00:00:08 イントロダクションとスティーブン・ディズニーの経歴。
00:01:26 供給チェーンにおけるブルウィップ効果の概要。
00:02:26 ブルウィップ効果の4つの主要な要因。
00:05:17 在庫切れとブルウィップ効果への影響。
00:06:02 ブルウィップ効果の現在の関連性と緩和策。
00:08:00 供給チェーン管理における予測と確率モデル。
00:10:23 より多くのオプションの育成と代替手段の活用によるサービスの向上。
00:12:13 供給チェーンの問題を緩和するためのポイント予測から確率予測への移行。
00:14:35 供給チェーン補充アルゴリズムにおける制御理論の適用。
00:15:38 供給チェーン管理におけるフィードバックコントローラーの類似性についてのジョアネスの考えを共有。
00:16:00 高次元ゲームにおける確率的勾配と局所最適化。
00:17:11 異なる業界や垂直市場に対するさまざまな最適化手法。
00:19:07 実世界の供給チェーンにおける最適化技術の応用。
00:20:54 正確な予測と生産エンジニアリングの重要性。
00:23:20 ブルウィップ効果の現在の関連性とCOVIDパンデミックとの関係。
00:25:01 供給チェーンにおける変動の定量化の実現可能性についての議論。
00:26:05 供給チェーンにおける財務管理に関する議論。
00:26:22 スティーブンの二重供給チェーンに関する研究。
00:27:24 二重供給チェーンの利点に関するスティーブンの意見。
00:28:01 供給チェーンを制御システムと固有振動数と比較。
概要
キーラン・チャンドラーが、Lokadの創設者であるジョアネス・ヴェルモレルとエクセター大学のオペレーションズ・マネジメント教授であるスティーブン・ディズニーと一緒に、供給チェーンにおけるブルウィップ効果についてインタビューしています。ディズニーは、効果の4つの主要な要因を特定し、制御工学のアイデア、情報の共有、および他の戦略を使用して緩和することができると提案しています。ヴェルモレルは、確率的予測の重要性と供給チェーン管理でのオプションの習得を強調しています。ディズニーは制御理論を紹介し、これらの技術を実装するための実践的なアドバイスについて議論しています。両者は、ブルウィップ効果は避けられないものではないと考えています。ディズニーの研究は、リーダンスに基づいて供給チェーンの回復が異なることを認識しています。
詳細な概要
キーラン・チャンドラーが、Lokadの創設者であるジョアネス・ヴェルモレルとエクセター大学のオペレーションズ・マネジメント教授であるスティーブン・ディズニーと一緒に、供給チェーンにおけるブルウィップ効果についてのディスカッションを行っています。ブルウィップ効果は、供給チェーンなどのシステムで観察される変動が、通常は需要である入力の変動の大きさを超える現象です。
スティーブン・ディズニーは、25年間にわたりブルウィップ効果を研究し、エンジニアリング技術、コンピュータシミュレーション、数学を用いて企業がこの問題を理解し軽減するのを支援してきました。彼は、1997年の論文で特定された4つのブルウィップ効果の主要な要因を説明しています。1）需要信号処理（解釈、予測、補充注文の生成）、2）バッチ処理（最小注文数量または経済的注文数量）、3）配給とゲーミング（ストックアウトによる過剰注文と後での注文キャンセル）、および4）価格変動（製品の需要を操作する）。
ジョアネス・ヴェルモレルは、ブルウィップ効果が普遍的であることに同意しますが、その根本的な原因と現れ方は業界によって異なる可能性があると指摘しています。たとえば、小売りの生鮮食品業界では、在庫切れが消費者の消費パターンを同期させることで大きな需要変動を引き起こすことがあります。
スティーブンは、1997年の論文の結論が今日でも有効であり、特に供給チェーンの下流に位置する資本集約型企業にとっては、生産や流通が需要よりも2倍から5倍も変動する可能性があり、在庫は5倍から10倍も変動する可能性があると考えています。彼は、ブルウィップ効果が避けられないとする論文の主張には反対し、適切な予測手法を選択し、調整し、制御工学の考えを活用し、情報を共有する（EPOSデータやベンダー管理在庫などを通じて）などの戦略を用いることで、ブルウィップ効果を軽減できると主張しています。
ジョアネス・ヴェルモレルもブルウィップ効果が避けられないという考えに疑問を投げかけ、その影響を和らげる方法を企業が見つけることができると提案しています。
ヴェルモレルは、ポイント予測から確率的予測への移行を供給チェーンの不確実性を管理するための重要な改善として強調しました。彼は、この移行によって数値の安定性の問題を軽減し、需要とリードタイムをより正確に表現することができると主張しています（より正確な）。
ヴェルモレルは、供給チェーン管理におけるオプションの使い方の重要性も強調しました。部品の代替オプションや異なる輸送方法の選択肢を考慮することで、企業は変化する状況により適応し、リスクを最小限に抑えることができます。彼は、これらのオプションを活用する能力が近年大幅に拡大しており、供給チェーンをより最適化することがますます可能になっていると指摘しました（供給チェーンの最適化）。
スティーブン・ディズニーは、シャワーでの水温調節の経験に類似した制御理論の概念を供給チェーン管理に導入し、説明しました。彼は、供給と需要の振動を避けるためには、供給チェーンの意思決定に対して小さな徐々な調整が必要であると説明しました。この概念は、在庫管理やERPシステムの補充アルゴリズムにも適用され、企業は在庫レベルと進行中の作業（WIP）をゆっくりと修正して、よりスムーズで安定した供給チェーンを作り出すことができます。
ジョアネス・ヴェルモレルは、ディズニーの類似性に同意し、ディープラーニングの突破口は確率的勾配降下法の再発見であり、システムを改善するために小さな調整を行うことを含んでいると指摘しました。この考え方は、ディズニーのシャワーの類似性と一致し、不確実性に直面して供給チェーンを最適化するのに役立つ小さな徐々な変化が助けになると述べました。
彼らは供給チェーンの最適化とこれらの技術の実際のシナリオへの適用について議論しました。
ヴェルモレルは、勾配ベースの最適化の効果について議論し、異なる産業の経済ドライバーの非対称性を考慮することの重要性を強調しました。彼は、高い粗利益率と材料の再利用性により、特定の制約が適用されない場合があるという、高級時計の生産の例を挙げました。また、ある産業では無駄とされることが他の産業では合理的である可能性も理解する必要があると強調しました。
一方、ディズニーは、これらの技術を導入する企業に対して実践的なアドバイスを提供しています。彼は、製品の生産プロセスと供給チェーンの戦略的ニーズを理解するためにバリューストリームマッピングから始めることを提案しています。企業は在庫の削減に焦点を当てているのか、容量コストが重要なのかを判断する必要があります。これらの要素は最適化のアプローチに影響を与えます。また、需要、予測、生産目標、完成品、在庫レベルの時系列を調査し、システムの変動の原因と結果を特定する必要があります。
ディズニーは、手動の予測調整がアルゴリズムの予測と比べてどれだけ価値を持つかを検討し、選択した予測アルゴリズムがビジネスニーズに適切に調整されているかどうかを評価することを推奨しています。また、予測を使用するアルゴリズムがITシステム、ERPシステム、またはスプレッドシートに正しく設定されていることの重要性も強調しています。最後に、機械の信頼性や製品の品質など、生産エンジニアリングの重要性を強調しています。
ヴェルモレルは、ブルウィップ効果の現在の関連性について、COVID-19パンデミックはブルウィップ効果の直接的な現れではなく、非正規の統計分布を考慮することの重要性を供給チェーンマネージャーに思い出させるファットテールイベントの例であると考えています。彼は、パンデミックの余波がアジアの電子産業で見られるように、ブルウィップのような問題が発生する可能性があると推測しています。
ヴェルモレルは、すべての可能な未来と意思決定を検討することで、企業は供給チェーンの問題に対してより詳細な対応を実現することができると説明しています。このアプローチは20年前には技術的には実現不可能でしたが、現在では企業は財務的な結果をより効果的に制御することができます。供給チェーンには非線形のコストがしばしば存在し、2倍の生産は残業、積極的なメンテナンス、その他の要因により5倍のコストがかかる場合があります。これらの問題は完全には排除できませんが、財務的な観点からより効率的に管理することができます。
ディズニーの研究は、需要変動に迅速に対応できるようにするために、企業がほとんどの製品を低コストの国から調達し、小規模な現地工場で補完する「デュアルソーシング」の供給チェーンに焦点を当てています。現地工場は需要の変動に迅速に対応し、在庫を厳密に管理することができますが、需要の大部分は遠隔地の工場からの低コスト製品で満たされます。このアプローチには、グローバルな流通の削減、製造を西側諸国に戻す可能性、および供給チェーンの堅牢性の向上など、いくつかの利点があります。
ディズニーによると、供給チェーンは風に揺れる橋のような固有の周波数を持っています。COVID-19の影響により、供給チェーンは現在その固有の周波数で振動しており、需要は定期的に上下するでしょう。長いリードタイムを持つグローバルな供給チェーンは回復に時間がかかりますが、リードタイムが短い供給チェーンはより速く回復するでしょう。
フルトランスクリプト
キーラン・チャンドラー: 今日のLokad TVでは、エクセター大学のオペレーション教授であるスティーブン・ディズニーをお迎えし、なぜこの効果が発生するのか、そして供給チェーンの実践者にどのような影響を与えるのかを説明していただく予定です。スティーブン、エクセターからの生中継にご参加いただき、ありがとうございます。いつものように、ゲストについてもう少し詳しく知りたいと思います。まずは、自己紹介をお願いします。
スティーブン・ディズニー: はい、私の名前はスティーブン・ディズニーです。私はイギリスのエクセター大学でオペレーション管理の教授をしています。私は実際には研究領域として供給チェーンのダイナミクスに興味を持っています。ですので、過去25年間ほどをブルウィップ効果の研究に費やしてきました。これは供給チェーンにおけるダイナミックな効果であり、ビジネススクールで生活しながら、エンジニアリング技術、コンピュータシミュレーション技術、数学的技術をこれらの問題に適用してきました。また、企業の支援も行っています。私はそれが魅力的だと思っており、今日はそれについて話す機会をいただきありがとうございます。
キーラン・チャンドラー: もちろん、問題ありません。ブルウィップ効果のアイデアについて、もう少し詳しく見ていきたいと思います。まずは、簡単な概要を教えていただけますか。
ジョアネス・ヴェルモレル: では、私がブルウィップ効果について理解しているのは、基本的にはシステム内で観察される変動が、システムへの入力の変動の大きさを超える現象です。ここでは、供給チェーンをシステムとして見ています。そして、それがそのような現象です。ちなみに、入力の変動を拡大させることができるものには、変動を減少させることができるものもあります。それが在庫バッファなどのものです。
キーラン・チャンドラー: なるほど、ではスティーブン、いわゆるブルウィップ効果に影響を与える要因は何ですか？それらは何ですか？
スティーブン・ディズニー: 1997年のハウ・リーの論文では、ブルウィップ効果の4つの主要な要因が特定されています。1つは需要信号処理と呼ばれるもので、需要を解釈し、予測し、補充注文を生成する方法についてです。つまり、予測と補充アルゴリズムがあります。次に、バッチ処理です。最小発注量や経済発注量などで生産することがあり、これにより変動が生じます。もう1つの効果は配給とゲーミングです。商品が不足している場合やサプライヤーが商品不足の場合、実際に必要な商品を手に入れるために過剰発注することがあり、その後、商品が到着すると注文をキャンセルすることになります。最後の要因は価格の変動です。企業は商品の需要を操作することが好きで、それは将来の商品の需要を食いつぶす可能性があります。スーパーマーケットの2つで1つのオファーが典型的な例です。トイレットペーパーは半額の時に2倍買います。賞味期限がなく、自宅に十分な収納スペースがあるからです。ただし、毎日の低価格設定はそれを解決するのに役立ちます。
キーラン・チャンドラー: リベニューマネジメントの技術もありますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: はい、基本的な要因であり、システムの構造、リードタイムに起因する予測と補充システムです。
キーラン・チャンドラー: そしてスティーブンは、需要信号として現れるものが、その4つの要因の中で最も注目されていると述べていました。それは公平だと思いますか？それが正しい方法だと思いますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: それは業界によると思います。私自身の観察では、多くの業界では支配的な要因は異なりますが、変動の拡大効果やブルウィップ効果が起こることはあります。ただし、その根本的な原因はまったく異なり、非常にシンプルです。たとえば、生鮮食品の小売業では、実際には在庫切れが原因です。在庫切れが発生すると、お客様の消費パターンが同期する傾向があります。したがって、多くの食品小売業者で観察されるのは、需要の大きな変動が発生することであり、在庫切れがあると、お客様の消費が少し遅れるということです。その結果、在庫切れによって消費パターンが同期し、お客様自身が同期するという効果が生じます。しかし、要するに、私はこのような効果が確かに普遍的であると信じていますが、それがどのように展開されるかは、見ている業界によって異なるということです。元の論文はFMCGに焦点を当てていましたが、私が言っているのは、FMCG企業ではない企業を見ている場合、異なる方法で起こる傾向があるということです。
キーラン・チャンドラー: オーケー、スティーブン、この論文の主な結論について話しましょう。20年以上前に発表されたものですが、主な結論は何であり、今日でも有効だと言えますか？
スティーブン・ディズニー: 私はその結論が今日でも非常に有効だと思います。主に、ブルウィップは避けられないと述べていますが、特に需要信号処理の要因からです。低相関の需要は常にブルウィップ効果を生み出します。そして、私が企業で見るのは、通常、個々の製品レベルで、生産や流通が需要よりも2倍から5倍の変動があることです。これは在庫にも影響を与えますし、需要よりも5倍または10倍も変動する可能性があります。私は多くの企業がこの効果に苦しんでいるのを見ていますし、資本集約型企業にとっては、これは大きな非効率です。主な結論は非常に重要であり、特にグローバルなサプライチェーンの時代において、私たちは時間の経過とともによりグローバルになってきましたし、リードタイムも長くなっています。私が異なる意見を持つのは、「避けられない」という側面です。私たちができることはあります。より適切な予測手法を選択することができます。
キーラン・チャンドラー: 予測手法を適切に調整することができますし、制御工学のアイデアや理論を使用して補充の意思決定を行うこともできます。小売サプライチェーンでは、EPOSデータを使用して情報を活用することができます。また、サプライヤーが在庫情報にアクセスし、それを自身の意思決定に活用するベンダー管理在庫などの技術も使用できます。これらのことはすべて、ブルウィップ効果を緩和するのに役立ちますし、場合によっては完全に排除することもできます。ジョアネス、あなたの考えはどうですか？この考えに同意しますか？それとも、影響を和らげる方法や手段があると思いますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 私の見解は、予測の観点から見ると、この遅い20世紀の視点は、ポイント予測にしっかりと根ざしています。ポイント予測は、基本的には1年、1日、1週間、または1ヶ月ごとに1つのデータポイントを持つ時系列です。そして、時系列の視点と在庫管理を考えながら、予測を前方に展開します。Lokadが10年以上にわたって行ってきたことは、需要やリードタイムなどの不確実性のあるすべての領域に対して確率的な予測に移行することです。ポイント予測で抱えていた数値安定性の問題、つまり、予測が常に遅れているか、より反応性があるが変動が大きくなるという問題は、まず最初にポイント予測に関連しているため、ほとんど完全に解消されます。これが私の回答の第一部です。
私が通常、サプライチェーンに取り組む方法の第二の部分は、オプションの使い方の習得であり、ゲームの一部はより多くのオプションを育てることです。需要を一つの塊として見るビジョンやリードタイムを一つの塊として見るビジョンは、ある程度時代遅れだと思います。まず、大量の代替品が存在します。時には、この代替品を活用してより良いサービスを提供することさえできます。提供している製品間で共有されるコンポーネントがあるかもしれませんので、自然に、例えば製薬業界のようにアーキタイプに従う必要はありません。
キーラン・チャンドラー: ジョアネス、輸送や包装のオプションを開放して潜在的なサプライチェーンの問題を緩和するという考えについてどう思いますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 生のアクティブな製品を持っている必要がありますが、その後、オプションを開放するために急ごしらえで150種類の異なる包装オプションを持つことができます。現在では、航空、海、鉄道、道路など、さまざまな輸送オプションが利用可能です。どのオプションも固定されたものではありません。より高価なものから安価なものまで、様々なもののグラデーションです。状況に応じて、リードタイムを大幅に短縮し、在庫切れを緩和するために、航空機による早期出荷を選択することもあります。しかし、すべての生産に対してそれを行うわけではありません。したがって、サプライチェーンの問題は避けられないというスティーブンの結論には同意しますが、避ける方法やサプライチェーンをより利益につなげる方法は、過去20年間で大幅に拡大しました。
キーラン・チャンドラー: スティーブン、制御理論の使用について言及しましたが、それはより工学的な手法だと考えています。このようなシナリオにどのように適用できるのでしょうか？
スティーブン・ディズニー: 私はシャワーを浴びることについてのたとえ話が好きです。サプライチェーンでは、私たちは意思決定を行い、一定の時間が経過すると、製品が生産システムまたはサプライヤーから届きます。原因である意思決定と結果である製品の到着の間には遅延があります。さて、古風なシャワーの場合を想像してみてください。ホットタップとコールドタップが別々になっているものです。温度を調節するために、私はホットタップを全開にし、お湯がシャワーから出てきて頭にかかるのを待ち、その後、コールドタップを使って温度を調節します。コールドタップを急に回すと、水が冷たくなりすぎますし、逆に急に戻すと、水が熱くなりすぎます。私たちはシャワーで、ゆっくりと蛇口を回し、望む温度に合わせて水がパイプを通ってくるのを待つべきだと知っています。
同じ原則がサプライチェーンにも適用されます。需要が増える場合、新しい市場に進出したり、製品がより好まれるようになったりするかもしれませんが、増加分をすべて追いかける必要はありません。それによって供給と需要の振動が生じます。実際には、需要の変化に対してゆっくりと反応することが望ましいです。そうすることで、需要が一時的なものであれば、需要が下がることもありますが、上げ下げを追いかける必要はありません。
キーラン・チャンドラー: では、ジョアネス、生産の変動を平準化するための補充アルゴリズムについてもう少し詳しく教えていただけますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: はい、もちろんです。生産オーダーや補充オーダーが需要のピークと谷の中央を流れる、きれいな滑らかなパターンが得られます。そして、これを行うのは補充アルゴリズムです。予測はERPシステムの補充アルゴリズムで使用され、高ボリュームの製品の場合、通常は「水を上げるポリシー」と呼ばれるもののバリエーションになります。このアルゴリズムには2つのフィードバックループがあります。在庫と進行中の作業です。したがって、目標在庫があります（安全在庫）が、実際の在庫はそれ以下またはそれ以上になる場合があります。すべてを一つの決定で修正しようとする代わりに、生産にかかる変動を滑らかにするために時間をかけてゆっくりと修正したいのです。進行中の作業（WIP）も同様です。リードタイムが長い場合、船やコンテナに積まれた製品の目標数量があり、在庫と同じように考慮する必要があります。しかし、供給チェーンのダイナミクスに大きな影響を与えるアルゴリズムのわずかな変更です。
キーラン・チャンドラー: スティーブン、そのようなアナロジーについてどう思いますか？フィードバックコントローラーのようなアイデアを追うのは非常に明らかなようですね。
スティーブン・ディズニー: まあ、キーラン、現代の表面では、実際にはディープラーニングの最大のブレークスルーの1つは、まさにそれです。学習中にシステムを少しずつ少しずつ触れていくのです。これが確率的勾配降下法の本質です。シャワーのアナロジーは、ちょっとずつ触れていくことの連続です。非常に興味深いのは、20年前、人々は実際にはローカル最適化として知られるものについて非常に懐疑的でした。つまり、勾配に従って進むだけで、非常に最適化された出力が得られるということで、人々は「それをやると、ローカル最小値にはまってしまい、うまくいかない」と考えていました。現実の問題は、非常に高次元のゲームをプレイしているときには、ローカル最小値ではなく、収束の速さです。確率的勾配降下法でシステムを少し動かすことは非常にうまく機能します。これが私の考えの一部です。そして、もう一つは、最適化しようとしているものについて言及すると、非常に多くの要素に依存すると言えます。たとえば、ハードラグジュアリーを考えてみましょう。マスターウォッチメーカーであり、非常に高価な時計を製造しているとしましょう。極端な例として、女性用の時計があります。宝飾品であり、貴金属で作られており、100％リサイクル可能です。価値の100％をリサイクルできます。貴金属や宝石があり、標準化されたムーブメントがあります。制約は何でしょうか？実際には、店舗に展示するものがない場合、人々は購入しません。ですから、多くを生産することが非常に重要です。生産しない場合、どうなるのでしょうか？
キーラン・チャンドラー: あなたの関心は本当に多くを生産することですし、ハードラグジュアリー市場は新しさに非常に影響を受けるので、多くを生産する必要があります。そして、もし生産しなかった場合はどうなるのでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: まあ、生産しなかったものは、高価な時計を店舗に持ち帰り、貴重な宝石をすべて取り外し、金属をリサイクルし、ムーブメントを新しい時計に組み込んで送り返します。そして、組み立てが時計のコストの約5％であり、80％の粗利益であることに気付きます。ですから、このような状況にあるときは、非常に強い非対称性が働いています。もちろん、それは異なります。非常に厳しいマージンで運営する高圧縮のFMCGにとっては同じことではありません。私のポイントは、勾配ベースの最適化は本当に機能するが、経済ドライバーの非対称性を考えて、均衡のスイートスポットを表す領域を知るために考える必要があるということです。そして、ある業界では非常に無駄だと考えられるものが、別の業界では非常に合理的だと考えられるかもしれません。
キーラン・チャンドラー: では、スティーブン、これらの技術の実際の世界での適用について少し話しましょう。私は、この論文がこれらの問題のいくつかを強調していたが、それらに対処する方法については具体的ではなかったと思います。したがって、あなたがおそらく一緒に働いている企業にどのようなアドバイスを与えますか？
スティーブン・ディズニー: ジョアネスのアイデアに基づいて、まず最初のステップは、サプライチェーンのニーズを理解することです。したがって、バリューストリームマッピングは重要な最初のステップです。製品の生産に使用されるプロセスを理解する必要があります。そのプロセスの戦略的なニーズを理解する必要があります。在庫削減に焦点を当てたサプライチェーンなのか、容量コストが重要なのかを理解したいですね。在庫に焦点を当てており、バルウィップが何の影響もない場合は、在庫コストを最小限に抑えることに焦点を当てることができます。資本集約型の産業では、仕上がり品や原材料の在庫コストと、生産設備とそこに結び付けられた資本の効率的な使用とのバランスが取れるでしょう。したがって、サプライチェーンを理解し、それをマッピングすること - 私はそれを行うためにバリューストリームマップを使用するのが好きです - そして、その上に、需要の時系列、予測の時系列、生産目標と生産完了の時系列、在庫レベルの時系列、仕上がり品の在庫、原材料の在庫などを重ね合わせます。そして、サプライヤーに戻って、予測やサプライヤーへの発注のキャンセルなど、将来の信頼性のあるガイダンスをサプライヤーに提供できるかどうかを確認します。これにより、システム内の変動の発生源とその変動の結果がわかります。それが常に悪いわけではありません。したがって、サプライチェーンの戦略的なニーズを理解したら、予測方法について考えることができます。企業はしばしば予測を手動で調整しますが、それが実際にアルゴリズム予測と比較して価値を追加しているかどうかを考える必要があります。
キーラン・チャンドラー: 適切な予測アルゴリズムを使用していますか？それらはビジネスのニーズに適切に調整されていますか？在庫に焦点を当てたサプライチェーンと資本集約型の予測会社では、異なる予測ニーズがあります。私たちは将来をどれだけ正確に予測できるかを人々に示すために予測を作成しているのではなく、サプライヤーからどれだけ注文し、どれだけ生産するかというビジネス上の意思決定をするために予測を作成しています。したがって、それらの予測を使用するアルゴリズムは、適切な場所に設定されていますか？比例フィードバックコントローラーを持っていますか？適切に設定されていますか？
スティーブン・ディズニー: それは、製造計画やサプライヤーからの調達に使用するITシステム、ERPシステム、またはスプレッドシートで行うことができる作業です。そして、古典的なエンジニアリング作業もあります。生産システムは望ましい計画に従って生産できるでしょうか？機械は信頼性がありますか？生産目標を達成しますか、あるいは時々過剰生産または不足生産しますか？良質な製品を生産しますか？予測、コンピュータサイエンス、制御工学、そして古典的な生産工学の組み合わせが、サプライチェーンに適切なバルウィップ効果をもたらすために必要です。
キーラン・チャンドラー: 素晴らしいですね。ジョアネス、現在の時点でバルウィップ効果はどれくらい関連していると言えますか？COVIDはバルウィップ効果の非常に良い例だったと言えるでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: COVIDは皆にとって超大規模な混乱でした。バルウィップ効果の具体的な現れではなかったと思います。COVIDを特徴づけたものは、一種のファットテールイベントでした。サプライチェーンにおける分布、統計的な分布という意味での分布は正規分布ではなく、ファットテールです。つまり、通常の分布を見ると思われるほど非現実的ではない極端なイベントが発生することがあります。
予測不可能なリードタイムの乱れにより、このパンデミックの結果としてバルウィップの形でさまざまな問題が発生すると予想されます。ある程度、現在のアジアの電子機器市場で見られているのはそれだと思います。しかし、それが主導的な要素になるとは思いません。現在、非常に興味深いのは、すべての可能な未来を考慮し、すべての可能な意思決定を見極め、その2つを組み合わせるアプローチを取ると、20年前には技術的に実現不可能だった非常に詳細な対応が可能になることです。通常、サプライチェーンでは、需要の変動を超えるシステム内の変動をどの程度許容するかを定量化することができます。なぜなら、通常、サプライチェーンでは非線形のコストが発生するからです。
キーラン・チャンドラー: 同じ期間内に2倍の生産を行いたい場合、コストは2倍になるとは限らず、5倍になるかもしれません。なぜなら、人々が残業をしなければならず、機械は積極的なメンテナンスが必要なレベルで稼働する必要があるからです。問題を解消することができるか、または少なくとも財務の観点からそれらを制御することができるか、つまり、会社の財務結果に対してはるかに多くの制御を持つことができるか、という問題です。
ジョアネス・ヴェルモレル: 現在では、これらの問題を完全に解消することはできないと思いますが、財務の観点からはそれらをかなり制御することができます。これにより、会社の財務結果に対してはるかに多くの制御を持つことができます。
キーラン・チャンドラー: スティーブン、最後の言葉はあなたにお任せします。あなたは統計的手法の研究やそれらをオペレーション管理に適用する分野で多くの研究を行っていると聞いています。現在、どのような研究を行っており、今後数年間で興味を引くと思われることは何ですか？
スティーブン・ディズニー: 最近はデュアルソーシングサプライチェーンに多くの時間を費やしています。これは、ほとんどの製品を遠くの低コスト国から調達し、それに加えて小規模な現地工場で補完するサプライチェーンです。小規模な現地工場はリードタイムが短く、単位あたりの生産コストが現地での製造よりも高くなるかもしれませんが、長いリードタイムの低コストサプライチェーンからほとんどの需要を満たすことができるため、平均的な単位コストは非常に小さくなります。小規模工場は需要の変動に迅速に対応するため、そのボリュームを迅速に調整することができます。そのため、小規模工場では在庫を非常に厳密に管理しながら、需要のほとんどを遠くの工場からの低コスト製品で満たすことができます。
これらのアイデアをどのように活用するかを見ることは興味深いです。環境の観点からも良いと思います。世界中の製品のネット流通は減少するでしょう。これは高価な西洋諸国に製造を戻す興味深い方法であり、供給チェーンをより堅牢にすることが期待されます。
前の質問に基づいて、サプライチェーンは風によって橋が特定の周波数で振動するように、自然周波数を持つシステムだと私には思えます。サプライチェーンは自然周波数で振動し、私たちは大きなCOVIDの影響を与えました。サプライチェーンは数年間、自然周波数で振動し続けるでしょう。需要が上昇し、次に減少し、再び上昇することを見るでしょう。リードタイムの長いグローバルなサプライチェーンはより長い時間を要し、リードタイムの短いサプライチェーンははるかに早く回復するでしょう。
キーラン・チャンドラ: 素晴らしい。それでは、お時間をいただきありがとうございました。今週は以上です。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。
