時系列を超えて

Joannes Vermorel

ハンマーしか持っていないと、どんなものも釘に見える。供給チェーンコミュニティによって長年愛されてきた時系列は、その結果、供給チェーンの中ではすべての問題が時系列の予測のように見える。ハンマーを使う誘惑は、供給チェーンのユースケースを超えた時系列予測に関する豊富な文献によってさらに増幅されています。私たちがすでに持っているハンマーだけでなく、さまざまな形状、サイズ、色の光り輝くハンマーが並ぶショッピングモールの真ん中にいます。

しかし、時系列は、おそらく最も単純な供給チェーンの状況以外のものを合理的にモデル化するのには適していません。その結果、最も正確な時系列予測であっても、供給チェーンの日常的な側面によって常に打ち負かされます。しかし、これらの状況に直面した場合、コミュニティの本能的な反応-供給チェーンを運営する企業、ソフトウェアベンダー、および供給チェーンを教える教授たち-は、より正確な予測を求めることです。結局のところ、より正確な予測以外に何があるというのでしょうか？

時系列の箱の外に精神的に移動する最も困難なステップは、問題自体-つまり時系列自体の制約-の存在を認めることですが、(まだ)代替の解決策を示すことができません。実際、科学の歴史は、解決策が見つかるまで問題が「考えられない」傾向があることを示しています。解決策のない問題¹は通常、無関係と見なされます。残念ながら、解決策が存在する可能性があると仮定しない限り、私たちはそれを探し始めることさえできません。

時系列の視点とその供給チェーンのユースケースをもう少し詳しく見てみましょう。これまでに、パリ、マイアミ、およびアムステルダムという名前の3つの供給チェーンのペルソナを紹介しました（これに続くものがあります）。これらのペルソナは、現実世界の供給チェーンをリアルに描いた架空のキャラクターです。これらの3つの状況のいずれかにおいて、時系列を使用して「需要」にわずかに近いものを反映することはできるでしょうか？これらの3つの状況のそれぞれについて、その答えは否定的です：

• パリはファッションネットワークであり、大規模な代替効果と食い違い効果が関与しています。クライアントが全体としてのアソートメントをぼんやりと認識するメカニズムの本質は、時系列が採用されたときに失われます。
• マイアミは航空宇宙のMROであり、AOG（地上にいる航空機）のインシデントが関与しており、欠落している部品が航空機全体を停止させる結果になります。AOGと部品の修理の周期性も、時系列予測が採用された場合に失われます。
• アムステルダムはチーズブランドであり、供給側と需要側の両方で厳格に制約されています。その結果、供給と需要の両方を時系列として表現することが可能ですが、興味のある要素はそれらの系列の「間」にしか存在しません。

それにもかかわらず、サプライチェーンの教科書は時系列分析と時系列予測を含む「例」でいっぱいです。しかし、これらの例の妥当性は懸念の種です。これらの例は、何かを生産および/または販売する「何か」を偶然に生み出す曖昧な会社を特集しており、具体的な詳細は一切提供されていません。しかし、魔鬼は細部に宿るものです。サプライチェーンの人物像で紹介されたように、細部を明らかにしていくと、時系列の視点は本質的におもちゃの問題の集まりであることが明らかになります。これらの問題は学生や教授を忙しくさせるかもしれませんが、実際の世界での使用には適していません。

時系列の視点は、大手企業のほとんどで30年以上にわたって利用可能な「高度な計画システム」（APS）が存在するにもかかわらず、サプライチェーンでスプレッドシートが広く使用されている根本的な原因の1つです。サプライチェーンの実践者は、APSが彼らに失敗しているため、スプレッドシートに戻っています。

予測の正確性の具体的な事例は興味深いものです。実践者はAPSの正確性に勝つことができません（本当に機能不全の場合を除く）。これは数十年にわたっての事実です。1990年代でも、適切に調整されたパラメトリックな時系列モデルは既に人間の正確性を上回っていました。サプライチェーンの実践者がスプレッドシートをやめることをためらう理由は、30年以上にわたる変化へのためらいでは説明できません。

APS自体には基本的な設計上の問題があります。たとえば、時間系列を中心にしたソフトウェア全体を設計することは、問題に合わないため、はるかにシンプルな説明と説得力のある説明を提供します。しかし、APSがほとんどの企業で採用されているのに、APSがほとんど価値を提供しないのであれば、なぜ多くの企業がAPS（しばしば複数のAPS）を採用したのかという問題が残ります。

この逆説的な状況は、ストリートライト効果の一例です。

時系列はサプライチェーンに失敗していますが、他に考えられるものがないため、実践者とその管理者は頻繁に時系列の視点が実際に必要なものだという「デフォルト」の意見を持っています。ただし、彼らの日常業務とスプレッドシートで実装されたヒューリスティックスは、この意見と矛盾しています。さらに、データの可視化に関する懸念事項は、データのモデリングに関する懸念事項と混同される傾向があります。どのモデリングの視点が採用されても、時系列はモデリングに適用される利点が自動的に適用されるわけではありません。時系列は主に2Dであるため、視覚はほとんど2Dであり、ほとんどのサプライチェーンの問題は時間を興味のある次元として含んでいるため、視覚化のメカニズムとしての時系列は残る可能性があります。

時系列パラダイムの純粋なサプライチェーン形態はおそらくフローキャスティングであり、サプライチェーン全体を時系列の集合として具現化します。サプライチェーンのディレクターとの議論に基づくと、フローキャスティングは試みられるたびに失敗しているようです。時系列を中心に置くことは明らかに悪化要因でした。

これまで、この投稿では時系列と時系列予測の代替案は提案されていません。しかし、これがストリートライト効果の核心です：正しい場所を見ていないことがわかったら、どれほど暗い場所であっても、他の場所を見るべきです。

私のサプライチェーンの講義シリーズでは、時系列パラダイムを超える要素を徐々に紹介していきます。これらの要素は、Lokadが数年前から取り組み始めた方向性を反映しています。ただし、読者の皆さんには、時系列パラダイムの制約を超えたサプライチェーンの実践がどのようになるかを想像していただきたいと思います。