サプライチェーンは予測と計画から始まらない
サプライチェーン教育は通常、企業の明確なマップの提示から始まる。最初に、サプライヤー、工場、倉庫、運送業者、店舗、顧客が示され、その後、予測、購買、生産、在庫、輸送、サービスレベル、計画サイクルへと案内される。大手の専門機関や大学のシラバスも同様の言葉を用いている。ASCMの入門資料は、計画、在庫、製造、流通と物流、プロセス、調達を中心に組織されている。CSCMPは、製品開発や調達から生産、物流、それらを連携する情報フローの管理によってこの分野を定義している。MITの基礎コースは、予測、在庫、輸送に重点を置いている。一方、SCORは標準的なプロセス群を通してこのテーマを表現し、計画に明確な中心的役割を与えている。標準の教科書も同じ流れに沿っている。
「サプライチェーン入門」では、別のアプローチを採用した。私はまず、意思決定、希少な資源、そして不確実性から始め、次に経済学、情報、知性、工学、展開、そしてこの分野が知的に停滞している理由へと進む。この順序は意図的なものであった。サプライチェーンを計画する前に、まずそれを理解しなければならない。理解する前に、その対象がどのようなものであるのか問わなければならない。私の答えは、最初の段階では、それは機能の図表ではなく、物理的な商品の流れを支配する経済的選択の領域であるというものである。
主流の導入
従来のシラバスには明らかな強みがある。それは企業の見える組織構造を映し出している点だ。部門が存在し、倉庫が存在し、調達チームが存在する。運送予算、マスター・スケジュール、需要計画、在庫ターゲットもすべて存在する。これらのオブジェクトを順に解説する講義は具体的に感じられる。学生に語彙を迅速に提供し、認定フォーマットにも非常に適している。これが、ASCMが計画、在庫管理、流通と物流、製造、購買といったモジュールを通して本テーマを教育できる理由の一つであり、またCSCMPが需要計画、在庫管理、調達、倉庫管理、輸送、製造業務のようなトラックに基礎研修をパッケージ化できる理由でもある。
この構造は、計画を非常に早い段階で重視する。ASCMの計画認定は、統合計画、S&OP、マスター・スケジューリング、MRP、購買および生産管理、流通計画を中心としている。SCORは、計画を需要の決定、資源とのバランスの調整、及びそのギャップを埋める方法の決定という作業と説明している。教科書の伝統も、戦略的適合性やサプライチェーンの牽引要因から、需要予測、総合計画、S&OP、在庫モデル、輸送、調達、価格設定へと移行することでほぼ同じことを行っている。学生には、サプライチェーンがより良い予測、より良い計画、そしてそれらの計画に対するより良い遵守に依存する、大規模かつ連動した仕組みであると認識させられる。
これらのトピックの重要性を否定するわけではない。問題は学習の順序にある。予測と計画が最初に来ると、それらは本来得るに足りない権威を帯びてしまう。学生は、計画を自然な中心として扱うようになり、一方で、サービスレベル、予測精度、その他の類似の指標が客観的な指針として現れる。しかし、これらのオブジェクトは二次的なものに過ぎない。不確実性の中でより良いコミットメントを行うために役立つ限りでしか重要ではなく、学問分野自体を定義するものではない。これらはより深刻な問題から生じ、その深刻な問題は手続き的な前に経済的なものである。
省略された最初の原則
私はまずコミットメントそのものから始める。発注は、ある品目に資金を縛りつけ、別の品目には割り当てない。アロケーションは、あるチャネルにサービスを提供し、別のチャネルからそれを除外する。ここに派遣されたトラックは、もはや他の場所で利用できない。値下げは、在庫の予想される経路を、在庫移動と同様に確実に変化させる。これが、私が価格設定をサプライチェーンの縁ではなく、その内側に位置づける理由である。何が動き、いつ動き、どこで動き、どれだけ動くかを変えるすべての意図的な行動は、サプライチェーンの意思決定である。その視点から見ると、この分野はプロセスマネジメントの前に経済学の内部に存在する。
この視点の転換は、馴染みのある指標の位置づけを変える。サービスレベル、予測精度、稼働率、計画遵守率は、まるで化学において実験用ガラス器具が受け入れられるように、計算の中では許容される手段である。しかし、問題はその手段が組織を支配し始めたときに起こる。サービスターゲットは、それ自体で経済的な価値を持たない。狭義の統計的観点から予測がより正確になっても、その間に企業はより多くの資本を拘束し、値下げリスクを蓄積し、適応が遅くなる。良い意思決定とは、ダッシュボードを飾るものではなく、その時点で利用可能な代替案よりも希少な資源をより有効に活用するものである。
不確実性もまた、異なる位置を占める。主流の学界は不確実性を無視してはいない。たとえばMITは、初めから予測、在庫、輸送のための分析ツールを教えている。私の異議は、不確実性に許される役割に関するものである。従来の順序では、不確実性は計画に付加された複雑さとして現れる。私はそれを入り口に近づける、なぜならそれが全体の性格を規定するからである。サプライチェーンのデータはしばしばまばらで、ばらつきがあり、バッチ処理され、需要、リードタイム、返品、代替、そして価格の急激な変動にさらされる。単一の数値による予測は、こうした状況をうまく表現しない。意味のある対象は、もっともらしい未来の範囲と、それぞれの未来に基づいて行動した場合の経済的影響である。
これが、馴染みのある安全在庫のレシピが不十分な基盤となる理由である。それは、品目が同じ運転資本プールを競合していないかのように扱う。マネージャーに対して、利益との関連が仮定されたサービスターゲットを選ばせるよう求める。標準的な形では、紙上では都合が良く、実際の企業の記録では脆弱な統計的仮定に依存している。数式を修正し続けることはできるが、修正が深刻になるほど、当初その方法を魅力的にした優美な教室での対象は次第に薄れていく。
その後の専門職
サプライチェーンが不確実性下の経済的選択として導入されると、実務者のイメージも変わる。主流のカリキュラムは、機能を調整し、予測を管理し、ソフトウェアの助けを借りて業績指標を改善するプランナーやアナリストを想定しがちである。しかし、私が想像するのは、企業が記録をコミットメントに変換するためのルールを設計する実務者である。その仕事には、企業のデータの意味、隠れた不確実性の形状、業務に潜むトレードオフ、そしてそれぞれに付随する金銭の理解が求められる。これは、発行された購買注文、予約された転送、調整された価格、配置された在庫、そして確保された生産能力というように、台帳に反映される意思決定の質によって評価される。
そこから、ソフトウェアが本テーマの中心へと移る。大規模なサプライチェーンでは、日常的な決定が非常に多いため、事務的な監督が立派な運用モデルとして維持されることは難しい。企業は、権威ある記録を消費し、金銭的トレードオフを計算に組み入れ、監査可能な意思決定を書き戻すソフトウェアを必要とする。だからこそ、私は情報、知性、工学、展開に多くのスペースを割いている。今日、難しい仕事は、商品の流れに対して健全な判断をエンコードすることである。
これが、今日の多くの講座教材との差異を説明する。多くの既刊プログラムは、依然としてポイント予測、統合計画、計画モジュール、在庫ターゲット、サービスレベル、パッケージ化システムの日常的運用を中心としている。数学が存在する場合でさえ、明確な経済論理の外で教えられることが多い。プログラミング、データエンジニアリング、ビジネス記録のセマンティックな正確性は、今ほど重視されていない。卒業生は、計画の仕組みを監督するために準備されているが、意思決定の仕組みを自ら作り上げる準備が整っているケースは少ない。
なぜ従来の導入が根強く残るのかは理解できる。標準化しやすく、認定しやすく、既存の部門やソフトウェアカテゴリと整合性を取るのも容易である。これにより、部門間で共通の言語を提供する。また、最も困難な問いを教室外に少し猶予させることもできる。すなわち、どのコミットメントが希少な資本に見合うのか、どの柔軟性に支払う価値があるのか、どの不確実性が明示的に価格付けされるほど重要であるのか、そしてどの意思決定が単に報告されるのではなく自動化されるべきかといった問いである。これらの問いは、プロセスマップほど都合が良くなく、また、業務の日々の現実により近いものである。
学問の始まり方は重要である。プロセス、計画、局所的な指標から始めれば、それらのオブジェクトをより注意深く管理する実務者が育つ傾向にある。希少な資源、競合するコミットメント、不確実性から始めれば、実務者は健全な経済的選択を行い、それを大規模に実行するソフトウェアを構築するよりよい機会を得る。始点が変われば、その後の内容も異なる秩序に収まる。
