00:00:05 サプライチェーンサイエンティストの役割と責任。
00:00:31 マクシミリアンの経歴と会社への参加経緯。
00:02:03 サプライチェーンサイエンティストの役割を導入した会社の理由。
00:04:14 サプライチェーンサイエンティストの役割の3つの要素。
00:07:35 サプライチェーンサイエンティストの朝の優先事項。
00:08:02 クライアントとのコミュニケーションと実装作業のバランス。
00:08:44 コミュニケーションと実装のために別々の役割を持つ従来のアプローチの難しさ。
00:11:02 クライアントとの唯一の連絡窓口であり、直接的な実装役割を持つことの利点。
00:12:54 複数の役割と利害関係者に対する責任の課題。
00:14:25 データサイエンティストをサプライチェーンサイエンティストに転換する難しさ。
00:16:00 ソフトウェアエンジニアリングとデータサイエンスのトラックの博士課程学生の進捗についての議論。
00:17:07 サプライチェーンサイエンティストの役割の魅力について。
00:18:16 Lokadのチームの多様性の説明と、それが意図的ではなかった理由。
00:22:48 サプライチェーン業界でキャリアを考えている人へのマックスのアドバイス。
00:23:00 抱負のあるサプライチェーンサイエンティストへのジョアネスのアドバイス。
概要
このインタビューでは、Kieran ChandlerがLokadの創設者であるJoannes VermorelとサプライチェーンサイエンティストのMaximilian Barthと共に、サプライチェーンサイエンティストの役割について話し合っています。Vermorelは、従来のデータサイエンティストでは不十分であるということから、サプライチェーンサイエンティストの役割が生まれたと説明しています。Barthは、サプライチェーンサイエンティストが技術的な、関係性のある、プロジェクト管理の側面に焦点を当てていることを共有しています。Lokadのユニークなアプローチでは、サプライチェーンサイエンティストがクライアントと直接やり取りし、中間管理職を排除しています。VermorelとBarthは、実践的な問題解決、実地経験、柔軟な思考がサプライチェーン業界で成功するために重要であることを強調しています。また、国籍や性別よりもスキルと能力を重視する多様な労働力の価値も強調しています。
詳細な概要
このインタビューでは、ホストのKieran Chandlerが、サプライチェーン最適化に特化したソフトウェア会社であるLokadでのサプライチェーンサイエンティストの役割と重要性について話し合っています。彼はLokadの創設者であるJoannes Vermorelと、LokadのサプライチェーンサイエンティストであるMaximilian Barthと共に話を進めています。
Maximilian Barthは、自身の経歴とLokadへの参加経緯について共有しています。彼はドイツ人であり、アメリカ、フィンランド、オーストラリアなど、さまざまな国に住んでからフランスに移り住んできました。Lokadのほとんどのサプライチェーンサイエンティストと同様、彼もSTEMのバックグラウンドを持っていますが、彼の専門はファイナンスです。Barthは、ファイナンスとサプライチェーン管理の類似点について言及し、どちらもリスクを最小限に抑えながら最大のリターンを追求することが含まれると述べています。
Joannes Vermorelは、Lokadでサプライチェーンサイエンティストの役割を導入する理由について説明しています。当初、同社は従来のデータサイエンティストと協力しようとしましたが、効果がなかったということが判明しました。Vermorel自身も、当時は計算生物学と分散機械学習に取り組んでいたため、不適切なデータサイエンティストの最初の一人として自らを含めています。しかし、彼はすぐにサプライチェーンの細部に焦点を当てることが実践的な結果を得る上で重要であることに気付きました。
Vermorelは、サプライチェーン管理におけるコミットメントの重要性を強調しています。彼は、派手なテクノロジーを使用するアプローチと、実際の実践的な結果に焦点を当てるアプローチを対比しています。後者は、財務リスクやパフォーマンスに注意を払い、リスクがシステムでどのように現れるかを理解するための時間を費やすことを含みます。一方、前者のアプローチでは、アルゴリズムの磨きに時間を費やすことがありますが、それが必ずしもサプライチェーンのパフォーマンスに大きな影響を与えるわけではありません。
インタビュー全体を通じて、議論はLokadのサプライチェーンサイエンティストの重要性、彼らの専門知識の価値、および効果的なサプライチェーンの最適化に焦点を当てる必要性を強調しています。
Lokadの創設者であるJoannes VermorelとLokadのサプライチェーンサイエンティストであるMaximilian Barthとの間で、サプライチェーンサイエンティストが直面する役割と課題について話し合われました。この会話では、サプライチェーンサイエンティストの役割の多面的な側面、コーディングとクライアントとのコミュニケーション、緊急の問題の処理の時間のバランス、および「ゼロディフェクト」のメンタリティを避けることの重要性について取り上げています。
Barthによると、サプライチェーンサイエンティストの役割は、技術的な側面（コーディングとクライアントのニーズの理解）、関係性の側面（クライアントとのコミュニケーションと解決すべき適切な質問の特定）、およびプロジェクト管理の側面（タスクの優先順位付けとプロジェクトの推進）を含みます。Vermorelは、文脈が重要であると強調し、パンデミックやERPの問題などの緊急の問題が即座の対応を要求する場合があると述べています。サプライチェーンサイエンティストは、ユーロやドルでの潜在的な影響に基づいて常にタスクの優先順位を再評価する必要があります。
Barthは、実装とクライアントとのコミュニケーションの間で時間のバランスを取る重要性について詳しく説明しています。一般的には、バランスはコミュニケーションが20%、実行が80%の割合です。彼は、ミーティングと仕事の間で適切なバランスを取ることが重要であり、クライアントの最善の利益が満たされ、彼らの期待が行われている作業と一致していることを確保する必要があると指摘しています。
Vermorelは、クライアントとのコミュニケーションを担当する人物と技術側を担当する別の人物が責任を持つという古典的なアプローチの課題について考察しています。この方法では、メッセージが当事者間で飛び跳ねることで情報の損失が生じることがよくあります。その結果、Lokadは、サプライチェーンサイエンティストが技術とコミュニケーションの両方を担当し、クライアントのニーズをより良く理解し、効果的な解決策を促進するような統合されたアプローチを採用しました。
Vermorelは、自身が営業からデータとサプライチェーンサイエンティストまで多くの役割を担っていた会社での初期の経験を共有しています。彼は、異なる役割に仕事を分割する従来の方法は効率的ではなく、スケーリングに適していないと気付きました。
Vermorelは、Lokadで採用されているユニークなアプローチを強調しています。Maximilian Barthのようなサプライチェーンサイエンティストが直接クライアントとやり取りし、中間管理職やソフトウェアエンジニアの必要性を排除しています。このアプローチには、技術的な問題に費やす時間を減らすための専用のツールが必要でした。Barthは、自身の役割の主な課題は複数の利害関係者を管理しながらさまざまな責任を負うことだと強調し、プロセス中の知識の損失を最小限に抑えることの利点を強調しています。
データサイエンティストからサプライチェーンサイエンティストに移行する際の課題について尋ねられた際、Vermorelは、実際にはデータサイエンティストよりも一般的な数値のバックグラウンドを持つ人々の方が難しいと説明しています。彼は、サプライチェーンサイエンティストは数量的な問題に興味を持つ必要があるが、彼らの焦点は具体的で具体的なエンジニアリングの問題の解決にあるべきだと主張しています。データサイエンティストは、それらの解決策が比較的単純であっても、アルゴリズムから実践的な解決策に焦点を移すことが難しい場合があります。
Vermorelは、Lokadが博士号を持つ人々を雇用している一方で、同社の主な焦点は、クライアントがサプライチェーンの運用に関して高レベルでデータに基づいた意思決定を行うのに役立つ効果的な数値レシピを提供することにあると説明しています。 この議論は、彼らの役割、会社の多様な労働力、およびサプライチェーンサイエンティストを目指す人々へのアドバイスについて展開されています。
Joannesは、Lokadがソフトウェアエンジニアリングとサプライチェーンの問題解決の役割のために人材を採用していることを説明しています。データサイエンティストは長期プロジェクトに取り組むことが多く、一方でMaximilianのようなサプライチェーンサイエンティストは短期の時間枠で実践的な問題の解決に焦点を当てています。 Maximilianは、問題の多様性とそれらをクライアントのために解決する能力が報酬となると述べています。彼は、Lokadのソリューションがしばしば手作業を自動化し、クライアントの時間を解放し、貴重な洞察を提供することを述べています。
Lokadのチームの多様性について尋ねられた際、Joannesは、多文化のチームを意図的に作るための選択ではなかったと明確に述べています。代わりに、同社の採用ポリシーは、国籍、言語、性別に基づいて人々を排除することなく、スキルと能力に基づいています。彼は、スマートで結果志向の候補者を優先すると強調し、それが自然に多様な労働力につながると強調しています。
サプライチェーンのキャリアを考えている人々に対して、Maximilianは、適切な質問をすることと、複数の視点から物事を見ることを学ぶことを勧めています。プロジェクトには通常、複数の利害関係者がいるため、ホリスティックな思考と関係者全員のニーズを理解することがこの分野での重要なスキルです。
Joannesは、サプライチェーンサイエンティストを目指す人々に、数学的なアルゴリズムやKaggleのような競技にだけ焦点を当てるのではなく、実世界の経験を積むことをお勧めしています。彼は、実際のデータ内の課題を理解し、さまざまな利害関係者との取り組み、定期的な監視なしで実行できる実践的な解決策の提供の重要性を強調しています。要約すると、両者は、サプライチェーン業界での成功のために実践的な問題解決と柔軟性の重要性を強調しています。
フルトランスクリプト
Kieran Chandler: このチャンネルでは以前、クラシックなデータサイエンスの能力を持つ人物よりもサプライチェーンの専門家の重要性について議論しました。Lokadでは、これをサプライチェーンサイエンティストと呼んでいますが、今日は私たち自身の一人、Maximilian Barthが、彼の日常の役割と責任についてもう少し詳しく教えてくれる幸運に恵まれています。だから、マックス、今日は参加してくれてありがとう。いつものように、あなたのバックグラウンドとLokadに参加した経緯についてもう少し教えていただけますか。
Maximilian Barth: もちろんです。おそらく私の姓からもわかるように、私はフランス人ではなく、サプライチェーンサイエンスコミュニティの多くの同僚とは異なり、ドイツ人です。私はフランスで働いている外国人です。しかし、他の人と同様に、私もいくつかの異なる場所に住んできました。成長期にはアメリカに住んでいましたし、フィンランドにも一時期住んでいましたし、オーストラリアにも住んでいました。そして今はフランスにいます。Lokadのサプライチェーンサイエンティストである人々と同様に、私もSTEMのバックグラウンド（科学、技術、エンジニアリング、数学）を持っています。私を少し異なるものにするかもしれないのは、私がファイナンスのバックグラウンドを持っていることです。私は古典的なエンジニアリングのトレーニングなどは受けていませんが、実際にはファイナンスはサプライチェーンでの仕事とよく似ています。ファイナンスでは、通常、市場からのリスクに直面する可能性を最小限に抑えながら、リターンの最大化のためにポートフォリオを最適化します。サプライチェーンサイエンスでも非常に似たようなことをしています。私たちはクライアントの在庫を最大のリターンと需要の変動に対する最小のリスクで最適化しようとします。
Kieran Chandler: 素晴らしいですね。そして今日、ヨハネスさん、私たちはサプライチェーンサイエンティストの一日について話しています。以前にも話しましたが、なぜLokadでそのサプライチェーンサイエンティストの能力を導入したのか、もう一度見直す価値があるかもしれませんね。
Joannes Vermorel: いつものように、それは天才の閃きのようなものではありませんでした。私たちは従来の方法でデータサイエンティストを採用しようとしましたが、うまくいきませんでした。ところで、私自身も不適切なデータサイエンティストの最初のラウンドに含まれています。Lokadは、私が博士号を取得するために辞めた時に設立されました。その博士号は計算生物学でした。当時はまさにその用語ではありませんでしたが、基本的には分散機械学習であり、それはデータサイエンスの全ての栄光でした。しかし、サプライチェーンの細部に注意を払うことが本当に重要であることがわかりました。Maximilianが指摘したように、それはあなたのコミットメントがどこにあるかに依存します。それは大きな問題です。派手なテクノロジーを使うことにコミットするのか、実際の実用的な結果を得ることにコミットするのか。微妙な違いだと思うかもしれませんが、実際には非常に異なることを意味します。つまり、財務リスクとパフォーマンスについて心配していますか？もしそうなら、リスクが何を意味するのか、システム内でそれがどういう意味を持つのか、それを理解するために時間を費やす必要があります。それとも、わずかに証明可能な収束証明やわずかに優れたアルゴリズムを提供するために、勾配ブースターツリーを磨く時間を費やしますか？
Kieran Chandler: 今日は、あなたが日常の役割で行っていることについてもう少し詳しく学びます。あなたにとって、役割の中心部分は何だと思いますか？
Maximilian Barth: 私はその役割が実際には非常に多面的であると考えています。毎日行うことには複数の要素があります。明らかに技術的な側面があります - 多くのコーディングを行い、クライアントの正確なサプライチェーンのニーズ、彼らの課題の微妙な点を理解し、彼らに最適な解決策が何かを本当に理解しようとします。それは次に、役割のもう一つの本当の部分である関係の側面に移行します - クライアントと話をする能力、彼らの解決策を見つけるための正しい質問を解決しようとする能力、および彼らが他の人とどこが違うのかを理解する必要があります。それによって、彼らに適した解決策を構築することができます。私は三番目の側面はおそらくプロジェクトマネジメントの視点です。私たちは一般的にプロジェクトに座っており、特にそれが小さい場合は、少なくともLokadの視点から主導しています。したがって、クライアントとの調整、最善の方法、優先順位付け、最初に取り組むべきタスクなどを試みています。
Kieran Chandler: サプライチェーンサイエンティストの日常的な役割の中で、最も重要な部分は何だと思いますか？
Joannes Vermorel: 最も重要な部分は文脈によって異なります。サプライチェーンがパンデミックなどの理由で火事になっている場合、まず火を消す必要があります。これもまた、再びコミットメントの問題が関わってきます。データサイエンティストであれば、優れたアルゴリズムにコミットすることになります。私は頻繁に、最も緊急で重要なタスクは非常に平凡なものだと思っています。ERPが何らかの理由で問題を引き起こしており、データが完全に場違いであることが原因です。重複したレコードがあり、完全に間違った在庫レコードが残ってしまいます。対処する必要があることは何であれ、今すぐ対処する必要があります。問題は、問題が多すぎて、それらのいくつかは延期することができる可能性があるということです。解決の観点からは、100%クリーンであることが望ましいですが、相当な規模のサプライチェーンで作業している場合、データセット、プロセス自体、および結果を提供する方法を含むすべての面でゼロの問題はありません。ゼロディフェクトのソリューションを提供することはできません。したがって、いつかは再び財務への影響に基づいて優先順位を付ける必要があります。私は、プレッシャーの観点から、サプライチェーンサイエンティストは常に今何を対処すべきか、何が重要か、何が戦略的かを再評価していると思います。
Kieran Chandler: それについてのあなたの視点はどうですか？コードの実装、クライアントとのコミュニケーション、そして火事と戦うためにどれくらいの時間を費やしているか、という点で、どのように時間をバランスさせていますか？
Maximilian Barth: それは実際には非常に良いポイントだと思います。一般的に、あなたの一日の始まりは常に火事がないことを確認することです。オフィスに着いて、すべてのアカウントをチェックし、夜間に何も壊れていないか確認します。私たちは世界中のさまざまなタイムゾーンにクライアントを持っているので、私たちが寝ている間に彼らは実際に働いています。あなたの最優先事項は、すべてが予定通りに動作し、クライアントが使用できるダッシュボードを持っていることを確認することです。実際、今日の朝は、私たちに伝えられていなかったERPの変更を修正することでした。それは最も魅力的なタスクではありませんが、その日に起こった最も重要なことです。修正した後、すべてのデータを更新することができました。一般的に、時間の使い方はその日や週によって異なります。それは歩くための綱渡りです。クライアントとの会議に時間を費やしすぎると、何も実装する時間がありませんが、ただ働くだけでも、クライアントの最善の利益にならないか、彼らが考えていたこととは異なることをしているかもしれません。本当に密にコミュニケーションを取り、バランスを取る必要があります。全体的には、実際の実装作業とクライアントとのコミュニケーションのバランスは、おそらく平均して20%から80%の間にあると思います。コミュニケーションは20%で、コミュニケーションされたことを実行し、議論されたことを80%実行します。
Kieran Chandler: その衝突は非常に興味深いですね。コミュニケーションや会議に時間を費やす必要がありますが、明らかに技術的な側面に時間を費やす必要もあります。非常に多面的な役割ですね。それは常にあなたが想像していた役割でしたか、それとも、クライアントとの対面の役割を担当する一人と、完全に技術的な側面に焦点を当てる別の人がいるというより古典的なアプローチを検討したことはありますか？
Joannes Vermorel: 私たちは古典的な方法を試しました。古典的な方法は、クライアントと話す人がいて、その人が仕様を書き、それをITに渡し、ITチームがコミュニケーションを実装しようとします。メッセージは一人から別の人に移り、いくつかのホップを飛び越えて、情報の非常に高い割合が失われます。最終的には、問題とは何の関係もないものを実装するために、遅延が5日間発生します。問題は、設計上の問題であることでした。非常に初期の年には、私は数人の同僚の助けを借りて、一つの帽子をかぶることができました。私はアイデアをクライアントに売る営業マンであり、非常に汚い実装を始め、その汚い実装をソフトウェアエンジニアに渡して、「このものは動作していますが、ソフトウェアの品質としては完全なクソです。もう少しユニットテストを行い、パフォーマンスを向上させ、少し整理されたものにしようとしてください。」と言いました。でも、彼らは既にプロトタイプを持っていました。
Kieran Chandler: このアプローチのポイントは、技術的な面では非常に古いということであり、すべての帽子をかぶることができる人が必要です。営業からデータサイエンティスト、サプライチェーンサイエンティスト、プロダクトマネージャーまで、すべてを担当できる人が必要です。だから、私はこの仕事の分担方法がスケールにおいてうまく機能しないことに気付きました。そして、ところで、当時のクライアントに言っていたのは、基本的に皆がITについて不満を言っていましたが、ITも皆について不満を言っていました。ITの人々は、「彼らは私たちがひどい仕事をしていると言っていますが、仕様と要件を見てください。それもひどいです。だから、私たちは彼らと同じくらいです。」と言っていました。
Joannes Vermorel: しかし、それは間違った見方です。基本的に、Maximilianがやっていることは、中間管理職がいないということです。つまり、クライアントがあなたと話します。私は、実際には倉庫にいるリアルなサプライチェーンの専門家たちと話しているのです。そして、あなたは直接レシピを実装します。あなたが話すのはソフトウェアエンジニアではなく、調整する必要はありませんが、それを実現するために、いくつかの専用のツールを設計する必要がありました。そうしないと、純粋な技術的な問題に時間を浪費しすぎてしまいます。
Kieran Chandler: はい、それはサプライチェーンの科学者にとっておそらく最も大きな課題の1つだと思います。多くの利害関係者がいて、多くの人々があなたに注目していますし、実際には多くの仕事を抱えています。かなり難しいでしょうね。では、あなたの役割の主な課題は何だと思いますか？
Maximilian Barth: 実際には、それがおそらく主な課題だと思います。多くの利害関係者と関わりながら、多くの異なる役割を果たさなければならないということです。その利点は、あなたが唯一の連絡先であり、誰かと話すときには、その問題について話し合った人であり、実装された内容とその方法を知っている人物でもあるということです。複数のステップ間での翻訳の際に失われる知識はほとんどありません。それが主な利点だと思いますが、もちろん、主な課題でもあります。なぜなら、非常に多くの異なることをうまくこなさなければならないからです。クライアントのために良い解決策を実際に書くことができるだけでなく、彼らが必要としていることを本当に理解する必要があります。
Kieran Chandler: はい、確かにそうですね。逃げることはできませんよね？トラブルに巻き込まれて何か間違ったことをした場合、絶対に責任を問われます。サプライチェーンの科学者には、サプライチェーンの専門知識が必要です。もしもあなたがデータサイエンティストだった場合、Maxのようなサプライチェーンの科学者の役割に移行するのはどれくらい簡単でしょうか？
Joannes Vermorel: 逆説的なことに、データサイエンティストがサプライチェーンの科学者の役割に移行するのは、一般的なエンジニアや数値志向の人々に比べてはるかに難しいと思います。面白いことに、フランス語には2つの単語がありますが、英語には翻訳がないと思います。それは数学者と「matheux」という言葉の違いです。数学的な傾向がある人を指します。
Kieran Chandler: では、最初の質問は、サプライチェーンの科学者になるために必要な資質についてです。Joannes、どのような人材を求めているのか教えていただけますか？
Joannes Vermorel: 私たちが必要としているのは、数字に対する好みがある人です。サプライチェーンは大規模であり、数千の製品について直感的な理解だけでは済まされません。数値的な問題に対する好みがある人材が必要です。ただし、トリックは、これが非常に実践的な役割であるということです。Maximilianは、文字通り企業が数百万ユーロの物理的な資産についての意思決定を支援しています。最終的には非常に具体的な意思決定が行われます。あなたは、非常に具体的なエンジニアリングの問題に取り組んでいるというマインドセットを持っている必要があります。データサイエンスの聴衆には気に入らないかもしれませんが、私の経験から言えば、データサイエンスを数年間やってきた人々を実際にサプライチェーンの科学者として優れた能力を持つように変換するのは非常に難しいです。なぜなら、焦点はアルゴリズムではなく、数値的なレシピにあるからです。最近行った別のエピソードでも、数値的なレシピが最終的に非常に高いレベルで意味を持つことがわかりました。それが洗練されているかどうかはあまり重要ではありません。もしも半ば自明な解決策で済むのであれば、素晴らしい仕事ができますし、調整するだけで問題ありません。わずかな数値係数が適切に調整されるだけで魔法が起こることを見つけ出したからといって、論文が書けるわけではありません。しかし、それが仕事をするのであれば、なぜダメなのでしょうか？
Maximilian Barth: はい、私たちの経験では、私たちにはそれを行う博士号を持つ人々がいます。実際にLokadでは博士号を取得している人々がいます。合計で5人います。2人は既に博士号を取得しており、3人はまだ進行中ですが、彼らが博士号を守ることができると確信しています。しかし、私たちにとって、これらの人々は純粋なソフトウェアエンジニアリングのトラックにいます。タイムラインもまったく異なります。つまり、人々は問題に取り組み、次の3年間で解決策を提供しようと考えています。それがプラットフォーム側のデータサイエンティストのタイムラインです。彼らは差分可能プログラミングのようなものについて考えています。私たちには差分可能プログラミングの博士号を取得している人物がいますが、この人物は差分可能プログラミングの構築とエンジニアリングに取り組んでいますが、実際のサプライチェーンの問題を解決していません。それはMaximilianが行っています。そして、あなたが働いているとき、どの問題に取り組んでいるかはよくわかりませんが、通常のタイムフレームは、1日先から数ヶ月先までを見ていますが、確かに3年先のようなものではありません。まったく異なる時間軸です。
Kieran Chandler: 仕事の報酬についてはどうですか？何が本当に楽しいですか？
Maximilian Barth: 最も報酬があると思うのは、直面する問題の多様性と、それらを具体的に解決できることです。クライアントが解決策を見つけられないか、Excelで多くの手作業を行うような本当に悪いワークアラウンドしかないものを持ってきた場合、私たちはそれを自動化するものを提供できます。
Kieran Chandler: Lokadは、意思決定に関してだけでなく、ビジネスのより明確なイメージを提供することでも、クライアントに多くの価値を提供できるようです。特にサプライチェーンの科学者について、Lokadチームの多文化と国際的な側面について少し話していただけますか？なぜそのようなチームを作り、それが重要だったのですか？
Joannes Vermorel: まず、私たちのチームの多様性は特定の意図ではなく、特定の人々を排除しない結果であることを明確にしたいと思います。言い換えれば、特定の国や背景の人々を選ぶために多様な採用ポリシーを作成したわけではありません。私の考えは、Lokadに人々を排除する要素がないようにしたかったということです。
たとえば、当社の約3分の1が女性です。これはテック企業にとってはかなり多いです。それを実現するには、会社の体制が若い女性に直接逆行するようなものでないこと、または彼女たちが歓迎されないと感じるような行動を促進しないことを確保する必要があります。
同様に、私たちはパリに拠点を置いていますが、完璧なフランス語が必要な場合、私たちの選択肢は主にフランス人や元フランス植民地の人々に限定されるでしょう。そのような障壁を取り除くことで、私たちは多様な候補者のプールを引き寄せることができ、その後、彼らのスキルに基づいて評価することができます。
フランス人には知性と勤勉さの独占権はありません。現在、私たちの従業員の約40%がフランス国籍であり、残りのほとんどは欧州連合およびその他の国からの人々です。この多様性は積極的な差別の結果ではなく、スマートで仕事をする能力に基づいて人々を判断することに焦点を当てています。
Maximilian Barth: その通りであり、これらの障壁を取り除き、スキルに焦点を当てることで、多様な視点と経験を持つチームを結集することができます。これは最終的には会社とクライアントの利益になります。なぜなら、問題に対して複数の角度からアプローチし、より革新的な解決策を見つけることができるからです。
Kieran Chandler: まあ、結局のところ、フランス人以外の人々が採用されることがよくあります。私は本当にフランスが大好きです。私は生まれた国ですが、雇用主としては、会社に最も適した人々を最初に雇う必要があります。単に正しい場所で生まれた人々だけではありません。
Maximilian Barth: 完璧なフランス語を除外しなかったことは良かったです。もしそうだったら、私とMaxは大変な状況になっていたでしょう。
Kieran Chandler: そろそろまとめに入るとしますが、サプライチェーン業界やサプライチェーン科学者としてのキャリアを考えている人にどのようなアドバイスをお考えですか？
Maximilian Barth: 私の仕事において、最も重要なスキルは、適切な質問をすることと、複数の視点から物事を見ることだと思います。私たちのプロジェクトには通常、複数の利害関係者がいます。一番話すことが多い連絡担当者がいるかもしれませんが、彼らは他の人々を代表していることも覚えておかなければなりません。ですので、みんなに適した包括的な解決策を見つけることが本当に重要です。包括的な視点で物事を見ることができる能力と、適切な質問をする能力が、おそらく開発したい最も重要なスキルだと思います。
Kieran Chandler: なるほど、素晴らしいですね。そして、ジョアネス、最後に、サプライチェーン科学者を目指している人にどのようなアドバイスをお考えですか？
Joannes Vermorel: 現実的になってください。現実ではない方法はたくさんあります。Kaggleは素晴らしいですが、それはただのゲームです。アルゴリズムは非常に興味深いですが、直接的には現実ではありません。私の提案は、サプライチェーンのキャリアをスタートさせるためには、手を汚す必要があるということです。ERPに没頭し、実際のデータがどのように見えるかを見てみてください。教科書で得られる理想化されたバージョンではなく、完全にクリーンで完璧で整然としたバージョンです。そして、多くの利害関係者との取引に取り組んでください。それは本当に難しいことです。企業が内部で争ってしまったら、あなたの解決策はどれほど優れているでしょうか？さまざまな関係者に受け入れられる解決策を見つける方法を見つけなければなりません。それは非常に困難な課題ですが、エンジニアリングの価値観を守りながらそれを行う必要があります。あなたは単にパワーポイントを作成して提供するコンサルタントではありません。Maximilian、あなたは実際に動作しており、おそらくあなたなしでも実行できるものを提供しています。したがって、エンジニアリングされ、時間とともに改善される実際の資産があります。パワーポイントが提供されているわけではありません。
Kieran Chandler: なるほど、素晴らしいですね。ここで終わりにしましょう。お時間いただき、ありがとうございました。
Maximilian Barth: ありがとうございます。
Kieran Chandler: それが今週のすべてです。ご視聴いただき、ありがとうございました。次のエピソードでお会いしましょう。ご視聴ありがとうございました。
