サプライチェーンマネジメント（SCM）

複数のステップ、ネットワーク効果、バリエーション、オプション：何よりも、サプライチェーンマネジメントは、ローカルな視点ではなく、一般的な視点から複雑さを扱うことに関してです。それはまた、コスト対サービスレベルまたは製品のカスタマイズに関連する選択肢として、トレードオフの科学としても定義されるかもしれません。

基本的な定義

サプライチェーンマネジメント（SCM）は、伝統的には、原材料から最終的な納品と消費までの製品の生産を含むすべて（プロセス、システム、人々）を流れる商品やサービスとして定義されます。通常、製造、出荷、配送、および返品システムなどの段階が含まれます。

サプライチェーンは、ネットワークが存在する限りのみ存在します。つまり、いくつかの要素の相互接続によって大規模な利益をもたらす能力を提供します。対照的に、自給自足の農業については、実際にはサプライチェーンについては話すことができませんが、商品は確かに取り扱われます。したがって、サプライチェーンは実際の複雑さを伴い、SCMはそのような複雑さを最も利益を上げる方法で制御および組織化しようとする試みです。

複数のオプションの複雑さの扱い

特に、この複雑さはサプライチェーンネットワークに付随するさまざまなオプションに起因します。物流とサプライチェーンを混同してはいけません。例えば、前者はトラックの配送方法に関わることがあります（トラックが正常に動作していること、ドライバーが時間通りに到着していることなどを確認すること）、一方、後者は商品を配送するためにどれだけのトラックが必要かという問題になります。これには「どれだけのトラックが必要ですか？」という質問への回答と選択肢が必要であり、それによってさらに選択肢が開かれます：トラックに何を積むべきですか？どの製品、色、サイズですか？それに応じて何を生産すべきですか？などなど。

SCMはあらゆるレベルでのオプションの取り扱いを意味します。製品自体（バリエーション、色、サイズ）だけでなく、サプライヤー（海外 vs. 地元、1つのサプライヤーまたは複数）、チーム/部門（内部または外部委託 - より専門化されていますが、制御が少ない可能性もあります）、システム（1つの中央システムまたは複数の専門ツール）などにも適用されます。自然に、バリエーションが増えるとコストの問題が発生します。通常、バリエーションが増えるとコストが上がります。逸話として、モデルTフォードは20年代に黒色のみで販売されていたことはよく知られていますが、「黒色であればどんな色でも構わない」という有名な方針でした。あまり知られていないことは、最初の1908年から1913年まで、この車はグレー、緑、青、赤の色で販売されていましたが、それには高いコストがかかりました。製品のオプションを変えることは、より小さなバッチ、規模の経済の減少を意味し、最終的にはより魅力的な製品と多様な顧客層を惹きつけることと関連するコストのトレードオフです。数量対単価。SCMのほとんどの質問にも同じことが言えます：より簡単に達成できるより多くのサプライヤー（最小発注数量、最小発注金額、価格のブレーク）対数個のサプライヤー、おそらくリードタイムの柔軟性が高い、より地元のサプライヤー？1つの倉庫対複数の倉庫、より高価ですが地理的により広範なカバレッジがある？

経済的なトレードオフの科学

その結果、SCMは経済的なトレードオフの科学です。これは、ほぼすべての意思決定、すべてのステップに関連するコストの詳細な理解を意味し、一つのステップだけを狭く最適化することよりも、一般的なレベルで最良のROI（投資対効果）を生み出すための戦略を見つけることです。したがって、SCMの目標は単一の指標で測定することはできません。特定の製品の在庫切れを減らすことが目標である場合、在庫コストを下げ、他の回転の速い製品を優先するために在庫切れを制御することが目標である場合はどうでしょうか？または、ハードラグジュアリーのために今すぐ購入しないとすぐに消える非常に小さなシリーズの概念を意図的に作成することです。または、サービスレベルを向上させることです。サプライチェーンを監視するための単一次元の方法はありません。

オペレーションの管理（つまり、原材料が適切に生産段階で変換されることを確認すること）とは対照的に、SCMは多次元の問題であり、ネットワークの適切な数量分析を必要とします。この点で、SCM（サプライチェーンのビジネス側の管理）とサプライチェーンエンジニアリング（数学的側面）が対立していることがありますが、実際には同じものであるべきです。ビジネスと数量分析は適切に組み合わさる必要があり、数量の側面を無視すると、管理の意思決定は直感に還元され、ビジネスを無視すると意味のない数字が生まれるだけです。

複雑さの増大

90年代以降、サプライチェーンネットワークの複雑さは着実に増加してきました。グローバリゼーションによるものだけでなく、集中型のスーパーストアで商品を購入していた時代から、今では電子商取引がその役割を果たしており、それに伴いSCMには最終マイルロジスティクスなどの新たな段階が加わっています。かつては車は黒色のみでしたが、今では製品ごとにますます多様なバリエーションがあり、オプションやカスタマイズの選択肢は顧客に委ねられることもあります（一部のブランドではソールやベース、靴紐、ボーダーの色まで選べます）。製品は直接消費者に配送され、特定の2時間のウィンドウで受け取ることもできます。小売業者にとっても、マルチチャネルが新たな可能性を開き、MOMs（マルチチャネルオーダー管理ソリューション）などの新しいシステムのブランドが登場しました。選択肢が増え、複雑さが増す中で、市場に遅れを取らないためには、どうにか航海術を身につけるしかありません。

Lokadのアプローチ

Lokadは、複雑さを取り扱い、適切なトレードオフを見つけるための選択肢の間を航海する必要性を監視しながら、数量分析を提供することを目指す横断的なアクターです。複数のソースからデータを収集し、部門間やビジネスの特異性を分析し、機械学習や差分可能プログラミングなどの最新技術の支援を受けて、サプライチェーン全体に対するあらゆる可能なシナリオ、実現可能な意思決定、およびそれらがサプライチェーン全体に与える経済的影響を考慮しようとします。これが実際には量的サプライチェーンの信条です。