Enige tijd geleden had ik om 9 uur ’s ochtends een belangrijke afspraak met een klant in een stad met druk verkeer. Het normale woon-werkverkeer zou 20 minuten duren, dus ik besloot om 8:00 uur te vertrekken. Een vraag die vaak aan de orde komt: hoeveel moet een tijds buffer zijn? Antwoord: het hangt ervan af… Omdat de vergadering kritisch is en mijn kennis van deze stad beperkt is, heb ik gekozen voor een 40 minuten-buffer bij een 20 minuten-reistijd.

Eenmaal onderweg geeft Google Maps trots aan dat ik om 8:21 uur zou arriveren. Dat is perfect, het zal me in staat stellen om met een paar sleutelpersonen bij te praten voor de vergadering. Iets later is de aankomst gepland om 8:38, dan 8:29, dan 8:42, dan… Ik kom uiteindelijk om 8:54 op mijn bestemming aan, net op tijd – om te laten zien dat ik de grootte van de tijdsbuffer onder de knie heb, met wat koud zweet momentjes onderweg.

Laten we eens kijken. Ik heb geavanceerde Google algoritmen gebruikt die mijn aankomsttijd van 8:21 uur heel precies hebben berekend, hoe kon ik zo misleid zijn? Let op, als de aangekondigde aankomsttijd 8:21:34 was geweest – eh, zou ik het misschien verdacht gevonden hebben.

Te precies om waar te zijn. – Met andere worden, precies fout.

Als Google Maps eerlijk was geweest, had de aangekondigde aankomsttijd waarschijnlijk “tussen 8.30 en 8.55 uur” moeten liggen. Zou ik tevreden zijn geweest met dat antwoord? Waarschijnlijk niet, omdat we zo gewend zijn om met één nummer te werken. En laten we eerlijk zijn, we voelen ons niet op ons gemak met onzekerheid en dubbelzinnigheid.

Trouwens, Google Maps is niet eerlijk, maar ook niet oneerlijk. Google Maps past rekenregels toe, en het belangrijkste voordeel is dat deze mij in de juiste richting wijzen als de verkeersomstandigheden veranderen. Hoe ik mijn route aanpas is waar het om gaat, maar mijn aankomsttijd op mijn bestemming zal waarschijnlijk veranderen.

Is dat niet het doel van het management van onze supply chain(s)? Anticiperen op een reeks alternatieven en ons helpen de juiste beslissing te nemen bij elk keuzemoment? Dit is wat een compleet DDOM-model ons toelaat om te doen.