量的供給チェーンの取り組み

量的供給チェーン 最適化、または略して量的供給チェーンとは、現代のコンピューティングリソースの能力で強化された人間の知能を最大限に活用することを目指す、サプライチェーンに対する広範な視点です。しかし、この視点は全てを網羅するものではなく、供給チェーンの課題に対する究極の解決策であると装うのではなく、状況を改善するためにほぼ常に利用できる補完的なアプローチの一つであるという点を示しています.

イニシアティブ

量的供給チェーンは、サービス品質の向上、過剰在庫や廃棄処分の削減、生産性の向上、購買価格や運営コストの低減など、さまざまな効果をもたらします… そして、その効果は他にも多岐にわたります。サプライチェーンの課題は状況により大きく異なりますが、量的供給チェーンはこの多様性を受け入れ、そこに伴う複雑さに果敢に立ち向かいます。しかし、従来の手法でサプライチェーンを最適化してきた実務者にとって、量的供給チェーンはやや理解しにくいものと感じられるかもしれません.

以下では、サプライチェーンにおける量的アプローチを最大限に活用するための要素を概観します。量的供給チェーンの目指すところを検証・明確化し、その実行を担うチームの役割とスキルについても見ていきます。最後に、量的供給チェーンに関連する手法の概要を簡単に紹介します.

目標

非常に小規模な企業を除けば、サプライチェーンは1日に何百万もの意思決定を伴います。在庫として保持される各単位について、企業はそのまま維持するか別の場所へ移すかを毎日決定しています。さらに、同じ論理は生産や購入が可能な存在しない在庫単位にも適用され、何もしないこと自体が一つの決定となるのです.

量的供給チェーンは、企業が毎日下す何百万、いやはや何十億もの決定を最適化することを目的としており、そのためコンピューターが中心的役割を果たします。これは、1970年代後半に会計に次いでサプライチェーンが初めてデジタル化された企業機能の一つであったという歴史的事実を考えれば、驚くことではありません。しかし、量的供給チェーンはそのデジタル化をさらに一歩進める試みなのです.

ここ20年間、「未来のサプライチェーンシステム」を誤った方法で展開しようとする試みが頻繁に行われたことを認めざるを得ません。あまりにも多くの場合、そうしたシステムはブラックボックス効果と誤った自動化を組み合わせ、サプライチェーンに混乱をもたらし、あまりにも多くの誤った決定を生み出してしまい、その結果、人間の介入ではもはや問題が解決できなくなってしまいました.

ある意味で、量的供給チェーンはこれらの失敗から生まれました。システムが経営陣以上にビジネスを理解しているかのように振る舞うのではなく、経営陣が生み出した洞察を、より高い信頼性、明確性、そして機敏さをもって実行することに重点を置く必要があるのです。正しく実装されたソフトウェア技術は大いに役立ちますが、現状のソフトウェアの能力を考えると、人間を完全に排除することは現実的な選択肢ではありません.

この目標には一つの即時的な結果があります。すなわち、企業が製品、資材、その他のリソースの管理に使用しているソフトウェアは、意思決定を最適化するために必要なソフトウェアとは異なるということです。例えば、ERP、WMS、MRP、あるいはOMSといったシステムは、主に企業のプロセス運用やデータ入力の管理に重点を置いています。もちろん、データ入力の効率化や事務作業の自動化には大きなメリットがありますが、これらの作業は企業が人間の洞察を実行し、サプライチェーンに必要な規模で活用できる能力を高めるという本来の課題には全く応えていないのです.

次に、測定なしに最適化はあり得ません。したがって、量的供給チェーンはその名が示す通り、測定に大きく依存しています。供給チェーンの決定 ―在庫の購入、在庫の移動―には結果が伴い、その質は健全なビジネス視点から_経済的に_（例えばドル単位で）評価されるべきです。しかし、良好で堅実な指標を確立するには、相当な努力が必要です。量的供給チェーンの目標の一つは、このような指標の確立を支援することであり、取り組みの後半で全体のサプライチェーン施策の投資利益率（ROI）を評価する上でも重要な役割を果たします.

最後に、前述のように、量的供給チェーンは全てを包括するパラダイムではありません。企業のサプライチェーンの_全て_を修正・改善するという野心は持っておらず、信頼できるサプライヤーや物流パートナーを見つける手助け、または優れたチームの採用や士気の維持を約束するものでもありません。しかし、その非常に具体的な焦点により、量的供給チェーンは確実に実感できる成果をもたらす能力を有しているのです.

プロジェクトの役割

量的供給チェーンは、やや大規模なサプライチェーンを扱う場合でも、必要な人的リソースは驚くほど少なくて済みます。しかし、このような取り組みには特定のリソースが求められ、その詳細についてこのセクションで説明します。まず、各役割やその特性に踏み込む前に、量的供給チェーンの基本原則の一つ、すなわち企業はあらゆる人間の介入を十分に活用すべきであるという点に触れておきます.

この原則は、従来のサプライチェーンソリューションで実際に見られるものとは対照的です。従来は人間の労力が消費されるだけで、十分に活用されることはありません。途切れることのない決定を生み出し続けるために、ソリューションは途切れなく手動入力を要求します。こうした入力は、季節性プロファイルの調整、例外や警告への対応、異常な予測値の修正など、さまざまな形で現れます.

量的供給チェーンは、この考え方を覆すことを目指しています。単に人件費が高いというだけではなく、サプライチェーンの専門知識と鋭いビジネス洞察が結びつくことは、反復作業に浪費されるにはあまりにも貴重で稀有なものです。したがって、手動介入の根本原因を解決するべきであり、もし予測値に誤差があるなら、その数値自体を修正するのではなく、入力データか予測アルゴリズムそのものを見直す必要があるのです。症状を修正するだけでは、同じ問題に終わりなく直面し続ける結果となります.

量的供給チェーンの取り組みを実行するために必要なチームの規模は、サプライチェーン自体の規模によって異なります。最小の場合、年間売上高が2000万ドル未満の企業では1 FTE（常勤職員）未満で済むこともあります。一方、規模が大きい場合、十数名のスタッフが必要となり、その場合、数十億ドル相当の在庫がかかっていることが一般的です.

サプライチェーンリーダー：量的供給チェーンはパラダイムの転換です。変革を推進するには、トップマネジメントによるリーダーシップと支援が不可欠です。しばしば、サプライチェーンのリーダーはソリューションの「技術的側面」には深く関与する時間がないと感じています。しかし、量的供給チェーンは戦略的洞察を大規模に実行することにかかっており、担当チームと戦略的洞察を共有しないことは失敗の原因となります。経営陣がすべての関連指標やKPIを自ら生み出すことは期待されません―それらをまとめるには多大な労力がかかるためですが、むしろ経営陣はそれらに対して異議を唱えることが求められます.

サプライチェーンコーディネーター：量的供給チェーンの取り組み自体は人員を極力抑えるよう設計されていますが、多くのサプライチェーンはそれほど簡素ではありません。全員の参加が得られないと混乱を招き、取り組みの進行が遅れる可能性があります。したがって、コーディネーターの使命は、必要な内部フィードバックをすべて収集し、関係者全員と連携することにあります。彼は実施すべきプロセスや決定事項を明確化し、それらの最適化に用いる指標やKPIについてフィードバックを得ます。また、ソリューションが現行のワークフローを尊重しつつ、後の段階でそのワークフローを見直す余地を残していることを確認します.

データオフィサー：量的供給チェーンはデータに大きく依存しており、すべての取り組みはバッチ処理の視点から信頼性のあるデータアクセスを必要とします。実際、この取り組みでは企業システム内の数行を読むだけでなく、販売履歴、購入履歴、製品カタログ全体などの読み取りが求められます。データオフィサーは通常、IT部門から委任され、取り組みをサポートします。彼はすべてのデータ抽出パイプラインのロジックの自動化と、これを毎日実行するスケジュールの設定を担当します。実際、データオフィサーの作業は主に取り組み初期に集中します.

サプライチェーンサイエンティスト：彼は、コーディネーターが収集した洞察とデータオフィサーが抽出したデータを結合するために技術―詳細は後述―を活用し、意思決定の自動生成を行います。サイエンティストはまず、驚くほど困難なデータ整備から始め、初期のデータ生成者である多数の関係者と連携して不明点を解消するために、コーディネーターの大きな支援を必要とします。彼は戦略を形式化し、それを用いて例えば提案された在庫補充数量といった意思決定を生成できるようにします。最後に、サプライチェーンサイエンティストは全体のデータパイプラインにdashboardsやKPIを導入し、明瞭さ、透明性、そして管理しやすさを確保します.

中規模企業において、同一人物がコーディネーターとデータオフィサーの両方の役割を果たすことは非常に効率的です。たとえ一人の従業員にそれらすべてのスキルを求めるのは容易ではなくとも、そのような人材が存在すれば取り組みを迅速に進める上で大きな強みとなります。一方、大企業の場合、取り組み開始時にコーディネーターが企業のデータベースに精通していなくとも、取り組みが進行するにつれてある程度の慣れを得られるならば、大きなプラスとなるでしょう。実際、IT環境は常に変化しており、その変化が取り組みに与える影響を予測できることは、円滑な実行を確保する上で大いに役立ちます.

テクノロジー

これまで量的供給チェーンを支えるソフトウェア技術についてはやや曖昧な表現に留めてきました。しかし、量的供給チェーンは、それを実装するために用いられるテクノロジースタックに大きく依存しています。概念上、あらゆるソフトウェアをゼロから再構築できるとしても、サプライチェーンサイエンティストが十分に生産的であるためには、スタックから途方もないサポートが求められます。また、予測や数値最適化といった特定の機能は、取り組み期間中にサイエンティストが提供できる範囲を遥かに超える、事前の研究開発努力を必要とします.

量的供給チェーンの最初の要件は、プログラム可能な機能を備えたデータプラットフォームであり、当然ながらサプライチェーンのデータと課題に特化したデータプラットフォームにアクセスできることは大きな利点です。ここでいうデータプラットフォームとは、現代のデスクトップワークステーションが複数のテラバイトを保存できるとしても、そのワークステーションが取り組み遂行に必要な、ハードウェア故障への耐性、すべてのアクセスの監査可能性、データ出力との互換性などの望ましい特性を必ずしも提供するとは限らない、という意味です。さらに、サプライチェーンのデータセットは大規模である傾向があるため、データプラットフォームはよりスケーラブルで、つまり短時間で大量のデータを処理できる能力が求められます.

プログラム可能な機能とは、任意のデータ処理ロジックを実装・実行できる可能性を指します。そのような能力はプログラミング言語を通じて提供されます。プログラミングは非常に専門的なスキルと認識されがちで、多くのベンダーは「プログラミング」を要求するソリューションに対する不安感を利用して、ユーザーにはボタンやメニューを備えたシンプルなインターフェースを押し付けがちです。しかし、サプライチェーンチームにプログラム可能な機能が与えられない場合、Excelシートが利用されるのは、Excelが任意に複雑な数式を記述できるプログラム可能な機能を提供するためです。これらは単なるガジェットではなく、プログラム可能な機能は基本的な要件なのです.

最後に、サプライチェーンに特化したデータプラットフォームを持つことには大きな利点があります。実際、ある種のデータプラットフォームの必要性はサプライチェーンに特有のものではなく、銀行やファンドが行う量的取引にも同様のニーズが存在します。しかし、サプライチェーンの意思決定は、高頻度取引のようにサブミリ秒の遅延を求めるわけではありません。データプラットフォームの設計は、エンジニアリング上のトレードオフと、サポートされるデータフォーマットから始まるソフトウェアエコシステムの問題であり、これらはサプライチェーンの課題自体と整合していなければなりません.

Quantitative Supply Chain の第二の要件は、確率的な 予測エンジン です。このソフトウェアは、あらゆる可能な未来に確率を割り当てる役割を担っています。最初は、未来を予測する直感に反するため少し不安に感じるかもしれませんが、実際の「要点」は不確実性にあります。未来は確定しておらず、一つの予測は必ず外れるのです。従来の予測手法は不確実性と変動性を否定するため、結果的に会社は正確であるはずの予測と現実とのギャップに苦しむことになります。確率的な予測エンジンは、確率を用いることでこの問題に直接対処します。

サプライチェーンにおける確率的予測は、通常、リードタイム予測から始まり、その後に需要予測が続く2段階のプロセスです。リードタイム予測は確率的予測であり、通常は日単位で表現されるあらゆる可能なリードタイム期間に確率が割り当てられます。続いて、需要予測も確率的予測であり、この予測は入力として提供されたリードタイム予測の上に構築されます。このように、需要予測がカバーする期間は、不確実なリードタイムと一致する必要があります。

確率的予測エンジンは、確率分布のセットを出力するため、従来の予測エンジンよりもはるかに多くのデータを生成します。これはそれ自体で障壁になる問題ではありませんが、膨大な確率データを処理する際の摩擦を避けるためには、データプラットフォームと予測エンジンとの高度な連携が必要となります。

プロジェクトのフェーズ

Quantitative Supply Chain はソフトウェア工学の研究開発およびデータサイエンスのベストプラクティスに大きく触発されています。この手法は反復的であり、事前の仕様決定に重きを置かず、柔軟性と予期せぬ問題や結果からの回復力を重視します。その結果、ソフトウェア業界に深く関与していない企業にとっては、この手法は非常に驚きをもたらすものとなっています。

第一のフェーズは スコーピングフェーズ であり、サプライチェーンのどの意思決定を対象とするかを定義します。このフェーズは、意思決定プロセスと関連データに伴う予想される複雑さを診断するためにも用いられます。

第二のフェーズは データ準備フェーズ です。これは、会社のシステムからすべての関連データを別の解析プラットフォームへ自動的にコピーする仕組みを整備すること、ならびにそのデータを定量分析用に準備することから成ります。

第三のフェーズは パイロットフェーズ であり、例えば推奨される発注数量など、会社の従来のプロセスを上回る初期の意思決定ロジックの実装から成ります。このロジックは完全に自動化されることが期待されます。

第四のフェーズは 生産フェーズ であり、ここでイニシアティブは安定稼働状態に達し、パフォーマンスが監視・維持されるとともに、サプライチェーンモデル自体の望ましい洗練度に関して合意が形成されます。

スコーピングフェーズ は最も単純で、Quantitative Supply Chain イニシアティブが対象とする日常的な意思決定を特定します。これらの意思決定は、MOQ（最小発注数量）、貨物コンテナ、最大の倉庫容量など、多くの制約を伴う可能性があり、これらの制約は綿密に検証されるべきです。さらに、意思決定は、在庫保持費、ストックアウトのコスト、粗利益率などの経済的要因と関連付けられ、これらの経済指標も検討される必要があります。最後に、関連する履歴データと、そのデータが抽出されるシステムが特定されなければなりません。

データ準備フェーズ は最も困難なフェーズであり、多くの失敗がこの段階で起こります。データへのアクセスとその意味付けは、ほとんど過小評価されがちなチャレンジです。ERP、MRP、WMS、OMS などの運用システムは、企業の運営を維持するために設計されており、データ記録が主要目的ではなかったため、履歴データは副産物に過ぎません。したがって、このフェーズでは多くの困難が予想されます。困難に直面した際、多くの企業は残念ながら「一度立ち止まり、完全な仕様書を書こう」という反応を示します。しかし、仕様書は既知または予想される困難のみをカバーするに過ぎず、このフェーズで遭遇する主要な問題のほとんどは予測不可能な要素で構成されます。

実際、問題はデータを用いて意思決定を生成する試験が始まって初めて明らかになる傾向があります。もしロジックが正しいと考えられているにもかかわらず意思決定が誤っている場合、データに問題がある可能性が高いのです。データ駆動の意思決定はデータの問題に敏感であるため、企業が自社のデータをどれだけコントロールできているかを問い直す優れた手段となります。さらに、このプロセスは企業にとって意味のある方法でデータに挑戦を突きつけます。データの質とデータの理解は、企業に価値ある成果をもたらすための手段に過ぎません。データ駆動の意思決定に大きな影響を及ぼすデータ問題に注力することは極めて合理的です。

パイロットフェーズ はサプライチェーンマネジメントの実力を試すフェーズです。確率的予測をもって不確実性を受け入れることは、一見直感に反するかもしれません。同時に、週次や月次の予測、安全在庫の計算、在庫カバー、在庫警告、または ABC分析 などの従来の手法は、実際には害が利益を上回る場合が多いのです。これは、Quantitative Supply Chain イニシアティブが無秩序に運用されるべきだという意味ではありません。むしろ、Quantitative Supply Chain は測定可能なパフォーマンスに焦点を当てるものだからです。しかしながら、多くの伝統的なサプライチェーン手法は、問題解決に不利な枠組みで問題を捉える傾向があります。したがって、パイロットフェーズにおけるサプライチェーンリーダーの重要な課題は、柔軟な発想を保ち、後の段階で非効率を生み出す要素をイニシアティブに再注入しないことであり、原因を愛しながら結果を呪うことはできません。

次に、Supply Chain Scientist とテクノロジーも試練に晒されます。というのも、比較的短期間で意思決定を生み出すためにロジックが実装されなければならないからです。初期の目標は、実務者が合理的と捉える意思決定、つまり必ずしも手動での修正を必要としない意思決定を生成することに過ぎません。「適切な」自動化された意思決定を生み出すことがいかに大きな挑戦であるかを過小評価してはなりません。従来のサプライチェーンシステムは、例えば 新製品、プロモーション、ストックアウトなど、運用するために多くの手動修正を必要とします。Quantitative Supply Chain は新たなルールを打ち立てます。すなわち、日常業務において手動での入力は一切認めず、すべての要因をロジックに組み込むべきであるということです。

Supply Chain Coordinator は、意思決定ロジックに統合されるべきすべての要因、ワークフロー、および特性を収集する役割を担います。これに続いて、Supply Chain Scientist は意思決定に関連する最初の一連の KPI を実装します。これらの KPI は、高度な数値手法を使用する際に生じがちなブラックボックス効果を回避するために導入されます。なお、KPI は企業戦略と整合するように測定値を調整する Supply Chain Leader と共に策定される点が重要です。

生産フェーズ はイニシアティブを安定させ、軌道に乗せるフェーズです。ロジックによって生成された意思決定は積極的に活用され、その結果は綿密に監視されます。関与するリードタイムのため、各サプライチェーン決定の影響を評価するには通常、数週間から数ヶ月かかります。したがって、生産フェーズにおけるイニシアティブの変化のペースは緩やかになり、自動化された意思決定のパフォーマンスについて信頼性の高い評価が可能となります。イニシアティブは継続的な改善フェーズに移行します。さらなる改善は常に望ましいものの、ロジック改善による利益と、その改良に伴う複雑性とのバランスを保つことで、全体のソリューションを維持可能な状態にする必要があります。

日常的なデータ入力業務から解放された Supply Chain Coordinator は、サプライチェーンマネジメントが提案する戦略的な洞察に専念できるようになります。通常、パイロットフェーズで特定された望ましいサプライチェーンプロセスの変更は、全てを一度に変更して業務を混乱させないために保留されます。しかし、意思決定ロジックの変化のペースが緩やかになった今、より良い日常的意思決定以上のパフォーマンス向上を引き出すために、プロセスを段階的に見直すことが可能となります。

Supply Chain Scientist は、KPIとデータ品質にますます重きを置くことでロジックの微調整を続けます。また、稀な状況に関連する微妙な欠陥や制約が時とともに明らかになるため、ロジックの改訂にも責任を負います。そして、プロセスが変化するにつれて、ワークフローや戦略と完全に整合するように意思決定ロジックも改訂されます。さらに、内部プロセスが変わらなくとも、ITやビジネス環境は常に変動しているため、Supply Chain Scientist はこの絶え間ない変動の中で意思決定ロジックが最新の状態に保たれるよう保証しなければなりません。

成果物

Quantitative Supply Chain の目標は、実行可能な意思決定、たとえば発注の推奨数量といった典型的な例を提供することにあります。以下では、これらの意思決定の具体的な形態と提供方法についてさらに詳述します。成果物に対して明確な期待値を設定することは、Quantitative Supply Chain が意味する取り組みの重要なステップです。また、最適化された数値結果のみならず、データの健康状態の監視や経営用 KPI など、他の複数の成果物も含まれるべきです。実際、Quantitative Supply Chain イニシアティブの成果物は、そのイニシアティブを支えるソフトウェアソリューションの柔軟性に依存します。それにもかかわらず、これらは主に使用技術に依存しない 意図 によって規定されます。

成果物としてのスクリプト

Quantitative Supply Chain は完全自動化されたデータパイプラインを重視します。これは、ソフトウェアの設定が自律的に動作することを意味するものではありません。大規模なサプライチェーンを考慮する場合、綿密な監視が非常に望ましいのはもちろんですが、パイプライン内のどのステップも手動操作に依存しない完全な自動化が求められます。実際、マニフェストに示されているように、サプライチェーンのデータ処理に手動操作が関与すると、ソリューションは実際にはスケールしなくなります。

この洞察の直接の結果として、Quantitative Supply Chain イニシアティブの成果物は常にひとつのソフトウェアとして提供されます。これは、担当チームがすべてをゼロから実装し直すことが期待されるという意味ではありません。Quantitative Supply Chain に特化したソフトウェアソリューションは、サプライチェーンの課題に関連する側面に専念できる可能性を提供します。分散コンピューティングリソースの自動割り当てなどの低レベルな技術的詳細は抽象化されるため、チームはそれらに深入りする必要がなく、ツール自体が適切に管理することが想定されています。

成果物は、通常、サプライチェーンの要件に対応可能なプログラミング言語で記述されたスクリプトとして具現化され、高い生産性を実現します。ここで「スクリプト」という用語が使われるのは、「ソースコード」とは異なり、タスク自体に集中し高度な抽象性を持つことを強調するためであり、一方で「ソースコード」はコンピュータハードウェアを正確に反映する低レベルな視点を強調するものです。Quantitative Supply Chain においては、最も重要なのはコンピュータハードウェアではなく、あくまでサプライチェーンの視点なのです。

過去10年間で、エンドカスタマー向けアプリにおける WYSIWYG（What-You-See-Is-What-You-Get）ユーザーインターフェースの成功により、多くのサプライチェーンソフトウェアベンダーが、サプライチェーンの計画や最適化のためにこのアプローチを模倣するWYSIWYGソリューションに挑戦してきました。しかし、これらのインターフェースがほぼ体系的に失敗した教訓は、サプライチェーンが複雑であり、プログラム的なツールの必要性を回避できないという現実を示しています。我々の経験から、例えば重なり合うMOQ（最小発注数量）に内在する複雑な非線形性を、ドラッグアンドドロップツールが適切に反映できると期待するのは、最良にして妄想に等しいと言えます。プログラム的な表現力が求められるのは、さもなければサプライチェーンの課題自体がツール内で表現すら不可能となるからです。

当然、エンドユーザーの視点では、スクリプトは定量的サプライチェーン・イニシアティブの具体的な成果物として、サプライチェーン実務者が期待するものではありません。ユーザーは、統合されたKPIや推奨される意思決定をまとめたテーブルを含むダッシュボードと対話します。しかし、そのダッシュボードは一時的で使い捨て可能なものです。それらは、関連するサプライチェーンデータ上で再度スクリプトを実行することで得られるに過ぎません。区別は微妙ですが、実際の成果物を表すスクリプトと、通常エンドユーザーが目にする数値表現とを混同しないことが重要です。

データ健全性ダッシュボード

サプライチェーン向けに最適化された意思決定を提供する前に、定量的サプライチェーン・イニシアティブを支えるシステムで処理されたデータが、数値的にも意味的にも正確であることを確認する必要があります。データの正確性に対する高い信頼を確保するため、データ健康モニタリングダッシュボード、または単に データ健全性ダッシュボード は、ソリューションが返すすべての数値結果の精度にとって不可欠な役割を果たします。これらのダッシュボードは、サプライチェーンチームが既存データの品質向上を図るのにも役立ちます。

数値エラーは一目瞭然です。たとえば、ERPからエクスポートされたCSVファイルでは製品ABCの在庫が42単位と示されているのに対し、ERPウェブコンソールでは在庫が13単位しかないと報告される場合、本来同じ数値であるべき場所で矛盾が生じています。データ健全性ダッシュボードは、単にデータ集計が予期される数値範囲内にあるかどうかを確認することで、こうした明白な問題に対処します。

意味的エラーはより微妙で、実際には特定するのがはるかに困難です。データ準備の作業の大部分は、実際にはすべての意味的エラーの特定と対処に費やされます。たとえば、ERP内のstockinvフィールドが_在庫（手元在庫）_として文書化されている場合、サプライチェーンチームはこの数量が決して負にならないと仮定します。なぜなら、棚の手の届く範囲にあるならば、それは当然正の数量でなければならないからです。しかし、ERPの文書がやや誤解を招く可能性もあり、この数量は_利用可能在庫_と呼ぶのが適切な場合もあります。なぜなら、在庫切れが発生し、顧客がバックオーダーを発行する際には、既に顧客に割り当てられている一定数の単位を反映するために数量がマイナスになることがあるからです。この例は意味的エラーを示しており、数値そのものは間違っていないものの、その解釈があいまいであることを意味しています。実際、意味的な曖昧さは多くの一貫性のない挙動を生み出し、その結果、サプライチェーン内で継続的なフリクションコストを発生させます。

データ健全性ダッシュボードは、数値を一元化することで、企業がデータを十分に信頼できるか否かを即時に判断できるようにします。実際、このソリューションは生産目的で日常的に使用されるため、重大なデータ問題をほぼ瞬時に検出することが必須です。そうでなければ、サプライチェーンは欠陥データの上で数日、場合によっては数週間も運用される恐れがあります。この点で、データ健全性ダッシュボードは信号機のようなもので、緑なら進み、赤なら停止を意味します。

さらに、大規模なサプライチェーンでは、通常、どうしても避けられない程度の破損または誤ったデータが存在します。こうしたデータは、不正確な手動入力や、企業システム自体の稀なエッジケースから生じます。いかなる大規模なサプライチェーンにおいても、データが100％正確であると期待するのは非現実的です。むしろ、エラーによって生じるフリクションコストがほぼ無視できる程度に、データが十分に正確であることを保証する必要があります。

したがって、データ健全性ダッシュボードは、検出されたデータエラーに関する統計も収集することが求められます。これらの統計は、データが信頼に足るものであると確信するために重要です。この目的のため、サプライチェーン・サイエンティストは、通常、ソリューションの強制停止に関連する適切なアラート閾値を設定するよう求められます。閾値の設定には注意が必要です。なぜなら、閾値が低すぎると「検出されたデータ問題」でソリューションが頻繁に停止し、使用不能になってしまうからです。一方、閾値が高すぎると、データエラーによるフリクションコストが重大になり、イニシアティブそのものがもたらすメリットを損なう恐れがあります。

赤と緑の信号表示を超えて、データ健全性ダッシュボードはデータ改善作業に対する優先順位付けされた洞察も提供することを目的としています。実際、多くのデータポイントは誤っているかもしれませんが、それ自体が重要でない場合もあります。たとえば、ある製品の仕入れ価格が誤っていても、その製品の市場需要が何年も前に消失していれば、今後その製品に対する購買注文は発生しないでしょう。

定量的サプライチェーンは、かなりの手作業を伴う可能性があるデータエラーの詳細な解像度は、そのエラー自体の推定財務影響と修正にかかる労働コストと比較して優先順位を付けるべきだと強調しています。状況に応じて、単一の誤ったデータ点の修正にかかるコストは大幅に異なるため、提案された優先順位付けにおいてそれを考慮する必要があります。最終的に、修正コストがそのエラーに起因するサプライチェーンコストよりも高いと判断された場合、データ改善プロセスは中断されることになります。

優先順位付き意思決定ダッシュボード

ご覧のとおり、定量的な視点から評価できるのはサプライチェーンの意思決定のみです。したがって、定量的サプライチェーン・イニシアティブの主要な運用成果物のひとつが、全データパイプラインの最終的な数値結果として得られた意思決定を統合するダッシュボードであることは驚くべきことではありません。このようなダッシュボードは、各製品について即時再発注すべき正確な数量を一覧にしたテーブルのように、非常に単純なものでも可能です。もしMOQ（最小発注数量）やその他の発注制約が存在する場合、適切な閾値が満たされるまで、推奨される数量はほとんどの場合ゼロになるかもしれません。

簡潔にするため、ここではこれらの数値結果がダッシュボード、つまり特定のユーザーインターフェースの形にまとめられていると仮定します。しかし、ダッシュボード自体は選択肢の一つに過ぎず、必ずしも最適とは限りません。実際、定量的サプライチェーン・イニシアティブを支えるソフトウェアは、プログラム的に非常に柔軟であり、様々なデータフォーマットでその結果をパッケージ化する多くの方法を提供することが期待されます。たとえば、数値結果は平文のテキストファイルに統合され、企業の資産を管理するために使用される主要なERPに自動的に取り込まれる仕組みになっています。

意思決定のフォーマットは対応するサプライチェーンのタスクに大きく依存しますが、ほとんどのタスクではこれらの意思決定に優先順位を付ける必要があります。たとえば、購買注文に対する推奨数量の計算は、取得すべき単位の優先順位付きリストに分解できます。もっとも利益が高い単位が最初にランク付けされます。在庫には逓減するリターンがあるため、同じ製品の2番目の単位は市場需要の減少する割合しか補えません。したがって、この製品の2番目の単位が全体リストの2番目の項目に該当するとは限りません。代わりに、2番目に利益の高い単位が別の製品に関連付けられる場合もあります。取得すべき単位の優先順位付きリストは概念上無限であり、常に1単位追加で購入することは可能です。しかし、市場需要は有限であるため、一定の時点で購入されたすべての単位は死蔵在庫となります。この優先順位リストを最終的な購買数量に変換するには、_停止基準_を導入し、製品ごとに数量を合算するだけで済みます。実際、非線形の発注制約はこの作業をさらに複雑にしますが、ここでは議論の段階としてそれらの制約は脇に置きます。

定量的サプライチェーンの視点から、意思決定の優先順位付けは非常に自然な操作です。すべての意思決定がドルで表現される財務的成果に関連付けられているため、最も利益の高いものから最も低いものまでランク付けすることは容易です。したがって、提案されたサプライチェーンの意思決定をまとめる多くの（あるいはほとんどすべての）ダッシュボードは、実際には優先順位付きの意思決定リストになっていると考えられます。これらのダッシュボードは、非常に利益性の高い意思決定を上位に、非常に低いものを下位にリスト化しています。あるいは、サプライチェーン実務者が、利益性の低い場合にはリストを切り詰めるという判断を下すこともあります。しかし、利益性の閾値直下にある意思決定を検証することで得られる洞察は、たとえその不採算な項目に対して企業が行動することが期待されなくても、頻繁に有意義です。

この種の意思決定主導のダッシュボードを提供するために、定量的サプライチェーンを支えるソフトウェアソリューションは、膨大な数の可能な意思決定を数値的に探索する必要があります。たとえば、各拠点の各製品について、各単位ごとに購入の財務的影響を検討できる必要があります。当然ながら、この操作には多大な計算資源が必要となるでしょう。幸いなことに、今日の計算ハードウェアは、世界最大級のサプライチェーンにも対処できる性能を持っています。基盤となるソフトウェアソリューションが定量的サプライチェーン向けに適切に設計されているとすれば、サプライチェーンチームにとってデータ処理のスケーラビリティは問題にならないはずです。

数値結果のホワイトボックス化

サプライチェーンやその他の分野で軽蔑的に_ブラックボックス_と呼ばれるシステムは、そのシステムと対話する実務者がその出力を説明できないものです。定量的サプライチェーンは、自動化されたデータパイプラインに特化しているため、サプライチェーンチームが「ブラックボックス」と分類する成果物を提供するリスクにも直面しています。実際、サプライチェーンの意思決定がもたらす財務的影響は企業にとって非常に重要であり、新しいシステムが状況を改善する一方で、潜在的に災害を引き起こす可能性もあります。自動化は非常に望ましいものですが、それはサプライチェーンチームが、定量的サプライチェーン・イニシアティブを支えるデータパイプラインから提供される内容を十分に理解しなくてもよいという意味にはなりません。

ホワイトボックス化という用語は、サプライチェーンチームのためにソリューションを完全に透明化するために必要な努力を意味します。このアプローチは、どの技術も設計上から透明ではないということを強調しています。透明性は、イニシアティブ自体の一部である特定の努力の結果として得られるものです。単純な線形回帰でさえ、実際には驚くべき結果を生むことがあります。例外的な少数の人々を除けば、多くの人は4次元以上が関与する場合、線形モデルの「期待される」出力を直感的に理解できません。しかし、サプライチェーンの問題はしばしば数十、いや数百の変数を含むため、単純な統計モデルでさえサプライチェーン実務者にとっては_事実上の_ブラックボックスとなります。当然、定量的サプライチェーンで推奨されるように機械学習アルゴリズムが使用されれば、実務者はさらにその中身を把握しにくくなります。

ブラックボックス効果は現実の問題ですが、現実的な解決策は、データ処理を人間に直感的な計算へと単純化することにはありません。このアプローチは極端な非効率性を生み出し、現代のサプライチェーンの複雑さに取り組むための最新の計算資源が持つすべての利点を無にしてしまいます。プロセスを愚直に単純化することが答えではなく、ホワイトボックス化こそが解決策です。

最も複雑なサプライチェーンの推奨事項であっても、内部計算を適切に選ばれた財務指標で分解することにより、サプライチェーン実務者に対して大きく透明化することが可能です。これらの指標は、推奨自体を支える経済的原動力を示します。たとえば、提案された購買注文として、単に製品と数量の2列だけのテーブルを表示するのではなく、意思決定を補助するいくつかの列を含めるべきです。これらの追加列には、現在の在庫、過去1か月の総需要、見込リードタイム、在庫切れ時の予測財務コスト（注文が出されなかった場合）、過剰在庫時の予測財務コスト（提案された注文に伴うリスク）などが含まれる可能性があります。これらの列は、提案数量に対するサプライチェーンチームの迅速な健全性確認を促すように作られています。これにより、チームは数値出力への信頼を迅速に確立し、さらに改善が必要なソリューションの弱点を見極めることができます。

ホワイトボックス化の目的でダッシュボードを拡張することは、部分的に芸術とも言えます。数百万の数値を生成することは容易ですが、スマートフォン程度の計算資源しかなくても、日々注目に値する10個の数値を生成するのは非常に困難です。したがって、核心となる課題は、推奨されるサプライチェーンの意思決定を明らかにするのに十分な、12個以下のKPIを特定することです。良いKPIは通常、多大な労力を必要とし、サプライチェーンにおいては素朴な定義は誤解を招くため避けるべきです。たとえば、「単位仕入れ価格」という単純な列であっても、サプライヤーがボリュームディスカウントを提供すれば、仕入れ価格が購入数量に依存するため、非常に誤解を招く可能性があります。

戦略的ダッシュボード

小規模な意思決定に注力することは必要ですが ― 数値的なパフォーマンス評価が可能な数少ないアプローチの一つであるため ― サプライチェーンはパフォーマンスを次のレベルに引き上げるため、より大規模で破壊的な方法で調整される必要があるかもしれません。たとえば、選定された在庫ユニットを追加で購入することで、サービスレベルがわずかに向上します。しかし、ある時点で倉庫が一杯になり、追加のユニットが購入できなくなります。この状況では、より大きな倉庫の導入が検討されるべきです。この制約を解除する影響を評価するために、計算から倉庫容量の制約を除外し、任意の大規模倉庫で運用した場合の全体的な財務上の利点を評価することができます。サプライチェーン管理は、その後、倉庫容量自体によって課される摩擦コストに関連する財務指標を注視し、いつ倉庫容量の拡大を検討する時期であるかを判断することが可能となります。

通常、サプライチェーンは、日々見直すことのできない数多くの制約の下で運用されています。これらの制約には、運転資本、倉庫容量、輸送遅延、生産スループットなどが含まれます。それぞれの制約にはサプライチェーンにとって暗黙の機会費用が伴い、通常、より多くの在庫、さらなる遅延、または品切れに繋がります。機会費用は、制約そのものを除去または緩和することで得られるパフォーマンス向上によって評価することができます。これらのシミュレーションの中には実施が難しいものもありますが、しばしば通常の意思決定、すなわち発注数量の決定の最適化と同程度の難易度で実現可能です。

定量的サプライチェーンは、これらの制約に伴う機会費用を生産データパイプラインの一部とすべきであり、通常はサプライチェーン管理が大きな変革を検討する時期を判断するために特化したダッシュボードとして具現化されるべきだと強調しています。この種のダッシュボードは戦略的ダッシュボードと呼ばれます。このアプローチは、サプライチェーンが運用限界に達しつつあると感じたときにその場しのぎの対応を強調する従来の手法とは異なります。実際、戦略的ダッシュボードによって提供されるKPIは、データパイプラインの他の部分と同様に毎日、あるいは必要に応じてより頻繁に更新され、最終直前のギリギリの努力を要することなく、長期的な取り組みから得られた知見を活用できる状態にあります。

戦略的ダッシュボードはサプライチェーン管理の意思決定プロセスを支援します。これらはデータパイプラインの一部であるため、市場が通常より速いペースで変化し始めたときでも、企業の現状に即した最新のKPIを保持します。このアプローチは、既に遅延している問題にさらなる遅れを加えるアドホックな調査に関連する従来の落とし穴を回避します。また、この手法は、急いで下された結果、不採算に終わる戦略的決定という別の問題も大いに軽減します ― これは最初から予見可能な非常に残念な状況です。

インスペクターダッシュボード

サプライチェーンは複雑かつ予測不可能であり、これらの特性がデータパイプラインのデバッグを極めて困難な作業にしています。しかし、このデータパイプラインこそが定量的サプライチェーンイニシアティブの中枢です。データ処理のミスやバグはパイプライン内のどこででも発生し得ます。さらに、最も頻繁に発生する問題は 不正確な式 ではなく、曖昧な意味論 です。たとえば、パイプラインの初めで変数stockinvが利用可能な在庫（負の値があり得る）を指す場合と、その後、同じ変数が手元在庫（正の値が期待される）として使用される場合があります。変数stockinvの曖昧な解釈は、システムクラッシュ ― 明白であるために被害は中程度に留まる ― から、サプライチェーンの意思決定の静かで広範な破損に至るまで、さまざまな不正な動作を引き起こしかねません。

サプライチェーンは長年にわたって構築されたユニークなソフトウェアソリューションの組み合わせから成り立っているため、バグがない「実績のある」ソフトウェアソリューションにアクセスできる希望はありません。実際、ほとんどの問題は、異なるシステムから発生するデータや、同一システム内の異なるモジュール間のデータの調整といった、システム境界で発生します。したがって、どれほど実績のあるソフトウェアソリューションであっても、ツールは必ず発生するこれらの問題に対してデバッグプロセスを容易にサポートできる必要があります。

インスペクターダッシュボードの目的は、サプライチェーンのデータセットを細かく検査するための精緻なビューを提供することです。しかし、これらのダッシュボードは、単に入力データテーブルをドリルダウンするためのものではありません。そのようなドリルダウンやデータのスライス＆ダイス手法では本来の意図を果たせません。サプライチェーンとは物資の流れ、支払いの流れなど、すべてフローに関するものです。最も重大なデータ問題の一部は、フローの連続性が「論理的に」失われたときに発生します。たとえば、倉庫Aから倉庫Bへ商品を移動する際、倉庫Bのデータベースにいくつかの製品エントリーが欠落していると、倉庫A由来の単位が適切に製品に紐づけられず、微妙なデータ破損を引き起こす可能性があります。数値結果がおかしいと感じた場合、これらのインスペクターダッシュボードはサプライチェーンサイエンティストが迅速にサンプルデータを調査するための頼みの綱となります。

実際、インスペクターダッシュボードは、製品コードやSKUのような低レベルのエントリーポイントを提供し、そのエントリーポイントに関連するすべてのデータを一つのビューに統合します。たとえば航空宇宙のサプライチェーンのように、多くの拠点で商品が流通している場合、インスペクターダッシュボードは、複数の物理的拠点だけでなく、複数のシステムを経由した商品経路を再構成しようと試みます。すべてのデータを一箇所に集約することで、サプライチェーンサイエンティストはデータが整合しているかどうかを評価できるようになります。例えば、出荷される商品の起源を特定できるか、在庫移動が公式なサプライチェーンポリシーに沿っているかなどです。インスペクターダッシュボードは、ITの観点ではなくサプライチェーンの観点から、密接に連携したデータを統合する「デバッグ」ツールとして設計されています。

インスペクターダッシュボードは、データヘルスダッシュボードの低レベルな対応物です。これらは完全に分解されたデータに注目する一方、データヘルスダッシュボードは通常、より高レベルな視点でデータを捉えます。また、インスペクターダッシュボードはホワイトボックス化の取り組みの一環としても不可欠です。不可解な推奨事項に直面した際、サプライチェーン担当者は、推奨された決定が妥当かどうかを判断するために、SKUや製品を詳細に調査する必要があります。インスペクターダッシュボードは、最終的な推奨の計算に寄与する多数の中間結果を含むように調整されることで、この目的に沿って設計されています。

成功の評価

一見すると矛盾しているように思えるかもしれませんが、定量的サプライチェーンは数値的手法と測定に大きな重点を置いているにもかかわらず、私たちの経験では、指標はイニシアティブが軌道に乗っているかどうかを示す情報が不十分であり、しばしば遅れて伝えられる傾向にあります。ほぼすべての指標は操作可能であり、これは通常、採用されたアプローチの持続可能性を犠牲にして行われます。したがって、定量的サプライチェーンは明らかな改善を追求します。もし改善が非常に微妙で高度な測定を必要とするのであれば、そのイニシアティブは努力する価値がなかったと見なされ、失敗と評価されるべきです。逆に、改善が顕著で多くの指標にわたって一貫しており、サプライチェーン全体がかつてないほど敏捷で反応的であれば、そのイニシアティブは成功したと考えられます。

指標は操作可能

エンジニアが指標に基づいて評価されることがほとんどない理由は、彼らが指標を巧みに操作し、自身の利益のために利用するのに非常に長けているからです。サプライチェーンは複雑であり、ほとんどすべての単純な指標は、企業にとって破壊的となり得る方法で利用される可能性があります。この問題は、指標に潜む抜け穴を塞ぐだけの問題だと感じるかもしれませんが、私たちの経験では、常にもう一つの抜け穴が存在することが明らかになっています。

指標のリバースエンジニアリングの物語

架空のeコマースを例にとってみましょう。経営陣はサービスレベルの向上が必要だと判断し、サービスレベルを最重要指標としました。サプライチェーンチームはこの指標に従って作業を開始し、在庫レベルを大幅に引き上げるという解決策を打ち出しました。その結果、企業は莫大なコストを負担することになりました。

その結果、経営陣はルールを変更し、在庫の最大量を定義、チームはその制限内で運用せざるを得なくなりました。チームが数値を見直すと、在庫レベルを下げる最も容易な方法は、大量の在庫に「死んだ在庫」とのフラグを立てることであり、これが積極的なプロモーションを引き起こすことが判明しました。在庫レベルは確かに低下しましたが、その過程で粗利益も大幅に減少してしまいました。

再び、この問題は見過ごされることなく、ルールはさらに変更されました。「死んだ在庫」としてマークされる在庫量に新たな上限が導入されたのです。この新ルールの実施には多大な労力が必要となり、サプライチェーンは急に大幅な値引きを余儀なくされる「古い」在庫に苦慮することとなりました。この新ルールに対処するため、チームは海上輸送に比べて航空輸送の割合を増加させました。リードタイムは短縮され、在庫は削減されましたが、運用コストは急速に上昇しました。

制御不能な運用コストに対処するため、経営陣は再びルールを変更し、航空輸送で運搬可能な商品の割合に上限を設定しました。再び、この新ルールは大混乱を引き起こしました。なぜなら、航空輸送を活用することで防げたはずの一連の品切れを誘発するからです。ますます厳しい制約の下で運営を強いられる結果、チームはサプライヤーが提供する価格割引を活用する努力を放棄し始めました。少量購入もリードタイムを短縮する一つの方法ですが、その結果、粗利益は再び減少してしまいました。

購入価格を軌道に戻すことは経営陣にとって非常に捉えどころのない目標となりました。単純なルールではこの課題に対処できず、代わりに各製品サブカテゴリーごとに無数の価格目標が導入されました。多くの目標は非現実的であり、ミスを引き起こしました。結果として、サプライチェーン全体の見通しはますます不明瞭になっていきました。多方面からの圧力を受け、サプライチェーンチームは需要計画プロセスの中の曖昧な要素、つまり製品代替リストの調整を始めました。

実際、経営陣はプロセスの初期段階で、一部の品切れが他ほど影響力を持たないことに気づいていました。なぜなら、欠品となった製品の中には、ほぼ完璧な代替品が複数存在するものもあったからです。その結果、誰もがこれらの製品の品切れを、全体のサービスレベルを算出する際に大幅に割り引いてもよいと合意しました。しかし、途方もないプレッシャーの下で運営されるサプライチェーンチームは、本来の意図を1〜2段階拡大し、あまり類似していない製品をほぼ完璧な代替品としてリストアップし始めました。サービスレベル指標は改善されても、ビジネス自体は改善されません。

成功の落とし穴

指標は操作可能であり、もしチームに有害なインセンティブが与えられれば、指標は誤解を招く形で利用される可能性が高いです。しかし、状況は思われるほど悪くはありません。実際、非常に機能不全な企業文化を除けば、従業員が自らの業務を妨害する傾向はほとんど見受けられず、むしろほとんどの従業員は、企業ポリシーを多少拡張する必要があったとしても、正しいことを行うことに誇りを持っていることを観察しています。

したがって、サプライチェーン最適化戦略の実行を担うチームから自由を奪うのではなく、サプライチェーン全体のイニシアティブに光を当てる指標のセットを自ら作成するよう奨励することが重要です。経営陣の役割は、これらの指標に基づいたルールを強制することではなく、むしろその指標の根底にある戦略的思考に疑問を呈することにあります。しばしば、直近の目標は指標の値を改善することではなく、そもそもの指標定義を改善することそのものなのです。

実際のところ、すべての指標がビジネスにとって同等の価値を持つわけではありません。通常、ビジネスに意味のある視点を提供する指標を作成するには、相当な努力が必要です。この作業には、ビジネス戦略に関する十分な理解だけでなく、無数のアーティファクトやその他の数値的な奇妙さを伴う根底のデータに関する深い知識も求められます。したがって、指標は何よりも進行中の作業として考えるべきです。

私たちは、どのサプライチェーンプロジェクトにおいても成功の強力な指標は、イニシアティブ全体で確立される指標の質であることを発見しました。しかし、それは少々パラドックス的です。なぜなら、実際にそれらの指標の関連性を評価するための合理的な指標は存在しないからです。以下は、指標の質を評価するのに役立ついくつかの要素です：

• 複数のサプライチェーンチーム内で、指標がビジネスの本質を捉えているという合意が取れているでしょうか？あるいは、指標によって暗黙裏に推進されるビジネスの視点が短絡的でも偏狭でもないことについて合意が得られているでしょうか？
• 指標は、数値と経済的要因との整合性を取る際に、真の深みを持っているでしょうか？シンプルさは望ましいですが、全体像を誤る犠牲にはなりません。
• データのアーティファクトは適切に処理されているでしょうか？通常、企業システムから抽出されたデータを処理する際には、注意すべき微妙な「落とし穴」が何十も存在します。私たちの経験では、生データが十分に良好に見える場合は疑念を抱くべきであり、これは通常、問題自体が認識されていないことを意味します。
• 選ばれた指標から生成された決定は理にかなっているでしょうか？もし、指標と一致しているはずの決定が全く意味をなさないと感じられるならば、おそらくそうでないのでしょう。そして、その問題はしばしば指標自体にあるのです。

様々な意味で、優れた指標を作ることは成功の穴に向かって重力を向けるようなものです。何も介入しなければ、物事の自然な流れは底に向かって転がり落ちることであり、そこが正に成功の所在だからです。底の正確な深さを知ることは厳密には求められません。大切なのは、底へ向かう旅のすべての一歩が会社の状況を改善していることです。

賢明な決定はより良いパフォーマンスをもたらす

サプライチェーンにおいて、どんなに優れた指標であっても大きな欠点があります。それは、数値が通常、タイムリーに得られないことです。リードタイムが長く、今日下された決定が数週間、いや場合によっては数ヶ月間、見える影響を及ぼさない可能性があるのです。さらに、反復的かつ漸進的な改善に大きな重点を置く定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。それでも、非漸進的な方法を用いることは、他の理由によりさらに悪い結果をもたらすでしょう。したがって、指標だけでイニシアティブが正しい軌道に乗っているかどうかを評価することはできません。

賢明な決定を生み出すことは、シンプルでありながら過小評価されがちな、優れたパフォーマンスの指標です。実際、御社がすでにサプライチェーンで非常に良い成果を上げていない限り、システムはサプライチェーンチームによって手動で検出および修正される「常識外れな」決定を出し続けている可能性が高いです。すべての「アラート」や同様のリアクティブな仕組みの目的は、まさに継続的な手動による是正措置を通じて、進行中の問題を軽減することにあります。

定量的サプライチェーンのイニシアティブを、すべての決定が完全に自動化されたプロセスで賢明または安全と見なされる段階にまで引き上げることは、実務者が思っている以上に大きな成果です。ここで「自動化された」決定に重点を置くことは重要です。ルールに従うならば、人間の介入は一切不要であるべきです。そして「賢明」というのは、案件の調査に数時間費やした後でも実務者にとって理にかなって見える決定を意味します。もちろん、毎日同様の決定が数多くなされるため、定期的にこれを行うことは現実的ではありません。

私たちの経験では、自動化された決定が信頼できると見なされる場合、その決定が実際に「本番環境」で使用される試験にかけられることで、後にパフォーマンスが実現されることがわかっています。実際、「健全性」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。もし御社がすでに定量的サプライチェーンに非常に近いものを活用していなければ、御社の既存システムはこのテストに合格するには程遠いと言えます。その結果、見逃されたミスが常に発生し、企業はこの絶え間ない問題の連鎖のために多大なコストを支払うことになってしまうのです。

そして、運用の観点から、サプライチェーンの決定が自動化されるとすぐに、サプライチェーンチームは絶え間ない手動入力で自社システムを支えるという束縛から解放されます。その生産性向上によって得られた余剰リソースは、実際に重要な領域、すなわちサプライチェーン戦略の細部を洗練させるためや、サプライヤーから起こるサプライチェーンの問題に対処するためのより慎重な監視に再投資することが可能となります。純粋な定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、プロセスやワークフローを改善するための時間を見出せるようになったサプライチェーンチームによって一層強化されるのです。