この講義シリーズは、サプライチェーン管理の基礎である課題、方法論、技術を提示します。Joannes Vermorel が展開する視点は主流の理論とは異なり、Quantitative Supply Chain と呼ばれます。
シリーズは、定義と方法論上の原則から始まり、架空のサプライチェーン・ペルソナ群、さらにこの視点を支える補助科学、予測、意思決定、実行実務へと進みます。個別の講演としてではなく、構造化された一つの体系として読むことを意図しています。
サプライチェーンとは、物理的商品の流れに関連する変動性と制約に直面した際の数量的でありながら実践的なオプショナリティ（選択肢）の巧妙な管理を指します。それは、ソーシング、購買、生産、輸送、流通、[プロモーション](/ja/セールスキャスト-小売ネットワークの-在庫-予測/)、...を含みますが、基礎となるオペレーションの直接的な管理ではなく、オプションの育成と選定に焦点を当てています。このシリーズで提示する「数量的な」[サプライチェーンの視点](/ja/供給チェーン-管理-定義/)が、従来の主流とされるサプライチェーン理論とどれほど大きく乖離しているかを見ていきます。
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量的供給チェーンのマニフェストは、Lokadが提案・先駆けたこの代替理論が従来の供給チェーン理論とどのように異なるかを把握するための、短い一連の重要なポイントを強調しています。要するに、すべての決定は、[可能な未来](/ja/確率的-予測-定義/)に対して、[経済の原動力](/ja/量的-供給-チェーン-マニフェスト/)に基づいてスコアリングされるということです。この視点は、Lokadにおいて徐々に主流の供給チェーン理論として浸透し、その実装は（ほぼ？）すべての[ソフトウェアベンダー](/ja/ベンダー/)によって行われていますが、依然として困難です。
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量的供給チェーンに関するイニシアティブの目的は、定型的な意思決定（例：在庫補充、価格更新）を自動化するソフトウェアアプリケーションを提供するか、またはその改善を図ることにあります。このアプリケーションは、エンジニアリングされるべき製品と見なされます。供給チェーン理論は、企業をサプライチェーンパフォーマンスへ導くアプリケーションを提供し、その生産に伴うあらゆる制約に適合させるために存在します。
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主流のサプライチェーン理論は企業全体で優位に立つのに苦労しているが、一つのツール、すなわち Microsoft Excel はかなりの運用上の成功を収めている。主流のサプライチェーン理論の [数値的レシピ](/ja/決定-駆動-最適化/) をスプレッドシートで再実装するのは些細なことだが、理論が知られているにもかかわらず、実際にはそうならなかった。我々は、サプライチェーンに成果をもたらす上で優れていることが証明された [プログラミングパラダイム](/ja/差分可能-プログラミング/) を採用することで、スプレッドシートが勝利したことを実証する。
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過去数十年にわたり、いくつかの主要なトレンドがサプライチェーンの進化を支配し、企業が直面する課題の構成を大きく再編してきました。物理的な危険や品質問題など、いくつかの問題はほとんど解消されました。一方で、全体的な複雑性や競争の激化といった問題が浮上しています。特に、ソフトウェアもサプライチェーンを根本的に変革しています。これらのトレンドをざっと眺めることで、[サプライチェーン理論](/ja/供給チェーン-管理-定義/)の焦点が何であるべきかを理解するのに役立ちます。
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サプライチェーンは電磁気学のように明確な定量的法則によって特徴付けることはできませんが、一般的な定量的原則は観察することができます。「一般的」とは、ほぼすべてのサプライチェーンに適用可能であることを意味します。そのような原則を明らかにすることは、サプライチェーンの[数値レシピ](/ja/決定-駆動-最適化/)による[予測的最適化](/ja/テクノロジー/)のためのエンジニアリングを促進するのに用いられるだけでなく、これらの数値レシピ全体をより強力にするためにも利用できるため、非常に重要です。ここでは、いくつかの観察原則といくつかの最適化原則という、2つの短い原則リストを検討します.
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供給チェーンは一般的な経済原則に従っています。しかし、これらの原則はあまり知られておらず、誤解されることが多いです。人気のある供給チェーンの実践やその理論は、経済学で一般的に認められている見解と矛盾することがしばしばあります。
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サプライチェーンのペルソナとは架空の企業です。しかし、その企業は架空でありながら、このフィクションはサプライチェーンの視点から注目すべき点を示すように設計されています。ただし、このペルソナはサプライチェーンの課題を単純化するために理想化されているわけではありません。むしろ、その意図は、定量的モデリングやサプライチェーン改善のための試みに対して最も頑なに抵抗する、状況の最も困難な側面を拡大することにあります。
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原始的なデカルト的視点では、最適化とは単に与えられたスコア関数に対してオプティマイザを展開することにすぎないが、サプライチェーンでははるかに反復的なプロセスが求められる。各反復は検証すべき「非常識な」意思決定を特定するために用いられる。その根本原因はしばしば不適切な経済的ドライバーにあり、これらは意図しない結果に照らして再評価される必要がある。数値的手法がもはや非常識な結果を生み出さなくなったとき、反復は終了する。
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アンチパターンとは、一見良さそうに見えるが実際には機能しない解決策のステレオタイプです。アンチパターンの体系的な研究は、1990年代後半にソフトウェア工学分野によって先駆けられました。適用可能な場合、アンチパターンは単なるネガティブな結果よりも優れており、記憶しやすく理解しやすいです。アンチパターンの視点はサプライチェーンにとって極めて重要であり、そのネガティブナレッジの柱の一つと考えるべきです。
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現代のサプライチェーンは数多くのソフトウェア製品に依存しています。適切なベンダーを選択することは生存の問題です。しかし、ベンダーの数が多いため、企業はこの課題に対して体系的なアプローチを必要とします。従来の市場調査の手法は良い意図から始まりますが、調査会社が本来分析すべき企業のマーケティングのフロントとして機能してしまうため、必然的に悪い結果に終わります。偏見のない調査会社が現れるという期待は誤りです。しかし、ベンダー間の相互評価は、偏った市場調査会社であっても偏りのない結果を生み出す手法です。
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サプライチェーンは大規模なチームの連携を必要とします。したがって、書面による資料が非常に重要です。現代のサプライチェーンは口伝の伝統と相容れません。しかし、サプライチェーンの実務者は書面でのコミュニケーション能力においてひどい成績を示すことが多いです。ここでは、ユーザビリティ調査や著名な専門家がこれらの点について何を語っているのかを見ていきます。
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パリは、広大な小売ネットワークを運営する架空の欧州ファッションブランドです。このブランドは女性をターゲットにし、比較的手頃な価格を打ち出しています。デザインラインは比較的クラシックで落ち着いている一方、主要なビジネスドライバーは常に新規性でした。年間に複数のコレクションを展開して波状の[新製品](/ja/ファッション-の-予測-最適化/)を投入します。適切な製品を、適切な時期に、適切な価格で、適切な在庫量で投入することは、主要な課題の一つです
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Miamiは、アメリカに拠点を置く架空の航空MRO（整備、修理、オーバーホール）企業で、大規模な商用航空機フリートにサービスを提供しています。航空業界では安全が最優先され、部品やコンポーネントは定期的に検査され、場合によっては修理されます。Miamiは、必要な整備部品が不足してAOG（航空機の地上停機）事故を引き起こすのを防ぎつつ、常に航空機を空中に保つことを事業としています。
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アムステルダムは、チーズ、クリーム、バターの製造を専門とする架空のFMCG企業です。彼らは複数の国で多数のブランドを展開しています。事業上、品質、価格、新鮮さ、廃棄、品揃え、地域性などの多くの相反する目標を慎重に調整する必要があります。設計上、牛乳の生産と小売プロモーションが、需給の観点から企業を困難な立場に追いやるのです。
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San Joseは多種多様な家具・アクセサリーを取り扱う架空のeコマース企業です。自社のオンラインマーケットプレイスを運営しています。自社ブランドは、内部および外部で他のブランドと競合します。大手で価格の低い事業者と競争するために、San Joseのサプライチェーンは、注文された商品の迅速な配送をはるかに超える、様々な形態の高品質なサービスの提供を試みています。
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シュトゥットガルトは架空の自動車アフターマーケット企業です。彼らは車の修理、車部品および車アクセサリーを提供する店舗ネットワークを運営しています。2010年代初頭、シュトゥットガルトは、車部品の売買と中古車の売買を行うための2つのeコマースチャネルも開始しました。
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現代のサプライチェーンは、モーターで動くコンベアベルトが電気を必要とするのと同じように、稼働するためにコンピューティングリソースを必要とします。それにもかかわらず、動作が鈍いサプライチェーンシステムは至る所に存在し、コンピュータの処理能力は1990年以来10,000倍以上に向上しています。現代のコンピューティングリソースの基本的特性についての理解不足 - ITや[データサイエンス](/ja/サプライチェーン-サイエンティスト/)の分野においても - がこの状況を大いに説明しています。[numerical recipes](/ja/決定-駆動-最適化/)の背後にあるソフトウェア設計は、基盤となるコンピューティングハードウェアと対立すべきではありません。
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サプライチェーンの最適化は、数多くの数値問題を解決することに依存しています。アルゴリズムは、正確な計算問題を解決するための、非常に体系化された数値的レシピです。優れたアルゴリズムは、より少ない計算資源で優れた結果を達成できることを意味します。サプライチェーンの具体的な要素に注目することで、アルゴリズムの性能は飛躍的に向上し、場合によっては桁違いに改善されることもあります。サプライチェーンのアルゴリズムは、過去数十年で大きく進化した現代コンピュータの設計も取り入れる必要があります。
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数学的最適化は数学的関数を最小化するプロセスです。近代のほとんどすべての統計学的学習手法 ― すなわち、サプライチェーンの視点からの予測も ― は、その核心において数学的最適化に依拠しています。さらに、一度予測が確立されると、最も有利な意思決定の特定も、根本的には数学的最適化に依存します。サプライチェーンの問題はしばしば多数の変数を含み、通常は確率的な性質を持っています。数学的最適化は現代のサプライチェーン実践の礎となるものです。
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サプライチェーンにおいては、あらゆる意思決定（購買、生産、在庫管理など）が将来の出来事の予測を反映するため、予測は不可欠です。統計的学習と[機械学習](/ja/テクノロジー/)は、理論的にも実践的にも、古典的な‘予測’分野に大きく取って代わっています。本講義では、現代の‘学習’の視点から、データ駆動型の未来予測がそもそも何を意味するのかを理解しようと試みます。
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大多数のサプライチェーンは依然として[スプレッドシート](/ja/優先順位-在庫-補充-excel-確率-予測/)（例：Excel）によって運用されています。一方で、企業向けシステムは1、2、時には3十年もの間稼働しており、理論上はそれらに取って代わるためのものでした。実際、スプレッドシートは手軽なプログラム的表現力を提供しますが、これらのシステムは一般的にそうではありません。
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複雑性と混沌を制御することは、ソフトウェア工学の礎石です。サプライチェーンが複雑かつ混沌としていることを考えると、サプライチェーンが直面する [enterprise software](/ja/ベンダー/) の問題の大半が、悪いソフトウェア工学に起因するというのも、さほど驚くべきことではありません。[Numerical recipes](/ja/決定-駆動-最適化/) を用いて [optimize supply chains](/ja/量的-供給-チェーン-マニフェスト/) する手法もソフトウェアであるため、全く同じ問題に直面します。これらの問題は、数値解析手法自体の洗練度とともに激しさを増していきます。適切なソフトウェア工学は、病院における無菌操作が果たす役割と同様に、単独では何も成し遂げませんが、それがなければすべてが崩壊してしまいます。
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サイバー犯罪は増加傾向にあります。ランサムウェアは急成長中のビジネスです。物理的に分散しているため、供給チェーンは特に脆弱です。さらに、環境の複雑性はコンピュータセキュリティの問題が発生しやすい温床となっています。
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暗号通貨は多くの注目を集めました。大金が築かれ、大金が失われました。ねずみ講が横行しました。企業の観点から見ると、ブロックチェーンとは、類似のアイデアや技術を紹介する際に、暗号通貨との距離を置くための丁寧な婉曲表現です。サプライチェーン向けにブロックチェーンの活用例は存在するものの、多くの課題も伴います。
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2020年、Lokadのチームは世界的予測コンペティションM5において909チーム中5位を達成しました。しかし、SKU集計レベルでは、その予測が1位となりました。需要予測はサプライチェーンにとって極めて重要です。
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微分可能プログラミング (DP) は、幅広い統計モデルの設計に利用される生成的パラダイムであり、予測的なサプライチェーンの課題に非常に適しています。
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予測が確率的であるとは、特定の結果を一つだけ指し示すのではなく、すべての可能な未来の結果に関連付けられた確率の集合を含む場合をいいます。
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リードタイムは、ほとんどのサプライチェーン状況において基本的な要素です。リードタイムは、需要と同様に予測でき、予測されるべきものです。リードタイム専用の確率的予測モデルを利用することができます。サプライチェーンの目的のために確率的なリードタイム予測を作成する一連の技術が提示されます。これらの予測、すなわちリードタイムと需要の組み合わせは、サプライチェーンにおける予測モデリングの礎となります。
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サプライチェーンの意思決定にはリスク調整済みの経済評価が必要です。確率的予測を経済評価に変換することは容易ではなく、専用のツールが求められます。しかし、その結果として得られる経済的な優先順位付け（在庫配分で表されるもの）は従来の手法よりも強力であることが証明されています。私たちは小売在庫配分の課題から始めます。流通センター（DC）と複数の店舗を含む2層ネットワークにおいて、すべての店舗が同じ在庫を巡って競合していることを踏まえ、DCの在庫をどのように各店舗に配分するかを決定する必要があります。
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供給と需要のバランスは、価格に大いに依存します。したがって、価格最適化はサプライチェーンの領域に属し、少なくともかなりの範囲で影響を及ぼします。この講義では、架空の自動車アフターマーケット企業の価格を最適化する一連の手法を提示します。この例を通して、適切な文脈を捉えずに行われる抽象的な論理に潜む危険性を確認します。何を最適化すべきかを知ることは、最適化そのものの細部よりも重要です。
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サプライチェーンの成功する予測最適化は、ソフトな課題とハードな課題が混在するものであり、これらの要素を切り離すことはできません。ソフトな側面とハードな側面は深く絡み合っています。通常、この絡み合いは、企業の組織図によって定義される業務分担と正面衝突します。
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私たちは、在庫補充などの平凡な意思決定の全体を駆動するための数値的レシピを求めています。自動化は、サプライチェーンを資本主義的な取り組みにするために不可欠です。しかし、数値レシピに欠陥がある場合、大規模な損害を引き起こすリスクが伴います。
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定量的供給チェーンの取り組みの中核には、SCS（[Supply Chain Scientist](/ja/サプライチェーン-サイエンティスト/)）が存在し、[data preparation](/ja/データ-抽出-パイプライン/)、経済モデリング、KPIレポートを実行します。SCSによる[supply chain decisions](/ja/決定-駆動-最適化/)のスマートな自動化こそが、その成果物です。SCSは生成された意思決定の所有権を担い、機械処理能力によって拡大された人間の知性を提供します。
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