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：すべてのものにおいて、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ことがあります。

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）を網羅する商品やサービスの流れとして定義されています。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、大規模な利益を上げるための能力を提供するために、複数の要素の相互接続であるネットワークが存在する限りのみ存在します。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 - 商品は確かに取り扱われますが。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ています。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？どのような製品、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のサプライヤー）、チーム/部門（内部または外部委託 - より専門化されているが、可能性としては制御が少ない）、システム（1つの中央システムまたは複数の専門ツール）などについても同様です。もちろん、バリエーションにはコストの問題が伴います。通常、バリエーションが多いほどコストが高くなります。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におけるほとんどの質問についても同じことが言えます：容易に達成できるより多くのサプライヤー（最小発注量、最小発注金額、価格のブレーク）対数社のサプライヤー、おそらくリードタイムに対して柔軟性が高い、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、一般的なレベルで最良のROI（投資対効果）を生み出すための最適なバランスを見つける戦略を見つけることを意味します。これは、単一のステップの狭い最適化ではなく、全体に対して逆効果となる可能性があることを意味します。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。在庫切れを減らすべきか（在庫コストを下げるために特定の製品の在庫切れを制御することが目標の場合、他の回転の速い製品を優先するために？またはハードラグジュアリーのために今すぐ買わ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ために？）またはサービスレベルを向上させるべきかという単一次元の方法はありません。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。

操作の管理（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定量的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。ビジネスと定量的分析は、両方の世界を最大限に活用するために適切に組み合わせる必要があります。定量的な側面を無視すると、管理の意思決定は直感に基づくものになりますが、ビジネスを無視すると、単に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には最後の一マイルの物流など、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ることもあります）。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ができます。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、それらを処理するため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、市場に遅れをとらないためには、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を見つけるために、定量的な分析を提供することを目指す横断的なアクターです。私たちは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助けを借りて、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。これが実際には定量的サプライチェーンの信条です。