00:00:03 サプライチェーンにおけるチームの役割の重要性。
00:00:36 データ管理におけるサプライチェーン幹部の役割。
00:03:28 IT部門外のデータオフィサーの必要性。
00:05:39 データオフィサーの主な成果物。
00:06:59 サプライチェーンサイエンティストの役割とタスク。
00:08:00 データ準備におけるサプライチェーンサイエンティストの役割。
00:09:31 データセットの結合とデータ準備における課題。
00:11:13 社内のサプライチェーンサイエンティストの利点と欠点。
00:12:51 データオフィサーの社内と社外の役割のバランス。
00:14:53 サプライチェーンの意思決定：課題と経験の役割。
00:16:02 専任のサプライチェーンコーディネーターの必要性。
00:17:02 サプライチェーンの意思決定における物理的な現実の考慮。
00:19:28 非伝統的なサプライチェーンの役割における課題。
00:22:17 エンジニアをサプライチェーンに引き付ける戦略。
00:24:42 一体化したサプライチェーンチームの成功要因。
要約
キーラン・チャンドラーとジョアネス・ヴェルモレルは、サプライチェーンの成功における重要な役割について議論しています。これには、サプライチェーン幹部、データオフィサー、サプライチェーンサイエンティスト、およびコーディネーターが含まれます。ヴェルモレルは、幹部の役割が会社のビジョンを整合させることの重要性、IT部門から独立してデータを抽出し設計するデータオフィサーの役割、およびそのデータに基づいて最適化された意思決定を行うサイエンティストの責任を強調しています。彼は、管理のビジョンを伝えながら現場のフィードバックを収集する「プロダクトカネト」という概念も紹介しています。ヴェルモレルは、これらの役割の採用に関連する課題と、複雑なサプライチェーンの問題を解決するためのチームの結束の重要性にも取り組んでいます。
詳細な要約
ホストのキーラン・チャンドラーは、サプライチェーンの取り組みの成功において強力なチームの重要性を強調し、この成功のために重要なさまざまな仕事の役割についてジョアネス・ヴェルモレルに知識を提供するように招待します。
ヴェルモレルは、サプライチェーン幹部の役割を明らかにします。彼は、これらの個人が主にサプライチェーンの最適化に関する会社のビジョンを伝え、整合させる責任を負っていることを説明します。彼らは、垂直および水平のセグメンテーションによって特徴付けられるサプライチェーンの断片化の課題に直面しています。幹部は、この断片化した「マトリックス」構造からより相互に接続された構造に組織を移行させることを目指しています。この変化は単なる変化のためではなく、マトリックスアプローチの非効率性に対処するためであり、柔軟性を制限し、サプライチェーンの最適な機能を妨げる可能性があります。
会話は次にデータオフィサーの役割に移ります。ヴェルモレルは、データオフィサーをIT部門に配置するという一般的な慣行とは対照的に、この役割は独立して機能するべきだと提案しています。この自律性は重要です。なぜなら、データオフィサーのタスクは複数のシステムからデータを抽出することであり、彼らがIT部門の日常的な緊急事態と絡まれると、このタスクが損なわれる可能性があるからです。データオフィサーの優先事項は、サプライチェーンに関連するすべての事柄について一貫したデータ表現を設計することです。
データオフィサーからの主要な成果物は、ヴェルモレルが詳細に説明しているように、関連するすべてのシステムから毎日データを抽出し、プログラムで利用できる形式で表示する「本番用」のデータパイプラインです。このデータは通常、「データレイク」と呼ばれる場所に統合されます。データレイクは、必要になるまでそのままの形式で大量の生データを保存するストレージリポジトリです。また、データオフィサーは、組織内の他の人々がデータを理解し、効果的に利用できるように、データレイクの包括的なドキュメンテーションも提供します。
サプライチェーンサイエンティストの役割に焦点を当てると、ヴェルモレルは彼らをデータオフィサーから提供されたデータに基づいて数学モデルを作成する担当者として描写しています。これには、生産データを統計分析や予測に適した形式に整える作業や、最適な意思決定を導くモデルを生成する作業が含まれます。サプライチェーンサイエンティストは、これらの意思決定が効果的かつ管理されていることを組織の他のメンバーに保証するために、主要なパフォーマンス指標（KPI）も提供します。
チャンドラーのデータの準備とモデリングのタスクを分離するという提案に対して、ヴェルモレルは一部のタスクをデータオフィサーと共有できると同意します。ただし、彼はサプライチェーンサイエンティストが統計分析に適したデータを作成し、このデータに基づいてモデルを作成するという重要な役割を果たしていることを強調します。
ヴェルモレルは、データを扱う際に生じる課題について説明し、特に異なるデータセットを組み合わせようとする場合の課題について言及しています。彼は、データオフィサーがこのプロセスをある程度効率化できるとしながらも、依然として重大な複雑さがあると明確に述べています。たとえば、販売データと返品データを整合させることは複雑であり、この問題を解決する方法は、サプライチェーン、マーケティング、または内部監査の観点からアプローチするかによって異なる場合があります。そのため、ヴェルモレルは、データを過度に準備するのではなく、できるだけ生産システムに近い状態で保持し、IT関連の複雑さをできるだけ排除すべきだと提案しています。
次に、量的サプライチェーンイニシアチブ内の役割について検討し、これらの役割を内部または外部でどのように配置するかに焦点を当てます。エグゼクティブの部分については、戦略コンサルタントに外部委託することができますが、ビジョンとリーダーシップについては内部で配置する必要があります。同様に、データオフィサーは外部に配置することもできますが、会社のIT環境に精通している必要があり、内部のポジションの方が効率的です。
ヴェルモレルは、意思決定を導くモデルを作成するサプライチェンサイエンティストの役割を強調します。しかし、これらの意思決定の影響は数か月後にならない場合があり、ストックアウトなどのエラーが発生すると、かなりのコストがかかる可能性があります。このような高いリスクを考慮して、ヴェルモレルは、複数の企業での経験を持つ経験豊富な外部のサプライチェンサイエンティストから始め、その能力を内部で育成することを提案しています。
ヴェルモレルが最初に言及する役割は、サプライチェンサイエンティストの役割です。この個人は、データの分析、経済的な近代化が会社の戦略と一致していることの確認、およびサプライチェンの制約の理解に責任を持ちます。ただし、ヴェルモレルは、このような個人が必要なワークフローをすべて検討する時間を持っていないことを認めています。
このギャップを埋めるために、ヴェルモレルは「プロダクトカネト」という概念を紹介します。この役割の人物は、経営陣のビジョンを労働者に伝えると同時に、現場からの重要なフィードバックを収集する仲介者として機能します。この情報交換により、生成される自動化がサプライチェンの実行の現実と一致することが保証されます。
次に、新たに定義されたこれらの役割を埋めるための話題に移ります。ヴェルモレルは、これらのポジションに適した候補者を見つけることが、その非伝統的な性質のために困難であることを認めています。データオフィサーの役割では、ITのスキルと従来のIT環境以外での作業の準備が必要ですが、データアーキテクトや管理者としての経験を持つ個人を探すことを提案しています。
サプライチェンサイエンティストの役割は一般的にエンジニアが担当しますが、「クール」や最先端とは見なされない可能性のある分野に優れたエンジニアを引き付けることは難しいです。ヴェルモレルは、自分たちの分野で「ロックスター」ではないかもしれないが、それでも能力と技術を持っている有能な個人を探すことを提案しています。
ヴェルモレルが提案するコーディネーターの役割は、MBAまたは同様のバックグラウンドを持つ個人、特に起業家精神や「イントラプレナーシップ」のマインドセットを持つ個人が最適です。この役割には、組織内のさまざまなステークホルダーとの継続的な相互作用が必要なため、高度な組織力、スタミナ、明確なコミュニケーションスキルが必要です。
サプライチェンのイニシアチブの成功のための要素について議論する中で、ヴェルモレルは、個人の論争に頼らずに困難な問題に取り組むことができるチームの必要性を強調しています。彼は、サプライチェン管理の問題は複雑であり、解決には時間がかかると強調しています。チーム内の結束と忍耐力を維持することは、プロジェクトが正しい方向に進んでいる可能性があり、解決策の実現にさらに時間が必要なだけである場合に、早期にプロジェクトを放棄することを防ぐために重要です。
フルトランスクリプト
キーラン・チャンドラー: 今日は、そのチームの背後にあるいくつかのジョブロールについて話し、それぞれのスキルセットがデータ管理イニシアチブの成功または失敗にどのように貢献するかを理解することについて話し合います。では、ジョアネス、まずはいくつかの異なるジョブロールを紹介しましょう。まずはサプライチェンのエグゼクティブから始めましょう。彼らは常により高いレベルであり、日常業務には関与しません。彼らの役割は何ですか？
ジョアネス・ヴェルモレル: サプライチェンのエグゼクティブは、量的なサプライチェンイニシアチブなど、おそらくLokadにとって最も重要なイニシアチブにおいて重要な役割を果たします。彼らの役割は、サプライチェンを最適化する方法において基本的に異なります。エグゼクティブの責任は、このビジョンをすべての人に伝え、努力を調整することです。これは小さなことではありません。前のエピソードで、サプライチェンの断片化について議論しました。これは、垂直および水平のセグメンテーションの両方によって特徴付けられるサプライチェンです。たとえば、さまざまな部門が製品の範囲を代表し、異なる人々が管理しています。また、予測、計画などに責任を持つ異なる役割の別の次元もあります。ただし、この行列のすべてのセルが最適化されていても、サプライチェン全体が非効率になる可能性があります。同じ行列の異なるセル間で起こることは、分割して征服するアプローチでは処理できません。Lokadでは、サプライチェンのこの行列ビジョンに疑問を投げかけています。私たちの目標は、サプライチェンエグゼクティブに、行列を超えたより相互につながったシステムへの考え方を促すことです。サプライチェンのパフォーマンスは、通常、どこにでもボトルネックがある制約によって制約されます。問題を別の場所に移動するだけの意味はありません。
Kieran Chandler: ここで議論しているマトリックスのセルの1つについて話しましょう。データオフィサーの役割を見てみると、しばしば、データオフィサーはIT部門の一部ではなく、独自の行動をとっていると言われています。なぜでしょうか？
Joannes Vermorel: 量的なサプライチェーンのイニシアチブを実施するためには、多くのシステムからデータを抽出する必要があります。発注書、製品リスト、サプライヤー情報などが必要です。規模の大きな会社では、いくつかのシステムからデータを抽出する必要があります。この仕事をする人がIT部門に依存している場合、彼らの優先事項は生産をスムーズに維持することです。それ以外のことは遠い二次的な優先事項です。したがって、データオフィサーが必要であり、大量のデータを抽出するための必要なITスキルを持っていますが、IT部門の優先事項には関与していません。
Kieran Chandler: IT部門の日常的な緊急性と、なぜ別の注意が必要なのかを説明していただけますか？
Joannes Vermorel: はい、IT部門は主に生産システムの維持に焦点を当てており、それらを稼働させ続ける必要があります。したがって、別の注意が必要です。また、データの一貫したビジョンを構築するためには、専任の担当者または機能が重要です。マトリックスに依存すると、在庫評価などの表現が部門ごとに異なる数だけ存在するリスクがあります。本当に必要なのは、サプライチェーンに関連するすべての要素の一貫したデータ表現を設計できる人物です。
Kieran Chandler: では、データオフィサーが提供する主な成果物は何ですか？
Joannes Vermorel: 主な成果物は通常、本番用のデータパイプラインです。これは毎日実行され、すべての関連システムからデータを抽出し、プログラムで利用できる形式で表示します。基本的に、データはデータレイクのようなものに統合される必要があります。データレイクは、大量のデータを一括で提供するために特化したデータベースです。データを行単位で提供するのではなく、例えば過去数年間の販売履歴全体を提供することが目標です。これは通常、データレイクと呼ばれ、主要なクラウドコンピューティングプラットフォームで多くのデータレイクソリューションが提供されています。もう1つの成果物は、データの一貫したドキュメンテーションを持つことであり、人々が出力を消費する方法を知ることができます。
Kieran Chandler: では、そのデータレイクに対処しなければならないのは、非常に多くの責任を抱えているように見えるサプライチェーンの科学者です。彼らは日常的に何をしているのでしょうか？
Joannes Vermorel: サプライチェーンの科学者は、モデルを生成する責任があります。これはしばしば数学的なモデルです。生産データを統計分析に適した形式に準備するなど、日常的なタスクも含まれます。最も明らかなタスクの1つは需要予測ですが、リードタイムの予測やその他の不確実性もあります。ただし、このような予測を行うためには、生産システムから直接抽出したデータだけでは不十分です。慎重な考えが必要なアーティファクトがたくさんあります。たとえば、販売は需要と同じではありません。在庫切れが発生すると、販売は減少するかもしれませんが、需要は実際には増加しているかもしれません。サプライチェーンの科学者は、これらのデータに基づいてモデルを生成し、最適化された意思決定を提供します。彼らはまた、その意思決定が管理され、事態が改善されていることを組織の他のメンバーに証明するためのKPIを提供します。
Kieran Chandler: 近代化とデータの準備に関して、これら2つのタスクを分割する方が効率的ではないでしょうか？近代化を担当するチームと準備を担当する別のチームを持つことはできませんか？
Joannes Vermorel: ある程度は、はい。データオフィサーは、サプライチェーンの科学者にとってタスクを容易にすることができます。彼または彼女ができることはたくさんあります。たとえば、データレイクでは、データをできるだけ一貫性のある形式にすることができます。数値や日付のフォーマットを統一するなどです。マスターデータがあれば、購入または販売する製品など、組織全体での一貫した方法でアイテムを識別できます。
データオフィサーが行うことで、データセットがすぐに処理できるようになるようにフィールドを均一化するためのたくさんのことがあります。ただし、データセットを結合する場合に問題が発生します。突然、無限の複雑さに直面することがあります。たとえば、販売と返品に関連する統計的に有意なデータを関連付けたい場合、多くの問題に直面する可能性があります。
これらの添付ファイルを行う方法は、サプライチェーンの観点、マーケティングの観点、さらには内部監査の観点によって異なる場合があります。これがビジネスの視点が重要になる理由です。したがって、データの準備を行う人々が比較的ビジネスに中立的であることを確認することで、問題を解決します。
問題は、これを行わない場合、データが既に特定の方法で再構成されているため、後の段階で特定の最適化のクラスが発生しないというリスクがあることです。サプライチェーンの科学者として、データは過度に準備されるべきではありません。できるだけ生産システムに近い状態にする必要がありますが、ITのアーティファクトとIT関連の問題をできるだけ排除する必要があります。
Kieran Chandler: 多くの場合、サプライチェーンの科学者は外部で活動し、Lokadで私たちと一緒に働いています。なぜそれが意味があるのでしょうか？もし彼らが内部で活動していた場合、彼らはビジネスプロセスをより良く理解し、日々のビジネスについてもより良く理解しているのではないでしょうか？
Joannes Vermorel: それは非常に興味深いポイントです。量的なサプライイニシアチブのすべての役割において、内部または外部で行うかのバランスがあります。エグゼクティブの部分については、戦略的なコンサルタントが管理の意思決定を検証することで、外部に委託されることがよくあります。これは一般的によく知られた戦略コンサルティンググループが行うことです。
ただし、リーダーシップを提供し、提示したビジョンに従って人々を導くことは、内部で行う必要があります。データオフィサーにも同じことが言えます。外部のIT企業にかなり頼ることができ、多くの企業がそうしています。唯一の制限は、企業のアプリケーションの状況に対する理解度です。
年月を経て、内部のスタッフは企業のIT環境に非常に精通するようになり、これは一種の資本的要素となります。データオフィサーの役割はおそらく最も外部化しやすいものですが、内部化しないと、継続的な基準に比べてより高価なものになります。これは、IT環境に対する熟練度と経験の欠如により、人々が効率的でなくなるためです。
サプライチェーンの科学者に関しても、内部と外部のバランスがあります。ただし、微妙な違いがあります。この人物は意思決定を生成するモデルを作成することになります。データオフィサーの場合、データにアクセスできるかどうか、作業が適切に行われているかどうかは比較的簡単に確認できます。
ただし、サプライチェーンの科学者の場合、作業の品質を評価することも比較的簡単ですが、少し違いがあります。サプライチェーンの意思決定の場合、その正確さや誤った意思決定であることを評価できるのは、通常、数ヶ月後です。
Kieran Chandler: 通常、非常に非対称なコストリワード比率を持つ特定の課題に直面することになります。在庫を削減することで少し節約できるかもしれませんが、在庫切れの状況に直面すると、わずかな欠品だけで製造プラント全体が停止する可能性があります。コストは非常に非対称であり、それには数ヶ月かかります。
Joannes Vermorel: はい、まさにその通りです。サプライチェーンの科学者が初めてその課題に取り組むことは望ましくありません。まずは、これを多くの企業で行ってきたチームのメンバーから始め、徐々に内部の能力を向上させることが良いです。長期的には、この能力を内部で構築することができますが、キックオフでは、すでに他の場所でこれを行った人々を見つける方が良いです。それがバランスであり、それがLokadでは、少なくとも最初は、サプライチェーンの科学者をパッケージの一部として提供する理由です。
Kieran Chandler: それは理にかなっていますね。言わば、ジグソーパズルの最後のピースは、プロジェクトマネージャーです。ここでは非常に小さなチームについて話していますが、なぜ実際にプロジェクトマネージャーが必要なのでしょうか？
Joannes Vermorel: 量的なサプライチェーンのイニシアチブでは、サプライチェーンマネジメントによって提示されたビジョンを多くの人々に伝える必要がありますが、それには多くの時間がかかります。サプライチェーンディレクターが個別に多くの関係者と話す必要がない方が良いです。この人物はすでに多くの関係者と話すために多くの時間を費やしているでしょう。多くの人々を調整し、すべての人が同じ方向に向かっていることを確認するための作業を行う人物がいると非常に助かります。非常に時間がかかります。
プロジェクトコーディネーターは、すべてのサプライチェーンのワークフローの詳細を調査します。サプライチェーンの科学者によって生成されたモデルによる意思決定（例：在庫移動の意思決定）は、サプライチェーンの現実と一致している場合にのみ最適化されます。たとえば、この数量の在庫を棚に置くことを決定した場合、物理的に収まらない場合は、モデルがそれが良い決定であると示していても問題ありません。現実は、棚の容量を超えているため、この数量の在庫を棚に移動することは良い決定ではありません。
数学的または統計的なモデルは、基本的な現実を侵害する場合に失敗する可能性があります。ワークフローから派生する非常に微妙な制約が存在する場合があります。場合によっては、それは文字通りサプライチェーンが物理的に組織されている方法です。それを詳細に評価するには多くの時間がかかり、サプライチェーンの科学者は既にデータを解析し、分析が意味をなし、経済的な近代化が会社の戦略と本当に一致していることを確認するのに非常に忙しいです。
これらの制約について最もよく知っているのは、マネジメントによって提示された新しいビジョンを知る必要がある人物です。そのため、プロジェクトコーディネーターの役割は非常に有益です。この人物はマネジメントのビジョンを持ち、必要な情報をすべて収集することができます。
Kieran Chandler: 自動化を最適化し、投資対効果を最大化するために、サプライチェーン管理には新しい役割が必要とするフィードバックを受け取りました。ただし、これらは通常存在しないユニークな役割です。これらの役割を埋めるためにはどこを見るべきですか？
Joannes Vermorel: サプライチェーン管理では、変革をリードするのに重要な役割を果たす人々がいるという長い伝統があります。したがって、この側面は比較的カバーされており、伝統的な枠組みに収まっています。ただし、データオフィサーなどの役割に関しては、通常、データアーキテクトや管理者の経験がある人々が担当します。
Kieran Chandler: データオフィサーの役割の性質についてもう少し詳しく説明していただけますか？
Joannes Vermorel: データオフィサーの役割の新しさは、ITのスキルが必要でありながら、従来のITの範囲外で機能する必要があるという点です。この人物は、事実上、IT部門の外部でITの代表となりますが、これはユニークな要素です。ただし、この役割に適した人材を確保することは困難になる場合があります。
Kieran Chandler: なぜこの役割を埋めるのが難しいのでしょうか？
Joannes Vermorel: 課題はキャリアパスにあります。大企業では、IT部門はミニ組織のようなものであり、メンバーの明確な昇進ルートがあります。しかし、IT部門の外部にいるITの人物の場合、キャリアパスは明確に定義されていないかもしれず、それは不確実性を引き起こす可能性があります。
Kieran Chandler: サプライチェーンの科学者の役割についてはどうでしょうか？そこにはどのような課題がありますか？
Joannes Vermorel: サプライチェーンの科学者にとって、典型的なバックグラウンドはエンジニアリングです。最も魅力的とは言えない分野に優れたエンジニアを引き付けることは難しいです。若いエンジニアは、AppleやAirbnbのような有名企業で働きたいと思うかもしれません。
Kieran Chandler: それは単にこれらの企業の名声だけなのですか、それとも他にも理由があるのですか？
Joannes Vermorel: 名声だけではありません。これらの企業は、その経営陣が非常に能力が高く、模範となるリーダーシップを発揮しているため、クールと見なされています。サプライチェーンの科学者は、自分よりも経験豊富で能力のある人物を尊敬し、将来的には彼らのようになりたいと思っています。このような内部の専門知識を持たない従来の企業にとって、これは課題となることがあります。
Kieran Chandler: では、これらの企業はどのようにしてこの課題に対処できるのでしょうか？
Joannes Vermorel: 彼らは少しずつ進める必要があります。たとえGoogleで働く予定だったエンジニアを雇うことができなくても、わずかに異なるプロフィールを持つかなり優れた人材を見つけることはできます。
Kieran Chandler: ですから、どこで働くかは自由に選べるというのは明らかに良いことです。コーディネーターの場合、通常はMBAを取得した人々からのプロフィールです。最高のプロフィールは、起業家志望の人々、若い人々などです。企業内で起業家のマインドセットを持っているときには、イントラプレナーと呼ばれます。
Joannes Vermorel: はい、通常、彼らはリーダーです。必要な品質の1つは、非常に多くの人々と話し続けるための大量のスタミナです。コミュニケーションが非常に明確である必要があります。そうしないと、誰もが怖がってしまい、経営陣のビジョンを裏切ってしまいます。それには多くのエネルギーが必要です。また、非常に組織的な人々も必要です。組織内の多くの人々と連絡を取り合っている場合、組織化が不十分な場合、多くの混乱を引き起こす可能性があります。組織全体に混乱を引き起こすことで、イニシアチブ全体に対して負の影響を与えないようにすることが非常に重要です。
Kieran Chandler: では、最後に、サプライチェーンのイニシアチブが成功するために、チームが確保する必要がある主要な要素は何でしょうか？
Joannes Vermorel: おそらく、問題に対して厳しい態度を持つことが重要です。人々に対して厳しい態度を持つのではなく、問題に対して厳しい態度を持つことです。なぜなら、取り組んでいる問題は非常に困難であり、多くの人々の自尊心に挑戦するからです。最大の課題の1つは、問題が困難であるほど、完全に解決するためにより多くの時間が必要になるということです。もしも問題が急に数ヶ月以上の時間を要するようになったために、一体感を失ってしまうと、良い進捗をしていたにもかかわらず、全体が崩壊してしまう可能性があります。素早い修正策を導入してしまい、「この仕組みは狂っている、供給チェーンの最適化を試みるのを止めよう」と人々が言ってしまうような結果になってしまうかもしれません。
Kieran Chandler: 素晴らしいです。今日はここまでですが、お時間を割いていただきありがとうございました。
Joannes Vermorel: ありがとうございます。
Kieran Chandler: では、今週はこれで全てです。来週もまた別のエピソードでお会いしましょう。それでは、ご視聴ありがとうございました。
