Из шума, стр 411. Правила создаются, чтобы предотвратить возможность альтернативных решений. Стандарты же поощряет свободу действий в зависимости от ситуации. На след.странице - правила уменьшают роль суждений. Стандарт - вынуждает наполнять смыслом относительно расплывчатые формулировки. Пример правила 60 км/ч. Пример стандарта - разумная скорость. Ужесточение, алгоритмизация стандартов превращает их в правило. Зачастую приоритет отдаётся стандартам, потому что недостаточно информации, чтобы сформулировать чёткое правило. Когда стандарт спускается вниз веером на экспертов для формулирования правил экспертами, создаётся риск шума, потому что каждый эксперт применит свою мерку. Нормы делают стандарты правилами
Книга Шум, стр 420. Цена решений и цена ошибок. Правила или стандарты. Решения при стандартах сложнее, сначала трактовка, потом суждений. По правилу все проще. Но сама выработка правил требует больших усилий. Стандарты обычно приводят к многочисленным, но мелким ошибками, связанных с компетентность. Правила приводят к немногочисленным, но критичным ошибкам, связанным с нестандартными ситуациями, не подпадающими под правило. При большом объёме стандартных ситуаций - правила надёжнее, лучше, кардинально снижают цену решения.
Сформулируем две гипотезы, исходя и этих определений. Гипотеза 1: правила делают цепочку поставок более гибкой. Гипотеза 2: стандарты делают цепочку поставок менее гибкой.
Влияний правил и стандартов на гибкость цепочки поставок будет определять исходя из следующих аспектов гибкости.
Аспект 1: Бдительность. Определяемая здесь как способность быстро обнаруживать изменения, возможности и угрозы, возникла из различных областей как в фундаментальной социальной и военной науке, так и в бизнесе. Измерение уровня готовности к ловкости фиксируется на этапах наблюдения и ориентирования цикла и является предпосылкой для гибкой реакции. Роль бдительности в достижении желаемого уровня гибкости также подчеркивается в исследованиях по развитию информационных систем. Наша фирма может быстро определить возможности в своей среде. Моя организация может быстро почувствовать угрозы в своей среде. Мы можем быстро обнаружить изменения в нашей среде. Мы можем заметить изменения в нашей среде быстрее, чем наши основные конкуренты. По сравнению с основными конкурентами моя компания быстрее открывает возможности в своей среде. Моя компания обнаруживает угрозы в своей среде быстрее, чем ее основные конкуренты
Аспект 2: Доступность. В этом исследовании это определяется как возможность доступа к соответствующим данным. Гибкие цепочки поставок должны быть виртуальными, то есть они должны основываться на информации, а не на товарно-материальных запасах. Участники цепочки поставок должны обмениваться информацией о спросе, запасах и производстве в реальном времени (Ahn et al. 2012). Создание виртуальных цепочек поставок позволяет всем участникам цепочки поставок получать доступ к соответствующим данным и принимать обоснованные решения о том, как реагировать на изменения, обнаруженные в среде. Лин и соавт. (2006) называют возможность доступа к информации как интеграцию информации и описывают ее как способность использовать информационные технологии для обмена данными между покупателями и поставщиками. Информационная интеграция может рассматриваться как инфраструктура, необходимая для создания виртуальной цепочки поставок (Кристофер и др. 2004; Джайн и др. 2008). Доступ к информации в режиме реального времени позволяет членам цепочки поставок быстро обнаруживать изменения в потребностях клиентов. Мы всегда получаем информацию, которую мы требуем от наших поставщиков. Мы всегда получаем информацию, которую запрашиваем у наших клиентов. Моя фирма может получать информацию, необходимую для реагирования на угрозы в ее среде. Мы можем получить информацию, которая нам нужна для решения возможностей в нашей среде. Моя компания может получить доступ к информации, которая ей необходима, чтобы справиться с изменениями в ее среде. Наши поставщики сообщают нам адекватную информацию. Наши клиенты делятся с нами соответствующей информацией.
Аспект 3: Решительность. Определенная в этом исследовании как способность принимать результативные решения, решительность была определена как третье измерение гибкости цепочки поставок фирмы. Спортивная наука и военные исследования показывают, что ловкость зависит от способности принимать результативные решения, используя доступную информацию. Исследователи контролируют аспекты ловкости и доступности, предоставляя игроку стимул (ограниченная потребность в обнаружении) и предлагая информацию о том, как реагировать на стимул (ограниченная потребность в доступности информации). В контексте цепочки поставок Christopher (2000) проводит четкое различие между скоростью (удовлетворение потребностей клиентов за счет сокращения сроков поставки) и оперативностью (быстрое реагирование на изменения спроса с точки зрения как объема, так и разнообразия). Военно-научные исследования также признают важность решительности. Этап принятия решения является одним из компонентов цикла OODA (Fewell and Hazen 2005). На этапе принятия решения происходит трехэтапный последовательный процесс: генерация вариантов, выбор наилучшего варианта и адаптация наилучшего варианта. Ускорение этапа принятия решения предлагается привести к более быстрому ответу (Dekker 2006). Приведенный выше обзор литературы показывает, что для развития гибкости цепочки поставок недостаточно создать возможности для быстрого обнаружения изменений (бдительности) и доступа к соответствующей информации о том, как действовать с изменениями (доступность). Фирмы должны также способствовать способности принимать результативные решения о том, как реагировать на изменения (решительность). В совокупности показатели ловкости, доступности и решительности формируют когнитивную область гибкости цепочки поставок фирмы. Эти аспекты связаны с обработкой информации и позволяют фирме определить, какие действия предпринять в ответ на изменения, возможности или угрозы. Мы можем принять определенные решения, чтобы рассмотреть возможности в нашей среде. Моя организация может принимать твердые решения для реагирования на угрозы в своей среде. Моя компания может принимать результативные решения, чтобы иметь дело с изменениями в ее среде. Наши менеджеры по цепочке поставок уполномочены принимать решения в пределах своей компетенции. В нашей фирме есть процессы, охватывающие принятие решений. По сравнению с нашими конкурентами моя компания более результативна в принятии решений относительно операций цепочки поставок.
Аспект 4: Стремительность. Четвертое измерение ловкости, определяется как способность быстро принимать решения. Спортивные и военные научные исследования признают стимулирующую роль стремительности в развитии гибкости. Исследования по влиянию тренировок на ловкость на показатели спортивной силы показывают, что ловкость сильно зависит от скорости движения спортсмена (Sporis et al. 2010). Различные тесты на спортивную ловкость также определили изменение скорости движения как один из ключевых компонентов ловкости (Young et al. 2002; Farrow et al. 2005). Военно-научные исследования также признают стремительность, подчеркивая роль скорости движения (Dekker 2006) и скорости действий (Alberts 2007; Mackley et al. 2008) в содействии гибкой реакции. Стремительность также отражена в измерении способности реагирования Ли и др. (2008, 2009) гибкости цепочки поставок фирмы. Кумар и Мотвани (1995) называют измерение быстроты ловкости как способность ускорять действия на критическом пути. Мы можем оперативно бороться с угрозами в нашей среде. Моя фирма может быстро реагировать на изменения в бизнес-среде. Мы можем быстро рассмотреть возможности в нашей среде. По сравнению с нашими конкурентами моя компания быстрее выполняет операции цепочки поставок. Моя компания внедряет изменения / решения в цепочке поставок быстрее, чем ее основные конкуренты.
Аспект 5: Гибкость. Пятое измерение ловкости, гибкость цепочки поставок определяется как способность изменять диапазон тактики и операций в необходимом объеме. Исследователи спортивной науки считают гибкость ключевым элементом гибкости. В своих исследованиях по обучению ловкости Sporis et al. (2010) подчеркивают влияние гибкости на ловкость. Исследования показывают, что показатели гибкости можно улучшить с помощью обучения гибкости (Wong et al. 2011). Военно-научные исследования обеспечивают дополнительную поддержку для рассмотрения гибкости в качестве важного элемента гибкости. В этой литературе признается, что для гибкого военного реагирования необходима встроенная гибкость (McNaugher et al. 2000; Atkinson and Moffat 2005). В литературе по ловкости цепочки поставок признается роль гибкости в обеспечении гибкого реагирования. Эмпирические исследования выявили прямую положительную связь между закупочной и производственной гибкостью и гибкостью цепочки поставок (Swafford et al. 2006). В их рамках Swafford et al. (2006) рассматривают гибкость цепочки поставок как внешне ориентированную способность, которая проистекает из гибкости (внутренне сфокусированной компетенции) в процессах цепочки поставок. Исследования также показывают, что гибкость цепочки поставок напрямую и положительно влияет на ловкость цепочки поставок (Swafford et al. 2008). Другие исследователи цепочки поставок признают роль гибкости. В своем определении ловкости цепочки поставок Li et al. (2008, 2009) считают гибкость ключевым аспектом конструкции. Точно так же эта перспектива находит поддержку в ряде структур гибкости цепочки поставок (Christopher 2000; Lin et al. 2006; Jain et al. 2008). Гибкость долгое время считалась ключевым аспектом ловкости в производственных исследованиях. Гибкость как бизнес-концепция впервые была придумана в отношении гибких производственных систем (Nagel и Dove 1991). Идея гибкости производства была впоследствии расширена в более широкий бизнес-контекст, и родилась концепция гибкости как организационной черты (Christopher and Towill 2002). Роль гибкости в обеспечении ловкого ответа подчеркивается в нескольких определениях гибкости. Хонг и соавт. (1996) определяют ловкость как гибкость и быструю реакцию на требования рынка, тогда как Eshlaghy et al. (2010) описывает это как модель, которая обеспечивает гибкость. В одной из наиболее упоминаемых концепций гибкости производства Шарифи и Чжан (1999) предлагают, чтобы гибкость была одной из возможностей, которыми должна обладать ловкая организация. Эта точка зрения подтверждается рядом эмпирических исследовательских статей в области производства (Юсуф и др., 1999; Гунэскаран и Юсуф, 2002; Кумар и Дешмукх, 2006; Эшлаги и др., 2010; Джейкобс и др., 2011; Костантино и др., 2012). При необходимости мы можем скорректировать нашу цепочку поставок в объеме, необходимом для выполнения наших решений. Моя фирма может увеличить свои краткосрочные возможности по мере необходимости. У нас есть более широкий спектр корректировок, которые мы можем внести в нашу цепочку поставок, чем у наших конкурентов. Моя компания обычно может удовлетворить увеличение размера заказа. Наша фирма может скорректировать / ускорить сроки поставки. Мы можем изменить спецификацию заказов по запросу наших клиентов.
Кратко суммируем 5 аспектов, по которым будем проводить гипотез: Бдительность - способность выявить сигналы; Доступность - способность получить информацию; Решительность - способность принимать результативные решения; Стремительность - способность быстро реализовывать решения; Гибкость - способность изменяться в соответствии с сигналами.
Бдительность. Правила или Стандарты. Цена решения и цена ошибки. В цепочках поставок множество ресурсов - мощностей, ТМЦ; а также способов обращения с этими ресурсами. На примере планирования потребность в покупных ТМЦ. Если сделать Стандарт, например, после пересчета потребности обратить внимание на экстремальные изменения. То опытный производственник отлично поймет о чем идет речь, сверится со своими ожиданиями. А негативно настроенный снабженец задастся вопросом. Что за экстремальной, что важно, что является критичным. Такой негативный усилит свои аргументы сложившейся нестабильной окружающей средой. Можно предположить правила о том какие сигналы могут быть экстремальными, например изменения относящиеся к материалам категории А, изменения более чем на 20% по объему, изменения снижающие потребности меньше чем открытые заказы (потенциальный профицит), изменение по году/кварталу (то есть не просто сдвижка в периоде, а вообще изменение объема), по номенклатуре. Очевидно, что для алгоритмизации таких правил потребуется некоторое время и не все их в итоге можно будет сделать полностью автоматическими. И даже если и удастся, то анализ результатов всех сигналов потребует времени. Для сокращения цена принятия решения по правилам допустимо будет использовать агрегацию и дрилл-даун. Также важно отметить, что некоторые из приведенных примеров правил сами являются результатами применения других правил, например АБЦ-классификация, соответственно чем глубже по цепочки будут правила, тем будет точнее, чем глубже по цепочки нужны правила, тем дольше будет реализация. Итого, тут ровно так как написано в Шуме. Дороже инвестиции в создание правил, но операционные затраты на них ниже. На стандарты ниже инвестиции, но операционные затраты больше. Поэтому один-один. И как рекомендация в текущий момент пользоваться стандартами и создавать правила на основе стандартов, практик их применения, и готовностей привил вверх по течению. С точки зрения цены ошибки. Во-первых должны быть предусмотрены проверки по 5 почему, и не смотря ни на ошибку, ни на применение правил\регламентов такие ошибки будут минимизированы. Если без проверок, в данном случае, где нет стратегических неоднозначных решений, ошибки по правилам практически исключены; по стандартам же можно что-то упустить. Итого в аспекте бдительность: правила - 2 балла (1 за цену решения; 1 - за цену ошибки); стандарты - 1 балл (1 - за цену решения, 0 - за цену ошибки).
Доступность. Правила или Стандарты. Цена решения и цена ошибки. Тут два 2 правилам (1 - за цену решения, 1 - за цену ошибки) и 0 баллов стандартам (0 - за цену решения, 0 - за цену ошибки). Так как мы точно должны определить набор данных, из которых ожидаем получить сигнал; и набор данных, которые нужен для принятия решений по сигналу. Более того эти данные должны находится в информационной системе, в которой строится совместная работа. Определены с точностью до объектов этой системы. Среди таких данных - потребности, обеспечения, альтернативы, ответственные, оплаты. Оптимально, если все эти данные будут доступны в одном интерфейсе, затем в разных, затем по персонализированному запросу, и самый негативный вариант - неперсонализированный запрос, то есть когда у человека, которому задан вопрос по данным нет обязательств на него ответить в определённый срок и по определённой форме, более того можно в ответ получить перенаправление в другой адрес.
Решительность. Правила или Стандарты. Цена решения и цена ошибки. Наверное, самый сложны с точки зрения алгоритмизирования, то есть создания правил элемент управления цепью поставок. То есть, на том же примере. Даже если у системы есть вся нужная информация о сигнале об изменения в потребности в ТМЦ и об относящихся к этому данных, система скорее всего точно не сможет подсказать решения по этому вопросу. Тем более результативного. Связано это с тем, что слишком много причин изменения потребности может быть - ошибки, управленческие решения, действительные изменения. Слишком много факторов влияющих на формирование сигнала может быть - ошибки в обеспечении, ошибки в классификации и пр. А также никогда не будет на самом деле всей полноты информации для принятия решений. Например, готовность конкретного поставщика по конкретной номенклатуре сократить или увеличить или поставить альтернативу по конкретному заказу с учетом изменения потребности. При том, могу быть некоторые правила поведения для поиска результативных решений, например, куда посмотреть, что учесть, что проверить, какие решения принять. Но точно нельзя отдать на откуп правилам принятия решений по этому поводу, потому что цена ошибок из-за их количества и неполноценности решений будет слишком высока. Можно сказать о том, что в пределе принятие решений должно быть за правилами, но пока можно сказать, что правила носят рекомендательный характер, при это при хороших правила рекомендации будут достаточно точными для того, чтобы кардинально снизить стоимость процесса принятия решения. Можно сказать, что в этом аспекте инвестиции в правила до степени полной передачи аспекта в правила будут сверхбольшими. То есть правила - 1 балл (1 - за цену решения, 0 - за цену ошибки), стандарты - 2 балла (1 - за цену решения, 0 - за цену ошибки).
Подведем итог по трем когнитивным аспектам (бдительность, доступность, решительность относятся к когнитивным аспектам). Правила - 5 баллов, Стандарты - 3 балла. Гипотеза 1 подтверждена, действительно если есть правила, то это позитивно влияет на гибкость. Гипотеза 2 не подтверждена, хотя правила в основном и являются целевым состояниям, в некоторых случая стандарты необходимое промежуточное состояние или безальтернативное в моменте с учетом сверхбольших инвестиций, необходимых для перехода из стандарта в правило.
Стремительность. Правила или Стандарты. Цена решения и цена ошибки. Кажется, что набор принимаемых решений достаточно ограниченный и это всегда примерно одинаковые решений. То есть несмотря на то что само принятия решение сложный процесс, решения одни и те же (изменить план, изменить потребность, применить альтернативу, изменить поставку), поэтому под принятое можно сформулировать набор правил для каждого из обычно принимаемых решений, ошибки здесь маловероятны. Если решение необычное, нетиповое, тогда и правил под него не будет, оно потребует принятия нетиповых решений, ошибки при реализации которых тоже возможны. В обычной ситуации таких решений мало. Будем считать, что планирование и обеспечение потребности - это операционная деятельность в рамках стратегических решений, и таких решений в принципе мало. Поэтому правила - 2, стандарты - 0.
Гибкость. Правила или Стандарты. Цена решения и цена ошибки. 2 у правил, 1 у стандарты (0 - цена ошибки). Если есть правила, то заранее предусмотрены конфигурации изменений, под которые можно перестроиться. С другой стороны, когда стандарты предписывают действовать максимально гибко, можно прийти к изменениям сверх возможных - допустимых; чем повлечь серьезную ошибку. Аналогия - правила - это конструктор лего, собрать из него можно ограничено что, но сломать почти нельзя; стандарты - это пластичная палка, если сильно перегнуть, то сломается, вариантов сборки при этом больше, чем у лего.
по аспектам стремительность и гибкость. 4 у правил, 1 у стандартов.
общий вывод повторяет вывод по когнитивным аспектам.