00:00:08 サプライチェーン業界におけるデジタルツインの主張と利点について議論します。
00:01:50 実質的な意味とデジタルツインの違いについて。
00:03:00 デジタルツインの中核におけるイノベーションの不足。
00:05:07 デジタルツインと華美なサプライチェーンシミュレータの比較。
00:08:20 デジタルツインの想定される利点とLocadのアプローチ。
00:09:34 デジタルツインと予測の概念の紹介。
00:11:29 デジタルツインにおける精度とメトリクスの不足に関する懸念。
00:15:00 デジタルツインの改善と中核的な懸念の解決。
00:16:05 意味的な適合性とサプライチェーンの簡略化された表現。
00:18:01 デジタルツインがクラシックなERPシステムとどのように統合されるか、明確化の必要性。
00:18:57 データの精度と近似に基づくデジタルツインの制約についての議論。
00:21:00 競合他社からのデジタルツインに関するマーケティングコミュニケーションの批判。
00:22:48 実際のデジタルツインとモンテカルロシミュレータとの関連性の説明。
00:24:53 直感的なダッシュボードの主張とデジタルツインシミュレーションにおける精度の重要性の分析。
00:27:14 シミュレータの非直感性とサプライチェーンアプリケーションにおける精度の重要性の理解。
00:28:33 サプライチェーンシミュレータのアイデアとその精度についての議論。
00:29:32 エージェントベースのシミュレーションとその高いカスタマイズ性。
00:30:31 シミュレーションパラメータを手動で調整することの実用性と価値。
00:33:12 メトリクスの壁に基づいた異なる意思決定の比較とそれがもたらす課題。
00:35:34 デジタルツインを使用して最適な意思決定を特定する問題に取り組む。
00:37:35 サプライチェーンシミュレーションにおける低解像度のモンテカルロプロセス。
00:38:07 デジタルツインをラリーポイントとし、リアルタイムと同期の修飾子を追加する。
00:39:07 サプライチェーンにおけるシステム全体のアプローチの重要性とその価値。
00:39:47 デジタルツインの批判：欠落要素と安価な機能に焦点を当てる。
00:40:58 結論と締めの言葉。
概要
ロカドの創設者であるジョアネス・ヴェルモレルは、サプライチェーン業界におけるデジタルツインについてのインタビューで、その限定的なイノベーションを考慮してデジタルツインの制約を強調しています。彼は需要感知と比較し、デジタルツインは増分的な改善しか提供しないと述べています。ヴェルモレルは、デジタルツインシミュレーションにおける精度の重要性と既存システムとの統合の課題を強調しています。彼は、デジタルツイン単体では大幅な改善には不十分であり、完全な解決策とは見なされないべきだと主張しています。
詳細な概要
このインタビューでは、Nicole Zintがサプライチェーン業界におけるデジタルツインについて、ロカドの創設者であるジョアネス・ヴェルモレルと話し合っています。デジタルツインは、さまざまなシナリオをシミュレートし、意思決定に活用できるサプライチェーンの仮想的な表現として一般的に説明されています。しかし、ヴェルモレルはデジタルツインの支持者が主張する内容に懐疑的であり、その制約を強調しています。
ヴェルモレルは、「デジタルツイン」という言葉がサプライチェーン分野での流行語となり、似たような課題に直面している専門家や同様の解決策を求める人々の結束点となっていると説明しています。彼は、デジタルツインが流行語としての問題点は、他の流行語（例：ディープラーニング）と比較して、その深さとイノベーションの欠如です。
ヴェルモレルは、デジタルツインの中核において重要なイノベーションは見られないと断言しています。彼は、以前にバーパワーと批判した需要感知と比較して、デジタルツインはわずかに価値があるかもしれないと認めています。ただし、デジタルツインにおけるイノベーションは、変革的なものではなく、増分的なものである可能性があります。
この会話では、デジタルツインについての曖昧さに触れています。ほとんどのベンダーがデジタルツインの性質と能力を明確に定義していないことについて、ヴェルモレルは説明しています。彼は、デジタルツインは実質的にはサプライチェーンの仮想的な表現であり、マーケティングの仕掛けや未来的なイメージを使って宣伝されることが多いと述べています。彼は、このアプローチをFacebookのメタへのブランド変更に例えています。
サプライチェーン管理における従来の予測は通常限定的であり、ポイント時系列予測に依存しています。デジタルツインはより多様な予測能力を持つかもしれませんが、ヴェルモレルはその精度に疑問を呈し、仮想的な表現が意味をなすことを確認するためにそれを測定する重要性を強調しています。
ヴェルモレルは、デジタルツインを改善するために、精度の向上と仮想的な表現と現実のサプライチェーンとの意味的な適合性を確保することを推奨しています。彼は、実際のサプライチェーンに比べて、高度なシミュレーションでも非常に単純化されていることを認めています。また、デジタルツインを既存の企業システム（例：ERP、倉庫管理システム、CRM）と統合する課題も強調しています。これらのシステムはデジタルツインのために科学的に正確なデータを収集するために設計されていなかったと述べています。
ヴェルモレルは、デジタルツインに関するコミュニケーションとその実用性に懐疑的な意見を表明しています。彼は、ERPシステムを通じて収集された過去のデータがしばしばサプライチェーンの現実の歪んだ視点を示していると指摘しています。さらに、デジタルツインを運用することの有用性や、生成される洞察やKPIがそれを解釈するための人員の雇用コストに値するかどうかについて疑問を呈しています。
ヴェルモレルは、デジタルツインをサプライチェーンの目的のためのグローリファイド・モンテカルロ・シミュレーターとして説明しています。ただし、彼はこれらのシミュレーターの精度とその出力に対して置かれるべき信頼性に疑問を呈しています。ヴェルモレルは、シミュレーターは視覚的に魅力的なダッシュボードを作成できるが、提示されたデータの精度と信頼性を判断することの課題を強調しています。また、シミュレーターは設計上複雑なブラックボックスであり、サプライチェーンの非線形現象を捉えることができる一方で、パラメータを調整すると予期しない反応を生成する可能性があると指摘しています。
この会話は、デジタルツインをサプライチェーン管理に活用する際の実用性、価値、制約に焦点を当てています。
デジタルツインは、ヴェルモレルが説明するように、安価で強力な処理能力によって可能になった、10年前のシミュレーションの概念を再梱包したものです。これらのシミュレーションは現在、サプライチェーン全体を対象とすることができ、業界で大きな関心を集めています。ただし、ヴェルモレルは、デジタルツインを包括的なサプライチェーンソリューションの一部として見るべきであり、単独の完全なソリューションではないと強調しています。
インタビューでは、さまざまな変数が関与するため、異なるサプライチェーン管理アプローチを比較することの難しさについて詳しく取り上げています。ヴェルモレルは、デジタルツインによって、各SKUのサービスレベル、サプライヤーの在庫コスト、および顧客のサービス品質など、さまざまなメトリックスを測定できると指摘しています。デジタルツインの真の利点は、サプライチェーン全体をエンドツーエンドでシミュレートできる能力にありますが、データの不完全性による制約もあります。
ヴェルモレルは、デジタルツインをモンテカルロプロセスを使用した古い概念を再梱包したベンダーの一連として定義し、サプライチェーン管理におけるシステム全体のアプローチとしての魅力と、シロを結ぶ価値を認めています。ただし、彼はデジタルツインをより大きなソリューションの一部として見るべきだと主張しています。
ヴェルモレルがデジタルツインに対して主な批判を行っているのは、それが何でないかではなく、何であるかです。彼はデジタルツインの概念には多くの要素が欠けていると考えており、モンテカルロシミュレーションは有用ですが、サプライチェーン管理の真の改善には十分ではないとしています。ヴェルモレルは、デジタルツインはサプライチェーン管理における総合的でコンピュータ化されたアプローチのための呼びかけとして価値があるが、改善を達成する唯一の手段とは見なされるべきではないと提案しています。
ヨアネス・ヴェルモレルは、サプライチェーン最適化におけるデジタルツインに関する見解を共有し、サプライチェーン管理における包括的なアプローチの必要性を強調しています。彼はデジタルツインの潜在的な価値を認めつつも、それを完全なソリューションと見なすことに警告しています。この会話は、デジタルツインの制約と可能性を理解する重要性、およびサプライチェーン最適化における広い視野の必要性を示しています。
ファウンダーは、サプライチェーン管理におけるデジタルツインについての考えを共有しました。ヴェルモレルは、デジタルツインの概念が提供するものではなく、欠けているものに対して批判しています。彼は、モンテカルロシミュレーションは有用ですが、サプライチェーン管理の大幅な改善をもたらすには十分ではないと考えています。彼は、デジタルツインはサプライチェーン管理における総合的なアプローチを推進する上で有益であると提案していますが、唯一の解決策とは見なされるべきではありません。
ヴェルモレルは、さまざまなツールや技術を統合することを含む、より包括的なサプライチェーン管理のアプローチの必要性を強調しています。デジタルツインはこのアプローチに価値を追加する可能性がありますが、改善を達成する唯一の手段として頼るべきではありません。代わりに、ヴェルモレルは、サプライチェーン管理の専門家は、データ分析、シミュレーション、最適化、および機械学習を含むさまざまな要素を考慮して、組織が直面する主要な課題を特定し対処するべきだと提案しています。
ヴェルモレルの見解は、デジタルツインがサプライチェーン管理において役割を果たす可能性があるが、それが銀の弾ではないことを示唆しています。彼は、望ましい結果を達成するために、さまざまなツールや技術を組み合わせたより微妙なアプローチを提唱しています。ヴェルモレルがサプライチェーン管理における包括的でコンピュータ化されたアプローチの必要性を強調していることは、自身の業務を改善し競争力を高めたいと考えているこの分野の専門家にとって、共感を呼ぶでしょう。
フルトランスクリプト
ニコール・ジント: では、ジョアネスさん、デジタルツインは、遠くから見るとどのように見えるのでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 私のデジタルツインに対する認識は、形式よりも実質的なものではないというものです。技術的および科学的なコミュニティは、問題を同じように見る人々が集まり、科学会議やビジネス戦略のようなものを持つために、バズワードが必要です。例えば、ディープラーニングは実質的なバズワードです。それは科学的および技術的な取り組みの一連のものです。しかし、デジタルツインについては、バズワードと何らかのメカニズムが働いているように見えますが、私がこれまでに見てきた範囲では、非常に浅いという印象です。大きなコンピュータサイエンスの革命も数学の革命も機械学習の革命もなく、それらのデジタルツインの背後に置かれる真に革新的な側面を特定することさえ非常に困難です。
ニコール・ジント: つまり、デジタルツインの核には本当の革新がないと言えるのですね？
ジョアネス・ヴェルモレル: 私はまだ見たことがありません。実際、数ヶ月前にレビューした需要予測よりも少し良いかもしれませんが、デジタルツインがいくつかの進展を遂げる方法があっても、それは革新のタイプとしては非常に段階的なものになるでしょう。デジタルツインを販売するベンダーは、それをサプライチェーンシミュレータとして表現しています。それはシミュレータであると言えますか？
ニコール・ジント: デジタルツインを販売しているほとんどのベンダーは、実際には何であるかについて非常に曖昧なままです。それはあなたの仮想的なサプライチェーン、あなたのサプライチェーンの表現のようなものだと言います。仮想的なサプライチェーンとは何でしょうか？
ニコール・ジント: それは仮想的であり、つまり、実際のサプライチェーンではありません。これはあなたのサプライチェーンの表現です。これまでに非常に曖昧なままです。サプライチェーンの戦略計画は、サプライチェーンの仮想的な表現となることがあります。通常、これはサプライチェーンのコンピュータ支援表現と関連付けられています。“仮想的"という言葉には、このようなクールでポジティブな連想があります。
ジョアネス・ヴェルモレル: それはまた、仮想世界や仮想現実のようなものに乗っかっているとも言えます。まるでFacebookがMetaにブランド変更するようなものです。これは私が見ることができる同じような雰囲気です。興味深いことは、実際には、技術的な詳細が非常に少ないため、最善の場合でも私が評価できるのは、サプライチェーンに関するグローリファイドなシミュレータのように見えるということです。私を間違えさせてくださいが、これらのサプライチェーンツインは、ファンシーなシミュレータ以外の何かであると思わせる要素は見当たりませんでした。
ニコール・ジント: つまり、Facebookが名前をMetaに変更するのと似たような雰囲気だと言っているのですね。それはどういう意味ですか？
ジョアネス・ヴェルモレル: それは単に製品を押し出すためのマーケティングスタイル、コミュニケーションスタイルを指しています。それはパッケージ化する方法です。人々が未来的なものをプロジェクトしたいときに、同じメタファーやテーマを押し出しているわけではありません。例えば、1950年代には、すべてが人型ロボットについてでした。未来を考える広告では、文字通りロボットに変装した人々が、金属のプレートで覆われてロボットを演じているものがたくさんありましたが、それは今日では非常に時代遅れのものです。
そして人工知能に関しては、認知技術とコミュニケーションをするために、脳を模倣しているかのようにコミュニケーションしようとする人々がたくさんいます。AIに関連するイメージの一部として、脳や認知の側面があり、機械の中に心があるかのようなものです。デジタルツインは別の要素を扱っています。それは仮想現実、メタバース、未来のマトリックスのようなビジョンに基づいています。再び、これは科学的なものではないと言っているわけではありません。それはマーケティングのトリックです。それがアプローチの仕方です。そして、ところで、あらゆる科学的な取り組みは、純粋な科学であっても、大衆にそれを売り込むための特定の方法に結び付けられています。
Nicole Zint: それ自体は悪いことではありません。それに付随するテーマやイメージを持つことは問題ありません。ただし、エンタープライズソフトウェアの世界では、それを識別することが重要だと思います。
Joannes Vermorel: なぜそれが重要なのか？それは、人々がまず第一にあなたに何かを売ろうとしているからです。それは人間の心の美しさのためにやっているわけではありません。それはまず第一に、供給チェーンを改善するための営利事業です。
Nicole Zint: ちょっと待って、これを少し解説しましょう。Lokadの競合他社の多くのコミュニケーションによると、デジタルツインの想定される利点は何ですか？
Joannes Vermorel: Lokadはデジタルツインを販売していません。しかし、私たちは非常に多くのことを行っており、それらはデジタルツインの期待される利点の範囲内にあります。ただし、これは選択です。私たちは自分たちをデジタルツインとしてマーケットしていません。だから、これはあくまで参考程度にしてください。私は基本的に、私たちの競合他社がこの傘の下で売ろうとしているものを、あまり不公平ではない方法で説明しようとしています。
Nicole Zint: Lokadとデジタルツインに関するコメントですが、私たちがここで行っていることは、確率的な予測を行って、可能なすべての異なる意思決定の予想される結果を比較することです。つまり、デジタルツインの主張を考えると、仮説的なシナリオで異なる意思決定をすべて予測し、その影響を見ることができるということです。それはある意味でデジタルツインがよりゲーム化されていると言えるのではないでしょうか？
Joannes Vermorel: デジタルツインで提案されているのは、非常に高い表現力を持つということです。つまり、たくさんの可能な未来やバリエーションを見ることができるということです。私は意図的に言っていることは良いことだと思います。しかし、私が非常に困惑しているのは、それを始めるとすぐに、仮想的なサプライチェーンのためのどんな予測でも、精度の問題が生じるということです。
そして、予測技術の精度に非常に苦労しているベンダーたちが、デジタルツインを通じてその問題を解消しようとすることに、私は思わず考えてしまいます。少なくともマーケティングのパンフレットではそうです。デジタルツインについての議論でまったく見たことがないことの一つは、あなたがすべての可能な未来を見ることができるというアイデアについて、みんなが興奮していることです。つまり、予測を行って、人々は「いや、いや、それはただの予測ではありません。それはそれ以上のものです。」と言うでしょう。
いいですよ、非常に多様な未来を見ることができる非常に多様な予測であれば、技術的には科学的なコミュニティや統計的なコミュニティでは、確率的な予測として知られています。つまり、多くの可能な未来を見ることができるのです。さらに、ポリシーなどの高次の概念を注入するために、ポリシー、価格ポリシー、最悪の罰則ポリシーなどのようなものを注入することができます。
Nicole Zint: 精度の問題があるということが疑問であり、デジタルツインを推進している多くのベンダーがそのことに気付いていないようです。あなたの意見では、デジタルツインは本質的には予測であり、ただ異なる形でパッケージ化されているだけで、精度の問題についての懸念はなくなるのでしょうか？
Joannes Vermorel: 問題は、サプライチェーンの世界では「予測」という言葉が通常、非常に狭いタイプの予測、つまりポイント時系列予測に適用されることです。予測にはさまざまな種類があります。デジタルツインは、ポイント時系列予測の観点から予測を定義すると、予測ではありません-それ以上のものです。
Nicole Zint: 同意します。つまり、デジタルツインは単なる時系列予測ではないのですね？
Joannes Vermorel: はっきり言い直しますが、デジタルツインは、ポイント時系列予測の観点から予測を定義すると、予測ではありません。ただし、将来に関する曖昧で数量化された文について広義の予測と定義すると、少なくとも競合他社が提示している方法では、デジタルツインはこのカテゴリーに非常に当てはまります。私の最初の懸念は、どんな種類の予測でも精度の問題があるということです。この問題についてさえ質問しないし、精度を評価するためのツールを開発しない場合、自分がやっていることがどれほど優れているかわかりません。ただ大量の数値を扱っているだけかもしれませんが、現代のコンピュータを使えば非常に簡単です。多くの処理能力、数値レシピ、数学の公式を使うことができますが、それらを組み合わせて得られるものが科学的または合理的であるとは限りません。得られるのは、実際のサプライチェーンとは真の高品質な関係を持たない仮想現実に関するある種の妄想です。精度さえ測定しない場合、予測の種類に関係なく、自分がやっていることがどれほど合理的かさえわかりません。
Nicole Zint: では、既存のデジタルツインをどのように改善しますか？
Nicole Zint: ただ、それがこれらのシステム間に存在する最初の懸念です。私たちのコンピュータが行っていることを見ると、メトリクスが存在しないようです。ですので、測定がない場合、彼らが実際に最適化しているのかは正確にはわかりません。
Joannes Vermorel: それは唯一の懸念ではありません。それは最初の懸念に過ぎませんでした。ですので、もう一度言いますが、私たちが自分たちがやっていることが単なる空っぽの流行語ではないと主張するためには、核心的な懸念に対処する必要があります。最初の核心的な懸念は、デジタルツインを販売しているサプライチェーンベンダーが全く対処していない精度の問題です。しかし、それだけではありません。もう1つの懸念事項は、仮想的な対応物のデジタル表現と現実の間の意味レベルの適合性です。
なぜなら、これらのデジタルツインはマトリックスのようなものではなく、ほとんど現実世界と区別がつかない代替宇宙を再現することができる古い映画ではありません。それは完全な科学小説の偉業のままです。私たちは、マトリックスのようなものに見える何かを実現するためには、数十年、もしくは数世紀先の道のりがあります。ですので、サプライチェーンのシミュレーションやデジタル対応物を持つ場合、私たちは実際のサプライチェーンの非常に単純化されたビューを持っています。
Lokadでも、サプライチェーンの最も高度な方法論を行っているにもかかわらず、私たちは、サプライチェーンの非常に単純化されたビジョンであるという謙虚さを持つ必要があります。
さらに、この仮想的な表現、デジタル表現に必要なデータは空から降ってくるわけではありません。使用するデータは企業システム、ビジネスシステム、ERPシステム、倉庫管理システム、CRM、EDIの抽出など、数十の他のソースから得られます。ポイントは、これらのシステムがすべてサプライチェーンを操作するために設計されているため、サプライチェーンに関する科学的に正確なデータを収集するためには適していないということです。
Nicole Zint: では、デジタルツインはクラシックなERPシステムとどのように統合されるのですか？
Joannes Vermorel: まず、私たちはまだサプライチェーンのデジタルツインとは実際に何かを取り組んでいません。人々、ベンダーはこの質問を避けたがります。彼らはクライアントが直接利益について話すことを望んでいます。しかし、私はまず、私たちが見ているものが本当に本物であるかどうかを知るために、すべての懸念をリストアップする必要があると主張します。
さらに、私たちが達成できる表現力に関する質問があります。現実と真の整合性を持たないデータに基づいて将来についての声明をするという問題があります。
Nicole Zint: サプライチェーンについては、そんなものはありません。知っての通り、ERPを通じて見た過去のデータがあります。これは現実とは混同してはいけません。これは非常に、非常に歪んだ視点です。もちろん、それと一緒に作業できるようにする必要がありますが、間違いなく、進化させるための目的に対して非常に有害な近似値が存在します。そして、おそらくサプライチェーンのデジタル表現に対する第三の懸念があります。デジタルの対応物があるからといって、サプライチェーンにとって自動的に良いことが起こるわけではないことは明確ではありません。特に人々がKPIや重要な洞察を得ると言っているときにはそうです。私は言います、洞察を得ることができますが、本質的には、それらの洞察は、会社がそれらを見るために従業員に給与を支払わなければならないことを意味します。
Joannes Vermorel: ですから、ソフトウェアがKPIや洞察を提供すると言っても、それは会社にとってはコストの面です。興味深いかもしれないが、数字であっても、会社はそれを見るために人々に支払わなければなりません。そして、それはまだ投資対効果を生み出していません。それは、サプライチェーンの官僚的な中核との議論で私が以前のエピソードの1つで議論したことです。サプライチェーンでは、官僚的な性質のものを行うことが非常に誘惑されます。それは、かなり技術的なタスクに取り組む高度に専門化された人々を持つことの問題です。
Nicole Zint: ですから、デジタルツインについては非常に批判的ですか？
Joannes Vermorel: デジタルツイン自体には批判的ではありません。再度、正確に言います。私は、概念を提示する際に、批判的なものに対して取り組む必要があるすべての種類の課題について非常に具体的でなければならないと言っています。そして、私の批判は、私の競合他社が提示するデジタルツインに関連するコミュニケーションに非常に具体的です。これまでのところ、デジタルツイン自体についての批判ではありません。もし興味があれば、それについては後ほど話しましょうが、それはコミュニケーションの要素として浮かび上がっているものについてです。そして、今のところ、私にとって浮かび上がっている要素は、部屋の中の象を見落としているか、無視しているか、存在しないかのようです。そして、それは1つの象ではなく、少なくとも3つの主要な象です。そして、それは私にとって、彼らが解決すべき問題の現実にどれだけ注意を払っているか疑問に思わせます。
Nicole Zint: それはわかりましたが、ではデジタルツイン自体に戻りましょう。
Joannes Vermorel: はい。ベンダーが主張している中で、彼らのデジタルツインは直感的なダッシュボードを持ち、さまざまな「もしも」のシナリオの影響を即座に表示できると言っています。それについてどう思いますか？最初の批判は何でしょうか？また、デジタルツインから得られる利点は何でしょうか、あなたの意見では？
Nicole Zint: まず、デジタルツインとは、デジタルツインを提供しているベンダーが実装しているものとして、実際には何なのかということを言いたいと思います。
Nicole Zint: 技術的には何なのかという質問をすると、ここで価値判断がありますが、私はそれらが称賛されたシミュレータ、より具体的にはモンテカルロシミュレータであると言います。
Joannes Vermorel: 多くの競合他社が推進しているように、技術情報の量は非常に少ないですが、いくつかのスクリーンショットや技術的な情報の断片がまだ存在しています。それを使ってこの声明をするために私はそれを使用しています。基本的に、人々がデジタルツインを持っていると言うとき、彼らが持っているのは、ある種のモデリング機能を提供するエンタープライズソフトウェアです。彼らはモンテカルロの考え方に非常に向いているものを持っています。それは、あなたのサプライチェーンの将来の状態を表すもので、ある程度のノイズを伴って生成されます。通常、エージェントベースのモデリングから着想を得たものがいくつかあります。サプライチェーンネットワークを、あらかじめ設定された振る舞いを持つエージェントの集合として表そうとします。そして、シミュレータを実行し、サプライチェーンの特定の場所やパターンにプローブを配置してメトリックを収集します。したがって、技術的なレベルでは、デジタルツインはサプライチェーンのユースケースに向けたモンテカルロシミュレータの一種です。
Nicole Zint: たとえば、ダッシュボードを持つと主張する場合はどうでしょうか？
Joannes Vermorel: どのシミュレータでも、シミュレータからの結果を測定するためにあちこちにプローブを配置することができ、数千の数値を簡単に収集することができます。数千の数値があれば、それらをダッシュボードのような見栄えの良い方法でまとめることは非常に簡単です。主な問題は、それらの数値にどれだけの信頼と自信を持つべきかということであり、それは私を正確性の問題に戻します。素晴らしいダッシュボードを持つことは、私が競合他社ができると信じていることです。しかし、現実的には、Excelで非常に見栄えの良いレポートを作成することができ、それは30年間可能でした。したがって、この種の利点については、最大でも非常に増加的なものです。
Nicole Zint: では、あなたの利点の考えは何でしょうか？もう一つの品質である「直感的」というものについて挑戦しましょう。
Joannes Vermorel: それは興味深いですね。なぜなら、シミュレータのようなものは私の経験ではまったくそうではないからです。シミュレータは非常に複雑なブラックボックスであり、簡単に説明できるような数値的なレシピではありません。ところで、Lokadはモンテカルロプロセス、シミュレータ、ジェネレータをかなり広範に使用しており、それは非常に
Nicole Zint: Lokadは確率的な予測に強い関心を持っています。ただし、Lokadがこれらのメソッドを使用しているとしても、特に結果に関しては直感的ではないと認識しています。それは設計上のものです。シミュレータで捉えたいのは、他の方法では捉えることができないような非線形性のある現象です。しかし、サプライチェーン内の非常に非線形な現象に対処する場合、何かが少し変わるだけでネットワークの反対側で大きな反応が起こり、それは予期しないものでした。
Joannes Vermorel: シミュレータが正確であれば、それは良いものです。それは基本的には、サプライチェーン内の小さなアクションの予期しない結果を制御し、把握するためのツールを提供してくれます。ただし、それはシミュレータの正確性に依存します。それはどのような意味でも直感的なものではありません。最高でも非常にブラックボックス的なものになります。また、世界のサプライチェーンをシミュレートする際には、非常に複雑な数値モデルが使用されます。それは私が直感的と呼ぶようなものではありません。
Nicole Zint: ですので、シミュレータは本質的にはシミュレータのカーテンの後ろにある予測であり、その正確性に疑問があります。アイデアは、サプライチェーン全体を1つの画面で見ることができ、さまざまなパラメータを切り替えて出力を見ることができるということです。紙上では、それは未来を予測できる魔法のボールのように聞こえます。しかし、もちろん、正確性を疑問視しない限り、それは本質的にはそうです。
Joannes Vermorel: はい、他にもたくさんの質問があります。シミュレータを持っていると、エージェントがあります。エージェントは、シミュレーションの構成要素です。サプライチェーン全体にシミュレーションを実行するということは、たとえば、補充の振る舞いや消費の振る舞いを関連付けるために、すべてのSKUをシミュレートすることを意味します。したがって、自分自身の振る舞いを持つ多くの小さなエージェントがあり、シミュレータにプレイアウトさせると、すべてのエージェントが動作し、サプライチェーンの潜在的な将来状態を提供してくれます。それを何度も行うことができます。
さて、設計上、このエージェントベースのシミュレーションは非常に比較可能性の高いものになっています。すべてのエージェントに触れて変更することができます。これはできることであり、実際にはパラメータを微調整するだけで得られるメトリックの壁を持つことができます。
Nicole Zint: 今、シミュレータを実行することは、現実的な演習であるかどうかという疑問を生じさせます。大規模なサプライチェーンについて話している場合、数千のSKUがある可能性があります。人々に手動でエージェントを制御するパラメータを微調整するためにお金を支払うことは本当に意味があるのでしょうか？はい、それはできますが、それには意味があるのでしょうか？それに価値はあるのでしょうか？
Joannes Vermorel: それはまた、懸念のもう一つの大きな部分です。確かに、それはできますが、これは非常に設計によって与えられた能力の範囲の一部です。しかし、それをするべきかという問題があります。それをやれば数字が得られますが、もし私がこの製品のこれだけを注文した場合、他の調整よりも調整がさらに良いと判断する方法はどうでしょうか？つまり、何かを微調整して、それの出力を見るだけのシナリオとして、何が起こるかを見るのです。
Nicole Zint: それは私にとって時系列のように聞こえます。したがって、通常、モンテカルロシミュレータを実行すると、1つのシナリオではなく、多くのシナリオの平均結果の集約のようなものが得られます。しかし、待ってください、彼らはそれが異なる「もしも」のシナリオの結果を直感的に見る方法であると主張しています。したがって、私がこれだけ注文した場合、将来の結果を即座に把握することができるはずです。異なる画像ではなく、ただ1つの画像です。
Joannes Vermorel: はい、シミュレータで行うことは結果を平均化することです。したがって、それは時系列の予測です。少なくとも、ポイントの出力です。違いは、時系列の種類が時間にわたって粒度の細かい情報のベクトルを持っているということですが、ポイントです。それは基本的には平均の推定値を提供します。調整の結果の結果をポイントの推定値として得ることができます。この点では、それは問題ありません。将来の可能性を最後まで維持することはできません。ある時点で、私たちは意思決定をしなければならず、この意思決定の経済的結果を評価したいと思います。したがって、この部分は問題ありません。問題になる可能性があるのは、ユーザーが手動で数百万のパラメータを調整しなければならない場合です。その場合、非常に実用的ではなく、気を散らすし、時間がかかります。そして、より良い意思決定を特定するために得られる利益が、シミュレータを微調整するために必要なすべての人々の給与をカバーするのに十分ではないかもしれません。
Nicole Zint: それは1つの問題のクラスであり、もう1つの問題のクラスがあります。シミュレータから得られるものは、文字通り数千の数値の壁です。では、決定Aと数千のメトリック、そして決定Bと別の数千のメトリックを比較するにはどうすればよいのでしょうか？いくつかは良く、いくつかは悪く、いくつかは劇的に悪く、いくつかは劇的に良いです。それは少し…
Nicole Zint: ある意味では、RFPプロセスのようなものです。さまざまな変数があるため、すべての変数が異なる場合、どのように比較しますか？
Joannes Vermorel: はい、それが比較の本当の問題を生み出します。だからこそ、シミュレータがあると、すべてを計測できるのです。例えば、すべてのSKUのサービスレベルを計測することができます。したがって、シミュレータの出力は、数千回の実行を平均化した結果、文字通りすべてのSKUのサービスレベル、すべての顧客のサービス品質、およびすべてのサプライヤの在庫コストです。デジタルツインのシステムレベルアプローチの真の利点は、単一のSKUではなく、サプライチェーン全体をエンドツーエンドでシミュレートすることです。サプライヤのデータが届く範囲と、制御できるサプライチェーンの一部のエンドツーエンドまでです。
Nicole Zint: しかし、最善の決定はどれなのかという問題はまだ残っているようですね。
Joannes Vermorel: はい、それはまだ別の問題です。これらの機能を持っている場合、どうしますか？デジタルツインを見ている限り、それは答えのない問題のように思えます。企業のサプライチェーンベンダーや一般的な企業ベンダーが使用する心理的なトリックがあります。人々が相互作用し、何かをすることができるソフトウェアを見ると、彼らはそれに慣れ親しんで、ある時点でそのソフトウェアが好きになります。ソフトウェアとの相互作用にゲーム要素がある場合でも、問題は、人々が製品が好きになることを意味しますが、それが会社に何か良いことをもたらすことを証明するわけではありません。それは結果から注意をそらすのです。例えば、会社の方針の一環として、人々が1日2時間カードゲームをするべきだと言っていた場合、多くの人々がこの活動を楽しんで好きだと言うでしょうが、それは会社に付加価値を創出することを意味しないと思います。
Nicole Zint: では、最後に、デジタルツインとは実際に何なのか、定義を教えていただけますか？
Joannes Vermorel: 私の認識では、デジタルツインは本質的にはシミュレータのための10年前のコンセプトを再パッケージ化したものです。変わったのは、処理能力が現在は十分に安価になったことで、低解像度のモンテカルロプロセスを使用して、比較的容易にサプライチェーン全体にわたるシミュレーションを行うことができるようになったことです。
Nicole Zint: 基本的には、多くのCPUを備えた大きなマシンを使用します。モンテカルロは非常に並列化しやすいです。それは恥ずかしく並列化される、技術的な用語の問題です。そして、多くのベンダーは、安価に実装できる製品を作成する能力を持っているため、サプライチェーン全体のシミュレーションを行うことができます。それが彼らができることです。そして、それができるので、それを売ることができます。そして、革新が行われていないため、彼らはデジタルツインを製品をより魅力的にするための集合点として見つけました。もし私が50年前に発見されたものに基づいたモンテカルロアプローチを行うと言った場合、人々は「本当に？そうなの？」と言うでしょう。
Joannes Vermorel: したがって、彼らはそれを行い、さらに魅力的にするために、リアルタイムや同期などの修飾語を追加します。それは良いことです。ただし、シミュレータは設計上、非常に浅い場合を除いて、リアルタイムのものを得ることはありません。それは疑問です。それにもかかわらず、この製品にトラクションがある理由は、サプライチェーン全体にわたるシステムレベルのアプローチが本当に非常に重要であるということです。ですから、私たちはシスロを橋渡しするだけでなく、システム全体のアプローチを取りたいと言うことは非常に価値のある取り組みです。私はそれに多くの価値を見出すことができます。
さて、モンテカルロシミュレータを持つことは一つの要素です。しかし、私が言いたいのは、デジタルツインを批判しているわけではありません。シミュレータはただ単にうまく機能しています。それは問題ありません。一般的な意味で確率的な予測を行うための確立された方法です。私が言いたいのは、この画像から欠落している要素が非常に多いということです。そして、人々は実装が容易であり、売り込もうとしている能力に取り組んでいるように見えますが、残念ながら、実装が非常に困難であり、非常に高価な能力のクラスが完全に欠落しています。しかし、これらの能力こそが、モンテカルロシミュレーションという能力を本当にサプライチェーンに役立たせるものです。私のポイントは、デジタルサプライチェーンは、サプライチェーンに対してより包括的なアプローチを持つための叫び声であれば良いということです。ただし、モンテカルロアプローチが単なるアルゴリズムの一部であると思うなら、それは非常に誤った考えです。それだけでサプライチェーンを改善することはできません。
Nicole Zint: ジョアネス、ありがとうございました。デジタルツインに関するあなたの洞察を共有していただきありがとうございます。ご視聴いただきありがとうございました。次回お会いしましょう。
