2022-05-10 18:58:37
Право на ошибку
Одним из ограничений при алгоритмизации и впоследствии автоматизации какого-либо процесса в бизнесе (в том числе у аптечных сетей и у фармпроизводителей) является страх того, что алгоритм допустит ошибку.
Разумеется, в алгоритм/стандарт работы трудно включить все возможные ситуации из реальной жизни и поэтому
ошибки обязательно ( ) будут. И это важно понимать на стадии планирования.
Часто предложенные сотрудниками или IT-специалистами алгоритмы разбиваются о «житейский» опыт сотрудников озвученные обычно словами «а вот был случай!». Если алгоритм не ошибается никогда, то он либо обрабатывает простейшую операцию, либо неправильный.
Помните тезис из теории управления, что «
любую систему характеризует не наличие ошибок, а ее реакция на эту ошибку»?
------------
Давайте определим, когда это утверждение справедливо.
Алгоритм может ошибаться если:
1. Вероятность правильного решения выше вероятности ошибки.
Скажем вероятность правильной реакции алгоритма 85%, а ошибочной 15%. Для аптечного бизнеса у большинства алгоритмов диапазон правильной реакции должен укладываться в диапазон от 75% до 90% (и правило Парето тут не при чем)*.
2. Стоимость ошибки ниже либо равна стоимости выигрыша.
Здесь всё очевидно: если в 9 из 10 случаев алгоритм работал правильно, и каждая операция обеспечила нам 1 рубль прибыли, а потом алгоритм ошибся, и эта ошибка принесла нам убыток в 1 рубль, то в сумме алгоритм обеспечил 8 рублей прибыли.
А вот если стоимость ошибки превышает доход от успешной операции, то ошибка алгоритма может принести убыток. Т.е. если в 9 случаев из 10 алгоритм обеспечил 1 рубль, а на 10-ой операции ошибся и за одну операцию обеспечил убыток в 10 рублей, то в сумме алгоритм принес убыток 1 рубль.
Обратите внимание, что оценку работы алгоритма мы проводим не по отдельному событию, а по статистически достоверному количеству операций. Т.е. в рамках малого количества операций алгоритм может быть убыточен, но если мы возьмем большее количество операций (более длительный период), то выясним, что суммарно он обеспечивает доход.
3. Ошибку быстро обнаруживают и исправляют.
Этот или следующий алгоритм должен обнаружить ошибку. В идеале её исправляют автоматически, но если блок анализа отсутствует в алгоритме, или исправление ошибки не очевидно, то эту информацию передают сотруднику, который и вносит коррективы.
4. Ошибки анализируют и улучшают алгоритм (необязательный блок)
Сам алгоритм или дополнительная надстройка может анализировать возникающие ошибки, находить закономерности и вносить изменения в алгоритм. Это отдельный, необязательный блок, про «самообучающиеся» алгоритмы напишу отдельный пост.
------
А теперь давайте посмотрим, как связана концепция
«Право на ошибку» с другими, ранее рассмотренными нами подходами на примере процесса формирования ассортимента:
1. Делайте закупки малыми партиями. Почему малыми партиями? Потому что таким образом мы выравниваем стоимость ошибки и стоимость благоприятного исхода.
2. Увеличивайте частоту закупок. Зачем увеличивать частоту? А чтобы быстрее обнаруживать ошибки;
3. Производите частые пересчеты. Уже думаю понятно зачем – чтобы быстро исправить ошибку.
4. 100% точности в управлении не существует. Но увеличивать вероятность благоприятного исхода возможно (об этом будет отдельный пост).
А теперь попробуйте самостоятельно предложить настройку процесса ценообразования, и вы поймете, что логика такая же!
------
Главный вывод из этой заметки не про ошибки и настройки алгоритма, он про кибернетику. Т.е. про то, что
существуют общие закономерности получения, хранения, преобразования и передачи информации в сложных управляющих системах, будь то машины, живые организмы или общество.
Знать эти закономерности необходимо прежде, чем составлять любой алгоритм. В этом случае не придется изобретать велосипед.
* в отдельной заметке
или статье могу написать почему диапазон именно такой. Это просто математика.
#Аптечный_бизнес
#увеличение_прибыльности_LisovskiyP
#Фармбизнес_LisovskiyP
907 viewsedited 15:58
П
