00:51 イントロダクション
02:14 新しさ
03:32 これまでのストーリー
05:16 短い定義（まとめ）
07:00 サプライチェーンのペルソナを作成する（まとめ）
08:50 パリ、10,000フィートビュー
16:18 レンジプランニング1/3
19:25 レンジプランニング2/3
21:18 レンジプランニング3/3
25:08 シーズン前の価格設定
29:27 購買
38:12 入庫配送センター
41:36 店舗の「初期」プッシュ
47:51 店舗の「定期」プッシュ
56:02 シーズン中の価格設定
01:00:59 その他の要素 - このペルソナの制約事項
01:04:16 結論
01:06:42 今後の講義と視聴者の質問
説明
パリは、大規模な小売ネットワークを運営する架空のヨーロッパのファッションブランドです。このブランドは女性をターゲットにし、比較的手頃な価格であることを位置付けています。デザインラインは比較的クラシックで控えめですが、常に新しさが主なビジネスドライバーとなっています。年に複数のコレクションが行われ、新製品の波を押し出しています。適切な商品を適切な時期に適切な価格で適切な在庫数量で押し出すことは、主要な課題の一つです。
フルトランスクリプト
皆さん、サプライチェーンの講義シリーズへようこそ。私はジョアネス・ヴェルモレル、LokadのCEO兼創設者です。今日は「パリサプライチェーンのペルソナ」を紹介します。講義をライブで視聴している方は、いつでもYouTubeのチャットで質問することができます。講義中はチャットを読むことはありませんが、講義の最後にチャットに戻り、そこで見つけた質問に対して最善の回答をします。
今日の私たちの関心事は、サプライチェーンとファッション、具体的には、サプライチェーンがファッションにどのように貢献できるかです。私がサプライチェーンの本を開くと、実際には問題について議論するための段落ごとに5行程度の文章が見つかります。その後、本は解決策、あるいは解決策の一部を議論するために進みます。解決策は、時系列予測やオープン・トゥ・バイ、SNOPなどのようなものかもしれません。しかし、問題の側面と解決策の側面との間にこのような不均衡があるとき、私はその不均衡について考え、提案されている解決策が問題に適切であるかどうかを考えます。
それが今日議論するペルソナの主なポイントになります。女性向けファッションブランドであるパリについて、詳しく説明します。ファッションに見られる問題の種類を分析することが課題となります。
私の課題は、意味のあるプレゼンテーションを作ることです。ファッション企業が直面するすべての問題の巨大なカタログをただリストアップするだけでは、ほとんど意味をなさないものになるでしょう。
ですので、この演習を進める方法として、新規性の視点を取ることにしました。ファッションは本質的に新規性によって駆動され、ファッション自体は微妙な年次現象であり、常に同じようでも少し異なるものです。この講義のポイントは、ファッション自体とそのダイナミクスについての講義ではなく、私たちが直面しているサプライチェーンの変化との関係性についてです。
多くのサプライチェーン企業が直面する一連の問題について旅をする方法として、製品自体のライフサイクルをたどることを提案します。これは、架空の企業であるパリが設計、製造などを行う製品のライフサイクルをたどるために行うことです。
これまで、この講義はサプライチェーン講義の第2章の第2回目の講義です。世界計画はオンラインで入手できますので、興味のある方はご覧ください。私たちはすでに第1章を終了しました。第1章では、サプライチェーンについての一般的な考え方や実践について述べました。第1章で見たように、サプライチェーンの改善は本質的には難解な問題であり、単純な方法論では失敗することがほとんどです。前回の講義では、定性的な視点からサプライチェーンについて議論し、サプライチェーンの「ペルソナ」の概念を紹介しました。もし前回の講義を見ていない場合、今日の講義は前回の講義を見た後でないと理解しにくいかもしれません。しかし、前回の講義を見ていない場合でも、完全に迷子にならないように、簡単なまとめを提供します。この2回目の講義では、ファッション業界におけるサプライチェーン管理の具体的な内容について掘り下げます。
まとめると、物理的な商品の流れを管理する際に、変動性の存在下で選択肢の使い方をマスターすることをサプライチェーンと定義しました。これに基づいて、どのようなサプライチェーンの問題が関連性を持つかを確立します。選択肢とは、スコープが狭い明確な決定を指します。例えば、ある製品の1単位を今日、配送センターから店舗に移動させるという決定は、スコープが狭い明確な決定です。一方、会社のロゴを変更するという決定は多くの影響を及ぼし、ブランドのビジュアルアイデンティティに挑戦するため、多くの創造性を必要とします。
サプライチェーンのペルソナのアイデアは、科学的な属性を持つ形式でサプライチェーンの知識を伝えることです。ペルソナは架空の会社を表し、2つの重要な側面を持っています。それは、実際の企業やその特定の問題について議論することに関連する問題を避けるために必要な架空のものであり、解決策ではなく問題の側面に焦点を当てるためです。問題に焦点を当てることで、利害関係の衝突を排除し、サプライチェーンの最も関連性のある側面に集中することができます。
この講義では、「パリ」という架空の女性向けファッションブランドのサプライチェーンのペルソナを調査します。このスライドでは、この会社の本質を把握するために、いくつかのKPI（重要業績評価指標）を集めました。これらはすべて架空のものであり、創作されたものです。スライドを読んで、この会社の本質をつかむための数秒間をお与えします。
これらの数字となぜそれらを選んだのかについて話しましょう。年間売上高10億ユーロは、ヨーロッパや北米のショッピングモールやショッピングセンターで最も頻繁に見られるブランドを代表する規模の特徴です。これはまた、特定の一連の問題を特徴付けています。年間売上高100億ユーロの企業を見ている場合、おそらく世界的な巨大企業を見ていることになりますが、これらの企業はパリとは異なり、しばしば垂直統合されています。逆に、年間売上高1億ユーロの企業を見ている場合、おそらく市場を攻略する特定のアングルを持つ専門家であり、このペルソナで捉えようとしているメインストリームのファッションブランドからは外れているでしょう。
3%のEBITDAは、ファッション業界が比較的利益率の薄い厳しい市場であることを反映しています。これは、サプライチェーン管理が非常に重要であることを示しています。たとえば、EBITDAをわずか1%増やすだけで、利益を1/3増やすことができます。カタログ価格に対する初期の粗利益率50%と20%の割引は、この市場で観察されるものに比較的代表的です。製品は最初に販売されたときにはかなりの利益率がありますが、シーズン終了時のセールやコレクション終了時に提供される大幅な割引により、会社の利益は低下します。
電子商取引が存在し、その売上高の10%を占めると仮定します。電子商取引ストアはネットワーク内で最も大きな店舗ですが、このペルソナは電子商取引企業についてではありません。電子商取引企業について話す場合は、別のペルソナになります。この会社は20世紀後半に登場し、デジタルネイティブではありませんでした。電子商取引は後から出現し、急速に成長していますが、まだ主流ではありません。主要なチャネルは1,000の店舗で構成されており、これがこのシナリオで主導的な存在です。10億ユーロの売上高に対して1,000の店舗がある場合、平均的な店舗の年間売上高は100万ユーロです。これらの店舗はブティックであり、ミッドマーケットファッションの世界では一般的なスーパーストアではありません。
中央値の店舗の売上高はおそらく年間50万ユーロに過ぎません。パリのような会社では、平方メートルで見ると小さいですが、非常に立地条件の良いパワーストアが見られます。これらの店舗は駅や高級都市の賑やかなエリアに位置しているかもしれません。一方、郊外の店舗は平方メートルで見ると大きく、売上高は低いです。興味深いことに、最も多く売れる店舗は最も小さいです。このダイナミックについては後ほど詳しく説明します。
この会社はフランスとドイツに2つの流通センターを持ち、6つの国で事業を展開しています。地理的には比較的集中していますが、会社は1,000キロメートルにわたる領土をサービスしています。1つの流通センターが数百の店舗を担当しているという比率は、ファッション業界では一般的ですが、ハイパーマーケットなどとは異なります。
提供物に関しては、ネットワークで常に1,000の異なる製品を見ています。製品とバリアント（サイズや色の組み合わせを含む）を区別することが重要です。製品からバリアントに移行すると、参照数が桁違いに増えます。女性ファッションでは1年に4つのコレクションがあると仮定すると、約3分の2の製品が毎回新しいものであり、3分の1が前回の提供物の継続です。男性ファッションについて話している場合、新規性の割合はやや低くなります。すべてのコレクションの大部分の製品は以前に販売されたことがなく、常に何らかの形で以前に行われたものとは異なるバリエーションです。
製品ライフサイクルの旅を製品の範囲計画から始めましょう。コレクションの最初の段階では、スタイルのアイデアやスタイルのリストがあるかもしれません。50のスタイルと言っても、正確な数ではなく、数十のデザインアイデアがあるという意味です。これらのアイデアがコレクションのテーマを構成します。
これらの50程度のスタイルのアイデアに基づいて、全体のアソートメントを構築する際には、それらは徐々に膨らまされて1万のバリエーションになります。私が提案するのは、50のスタイルのアイデアからアソートメントを表す1万のバリエーションへの移行は、大部分がサプライチェーンの問題であるということです。スタイルのアイデアから製品を派生させるためには、多くのデザインスキルが必要であることを否定したいわけではありません。私が言いたいのは、範囲計画の問題が明らかにサプライチェーンの問題になるポイントがあるということです。
例えば、プロセスの最後には、持ちたいすべてのサイズを決める必要があります。すべての製品に対して、すべてのサイズを持つことにするかどうかを決めるかもしれませんし、そうでないかもしれません。おそらく、一部の製品は7つの異なるサイズを持つことを正当化せず、3つだけになるかもしれません。テーブルには多くのオプションがあり、サプライチェーンはこのオプションの使い方をマスターすることに関わっています。オプションの細かい点を決めることは、単なる創造性の問題ではありません。市場に適合させ、供給と需要をバランスさせる必要があります。
色についても同様のことが言えます。デザインは色の選択に多くの影響を与えるかもしれませんが、最終的にはすべての製品に対して1つの色、2つの色、または20色を持つかどうかを決めなければなりません。これは単なるデザインの問題だけではありません。供給と需要のバランスも問われます。
原則として、私たちは問題の側面に焦点を当てたいと思っていますが、Facebookの最近の研究論文を引用することで、解決策に少し飛び込んでみましょう。その論文では、生成ネットワークからのデザインインスピレーションについて議論しています。Facebookのチームは、ファッションの写真データセットを基に、新しいデザインを動的に生成するソフトウェアプログラムを開発しました。これは非常に興味深いことです。なぜなら、範囲計画のアイデアに戻ると、非常に自動化され最適化された方法で多くの作業が行われる可能性があることがわかるからです。特に、他の出版物では、スタイルの転送に成功した例が説明されています。Tシャツを取り上げ、パターンのスタイルを特定し、それを自動的に転送してドレスに同じスタイルを適用することが可能です。これは、純粋なデザインと創造性の領域に属すると思われたものが、適切なインフラストラクチャが整っていれば自由に活用できるオプションになるという点で魅力的です。ソフトウェアがこの作業を代行してくれるのです。
話したかったポイントは、範囲計画の作業の大部分は、単にテーブル上のオプションを活用する問題として考えるべきだということです。では、良いアソートメントとは何を定義する要素なのでしょうか？私たちは要素を見る必要があります。最初の要素は広範なカバレッジです。アソートメントに新しい製品を追加するたびに、拡張されたアソートメントを通じてキャプチャできる顧客の追加の機会があります。したがって、より大きなアソートメントは、需要のより大きな部分を直感的にキャプチャします。
ただし、収益の減少の効果もあります。新しい製品を導入するたびに、何らかのカニバリゼーションが起こります。例えば、黒いドレスを1つ導入すると、おそらく需要があるでしょう。しかし、若干異なるカットの2つ目の黒いドレスを導入すると、需要は倍増するでしょうか？おそらくそうではないでしょう。需要は少し増えるかもしれませんが、店に入ってくる多くの顧客は、2つのドレスの間で迷い、1つだけを選ぶでしょう。したがって、アソートメントは、より大きなアソートメントで需要をキャプチャすることと、カニバリゼーションや代替が起こることとの間の妥協点です。
アソートメントのサイズを拡大するたびに、追加の複雑さが生じます。アソートメントに追加される製品ごとに、製品の設計と最終化、eコマース表示用の素敵なデジタル画像の作成、必要なすべての情報の収集が必要になります。製品の調達、製造、管理を別々の参照として扱う必要があります。追加される製品ごとにサポートするために必要なプロセスがたくさんあるかもしれません。規模の経済性はある程度ありますが、1000以上の製品を見ているため、規模の経済性はすぐに枯渇することが予想されます。追加される製品ごとに、線形の追加コストが発生し、収益は減少します。ただし、後ほど探求する非線形性もたくさんあります。非線形性とは、例えば最小発注量（MOQ）のことです。アソートメントが大きくなるほど、すべての製品に大量の購入が困難になり、これらのMOQに到達することが難しくなります。MOQに到達することは常に可能ですが、アソートメントが広範囲である場合、MOQの制約を満たすために必要な以上の数量を注文しなければならず、余剰在庫が大量に発生するリスクがあります。アソートメントに関してできることは、制約する要素がたくさんあります。
アソートメントを構築する際には、それらの製品に対する需要があると予想しています。ここでは自己予言効果が働いています。潜在的な需要を見ることで、製品を作成、設計、製造し、需要を生み出すことができます。価格などの自己予言効果は非常に強力です。低価格は需要を増やし、生産レベルでの規模の経済性を活用することができます。規模の経済性により、より安価に生産することができ、それによって需要が増えます。逆のことも同様です。
アソートメント内にはこのような緊張があります。アソートメントが大きければ大きいほど、内部の需要をカバーできる範囲が広がり、魅力的になります。ただし、アソートメントが大きければ大きいほど、各製品の数量が少なくなり、したがって、これらの製品を生産する際に享受できる規模の経済性も少なくなります。これが供給と需要の法則、つまり経済学の基礎です。
10年前、Lokadのクライアントであるファッションeコマースがこの領域でテストを行っているのを目撃しました。テストされていたのは、価格がゼロになった場合に何が起こるかということでした。需要は無限になるのでしょうか？驚くべき答えは、ある程度、はいです。価格がゼロになると、需要が大幅に増加します。このeコマースがテストした方法は、彼らが偶然に入手した製品を使用しました。それらの製品についての一般的な合意は、その製品は味が悪く、色が悪く、品質が悪いため、売れないというものでした。それらの製品には取り柄がなく、市場で需要がまったくないと彼らは信じていました。しかし、彼らはこの仮説をテストしたいと考え、製品をウェブサイトに無料で掲載し、小売価格をゼロに設定しました。顧客は送料を支払わなければなりませんでしたが、製品自体は無料でした。驚くべきことに、ほとんどすべてが売り切れました。これは、価格が大幅に削減された場合、需要が非常に大量になる可能性があることを示しています。
ファッションについて考えると、それほど驚くことではありません。年間10億ドルを稼ぐ会社でさえ、一般的なファッション市場の1％も捉えていません。競争他社よりもはるかに優れた価格を提供できれば、観測される需要は通常経験するものよりも1桁または2桁大きくなる可能性があります。私の視点から見ると、価格は非常に供給チェーンの問題です。価格を高くするか低くするかを決めることは、観測される需要の量に深い影響を与えます。サプライチェーンは、会社とブランドを通じて生成する価値を最大化するために、これらすべてのオプションを活用する必要があります。
今、アソートメントを確立したので、それをどのように生産するかを決める必要があります。この例では、会社が完全に生産を外部委託し、主にアジアに拠点を置くサプライヤーに頼ると仮定しています。この選択は、ヨーロッパや北米のファッション企業にとって一般的な慣行です。
リードタイムについて考え始めなければなりません。仕入れの発生から商品の受け取りまでの総リードタイムは、おおよそ4〜6ヶ月になるでしょう。ただし、輸送時間のみを見ると、中国やベトナムからヨーロッパへの海上コンテナ輸送には約30〜35日かかります。輸送時間はリードタイムの注目すべき部分ですが、最も大きな部分ではありません。
4〜6ヶ月のリードタイムの大部分は、サプライヤーが独自の原材料を調達し、商品を製造するために必要です。この旅のこの時点で、私たちはアソートメントを持っており、何を買うかを決めなければなりません。最初に考慮しなければならないのは制約です。通常、MOQ（最小注文数量）に準拠する必要がありますが、MOQにはさまざまなバリエーションがあり、通常、ほとんどの場合見つけることができます。例えば、製品レベルでのMOQ、バリアントレベルでのMOQ（最終的な参照とサイズや色のバリエーションを含む）、注文レベルでのMOQなどがあります。例えば、サプライヤーが合計で50,000個以上でないと注文を通すことができないと言う場合があります。また、サプライヤーが任意の色を選べるが、選んだ色ごとにその色の生地を3,000メートルとして表現したMOQが必要な場合もあります。MOQは単一の問題だけでなく、さまざまな制約のスペクトラムです。
さらに、数量が増えるにつれて単位あたりの価格が減少する経済のスケールメリットがある価格ブレークもあります。仕入れの最適化は、単一のバリアントと数量だけでなく、収容する必要がある多くの要素があり、多くの力が働いています。最終的には、ネットワークの能力を反映させたいと考えていますが、それについては後ほど議論します。
仕入れが完了したら、問題はそこで終わりません。今度は出荷の角度について考えなければなりません。たとえば、ベトナムに近くに複数のサプライヤーがある会社では、出荷前にそれらのサプライヤーの生産をコンテナに統合することが興味深いかもしれません。すべてのサプライヤーがフルコンテナを送るのではなく、出荷前に複数のサプライヤーの生産をコンテナに統合することを考えることができます。
また、輸送モードについて考える必要があります。典型的には、私たちの例のような中堅のファッションブランドは、経済的な理由からほとんどの商品を海上輸送で運ぶ必要があります。ただし、高価な商品の一部は航空輸送で運ぶことも可能です。航空輸送の支配的なコストは重量であり、海上輸送の場合は体積です。出荷を計画する際には、海上輸送で到着するフルコンテナと、早めに到着するように一部を航空輸送で送るという組み合わせが合理的な場合もあります。航空輸送と海上輸送の組み合わせを選択する理由はたくさんあります。たとえば、既に在庫切れに直面している会社の早期の在庫切れを解決するため、または需要を測定するために製品を電子商取引で販売し、ディスプレイに置いたり、店舗自体でテストランを行ったり、品質保証評価を行ったりすることができます。さまざまな理由で、輸送モードの組み合わせを選択することは有益です。
総リードタイムは通常4〜6ヶ月であり、企業は計画に非常に注意を払う必要があります。購入されるほとんどの製品は独自の季節性を持っています。例えば、3月に冬のコートが到着しても意味がありません。冬のコートは9月に配送センターに到着し、10月に店舗に並ぶようにしたいのです。スケジューリングの観点から、生産者は一度にすべてを生産・出荷するか、数量が許すなら、実際のネットワーク内で生産・消費されているものに応じて、徐々にコンテナを生産・出荷するかを検討する必要があります。
マスターパックの使用も考慮事項です。マスターパックとは、ボックスに複数の商品が含まれる単純なアイデアです。通常、1つのボックスには200枚のTシャツなど、同じバリアントの多くのユニットが含まれています。問題は、ミニアソートメントを含む1つのボックスを持つかどうかです。これは興味深い点です。なぜなら、ボックスを開封せずに配送センターに送り、直接店舗に送ることで取り扱いコストを節約できるからです。ただし、マスターパックでは柔軟性が大幅に失われるため、一度にすべての商品を店舗に送る必要があります。
購入が完了し、商品が途中にある状態である場合、最終的には入庫配送センターに到着します。配送センターに関する最初の決定は、コンテナの宛先を決定することです。コンテナをドイツの配送センターに送るか、2つの配送センターを交互に使用するか、1つの配送センターにコンテナを送り、余剰数量を2番目の配送センターに再配分するかを決定することができます。ヨーロッパでは、2つの配送センターは道路距離で約1日分離れているため、非常に遠くではありません。
次に、クロスドッキングの問題があります。フランスとドイツの配送センターの両方に向けてのボックスが含まれる入荷コンテナがある場合、クロスドックの操作を行いたいと思うでしょう。コンテナを配送センターに到着させ、すべてのボックスを降ろし、ストレージに保管し、それからドイツに送るということは避けたいのです。降ろす際に、すべてのボックスを直接クロスドックして、すぐに再送することで、ボックスをストレージに保管し、再度取り出すという多くの手作業を回避できます。これは最初の操作であり、到着時に商品の即時再バランスを行うためのクロスドック操作の機会があるかもしれません。なぜなら、最初はこのコンテナがこの配送センター専用であると考えていたとしても、市場状況が変化し、商品が到着するにつれて商品の即時再バランスの機会があるかもしれないからです。
次に、どの商品を開封するかを決める必要があります。品質管理のために、一部の商品を開封する必要があります。ただし、商品を開封するとスペースを取るため、これを考慮する必要があります。そうしないと、ピッキングにおいて生産性が比較的低くなる可能性があります。例えば、サーブする必要があるeコマースの場合、通常、このシナリオでは2つの配送センターのいずれかから出荷されます。もちろん、配送センターの収容能力などの制約も考慮に入れなければなりません。したがって、特定の時期にアジアからの到着が多くなる場合、収集による特定の時期に多くのコンテナを送る場合、配送センターが収容能力的に圧倒されないようにする必要があります。
商品が配送センターにある状態であることを考えると、どの商品をプッシュするかを決める必要があります。通常、コレクションには最初のプッシュがあります。これは一貫性の問題です。新しいコレクションには新しいテーマ、ストーリーテリング、およびマーケティング活動があり、一貫性が必要です。したがって、通常、店舗に対して最初のプッシュが行われます。ここでは、多くの要素が関与しています。最初のアイデアは、店舗の魅力を高めることです。
たとえば、10年前の別のクライアントの逸話ですが、私は少し驚きましたので、議論がありました。結果として、すべての店舗で白いレザーバッグの1つのユニットをプッシュしていました。売上高を見ていると、茶色や黒のレザーバッグが売上高の面で圧倒的に優位であることが少し驚きました。非常に壊れやすいとされる白いレザーバッグの売上高は非常に低かったです。私にとっての疑問は少し困惑していました。なぜ売上高が非常に低いのに、すべての店舗で白いレザーバッグの1つのユニットをプッシュするのかということです。それに対する答えは、まだ強く響いているのですが、すべてのレザーバッグが基本的に茶色や黒である場合、店舗は少し寂しい印象を受けます。非常に魅力的にするために、店舗の魅力を高めるために、売れるかどうかではなく、商品の陳列や視覚効果の面でいくつかの商品を置くことを決めなければなりません。ここでの懸念の一つは、顧客が店舗に入るように魅力を最大化したいということです。
顧客が店舗に入ったら、サービスの質が高いことを確認したいのです。ただし、このシナリオに対する私たちの理解に基づいて、サービスの質とは本当にサービスレベルのことを話しているのでしょうか？私は全くそうではないと言いたいと思います。店舗に入る女性はほとんどが特定の製品を考えているわけではありません。彼女にはいくつかの計画、一般的な興味、一般的な好みがあるかもしれませんが、この人が特定の製品を考えているという考えは可能かもしれませんが、それは非常に限定的なものです。店舗で商品が在庫切れになっている場合でも、有効な代替品がたくさんある場合、在庫切れの問題はあまり関係ありません。さらに悪いことに、人が店舗に入ってきて、探している商品がそもそもアソートメントに入っていないためにそこにない場合、サービスの質の問題すら気づくことができません。私たちは本当にサービスの質について考えなければなりませんが、さきほど簡単に示したように、このサービスの質はほとんどサービスレベルとは何の関係もありません。
したがって、私たちは魅力的な商品、高品質のサービスを提供したいと考えています。そして、すべての財務要素もあります。一部の商品には利益があり、それらの商品を販売することで利益を上げることができます。その他にも、在庫保持コスト、運転資本コストなど、さまざまなコストがかかります。これらは私たちが取り組まなければならないすべての要素です。また、この初期プッシュに適用される一連の制約もあります。まず、店舗の容量があります。私が説明したように、私たちは多くの商品を販売しているパワーストアがありますが、床面積が非常に限られています。これは少し矛盾しています。在庫を最も多く押し込みたい店舗は、技術的には押し込むことができない店舗です。逆に、スペクトルの反対側には、売上があまり良くないため、在庫を大量に押し込むのは合理的ではありませんが、広い面積を持つ弱い店舗があります。
そして、もちろん、押し込みたい商品の計画がありますが、店舗に既にある商品に合わせる必要があります。たとえば、前のコレクションが非常に成功した場合で、店舗がほとんど空である場合、魅力的にするためにさらに商品を押し込むことができるかもしれません。逆に、前のコレクションが少し悪かった場合や、たくさんの余剰品がある場合、店舗に物理的に十分なスペースがないかもしれません。店舗の容量に関しては、店舗のサイズだけでなく、商品のサイズにも依存することを念頭に置かなければなりません。たとえば、明らかに、Tシャツは冬のコートよりもはるかにかさばるため、店舗にはTシャツを多く保管できます。店舗の容量は、商品を陳列するためのハードウェア装置の種類にも依存します。これは両方の方法で機能します。弱い店舗にとっては豊富さの印象を与える装置があることが非常に興味深く、スペースが限られているパワーストアにはよりコンパクトな設置ができる場合があります。
それでは、ルーチンプッシュ、またはストア補充、または配送センターからの出荷とも呼ばれるものについて説明します。ストアのルーチンプッシュとストアの初期プッシュの間には、明確な境界線はありません。それはむしろスペクトルのようなものです。コレクションの初めには物を押し込む必要がありますが、その後は補充する必要があります。それは2つの根本的に異なるものではなく、連続体です。それにもかかわらず、ストアの補充について考え始めると、配送スケジュールを考慮する必要があります。このシナリオでは、複数のストアに対して1つの配送センターがサービスを提供しています。問題は、毎日すべてのストアにサービスを提供することが本当に興味深いのかということです。ドライバーのフリートのために輸送コストが発生しますが、実際にストアに配送を行う毎日にはおそらくいくらかの追加コストが発生します。
その理由は、例えばヨーロッパでは、交通事情のために配送は通常、日中早い時間に行われる必要があります。配送は、ストアの開店時間の1〜2時間前に行われます。つまり、特定の日にストアに配送する場合、従業員が出勤して1〜2時間の給与を支払わなければなりません。同じドライバーが15のストアに配送する場合、給与には10時間の追加給与が加算される必要があります。これは、配送コストとしてかなりの負担となる可能性があります。これらのスケジュールは完全に動的に確立することができます。これらは、すべてのサプライチェーンオプションが毎日のテーブルにあるものです。
次に、配送センターとストアレベルの両方に制約があります。在庫単位を考えてみましょう。現在配送センターに保持されている在庫単位は、すべてのストアが競合していると考える必要があります。例を挙げると、初期プッシュ時に1つのバリアントに対して1つの単位を持っていた弱いストアがあるとしましょう。10週間後、この1つの単位は売り切れてしまいました。したがって、この弱いストアはこの1つのバリアントの在庫切れです。配送センターには、このバリアントの在庫が10個残っているとしましょう。この在庫切れの問題を解決するために、すぐに別の単位をこの弱いストアに送るべきでしょうか？それははっきりとはわかりません。なぜなら、同時に、同じ商品に対して3つの単位を在庫として持っているパワーストアがあるかもしれないからです。パワーストアは在庫切れではなく、現時点では在庫をさらに収容することもできません。在庫には3つの単位があり、それが収納可能な最大数です。しかし、このパワーストアでは、同じ商品に対して1日に1つの単位を販売しているかもしれません。配送センターから残っている単位のうちの1つを弱いストアに送れば、この単位は10週間かかる可能性が非常に高いです。さらに悪いことに、この単位は季節末セール期間に実際に割引価格で販売されるかもしれません。しかし、この単位を後でパワーストアの補充用に在庫に残しておけば、2週間以内に高値でこの単位を販売する可能性が非常に高くなります。すべてのストアが競合していることを考えると、在庫切れの問題を解決することが常に利益になるわけではありません。
配送センターの視点からは、入力と出力の問題も考える必要があります。最も効率的なのは、非常に均一な活動レベルを持つことです。活動レベルが変動する場合、通常の従業員に残業代を支払わなければならなくなりますし、もし変動が大きすぎる場合は、臨時の労働力を呼び寄せなければなりません。臨時の労働力は、時間当たりの費用が自然に高くなるわけではありませんが、通常の労働力よりも高価になることがあります。ただし、通常の労働力ほど能力や経験がないため、生産性が低下します。実際のコストとしては、臨時の労働力の生産性の低下により、はるかに高くなる可能性があります。配送センターの視点からは、完全に均一な活動レベルを持つことが興味深いです。
ストアの視点からも、比較的均一な受け入れレベルを持つことが興味深いです。ある日に20箱を送ると、スタッフはその日の初めにすべての製品をディスプレイに並べるために必要な能力と人手を持っていないかもしれません。これにより、数日間にわたってかなり散らかった店舗になる可能性があります。入荷商品を比較的段階的に受け取ることは、ストアにとって非常に興味深いことです。補充のドライバーは非常に同じです。ストアの魅力を保ち、高品質のサービスを維持し、財務ドライバーを最大化するために、ストアは最大の利益を最小のコストで追求したいのです。ドライバーは基本的にまったく同じです。
余談として、逆ロジスティクスもあります。これはフォワードロジスティクスとは対照的なものです。例えば、配送センターが特定のバリアントの在庫を切らしてしまったが、電子商取引プラットフォームではこの商品が非常によく売れているという状況を想像してみましょう。在庫が残っている弱い店舗がいくつかあり、それらは売れ行きが鈍いです。たとえば、在庫を配送センターに戻して、電子商取引を通じて販売することが興味深いかもしれません。もちろん、費用がかかりますが、最終的には50％の割引で処分するまで待つよりも、電子商取引で製品を定価で販売する方が良いでしょう。また、特にいくつかの店舗が物理的に非常に近くにある場合、店舗間の在庫再調整もたくさん行うことができます。たとえば、パリやベルリンのような大都市では、1〜2キロメートル離れた場所に約5つの店舗がある可能性が非常に高いです。在庫を均等に分散させる方が良いですから、ストアの在庫が切れていて、近くの別の店舗に同じ商品の少し余分な在庫がある場合は、在庫を分散させる方が良いです。
以前にもプリシーズン価格について説明しましたが、価格は一般的にいつでも選択肢の一つです。需要を形成することができます。たとえば、いつでもプロモーションを行うことができます。プロモーションとは、その言葉の文字通りの意味で、商品を宣伝または前面に出すことを意味します。製品の在庫過剰のリスクがある製品に問題があるとわかった場合、その商品を宣伝するのに良い時期かもしれません。また、バンドル販売のオプションもあります。たとえば、「2つ買って3つ目は無料」といった複雑なオファーです。特にロイヤリティプログラムがある場合、フラッシュセールも行うことができます。顧客に直接的なターゲットオファーをすることができます。
私の視点からは、これも非常に重要なサプライチェーンの問題です。なぜなら、最初に4〜6ヶ月のリードタイムがあるからです。ファッションは非常に不規則ですので、この不規則性に対応する必要があります。将来の需要を正確に予測しようとしても、それは最善の場合でも曖昧なものになるでしょう。間違った予測をどのように軽減できるかによって、非常に強力なサプライチェーンのメカニズムを作ることができます。
明らかに、シーズン終了セールを行うという実践があります。このアイデアは、持っている在庫の固定量からの販売量を最大化することです。シーズンの終わりまでにそれをほぼ完売させ、次のコレクションのために店舗内にスペースを確保することを期待しています。ここでは、顧客の習慣と認識を考慮する必要がありますが、これは二面性を持っています。プラス面では、クライアントがブランドから何かを購入し、ブランドに対するロイヤリティが生まれます。1つのブランドから購入する量が増えれば、競合ブランドからの購入量は減るため、非常に良いことです。しかし、問題は、特にシーズンの終わりに割引を提供すると、割引価格での購入の習慣が生まれることです。50％の割引で商品を購入したばかりの顧客は、次のシーズンにはコレクションの終わりまで待つことで再び割引を受けることができるかもしれません。たとえば、ソフトラグジュアリーのようなブランドでは、この問題のために通常割引を行いません。ここでは、中間市場のブランドであり、このメカニズムに頼る必要があります。非常に利益が出るのですが、この問題の両側面を考慮に入れる必要があります。これを最大限に活用するためには、サプライチェーンのトレードオフ最適化の問題です。
過去には、製品の価格を頻繁に変更することに制限がありましたが、現在の電子商取引では、製品の価格をいつでも変更することができます。ただし、実店舗では、すべての製品の値札を再付けするために人手が必要です。最近では、製品の価格を自由に変更できる電子価格表示が登場しています。現在は頻繁ではなくても、10年後を見れば、これらのオプションはさらに一般的になるでしょう。なぜなら、価格を変更したいときにブランドが人々に給与を支払う必要がなくなるからです。
すでに1時間以上経過しており、まだ取り上げていない要素がたくさんあるため、この講義ではすべてを取り上げる時間がありません。特に、電子商取引の側面にはほとんど触れていません。ファッションの電子商取引には独自の議論が必要です。まだ取り上げていない問題のいくつかを簡単に挙げてみましょう。たとえば、ドイツでは、ファッションの電子商取引では50％の返品が予想されるため、2つ購入した商品のうち1つがブランドに返品されます。フランスでは、文化の違いにより、その割合は10％程度に低くなります。これは、電子商取引の運営方法をどのように組織化し、最適化するかに深い影響を与えます。
電子商取引を行っている場合、在庫に商品を物理的に持っていなくても「ネイキッドセールス」ができます。商品がコンテナで入荷する場合、クライアントに到着予定日について透明性を持って販売を開始することができます。商品が到着するまでに4週間かかる場合、2日後の配送を過大に約束したくありません。それにもかかわらず、在庫がある前に商品の販売を開始することができます。
また、ショールーミング効果もあります。クライアントが店舗で商品を見て、商品とフィット感がとても気に入ったが、別の色が良いと思った場合、店舗で決断するかもしれませんが、実際にはオンラインで購入します。逆に、顧客がオンラインで購入し、商品を店舗で受け取り、すぐに商品が合わない場合に返品し、求めている正確な商品を手に入れるために行う場合もあります。
この議論から除外されている他のチャネルもあります。ブランドが製品を販売できるオンラインマーケットプレイスや、ブランドが独自の小売チェーンを持つ他のB2Bクライアントに製品を販売する卸売りなどです。また、ブランドと第三者企業の間で共同管理されている第三者のアウトレットも存在するかもしれません。現時点では触れられていない別の側面は、フランチャイズに関連する複雑さです。通常、ファッション小売ネットワークには、直接所有しているネットワークの一部と、フランチャイズによって独立して運営されているネットワークの一部があります。設定によっては、フランチャイズが独自の在庫管理や価格決定を行うための余地が多かれ少なかれあるかもしれません。ただし、これらの側面について取り組むと、他にもたくさんの質問が生じるため、現時点では触れることはありません。
まとめると、今日はサプライチェーンの意思決定について多くの項目をカバーしました。レンジプランニング、購買、適切な輸送方法の選択、流通センターでの受け入れ処理、初期プッシュとその後の補充、価格に関連する問題について議論しました。これらすべてのサプライチェーンの意思決定が完全に絡み合っていることがわかります。たとえば、初期のレンジプランニングの意思決定は、購買に深い影響を与え、それが初期プッシュと補充、サービスの品質、在庫過剰、シーズン終了時の割引に影響を与えます。
この絡み合いは、サプライチェーンの定量的原則に関する講義で紹介された原則の本質です。これらの問題を局所的に解決しようとすると、問題を移動させるだけで、解決策にはなりません。結論として、このケーススタディの理解に基づいて、私たちは分割統治アプローチに非常に懐疑的であるべきです。なぜなら、この絡み合いのために、問題自体と私たちが観察したすべての意思決定に関して、順次の機能分解を最適化するというアプローチは、完全に問題を無視してしまうからです。
このことで、プロセスの機能分解について非常に懐疑的であるべきです。たとえば、予測計画があると言って、プロセスの順次の機能分解を最適化すると、問題自体と私たちがすべての意思決定について理解していることとは完全に矛盾しています。
さて、質問に入ります。
質問: マイクロフルフィルメントセンターは、スペースが限られ、注文の回転時間が非常に短い（3時間での配送）アジアの都市で必要です。多階建ての配送センターのレイアウトでは効率が低下します。プロセスとレイアウトに基づいたカスタマイズされた倉庫管理ソフトウェアを使用して、多階建てのマイクロディストリビューションセンターの倉庫運営効率をどのように改善すればよいですか？
これは非常に興味深い視点であり、このケーススタディではカバーされていませんでした。あなたが説明していることは、問題を理解することの重要性を強調しています。たとえば、マルチレベルのマイクロディストリビューションセンターがある場合、多くの追加オプションが現れます。製品を受け取ったときに、どの階に置くべきですか？建物のトポロジーが非常に重要になります。特に、最初から配送センターとして設計されていない建物の場合です。
今日は具体的な解決策には触れませんが、サプライチェーンのケーススタディのアイデアに固執する場合、まず、関与する力と直面する問題を特徴付ける必要があります。たとえば、非常に小さな施設の場合、実際に建物に配置できる人数に制限があるかもしれません。マイクロディストリビューションセンターにさらに人員を追加すると、人々が循環するための十分なスペースがない場合、収益は減少します。その場合、ストレージの組織方法を異なる方法に変えたり、人々がアイテムをより簡単に見つけるのを助けたり、内部のレイアウトを再評価したりすることを考え始めるべきかもしれません。別の可能性としては、夜勤を専門としてマイクロディストリビューションセンター内の在庫を再編成することで、昼間のチームの生産性を向上させることができます。この講義の主な目標は、正確な解決策について議論することではなく、問題の理解を広げることです。後の講義では、より具体的な解決策について詳しく掘り下げるかもしれませんので、お楽しみに。
質問: マルチエシュロン在庫最適化における既存のソリューションについてどう思いますか、特に需要センシングと組み合わせた場合は？
私は需要センシングについてのLokad TVのエピソードを制作しましたが、それは本質的には無意味であり、マーケティングのキャッチフレーズです。キーワードに「需要センシング」とあれば、ベンダーはその主題についてほとんど理解していないことが保証されます。それを証明するために、数ヶ月前にLokad TVで制作した需要センシングのエピソードをご覧いただくことをおすすめします。
マルチエシュロン在庫最適化の既存のソリューションについては、問題の定義と特性を調査することから始める必要があります。マルチエシュロン最適化のほとんどの意思決定はリアルタイムで行う必要はありません。今日議論したケーススタディでは、ほとんどの意思決定はリアルタイムで行う必要がありませんでした。ほとんどの既存のマルチエシュロン在庫ソリューションは、リアルタイムのトランザクション処理に適した関係データベースをソフトウェア的に設計されています。しかし、サプライチェーン最適化で行われるほとんどの意思決定にはリアルタイムのトランザクション処理は必要ありません。
L4 このケーススタディでは、私たちは実際にはマルチエシュロンサプライチェーンではなく、2エシュロンサプライチェーンについて議論しています。私たちが話しているほとんどの意思決定について、リアルタイムの意思決定は必要ありませんか？全く必要ありません。商品を販売したり、在庫を配送センター内で移動させる場合にはトランザクション処理が必要ですが、それがサプライチェーン最適化の目的ではありません。したがって、既存のマルチエシュロン在庫最適化ソフトウェアを見る際には、今日のパーソナと同様に問題を見て、ソフトウェアに組み込まれた基本的な設計の意思決定が問題と一致しているかどうか、または完全に矛盾しているかどうかを評価してください。私の意見では、マルチエシュロン在庫最適化の市場で見つけることができるほとんどのソフトウェア製品は、解決しようとしている問題と完全に対立している設計を持っています。これは簡単なリトマス試験で検出できます。ベンダーにSQLデータベースを使用しているかどうか尋ねてください。もし答えが「はい」なら、そのソフトウェアは問題に対して誤った設計であることがわかり、そのベンダーを排除して次のベンダーに進むことができます。
質問: パーソナを作成する際、非常に現実的に見えるかもしれませんが、それは思考実験の試みです。そのダイナミクスを研究するためのデータセットをどのように生成できますか？
現実的な合成データセットを生成することは非常に困難です。Lokadでは、いくつかのサンプルデータセットを持っているため、試みましたが、それには多くの労力がかかりました。サンプルデータセットを作成する最も簡単な方法は、実際のデータを使用して匿名化することです。
この質問は非常に関連性があり、前回の講義で議論したポイントに触れています。私がこのパーソナを作成した方法は、現実的に聞こえる一方で、容易に反証されるように設計されています。例えば、ファッションブランドは500の店舗と100の配送センターを持っていると言うかもしれませんし、10,000の代わりに50のバリアントしか持っていないかもしれません。サプライチェーンディレクターは、私が提示した問題が彼らのファッションブランドには存在しないと主張するかもしれません。なぜなら、彼らは中国から輸入し、配送センターなしで直接店舗に納品されるからです。
数週間前に紹介したパーソナの方法論は正しいことを証明することはできませんが、最大限に公開されているため、簡単に反証できます。これは質的なアプローチであり、残念ながら、それがこの視点の限界です。これは合成データセットで豊かになる可能性がありますが、非常に困難な作業です。これにより、アプローチはより量的な研究に対してもより傾向があるようになります。しかし、心配しないでください。今日は非常に質的な視点を持っています。2週間後には、サプライチェーンに関する定量的な洞察と知識を得るための方法論について議論します。それが実験的最適化についての正確に何です。
質問: 郊外の店舗などの売上が低い店舗を疑似配送センター（DC）として使用することで、パリは配送レベルでさらに在庫最適化を改善できるのではないでしょうか？あなたの考えは何ですか？
まあ、問題は「はい」と「いいえ」の両方です。問題は、これらの店舗が配送センターが持つすべての設備を完全に欠いていることです。配送センターは文字通り大きくて複雑な機械です。コンベアベルト、包装機、その他の設備があり、これらを使用して出荷を組織することができます。
これらの小さな店舗の問題は、まず、通常はどこにでもあるわけではないため、例えば高速道路に近いわけではないことです。これはハブとして使用するには最も実用的な場所ではありません。さらに、配送目的のために店舗には実際には何も準備されていないかもしれません。平方メートル単位では、大きな店舗よりも安価ですが、通常は高速道路のそば、文字通りまったく何もない場所に位置する配送センターほど安くありません。配送センターの平方メートル当たりの価格は非常に低いです。
これらの小さな店舗は大きな店舗よりも平方メートル当たりの価格が低いですが、商業的な魅力は控えめな地域になります。平方メートル当たりの価格は相当なものです。すべての産業活動を行う場合、平方メートルがほとんど何の価値もない場所で行いたいと思うでしょう。
今日の質問は以上です。聴衆の皆さん、ありがとうございました。次回の講義は2週間後になりますので、お楽しみに。さようなら！
