Niech żyje technologia!
Przez dziesięciolecia powstawało coraz więcej rozwiązań technologicznych dla naszych łańcuchów dostaw. Wynaleźliśmy wyrafinowane algorytmy, połączyliście ze sobą odległe lokalizacje na całym świecie, śledziliśmy w czasie rzeczywistym najdrobniejsze wydarzenia. Ta rozpusta narzędzi i rozwiązań, mocy obliczeniowej, oprogramowania i skomplikowanych akronimów skłoniłaby nas do myślenia, że wszystko jest naukowe, matematyczne, elektroniczne i fantastyczne!
Nauka i technologia są świetne!
Pomyśl tylko: możemy wylądować minirobotem na malutkiej komecie o długości 4 km po podróży na odległość 7 miliardów kilometrów. Możemy latać dronami, które potrafią samodzielnie wrócić do punktu startu. Mamy w kieszeni wystarczające rozwiązania elektroniczne, aby natychmiast komunikować się z antypodami, itp.
Więc jak to możliwe, że w tym samym technologicznym XXI wieku nadal cierpimy biznesowo z powodu tak trywialnych rzeczy, jak niedobory zapasów, sytuacje kryzysowe i obsolety?
Czy rozwiązanie zostanie dostarczone przez sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i coraz więcej technologii do automatyzacji naszych łańcuchów dostaw?
Technologia jest świetna, cyfryzacja jest kluczowa, ale czy nie mamy ciągle pewnego małego problemu do rozwiązania?
Technologia nie lubi przybliżeń ...
Być może jedną z trudności, która sprawia, że technologia jest mniej skuteczna jest to, że nasze środowisko zarządzania operacyjnego nie jest tak naukowe lub kartezjańskie, jak byśmy tego chcieli.
Prognozy sprzedaży to szacunki, czasy realizacji to szacunki, wielkości partii to szacunki, nasze przyszłe możliwości to szacunki, itp. Zbieramy mnóstwo szacunków, wprowadzamy je do dużego silnika obliczeniowego (naszego ERP) i trzymamy kciuki … że to wystarczy.
Co więcej, po dokładnym obliczeniu naszych zapotrzebowań i wymagań będziemy ciągle podlegać prawu zmienności i losowości.
W rzeczywistości nasze łańcuchy dostaw są napędzane przede wszystkim przez ludzi – z ich inteligencją, rozumem, emocjami, polityką, celami, wadami itp. Ci mężczyźni i kobiety otrzymują informacje, interpretują je i podejmują decyzje.
Czy nauki humanistyczne nie byłyby w rzeczywistości najważniejszą nauką do kierowania naszymi łańcuchami dostaw, daleko wyprzedzając najnowsze, wyrafinowane algorytmy przewidywania nieprzewidywalnego?
A co, jeśli sekretem skuteczności DDMRP jest właśnie rozpoznanie i uwzględnienie tego czynnika ludzkiego w naszych systemach i procesach logistycznych? Przyjrzyjmy się kilku aspektom metodyki DDMRP z tej właśnie perspektywy.
„Toughtware before hardware„, czyli najpierw myślenie
Prawdziwym wyzwaniem w każdej firmie jest dostosowanie sposobu myślenia do tego, co naprawdę się liczy. Liczy się przepływ (FLOW), a dzięki niemu firma jest w stanie sprostać oczekiwaniom swoich klientów. To podejście wydaje się tak naturalne i jakby wrodzone, ale w rzeczywistości jest to kwestia zmiany paradygmatu w większości firm. Przez dziesięciolecia pielęgnowaliśmy kulturę organizacyjną skoncentrowaną na obniżaniu kosztów, co często jest sprzeczne z ideą ciągłego przepływu. Nie tylko potrzebujemy instalować nowe oprogramowanie, ale musimy przede wszystkim zainstalować nowy sposób myślenia. Taka instalacja oznacza, że potrzebujemy umożliwić naszym zespołom myślenie o przepływie w sposób systemowy i strukturalny!
Miejmy raczej z grubsza rację niż dokładnie się mylmy.
To może być bardzo szokujące dla naszych kartezjańskich umysłów – dla nas specjalistów, inżynierów i menedżerów.
Pamiętam debatę z wiceprezesem ds. operacyjnych w dużej firmie międzynarodowej. Ten bardzo doświadczony menedżer wysokiego szczebla miał problem ze zrozumieniem, dlaczego w przypadku „krótkiego” czasu realizacji zalecany jest wysoki współczynnik czasu realizacji z przedziału od 60 do 100%, a z kolei niski wskaźnik w zakresie od 20 do 40% dla przypadków „długiego” czasu realizacji.
„Co oznacza krótki, średni i długi? Dlaczego od 60 do 100%? Jaka nauka kryje się za tym stwierdzeniem?”
Ten sam menedżer nie doznaje jednak szoku, gdy jego system MRP oblicza zapotrzebowanie precyzyjnie na podstawie prognozy, która jest strukturalnie wyłącznie szacunkiem i domniemaniem. Jeśli dodatkowo prognoza została opracowana za pomocą skomplikowanego algorytmu, to poziom stresu spada jeszcze niżej, a użycie skomplikowanego algorytmu działa uspokajająco …
Mój nauczyciel fizyki w liceum ciągle nam powtarzał: najpierw upewnij się, co do rzędu wielkości.
Statyczne i dynamiczne wymiarowanie zalecane przez DDMRP opiera się na tej zasadzie, znanej wszystkim, którzy praktykują rozwiązanie Kanban: zbuduj model, który ma sens, a następnie ciągle go poprawiaj i doskonal.
Pozwól nam zarządzać wizualnie
Wszyscy to wiemy: przedstawianie łańcucha dostaw jako liniowego przepływu od dostawcy dostawcy do klienta klienta nie jest już w dzisiejszym świecie podejściem właściwym. Dzisiejsze łańcuchy dostaw to złożone, zagnieżdżone i globalne sieci dostawców, podwykonawców i klientów.
W każdym węźle tej sieci znajduje się obsługiwany przez człowieka system MRP (ERP). Zespoły odpowiedzialne za każdy z tych węzłów odbierają sygnały, interpretują je, podejmują decyzje, wysyłają sygnały i produkty do innych graczy i stopniowo dostosowują i poprawiają swoje zachowania dzięki procesowi nauki.
Musimy dostarczać naszym zespołom jasnych informacji, które pozwolą im podejmować odpowiednie decyzje.
MRP i inne systemy klasy APS są często czarnymi skrzynkami dla swoich użytkowników. Ci użytkownicy końcowi są wielokrotnie przytłaczani komunikatami, wezwaniami do działania, problemami z integralnością danych i kolejnymi zmianami.
W jaki sposób można podejmować właściwe decyzje i stale podnosić wydajność w całym tym zamieszaniu?
W przeciwieństwie do tych czarnych skrzynek, DDMRP proponuje wysoce wizualną kontrolę opartą na kodach koloru niebieskiego / zielonego / żółtego / czerwonego / ciemnoczerwonego – w celu planowania, monitorowania wykonania i analizy wydajności.
Co może być bardziej zrozumiałego niż proste do interpretacji kolory? Od czasu pojawienia się samochodu wszyscy znamy i rozumiemy sygnalizację świetlną.
W konsekwencji zespoły planistyczne otrzymują narzędzia do pracy nad właściwymi priorytetami, podejmowania właściwych decyzji we właściwym czasie i wprowadzania ulepszeń.
Koncentracja na ciągłej adaptacji
Od projektu modelu operacyjnego, po zarządzanie strategiczne, poprzez adaptacyjny S&OP, metodyka Demand Driven pomaga nam skonfigurować nasze łańcuchy dostaw po to, aby były elastyczne i odporne na uderzenia.
Wiemy, że świat jest coraz bardziej zmienny, niepewny, złożony i niejednoznaczny (VUCA) – a rzeczywistość będzie się różnić od przewidywanej. Właśnie dlatego musimy rozwijać umiejętności firmy w zakresie zdolności adaptacji.
Niektórzy uważają, że model organizacji „Demand Driven Adaptive Enterprise” jest koncepcją marketingową. Nawet gdyby tak było, jaki byłby tu problem? Czy nie jest sednem sprawy przekonanie wszystkich poziomów i działów firmy, że zdolność adaptacji jest kluczem do sukcesu i zrównoważonego rozwoju? Konieczne jest przekonywanie, wyjaśnianie oraz nauczanie, ponieważ jest to rzeczywiście kwestia właściwego wpływania i kreowania oczekiwanych zachowań ludzkich w organizacji.
Budowanie zwinność poprzez strategiczne pozycjonowanie w punktach rozdzielania, zmniejszanie bezwładności istniejących łańcuchów dostaw, transformacja S&OP w proces autentycznego dostosowywania się do zmian. Nic z tych zagadnień niestety nie jest oczywiste dla zespołów większości firm i rzeczywiście jest to kwestia projektowania nowych zachowań.
Dlaczego DDMRP przynosi konkretne, znaczące, szybkie i trwałe wyniki? Dla mnie jest to jasne: rozpoznaje czynnik ludzki naszych „Human Driven Supply Chains” i uwidacznia zachowania, które promują przepływ i adaptację.
To właśnie z tego względu rozwiązania oferowane przez Demand Driven Technologies są zaprojektowane tak, aby były niezwykle intuicyjne, proste w obsłudze i ułatwiające podejmowanie decyzji ludziom odpowiedzialnym za zarządzanie operacyjne.
