібних), можна підвищувати якість Логістичного сервісу. Мета в 100% досяжна.

Проте є «підводні камені» у великих масивах даних, які збирає система датчиків Smart Logistics. Аналітики компанії IBS Group Holding Ltd. «весь світовий обсяг даних» оцінили такими величинами:
2003 р. — 5 ексабайтів даних (1 ЕБ = 1 млрд гігабайтів)
2008 р. — 0,18 зеттабайта (1 ЗБ = 1024 ексабайта)
2015 р. — більше 6,5 зеттабайтів
2020 р. — 40-44 зеттабайта
2025 р. — цей обсяг зросте ще у 10 разів.

Якість даних для аналізу Smart Supply Chain (Розумна Ланцюжок поставок), їх повнота й валідність викликають сумніви. Яскравим прикладом можуть служити мобільні Фітнес Додатки (Strava, Runtastic, Garmin Connect та інші), в яких щоденно збираються дані тренувань мільйонів спортсменів від початківців любителів до справжніх професіоналів і, здавалося б, створити ідеального віртуального тренера дуже легко. Але тут варто згадати Нассіма Талеба з його «Чорним лебедем» (за визначенням автора «Чорний лебідь» — це аномальна подія, яка має великий вплив») та його аналіз загальночеловічих і бізнесових помилок:
а) помилка підтвердження (ми вибираємо сегменти зі загальної картини побаченого і шляхом їх узагальнення робимо висновки про невидиме);
б) спотворення наративу: ми віримо в історії, які відповідають нашій пристрасті до чітких схем;
в) ми поводимося так, ніби «Чорного лебедя» не існує;
г) проблема прихованих свідчень: те, що ми бачимо, може виявитися не всім, що є на світі;
д) ми «тунелюємо», тобто концентруємося на декількох ясно виокремлених зонах невизначеності, на занадто вузькому колі «Чорних лебедів», при цьому ігноруємо тих, про існування яких не так легко здогадатися.

Оскільки багато «спортсменів» фальсифікують дані тренувань – навмисно або випадково, шляхом вказання неправильного виду спорту, застосування механізованих пристосувань під час бігу чи плавання, створення програми-тренера раз за разом провалюється.

Те саме часто трапляється з повнотою й якістю великих масивів даних в системах управління Ланцюжками Поставок. Саме тому в алгоритмах управління Big Data, розроблених компанією Meta Group у 2001 році, до визначних характеристик були додані три V - VVV (обсяг, швидкість, різноманітність — фізичний обсяг, швидкість зростання даних і потреба в їх швидкій обробці, можливість одночасно обробляти дані різних типів), у 2015-17 роках було додано інтерпретацію з чотирма V (додавалася достовірність), п'ятьма V (цінність).

У сучасному світі для отримання якісного результату в системі Smart Supply Chain потрібно дотримуватися поняття, яке сформулював П'єр Тейяр де Шарден (французький вчений-психолог), рефлексія — те, що відрізняє людину від тварин (примітка автора: - а також від роботів), завдяки неї людина може не лише знати щось, але ще й знати про своє знання.