00:00:07 在庫管理におけるリードタイムの重要性。
00:00:50 供給プロセスの技術的側面を解明する。
00:02:56 供給チェーン最適化のためのリードタイムの測定。
00:04:12 最適化のためのリードタイムのステップを分解する。
00:06:59 正確な測定のためのリードタイムの内訳。
00:08:02 リードタイムと分布代数における不確実性。
00:10:03 実例：リードタイムの改善。
00:12:37 予期せぬ業務プロセスの遅延の説明。
00:13:02 倉庫の非効率性が引き起こす遅延：一例。
00:15:00 倉庫の問題の解決。
00:16:16 コンベアによる箱のピラミッド形成。
00:17:26 最終的な考察。
概要
このインタビューでは、キアラン・チャンドラーとジョアンネス・ヴェルモレルが、リードタイムが供給チェーン最適化においていかに重要であるかを議論している。ヴェルモレルは、製造から顧客向け商品の準備に至る各段階でリードタイムを正確に測定する必要性を強調する。リードタイムを個々の要素に分解することにより、企業は全体のリードタイムをより正確に見積もり、ボトルネックを特定できる。さらに、ヴェルモレルは、計画の改善や予測期間の短縮など、短いリードタイムがもたらすメリットについても強調している。彼らは、LIFO注文処理や短いコンベアベルトといった非効率な倉庫プロセスが遅延を引き起こし、実装の細部が供給チェーンの効率に影響する実例を検証する。
拡張概要
このインタビューでは、キアラン・チャンドラーとLokadの創設者であるジョアンネス・ヴェルモレルが、供給チェーン最適化および在庫管理におけるリードタイムの重要性について議論している。リードタイムは、多くの企業において見落とされがちであり、代わりに在庫予測に注力される。ヴェルモレルは、リードタイムの理解がビジネス成功に不可欠であり、これを無視すると不正確な予測につながると説明する。
リードタイムは供給チェーンプロセスのより技術的な側面を表しており、詳細への注意と生産および輸送プロセスの知識が求められる。将来の需要に注目することほど華やかではないかもしれないが、その在庫管理への影響は大きい。長いリードタイムは通常、より多くの在庫水準を必要とする。
リードタイム管理を改善するための第一歩は、リードタイムを正確に測定することである。供給チェーンの運営にとってリードタイムは必ずしも最優先事項ではないため、企業はしばしばリードタイムの測定が不十分である。しかし、最適化を目指すには、供給チェーンの各ステップで正確な測定が必要不可欠である。
ヴェルモレルは、企業が製造、港から港への輸送、港から倉庫への輸送、そして商品が棚に並び顧客に提供されるまでの時間など、各段階でリードタイムを測定すべきだと提案している。これらの測定が極めて詳細である必要はないが、供給チェーンの各段階を明確に区別することで、リードタイムの予測と最適化の確固たる基盤が得られる。
リードタイムを正確に測定することで、企業は偶発的または不要なボトルネックや遅延を特定できる。たとえば、アジアからの商品輸入に13週間かかるリードタイムの中で、決定駆動最適化プロセスによる在庫補充のために2週間の遅延が発生することがある。このような問題を特定し対処することで、企業は供給チェーンの効率を向上させ、在庫レベルをより適切に管理できる。
ヴェルモレルは、リードタイムの変動は複数の要因に起因すると説明する。たとえば、輸送は天候条件の影響を受け、アジアからの貨物が予想より数日多く、あるいは少なくかかる場合がある。さらに、港での通関手続きがランダムに1週間の遅延を生むこともある。加えて、生産リードタイムも変動する。供給業者が他のクライアントの注文に対応している場合、製品の生産に要する時間は変わる。これらの要因が、リードタイムにランダムな変動をもたらしている。
これらの変動を管理する提案として、リードタイムを生産、輸送、通関、決定プロセスなどの明確な部分に分解する方法が挙げられる。これにより複雑さは増すが、ヴェルモレルはこれがリードタイムを合理的に測定する唯一の方法だと主張する。リードタイムを基本的な構成要素に分解することで、各セグメントをより理解し、全体のリードタイムのより正確な見積もりが可能になる。
しかし、これら各要素はそれぞれ独自の不確実性と確率の幅を伴う。リードタイムの予測に信頼性を持たせるため、ヴェルモレルはこれらの確率変数を組み合わせる分布の代数を用いることを提案する。変数を追加すると不確実性は増すかもしれないが、各プロセスがより正確に見積もられるため、全体のリードタイムの不確実性が急上昇することはない。
実際の例として、企業がリードタイムを正確に測定し始めると、自動化によって排除可能な偶発的な遅延が発見されることが多い。これにより、企業の供給チェーンプロセスおよび全体の効率が大幅に改善される。
このインタビューは、リードタイムの変動と、それを明確な構成要素に分解することの重要性を強調している。こうすることで、企業はリードタイムをより正確に見積もり、管理でき、結果として供給チェーンの最適化および全体的な効率の向上につながる。
ヴェルモレルは、リードタイムの短縮が供給チェーンの効率に大きな影響を与えると強調する。商品の静止期間を短縮し連続して動かすことで、企業はリードタイムを短くし、資源をより有効に活用できる。短いリードタイムは、必要な在庫量の削減だけでなく、供給チェーン全体の効率をさまざまな方法で向上させる。
短いリードタイムの主な利点のひとつは、より良い計画が可能になる点である。企業がリードタイムを圧縮できれば、長期にわたる需要予測を行う必要がなくなる。たとえば、リードタイムを12週間から8週間に短縮すれば、次の12週間ではなく、次の8週間の需要を予測すればよい。この予測期間の短縮により、短期的な需要予測は本質的により正確な予測につながる。
さらに、計画の改善に加えて、短いリードタイムは予期せぬ遅延を回避するのにも役立つ。企業は理想的には供給チェーンの各ステップを包括的に把握すべきだが、細部の見落としにより予期せぬ遅延が発生することもある。彼は、数年前に訪問した倉庫で、電子注文が紙に印刷され、従業員が手作業で処理するために、プリンターの設定が原因で注文が箱に落とされ、処理に不必要な遅延が生じた例を挙げて説明する。
ヴェルモレルは、ある企業の倉庫プロセスについて、注文が積み重ねられていく様子を説明する。その問題は、注文が先入先出（FIFO）ではなく、後入れ先出（LIFO）の方式で処理されていたことである。従業員は常に山の一番上にある最新の注文を処理し、一番下の注文は、他の注文がすべて片付くまで残された。繁忙期には、このために一部の注文が場合によっては数日間未処理のままになることもあった。
LIFOの問題は、注文が印刷され積み重ねられたことに起因する。興味深いことに、供給チェーンの下流でも、コンベアベルトが短すぎたために同様の問題が生じた。従業員は箱をピックアップしコンベアベルトに置いたが、コンベアベルトは手動操作で、約10メートルしかなく、箱の量に対して不十分であった。その結果、コンベアベルトは満杯になり、従業員は箱をその前の床に置き始めた。
コンベアベルトが満杯のままだと、その前に箱のピラミッドが形成される。コンベアベルトが再び動き出すと、従業員はピラミッドの上部から箱を取り、再びLIFOの状況を招く。最も古い箱は、ピラミッド全体が解体されるまでコンベアベルトに戻されなかった。
完全な書き起こし
Kieran Chandler: 今日のLokad TVでは、リードタイムがビジネスの成功にとって極めて重要な理由と、もしリードタイムを真剣に捉えなければ、予測においてまるでランダムな数値生成器を使用するのと同じになってしまうという事実について理解を深める。ジョアンネス、これはおそらくLokad TVで取り上げた中でももっとも単純なトピックの一つだと思うが、なぜ今日これを議論するのだろうか？
Joannes Vermorel: リードタイムは部屋の中の象ではなく、むしろ無視されがちな部屋の中の馬に例えられるかもしれない。無視されるべき象は、需要予測そのものの確率的な性質である。需要には不確実性があり、それに対処しなければならない。しかし、部屋の中の馬、すなわちリードタイムにも不確実性が存在し、適切に予測する必要があるということである。 リードタイムはより技術的な側面を持ち、非常に複雑というわけではないが、供給プロセスの細かい点に目を向ける必要がある。生産側で何が起こっているか、輸送において何が行われているか、そして海上輸送や航空輸送など、複数の輸送オプションがある場合にはそれを把握しておく必要がある。これらは多くの小さな詳細であり、それらに注意を払うことで状況を正しく理解できる。将来の需要に注目するほど華々しくはないが、リードタイムが在庫に与える比例的な影響のため、リードタイムが倍になれば在庫も倍になる必要がある。リードタイムは、その技術的側面ゆえに、しばしば過小評価される。
Kieran Chandler: アプローチの複雑さに触れたが、リードタイムの改善に取り組む際、最初の一歩として何をすべきだと考えるか？
Joannes Vermorel: 第一歩は測定である。非常に多くの場合、リードタイムの測定は十分に行われていない。供給チェーンの運営では、リードタイムの厳密な測定は必須ではないが、最適化を目指すのであれば正確な測定が不可欠である。理想的には、各ステップごとに測定を行うべきだ。理論上は、製品の正確な位置を完全に把握するために、数週間にわたって毎分まで計測することも可能だが、現実にはほとんどの場合、製品は動いていない。 極端な詳細に踏み込むことなく、製造時間、港間の輸送時間、港から倉庫への輸送時間、そして倉庫で受け取った後、商品が棚に並びクライアントに提供されるまでの時間を明確に区別できれば十分である。これらすべての測定が適切に行われれば、数百万ものデータを必要とするわけではなく、リードタイムの予測および最適化のための素晴らしい出発点となる。最初に気づくべきことは、アジアからの輸入に13週間かかるリードタイムの中に、偶発的な2週間の遅延が含まれている可能性があるということである。
Kieran Chandler: その変動性について話そう。リードタイムの変動に寄与する主な要因は何だろうか？
Joannes Vermorel: 輸送そのものには多少の変動性がある。例えば、天候条件によっては、アジアからの貨物が予想より数日多く、あるいは少なくかかることがある。また、港での通関手続きがランダムに1週間の遅延を引き起こすこともある。
さらに、商品の輸送前には生産が必要であり、その際、供給業者が他のクライアントの注文に対応している場合もあるため、企業がコントロールできない要素となる。たとえ理論上、1,000ユニットの生産に正確に1週間かかるとしても、その生産ラインが既に他のクライアントに対応している場合、より長い時間が必要になる。したがって、生産リードタイムは、供給業者が専属ではないために変動する。
Kieran Chandler: つまり、リードタイム全体を一つのものとして捉えるのではなく、個々の部分に分割すべきだということだね。これには多くの複雑さが伴うのではないか？
Joannes Vermorel: 複雑さは増しますが、合理的なリードタイムの測定を行うための唯一の方法でもあります。リードタイムを理解したいのであれば、それらを基本的な要素に分解する必要があります。そう、結果として製造の遅延、貨物を港まで輸送する遅延、港から倉庫へのトラック輸送の遅延、倉庫から最終顧客への出荷の遅延、再注文する量を決定するための遅延、そして再注文間の遅延など、もしかすると半ダースほどのタイムセグメントが存在するかもしれません。つまり、分解は必須ですが、合理的なリードタイムの測定を望むなら、他に実際の代替手段はありません。問題を無視することに決めたからといって、その問題が消えることはないのです。
Kieran Chandler: これら各要素ごとに、多くの不確実性が伴い、実際に起こりうる確率の範囲が広がるように思えます。では、あなたはどのようにして予測しているリードタイムに信頼を置くことができるのでしょうか？
Joannes Vermorel: ここで通常必要となるのが、変数や確率変数を組み合わせられる分布の代数です。Lokadにはそのような仕組みがあり、他の選択肢も存在します。要するに、プロセスの各段階において変動する日数を表す確率的な測定値が存在し、それらを組み合わせる必要があるということです。これは、この遅延にあの遅延を足すのと同じような計算ですが、加算しているのは確率変数です。統計的ノイズが実際に累積しないことを理解しなければなりません。つまり、可能性の全体的な広がりという意味では、変数を追加するたびに不確実性は増しますが、ステップを追加したからといってリードタイムの不確実性が急上昇するわけではありません。結局のところ、大きな遅延をより正確に見積もることができる、個々の明確なプロセスを表す小さな部分に分解しているのです。
Kieran Chandler: 終わりに、実例を見てみましょう。あなたの顧客がリードタイムへのアプローチを改善し、それがどのようにビジネスプロセスに影響したかという具体例を挙げてもらえますか？
Joannes Vermorel: はい、リードタイムの測定を始めると、最も典型的な発見は、全く偶発的な遅延があることに気づくというものです。
Kieran Chandler: 商品がある場所に届き、そこで何もせずに5日間滞留し、その後再び移動されることに気づくのです。そして、もし「棚に置くのではなく、何もしないで5日間待ってからずっと動かし続ける」という決断を下せば、その5日間は実質ゼロにできるのです。常に動かし続ける運用が重要です。そして、より良い予測により、必要な在庫量も削減できるのです。しかし、短いリードタイムは、その実現方法としてはるかに効率的です。
Joannes Vermorel: もし全てのリードタイムをゼロにできれば、在庫は一切必要なくなります。つまり、顧客からユニットの注文が入るたびに、そのユニットを瞬時に生産し、すぐに顧客に輸送できる状態になるのです。これはまさにジャストインタイムの理想状態で、在庫も計画も不要となります。リードタイムの圧縮は、サプライチェーン全体に好影響を及ぼします。また、短いリードタイムであれば、以前ほど先まで計画する必要がなくなります。例えば、12週間のリードタイムを8週間に圧縮できれば、12週間先ではなく8週間先の需要予測のみで済むということです。そして予測に関しては、未来が遠くなるほどその精度は落ちるのが現実です。したがって、短期のみの予測で済むなら、設計上、予測はより正確になり、その結果、すべてが単純化し、サプライチェーン全体が効率化されるのです。
Kieran Chandler: そして、予期せぬ遅延についても言及されましたね。多くの視聴者にとってはかなり驚くべき内容だと思います。確かに、ビジネスはそのプロセスのすべての段階を十分に把握しているはずです。では、どうしてこうした予期せぬ遅延が実際に発生するのでしょうか？
Joannes Vermorel: 時には、細部に悪魔が潜んでいるものです。数年前に訪れた倉庫の例を挙げると、そこでは配送される商品のための電子注文を受け取っており、倉庫内のシステムが受信した電子注文を実際に印刷していました。つまり、依頼内容を印刷し、従業員がその印刷された注文書を手に取り、ピッキングを行って商品を出荷するという流れでした。高価な商品であったため、倉庫内での手作業のピッキングプロセスは合理的でした。しかし、問題はプリンターの設定方法にあり、受信した出荷注文が印刷された後、紙が箱に落ちるという状況が生じたのです。そして…
Kieran Chandler: Joannes、サプライチェーンプロセスで発生した具体的な問題について説明していただけますか？
Joannes Vermorel: はい、もちろんです。問題は注文の積み重ねシステムに関連していました。注文が受信され印刷されると、それはスタックの一番上に置かれました。しかし、従業員は常に最後に電子的に受信された注文を取っていたため、スタック内の一番下の注文が、スタック全体がクリアされるまですぐには処理されなかったのです。繁忙期には注文がどんどん積み上がり、スタックの最後の項目は無期限に遅れることになりました。
Kieran Chandler: ああ、なるほど。つまり、先着順（FIFO）の代わりに、意図せずして後入先出（LIFO）のシステムが実装されてしまったということですね？
Joannes Vermorel: その通りです。従業員が受信された最後の注文、すなわちスタックの一番上に印刷された注文を取っていたため、意図せずLIFOが実装されてしまいました。これは注文処理がプリンター側で行われていたためですが、同じ問題がその後の工程でも、短いコンベアベルトが原因で発生しました。
Kieran Chandler: なるほど。それでは、コンベアベルトでは何が起こったのですか？
Joannes Vermorel: コンベアベルトは注文量に対して短すぎたため、満杯になると従業員はさらなる箱を載せることができなくなりました。その結果、箱をコンベアベルトの前の地面に置くことになったのです。しかし、戻ってみるとベルトは動いておらず、さらに箱が地面に積み重ねられたため、箱がピラミッド状に積み上がってしまいました。そして、コンベアベルトが再び動き出すと、従業員はピラミッドの一番上から箱を取り出し、プロセスが再び始まるという状況になりました。
Kieran Chandler: それは厄介な状況ですね。物理的な配置や短いコンベアベルトのために、再び意図せずLIFOシステムが発生してしまったようです。
Joannes Vermorel: はい、その通りです。小さな実装のディテールがサプライチェーンに予期せぬ事態を引き起こすのは興味深いものです。時には、物理的な配置のほんのわずかな不備が大きな結果をもたらすこともあります。ですから、私の提案は、より長いコンベアベルトに投資し、積み重なりの問題を避けるために箱の底に穴をあけるなどの対策を講じることです。
Kieran Chandler: 素晴らしい提案ですね、Joannes。こうした一見些細なディテールがいかに重要かは本当に興味深いです。さて、今週はこれで終わりです。ご参加いただきありがとうございました。また来週、別のエピソードでお会いしましょう。それでは、引き続きご覧いただきありがとうございました！
