量的供給チェーンの成功を評価する

それは何かの逆説のように思えるかもしれませんが、量的供給チェーンは数値的な手法と測定に重点を置いていますが、私たちの経験からは、メトリックはあまりにも少なく、そしてしばしば遅すぎるため、イニシアチブが正しい方向に進んでいるかどうかを判断するのには十分ではありません。ほとんどのメトリックは操作される可能性があり、これは通常、選択したアプローチの持続可能性に対する犠牲となります。したがって、量的供給チェーンは明らかな改善を追求します。改善が微妙すぎて、高度な測定が必要な場合、そのイニシアチブはおそらく努力に値しなかったと考えられ、失敗と見なすべきです。逆に、改善が多くのメトリックで明らかで一貫しており、サプライチェーン全体がこれまで以上にアジャイルで反応性があると感じられる場合、そのイニシアチブはおそらく成功しています。

メトリックは操作される可能性がある

エンジニアがメトリックに基づいて評価されることはほとんどないのには理由があります。エンジニアはメトリックを操作するのが得意であり、会社の利益にではなく、自分たちの利益に利用する傾向があります。サプライチェーンは複雑であり、ほとんどの単純なメトリックは悪用される可能性があります。この問題は、メトリック内に潜む抜け道を閉じるだけの問題ではないと感じるかもしれません。しかし、私たちの経験からは、常にさらなる抜け道が見つかるということが示されています。

メトリックの逆算の物語

架空の電子商取引を例に取りましょう。経営陣は、サービスレベルを改善する必要があると判断し、サービスレベルが主要なメトリックとなります。サプライチェーンチームはこのメトリックに従って作業を開始し、会社に莫大なコストをかけることになる在庫レベルを大幅に増やす解決策を提案します。

その結果、経営陣はルールを変更し、在庫の最大量が定義され、チームはこの制限内で運営する必要があります。チームは数値を見直し、在庫レベルを低下させる最も簡単な方法は「不良品」として大量の在庫をマークすることであり、これにより積極的なプロモーションがトリガーされます。在庫レベルは確かに低下しますが、粗利益率も大幅に低下します。

問題は再び見逃されず、ルールが再度変更されます。在庫としてマークされることができる在庫の量に新たな制限が導入されます。この新しいルールの実施には多くの努力が必要であり、サプライチェーンは「古い」在庫に苦労することになり、大幅に値引きする必要があります。この新しいルールに対応するために、チームは航空輸送の割合を海上輸送に比べて増やします。リードタイムが短縮され、在庫は低下しますが、運営コストは急速に上昇しています。

コントロールが効かなくなっている運営コストに対処するために、経営陣は再度ルールを変更し、航空輸送で輸送できる商品の割合に上限を設けます。再び、新しいルールは混乱を引き起こし、航空輸送を使用すれば防げた一連の在庫切れが発生します。ますます厳しい制約の下で運営することを強いられる結果、チームはサプライヤーが提供する価格優遇を活用することを諦め始めます。少量の購入もリードタイムを短縮する方法の一つです。しかし、再び、粗利益率が低下します。

購入価格を元に戻すことは、経営陣にとってははるかに難しい目標であることがわかります。この課題に対処するためには、単純なルールでは対応できず、代わりに各製品のサブカテゴリごとに多くの価格目標が導入されます。多くの目標が現実的ではなく、ミスを引き起こします。全体的に見て、サプライチェーンの状況はますます明確ではありません。多くの方面から圧力を受けたサプライチェーンチームは、需要計画プロセスのあいまいな機能である「製品の代替リスト」を微調整し始めます。

実際に、経営陣はプロセスの早い段階で、一部の在庫切れが他の在庫切れほど影響がないことに気付きました。なぜなら、欠品している製品のいくつかには、ほぼ完全な代替品が複数存在していたからです。そのため、全体的なサービスレベルを計算する際に、これらの製品の在庫切れは大幅に割り引かれることになりました。しかし、今や非常なプレッシャーの下で運営しているサプライチェーンチームは、このリストの目的を本来の意図よりも一段または二段階引き伸ばし始めています。似ていない製品もほぼ完全な代替品としてリストアップされます。サービスレベルの指標は改善されますが、ビジネスは改善されません。

成功の落とし穴

メトリクスは操作される可能性があり、チームに有害なインセンティブが与えられると、メトリクスはおそらく誤解を招くように利用されるでしょう。しかし、状況は思われるほど悪くありません。実際、私たちの経験からは、本当に機能不全のある企業文化を除いて、従業員は一般的に自分の仕事を妨害する傾向はありません。むしろ、多くの従業員が、会社のポリシーを少し伸ばす必要があるとしても、正しいことをすることを誇りに思っていることを観察しています。

したがって、サプライチェーンの最適化戦略を実装するチームから自由を奪うのではなく、サプライチェーンイニシアチブ全体に光を当てるメトリクスのセットを作成することが重要です。経営の役割は、これらのメトリクスを基にしたルールを強制することではなく、これらのメトリクスに基づく戦略的な考え方に対して挑戦することです。しばしば、即時の目標はメトリクスの値を改善することではなく、メトリクス自体の定義を改善することであるべきです。

実際、すべてのメトリクスがビジネスにとって同じくらい価値があるわけではありません。ビジネスに意味のある視点を提供するメトリクスを作成するには、かなりの努力が必要です。この作業には、ビジネス戦略の良い理解だけでなく、多くのアーティファクトや他の数値の奇妙さを伴う基礎データの深い知識も必要です。したがって、メトリクスはすべて進行中の作業と考えるべきです。

サプライチェーンプロジェクトにおける成功の強力な指標は、イニシアチブ全体を通じて確立されるメトリクスの品質です。しかし、これは少し矛盾していますが、実際には、これらのメトリクスの妥当性を評価するための合理的なメトリクスは存在しません。以下に、メトリクスの品質を評価するのに役立ついくつかの要素を示します：

異なるサプライチェーンチーム内で、メトリクスがビジネスの本質を捉えているとの合意はありますか？または、メトリクスによって暗黙的に推進されるビジネスの視点が短絡的でなく、盲目的でないことはありますか？
メトリクスは、数値と経済ドライバーを調和させる際に本当の深さを持っていますか？シンプルさは望ましいですが、全体像を誤解することを優先するべきではありません。
データのアーティファクトは適切に処理されていますか？通常、会社のシステムから抽出したデータを処理する際には、数十もの微妙な「落とし穴」が存在します。私たちの経験からは、生データが十分に良いように見える場合、問題がまだ識別されていないことを疑うべきです。
選択したメトリクスから生成される意思決定は意味をなしていますか？メトリクスと一致しているにもかかわらず、意味をなさないと感じる意思決定は、おそらく意味をなさないものです。そして、問題はしばしばメトリクス自体にあります。

多くの点で、良いメトリクスを作り出すことは、成功の底に重力を向けることに似ています：何かが介入しない限り、自然な行動の流れは下り坂に転がることです。そして、成功の底が正確にどこにあるのかを知ることは厳密には必要ありません。なぜなら、会社のためにボトムに向かう旅の各ステップが事業を改善している限りです。

理性的な意思決定はパフォーマンスを向上させます

サプライチェーンでは、最良のメトリクスでも主要な欠点があります：数値は通常、パーティーに遅れて到着します。リードタイムは長く、今日行われた意思決定が数週間、もしくは数か月後には目に見える影響を持たないかもしれません。さらに、反復的かつ増分的な改善に重点を置く量的サプライチェーンは、この問題をさらに複雑にします。ただし、非増分的な方法を使用することは、他の理由であってもさらに悪い結果になるでしょう。したがって、メトリクスだけではイニシアチブが正しい方向に進んでいるかどうかを評価するための唯一の信号ではありません。

理性的な意思決定を行うことは、優れたパフォーマンスの単純でありながら過小評価されている信号です。実際には、サプライチェーンチームによって手動でキャッチされ修正されることが多いため、おそらくあなたの会社のサプライチェーンは「非常識な」意思決定を続けています。すべての「アラート」や同様の反応メカニズムの目的は、継続的な手動の修正作業を通じて問題を軽減することです。

量的サプライチェーンイニシアチブを、完全にロボット化された方法で生成されるすべての意思決定が理性的または安全と見なされるポイントまで持っていくことは、ほとんどの実践者が認識している以上に大きな成果です。ここで「ロボット化された」意思決定に重点を置いています：ルールに従ってプレイするためには、人間の介入は必要ありません。そして、「理性的」とは、数時間かけてケースを調査した後でも実践者にとってまだ良いと見える意思決定を指します。これは、毎日行われる同様の意思決定の数のために定期的に行うことはできません。

私たちの経験からは、自動化された意思決定が信頼性があると見なされる場合、それらの意思決定が実際に「本番」で使用されるテストに合格すると、パフォーマンスが後で具体化されることがわかります。実際、この「理性」のテストは、意思決定ロジックに対する非常に厳しいテストです。量的サプライチェーンに非常に類似したものを既に活用している場合を除いて、おそらくあなたの会社が持っている既存のシステムはこのテストに合格していません。その結果、見落とされたミスが常に発生し、会社はこの継続的な問題のストリームに多額の費用を支払うことになります。

したがって、運用上の観点から、サプライチェーンの意思決定が自動化されると、サプライチェーンチームは自分たちのシステムに絶え間ない手動エントリーを供給するという奴隷の立場から解放されます。その生産性の向上は、サプライチェーン戦略の細部を洗練させるため、またはサプライヤーをより詳細に監視して彼らの側から発生するサプライチェーンの問題に対処するために、実際に重要な場所に再投資することができます。サプライチェーンの純粋な数量的最適化によって達成されるパフォーマンスの向上は、サプライチェーンチームがプロセスとワークフローを改善するために時間を見つけることができることによって強化されます。