需要予測担当者は何種類のSKUを管理すべきか？

Joannes Vermorel

簡単に言えば、需要予測担当者ごとに100,000以上のSKUです。

Lokadは約30人のサプライチェーン科学者を雇用しています（増え続けています）。各科学者は基本的には需要と供給のプランナーとして活動していますが、その役割は計画の観点を超えています。科学者はデータパイプライン、予測¹、経済モデリング、最終的な意思決定²に責任を持っています。

各サプライチェーン科学者は以下を管理しています：

• 100,000以上のSKU
• 5,000万ドル以上の在庫
• 毎日のリフレッシュ

これらの数字は、Lokadがクライアントとのサプライチェーンイニシアチブを開始してから6ヶ月から1年後に達する「クルーズスピード」を表しています。さらに、サプライチェーン科学者は木からは生えてきません。初心者のサプライチェーン科学者の育成には3〜6ヶ月かかります。Lokadは通常、エンジニアを採用していますが、必ずしも「サプライチェーン」エンジニアではありません。

最も優れたシニア科学者のうちの数人は、個別に以下を管理しています：

• 1,000,000以上のSKU
• 約5億ドルの在庫
• 複数回の毎日のパイプラインリフレッシュ

当社のサプライチェーン科学者は、80/20の作業比率を維持しようとしています：数値レシピの実装と改善に80％の時間を費やし、クライアント企業との議論やフィードバックに20％の時間を費やします。

この生産性を実現するために、いくつかのシンプルな要素が関与しています。

意思決定のデフラグメンテーション。多くの企業では、発注に入れる適切な数量を把握するために多くの人々が関与しています：プランナー、在庫管理者、ERPの専門家、BIの専門家、監督などです。これらの要素を1人の担当者に戻すことで、生産性が大幅に向上します。これがLokadがサプライチェーン科学者の役割を通じて行っていることです。

余談ですが、過去10年間で、創業者がCEOになった数人の人々にほぼ同じ話を聞いたことがあります。「最初の20年間、土曜日の午後に自分自身ですべての在庫の決定を管理していました。ビジネスが5,000万ドルに達したとき、最初のサプライチェーンマネージャーを雇いました。現在、売上高は1億ドルで、その仕事をするために5人のフルタイムの従業員が必要です。」

プラットフォームレベルでの設計による正確性。サプライチェーンの問題の大部分は平凡です：日付の誤り、在庫の誤り、制約条件の誤り（例：最小発注数量）、ITの変更、あらゆる種類のバイアスなどです。プログラムの表現力が必要であり、これがスプレッドシートが非常に効果的な理由です（Excelは非常にプログラム的です）。ただし、スプレッドシートは設計による正確性の点でほとんど提供していないため、平凡なトラブルがいたるところに残っています。チームは数値レシピ自体を改善する代わりに、アラートや例外の処理に時間を費やし、消火活動に明け暮れています。この問題のクラス全体を排除することが、Lokadソフトウェアプラットフォームの目的です。

現実世界の最適化パラダイム。クラシックなサプライチェーン理論（ポイント予測、安全在庫、EOQ、最小最大、ABC分析など）は、現実のサプライチェーンに対応するのに適していません。これらの要素は紙上では素晴らしく見えますが、現場ではうまく機能せず、さらなる消火活動につながります。確率的予測、ランダム変数の代数、微分可能プログラミング、配列プログラミング、データバージョニングなどは、実際の結果を達成するために実践で必要なパラダイムです。これらのパラダイムをすべて提供することが、Lokadプログラミング言語³の目的です。

余談ですが、月額の契約料金を交渉する際には、クライアント企業が全体のイニシアチブのコーディネーターとして機能する単一の連絡先を提供できることを確認しようとします。実際には、営業、財務、マーケティング、生産などと話すことには理論的な反対はありませんが、ツールに関係なくこの種の作業で達成できる生産性の度合いには限界があります。Lokadが最も提供するサプライチェーンの取り組みを重点的におこなうように努めています。