00:00:00 インタビューの紹介
00:00:47 Paul Janの経歴と教育経験
00:02:16 サプライチェーンと教育におけるデータの役割
00:04:00 Lokadとの協力とその影響
00:06:20 実世界のサプライチェーンの課題と教育上の障壁
00:10:49 サプライチェーンにおける「悪い問題」の説明
00:14:37 企業のメッセージが製品の認識に与える影響
00:16:11 継続的なデータ分析とExcelの制限
00:19:11 関係データの処理とExcelの不足点
00:21:49 データ処理のためのSQLへの移行
00:24:11 学生へのLokadの導入の利点
00:26:33 サプライチェーンにおける教育コストの考慮
00:29:13 Envisionの使用とエンタープライズソフトウェアの批判
00:32:24 ソリューション思考とツールの制限
00:35:16 より良いサプライチェーンソリューションのためのツール
00:37:57 Joannes Vermorelの教育経験と哲学
00:41:15 基本的なデータ構造と予測の制限
00:45:31 視覚的な教育方法と強い前提条件
00:48:32 サプライチェーン業界における破壊の必要性
00:51:12 サプライチェーンは「悪い問題」の集合体
00:54:24 サプライチェーンにおけるおおよその正確さ
00:57:55 サプライチェーンにおける「悪さ」の教育
01:00:47 最後の言葉と民間セクターへの投資の重要性
01:03:24 統計への恐怖の克服と締めの言葉
要約
Lokad TVのホストであるConor Dohertyは最近、Lokadの創設者であるJoannes Vermorelとトロント大学のサプライチェーン教授であるPaul Janとのディスカッションに参加しました。この対話は、進化するサプライチェーン管理の分野、データの役割、教育の重要性に焦点を当てています。Vermorelはサプライチェーンにおける「悪い問題」の概念を紹介し、Excelの制限とSQL Serverなどのツールの必要性を強調しました。JanはExcelからよりプログラム的なオプションに移行する経験を共有し、LokadのツールであるEnvisionを絶賛しました。両者とも、産業の破壊の必要性とサプライチェーン管理における教育の重要性を強調しました。
詳細な要約
最近のインタビューで、ホストのConor DohertyはLokadの創設者であるJoannes Vermorelと、ロットマン経営大学院のオペレーションとサプライチェーン管理の准教授であるPaul Janとの考えを刺激するディスカッションに参加しました。この対話は、サプライチェーン管理の進化する風景、データの役割、およびこの分野における教育の重要性について展開されました。
Paul Janは、コンサルティングとアメリカの企業での豊富な経験を持ち、トロント大学で約4年間、オペレーションとサプライチェーンの分析コースを教えています。彼のコースには、オペレーションとサプライチェーン管理の基礎クラスと、Lokadとの共同クラスが含まれており、理論と実践のギャップを埋めることを目指しています。Janは、データが業界でより重要になった一方で、学生たちは学んだことを実際の世界に適用する自信に欠けることが多いと認めています。これがLokadの協力が重要であり、学生がサプライチェーンのタスクに取り組むための準備ができた環境を提供し、コーディング環境の技術的な側面ではなく、サプライチェーンの側面に焦点を当てることができるようにします。
Vermorelは、サプライチェーンにおける「悪い問題」の概念を紹介しました。これは、直接的な第一レベルの分析に反する問題であり、発見の旅を必要とします。彼は、現代のサプライチェーンデータを処理するためにExcelの制約についても言及し、それが今日のサプライチェーンで必要とされる程度までスケーリングされないと述べました。Vermorelは、Microsoftのこの問題への回答はSQL Serverや他のリレーショナルデータを処理するツールであると提案しました。また、Lokadのプレイグラウンドは、学生にリレーショナルデータの現実を暴露することを目的としていると述べました。
Janは、Excelからプログラム的なオプションに移行する経験を共有し、Excelの制約についてVermorelの意見に同意しました。彼は、プロジェクトの1つでSQLを学び、データの処理と簡素化におけるその力を高く評価しています。Janはまた、LokadのツールであるEnvisionを、Excelで発生する可能性のある調整の過程を簡素化し、エラーを減らすためのシンプルさと使いやすさを称賛しました。
その後の会話は、これらのツールを使用するために必要なマインドセットと、機会費用のような概念がクラスで教えられているかどうかについて議論しました。Janは、機会費用の概念は直感的ではないが、経済学の訓練を受けた学生なら理解できると答えました。彼は、経営陣とオペレーション担当者が理解し注目する内容にはギャップがあると指摘し、前者が財務の最終ラインに焦点を当て、後者が伝統的な指標に焦点を当てていると述べました。
VermorelはJanの意見に同意し、Excelのパラダイム内での思考の制約について議論しました。彼は、Excelが唯一の考えられるツールである場合、想像できる解決策が制限されると説明しました。Vermorelは、デジタル技術が常に変化しており、その分野の知識が使い捨てられるという認識を批判しました。彼は、リレーショナルデータ構造や基本的なデータ型など、多くの基本的な主題は時間の経過とともに大きく変わることはないと主張しました。
インタビューは、VermorelとJanが業界における破壊の必要性とサプライチェーン管理における教育の重要性を強調することで締めくくられました。Vermorelは、サプライチェーン管理は現代企業の相互関係の性質による一連の複雑な問題を伴うと説明しました。彼は、正確な解決策を求めるのではなく、これらの複雑な問題を処理できるパラダイムとツールの使用を提唱しました。一方、Janは、伝統的な理論から始めて、Lokadのような企業との協力を通じて現実世界の複雑さを導入する、段階的かつ破壊的な教育アプローチを説明しました。彼は、他の人の行動に依存する複雑な「悪い問題」について教えることの難しさを認めました。
フルトランスクリプト
Conor Doherty: Lokad TVへようこそ。サプライチェーンで優れた成果を上げるために必要なスキルは、過去20年間で劇的に進化し続け、今後も進化し続けるでしょう。もちろん、今日のゲストにはこれらのことはすべて新しいことではありません。ロットマン経営大学院のオペレーションとサプライチェーン管理の准教授、Paul Janがリモートで参加しています。Paul、Lokadへようこそ。私を招待してくれてありがとう。ここにいることが素晴らしいです。
さて、Paul、私は「Lokadへようこそ」と言いましたが、少し誤解があります。私たちはすでに非常によく知っています。実際、あなたは私たちと長い間協力しており、実際にはパリの新しいオフィスにも訪れています。しかし、あなたの仕事に詳しくない人々のために、あなたの業績について紹介していただけますか？バックグラウンドを説明してください。
Paul Jan: ご招待いただきありがとうございます。私の名前はPaul Janです。現在、トロント大学でオペレーションとサプライチェーンの分析コースを教えています。私はコンサルティング業界のバックグラウンドを持ち、また企業アメリカの業界でも豊富な経験を積んできました。過去15年ほど、産業界とコンサルティングの両方で活動し、現在はUofTのすべての学生と知識と経験を共有するために教えています。
Conor Doherty: ロットマン経営大学院での教える期間はどのくらいですか？
Paul Jan: ロットマンには約4年間在籍しており、それ以前はカリフォルニア大学アーヴァイン校に所属していました。合計で約7年間教えています。
Conor Doherty: その短い期間でも、サプライチェーンのコースはどのように進化してきましたか？
Paul Jan: ロットマンでは、オペレーションとサプライチェーンマネジメントの基礎クラスを教えています。そこでは、学生が基礎理論、応用、および一部の実践を学びます。また、Lokadとの共同クラスも教えています。これは、それらの理論と実践を企業と連携して実践するものです。これまでの間に、企業のERPからのデータがますます存在し、中小企業でもデータの収集やERPシステムがあるようになりました。したがって、データはより重要になり、学生たちは学んだことを実際の世界にどのように適用するかについての自信と経験が不足していると私は観察しています。
Conor Doherty: それは興味深いですね。Joannesにもすぐに話を振りますが、私はまずこれについて追加で質問したいと思います。あなたは広範な民間セクターでの経験を持っていますが、学生に教えるための基礎理論を選ぶ際、どの程度が伝統的なサプライチェーンの知識であり、どの程度があなたの経験に影響を受けているのでしょうか？
Paul Jan: 私が教える基礎クラスでは、大きく逸脱する余地はありません。私はシラバスと大学および学部の要件に従う必要があります。したがって、学生が学ぶのは伝統的な理論やモデルのほとんどです。私はそれらを補完するために、学生が職場に入る際に注意すべき事柄やエピソード、ストーリーなどを提供しています。しかし、学校からの要件として、基礎は伝統的な理論であり、それがそのクラスで学ぶ内容です。一方、Lokadとの共同クラスでは、実践者の視点からもっと教える自由があります。したがって、実際の現実に気を配り、財務の観点からの財務的な影響を考慮することができます。基礎的な伝統的な理論では財務的な影響を考慮していませんが、実際の実務では経営陣はXYZを行うことの財務的な影響を見ています。これが2つのクラスの違いであり、私が経験をどのように適用しているかです。
Conor Doherty: なるほど、ありがとうございます、Paul。それでは、Joannesさん、Lokadの教育イニシアチブの一環として、Paulとの協力関係について詳しく説明していただけますか？
Joannes Vermorel: はい、Lokadでは、約1年前から私たちの技術スタックをより広く利用できるようにするイニシアチブを開始しました。Lokadは通常、VIPの見込み客やクライアントにしかアクセスできないエンタープライズのソフトウェアとして提供されています。私たちが行ったことは、それをLokadのプレイグラウンドと呼ばれるものに再パッケージ化することです。これは、tr.lo.comでアクセスできるLokadの若干簡略化されたバージョンです。これにより、Envisionによってパワードされたコーディング環境と小さなファイルシステムにアクセスできます。教育目的では、実際のセットアップで見つかるものの簡略化されたバージョンであるデータセットを使用して、学生がワークショップを受けることができるようにすることです。私たちは課題をあまり簡単で理論的すぎるものにしたくありませんでした。アイデアは、学生がデータセットと供給チェーンのタスクの小さな課題を直接取り組むことができる準備が整った環境を提供できるということです。これは、サプライヤーに問題がある会社に入社したときに人々が抱えるような課題を反映しています。納期や数量に関して遅延や不足があるサプライヤーを分析し、需要を予測したり、その他のサプライチェーンの分析タスクを実行したりする必要があります。アイデアは、Lokadがそのような環境を提供したかったということです。なぜなら、サプライチェーンの教材を学ぶ学生はソフトウェアエンジニアではないからです。したがって、もしもあなたがこれを行うために将来のソフトウェアエンジニアでいっぱいの教室に尋ねるなら、彼らはPython環境をセットアップしたり、独自のデータパイプラインやパースロジックをセットアップしたりするために時間をかけることができます。オープンソースの技術を使用してデータセットで作業することができます。問題は、ソフトウェアエンジニアではなく、サプライチェーンエンジニアまたは将来のサプライチェーンエンジニアである学生に対して、時間枠があるということです。私たちは、純粋な技術的な詳細に完全に埋もれることなく、より高度なことを行うためのカリキュラムを提供することを目指しています。つまり、5,000行のPythonコードで問題なく再現できる環境を提供します。それは非常に可能ですが、問題は、それを行うと、サプライチェーンの学生との3時間の有意義な作業セッションを期待することはできなくなるということです。あなたは単にCSVファイルをパースする方法を理解するための3時間の純粋なコーディングセッションを行うことになりますが、これはサプライチェーンの観点からはあまり興味深くありません。
Conor Doherty: そして、Paul、これについての追加質問です。基礎レベルのサプライチェーン学生にとって、コーディングなどのエンジニアリングスキルはどれくらい難しいですか？
Paul Jan: 数週間前にここで学期が始まった実際の例をお伝えできます。おそらくこの新しいクラスの20%程度が以前に何らかのコーディング経験を持っていると言えるでしょうが、それは例えばPythonを教室で学んだことがあるというものです。したがって、大多数はそうではありません。彼らが入ってくるとき、彼らはこのスキルが将来彼らに利益をもたらすことを認識しているので、興奮しています。データが多くなり、Excelだけではこのような大量のデータを分析するのは手間がかかるため、コーディングはこのプロセスを簡素化するのに役立ちます。しかし、同時に、彼らは経験がないために少し怖がっています。これは非常に重要なスキルですが、ビジネスの学生の教育において、サプライチェーンだけでなく、一般的に不足しているものです。
Conor Doherty: なるほど、ありがとうございます。実は、Joannes、私が長い間聞きたかったことがあります。過去の講義で、あなたはサプライチェーンの問題を「悪い問題」と表現していました。この質問の2つの部分ですが、まず、サプライチェーンにおける「悪い問題」とは具体的に何を意味するのですか？そして、Paulが言ったように、なぜExcelのようなツールはこれらの「悪い問題」に対処するのに適していないのですか？
Joannes Vermorel: 「悪い問題」という概念は私に由来しません。それは基本的に、直接的な第一レベルの分析に挑戦する問題です。それはどんな場合でも旅でなければならないものであり、そこで問題自体を発見することになります。
その例として、良い広告とは何かということです。もし、ある幾何学的な形状の面積を平方インチまたは平方センチメートルで計算するように頼まれた場合、形状は非常に複雑かもしれませんが、計算は難しいかもしれませんが、それは閉じた問題です。正確な答えまたは非常に良い近似値を与える解析的な解が存在します。
しかし、良い広告とは何かという問いに対しては、答えは実際には依存しますし、競合他社が何をしているかにも依存します。例えば、素晴らしい広告を作成したとしても、競合他社があなたを真似しすぎて、あなたの素晴らしい広告が競争相手と区別できなくなった場合、それは非常に良い広告であったが、真似されたために悪い広告になってしまいます。
それが「悪い問題」の種類です。あなたが与える答え自体が、答え自体を無効にする可能性があります。それは少し奇妙です。私が非常に良い答えを出し、それが非常に良い答えであるために真似され、真似されたために悪い答えになる。それが「悪い問題」の一種です。
サプライチェーンは「悪い問題」でいっぱいです。あなたは競合他社に勝つために配送センターをどこかに配置することを決めます。この競合他社は、あなたに対抗するために自分自身の配送センターを再編成することを決定します。それがそのようなものです。
ですから、状況は安定していません。答えは安定していません。これらの「悪い問題」は競争的な性質を持つ問題です。あなたの行動に対応する人々がいます。これは、宇宙の残りの部分や他の人々の決定に依存しない問題である幾何学的な形状の面積を計算する問題とは異なります。これはよく孤立しています。
そして、問題のフレーミングが正しく行われているかどうかさえわからない問題もあります。サービスの品質とは何を意味するのでしょうか？はい、私たちはサービスの品質をサービスレベルの向上と言うことができますが、現実はサービスの品質はクライアントの目には異なるものです。それは非常に難しい問題です。
一部の人々にとっては、代替品があれば問題ありません。彼らはこの1つの製品が利用可能であることを期待していません。もしかしたら、代替品があれば問題ありません。他の人々は異なる意見を持つかもしれません。彼らは実際に必要なものの非常に狭い概念を持っており、「このバーコードがなければ機能しない」と言います。
そして、会社のメッセージングや広報活動によって、他の製品を代替品と見なすかどうかが実際に増幅または減少することがあります。もし、あなたのコミュニケーションが「このものは完全にユニークで、代替品は一切ありません」と言っている場合、あなたの他の製品を代替品として受け入れる意欲がない人々がいても驚かないでしょう。それは競争相手に対しては良いかもしれませんが、代替品を受け入れるように人々を説得する場合にはより困難な場合があります。
状況は非常に多様です。ですから、これらの「悪い問題」については、通常、データを用いて問題を反復する方が、データなしで操作するよりも良いというのがLokadの典型的な考え方です。
質問がされている場合には、例えば売上を測定し、広告費との相関を少し考慮することで、この質問に答えることがより容易になります。完全に問題を解決するわけではありませんが、データなしでこの質問に答えようとするよりも、より情報を得ることができます。
通常、悪い問題に取り組んでいても、データがあると役立ちます。問題は、「悪い」性質のため、どのような分析や処理を行うかについての立場を見直す必要があるため、一つの答えではないということです。データを処理し、考え、起こっていることに応じて少し異なる質問をするかもしれません。
ですので、悪い問題に直面している場合、データを持っていることは良いことです。なぜなら、より情報を得ることができるからです。ただし、確定的な答えは得られないため、定期的に分析を繰り返す必要があります。
この点でExcelは優れています。Excelを使用すると、分析を必要に応じて何度でも見直すことができます。問題は、Excelが現代のサプライチェーンで必要とされる規模に対応していないことです。現在、数万の製品、数百万の取引、多くのトランザクションデータについて話しています。Excelはそれには適していません。
最大の課題は、現代のサプライチェーンデータがExcelに収まりきらないことです。これは2つの方法で超えています。まず、行数が制限されています。Excelは100万行までしか扱えません。ただし、これは実際の問題ではありません。理論的には、MicrosoftはExcelを少し再設計して1億行まで拡張することができます。それは不可能ではなく、実際にはExcelの競合他社のいくつかがそれを実現しています。
しかし、現代のサプライチェーンが超えると言うと、基本的にExcelは1つのテーブルずつしか扱えないということです。データは1つのフラットなテーブルのようなものだと仮定しています。しかし、現実は、サプライチェーンのトランザクションデータは複数のテーブルです。サプライヤのテーブル、取引のテーブル、顧客のテーブル、製品のテーブル、色や形状のテーブルなどがあります。
そのため、少なくとも6つのテーブルを扱うことが非常に頻繁になります。そして、欠けているのは、リレーショナル代数のようなものです。それがあなたのトランザクションデータの核心です。サプライチェーンのデータはトランザクションと関連があります。半ダースのテーブルがあり、それがExcelではうまく機能しないところです。
行数に制約があるだけでなく、これは修正できます。しかし、より一般的には、セマンティクスの制約があります。Excelは複数のテーブルを提供してくれません。
そして、実際には、Microsoftはこの100万行の制限を拡張することにあまり関心を持っていない理由があります。Microsoftの人々は、長い間それを知っていて、100万行に拡張できたとしても、次の段階は「複数のテーブルが必要」となり、それではExcelはうまく機能しなくなるということです。
それがMicrosoftの回答であり、「リレーショナルデータが必要なら、SQL Serverがある。または、リレーショナルデータを第一級の市民として扱うツールがある」ということです。スプレッドシートにそれを持ち込もうとする代わりに、私たちがこのプレイグラウンドでやろうとしているのも、学生にリレーショナルデータの現実を提供することです。
なぜなら、私はこれが変わらないと信じているからです。40年後も、ERPはテーブルと列を持っているでしょう。これは40年前に確立されたものであり、デジタルサプライチェーンの非常に安定した側面となっています。
Conor Doherty: Paul、興味深いポイントですね。私は民間セクターで幅広い経験を持ち、この分野で正式なトレーニングを受けていると思います。あなたが経験を積んでいく中で、おそらくExcelを使用していたと思います。もしそうなら、いつ頃から「より豊かでプログラム的なオプションを考慮する必要がある」と感じましたか？つまり、Excelからの転換を引き起こしたのは何ですか？
Paul Jan: その転換は、Joannesが以前にほのめかしたものです。Excelは素晴らしいですが、一度に1つのテーブルしか扱えず、Excel内のすべてのテーブルやタブをリンクするのは非常に手間がかかります。そして、それを成功させても、仮定や変数を変更する必要がある場合には、Excelで行ったすべての変更を再確認するために非常に時間がかかります。
エラーによく遭遇します。変数を変更するのを忘れたり、仮定を変更するのを忘れたりすることがほとんどで、その結果、最終結果が少し異なるようになります。だから、おそらく数年後にSQLを学ぶ機会がありました。以前はSQLを知りませんでしたが、プロジェクトの1つでSQLを学び、その言語とデータ自体の中で異常を見つけるための記述データを見つけることができる力に本当に感銘を受けました。
これにより、少なくとも最初の部分、つまり記述データを見つけることとデータ自体の中の異常を見つけることが簡素化されました。データがクリーンであり、さまざまなデータソースを統合する方法を見つけることが本当に簡単になりました。それが私が本当に転換した時でした。当時、SQLは私がデータを理解するために処理、またはむしろ前処理するために行く解析ツールの第一選択になりました。そして、Excelは視覚化のための利便性のためにより多く使用されるようになりました。それが完了したら、Excelを使用してチャートやグラフなどで簡単に視覚化します。
JoannesがLokadを発見したことについて補足したいと思います。私も数年前にLokadを発見しましたが、昨年のように学生にこれを紹介するという同様のイニシアチブを取りませんでした。正直なところ、コーディングの側面が学生を妨げ、クラスでの使用や学習を妨げるのではないかと心配していました。しかし、過去数ヶ月のコラボレーションを通じて、Envisionは非常に理解しやすいツールであることがわかりました。プログラミングとデータベースのバックグラウンドを持っていても、非常に理解しやすく、学生にとっても理解しやすいと思います。コードは、素人の言葉のように読むことができます。
これは、たとえばPythonなどとは異なり、時には意味があまりなく、プログラムを書いた人の説明なしでは次々に続かないことがあります。これまでに、これを紹介するための非常に役立つエクササイズでした。仮定の調整やデータに考慮していなかったことをコード自体で更新し、それを学生が見るためのダッシュボードに反映させるプロセスを本当に簡素化しました。
これはまだ初級レベルだと思います。学生にとっては、会社が何をしていて、製品の顧客数、最高売上、ABCトレンドなどの記述データからどのようにしてそれを行っているかを理解するためのものです。そこから、サプライチェーンの設定方法を理解することができます。だから、このプログラム、Envisionとのコーディングの経験は、その点から非常に助けになり、Excelでのエラーを減らすこともできました。
Conor Doherty: では、Paul、次にJoannesに続きます。ようこそ、これはあなたが好きな哲学の質問です。私たちはツールについて話しましたが、ツールを使用することはマインドセットと関連しています。あなたがほのめかしたように、LokadがEnvisionを使って行っていることの基盤は、純粋に財務的な視点でサプライチェーンの問題に取り組み、エラーのドルやユーロを減らすことです。これは経済学の一部ですが、少し哲学的でもあります。つまり、これをすればあれができない、機会費用です。
マインドセットの観点から、これらのツールをどのように使用するかを理解することは、クラスで教える必要があるのでしょうか、それとも学生は自動的に理解しているのでしょうか、「ああ、機会費用だ、このツールを使えば本当に明らかだ」と。
Paul Jan: 明確に明らかではないと言えますが、学生は経済学の訓練を受けているので、トレードオフ、機会費用が何であるかを理解しています。私がここで教えている基礎的なサプライチェーンクラスやオペレーションクラスでも、在庫の量やタイミングに関してどれだけストックするかという意思決定に伴う余剰コスト、救済コスト、さまざまなコストについて学生に紹介しています。これらはABCに基づいて財務的な結果を導き出す方法を説明すると、学生にとって理解しやすく共感できるものです。
実際には、これらの財務的な結果は、コンサルティングプロジェクトのエグゼクティブにも定量化しようとしています。エグゼクティブは、これがドルでのコストや機会であることを理解しています。しかし、サプライチェーンの人々、またはオペレーションの人々は、伝統的なメトリック、回転率、予測精度により多くの注意を払っています。したがって、エグゼクティブが理解していることと、オペレーションの人々が教育を受けていることとの間には、少しのギャップがあります。学生の視点からは、これらの概念を紹介したり説明したりすることは難しいことではありません。
Conor Doherty: ありがとうございます、Paul。そして、Joannes、あなたに戻ります。さて、さきほどの話に基づいて、PythonやSQL、そしてもちろんEnvision、私たちのドメイン固有言語が新しいサプライチェーンの実践者にとって馴染みのないものである理由はよく理解できます。しかし、希少なリソースや代替の利用という経済学の基礎は100年以上前から存在しています。なぜ、経済的なマインドセットのこの側面が、Paulが説明したように、教室では直感的に理解されるのとは異なるのでしょうか？
Joannes Vermorel: まず、Paulの発言に触れてみたいと思います。Envisionの使用について心配していたと言っていましたが、それは正しいと思います。聴衆の皆さんに対して、私の個人的な信念は、ほとんどのエンタープライズソフトウェアは完全なクソである、文字通り完全なクソであるということです。そして、ソフトウェアの購入について、私はあなたを見ています。したがって、それが純粋なクソであるとデフォルトで想定することは理解できる合理的な仮定です。そして、それがそうでない場合には驚くことができます。しかし、それは合理的な仮定です。私はEnvisionがこのカテゴリーには含まれないと確信しています。私たちは良い仕事をしました。しかし、エンタープライズソフトウェアが非常に低品質であることをデフォルトで期待することは、人気のあるオープンソースプロジェクトと比較して特に公正であり、非常に合理的な仮定です。これはアプリケーションのランドスケープに関してなされるべき合理的な仮定です。
さて、このようなマインドセットの問題について、PaulがABCと言ったとき、アクティビティベースのコスト計算（ABC）のことですが、ABC分析のコースではありません。問題について考えることができない場合、問題について考えることは非常に困難です。つまり、人々が正確さやサービスレベルの観点で考えることを望むと言われるとき、これらは非常に古典的なメトリックです。問題を解決するためにExcelスプレッドシートしか持っていない場合、それが実装できるものはほとんどありません。したがって、スプレッドシートの考え方しかできない場合、問題について考えるのは困難です。どのようにしてそれをドルに変えるかを考えるのは本当に難しいです。
人々はしばしば問題よりも先に解決策を考えます。解決策を考える前に問題を明確にすることは非常に難しいです。まず、おおよその解決策にたどり着き、他の誰かに自分のやったことを説明しようとするときに、解決策に一致する問題を実際に発明することになります。人々は本能的に解決策を先に想像し、それからそれについてコミュニケーションするために、問題を発明します。
あなたが考えられる解決策は、あなたの心にあるツールに依存します。もし心の中にExcelがあるなら、考えられる解決策はExcelで動作するものに限られます。これにより、正確さとサービスレベルのパラダイムに制約されることになります。なぜなら、Excelでできることはそのようなものだからです。
そのため、基礎コースでは、学生がテーブルや列、SQLのような概念を使って考えることができるより良いツールに慣れることが非常に重要です。問題はSQLそのものではなく、SQLとともに得られるパラダイムです - テーブル、フィルタ、集計、列、文字列と数値のような値の種類、ブール値。これらの要素は非常に重要であり、これらのパラダイムがあると、より洗練された解決策のクラスを考えることができます。
財務指標について考えるためには、ストレージのコストを接続する必要がありますので、ストレージのコストに関するいくつかの仮定を提供する別のテーブルが必要です。ストックアウトのコストが必要なので、この情報を別の場所に持っている必要があります。伝統的に人々がストレージのコストや保険のコストについて考えることができないわけではありませんが、Excelしか考えられない場合、これらの20の異なる要素をプラグインできるスプレッドシートを考えるのは非常に難しいです。
しかし、リレーショナルデータで考えることができれば、必要なだけのテーブルでそれらのコストをプラグインするツールを持つことができます。そして、概念的には、それらのコストが個別に単純であれば、それらをすべて集約するだけのことです。
これは長い説明ですが、それが伝統的なサプライチェーン管理が非常にためらっている理由でもあります。彼らはこのような現代的なツールで本当に考えることができる教育の機会を得ることができなかったのです。
Paul Jan: 私はJoannesの評価に完全に同意します。もし私たちがどの会社のサプライチェーンオペレーションでも能力評価を行うとしたら、私たちが話したことについての理解に大きなギャップがあると思います。それが次世代の若いプロフェッショナルに異なる考え方とイノベーションのマインドセットを教えるという課題です。
Joannes Vermorel: 私は7年間教えてきましたが、サプライチェーンではなく、分散コンピューティングとソフトウェアエンジニアリングを教えていました。私がパリのエオンノルマルスーペリウールで教えていたとき、何を教えるかを自由に決める権限がありましたが、私の哲学は、40年後にもまだ重要なテーマになるようなトピックに焦点を当てることでした。
私の最大の恐れは、ただの一時的なものであることを教えることでした。5年後には、それが単なる技術的な細部であり、今は存在しないことに気付くことがあります。だから、私のアプローチは常に、これは時間の試練に耐えるものだろうかと自問することでした。40年後にも重要なポイントである可能性が非常に高いものですか？
たとえば、SQLは1989年以来の標準として確立されています。進化してきましたが、ほとんどはその後も変わっていません。基礎となるモデルであるリレーショナルデータは、70年代後半以来変わっていません。これは非常に成功したものであり、ERP市場のほぼ99%がこのリレーショナルデータ形式をある程度使用しています。
人々はデジタル技術が常に変化しているという印象を持っています。何かを学んで2年後には消えてしまうと思っています。これは問題です。なぜなら、この知識は使い捨て可能なものだという印象を人々に与えるからです。また、2年後には別のものになるということで、経営陣にはそれを迂回して気にしないで済むという誤った印象を与えます。
正しく行われれば、非常に基本的な主題がたくさんあります。リレーショナルデータ構造はその一つです。基本的なデータ型、テキスト、ブール値、数値は、70年代末からすでにそのようなものでした。最新バージョンのPython 3でも、それがその中核にあります。次の40年間で変わる可能性は非常に低いものです。
同様に、将来について考える方法、時系列、時系列の制限、時系列予測が提供するもの、提供しないもの、この設計上提供できないものについて考える方法についても変わりません。次の40年間で最も基本的な予測は、日ごと、週ごと、月ごとの時系列予測であり、その予測の制限も同じです。
予測を教える場合、最も優れた時系列予測モデルは何かに焦点を当てる代わりに、時系列予測における組み込みの仮定、提供されるものと提供されないもの、危険な制限、および不確実性の考え方に焦点を当てるでしょう。
それは非常に大きな課題だと理解しています。ほとんどの大学教授は、私が教えている内容について全く気にしない管理部門の贅沢を持っていませんでした。
Conor Doherty: ポール、クラスで需要予測をカバーする際、将来の不確実性を理解するために確率分布について触れますか？
Paul Jan: 基礎クラスではそれについて話し、需要管理、予測、在庫管理でも触れます。ただし、変動性や不確実性は正規分布に従うという仮定をしています。これにより、教えることがはるかに容易になります。
ただし、製品の変動性の確率的アプローチを適用すると、製品全体の変動の確率をグラフィカルに表示することができます。人々は視覚的なものが好きなので、なぜある製品が別の製品と異なる振る舞いをするのか理解することができます。
今学期は、不確実性と変動性をより視覚的に説明するために、上級クラスからいくつかの内容を下級クラスに取り入れることを検討しています。
Joannes Vermorel: 教育目的のために強い仮定をすることは問題ありません。私が大学にいたとき、物理学の先生は計算を簡略化するために、牛を球体と仮定していました。明らかに、牛は球体ではありませんが、演習のために学生が簡略化された計算を行うことは合理的です。これにより、学生は計算にこだわらずに概念を実験することができます。
しかし、サプライチェーンの世界では、需要が正規分布に従うというような同等の仮定がされています。これは現実世界では成り立たない教育上の仮定です。それにもかかわらず、エンタープライズソフトウェアベンダーはこれに従い、これらの仮定をソフトウェアにハードコードしています。これは狂気です。まるでゼネラルモーターズが自動車について球体や乗客に関する仮定をハードコードしているかのようです。人々はこれが狂気だと思うでしょう。現実の世界で走る実際の車にはそうすべきではありません。
それにもかかわらず、サプライチェーンソフトウェアベンダーは、これらの教育目的のために導入されたばかげた仮定をそのままソフトウェアにハードコードしても問題ないと言っています。これは私がこの業界で見つけた現状に対する私の反応であり、少し狂っていると思います。変革の必要性があります。何故かはわかりませんが、サプライチェーンソフトウェアベンダーは、教育目的のために導入されたこれらのばかげた仮定をそのままソフトウェアに翻訳しているようです。
しかし、教授からそれを要求するのは公平ではないかもしれません。現実と向き合う必要があるのは、サプライチェーンのエンタープライズソフトウェアベンダー自身かもしれません。
Conor Doherty: ロトマン経営大学院のポールの視点からすると、これらの概念を教える責任があります。しかし、サプライチェーンソフトウェアベンダーであるロカドにとって、なぜ教育が非常に重要なのでしょうか？なぜこれに重点を置くのでしょうか？
Joannes Vermorel: サプライチェーンは、企業のすべての力を結集しているため、悪名高い問題の集合体です。定義上、サプライチェーンは企業を結びつけるものであり、つまり、営業、生産、輸送、マーケティング、ファイナンスなどをすべて結びつけています。これは単純な提案ではありません。現代の企業は多くの国で運営されているため、営業対マーケティングだけでなく、フランス対イタリア対スペインなども考慮する必要があります。
サプライチェーンは、設計上またはサプライチェーンの本質上、企業内外の多くの相反する利益を結びつける一連の悪名高い問題です。これらの悪名高い問題をおおよそでも受け入れることができるパラダイムとツールで考える必要があります。人々はおおよそ正しい解決策を選ぶ代わりに、正確さを遥かに超える数値的な手法を用いてしまいがちです。
Conor Doherty: 私たちは少し落ち着いてきていますが、あなたに戻してみたいと思います。ジョアネスのサプライチェーンの概念は、私には非常に哲学的に思えます。第一次および第二次の問題について話すとき、それはまるでウィトゲンシュタインのようです。私は興味がありますが、あなたはサプライチェーンに対して同様に哲学的なアプローチを取っていますか？ 管理部門はそれを許してくれるのでしょうか？ 初日には、サプライチェーンの全体的な範囲を完全に見直す必要がありますか？ これは、学生に伝えるべきことですか？ 車輪を完全に見直す必要があるということですか？ それとも、より段階的なアプローチですか？
Paul Jan: それは段階的であり、また破壊的でもあります。大学では、学生が学び始めると、まず基礎から始まり、その後、中級のサプライオペレーション管理のクラスに進み、そして私が今学期にLokadと共同で教えているより高度なクラスに進みます。彼らは徐々に伝統的な理論と応用を学んでいきます。しかし、このクラスでは、少なくとも私の経験では、サプライチェーンの悪名高さを学生に経験させる方法がわかりません。それが私たちが企業と協力する理由です。実際のデータを扱い、ツールとともに考えます。彼らは悪名高さ、不確実性を目にし、前年または前の2つのクラスで学んだことを直ちに適用できないことに気付きます。できるかもしれませんが、それは意味をなさないかもしれません。
ですので、これは哲学的な問題です。そして、ところで、これは未解決の問題です。Wicked problemsのWikipediaページに行くと、他の人々がやっていることによって問題の解答が良いか悪いかが決まるような問題に直面しているすべての学問分野が、非常に困難であることがわかります。これはサプライチェーンに特有のものではなく、他の分野でも同様に非常に困難です。
Joannes Vermorel: 例えば、最近、公開市場での取引についてのゲストがいましたが、それを公開してしまうと、自分自身の解決策や収益源を損なってしまいます。ですので、秘密主義がこのような問題では非常に重要です。何かを理解している場合、それについて専門的に話すべきではありません。なぜなら、もしそうすると人々がそれを利用してしまうからです。
しかし、私の考えでは、Lokadは試行し続けます。私たちは、この方向に進もうとしているトロント大学のような優れた大学をサポートし続けます。解決策を期待しているわけではありませんが、この方向に進むための一歩は、存在しないということよりもずっと良いものです。
Conor Doherty: まさに、おおよそ正しいですね。さて、Paul、ここでは最後の言葉をゲストにお渡しするのが慣例です。何か伝えたいことや学生にアドバイスしたいことはありますか？
Paul Jan: まだ最終試験についてのアドバイスはありませんが、ジョアネスのコメントについて、なぜ私たちの民間部門が教育に投資しているのかについて言及したいと思います。講義や記事、ブログに投資してくれていることに感謝しています。これらの学生の多くは、卒業後に情報を求めるためにベンダーやサプライヤー、ウェブサイトに頼るか、サプライチェーン管理について理解したり、思い出したりするためにそれらを利用します。
例えば、統計学は学生にとって非常に恐ろしい科目です。ですので、すべてが正常であると仮定するだけで、事態はずっと簡単になります。しかし、異なる行動を裏付けるための実質的な根拠がある場合、彼らはその恐怖心を克服するためにより意欲的に学ぶことができるかもしれません。大学を卒業した後、情報は彼らにとってよりアクセスしやすくなり、異なる悪名高い問題に同じ解決策を適用できるという考え方から脱却するための強化材料となります。
Conor Doherty: それで終わりです。実際にはもう質問はありません。ジョアネス、お時間いただきありがとうございました。
Joannes Vermorel: ありがとうございました。そして、ご協力いただきありがとうございます。
Conor Doherty: そして、ご視聴いただきありがとうございました。次回をお楽しみに。
