現代のサプライチェーンにおける人間

Joannes Vermorel

サプライチェーンは複雑なシステムであり、おそらく人類がこれまでに設計した中で最も複雑なものの一つであり、人々（多数）、機械（多様）、ソフトウェア（大量）を包括しています。最近、私がDDMRPに投稿した視点は、活発な 議論を引き起こしました。これにより、量的サプライチェーンマネジメント（QSCM）とDDMRPの根本的な違いについてさらに考えることになりました。これらの2つのビジョンは、サプライチェーン内の_人間の役割_について深い不一致を抱えています。

QSCMは、_クラシックなIBMのビジョン_にしっかりと根ざしています：

機械は働くべきであり、人間は考えるべきである；

対照的に、DDMRPは_大量教育の立場_を取り入れており、そのモットーで最もよく要約されています：

完璧ではなく人間のために作られた；

サプライチェーンにおける人間への哲学的な立場が、QSCMとDDMRPのすべての違いを説明するわけではありませんが、ある程度はこれら2つの視点が調和しない理由を明らかにしています。

サプライチェーン実践者の希少性と豊富性

DDMRPとQSCMの両方が、サプライチェーン実践者を企業の貴重な資源として認識しています。ただし、これら2つのアプローチは、その視点を各自の方法論にどのように反映させるかでかなり異なります。

QSCMは、あらゆる日常的なサプライチェーンの意思決定を自動化するべきだという仮説から出発します¹。この視点では、優れたサプライチェーン実践者は希少であり、時間を_在庫の生成、購買、価格設定の意思決定_に費やすにはあまりにも貴重で高価だと強調されています。これらのすべての意思決定は自動化できるし、すべきであり、実践者は数値レシピ自体の改善に集中できるようになります。財務的な観点から見ると、QSCMは、システムの改善に投資される人日を消費するOPEXから、システムの持続的な改善に投資される人日を投資するCAPEXに給与を変換します。

DDMRPの視点は、優れたサプライチェーン実践者は大量に訓練できるという仮説から出発します²。これにより、雇用主のコストが低下し、従業員の離職に関連するバスファクターも低下します。また、人間の処理に特化した数値レシピを採用することで、OPEXの投資自体も削減できます。DDMRPは、日常的なサプライチェーンの意思決定を生成するための_プロセス_を確立しますが、完全な自動化はほとんど目標ではありません³。ただし、DDMRPは機会があれば自動化にも積極的です。

興味深いことに、産業がQSCMの視点またはDDMRPの視点に向かっているかどうかは、ある程度観察できるはずです。もしQSCMの視点が広く採用されるようになれば、サプライチェーンマネジメントチームは他の「才能」産業（例：量的トレーダーを持つ金融業界）のように進化し、少数の非常に優れた個人が大企業のパフォーマンスを牽引するようになるでしょう。逆に、DDMRPの視点が広く採用されるようになれば、サプライチェーンマネジメントチームは成功したフランチャイズ（例：スターバックスの店舗マネージャー）のように進化し、優れた個人がシステムにほとんど影響を与えないが、優れた_文化_が企業間の違いを生み出すようになるでしょう。

ローカルとグローバルの透明性

QSCMとDDMRPの両方は、複雑なシステムの最適化を試みる際に不可避な「ブラックボックス」効果を回避しようとします。両アプローチとも、ある程度の「サプライチェーンの透明性」を実現することを重視していますが、異なる初期の仮定により、両アプローチは透明性の内容について大きく異なる視点を持つことになります。

QSCMの視点からは、透明性はまず第一に「経営」レベルで達成されなければなりません。明示的な数量化された「経済ドライバー」⁴によって、システムによって生み出されるすべての意思決定は、なぜこの意思決定が提案されるのかを動機付けるために、一連のドライバーに裏付けられるべきです。たとえば、購買の意思決定は、いくらかの余剰在庫を持つことによって（持たない場合よりも）生み出される余剰利益によって動機付けられますが、同時に保管コストと在庫の廃棄リスクも否定的に影響を受けます。経営陣は経済ドライバーを制御しており、システムレベルではQSCMは非常に透明です：システムは単にこれらのドライバーの複雑でありながら平凡な意味をスケールアウトさせます。ただし、このようなシステム全体の最適化のデメリットは、特定の意思決定の詳細を解読することが複雑であることです。なぜなら、すべての意思決定が多くのドライバーと多くの可能な将来に対して評価される多くのドライバーの複雑なバランスであるからです。

DDMRPの視点からは、透明性は「運用」レベルで意図され、提供されます。数値レシピのシンプルさにより、すべての意思決定は単純に「推測」するだけで正しいと評価できます。また、スプレッドシートで計算を再現することも常に可能です。さらに、優先リストにより、DDMRPはサプライチェーンの固有の複雑さを軽減し、サプライチェーンの実践者に対して注意メカニズムを提供します。しかし、DDMRPによる「ローカル」最適化戦略のデメリットは、金銭的な観点で測定されるシステム全体の結果が不透明であることです。たとえば、DDMRPは、多様な製品を多様な数量で注文してきた大きく成長している顧客の急激な喪失のリスクを考慮する際に、経営陣が回復力と成長⁵のトレードオフを調整するための制御を提供しません。

「ローカル」と「グローバル」の透明性を両立することはできません。つまり、意思決定が「ローカル」に最適化され（DDMRPのように）、単純な数値レシピである場合、システムレベルで何が起こるかについては制御も透明性もありません。または、意思決定が「グローバル」に最適化される場合、QSCMのように、一つの意思決定を単独で選択する際に透明性を実現しようとする試みが複雑になります。