Smart Supply Chain. От точного планирования до «Черного лебедя» и обратно

Логист.Today представляет статью Члена Правления, Директора по логистике компании «Спортмастер Украина» Владислава Кураева.

Главное в хорошей, современной Логистической системе – методы планирования и управления (системы, управляющие наиболее дорогостоящими составляющими оборотного капитала любого бизнеса). Имея онлайн данные о загруженности мощностей (производственных, складских, розничных) и можно и нужно повышать качество Логистического сервиса. Цель в 100% достижима.

Но есть «подводные камни» у больших массивов данных, которые собирает система датчиков Smart Logistics. Аналитики компании IBS Group Holding Ltd. «весь мировой объем данных» оценили такими величинами:
2003 г. — 5 эксабайтов данных (1 ЭБ = 1 млрд гигабайтов)
2008 г. — 0,18 зеттабайта (1 ЗБ = 1024 эксабайта)
2015 г. — более 6,5 зеттабайтов
2020 г. — 40-44 зеттабайта
2025 г. — этот объем вырастет еще в 10 раз.

Качество данных для анализа Smart Supply Chain (Умная Цепочка поставок), их полнота и валидность вызывают сомнения. Ярким примером могут служить мобильные Фитнес Приложения (Strava, Runtastic, Garmin Connect и прочие), в которых на ежедневной основе собираются данные тренировок миллионов спортсменов от начинающих любителей до настоящих профессионалов и, казалось бы, создать идеального виртуального тренера очень легко. Но здесь стоит вспомнить Нассима Талеба с его «Черным лебедем» (по определению автора «Черный лебедь» — это аномальное событие, обладающее огромным воздействием») и его анализ общечеловеческих и бизнес ошибок:
а) ошибка подтверждения (мы выхватываем сегменты из общей картины увиденного и путем их обобщения делаем выводы о невидимом);
б) искажение нарратива: мы верим в истории, которые удовлетворяют нашу страсть к четким схемам;
в) мы ведем себя так, как будто «Черного лебедя» не существует;
г) проблема скрытых свидетельств: то, что мы видим, может оказаться не всем, что есть на свете;
д) мы «туннелируем», то есть сосредотачиваемся на нескольких ясно очерченных зонах неопределенности, на слишком узком круге «Черных лебедей», при этом игнорируем тех, о существовании которых не так легко догадаться.

Поскольку многие «спортсмены» фальсифицируют данные тренировок – намеренно или случайно, путем указания неверного вида спорта, путем использования механизированных приспособлений во время бега или плавания, создание программы-тренера раз за разом проваливается.

То же самое часто происходит с полнотой и качеством больших массивов данных в системах управления Цепями Поставок. Именно поэтому в алгоритмах управления Big Data, выработанных компанией Meta Group в 2001 году, к определяющим характеристикам три V - VVV (volume, velocity, variety — физический объем, скорость прироста данных и необходимости их быстрой обработки, возможность одновременно обрабатывать данные различных типов) в 2015-17 годах была добавлена интерпретация с четырьмя V (добавлялась veracity — достоверность), пятью V (value — ценность).

В современном мире для получения качественного результата в системе Smart Supply Chain нужно следовать понятию, которое сформулировал Пьер Тейяр де Шарден (французский ученый-психолог), рефлексия — то, что отличает человека от зверей (примечание автора: - а также от роботов), благодаря ей человек может не просто знать нечто, но еще и знать о своем знании.