00:00 イントロダクション
02:44 車の寿命と車の修理
05:08 これまでのストーリー
09:40 サプライチェーンのペルソナの作成（まとめ）
11:43 シュトゥットガルト、自動車アフターマーケット
14:27 車と部品
21:48 修理センター
34:01 車の部品の電子商取引
46:52 中古車の電子商取引
55:53 車と部品の再訪
01:01:38 結論
01:03:20 今後の講義と視聴者の質問
説明
シュトゥットガルトは架空の自動車アフターマーケット企業です。彼らは車の修理、車の部品、車のアクセサリーを提供する店舗ネットワークを運営しています。2010年代初頭、シュトゥットガルトは車の部品の買い取りと販売のための1つの電子商取引チャネルと中古車の買い取りと販売のためのもう1つの電子商取引チャネルも開始しました。シュトゥットガルトは、数万種類の異なる車両と数十万種類の異なる車の部品が存在する複雑で競争力のあるヨーロッパの自動車市場で高品質のサービスを提供しようとしています。
フルトランスクリプト
このシリーズのサプライチェーン講義へようこそ。私はジョアネス・ヴェルモレルです。今日は、自動車アフターマーケットに特化したシュトゥットガルトを紹介します。自動車は産業の中の産業であり、自動車アフターマーケット単体でもファッションや航空と同じくらいの規模の大きな産業です。2022年には、平均して1,000人あたり560台の乗用車がありました。ヨーロッパの車は平均して11年、アメリカでは12年の経験を持っています。乗用車は平均して3〜4人のオーナーを持ちます。
自動車アフターマーケットが直面するサプライチェーンの課題は、他の多くの業界とは大きく異なる独自のサプライチェーンの特徴を持つことはあまり驚くべきことではありません。この講義の目的は、自動車アフターマーケットが直面するサプライチェーン固有の課題を概説することです。そのために、この講義では自動車アフターマーケットに特化したサプライチェーンのペルソナであるシュトゥットガルトを紹介します。このペルソナについて、この業界が直面する一連の課題を調査し、この講義の終わりまでに、この業界向けのサプライチェーンソリューションが本質を見失っているかどうかを評価できるようになるはずです。
サプライチェーンの教科書やサプライチェーンのソフトウェアベンダーの間では、サプライチェーンの課題を解決するための方法や技術が不足しているわけではありません。しかし、私自身の経験からは、それらの一般的な解決策は特定の業界の細かい詳細にはあまり強くない傾向があることが示唆されています。よく見ると、ほとんどの解決策はいくつかのメタの問題や誤解された問題を追いかけているように見えます。
自動車の主要な市場は、自動車の製造と販売に焦点を当てています。自動車のアフターマーケットの相対的な重要性は、車の寿命と信頼性の2つの要素によって形成されます。寿命が長い車は中古車市場の規模を増やし、平均的な車の寿命中に行われる改訂の数を増やします。一方、信頼性の高い車は改訂の頻度や大きさ、および車の所有者が車を変える動機を減らします。もし3年前の車が新品と同じくらい良い状態であれば、新しい車を買う動機はほとんどありません。
過去の100年間で、自動車の寿命は10倍以上に増加し、信頼性は100倍以上に増加しました。1920年には、何のメンテナンスもなしに車を100キロメートル運転することはすでにかなりの距離と見なされていました。現代のほとんどの車は、点検なしで1万キロメートル以上走行することができます。これは驚くべき技術的な成果ですが、道路自体の改善もこの進歩に貢献しました。現代の車は、100年前に一般的だった未舗装の道路上で同じ信頼性を示すことはありませんでした。
このトレンドはまだ続いています。電気自動車の機械部品は、ガソリン車に比べてさらに信頼性が高く、寿命も長くなります。表面上は、これらの数字は、自動車のアフターマーケットがその主要市場に比べて100年間で完全に崩壊したことを示していると解釈できます。しかし、自動車産業の利益の約半分はまだアフターマーケットを占めています。実際、一部の高級セグメントを除いて、主要な自動車市場は車両価格競争に熾烈に取り組んでおり、アフターマーケットの相対的な重要性を高めています。
この講義シリーズは、サプライチェーンの研究と実践に捧げられています。Lokadのウェブサイトからは、公開されている講義が2,000以上あります。これは聴衆にとって少し圧倒的な感じがするかもしれませんが、現実はサプライチェーンは複雑です。これらの講義は、既存の複雑さを反映しているだけです。さらに、現代のサプライチェーンの実践では、現在利用可能なソフトウェアの機能を最大限に活用する必要があります。これは、Lokadが10年前に開拓したサプライチェーンの視点の量の背後にある洞察の一つであり、この講義シリーズを通じて提示されています。
このシリーズは第7章まで進んできましたが、今日は第3章を再訪します。この章はサプライチェーンのパーソナについてのものです。最初の章は、サプライチェーンを研究対象と実践対象としての一般的な概要です。この章は、後続の議論の基礎を築いています。この章では、物理的な商品の流れを考慮する際にオプション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ています。現代のソフトウェアの能力を考慮する際に、この定義が意味することを見直します。
第2章は方法論に dedic されています。サプライチェーンは、ほとんどの単純な方法論に反します。特に、サプライチェーンではシステム思考が必要です。部分を単独で分離するだけではなく、全体を考慮する必要があります。敵対的な行動はあちこちにあり、企業内外の人々が自分自身のアジェンダを持っていることを期待することは合理的ではありません。
第3章は、サプライチェーンのパーソナに dedic されています。サプライチェーンのパーソナは、解決策に関連するすべての議論を意図的に先送りし、問題に焦点を当てる方法を通じてサプライチェーンを研究する手法を表しています。今日は、自動車アフターマーケットのパーソナであるシュトゥットガルトに焦点を当てます。私はすぐにこのサプライチェーンのパーソナの概念を再訪します。
第4章は、サプライチェーンの補助科学に dedic されています。これらの補助科学はサプライチェーンそのものではありませんが、現代のサプライチェーンの実践には不可欠です。医師が化学について全く無知であることを期待するのはもはや合理的な提案とは考えられません。サプライチェーンの場合も同様であり、サプライチェーンの実践者がソフトウェアの問題について全く無知であることをもはや合理的な提案とは考えられません。
第5章は、予測モデリングに dedic されています。高品質なサービスはほとんど常に将来の予測を反映しています。時系列と時系列予測は、問題を見る古典的な方法です。予測モデリングは、時系列やポイント予測を超えたより一般的なアプローチを表しています。特に、この第5章では確率的予測をカバーしており、不確実性を排除するのではなく、受け入れるアプローチです。
第6章は、意思決定に dedic されています。サプライチェーンのほとんどの意思決定は数量的な性質を持つため、数学的最適化問題として現れます。この第6章では、これらの最適化を実行するために適した技術をカバーしており、通常は第5章で紹介された予測モデルを入力として利用します。
最後に、第7章は会社内での数量的サプライチェーンイニシアチブの実行に dedic されています。これまで戦術的な視点がカバーされており、目標、役割、タイムラインが含まれています。戦略的な問題については後でこの章を再訪します。
サプライチェーンのパーソナは架空の会社です。このパーソナは、特定のサプライチェーンの問題を明らかにするために導入されます。パーソナは、問題の側面に焦点を当てるため、解決策に関連する議論を完全に先送りします。実際、サプライチェーンでは、アジェンダのない解決策は存在しません。ベンダーはソフトウェア製品に合わせた解決策を提案し、コンサルタントは自身の能力に合わせた解決策を提案し、学者は自身の出版物に合わせた解決策を提案しています。
パーソナは、サプライチェーンにおいてはケーススタディに比べて劣る方法としての方法論です。サプライチェーンでは、ケーススタディは常に敵対的なインセンティブによって大きく損なわれています。この議論の詳細は、この講義シリーズの第2章で説明されています。パーソナは作成が困難であり、容易に反論できることを意図しています。それはまさにケーススタディの反対です。パーソナは、どのような解決策が存在するかに関係なく、その垂直のサプライチェン実践者に共鳴する必要があります。
パーソナは、会社が直面するサプライチェンの問題を可能な限り包括的に調査する必要があります。それは、既知の解決策に恩恵を受ける簡単な問題だけでなく、問題の重要な側面を数量化する必要があります。最後に、パーソナは、提示されている問題が本当に困難であるということを明確にする必要があります。問題に関与している相反する力の種類を概説する必要があります。
では、今日の興味深いパーソナに進みましょう。シュトゥットガルトは、自動車アフターマーケットで活動している架空の会社です。同社は1970年に修理センターの独立ブランドとして設立されました。当時、自動車メーカーの代表者が自社の車ブランドに焦点を当てていたのとは異なり、シュトゥットガルトは最初からマルチブランドの修理ネットワークとして設立されました。40年間、シュトゥットガルトは実店舗の代理店を通じてのみ運営され、自動車メーカーの修理ネットワークに対する低コストの代替手段として成長しました。
シュトゥットガルトは、その他の多くの企業と同様に、2000年代の初期のインターネットの波を逃し、10年後の2010年にオンラインへの移行を決定しました。最初のものは自動車部品の販売に dedic されており、2番目のものは中古車の売買のためのマーケットプレイスです。
自動車部品に特化したeコマースはシンプルに見えます：人々はウェブショップに行って、自分の車が必要とする部品を購入します。しかし、実際にはそれほど簡単ではありません。自動車部品の販売には特定のサプライチェーンの課題があります。中古車のマーケットプレイスでは、シュトゥットガルトは車を購入し、リフレッシュしてから再販します。同社は、単なるマーケットプレイスを運営するだけでなく、中間業者以上の存在として位置づけています。シュトゥットガルトは車を購入することで、売り手が自分の車を手放す正確な日付を制御できるようにしています。また、車をリフレッシュすることで、再販される車に1年から3年の保証を提供することができます。これにより、より一貫したバイヤー体験が確保され、新たに購入した車で非常に悪い購入体験をした顧客がシュトゥットガルトのブランドに損害を与えるリスクが大幅に軽減されます。
労働力に関しては、修理センターがグループの従業員の90％以上を占めています。しかし、収益に関しては、オンライン部門の2つは現在ビジネスの3分の1を占めており、一部のセグメントはまだ成長しています。
シュトゥットガルトのビジネス全体は、車と車の部品を中心に展開しています。明らかなことですが、さまざまな車が存在し、さらに多くの車の部品が存在します。
シュトゥットガルトのサプライチェーンを整理し、最適化するためには、車とその部品を特定し、特徴付ける必要があります。まずは車自体から始めましょう：ヨーロッパには正確に何種類の異なる車があるのでしょうか？この質問は重要です。なぜなら、2つの異なる車は修理に異なる部品が必要であり、また2つの異なる車は走行距離に関係なく市場で異なる価値を持つ可能性があるからです。残念ながら、この質問には直接的な答えはありません。
実際には、現在の自動車メーカーはあらゆる車種に対してさまざまなオプションを提供しています。その結果、もしも2つの車が完全に同じ物理的な構成を持つ場合にのみ同じ車と言えるとしたら（製造プロセスの違いによる微小な違いを無視する）、ヨーロッパにある車の数と同じくらいの存在する車がほぼ存在することになります。つまり、約3億台の乗用車が存在します。しかし、この膨大な数は実際にはあまり意味をなしません。なぜなら、塗装の色などのわずかなバリエーションを除いて、多くの車は非常に似ているからです。
逆に、同じ名前で販売されているだけで2つの車が同じと言うと、明らかに非常に異なるユニットを一括りにしてしまいます。たとえば、フォルクスワーゲンは1974年からそのゴルフモデルを販売していますが、このモデルは8世代の車をカバーしており、最近の車と以前の車とはほとんど共通点がありません。
車の異なるタイプを定義する最も一般的な方法は、機械的な互換性の観点から車を見ることです。2つの車が同じタイプであるのは、片方の車に取り付けられるすべての部品がもう一方の車にも取り付けられる場合に限ります。この定義は、自動車アフターマーケットの運用ニーズと一致しています。実際、この定義に基づいて、自動車アフターマーケットを正確に対応する専門企業の一連のデータベースが存在します。これらの専門企業は、シュトゥットガルトなどの自動車アフターマーケット企業に対して、通常は定期的に更新する必要があるデータベースを購読形式で提供しています。新しい車や新しい部品が常に市場に登場しています。
これらの専門企業によれば、ヨーロッパには10万以上の異なる車種が存在します。この数は最初の3億台の車と比べるとはるかに少ないですが、供給チェーンの観点からはまだかなり大きいです。シュトゥットガルトは、自社の運用をサポートするためにこれらの購読の1つを購入しています。後でこの講義で詳細を再検討します。
車種のリストと並行して、シュトゥットガルトは異なる車の部品のリストも必要としています。これも疑問を呼び起こします。ヨーロッパには実際に何種類の異なる車の部品があるのでしょうか？再び、答えは単純ではありません。簡単ですが正しくないアプローチは、自動車メーカーが広告で宣伝している部品番号をすべて調査することです。残念ながら、自動車アフターマーケットは自動車メーカーの利益の約半分を占めているため、メーカーはこの市場から少しでも利益を得るためにいくつかの技術を開発しています。その技術の1つは、顧客である車の所有者の支払い意欲に基づいて市場をセグメント化することです。SUVを購入した顧客は、コンパクトカーを購入した顧客と比較して、同等の条件下ではより高い支払い意欲を持っています。SUVとコンパクトカーの両方が同じ機械部品を共有している場合、メーカーの利益のために、SUVに取り付けられた部品を別の部品番号で再ラベル化し、この部品をSUVのオーナーに高い価格でスペアとして販売することが望ましいです。
残念ながら、この慣行はシュトゥットガルトの運用に干渉します。シュトゥットガルトは、自動車メーカーの修理ネットワークに対する競争力のある代替手段と位置付けています。シュトゥットガルトは、プレミアム価格で同じ部品を取得することは利益になりません。2つの部品が物理的に同じであれば、シュトゥットガルトにとってはより安価な部品を購入することが望ましいです。車種のリストを調査する専門企業は、車の部品のリストも調査しています。これらの部品データベースは、部品番号の重複を削除し、本当に異なる車の部品のリストを取得するために、他の情報を提供することを試みます。
これらの専門企業によれば、ヨーロッパにはまだ100万以上の異なる車の部品が存在します。ただし、多くの部品は希少であり、多くの部品は交換されることを意図していません。それにもかかわらず、これらの部品は自動車の景観に属しており、したがってシュトゥットガルトの運用に複雑さを加えています。最後に、これらの10万の車種と100万の車の部品の間の機械的な互換性のリストを考慮する必要があります。実際には、シュトゥットガルトは、特定の車種に対してどの部品が互換性があるかを特定する必要があります。
車種のリストと車の部品のリストを販売している専門企業は、部品と車の互換性のマトリックスも販売しています。データ的には、このマトリックスは車種と車の部品のペアのリストとして表示され、2つの間に機械的な互換性があることを示しています。ヨーロッパでは、このリストには1億以上のペアが含まれています。数学的には、このリストは二部グラフと見なすことができます。残念ながら、このリストは完全に経験的に検証するにはあまりにも広範です。実際には、Lokad自体によって実施された研究に基づいて、これらのデータセットには約3％のエラー率があり、偽陽性（実際には機械的な互換性がないと主張する）と偽陰性（実際には存在する機械的な互換性を省略する）の間でほぼ均等に分散しています。
これらの要素が整ったら、シュトゥットガルトの最初の部門である修理に進みましょう。同社は、手頃な価格でお客様の車を世話する信頼できる専門家として位置付けています。適切に実行された場合、シュトゥットガルトはお客様からの持続的な信頼を得ることができます。自動車アフターマーケットは、欲しい市場ではなく必要な市場です。人々は自分の車が動作する状態である必要があります。シュトゥットガルトの使命は、メンテナンスが最小限の摩擦で行われるようにすることです。ネットワークには1000以上の修理センターが含まれています。修理センターは比較的小規模なビジネスユニットであり、平均して従業員は数人です。
顧客は、修理センターに対して予定されたおよび非予定の介入を要求します。顧客の視点からは、修理センターはいつでもどんなリクエストでも対応できるべきです。ただし、各修理センターには限られた能力があります。すべての種類の介入について、修理センターはいつでも同時に処理できる車の数に制限があります。利用可能なスペース、設備、労働力によって制約が課せられます。したがって、最初に対処するべき供給と需要の問題の1つは、労働力の割り当てです。実際には、スペースと設備も変更できますが、これらは通常、一日から次の日に調整することはできないインフラレベルの投資を表します。しかし、労働力は日々、あるいは時間ごとに調整することができます。より多くの整備士が利用可能であれば、顧客、特に非予定のリクエストに対応する能力が向上します。
ただし、それは会社にとっても、もしメカニックたちが忙しくするための十分な仕事がない場合、アイドルな従業員に給料を支払うという大きなリスクを意味します。また、すべてのメカニックがすべての作業に適格ではありません。単に一日あたりの修理センターごとの人数を計算するだけでなく、予定された作業と非予定の作業の両方を修理センターが完了できるようなスタッフを組むことが重要です。
ただし、シュトゥットガルトはスケジュールリクエストに対して完全に受動的ではありません。実際には、デフォルトでは、土曜日などには需要の過剰が発生する可能性があり、修理センターはそれをすべて処理することができません。シュトゥットガルトは、週末に少し多く請求するか、平日に少し少なく請求するか、公共価格を調整することができます。どちらを選ぶかは、コミュニケーションの問題です。ただし、これらの価格の注意深い調整は、シュトゥットガルトが修理センターの容量制約により顧客の需要に少し近づけるために使用できます。それを実現するための適切な価格政策を選択することは、サプライチェーンの課題です。
さらに、修理センターが互いにあまり離れていない場合、多くの都市には複数の修理センターがあるため、一つのセンターがリクエストの過剰を抱えている一方で、別のセンターが逆の状況に直面している場合、スタッフを一つの修理センターから別の修理センターに再配置することが可能です。最後の瞬間の再割り当てが望ましいかどうかを決定することは、別のサプライチェーンの課題です。余剰管理と動的な労働力の割り当ては、多くの組織によって実施されるサプライチェーンの一部ではない伝統的なものです。ただし、このシリーズの講義で提示された数量的なサプライチェーンの観点からは、需要と供給のより良い、より収益性の高い調整を作成するために利用できるすべての変数がサプライチェーンの一部であるべきです。
より伝統的なサプライチェーンのトピックに戻ると、車の多くの介入には部品が必要です。したがって、シュトゥットガルトは、どの部品を各修理センターに在庫として保持するかを決定する必要があります。前述のように、自動車アフターマーケットには100万以上の異なる部品があります。すべての場所にそれらの部品を在庫として保持することは現実的な提案ではありません。したがって、アソートメントは必然的に不完全な部品の選択です。修理センターで部品がすぐに利用できない場合、中央部品倉庫から注文する必要があります。このプロセスについては、後ほど詳しく説明します。
ただし、修理センターの部品には2つの目的があります。最初の目的は明らかです。車の修理を可能にするためです。部品は、顧客の車の停車時間を短縮するために修理センターに在庫されます。2番目の目的は、修理センターを素敵でカラフルで魅力的な自動車センターに見せることです。これらの部品は常に展示されることを意図しており、修理センターのマーチャンダイジング戦略に貢献します。これらの部品は頻繁にアクセサリーです。顧客が最初に修理センターに行った主な理由ではありませんが、顧客はドライビングエクスペリエンスを向上させるためにアクセサリーを購入することに誘惑されるかもしれません。修理センターの在庫の最適化は、これら2つの目標を満たす必要があります。サービスとマーチャンダイジングは部分的にしか一致していません。
修理センターから倉庫への部品の返品も懸念事項です。実際には、適切な部品を選ぶために車両を考慮する際、スタッフは以前に議論した部品と車両の互換性マトリックスを定期的にチェックします。過去には、ソフトウェアはCDやDVDとして提供されていましたが、現在では通常、オンラインアクセスを備えたサブスクリプションです。実際、自動車市場の複雑さを考慮すると、最も経験豊富なメカニックでも多くの状況で事前の経験を持っていません。ただし、互換性マトリックスにはエラーや曖昧さがあります。その結果、時折、メカニックは間違った部品を注文します。部品の出荷と返品には費用がかかるため、互換性がないことが判明した部品をすぐに返品することが最も経済的な選択肢であるかどうかは明確ではありません。しかし、部品をすぐに返品しない場合、修理センターで休眠在庫になるリスクがあります。実際、この特定の部品の需要は、この1つの修理センターを見る限り非常に低いかもしれません。したがって、サプライチェーン管理は、すべての修理センターの在庫のすべての部品について、いつ倉庫に送り返すべきかを決定する必要があります。
修理センターのネットワークには4つの倉庫が含まれています。これらの倉庫の主な目的は、修理センターが要求する車の部品を提供することです。倉庫から修理センターへは毎日出荷が行われます。修理センターに対しては1,000の修理センターに対して4つの倉庫しかないため、倉庫ごとに在庫される部品の種類は修理センターよりもはるかに多くなることができます。倉庫は、真にロングテールの部品を除いて、ほとんどの部品に対して高品質のサービスを提供することが期待されています。サービスの遅延は、修理センターが元々約束した日に自分の車を使用できない不満な顧客を意味します。倉庫に保管されている在庫は、アジアなどにある数か月のリードタイムを持つ遠隔のサプライヤーをバッファするためにも使用されます。
倉庫の運営は、多様な形状やサイズの部品の多様性によって複雑化しています。ウインチのような壊れやすい大型部品やタイヤのような非常にかさばる部品は、物流の観点から特別な取り扱いを受けることが通常です。ただし、物流上の懸念事項は、現在の議論の範囲を超えています。サービスの品質に加えて、倉庫はシュトゥットガルトの中央調達戦略にも不可欠です。シュトゥットガルトは、通常、MOQs（最小発注数量）や価格破壊を満たす大量の部品を購入することで、OEM（オリジナル装備メーカー）からより良い単価を得ることができます。部品の低い購入単価を実現することは、シュトゥットガルトが競争力を維持し、利益を上げるために重要です。
シュトゥットガルトの倉庫の在庫レベルを最適化するには、不確実な将来の需要、不確実な将来のリードタイム、および大量出荷に関連する規模の経済性の典型的な組み合わせが必要です。ただし、最適化には、自動車アフターマーケットに固有の特定の変更も含まれます。具体的には、部品の機械的な互換性です。実際、特定の部品番号の在庫切れは、倉庫に十分な在庫がある場合は重要ではありません。倉庫レベルのサービスの品質は、部品番号そのものの直接的な利用可能性を通じて読むべきではありません。代わりに、サービスの品質は、意図した修理に適合する部品の利用可能性を通じて読むべきです。実際、ある程度まで、シュトゥットガルトは、両方の部品番号が目的の車両と互換性がある限り、リクエストのストリームを1つの部品番号から別の部品番号に誘導することができます。部品と車両の互換性マトリックスは、このような代替を実行するための重要な要素です。
他の多くの業界では、カニバリゼーションと代替は回避しにくく、評価が難しいです。しかし、自動車アフターマーケットでは、それはほとんど当然のことですが、それは100億行のデータセットで始まります-部品と車両の互換性マトリックスです。コンパクトなインメモリ表現を考慮しても、このデータセットのフットプリントは約1ギガバイトです。このデータセットは、現代のコンピュータのメモリに収まるほど小さいですが、すべてのサプライチェーンの決定においてこのデータセットの線形スキャンが必要ならば、大量の計算オーバーヘッドを作成するのに十分大きいです。シュトゥットガルトのサプライチェーンを最適化するために最終的に採用される数値レシピに関係なく、このレシピは互換性マトリックスを第一級のアルゴリズム市民として扱う必要があります。
シュトゥットガルトの第2の部門は部品の電子商取引です。自動車部品の電子商取引では、顧客が部品を購入し、自分でメンテナンス作業を行うことができます。このチャネルは修理ネットワークが提供するサービスとある程度競合しています。これが、シュトゥットガルトが2012年に比較的遅くこの市場に参入した理由です。自社の組織からはあまりサポートを受けていなかったためです。それにもかかわらず、シュトゥットガルトはオンライン競合他社がいくつかの主要セグメントで相当な市場シェアを獲得し始め、プロのドライバーのようにより良い価格を求めて積極的に競争している時期にこの市場に参入しました。
電子商取引のフロントエンドが克服しなければならない最初のハードルは、顧客に対して注文しようとしている部品が車両と機械的に互換性があることを保証することです。そのため、シュトゥットガルトのウェブサイトでは、訪問者に自分の車両を特定するように求めます。これはヨーロッパの国によって異なります。フランスでは、これは通常、ナンバープレートを入力することによって行われます。ドイツでは、HSNとTSNという2つの特別な番号を提供することによって通常行われます。他の国では、これをより手間のかかる方法で行うことがあります。たとえば、ブランド、ファミリー、モデル、そしてモデルタイプを指定することによってです。
車種が入力されると、オンラインカタログは機械的に互換性のある部品のリストに絞り込まれます。再度、部品と車両の互換性マトリックスがここで重要な役割を果たします。車両が選択されると、顧客は興味のある部品のタイプ（たとえば、ブレーキパッドなど）に向けて電子商取引のウェブサイトをナビゲートし始めます。部品のタイプは、機能とも呼ばれることがあります。ただし、ほとんどの車両において、特定の機能に対しては、その機能を満たす部品を提供する数十以上の異なるサプライヤが存在します。
車の部品をオンラインで販売する場合、部品と車両の互換性マトリックスに存在する残留エラーは、ベンダーにとってかなりの損害をもたらすことがわかっています。実際、実店舗の修理ネットワークでは、間違った部品を取得することは新しい部品の再注文と1〜2日の追加の遅延を意味します。遅延は顧客にとって不便ですが、元のエラーの解決-実際に車両に合う新しい部品を入手すること-はほとんど透明です。電子商取引の場合、自動車のプロではない顧客は互換性のない部品に苦労し、何が間違っているのかを理解しようとするために多くの時間を無駄にする可能性があります。単一の互換性のない部品によって、多くの顧客のロイヤリティと信用が失われることがあります。
したがって、シュトゥットガルトの自動車部品部門は、競合他社と同様に、サードパーティの専門企業が最初に提供した部品と車両の互換性マトリックスの上に独自の修正層を追加しようとしています。ただし、これは1億行のデータセットであり、さらに、年々数パーセント進化するため、このタスクは困難です。
この時点で、サプライチェーンの観点から、オンラインで販売されるすべての部品に対して行われる一連のサプライチェーンの決定が観察されます。まず、すべての部品には価格が必要です。ただし、価格は約束されたリードタイムに依存することができます。実際、シュトゥットガルトは、納期を短くすることで高い価格を提供するか、逆に、数週間待つことに同意できる顧客には低い価格を提供することができます。価格の変動は、単に代替の出荷方法だけでなく、シュトゥットガルトが利用できる代替の調達オプションも反映しています。顧客が待つことを望む場合、シュトゥットガルトはほとんどの在庫リスクを回避し、いくらかの節約を顧客に提供することができるため、価格を下げることができます。別個に、競合他社の価格に関する懸念もあります。それについては、すぐに戻ってきます。
部品には価格に加えて、順位も必要です。実際、ウェブサイトでは、車種ごとに、各機能に対して互換性のある部品のリストがあります。頻繁にそれらは数十個あります。したがって、ウェブページ内の表示順位は、部品の価格が同じ場合には顧客の購買行動に大きな影響を与えます。実際、リストの上部にある部品は、販売の大部分を獲得する傾向があります。逆に、リストの下部にある部品は、特に2ページ目にあり、追加のクリックが必要な場合は、販売がずっと少なくなります。
順位に加えて、多くのオンラインストアでは、「スター」や「第一選択」、「トップセラー」といった追加のマーカーを活用しています。再び、サプライチェーンに関する古典的な視点では、これらの視覚的なマーカーの付与をサプライチェーンの問題ではなく、おそらくマーケティングの問題と考えるでしょう。しかし、これらのマーカーは、選択肢内の特定の部品に対して生成される需要レベルに大きな影響を与えます。これらのマーカーは、サプライチェーンの問題を緩和または増幅させることができます。順位とマーカーは、在庫過剰の部品の販売を加速させ、問題を緩和することができます。また、在庫切れの部品の販売を加速させ、問題を増幅させることもあります。
サプライチェーンは、企業が生成する需要と在庫として供給できるものとを収益性を考慮しながらバランスを取ることに関するものです。シュトゥットガルトの電子商取引部門の問題は、その倉庫が直面する問題といくらか似ています。オンラインストアは、修理ネットワークの中央購買部門を活用してより良い価格を得ることができます。ただし、オンラインストアには独自のフルフィルメントセンターがあり、平均して3〜4個の部品を含む多数の注文に最適化されています。
フルフィルメントセンターの収容能力は限られており、カオスストレージシステムを活用しています。これはスループットに最適化されたストレージ密度ではありません。シュトゥットガルトは、カオスストレージシステムを介して出荷する準備ができている部品の正確なリストを決定する必要があります。概念的には、部品が出荷されると、カオスストレージシステム内で新たに利用可能なスロットが生まれます。しかし、動きの遅い在庫は必然的に発生します。これが起こった場合、シュトゥットガルトにはいくつかの選択肢があります。シュトゥットガルトは、フルフィルメントセンターから部品を取り外し、動きの遅い部品にはより適切な場所である倉庫に戻すことができます。また、先に述べたように、シュトゥットガルトは価格、順位、またはいくつかのマーカーによって部品をプロモーションすることもできます。
シュトゥットガルトが部品を販売する際には、特定のアイテムと納期を約束します。予期せぬ出来事のために、シュトゥットガルトは時々元の約束を果たすことができなくなることがあります。ただし、互換性のある部品が利用可能な場合、さらに良い場合は、わずかに高価な互換性のある部品が利用可能な場合、シュトゥットガルトは顧客に対して部品の代替品を無料で提案することができます。顧客の忠誠心を獲得する価値が商業的なジェスチャーに値するかどうかを決定することは、一部は営業およびマーケティングの問題です。ただし、この代替は、在庫レベルの別の部品を減らし、結果として別の在庫切れの状況を引き起こすため、サプライチェーンの問題でもあり、マーケティングおよび営業の問題でもあります。
さて、約束どおり、部品の価格に戻りましょう。シュトゥットガルトは、競争情報の専門家を活用して、主要競合他社のすべての部品価格を毎日取得しています。通常、彼らのウェブサイトからスクレイピングしています。これは自動的に行われ、これらの競合他社もまた、毎日シュトゥットガルトのウェブサイトから価格を抽出しています。
さて、思考実験をしてみましょう。シュトゥットガルトがある部品の価格を競合他社と比較した場合、どうなるか見てみましょう。もしシュトゥットガルトが競合他社よりも高い価格を提示した場合、シュトゥットガルトは徐々に市場シェアを失っていくでしょう。実際、ほとんどの顧客は毎回価格を比較するわけではありませんが、たまには比較し、もしシュトゥットガルトが競争力のない選択肢であることが判明した場合、彼らは競合他社に乗り換えるでしょう。逆に、もしシュトゥットガルトが競合他社よりも安い価格を提示した場合、この競合他社はおそらく価格を合わせるようにするでしょう。実際、この競合他社にも独自の競争情報の専門家がおり、シュトゥットガルトの低い価格を検知し、価格差を埋めようとするでしょう。シュトゥットガルトが価格差を維持しようとする場合、この競合他社はさらに価格を下げ続けるでしょう。この結果、シュトゥットガルトと競合他社の両方にとって利益が消失する価格戦争が起こります。
したがって、過剰価格設定と過少価格設定の両方がシュトゥットガルトにとって不利な状況につながるのであれば、デフォルトの価格戦略は価格の調整を目指すことです。そして、この洞察は純粋なゲーム理論の問題ではありません。価格の調整を求めることは、実際の世界では自動車アフターマーケットで運営しているほとんどの企業にとって優位な戦略です。
ただし、再度言いますが、部品と車両の互換性の指標が価格の調整戦略を複雑にする要素となります。シュトゥットガルトは自動車アフターマーケットで利用可能な100万以上の部品のうち、わずかな部分しか販売していません。実際、機械的な互換性のおかげで、ほぼ全体の自動車市場を対応するためには部品リストの一部（約10万個の部品）だけで十分です。シュトゥットガルトの競合他社も同様で、彼らも世界の部品リストの一部しか販売していません。その結果、競合他社が販売している部品の多くはシュトゥットガルトでは販売されておらず、逆に、シュトゥットガルトが販売している部品の多くは競合他社では販売されていません。
しかし、結局のところ、シュトゥットガルトと競合他社の両方が同じニーズに対して競合するオファーを提示しています。つまり、交換が必要な特定の車両における同じ機能です。したがって、価格の調整の観点は有効なままですが、単純な一対一の部品比較戦略では実現できません。
シュトゥットガルトの第3の部門は中古車の電子商取引です。中古車の電子商取引では、人々が車を買ったり売ったりすることができます。歴史的には、シュトゥットガルトは2010年以前に中古車市場に参入することができましたが、実店舗のアプローチではなく、修理センターのネットワークが車の買い取りや販売には適していなかったため、参入しませんでした。修理センターは多くの駐車車両を収容するほど大きくないため、駐車スペースは介入待ちの車両や顧客が車両を引き取りに戻ってくるのを待つために使用されます。そのため、シュトゥットガルトは2010年にオンラインプレーヤーとして比較的遅くこの市場に参入し、ブランドを活用して市場認知度を高めました。
直接相互に取引できる最初の世代のオンラインマーケットプレイスとは異なり、シュトゥットガルトは一方で中古車を買い取り、他方で再販しています。このアプローチにより、シュトゥットガルトはさまざまな方法で価値を追加することができます。売り手側では、シュトゥットガルトに車両を売りたい人々に対して、会社は即時買取サービスを提供しています。これにより、車両の売却時の遅延や価格に関する不確実性がなくなります。買い手側では、車両を購入したい人々に対して、シュトゥットガルトは車両をリフレッシュし、1年、2年、または3年の保証を提供します。再び、これにより、車の故障のリスクとともに増加する不確実性の一部が取り除かれます。
サプライチェーンの観点からは、これは非常に異例な状況です。シュトゥットガルトは車の在庫を運営しており、各アイテムである車両は車のタイプとオプションだけでなく、走行距離や全体的な状態など、独自の属性セットを持っています。シュトゥットガルトは車の在庫を補充するために発注を出すことはできません。代わりに、シュトゥットガルトは自社のマーケットプレイスを広告し、人々が自分の車両を提案するのを待ちます。シュトゥットガルトはこれに対して即時のオンライン非契約見積もりを提供します。顧客が非拘束の見積もりに興味を示す場合、シュトゥットガルトが提供する専門家による車両の検査を受け、この車両に対する最終的なオファーを確定させることができます。
シュトゥットガルトが提供する買取価格が高ければ高いほど、顧客がオファーを受け入れる可能性が高くなります。ただし、高い買取価格は利益率が小さくなり、車両の再販売にかかる時間も長くなる可能性があります。したがって、シュトゥットガルトのこの部門のサプライチェーンの実践は、2つの主要な数値レシピに帰結します。買い手側の見積もりレシピと販売側の見積もりレシピです。買い手側のレシピは、顧客が自分の車両を提示する際に提供する価格ポイントをシュトゥットガルトに伝えます。販売側のレシピは、在庫にあるすべての車両に表示する価格ポイントをシュトゥットガルトに伝えます。
これら2つの数値レシピは基本的に結びついています。シュトゥットガルトが車両を利益を上げて再販売できなければ、良い買取価格など存在しません。同様に、顧客がその価格で新しい車両を購入する意欲がなければ、良い販売価格など存在しません。ヨーロッパでは、各国には走行距離やオプションを考慮に入れた各車両の公正な市場価値を確立する専門企業があります。フランスではアルゴス、ドイツではDATです。
シュトゥットガルトはこれらの企業が販売する価格データセットを取得します。ただし、シュトゥットガルトは車の公正な市場価値を上回ることを目指して事業を展開しています。実際、シュトゥットガルトは従来の企業ができない範囲で、独自の過去のデータを使用してこれらの価格を調整することができます。この状況は、価格がサプライチェーンの実践の一環として考慮されるべき理由を再び示しています。在庫はシュトゥットガルトが確立した価格を反映しています。さらに、在庫の回転も主にこれらの価格によって制御されています。シュトゥットガルトが販売するほとんどの車両は、在庫を長期間保持することでわずかに高い価格で販売することができました。
この部門にとって価格設定は難しいです。価格は孤立して機能しません。買取価格は販売価格から切り離すことはできず、車両の価格も他の車両の価格から切り離すことはできません。シュトゥットガルトの買取価格は将来の機会と関連して評価される必要があります。シュトゥットガルトが買取機会の急増に直面した場合、会社は提示されている車両すべてを購入するための流動性や現金を持っていないかもしれません。価格が利益を生む取引に変えるためには、価格が十分に低いように見える場合でも、これらの機会のより高い割合を失うことができる余裕がある場合、シュトゥットガルトは投資を動的に優先する必要があります。逆に、シュトゥットガルトが展示するすべての車両は他の車両と競合します。1つの車両の販売価格を下げることで、シュトゥットガルトがサポートするマーケットプレイスでその車両の顧客を見つける可能性が大幅に高まります。ただし、この操作は、顧客がシュトゥットガルトのマーケットプレイス内で別の車両を購入した可能性がある場合、カニバリゼーションの純粋な効果かもしれません。
シュトゥットガルトのサプライチェーンの実践は、どのような戦略になるにせよ、カニバリゼーションと代替を受け入れる必要があります。車両自体に加えて、シュトゥットガルトは車両に最低1年間の保証を提供しています。この保証により、シュトゥットガルトは純粋な顧客間取引と比較して、より高い価格で車両を再販売することができます。シュトゥットガルトは車両を再販売する前に車両をリフレッシュし、取得前に完全な技術的診断ではなく、単純な検査のみが行われるため、新たに取得した車両ごとに必要な部品の数には不確実性があります。
車両をリフレッシュするために必要な部品を正確に予測することは、買取価格を適切に調整するために重要です。さらに、車両を再販売する際には、2年または3年の保証延長も適切に価格設定する必要があります。これには故障のリスクとそれに伴うコストが含まれ、完全な代替車両の提供まで上がる可能性があります。シュトゥットガルトのサプライチェーンの実践は、明らかな将来のサプライチェーンコストを評価するための会社内での候補です。したがって、サプライチェーンの実践はこれらの保証の価格設定に最終的な決定権を持っていなくても、損失で保証が販売されないようにするために関与する必要があります。
最後に、シュトゥットガルトの第3部門は、リフレッシュ作業自体をサポートするために、部品の適切な在庫を維持する必要もあります。車のリフレッシュが1日または2日追加で完了する場合、ほとんど問題ではありませんが、シュトゥットガルトは、作業を再開するために部品を待っている間にメカニックが立ち往生することがないようにする必要があります。
シュトゥットガルトの3つの部門を調査したので、一時的に立ち止まりましょう。私たちは自動車アフターマーケットについて、一連の仮定を通じてアプローチしてきました。私たちは、車の種類のリスト、車の部品のリスト、およびこれら2つのリストを接続する行列があると仮定しました。これらのデータセットを販売している専門企業がヨーロッパに存在するため、これらの仮定は根拠があります。ただし、これらのリストは問題を考える唯一の方法ではありません。他にも、より良い方法があるかもしれません。
実際には、10万台の車種のリストを再考してみましょう。ヨーロッパでは本当にこれほど多様な車が存在するように見えますか？パリ、ロンドン、ベルリンの街中でのさりげない観察では、数十台の車が市場の大部分を占めているように思われます。さらに、これらの車の技術的な構成を詳しく調べると、状況は見かけほど複雑ではない可能性があります。たとえば、乗用車のブレーキシステムを見てみると、ヨーロッパではほとんどの乗用車が同じ半ダースのブレーキシステムを共有していることがわかります。エンジン、ギアボックス、ブレーキシステム、ステアリングシステムは、数多くの組み合わせを生み出し、したがって、生産されたすべての機械的な組み合わせを考慮すると、10万台の車種になります。
このような組み合わせの爆発的な増加は、修理センターのメカニックが技術マニュアルを読むことなく作業を行うことができる理由をうまく説明しています。メカニックが出会うすべての車は、彼がキャリア全体で二度と出会うことのない部品のユニークな組み合わせかもしれません。ただし、メカニックはおそらくすでに車のすべてのサブシステムについて何らかの事前の経験を持っています。たとえば、異なるブレーキシステムが100,000種類ある場合、メカニックがそれらすべてに精通するには数世代かかるでしょう。しかし、10種類未満の場合、数週間で終わることができます。
車のフラットなリストは、車の内部機械構造を完全に無視しています。その結果、車内のささいな機械的な変化ごとに新しい車種がリストに追加される必要があります。さらに悪いことに、新しく導入された車種ごとに、互換性のある部品の完全なリストも部品-車両の互換性行列に追加する必要があります。これには通常、前の車種に関連付けられたほぼ同じ行の1000行以上が含まれます。
情報的な観点から見ると、部品-車両の互換性行列は、機械的な互換性を表現するための非常に冗長な方法です。リストも行列も、「ブレーキパッドはこの車両と互換性がないため、ブレーキパッドはまったく異なるブレーキシステムに属している」といった重要な技術的な洞察を伝えません。実際には、機械的な互換性を表現するためのより良い、より簡潔で管理しやすい方法があります。それがオントロジーです。オントロジーは、自動車アフターマーケットに限らず、エンティティについての私たちの知識を組織化し構造化する方法です。オントロジーは、単なる広範なリストの代わりとして優れた置換物として使用することができます。
オントロジーは、機械的な互換性に関連する今日のすべての状況を再考するために使用することができます。オントロジーは、この講義の範囲を超えています。この講義では、問題をフレーム化することに専念しており、その解決策については議論していません。ただし、オントロジーに関しては、対応する解決策がない場合、問題について考えること自体がどれほど難しいかを示すために、わずかな意図的な例外を作っています。
実際には、車の種類のリストや車の部品のリストを介して操作することは、与えられた、事実であるように思えるかもしれませんが、実際にはそうではありません。これは抽象化であり、少なくとも1つの深刻な欠点を伴う単純化されたアプローチです：すべては100万行を含む巨大な行列のレンズを通して行われなければなりません。この大規模なデータセットは、サプライチェーンソフトウェアに関してはすべてを複雑にします。さらに悪いことに、この複雑さは主に偶発的なものです。部品と車両の互換性の真の固有の複雑さは、桁違いに低いです。興味の対象となるオブジェクトの定義自体も、ある程度問題そのものの一部です。
サプライチェーンの教科書やサプライチェーンソフトウェアは通常、安全在庫、バッファ、時系列予測、またはサービスレベルなど、一般的に適用可能な解決策に直接取り組みます。解決策の適切さはほとんど問われませんし、問われる場合でも、月次予測ではなく週次予測を選択するか、平均絶対パーセンテージ誤差（MAPE）を平均二乗誤差（MSE）の代わりに選択するなど、些細な技術的な問題についてです。これは木を見て森を見ずです。予備部品を扱う際には、車両自体が部品の真の消費者であり、車両を所有する人々ではありません。機械的な互換性は、既存の方法に適用するための何らかの分析的な洗練ではなく、出発点であり、方法の核心であるべきです。シュトゥットガルトの人物像を通じて、この点で比較的自明になるはずです。
さらに、この講義シリーズでは、価格設定をサプライチェーンの実践の一環として取り上げました。価格設定は常に需要を形成しますが、価格設定の相対的な重要性は業界によって異なります。シュトゥットガルトの人物像は、中古車部門において、在庫最適化がほぼ価格の純粋な問題であるという極端なケースを示しています。中古車に関しては、シュトゥットガルトは数量を選ぶことはできません。価格のみを選ぶことができます。
今日の講義では、自動車アフターマーケットで運営する架空の会社であるシュトゥットガルトのサプライチェーンの課題を調査しました。次回の講義では、予測モデリングの章である第5章を再訪します。リードタイムについて取り上げます。実際、需要と同様に、リードタイムも確率的な予測が必要です。リードタイムの予測をホリスティックな需要予測と組み合わせる方法を見ていきます。また、まだ発生していない欠品などの将来のイベントを予測モデリングのアプローチに統合する方法も見直します。実際、この講義シリーズでは、他の種類のサプライチェーンの状況に対処するためのプログラムパターンを探しており、モデルのリストではありません。
さて、質問に移ります。
質問: 電気自動車は部品が少なく、製造業者間での互換性もそれほどありません。在庫管理は今よりも簡単になる日が来るのでしょうか？
これは非常に良い質問です。車両の信頼性が向上し、走行距離あたりの修理が減少しているという100年以上のトレンドがあります。これは、信頼性の高い車両、特に部品が少ない車両を持つ場合、アフターマーケットの重要性が一次市場に比べて低下することを意味します。ただし、指摘されたように、他の要因も影響しています。まず、電気自動車は多くの競合する標準が存在する可能性があり、その結果、多くの部品が導入されるでしょう。したがって、各車両が部品が少なくても、数十の車両メーカーが独自の標準を確立しようとする場合、かなり多くの余分な部品が生まれる可能性があります。さらに、部品は非常に長寿命であることを考慮すると、電気自動車とガソリン自動車の間には少なくとも2〜3十年の重なりがあるでしょう。
最終的には、100年後を考えると、はい、簡単になるかもしれません。ただし、興味深いのは、簡単で安価になると、自動車メーカーはさらに多様な車種を提供することを考えるかもしれないということです。結局のところ、異なる部品が少ない場合、顧客により多様な車種を提供することができます。多様性には付加価値があるかもしれません。とは言っても、私は自動車市場が数十年後に単純な市場になるとは予測していません。それは巨大であり、多くのものが残されるからです。ガソリン自動車は今日も製造されており、数十年にわたって道路上で運行されるでしょう。最終的には簡単になるかもしれませんが、私の生涯の間には起こらないかもしれません。
質問: 互換性データには約3％のエラーがあると言いましたが、それらのエラーを自動的に見つける方法はありますか？
短い答えは、はい、ありますが、非常に困難な提案です。基本的には、これは教師なし機械学習の問題として知られています。互換性のデータセット、つまり隣接行列があり、それだけです。正しい例がある教師あり学習の問題とは異なります。しかし、実際には、教師なし機械学習アルゴリズムを設計して、偽陽性と偽陰性を自動的に検出することができます。それがLokadが行っていることです。私たちはクライアントと一緒にこれをベンチマークテストし、教師なしアルゴリズムが機能しているかどうかをテストしました。はい、機能しています。これが私たちが評価した方法ですが、このトピックはこのQ&Aセッションでは扱うには複雑すぎるため、別の講義に譲ります。
質問: パーソナの例や提示された詳細をどのように作成するのか共有できますか？
はい、これらのパーソナは、Lokadが10年以上にわたって提供してきた多くのクライアントの統合です。特に自動車アフターマーケットの企業です。今日私が提示したデータとデータポイントは秘密ではありませんが、公開されている情報を提供している公開企業から情報を選ぶようにしました。これらの情報をLokadでの経験と組み合わせて、信頼性のあるパーソナを作り上げました。これはこのパーソナと他のすべてのパーソナに当てはまります。
レシピは同じです。Lokadは特定の業界内の一連の企業にサービスを提供し、経験を持ち、さまざまな課題に苦闘し、多くの解決策をテストしてきました。それらのうちのいくつかは他のものよりも優れていることがわかりましたが、すべての解決策には目的があります。これらのパーソナを通じて、私は直面した主要な課題を提示しようとします。そして、しばしば問題が実際に何であるかを完全に理解するまでに数年かかりました。そして、数字を考慮すると、私はLokadがクライアントから信頼された非常に機密性の高いデータを使用していないことを述べました。代わりに、私は常に、提示する数字を製作しているパーソナのスケールに合うように調整しました。
次回の講義は1月11日、水曜日、同じ時間、パリ時間の午後3時に行われます。それではまたお会いしましょう。
