00:00 イントロダクション
03:53 ビジョン
07:49 価値観
10:53 これまでのストーリー
13:51 星が語る
15:49 知識
20:08 プロセス（知識 1/2）
24:32 分業（知識 2/2）
28:49 時間
33:23 未来（時間 1/4）
38:16 実行（時間 2/4）
42:48 複雑さ（時間 3/4）
47:47 プランニング（時間 4/4）
54:19 作業
59:57 コントロール（作業 1/2）
01:07:21 ボトルネック（作業 2/2）
01:12:35 多様性と妥当性
01:17:44 結論
01:20:23 1.7 知識、時間、およびサプライチェーンの作業 - 質問はありますか？
説明
サプライチェーンは一般的な経済原則に従います。しかし、これらの原則はあまりにも知られておらず、頻繁に誤解されています。人気のあるサプライチェーンの実践とその理論は、経済学で一般的に合意されていることとしばしば矛盾しています。しかし、これらの実践は基本的な経済学が間違っていることを証明することはありません。さらに、サプライチェーンは複雑です。それらはシステムであり、比較的新しい概念であり、あまりにも知られておらず、頻繁に誤解されています。この講義の目的は、現実のサプライチェーンの計画問題に取り組む際に、経済学とシステムがどのような貢献をするかを理解することです。
フルトランスクリプト
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・ヴェルモレルです。今日は知識、時間、および作業について発表します。
サプライチェーン管理に取り組む際、教科書や企業の実践を通じて、多くのことが言及されていません。もちろん、すべてを明示することは実用的ではありませんので、必然性の要素もあります。しかし、盲目的な要素もあります。明示的に述べるべき重要なアイデア、考え、または洞察がほとんど必然的に伝えられず書かれないことがあります。これらの伝えられないアイデアの中で、最も強力なものは、対象物の因果関係の直感を導くものです。この場合、サプライチェーンです。
実際に、この因果関係の直感は、状況をフレーム化する方法、問題を見る方法、そしてそれらを見るかどうかを定義します。この講義では、「ビジョン」という用語はこの因果関係の直感を指します。ビジョンは会社全体に浸透しています。文化、プロセス、および実践です。誤ったビジョンは、正しい問題を特定する能力を損ない、会社に意図した利益をもたらす可能性のほとんどない解決策を追い求めることに迷いを生じさせることがあります。
これらの因果関係の直感、ビジョンは、他の何かと同じくらい間違っているか誤解されていることがあります。特定の会社にとって適切でないビジョンは、そのサプライチェーンを改善しようとするあらゆる試みを毒し、時間の経過によっても単に既存の状態の継続につながる可能性があります。
さらに、同じ会社内でも、人々はまれにまったく同じビジョンを持っていません。実際、彼らは根本的に異なるビジョンを持っているかもしれません。ビジョンは滅多に明示されないため、従業員はしばしば押し進めようとすると、他の従業員が逆方向に引っ張ろうとしているという感覚に陥ります。これらの衝突の根本的な原因は、価値観やインセンティブの相違ではなく、ビジョンの相違によるものであることが頻繁にあることがわかります。
この講義で私が擁護する2つの命題は微妙でありながらも非常に重要です。
まず、サプライチェーンの世界には強力なビジョンが存在しています。これらのビジョンは、研究分野（理論、書籍、サプライチェーンに関する論文）、およびサプライチェーンプロセスやサプライチェーンソフトウェア技術などの実践に浸透し、形成されます。これらのビジョンは、サプライチェーンを運営する企業だけでなく、大学、ソフトウェアベンダー、コンサルタントなどを含むサポートエコシステムにも大きな影響を与えます。この講義では、いくつかのビジョンについて詳しく説明します。
さらに、すべてのビジョンがサプライチェーンの改善にとって同じくらい効果的または適切ではありません。一部の広く共有されているビジョンは、サプライチェーンの効率性や信頼性にとってさえ有害です。この講義の終わりまでに、特定の会社で活動しているいくつかのビジョンを特定し、それらのビジョンの妥当性を問い詰めるためのいくつかの知的な手段を備えることができるはずです。
トーマス・ソウルは「ビジョンの対立」で彼の「ビジョン」の概念を紹介しています。彼はそれを、世界がどのように機能するかについての直感的または無意識の理解として説明しています。これらのビジョンは、社会や宇宙全体についての私たちの直感的で本能的な理解を深く形作ります。ソウルは述べています。「それは、私たちが理論と呼べるような体系的な推論を構築する前に感じたり感じたりするものです。ビジョンは私たちが世界がどのように機能するかを感じるものです。」
ビジョンはある意味で単純化されていますが、それは通常他の人々のビジョンに対して使用される用語です。ビジョンは、人間の心が容易に理解できない複雑なシステムにどのようにアプローチするかを大きく左右します。書籍「ビジョンの対立」は、社会が表す複雑なシステムに焦点を当てていますが、この講義ではサプライチェーンに焦点を当てています。
たとえば、在庫レベルを維持するのに苦労している小売店を考えてみましょう。棚の半分が空になっています。この状況の根本的な原因についての直感的な評価は、サプライチェーンについての持っているビジョンと、それがどのように機能すべきかによって大きく異なるでしょう。
たとえば、サプライチェーン分析の教授を考えてみましょう。彼は棚が空になっている原因を需要予測の不正確さに直感的に帰因するかもしれません。ここでは、ビジョンはサービスの品質を技術的な解決策、ソフトウェアの一部に置くというものです。このビジョンは、研究の貢献がこれらのソフトウェアの設計と精度に影響を与える広範な学術コミュニティにも広がり、この技術中心のビジョンを強化します。
対照的に、同じ小売チェーン内の地域マネージャーは、店舗の管理に問題があると直感的に考えるかもしれません。このビジョンでは、店舗マネージャーやスタッフが店舗を適切に運営する責任があります。このビジョンでは、問題に最も近い人々が最初に責任を負うとされています。このビジョンの拡張では、上級管理職も関与し、この効果のない店舗マネージャーがその地位に留まり続けることを許しているとされ、再び人々に焦点を当てたビジョンが強調されます。
同じ店舗の同じ空の棚から生じるこれら2つのビジョンが、責任とそれによる解決策をまったく異なる実体に割り当てていることは注目に値します。一方は技術的な解決策に頼り、もう一方はリーダーシップの評価に頼ります。もちろん、店舗が直面している問題が効果のないソフトウェアの欠陥からくるのか、不適切なリーダーシップからくるのかは別の問題です。ビジョンは何も証明しません。ただ、複雑な状況の即時評価を条件づけるだけです。
この責任の異なる割り当ては、ビジョンがサプライチェーンに与える重要な影響を示しています。この講義では、代替ビジョンが特定の状況の評価と解決策を分岐させるだけでなく、相反する評価と解決策をもたらし、しばしば相互に排他的な道につながることを見ていきます。
政治でもビジネスでも、リーダーはしばしば自分自身とライバルとの違いを強調するために自分自身の価値観を強調します。“私たちは同じ価値観を持っていません"というフレーズはどこでも聞かれます。しかし、この視点は一定の価値があるものの、ビジョンの深い影響を曇らせる傾向があります。
個人が同じ事実の異なる解釈に出会ったとき、しばしば違いを異なる価値観に帰する傾向があります。しかし、しばしば"私たちは同じ価値観を持っていません"というキャッチフレーズが示唆するよりも、価値観の変動ははるかに顕著です。たとえば、政治の領域では、貧困や犯罪、戦争に賛成する人はほとんどいないでしょう。しかし、これらの問題に対する共有の価値観にもかかわらず、人々のビジョンはまったく異なる解決策に向かわせます。
この観察は、サプライチェーンの領域でも有効です。特定の分野やセクターに関係なく、企業は普遍的にサービスの品質、収益性、成長、廃棄物の削減を優先します。これらの広く認識された価値観に反対する企業は非常に稀です。ただし、企業間の代替ビジョンは、同じ共通の価値を達成するために目指す異なる戦略と実践をもたらします。
アマゾンの創設者であるジェフ・ベゾスは、しばしば自身とそれに続くアマゾンの顧客に対する執着心を強調してきました。彼はかつて「最も重要なことは、顧客に執着的に焦点を当てることです。私たちの目標は、地球上で最も顧客中心の企業になることです。」と述べました。もちろん、これは価値観の表明です。しかし、企業の幹部が公に顧客の重要性を低く評価することはほとんどありません。そのような幹部がそれを行った場合、その人物はほとんどその地位に留まることはありません。
アマゾンを特徴づけるのは、ほとんどの企業と一致する価値観ではなく、独自のビジョンと文化です。したがって、この講義を進めて他のサプライチェーンの例を再検討する際には、企業が非常に異なる道を追求するかもしれないが、成長、収益性、およびミッションの公的承認を求めることが多いことを覚えておくことが重要です。彼らの行動の違いは、価値観ではなく、ビジョンと文化によって区別されます。
この講義は、サプライチェーンの一連の講義の第1章の一部です。ただし、このシリーズは既に第1章をはるかに進んでおり、私は今日、後の講義を支える基盤を再訪し、洗練させています。Lokadによるサプライチェーンの実践に基づくビジョンの広範な結論を理解することに興味がある方は、他の講義に進んでください。
この第1章では、なぜサプライチェーンがプログラム化される必要があり、数値レシピを実際に導入することが非常に望ましいのかを見てきました。サプライチェーン自体のますます複雑化により、自動化は以前にも増して重要になっています。さらに、サプライチェーンの実践を資本主義的な取り組みにするという財務的な必要性もあります。
第2章は方法論に dedicded されています。サプライチェーンは競争的なシステムであり、この競争は、当事者が自分自身のアジェンダを持っていると仮定せずに、特定のサプライチェーンを改善しようとする際に必要な方法論を必要とします。
第3章では、サプライチェーンの問題を調査し、サプライチェーンの人員を通じた解決策を一時的に置いておきます。この章では、解決する必要がある意思決定の問題のクラスを特徴付けようと試みます。すべてのSKUに適切な在庫数量を選ぶなどの単純化された視点は、現実世界の状況には適合しません。意思決定の形式には必ず深みがあります。
第4章では、ソフトウェア要素が普及している現代のサプライチェーンの実践を理解するために必要な要素を調査します。これらの要素は、デジタルサプライチェーンが運営する広範なコンテキストを理解するための基礎です。多くのサプライチェーンの教科書は、自分たちの技術や数式がある種の真空中で動作すると暗黙的に想定していますが、それは事実ではありません。
第5章と第6章は、予測モデリングと意思決定にそれぞれ dedicded されています。これらの章では、サプライチェーンの科学者が得意とする技術、機械学習技術、数理最適化技術を収集しています。
第7章は、数量的なサプライチェーンの取り組みの実行に dedicded されています。適切な基盤を整えながら、そのような取り組みを開始するために必要なものを見ていきます。また、それを行うために必要なのは、つまりサプライチェーンの科学者です。最後に、数値レシピを実際に導入するためにゴールに到達する方法を見ていきます。
今日の講義では、サプライチェーンのビジョンがどのように展開されるかを、知識、時間、仕事という3つの基本的な概念を考慮しながら見ていきます。これらの3つの概念についての異なるビジョンは、特定のサプライチェーンにとって望ましいとされるものについての一連の相反する評価をもたらします。
広範なサプライチェーンには、適切に運営するために膨大な知識が必要であることは、おそらくこの聴衆にとって自明であると言えるでしょうが、この知識の形式と性質はほとんど疑問視されることはありません。しかし、知識には2つの強力な代替ビジョンがあります：特別な知識と日常的な知識。これにより、プロセスや労働分担についてのほぼ反対の見解が生じます。
また、サプライチェーンにとって時間も重要です。しかし、時間の次元の評価には2つの強力なビジョンが衝突します：静的な視点と動的な視点。これらの2つの時間のビジョンは、将来、実行、サプライチェーンの複雑さを評価する際にどのように展開されるかを見ていきます。これらの評価は、計画がどのようにアプローチされるべきかについて、根本的に異なる見解に収束します。
最後に、サプライチェーンには仕事、具体的にはホワイトカラーの仕事が伴います。この講義シリーズでサプライチェーンに与えられた分割に従って、人々は直接または間接的に仕事に責任を持つと見なされることがあります。これにより、ソフトウェア技術の役割と目的について非常に異なる見解が生じます。これらの異なる仕事のビジョンが会社内の制御とボトルネックにどのように影響するかを見ていきます。
サプライチェーンの領域では、効率性を確保するために知識が重要な役割を果たします。顧客の需要、サプライヤの制約、その他多くの要素について信頼性のある洞察を持つことは不可欠です。この文脈において、ビジョンの最初の大きな違いは、この知識の性質と場所に関するものです。この知識を特別な知識と日常的な知識の2つのタイプに分類します。フリードリッヒ・ハイエクが1945年に発表した画期的な著作「社会における知識の利用」で紹介されたこの特別な知識と日常的な知識の区別は、なぜ異なるビジョンがサプライチェーンの運営方法について異なる認識をもたらす可能性があるのかを理解するための基礎を提供しています。
空間的な知識には、技術、数式、統計、ソフトウェアなどが含まれます。本質的には、コード化され、構造化され、レビューされ、洗練された情報です。この知識は学術界に限定されるものではありません。組織内では、サプライチェーンの運営をガイドするために使用されるコード化された手順や数値的なレシピも特別な知識として数えられます。特別な知識の典型的な例としては、ウィルソンの公式、経済的発注量（EOQ）を計算するための公式があります（経済-発注-量-eoq-定義-と-数式）。
一方、日常的な知識は、時間と場所の特定の状況、つまり日常的なトリビアを指します。コンピュータの普及により、この知識はますます記録されるようになりましたが、未加工で組織化されておらず、洗練されていません。また、分散化されており、会社のすべての従業員に広がっています。たとえば、配送の1つのトラックがブレーキ修理を必要としていることを知っているというのは、日常的な知識の一部です。
ここで議論する2つのビジョンは、特別な知識と日常的な知識のいずれかを他方よりも重視しています。両方の陣営は、代替の形式の知識の存在と関連性を容易に認めていますが、それぞれの知識の形式にどれだけの重みを置くかについては、根本的に異なります。特別な知識を重視する人々は、専門家によって最良の対処方法が見つけられると考えています。彼らは特別な知識を理性の産物と見なし、一貫性に高い価値を置いています。一方、日常的な知識の提唱者は、問題はその状況に最も近い人々によって最良の方法で対処されると信じています。単純な観察を通じて獲得される日常的な知識は、勤勉さに重要性と信頼を置きます。
両方の知識の形式は、サプライチェーンに重要な影響を与えます。ただし、各ビジョンの支持者は、これらの問題に取り組む際にしばしば互いに話し過ぎることがあります。たとえば、サプライチェーンの教授と倉庫マネージャーを考えてみましょう。教授は、配送トラックのブレーキシステムの維持の重要性を見落とし、学術的なサプライチェーンの文献では言及に値しない無関係なトリビアと見なすかもしれません。しかし、倉庫マネージャーやドライバーのチームにとっては、この知識は生死の問題になるかもしれません。対照的に、彼らはEOQの公式を無関係と見なすかもしれませんが、適切な出荷サイズの無視は、燃料、トラック、ドライバーなどのリソースの無駄遣いを引き起こし、効率性を損ないます。
これらの相反するビジョンをさらに具体化するために、現実のサプライチェーンにとって重要な2つの例、プロセスと分業について説明しましょう。これらの例は、代替のビジョンが企業に対して相互に排他的な道をもたらす方法を示しています。
組織のプロセスに関しては、特別な知識と日常的な知識への相対的な重視の違いが、著しく異なる視点を生み出します。特別な知識を重視する人々は、サプライチェーンシステムを上から見て、問題を特定し、これらの問題に最適な解決策を求める傾向があります。この視点の典型例は、予測競争で見ることができます。ここでは、問題が明確に定義されており、将来の時系列を予測することが求められます。また、スコアリングメトリックは、最良の解決策とは何かについてのあらゆる曖昧さを排除します。この視点では、問題の提示は容易な部分と見なされます。真の挑戦は解決策を見つけることにあります。特別な知識の提唱者は、研究とエンジニアリングに価値を置き、理性を指針としています。彼らは複雑なプロセスを管理可能な一連のサブ問題に分解することに重点を置いています。
逆に、日常的な知識を重視する人々は、より現実的なアプローチを取ります。彼らは状況の細部、時間と場所の状況に注意を払うことを主張します。このような人々は、物事のやり方に価値を見出すかもしれません。例えば、トラックから荷物を降ろす際に視覚的に検査するという、一見単純な行為は、数多くの明示されていない問題や書かれていない問題に対処するかもしれません。日常的な知識の価値を提唱する人々は、実践、指導、ワークショップ、トレーニングセッションを重視します。彼らは知識を経験から派生するものと見なし、総合的なアプローチ、つまり物事のやり方に重点を置いています。
この意見の相違は、対立する陣営が亀裂の存在に十分に気付いていない場合、大きなフラストレーションを引き起こすことがあります。ビジョンは滅多に明示されません。私は供給チェーンの教授、特別な知識の陣営の典型である人々が、企業からの協力の欠如を感じているのをよく見てきました。彼らの視点からは、彼らは困難な問題を解決するための助けを提供し、企業からこれらの問題のリストを伝えるだけを求めています。しかし、通常は日常的な知識の陣営により一致している企業の管理者の視点からは、企業のプロセスは時間の経過とともに有機的に進化し、数多くの前任者の経験を活かしています。企業のやり方は、具体的な問題の解決策として定義されることはめったにありません。むしろ、それらは数年にわたって行われた無数の判断によって形成され、既に会社を去った管理者を含む、管理者の集合的な経験を具現化しています。
これらの2つの視点は自然に補完しあっていますが、実際のところ、相互理解の欠如により現実はしばしば調和しないものとなっています。特別な知識の陣営に所属するエンタープライズソフトウェアベンダーは、顧客の要件の変動に対するフラストレーションを日常的に表明しています。一方、管理者は時代遅れのプラクティスや蓄積された非効率性の海に漂っているかもしれません。これらの課題は、相反するビジョンの結果として生じる相互の不一致とコミュニケーションのギャップの典型的な症状です。
余談ですが、Lokadの量的なサプライチェーンの実践では、これら2つのビジョンを結びつけ、問題自体の発見の重要性を強調しています。特別な知識の陣営の主流の見方では、問題は与えられたものとして扱われますが、Lokadのサプライチェーンの科学者は、真の問題を浮かび上がらせることを目的としたアプローチを取っています。この方法論は、講義2.1「実験的最適化」でさらに探求されます。
成功した企業は、ある時点でそのサプライチェーンの拡大を超えます。少数の従業員が容易に管理できるものは、より大きな企業は効果的に作業負荷を分散するための労働分業の戦略を採用しなければなりません。私たちの議論のために、2つの戦略を紹介します：水平分業と垂直分業です。
水平戦略は、各機能が全体のビジネスを担当するように作業を分割することを意味します。例えば、小売チェーンでは、購買、計画、価格設定、マーチャンダイジングなどの部門が見られるかもしれません。一方、垂直戦略は、市場セグメントごとに労働を分割し、各従業員がそれぞれのセグメントのすべての側面を監督します。例えば、ファッション会社では、従業員は全てのレザーアクセサリーカテゴリーを担当し、調達、購買、計画、価格設定、マーチャンダイジングを含みます。
現実には、企業は滅多に純粋な垂直戦略または純粋な水平戦略を採用しません。多くの企業は両方の組み合わせを選択します。ただし、どちらか一方が優勢であることは、組織内で特定の知識または日常的な知識を好む主導的なビジョンに強く影響を受けます。特別な知識を好む人々は、水平分業を好む傾向があり、専門家の役割を促進します。これらは、特定の課題に対する深い理解や習熟を持つ個人です。予測やデータサイエンスの役割がこれに当てはまります。このような水平分業は、専門家の役割を強調し、ビジネスユニットのパフォーマンスに責任を持つ個人、例えば小売チェーンの店舗マネージャーが店舗の全体的な財務状況に責任を持つ役割を強調します。
逆に、日常的な知識に傾倒する人々は、垂直分業を好む傾向があります。ただし、どちらの戦略も、企業の具体的な状況に依存する文脈によって相対的な優位性を主張することはできません。専門家への過度の依存は、より脆弱で高コストなものよりも、よりシンプルな解決策の効力を無視する可能性があります。一方、リーダーに対する過度の信頼は、さらなる競争上の優位性のサポートなしに、裸の勤勉さと規律が会社にもたらすことを過大評価する可能性があります。
知識の本質に対する微妙な理解の重要性は過小評価されるべきではありません。私は個人的に、大規模な組織が広範な変革計画に着手し、しばしば垂直組織から水平組織に移行することを目撃してきましたが、特定の状況における専門家とリーダーの比較的な価値を十分に考慮していません。これは必然的に望ましくない結果につながります。
副次的なノートとして、量的供給チェーンの観点から、Lokadはサプライチェーン内の白衣労働者の生産性を向上させることを目指しています。コスト削減だけでなく、組織内の責任を解体することが目標です。Lokadによって定義されるサプライチェーンサイエンティストの役割は、一般的なサプライチェーンの実践と比較して、より広範で深い責任を担当します。このトピックは、講義7.3「サプライチェーンサイエンティスト」で詳しく探求されます。
サプライチェーンにとって、時間、より正確にはタイミングは重要です。もしも商品が瞬時に3Dプリントされて目的地にテレポートできる世界に住んでいたら、タイミングはほとんど意味をなさなくなるでしょう。しかし、現状では、サプライチェーンの管理には一連の遅延が伴います。これは通常、数ヶ月前の準備を必要とするリードタイムとして言及されます。しかし、時間は捉えどころがなく、時間に関連する私たちの理解もさらに捉えどころがありません。
2012年に出版された「アンチフラジル：混乱から利益を得るもの」という本で、ナシーム・タレブは時間の2つの対照的なビジョンを提唱しています：静的ビジョンと動的ビジョンです。タレブの本は主にアンチフラジリティに焦点を当てていますが、ここで議論するのはこの2つの時間のビジョンです。静的ビジョンは、物事を時間が止まった状態、スナップショット、孤立した状態で見るものです。これは宇宙の機械論的な視点を提唱し、サプライチェーンを含む任意のシステムを静的ビジョンに従って分解しモデル化できると主張します。時間のある時点でのシステムパラメータが与えられれば、その進化を予測することができます。実際には、これらのパラメータをすべて測定する能力は制約されるかもしれませんが、概念的には、各現象をさらに分析し、測定を改善して予測の正確性を向上させることは可能です。
対照的に、動的ビジョンはシステムをエージェントの集合として解釈します。相互依存関係とフィードバックループを見ます。世界とその多くのシステムをカオスとして認識します。さらに、これらのエージェントによってもたらされる変化は、惑星の運動のような普遍的な法則だけで起こるのではなく、個人の意図も反映しています。したがって、モデルが行う予測は、人々が予測に気付いた時点で無効にされる可能性があります。主流のサプライチェーンの視点、学術界、企業ソフトウェア、サプライチェーンの実践者の中で支配的なのは、静的ビジョンです。これは決定論的な時系列と需要予測を重視し、リードタイムの変動やリターンの変動などの他の不確実性は排除すべき欠陥として扱われます。静的ビジョンはまた、サプライチェーンの課題と認識されるものとされないものについても明確な区別を持っています。
一方、Talebが提示する動的ビジョンは、現在でも主流のサプライチェーンの世界ではほとんど存在していません。しかし、この動的ビジョンは、Lokadが提唱する量的サプライチェーンと一致しています。Lokadの視点は、すべての不確実性要素を考慮した確率的予測を重視しています。Lokadの視点はまた、あらかじめ定義された境界よりも経験的であるか、もしくは好機的な基準を好みます。例えば、Lokadの視点では、価格設定や広告もサプライチェーンの範囲に含まれる可能性がありますが、それらのトピックの独占的所有権を主張するわけではありません。
前述の特別な知識と平凡な知識を対比させる議論では、それぞれのビジョンにはそれぞれの強みと弱点があり、比較的バランスの取れたプレゼンテーションが行われています。しかし、競合するビジョンの間には本質的なバランスや相補性はありません。一部のビジョンはサプライチェーンの取り組みを支えるのに適していない場合があります。後ほど見ていくように、静的ビジョンはその人気にもかかわらず、そのような適していないビジョンの1つです。
これらの2つのビジョン、静的ビジョンと動的ビジョンが、将来、実行、複雑さ、そして最終的にはサプライチェーンの計画にどのような意味を持つのか見てみましょう。
サプライチェーンの領域内でのすべての行動、すべてのリソースの割り当ては、将来の出来事への先見の明を反映しています。しかし、将来の解釈は、静的ビジョンと動的ビジョンの間で分かれるポイントであり、これらはサプライチェーンにとって重要な意味を持ちます。
静的ビジョンの支持者は、将来を予測、具体的には定期的な時系列予測として捉えます。彼らは将来を基本的には過去と同じくらい知り得るものであり、物理学のニュートンと共有する視点です。これらの予測の不正確さは、プロセスの問題、協力の欠如、データの不備、予測モデルの欠陥などに起因するものとされています。予測は偶然に不正確になるだけです。さらに、リードタイム、返品、商品価格などの変動要因は、排除するか、少なくとも管理下に置くべき欠陥として捉えられます。
一方、動的ビジョンの支持者は、将来をリスクとして解釈します。将来に関連する不確実性は基本的であり、削減できません。将来は完全には予測できないかもしれませんが、せいぜい推測と確率になるでしょう。動的ビジョンでは、将来は過去の鏡ではなく、まだ行われていない決定に依存しています。この視点から見ると、中心的な問題は予測の正確さを向上させることではなく、隠れたリスクと潜在的な機会をすべて調査し、見逃さないことです。リスクの概念は、顧客の需要だけでなく、サプライヤーや輸送業者、競合他社なども含みます。
静的ビジョンのルーツは、ロジャー・バブソンなどの20世紀の初期の予測者に遡ることができます。彼らは天文学の予測能力を経済に移植し、需要と価格の変動をほぼ完璧に予測することを目指しました。この視点は、サプライチェーンの文献やソフトウェア業界で中心的な位置を占めており、時系列予測は計画の実践と計画ソフトウェアの基盤となっています。
余談ですが、Kanban、リーンマネジメント、トヨタの5つのゼロなど、特定のビジネス哲学は、静的ビジョンまたは動的ビジョンに完全には当てはまりません。これらの哲学は将来をある程度予測できないと捉え、時系列予測に重点を置かない傾向があります。しかし、これらの哲学はすべての変動をリスクや機会ではなく欠陥として扱うことで、静的ビジョンと一致しています。したがって、これらの哲学は将来の問題を回避し、実質的な答えを提供するのではなく、それを迂回します。トヨタも、2023年現在でもゼロ在庫の原則にもかかわらず、約300億ドル相当の在庫を保有しており、ゼロ在庫とは言い難い状況です。
私の提案は、静的ビジョンはその顕著さにもかかわらず、誤ったものだということです。バブソンの時代からほぼ1世紀が経過した今でも、予測技術の進歩はサプライチェーンをより確実なものにしたでしょうか？ Lokadで15年以上にわたり、不正確な予測を修正しようと努力している200以上の企業と関わってきましたが、どれもこれまでに意味のある方法でこの目標に近づいたことはありません。さらに、企業は需要に大きな影響を与える価格などの要素をしばしば見落としています。ほとんどの企業は予測と価格設定を独立した取り組みとして扱っており、サプライチェーンの文献では価格設定はほとんど言及されず、専用の章もありません。この一つの誤った将来のビジョンは、私が信じるには、サプライチェーン全体の進歩を妨げる最も重要な要因の一つです。
サプライチェーンの実行は、日々行われる多くの平凡な行動をカバーしています。注文をする、在庫を取り寄せる、生産バッチを完成させる、商品を出荷するなど、終わりのない行動の連続です。この行動の連続は、将来に対する私たちの認識によってガイドされています。静的ビジョンと動的ビジョンという将来に対する異なる見方は、サプライチェーンの目的のための行動の実行において、相反する戦略をもたらします。
静的ビジョンに従う人々は、実行を大規模なオーケストレーションのように見ています。この認識では、予測は楽譜として機能し、すべての行動やリソースの割り当てに影響を与えるリズムや音符を提供します。最小発注量（MOQ）などの非線形の障害物は調和を乱しますが、数学的最適化によって滑らかにすることが期待されており、オーケストラの統一性を保ちます。
対照的に、動的ビジョンでは実行を機会主義的な優先順位付けの問題と見なしています。すべての意思決定には独自のリスクと利益があり、それらは単独でなく、代替意思決定と関連するリスクと利益との比較も考慮されなければなりません。この指針はあらかじめ決められた交響曲に従うものではなく、優先順位が変わる状況に基づいた機会主義的な意思決定プロセスの管理です。MOQなどの非線形要素は、動的ビジョンの下ではより柔軟に受け入れられます。それらは交響曲の妨げではなく、関連するリスクを調整する要素として認識されます。大きなMOQによる在庫過剰のリスクが利益を上回る場合、注文は単純に行われません。特定の予測に従うための絶対的な要件はありません。動的ビジョンは最適化技術を排除しませんが、予測への遵守を強制するのではなく、リスクを管理するためのツールとして使用します。
静的ビジョンのオーケストレーションモデルは、将来を既知の量として認識した結果です。意思決定は実際には行われていません。行動は予測によって本質的に決定されています。例えば、安全在庫は静的ビジョンの具現化です。安全在庫は、在庫レベルが計画に従うべきであり、許容範囲内でのみ逸脱するという前提に基づいています。
このアプローチは基本的な経済学と矛盾しています。1942年にイギリスの経済学者ライオネル・ロビンズが定義したように、経済学は代替可能な希少資源の利用の研究です。経済学は、実際にはどのような代替使用があるかに注意を払う必要があることを教えてくれます。安全在庫は製品を完全に孤立して扱います。唯一の選択肢は、同じ製品の数量を増やすか減らすかです。しかし、基本的な経済学は、特定の製品のために取得されるすべての在庫単位が、他の製品に関連する代替在庫単位の取得と同じリソースプールと競合すると教えてくれます。したがって、安全在庫は基本的な経済学を無視しています。
一方、動的ビジョンの中心にある優先順位付けは、経済学のこの基本原則の具現化です。優先順位付けはリソースを希少と見なします。すべての望ましい意思決定をサポートするための十分なリソースはないと仮定します。優先順位付けは選択肢を作るために存在します。
では、次に静的ビジョンと動的ビジョンの分岐点に進んで、複雑さに焦点を当てましょう。その後、これらの相反する視点が現代のサプライチェーンの計画において大きく異なる戦略に結実する様子を目撃しましょう。
現代のサプライチェーンは、一人の人間の理解力をはるかに超える商品や材料の絶え間ない流れと変換を表しています。したがって、これらのフローを消化可能な洞察に統合し、サプライチェーンを管理可能にし、改善を明確にするための方法と技術が必要です。ただし、複雑さと時間との関係に対する個々の視点によって、2つの対照的な見方が浮かび上がります：セグメントとアーキタイプ。
静的ビジョンに賛同する人々は、セグメンテーションを通じて複雑さに取り組んでいます。彼らは複雑さを制御できると感じており、特にサプライチェーンを小さな管理可能なセグメントに分割することで制御できると考えています。このアプローチは時間の次元を絵から取り除きます。これには、ABC分析があります。ABC分析は、製品やSKUを販売数量に基づいてセグメント化します。ABC分析の目的は、高いボリュームクラスに対してより高いサービスレベルを提供し、低いボリュームクラスに対してはより低いサービスレベルを提供することです。
一方、動的ビジョンに賛同する人々は、アーキタイプを通じて複雑さに取り組んでいます。アーキタイプは、関心の対象の典型的な進化をそれぞれのタイムラインで包括します。例えば、本は発売時にピークの売上を持ち、その後急激に売上が減少することが予想されます。また、著者の死などの注目すべき出来事は、売上数量にさらなる一時的なピークを引き起こす可能性があります。
このセグメントとアーキタイプの意見の相違は、サプライチェーンに限ったものではありません。これは、経済学者がほぼ100年前に明確にした混乱の長いシリーズを反映しています。例を挙げて考えてみましょう：メディアはしばしば富裕層と貧困層を人口内のセグメントとして言及します。静的ビジョンでは、これらのグループが時間の経過とともに一定で一貫していると仮定します。ABCクラスと同様です。しかし、よく見ると、異なる視点が浮かび上がります。例えば、ハーバードロースクールの新卒生は、平均的な負債額が17万ドルであり、米国内では最も貧しい人々に分類されます。しかし、彼らの収入は、卒業後すぐに年齢に関係なく上位10％の収入者に位置付けられます。同様に、理髪師は引退時に10万ドルで彼のブティックを売却すると、その年の収入者の上位10％になり、技術的には富裕層と分類されますが、彼は同僚のアメリカ人よりも平均的に収入が低いキャリアを全うしてきました。トーマス・ソウエルは彼の著書「基本経済学」で指摘しているように、ブラケットの運命と人々の運命は非常に異なる場合があり、多くの場合、完全に逆です。
この原則は、サプライチェーンにも同様に適用されます。人々を製品、クライアント、またはサプライヤーに置き換えることができます。ABC分析で行われるように、製品をA、B、Cのクラスに分割することは、状況を明確にする代わりに混乱を招きます。売上数量、利益、成長に基づくセグメンテーションには同じ問題が発生します。セグメンテーション自体が問題であり、それは時間を絵から取り除こうとするためです。セグメンテーションプロセス自体が問題であり、それはシステムの絵から時間を取り除こうとするためです。対照的に、アーキタイプには物語があり、時間の経過があります。アーキタイプは時間の側面を拡大します。一般的な指針として、複雑さを制御するオプションが提示された場合、ハーバードの卒業生や理髪師のようなアーキタイプを用いて洞察を得ることは、富裕層と貧困層のようなセグメントよりも望ましいです。両者は基礎となる現実の極端な簡略化を表していますが、アーキタイプは将来を理解するのに役立ち、セグメントは混乱の常源です。
サプライチェーンの実行と複雑さに触れたので、これらのビジョンが計画についてどのように結集するかを見てみましょう。
計画の概念は、サプライチェーンの分野で重要な役割を果たしています。このプロセスは、目標を決定し、それらを達成するために必要な手順を立てることを含みます。これは、将来のイベントや状況を予測し、必要なリソースとアクションを適切に管理するための予測的な演習です。この将来の状況に対処する積極的な方法は、計画をサプライチェーンの実践の重要な部分にしています。
静的ビジョンと動的ビジョンは、計画に対して相反するアプローチを取り、実践において大きく異なる結果をもたらします。静的ビジョンでは、計画を2つのステップのプロセスとして取り組みます。まず、需要を予測し、次に需要に対応するために供給を調整します。もし複雑さが単一のプランナーによって容易に管理できる範囲を超える場合は、適切な数のプランナーに作業量を分散させるために必要なだけのセグメントを導入します。このビジョンでは、正確な予測が達成されると想定され、それによって優れたサプライチェーンのパフォーマンスが引き出されます。このビジョンは、過去の100年間にわたって知識人に非常に魅力的であり、ほとんどの政府や企業の計画戦略の基盤となってきました。
ただし、このビジョンが計画自体に対して妥当性を持つかどうかについては、ほとんど問われることもなく、ましてや答えられることもありません。この点において、歴史は中央計画と呼ばれるこの形態の計画の適切性について非常に多くの事実を提供しています。ソビエト連邦は、計画において静的ビジョンの不適切さを示す70年間の実証と見なすことができます。批評家は、ソビエト連邦がその巨大な規模のために特異であったと主張するかもしれませんが、ピーク時には、ソビエト連邦の計画経済を監督していたゴスプランは、2400万の製品を監督していました。しかし、90年代初頭には、ヨーロッパのいくつかの流通業者は既に100万以上の異なる製品を個別に流通させていました。
単独では規模自体が計画の取り組みを必ずしも失敗に導くわけではありません。重要なのは、計画がどのようにアプローチされるかです。これらの流通業者のいずれも、ソビエト連邦が行っていたような5年計画を試みていませんでした。同様に、静的ビジョンの計画は、大企業内のセールスアンドオペレーションズプランニング（S＆OP）に浸透しており、しばしば過度に官僚的な取り組みに至ります。1976年に発表されたイングヴァル・カンプラッドの「家具ディーラーの遺言」で、彼は企業の死の最も一般的な原因は計画の命令化であると警告しました。これがイングヴァル・カンプラッドがここで言及している計画の静的ビジョンです。
実際、大企業はしばしば計画の改善のために大規模な再編成を開始し、静的ビジョンを受け入れますが、そのような取り組みを通じて同業他社を実質的に上回ることはめったにありません。それどころか、計画の失敗は成功に比べて頻度も規模もはるかに大きくなっています。2000年代のナイキや10年後のリドルでの失敗した計画の取り組みは、i2とSAPのプロジェクトがそれぞれ数億ドルやユーロの巨額の損失をもたらしたことを証明しています。
静的ビジョンとは対照的に、動的ビジョンでは計画をリスク評価と優先順位付けのプロセスとして捉えます。それは機会主義的な企業の精神を具現化したものであり、静的ビジョンの無味乾燥な科学的な雰囲気とは大きく異なります。計画自体は軽視されます。代わりに、正しい時に正しい決定をするためのステップと見なされます。動的ビジョンの計画では、計画自体が本質的に使い捨てであり、変動する性質が一般的です。このような変化に迅速に適応する能力は、静的ビジョンの計画に関わる煩雑なプロセスとは対照的であり、変更に対応するために全面的な再計画の演習が必要です。
動的ビジョンは、しばしば未熟で粗雑と見なされますが、予め決まった未来を提供するわけでも依存するわけでもないため、静的ビジョンと同様に高度な技術やアルゴリズムを活用することができます。実際、Amazonのような電子商取引の巨大企業は、予測自体を一時的な計算アーティファクトに過ぎないものとして、リソースを動的に割り当てるアルゴリズムを主に使用しています。これは動的ビジョンの重要性を示しています。
ただし、これらの技術は基本的には異なる焦点を持っています。Lokadが実装する動的ビジョンでは、古典的な決定論的予測の代わりに確率的予測を使用しています。ただし、「予測」という用語は、「計画」と同様に静的ビジョンと密接に関連しているため、同じものの単なる技術的な変化のように聞こえるかもしれません。しかし、確率的予測には「数量的リスク評価」というより適切な用語があります。これは、計画において動的ビジョンの本質をより強く捉えるものであり、本講義の第5章と第6章では、動的ビジョンでアプローチされた計画をサポートする技術について詳しく説明しています。これらの技術は、実際に機能する形式の計画を探している場合には、ぜひ探求してみてください。
仕事について話すと、この講義シリーズでは、サプライチェーンを白衣の仕事と定義しており、物流とは異なることに注意してください。例えば、何をいつ、どこに出荷するかを決定することはサプライチェーンの問題であり、それを実現するためにトラックを運転することは物流の問題です。ただし、仕事の概念自体は、時間や知識と同様に、直接的なビジョンと間接的なビジョンに強く依存しています。
直接的なビジョンを採用する人々にとって、仕事は従業員が遂行するべきタスクと職務のリストで特徴付けられます。例えば、サプライチェーンの専門家の仕事には、タイムリーな発注の手続き、生産バッチのスケジュール管理、週次需要予測の更新などが含まれる場合があります。直接的なビジョンでは、仕事のルーティンの存在は当然のことです。実際、従業員がこのルーティンを忠実に実行する能力は、従業員が提供する仕事の品質を非常に定義しています。さらに、仕事の品質の評価は個人レベルで行うことができます。サプライチェーンは集団の努力ですが、各従業員は自分自身の明確に定義された責任範囲を持っており、この範囲を通じて従業員のパフォーマンスを他の会社の状況から相対的に測定することができます。
間接的なビジョンを採用する人々にとって、仕事は機械によって行われます。このビジョンは、古いIBMの原則に一致します。「機械は働くべきであり、人間は考えるべきである」という原則です。人々は実際の仕事を行うことを期待されていませんが、仕事を行う自動化を設計し、監督し、可能であれば改善することが求められます。人間側でのどのようなルーティンの存在も、欠陥と見なされ、手動介入の必要性を低減し続ける従業員の能力は、この従業員が提供する仕事の品質を大きく定義しています。自動化自体は多くの人々の考えの産物であるため、サプライチェーンの観点で個々のパフォーマンスを測定することは考えられません。すべての貢献は同じ自動化に統合されます。したがって、従業員が提供する仕事の品質の評価は、根本的には同僚による判断です。この従業員の貢献は、他の従業員が提供する貢献と比べて品質と重要性が優れているか劣っているかを判断します。
デジタルサプライチェーンの時代には、もはや純粋な直接的なビジョンの形態に該当する企業は存在しません。例えば、どれだけ原始的であっても、スプレッドシートを使用することで、従業員は実際の仕事の相当部分を機械に委任することができます。もはやマネージャーは従業員に手動で算術計算を行うことを期待していません。逆に、最も先進的な企業でさえ、真に自律的なサプライチェーンを主張することはできません、少なくともまだではありません。したがって、間接的なビジョンは、従業員からの直接的な介入と交互に存在します。
ただし、ビジョンはあるべき姿であり、実際の状況ではありません。経営幹部が直接的なビジョンまたは間接的なビジョンに依存するかどうかは、会社にとって重大な影響を与える可能性があります。この講義シリーズのこの時点で、Lokadが提唱する数量的サプライチェーンは、間接的なキャンプにしっかりと立っていることは驚くべきことではありません。ただし、直接的なビジョンを過去の時代の名残の要塞として描き、間接的なビジョンを現代の最高峰として称揚することは非慈悲的です。両方のビジョンにはメリットがあります。
これらの2つのビジョンは、特定のサプライチェーンの方向を選択する際に、幅広いトピックで衝突する傾向があります。Lokadが間接的なビジョンを支持する主な議論は、サプライチェーンの実践を資本主義的な事業に変えることです。この議論は、最初の講義「1.3 製品指向のデリバリー」で詳しく説明されました。この議論の詳細については、現在の講義の範囲外ですが、自動化によってサプライチェーンの運営に必要な労働量を劇的に減らすだけでなく、最も献身的な従業員が達成できないサプライチェーンのエンジニアリングを可能にする可能性があることを言っておきます。
ただし、直接的なビジョンを支持する情報源は、この間接的なビジョンが技術主義的であり、会社をエンジニアの手によって地に埋めるという新たなリスクにさらすと主張するでしょう。ビジネスに関しては一般的な感覚を欠いている傾向があるエンジニアに会社を委ねることによるリスクを含む。また、ソフトウェアプロジェクトで起こるように、個々の責任が厳密に集団的な取り組みに分散されることは、最初に問題を引き起こした人を解雇することでは解決できないさまざまな問題の道を開く。さて、制御とボトルネックの観点から、直接的なビジョンと間接的なビジョンがどのような意味を持つのかを探ってみましょう。
制御には2つの意味があります。ここでは、一般的な理解、つまり「物事をコントロールする」という意味で言及しています。制御とは、経営陣が組織内で自らの意志を強制する方法です。サプライチェーンにおける制御は、組織内の要素がこのプロセスを誤って逸脱させることを防ぐために必要ですが、これは通常、多くの人々によって広く分散されるバランスの取れた行為です。
制御の行使は、サプライチェーンの管理から期待される中心的な側面です。ただし、仕事の性質に対するビジョンによって、制御には非常に異なる要素が含まれます。直接的なビジョンを採用する人々にとって、制御は主に「信頼して確認する」の心構えに従って行使されます。組織によって定義された指示が連鎖的に与えられ、人々はそれに従うために暗黙のうちに信頼されます。ただし、信頼は盲目的に与えられるわけではありません。指示を実行する部下による展開の適切性を管理者は検証できる必要があります。デジタルサプライチェーンの時代において、「信頼して確認する」は、アプリケーションの景観がレポート、ダッシュボード、および他のすべてのデータ可視化形式を提供することを期待しています。アプリケーションの景観には、管理者自身が独自の検証プロセスをサポートするために作成したスプレッドシートも含まれる場合があります。言い換えれば、直接的なビジョンはソフトウェア技術に反対するものではなく、アプリケーションの景観に対する特定の期待を伴います。たとえば、これらの期待には、キーパフォーマンスインジケーター（KPI）だけでなく、アラートや例外も含まれます。これらの期待は、経営陣が行うべき仕事のビジョンを反映しています。
一方、間接的なビジョンを採用する人々にとって、制御は実践的な関心事ですが、まったく異なる種類の関心事です。デフォルトでは、ソフトウェアは会社内の何にも制御を持っていません。制御を可能にするには、注意深く作り込まれた、統合されたITインフラストラクチャが必要です。したがって、この観点から制御とは、まず第一に統合されたアプリケーションの景観を意味します。この統合により、自動化が可能になります。それがなければ、制御の可能性すらありません。何も行われていないからです。
統合されたアプリケーションの景観は、特定のサブシステムにコマンドやオーダーを注入する可能性だけでなく、サブシステムからの履歴データの取得やコマンドの注入による障害のトラブルシューティングに必要な機能も備えています。逆に、管理陣からの指示によって組織内の要素が方向転換することを防ぐために、自動化そのものを「信頼して確認する」という意味で制御することはほとんど問題ではありません。自動化は、そのコードベースまたは設定によって定義されます。設定にはバグや欠陥があるかもしれませんが、これは組織内の要素が管理陣からの指示に従わないという問題とはまったく異なる提案です。
これらの2つのビジョンは、実際のところ、そのIT開発に対する優先順位が非常に異なるため、調和させるのは難しいです。直接的なビジョンの陣営が要求するレポートやダッシュボードは、他の陣営からは時間の無駄と見なされることが多いです。厳密に必要な以上のレポート機能を設定するためにITリソースが浪費されるだけでなく、後で従業員はそれらのダッシュボードを延々と見直すことで時間を浪費します。
間接的なビジョンの陣営は、報告には断固として反対していませんが、その報告の範囲や機能にはあまり重点を置いていません。この観点からは、自動化はKPI自体を反映するメトリックを最適化するために最初から設計されています。たとえば、バグや欠陥を置いておいて、在庫が1000万ユーロある場合、自動化が88%のサービスレベルを達成する一方で、管理者は90%のサービスレベルを望んでいたとしても、自動化をさらに制御しようとする意味はありません。88%は、1000万ユーロ相当の在庫がある場合に自動化が達成するものです。
自動化のための優れたテクノロジーは、同じ作業資本の割り当てでこの90%のサービスレベルに到達することができるかもしれません。ただし、この優れたテクノロジーが設計できるかどうかはわかりません。これは基本的には制御とは関係のないオープンな研究問題です。したがって、自動化の細部を監視することは、自動化自体の具体的な改善のための道筋を築くものではないため、ほとんど無意味な運動と見なされます。最善の場合、これにより回帰の早期検出が可能になりますが、通常の管理者が制御感を得るために期待するよりもはるかに少ない指標と報告の努力でこれを達成することができます。
逆に、間接的なビジョンの陣営の双方向の統合やインフラレベルの要件は、他の陣営からは明確な投資対効果がない高額な支出と見なされることがあります。実際、これらの支出は、操作的なものよりも主に手段的なものです。さらに、これらの投資は日々の業務の緊急性とは大きく乖離しているように感じられます。直接的なビジョンの陣営は、統合やITインフラ全般への投資を断固として拒否しているわけではありませんが、これらは報告の目的にも必要です。ただし、統合の範囲や信頼性には同じような重点を置いていません。不完全で信頼性の低い統合は、人々がループに留まることが期待されているため許容されます。意味のない数字は、頻繁ではない限り、人々がITの無駄に対してフィルターとして機能することで取り除かれます。
要約すると、直接的なビジョンと間接的なビジョンの両方がアプリケーションの景観に強い期待を抱いていますが、それらの期待は根本的に異なり、非常に異なる種類のソフトウェアへの直接的な投資を必要としています。
エリヤフ・ゴールドラットが1984年に出版した有名な書籍「ザ・ゴール」では、ビジネスの哲学として「ボトルネック以外のどんな改善も幻想である」と簡潔に述べています。ゴールドラットが提案したアイデアの人気の証として、ボトルネックの評価は主流のビジネス文化の一部となりました。
今日では、ゴールドラットのことを聞いたことがないマネージャーでも、本能的に彼の理論である制約理論を採用することがあります。制約理論は独自の講義から利益を得るでしょうが、要点は次のようになります：システムの制約を特定する必要があります。その制約をどのように活用するかを決定し、他の意思決定をその制約の活用に従属させる必要があります。時間の経過とともに、制約を高めていく必要があります。最終的に、制約が高まると、新たな制約がシステムの新たなボトルネックとして必然的に現れるため、出発点に戻る必要があります。
直接のビジョンは、ゴールドラットが彼の制約理論の実践を想定した方法と非常に一致しています。仕事の「洗い流しと繰り返し」のアプローチは管理に与えられます。サプライチェーンの観点では、制約は作業資本の最大量、ストレージ施設で保持できる在庫の最大量、顧客が期待する最小のサービス品質、倉庫の受け入れと迅速な商品の発送の最大スループットとなります。
事実上の証拠として、多くのサプライチェーンの実践者の日常業務を支配する緊急事態は、ボトルネックの場所の急速な変化と見なすことができます。ある日のボトルネックは特定の製品の在庫不足かもしれませんし、翌日のボトルネックは倉庫の収納スペースの不足かもしれません。実際に、サプライチェーンソフトウェアで広く見られるアラートや例外は、ボトルネックの自動検出システムとして緩やかに見なすことができます。
逆に、間接のビジョンもボトルネックに関心を持っていますが、それをまったく異なる視点で見ています。間接のビジョンは、ボトルネックの中でも特に重要なボトルネックを見ています。それは、従業員自体がボトルネックを理解する能力です。ゴールドラットの「ザ・ゴール」で概説されたプロットでは、ボトルネックの特定は多少微妙かもしれませんが、それらの解決には多くの思考だけでなく、創造的な思考も必要です。
ただし、「ザ・ゴール」のプロットは、単一の製品を生産する単一の工場を舞台にしています。現代のデジタル時代の基準では、全体的な複雑さは非常に控えめと見なされるでしょう。数十のプロセス、数百の場所、数百万のSKUを考慮する際にボトルネックを特定することは、単一の製品工場とはまったく異なる提案です。
間接のビジョンでは、サプライチェーンを人間の理解能力を超えるシステムと見なしています。チームのエンジニアリング能力がボトルネックを特定できる自動化を作り出すことを最大の課題と見なしています。さらに、「ザ・ゴール」の製造設定とは異なり、サプライチェーンのボトルネックの解決は真に創造的な思考を必要とするものではありません。サプライチェーンの解決策は、リソースの増減、輸送、生産、または商品の保管のインフラの拡大または縮小に帰結します。したがって、自動化がボトルネックを特定できるほど強力であれば、自動化はボトルネックに対処できると言えます。
要約すると、直接のビジョンと間接のビジョンの両方がボトルネックの重要性を認識していますが、2つの派閥はまったく異なる種類のボトルネックを想定しています。直接の派閥はボトルネックを外部の現象、商品の流れの中での物理的な制約の表れと見なします。間接の派閥は、完璧な自動化を作り出すことができない自身の能力、つまりすべてのボトルネックを自動的に解決する能力を真のボトルネックと見なします。間接の派閥は、ボトルネックを、商品の流れを監督する者の知的な制約の表れと見なします。
知識、時間、仕事に関する3つの対立するビジョンを見てきました。これにより、この講義の文脈でのビジョンとは何を指しているのかが明確になるはずです。これらのビジョンは強力であり、与えられたサプライチェーンのさらなる発展のために異なる道を示唆しています。ただし、2つのビジョンが異なる道を示唆する場合、それらの2つの道が会社にとって同じくらい有益または有害であるということは非常に驚くべきことです。すべてのビジョンがサプライチェーンの目的にとって同じくらい有効であると考える明白な理由はありません。
これらのビジョンの妥当性についての問題に取り組む前に、その多様性について考えましょう。厳密な意味で、組織内のすべての人が持つビジョンのセットは、個々の人々自体と同様にユニークです。ただし、トーマス・ソウルの著書「ビジョンの対立」で示されているように、西洋文明の過去3世紀にわたるほとんどの政治的意見のスペクトルは、ほんのわずかな鮮明なビジョンのいくつかから派生しています。これらのビジョンは、主に人間の本質とその潜在能力を中心に回転しています。
私自身が過去15年間にわたってサプライチェーンの世界を航海してきた中での簡単な観察に基づいて言えば、サプライチェーンについても同様のことが言えると確信しています。ごくわずかな鮮明なビジョンが、ほとんどのサプライチェーンの取り組みを支えています。これらの取り組みの中で、あるビジョンに対して異議が唱えられるとき、その異議も同じごくわずかなビジョンから唱えられます。
ビジョンの多様性の欠如は驚くべきことではありません。この講義の最初に述べたように、ビジョンは本質的に本能的で単純化されています。人々はほとんど自分のビジョンを挑戦する可能性を考えることはありません。これが起こるとき、人々はしばしばそのプロセスを「ダマスカスへの道」と呼びます。これは劇的で驚くべきものです。ビジョンから派生した理論、プロセス、技術には、ビジョンよりも洗練されたものがありますので、はるかに多様性が見られます。
サプライチェーンに存在するビジョンの相対的な均質性は、私たちがすべての個人が持つ独自のビジョンの妥当性を証明または反証するという不可能な見通しに直面していないことを意味します。私たちは、ごくわずかな競合するビジョンの妥当性の評価に関心を持っています。
それにもかかわらず、ビジョンを評価することは困難です。ビジョンは、あるものがあるべきであるということについてであり、裸の事実ではありません。事実自体は、ビジョンのレンズを通して大部分が見られます。失敗は、試みそのものが欠陥があるというよりも、最初に試みを生み出したビジョンに挑戦することに帰せられることが多いです。たとえば、企業が予測イニシアチブで何度も投資利益を上げることができなかったとしても、次回は技術が十分に成熟して正確な予測を提供できるという信仰心が枯渇することはありません。同様に、従業員がS＆OPプロセスを内部から経験したことがあるすべての従業員がそれを官僚的な悪夢と形容しているとしても、企業はまだ自分自身のS＆OPプロセスを設定することに積極的であり、それによって異なる結果が得られると考えています。トーマス・ソウルが政治の領域で明らかにしたビジョンの特徴がサプライチェーンの領域でも共有されているとすれば、誤ったビジョンは矛盾する証拠の山に直面しても、一生涯続くことが予想されます。
しかし、自由市場は素晴らしいフィルターです。市場は企業をより良いビジョンに向かって教育するのではなく、単に正しいビジョンを主導的に受け入れない企業を排除します。たとえば、多くの実店舗小売業者は、電子商取引に非常に遅れて参入しました。彼らは技術的な障壁のためではなく、単に彼らの店舗のいずれにも顧客が入らない可能性を含まない小売業のビジョンを持っていました。これらの小売業者の多くは、2017年のトイザらスや2023年のベッドバス＆ビヨンドなどの破産によって制裁を受けました。
このような失敗を避けるための合理的な出発点は、企業内で主導的なビジョンを特定することです。このような調査により、これまでの講義で行ってきたように、それらのビジョンの利点と欠点について議論することができます。
結論として、ビジョンは因果関係の直感です。それらは心の焦点としてのコンパスとして機能します。ビジョンは単純化されていますが、必要不可欠です。ビジョンは、複雑なシステムに意図的に関与する方法を形作ります。サプライチェーンはそのようなシステムの典型的な例です。ほとんどの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は、それらの基礎となるビジョンを認識していません。しかし、ビジョンに無関心であるかビジョンから解放されているわけではなく、教科書やソフトウェアは、それぞれのビジョンに基づいてサプライチェーンがどのようにあるべきかを示す典型的な例です。
これらのビジョンは強力であり、企業がプロセス、分業、将来、一般的な計画、従業員の役割と職務に取り組む方法を大きく定義しています。重要性にもかかわらず、ビジョンはほとんど認識されず、ましてや変更されることはありません。たとえば、私が行ったように、需要予測に関する最近の研究論文を何百も読んでも、論文で採用された技術的な視点が実際に将来を理解するのに適しているかどうかを疑問視する著者に出会うことはありませんでした。
それにもかかわらず、ビジョンは挑戦されなければなりません。この講義で見てきたように、サプライチェーンの世界で非常に人気のある静的なビジョンは、1世紀にわたって基本的な経済学と矛盾しています。これには、サプライチェーンの世界で文字通り至る所に存在する安全在庫やABC分析などの技術も含まれます。しかし、科学の歴史が私たちに教えてくれることは、広範な合意が何らかの妥当性を意味するわけではないということです。これらのサプライチェーンの技術、ABC分析や安全在庫が、その妥当性を通じて経済学全体を否定することになるという提案は、非常にありそうもありません。
サプライチェーンは、研究の分野としても実践の分野としてもまだ比較的未熟です。この講義シリーズで以前に議論したように、サプライチェーンがまだ科学としての資格を持っているかどうかは完全には明確ではありません。現在のサプライチェーンの理解に欠けているものは、ビジョンの深さかもしれません。私たちが持っている方法の洗練度、または洗練度の欠如は、まず問題を適切にフレーム化していない場合には完全に関係ないかもしれません。
さて、この講義に関する質問に進みます。ところで、私はこの講義シリーズを数ヶ月間中断します。これらの講義を文章化するために時間が必要だと気付きました。私は本の執筆に取り組み始め、これらの洞察をまとめた一貫した物語にまとめることができると期待しています。しかし、今は実際に質問に進みます。
質問: 企業に厳密な知識システムがない場合、日常的な知識を自動化して拡大する方法はありますか？たとえば、小規模な企業は、Lokadが提唱する定量的なアプローチを実施することができないのでしょうか？
問題は、定義上、日常的な知識はコード化されていないものです。企業内の知識をどのようにコード化するかを見つける方法があれば、それは特別な知識に変換されます。ただし、特別な知識は非常に高価です。企業の規模に関係なく、コード化、構造化、洗練化しようとすることは経済的に実現可能ではありません。これは時間と場所の状況に関する知識です。この知識の多くは一時的なものです。たとえば、トラックのブレーキの修理状態を知ることは今日は重要ですが、ブレーキが修理されたら、この知識はもはや関係ありません。
したがって、これはスケールの問題ではなく、日常的な知識と特別な知識のバランスを取る問題です。企業の規模に関係なく、膨大な量の日常的な知識に取り組まなければなりません。この問題から自動化で解決することはできません。
さて、Lokadが提唱する定量的なアプローチに取り組む小規模企業の問題についてですが、デジタルサプライチェーンの成熟度に関しては、過去15年間にわたって継続的な課題があります。大企業はサプライチェーンのデジタル化を約40年前から始めています。バーコードは新しいものではありません。小企業では、このプロセスは20年前に始まったばかりなので、20年のタイムデルタがあります。そして、アプリケーションランドスケープの統合レベルの問題があります。大企業の特徴の1つは、IT部門の存在です。IT部門があると、アプリケーションランドスケープを統合するために給料をもらっている人々がいます。この統合がなければ、Lokadが想定するような定量的なサプライチェーンを実行するためのデータを統合することはできません。
問題は、統合の欠如にあります。ただし、一部の電子商取引企業のように非常に統合されたアプリケーションランドスケープを持っている場合、非常に小さな企業でもLokadが提唱するアプローチの恩恵を受けることができます。
質問: サプライチェーンマネージャーの大多数は、主流のサプライチェーン理論の使用を、現実をある程度不正確に表現していると主張することで正当化しています。そして、それをいくつかの英語の優れたが複雑な技術と対比させます。そのような議論では、あなたの主張は何ですか？
私は、ほとんどのサプライチェーンマネージャーが日常の業務で主流のサプライチェーン理論を参照することはないとは思いません。彼らはそれを認識しており、大学の授業で数年前に最適なサービスレベルなどの概念について聞いたことがあるかもしれません。しかし、これは単純さと複雑さの問題ではありません。それは本当に問題にアプローチする方法についてです。それらを会社内で有機的に成長させた方法と、明確な問題の文と解決策としてアプローチする方法はまったく異なるものです。
大部分のマネージャー、特に大規模なサプライチェーンを運営する企業の権限を持つマネージャーは、自分たちの役割と責任を問題と解決策のセットとして見ていません。彼らはそれを会社の運営方法、慣行、習慣などと見ています。
したがって、ギャップは理論に合致しているかどうか以上に広がっています。それは会社を改善するという基本的な問題にアプローチする方法の違いです。特別な知識の観点から見ると、改善とは与えられた問題に対するより良い解決策を見つけることを意味します。もし世界観があなたの立場、そしてそれに伴って会社内のあなたの部門を問題と解決策の観点でフレーム化しないのであれば、ビジョンの不一致があります。それを調和させるのは非常に難しいです。
実際、どのビジョンを持っていても、基礎となる現実を劇的に単純化する必要があるポイントがあります。これはLokadが取り組む数量的なサプライチェーンにも当てはまります。主な違いは、サプライチェーンのモデリングにかかる努力が非常にボトルネックであると認識していることです。この単純化は、イニシアチブの主要な制約と見なされています。
ただし、行われていることが他のアプローチよりも進んでいるか、現実をより正確に反映しているという幻想に陥ることではありません。
皆さん、ありがとうございました。今日はこれで終わりです。次回をお楽しみに。
