OMPのサプライチェーン計画ソフトウェアベンダーのレビュー

レオン・ルヴィナ＝メナール著

最終更新: 2025年4月

1985年に創業されたOMPは、初期のシンプルな計画ソフトウェアの開発から進化し、グローバルなデジタル統合サプライチェーン計画ソリューションのリーダーとなりました。フラッグシップ製品であるUnison Planning™プラットフォームにより、需要予測、供給計画、生産スケジューリング、在庫管理、流通をカバーするエンドツーエンドの計画と、リアルタイムのシミュレーションおよびシナリオ分析とを組み合わせています。OMPのソリューションは、（特にSAPベースのERPシステムとの）堅牢なデータ統合を活用し、Microsoft Azure上でクラウドベースのSaaSとして提供されるため、拡張性のあるパフォーマンス、セキュアな展開、そして低い総所有コストを実現しています。さらに、先進的なAIおよび機械学習技術、特に説明可能なAI（XAI）モジュールが動的な予測と意思決定支援機能を支え、プラットフォームに機敏さと透明性をもたらしています。戦略的な投資家の支援を受け、ベルギーからアジア、北米にかけて1,200人以上の従業員を抱えるOMPは、現代のサプライチェーン課題に対する成熟した意思決定中心のアプローチを体現しています。

OMPの概要

1985年に設立されたOMPは、控えめな始まりから成長を遂げ、グローバルなサプライチェーン計画ソリューションの供給者となりました。Ackermans & van Haaren¹などの投資家の支援を受け、OMPは化学、消費財、金属など多岐にわたる業界にサービスを提供しています。フラッグシップであるUnison Planning™プラットフォームと、ベルギー、中国、米国などに展開する1,200人を超える従業員の存在は、その長い歴史と市場における広範な影響力を示しています。

企業の背景とグローバルな展開

計画ソフトウェアへの最初の取り組みから、OMPはその提供内容を継続的に洗練させてきました。今日、同社のソリューションは、戦略的計画と運用の実行を統合し、サプライチェーンのあらゆる側面が可視化され実行可能であることを実現しています。

OMPソリューションの機能と提供内容

OMPのサプライチェーン計画ソリューションは、包括的なエンドツーエンドの計画機能を提供するように設計されています。

実践的な機能

このプラットフォームは、需要予測、供給計画、生産スケジューリング、在庫管理、流通の意思決定を統合し、戦略的な方向性と日々の運用を連動させる「望遠鏡型デジタルツイン」に集約されています。Data Genieなどのモジュールにより、ERPシステムと実際の運用との間でマスターデータが同期され、プランナーは様々なシナリオをモデル化し、迅速なwhat‐if分析を実施し、リアルタイムで運用を調整することが可能です。²

技術的進歩

OMPは、古典的な数学的プログラミング（LP-MIP）、メタヒューリスティクス、いわゆる「インテリジェントソルバー」を活用して、複雑な複数期間にわたる計画課題に対応する先進的な最適化手法を強調しています。同社のデジタルツインコンセプトは、運用の詳細と戦略的な概要間をシームレスに行き来できる独自の仕組みを提供します。これらの機能を補完するため、プラットフォームはAIと機械学習（例として需要予測におけるディープラーニング）を統合し、モデルの予測や限界を明らかにする説明可能なAI（XAI）モジュールを展開することで、サプライチェーンプランナー間の信頼を醸成しています。³

OMPソリューションの技術的実装

OMPの技術基盤は、確立された最適化手法と最新のクラウド、統合、AIアプローチを組み合わせています。

基盤技術とアーキテクチャ

OMPソリューションの核となる部分は、堅牢なシミュレーションエンジンに組み込まれたLP-MIPやメタヒューリスティクスなどの古典的な最適化手法を採用しています。システムはERPシステムとの双方向統合のために包括的なデータモデルを利用しており（OMP Integrator for SAPを介して）、プラットフォーム全体で一貫したリアルタイムのデータフローを確保しています。さらに、Microsoft Azure上に展開されることで、クライアントは拡張性が高く、セキュアな運用を、最小限のIT負担で実現できます。²⁴⁵

AI/MLと説明性

OMPは、需要予測の継続的な向上とデジタルツインの精緻化のために機械学習モデルを統合しています。過去およびリアルタイムのデータストリームから学習することで、ソリューションは動的にモデルを適応させます。組み込みの説明可能なAI機能は、ディープラーニングに伴う「ブラックボックス」問題に対処し、データ入力とモデル出力の透明性を確保することで利用者の信頼を高めます。³

技術スタックと展開の洞察

採用資料から得られる洞察によれば、OMPの技術スタックは、専用の計画ツールとSAP ERP/APOなどの標準的なエンタープライズ技術の両方に関する専門知識を必要とします。クラウドベースのSaaSとして提供されるこのプラットフォームは、従来のバッチ指向の計画サイクルを、低い総所有コストを維持しながら柔軟でほぼリアルタイムな運用へと変革し、拡張可能な展開オプションを提供します。⁶

批判的かつ懐疑的な観察

OMPのソリューションは、望遠鏡型デジタルツイン、インテリジェントソルバー、統合AIといった最先端の機能を備えていると位置付けられていますが、技術文書では独自アルゴリズムの概要しか提供されていません。「望遠鏡型デジタルツイン」や「インテリジェントソルバー」といったバズワードは、実際には独立したパフォーマンスベンチマーキングが必要な潜在的な複雑性を隠している可能性があります。さらに、SAPシステムとの堅牢な統合やAzure上での信頼性の高いクラウド展開にもかかわらず、詳細なアルゴリズムの透明性が欠如しているため、実際の複雑なサプライチェーン環境では慎重な評価が求められます。

OMP vs ロカド

OMPとLokadはどちらもサプライチェーン計画分野で事業を展開していますが、そのアプローチは大きく異なります。1985年に始まったOMPは、古典的な最適化手法（LP-MIP、メタヒューリスティクス）と、特にSAPとのシームレスなERP統合を強調した統合型エンドツーエンドの計画エコシステムに注力し、戦略的データと運用データの同期を図っています。一方、2008年に設立されたLokadは、ドメイン固有のEnvision言語を用いた定量的かつプログラム可能なアプローチを活用し、確率的予測、ディープラーニング、微分可能なプログラミングに依拠して、指示的かつ自動化された意思決定機能を提供しています。要するに、OMPが堅牢なシミュレーションとリアルタイムダッシュボードで支えられた統一デジタルツインに計画プロセスを統合するのに対し、Lokadはアルゴリズムの厳格性とカスタマイズ性に優れた、より機敏なプラットフォームを提供しています。どちらを選ぶかは、組織の既存のERP投資、技術的なカスタマイズへの意欲、そして包括的な統合スイートとプログラム可能なデータ集約型最適化エンジンのどちらを好むかに大きく依存するでしょう。⁷

結論

OMPの包括的なクラウドベースのサプライチェーン計画ソリューションは、実績ある最適化手法と最新のAI、そしてシームレスなデータ統合を融合しています。リアルタイムシミュレーション、動的なシナリオプランニング、説明可能なディープラーニングといったその機能は、サプライチェーンのエグゼクティブにとって、戦略的調整と運用の卓越性を実現するための強力なツールキットを提供します。それにもかかわらず、業界のバズワードへの依存および詳細な技術情報の不足は、潜在的なユーザーが約束通りの成果を得られるかどうか、厳格かつ独立した評価を行う必要性を示唆しています。デジタル統合された意思決定中心のサプライチェーン計画への移行を受け入れる準備が整った組織にとって、OMPは魅力的でありながらも複雑な選択肢となり得ます。