00:00:00 ようこそ＆ハウスキーピング
00:01:30 物流とサプライチェーンの用語の進化
00:03:31 ソフトウェアの登場とサプライチェーン
00:05:30 物流実行とサプライチェーンの意思決定
00:08:09 現代の物流：ソフトウェアが経路を提供
00:10:25 サプライチェーンとオペレーションの区別
00:18:08 サプライチェーンと物流の一般的な概念
00:23:11 サプライチェーンと物流の区別ができない企業
00:25:57 サプライチェーンの最適化と自動化
00:28:50 トラックドライバーの将来の自動化
00:31:28 エールフランスの例：大規模な自動化投資
00:33:45 AI自動化：誤解と現実
00:36:29 物流：自動化によるコスト削減
00:41:20 航空宇宙の例：意思決定における財務的機会
00:45:01 潜在的な衝突：物流対サプライチェーンの優れた点
00:47:21 様々なセクターでの停止時間のコスト
00:52:05 リソースのビル：部品、人員、ツール
00:54:27 サプライチェーンにおける自動化の重要性
00:57:52 FIFO：常に財務的に最適化されているわけではない
01:03:55 物流における機械化の進展
01:05:20 ブルーカラーの仕事の消滅：遠い未来
01:08:39 電子商取引の例：ブルーカラー対ホワイトカラー
01:12:12 資本主義的投資のための意思決定の機械化
01:14:07 結論と最終的な考え
概要
Conor DohertyとJoannes Vermorelは、サプライチェーンと物流の違いについて掘り下げます。Joannesは、これらの用語の歴史的な進化をたどり、物流はもともと軍事的な概念であり、実行に焦点を当てている一方、サプライチェーン管理は意思決定に関与していることを指摘しています。1970年代のソフトウェアの登場により、これらの役割はさらに分離され、物流はサプライチェーンアルゴリズムによって生成された意思決定の実装を担当するようになりました。Joannesは、経路最適化や巡回セールスマン問題などの例を挙げながら、現代のサプライチェーン管理は、効率と運用の柔軟性を向上させるための動的でリアルタイムなツールに依存していることを強調しています。
詳細な概要
最近のLokadTVのエピソードでは、Lokadのコミュニケーション責任者であるConor Dohertyが、LokadのCEO兼創設者であるJoannes Vermorelとの考えを刺激するディスカッションに参加しました。この会話は、自動化が産業を変革し続ける中で、サプライチェーンと物流の重要な違いに焦点を当てています。
Joannesは、“物流"と"サプライチェーン"という用語の歴史的な進化をたどることから始めました。物流は19世紀の軍事用語であり、部隊の移動や避難、供給物資の管理を指していました。この概念は後に民間利用のために適応され、特に第二次世界大戦後のオペレーションズリサーチの文脈で使用されるようになりました。時間の経過とともに、より広範で複雑な意思決定プロセスを管理するために"サプライチェーン"という用語が登場しました。
Joannesは、物流は決定の実行に焦点を当てており、しばしばブルーカラーの労働者が関与している一方、サプライチェーン管理は意思決定の芸術に関わっており、通常はホワイトカラーの専門家が担当していると強調しました。この区別は、1970年代のソフトウェアの登場によりより明確になりました。ソフトウェアがない前は、監督がすべての決定を行っていましたが、ソフトウェアの導入により、より複雑で動的な意思決定プロセスが可能となり、サプライチェーンと物流の明確な分離が生まれました。
Conorは、物流の中でもソフトウェアが重要な役割を果たしていることを指摘し、Joannesにそのニュアンスについて詳しく説明するよう促しました。たとえば、物流ディレクターはトラックの運転手を監督し、車両の安全性を確保する一方で、実際のルート最適化はサプライチェーン管理の機能です。物流チームは、ルートの最適化、トラックの効率的な積み込み、タイムリーな配送を確保するために設計されたサプライチェーンアルゴリズムによって生成された決定を実行します。
Joannesは、旅行セールスマン問題というクラシックな最適化の課題を取り上げることで、このポイントをさらに説明しました。現代のサプライチェーン管理では、ソフトウェアソリューションがこのような複雑な問題を処理し、物流チームに事前に決定されたルートとスケジュールを提供します。この作業分担により、物流スタッフは実行に集中し、サプライチェーンの専門家が分析と意思決定の側面を担当することができます。
会話はまた、動的な意思決定におけるソフトウェアの役割に触れました。Joannesは、Wazeのようなリアルタイムのツールが現在の交通状況に基づいて代替ルートを提案できる方法について強調し、現代のサプライチェーン管理の特徴である自動化された意思決定の例としました。この機能により、オペレーションは柔軟かつ迅速に対応できるようになり、エラーや非効率性の可能性が低下します。
要約すると、このディスカッションは、自動化がますます進む時代において、サプライチェーンと物流の区別の重要性を強調しています。物流は決定の実行に関わる一方、サプライチェーン管理はそれらの決定を生成する複雑でしばしば自動化されたプロセスに関与しています。この分離により、企業は専門的なスキルと技術を活用し、より効率的かつ効果的なオペレーションを実現することができます。
フルトランスクリプト
Conor Doherty: Lokadへようこそ。今日は、Lokadの創設者兼CEOであるJoannes Vermorelと、サプライチェーンと物流の重要な違いについて話します。お聞きいただくように、これは企業にとって非常に重要なポイントであり、世界が自動化の方向に進むにつれてますます重要になっています。いつものように、Lokadの活動が気に入った場合は、YouTubeチャンネルの登録とLinkedInでのフォローをご検討ください。それでは、ゆっくりおくつろぎください。
そうですね、ジョアネスさん、新しいスタジオ、ブラックロッジへようこそ。いかがですか？
Joannes Vermorel: なかなかいいですよ。実は、皆さんにとっておもしろいことは、今回は実際にキッチンの前に座っているわけではなく、冷蔵庫や電子レンジなどの家電製品が2つずつ並んでいるということです。つまり、今回は初めて、私たち自身のプライベートスペースを持っています。とても素敵です。
Conor Doherty: それは実際に面白いですね。さて、7年間を振り返ってみると、カメラの直後には昼食をとる人やコーヒーを淹れる人などがいるため、あなたとゲストの間でいくつかの激しいやりとりがありました。とにかく、スタジオはまだ完成していませんが、重要なビジネスを妨げることはできません。それが今日のトピック、サプライチェーンは物流と同じではありません。では、ジョアネスさん、全体像を教えてください。なぜここにいるのですか？
Joannes Vermorel: この分野の用語はかなり複雑です。物流と呼ばれていたものが、おそらく1970年代までにはサプライチェーンと呼ばれるようになりました。つまり、用語の意味は徐々に変化してきたのです。物流は19世紀に軍事用語として登場し、LOIの専門分野を指すフランス語の言葉でした。当時の問題は、部隊のための避難所を見つけることでした。
それはフランスとスイスの2人の将軍によって理論化され、兵士の移動の組織化や避難所、食糧供給などの世話をするアイデアが提唱されました。それが大規模な組織の始まりであり、大規模な組織の同期化の始まりでもありました。それから1世紀半後、それが物流でした。そして、第二次世界大戦の直後に非常に重要になったオペレーションリサーチという分野が登場しました。その結果、サプライチェーンと物流が異なる道を歩むようになりました。
ですから、それらの用語がどういう意味を持つのかは、考慮する十年によって異なります。現在では、本当に要約すると、サプライチェーンは意思決定の芸術です。つまり、意思決定に関することであり、物流はその意思決定が行われた後に実際に物事を動かすことです。本当に分かれているのです。サプライチェーンは白衣の人々と意思決定プロセスに関わり、物流は主に作業員と、意思決定が行われた後に物事を実現させる役割を果たします。
Conor Doherty: 歴史的には、最近までサプライチェーンと物流はほぼ同義語として扱われていました。では、なぜそのような分岐が生じたのでしょうか？サプライチェーンが白衣、物流が作業員に焦点を当てるようになった理由は何ですか？
Joannes Vermorel: それは主にソフトウェアの登場です。1970年代まで、どんな種類の意思決定もできるのは人間だけでした。それは作業を監督している監督者であり、作業を行う人々に指示を出し、意思決定を行っていたのです。ですから、70年代までは、それらを分離するという考えはあまり意味がありませんでした。しかし、ソフトウェアの層を導入し始めると、分離はますます明確になりました。
最初に、複雑さは莫大に増大しました。1970年代以降、サプライチェーンはおそらく製品の種類やバリエーションなどを100倍に増やしたと推定されます。現在の状況は、50年前と比べてはるかに複雑です。これは本当にソフトウェアのおかげです。今では、10万種類の異なる商品を含む倉庫が存在します。これは以前のものよりもはるかに複雑な状況です。
L8 その結果、複雑さと意思決定プロセスへの対処が、非常に分析的でデータ指向のスキルとなりました。人々は、Excelスプレッドシートなどの「原始的な」ツールを使用して、数千の製品を扱うことができますが、それには専門的なスキルも必要です。
そのため、分析スキルと物理的な実行スキルは、互いに異なる道を歩んだと言えます。サプライチェーンと呼ばれる分析スキルでは、予測、在庫パラメータの設定などが含まれます。一方、純粋な実行スキルは、トラックドライバーの管理、時間厳守の確認、飲酒運転の防止、安全運転の確保などです。したがって、これら2つの要素は、世界全体で異なる道を歩んだと言えます。
その通りです。ただし、物流業界で純粋に活動している場合、ソフトウェアを使用し、意思決定が必要となる場合もあります。その違いについて詳しく説明していただけますか？
Joannes Vermorel: たとえば、物流を見て、トラックがたどるルートを考えてみましょう。一部の企業は、それを物流の機能と考えているかもしれませんが、私はそれをサプライチェーンの機能と考えています。つまり、トラックドライバーを監督し、トラック自体が良好な状態で安全であることを確認する人物は、必要なルートを提供するソフトウェアを受け取ります。
ですから、ルートの最適化アルゴリズムについては、物流ディレクターから特定の洗練を期待するわけではありません。物流は、生成された決定を実行する役割を果たし、その決定の生成はサプライチェーンの範疇に属します。そして、実行は物流の範疇です。はい、意思決定は存在しますが、ルートの確立に関わるアルゴリズムの最適化については、物流ディレクターが直接関与するわけではありません。もしルートが効果的でない場合、彼らは他の関係者に対処を依頼するでしょう。彼ら自身で対処することはありません。
これは、私たちが最近、Meinolf Sellmann氏と行った議論を思い出させます。旅行セールスマン問題について具体的に話すと、ルートの最適化について説明していただけますか？サプライチェーンの意思決定と物流の意思決定の違いを明確にしていただけますか？
Joannes Vermorel: 物流は意思決定を行いません。物流側で意思決定する必要はありません。意思決定はすでに行われており、純粋に実行に関するものです。これは現代の考え方です。50年前には、人々はそのような問題を分析しませんでした。物流の観点からは、既にサードパーティから提供されたソフトウェアがあり、ルートが与えられます。それは与えられたものです。また、トラックに何を積むべきかも与えられたものであり、提案されたものがトラックに適合するかどうかは、このサードパーティによって確認されます。また、複数のサードパーティが関与する場合もありますが、提案されたルートが正しいかどうか、提案された時間枠が実現可能かどうかなども、彼らによって確認されます。
Joannes Vermorel: 物流は意思決定を行いません。物流側で意思決定する必要はありません。意思決定はすでに行われており、純粋に実行に関するものです。これは現代の考え方です。50年前には、人々はそのような問題を分析しませんでした。物流の観点からは、既にサードパーティから提供されたソフトウェアがあり、ルートが与えられます。それは与えられたものです。また、トラックに何を積むべきかも与えられたものであり、提案されたものがトラックに適合するかどうかは、このサードパーティによって確認されます。また、複数のサードパーティが関与する場合もありますが、提案されたルートが正しいかどうか、提案された時間枠が実現可能かどうかなども、彼らによって確認されます。
サプライチェーンは、次にどのルートを取るかというような短期的な意思決定から、次の5年間の容量予測などの長期的な意思決定まで、すべての意思決定を扱います。それは単に時間の範囲の問題です。しかし、短期から長期まで、すべてが純粋に分析的なプロセスです。実際の実行とは関係なく、ソフトウェアの一部で発生する可能性のあるものです。もちろん、モデルと計算は現実の制約に適している必要がありますが、それでも、それは本当に意思決定の領域であり、物流は本当に実行の領域です。ルートが与えられ、トラックを運転し、ルートを開始するために適したドライバーがいる必要があります。
施設内のインターロジスティクスにも同じことが当てはまります。この区別を見ると、現在では最も意味のある区別はおそらくサプライチェーンとオペレーションです。オペレーションには、会社のすべてのブルーカラーの仕事を監督する人物が関与します。物流はその仕事の一部ですが、他にも、静止した位置で機械を操作する生産労働者などがいます。
Conor Doherty: あまり先走りしたくありませんが、私が強調したいポイントについては、素晴らしい移行を提供してくれました。物理的な制約について話しましたね。したがって、ルートがあり、物流はドライバーがそこにいるか、そのステップを実行するドライバーを選択します。それは、Lokadのような企業がスケジューリングを行うときに行うことに似ています。部品、ツール、人員を取り、たとえばこの部品をこのツールであそこに置き、Joannesがそれを行うことになります。なぜなら、彼には適切な認定、スキル、利用可能性があるからです。それが私たちが提供するサプライチェーンの意思決定です。
Joannes Vermorel: はい。
Conor Doherty: では、物流はどこにフィットするのですか？サプライチェーンはすべてをやっているように聞こえます。
Joannes Vermorel: いいえ。では、ソフトウェアのない時代に戻ると、その意思決定を行えるのは、現場の監督であり、意思決定を実行する人に近い人物だけでした。その状況では、責任を分割することはできませんでした。トラックドライバーを監督する人物は、指示も出していました。ネットワーク化されたソフトウェアがあるからこそ、意思決定を分散させることができるのです。
サプライチェーンは、多くの場所に分散しているかもしれませんが、ソフトウェアの層がすべてをつなぎ合わせています。地理的な位置は関係ありません。光の速さは情報をほぼ瞬時に伝送するのに十分速いからです。ネットワーク化されたソフトウェアがあれば、タスクの実行の監視と意思決定を分離することができます。サプライチェーンは意思決定を行い、計画に関連するすべてのことを含みます。トラックドライバーが到着する時間、必要な数、トラックに積むべきもの、特別な機器が必要かどうかなど、すべてがサプライチェーンです。
サプライチェーンではないのは、人々がフォークリフトで自分自身を殺さないようにすること、機器が適切に使用されること、従業員が病気にならないこと、士気が良いことです。これらはプロセス指向のタスクであり、意思決定ではありません。たとえば、倉庫内のフォークリフトの速度制限は、エンジニアリング上の問題として一度だけ意思決定されます。倉庫の運営期間中は変更されません。それが物流の領域ですが、それを意思決定とは呼びません。継続的な意思決定を必要としない確立されたプロセスです。
Conor Doherty: ですので、すべてを簡略化すると、サプライチェーンは大きな不確実性にさらされていますが、ロジスティクスはそうではないということですか？
Joannes Vermorel: はい、人々は「ああ、不確実性が多く、事態が大きく変動する」と言いますが、はい、状況は変動し、与えられる計画も変動します。ただし、実行する方法は変動しません。トラックを安全に運転する方法は配送に依存しません。速度制限やブレーキのルールなどの安全ポリシーがあり、これらは不変です。これらの運用プロセスは、その日の計画に関係なく常に同じです。
専門的なスキルが必要ですが、私は話がそれてしまいました。ポイントは、物流の課題は常にポリシーに完全に従うことです。それが主な課題です。そして、これは非常に困難です。サプライチェーンの課題は、すべてが常に変化しているにもかかわらず、適切な良い意思決定を出すことです。これらは非常に異なる視点です。
Conor Doherty: あなたが説明するように、これは理にかなっていますが、ここでのあなたの立場は、サプライチェーンと物流の意思決定プロセスとはどれほど異なるのでしょうか？
Joannes Vermorel: 私は、過去20年間で企業が徐々にこのような理解に収束してきたと考えています。このプロセスは非常に経験的でした。企業は、サプライチェーンがより重要になるにつれて、多くのソフトウェアツールが導入されることに気付きました。スプレッドシートですら、多くのシステムからデータを抽出するために使用されます。したがって、スプレッドシートで行われる粗い分析でも、多くの手段があります。
現実的には、物流ディレクターが倉庫で多くの時間を費やすと、このデータを解析し、分析スキルを開発するための必要なスキルを身につけることができないかもしれません。企業は経験的に、より分析に重点を置いた人材が必要であることに気付きました。逆に、分析を行っている人々は、特にブルーカラー労働者を管理することが非常に少なく、クリーンで安全なオフィスでホワイトカラー労働者を管理することとはまったく異なるスキルが必要です。
企業は徐々に、ブルーカラーの管理を物流ディレクターの下に、ホワイトカラーの管理をサプライチェーンディレクターの下に分離してきました。ただし、物流ディレクターの責任から分析的なタスクを完全に削除していない企業では、彼らには適していない分析を処理することになります。代わりに、短期から長期までのすべての分析的な意思決定は、サプライチェーンディレクターの責任であるべきです。これには、長期目標からリアルタイムの意思決定（たとえば、自動倉庫でロボットを運転する際のミリ秒単位の意思決定）まで、すべてが含まれます。
Conor Doherty: デジタル化と必要なソフトウェアスキルに触れましたが、サプライチェーンディレクターと物流ディレクターの間でコンピュータの知識にどのような違いがありますか？
Joannes Vermorel: 私の考えでは、物流ディレクターはコンピュータシステムについてほとんど何も知らなくても構いません。計画や他の基本的なパフォーマンス指標を読むのに十分な知識があれば十分です。ただし、プログラムを作成したり、基本的なパーセンテージを超える複雑な操作を扱うことは期待されません。
対照的に、サプライチェーンディレクターは非常に分析的なポジションを持っています。プログラミングスキルを持たない人でもこの役割を果たすことは可能ですが、将来的にはプログラミングが基本的な要件になると考えています。複雑な分析や数値の処理を行う場合、プログラミングの知識が必要になるでしょう。
Conor Doherty: あなたが話しているような区別を実施していない企業の例はありますか？または、サプライチェーンと物流を同義または同一の部門として扱っている企業はありますか？
Joannes Vermorel: はい、私たちが見込み客と話すときにはまだ頻繁にあります。いくつかの昔ながらの企業は、物流ディレクターが事実上のサプライチェーンディレクターであるときにまだ「物流」という用語を使用しています。問題は、この人物が異なる仕事要件を抱えることになることです。一方ではブルーカラーのチームを管理し、もう一方では予測を洗練させる必要がありますが、これはあまりにも要求が高すぎます。
他の場合では、物流ディレクターはLinkedInで自分のタイトルをサプライチェーンディレクターに変更するかもしれませんが、スキルは一致していません。多くの企業は現在、物流ディレクターとサプライチェーンディレクターの両方を持っていますが、責任を完全に再編成していません。ルートの最適化などの一部の短期的な決定は、物流ディレクターの担当となっていますが、ソフトウェアに精通したチームがサプライチェーンで処理するべきです。
企業を組織する正しい方法は、意味のあるスキルをグループ化することだと考えています。サプライチェーンの意思決定には、ソフトウェアに非常に精通した人々が必要ですが、物流は人々の管理に関するものです。これらは非常に異なるマインドセットです。
Conor Doherty: サプライチェーンの最適化について話すとき、少なくともLokadの場合、それは自動化に基づいています。そのコンセプトを受け入れると、サプライチェーンの意思決定をどれだけ最適化できるかには理論的な上限がありますが、手作業のプロセスが排除されるため、非常に高いです。一方、物流は、あなたが言ったように、ほぼ完全に物理的な企業です。財務的な観点から見て、サプライチェーンの最適化と比較して物流をどれだけ最適化できるでしょうか？
Joannes Vermorel: ブルーカラーの仕事の機械化は2世紀、もしくは3世紀にわたって進行してきましたが、ソフトウェアの進歩に比べると進展は遅いです。過去10年間で、倉庫はますますロボット化されてきましたが、進行は遅いです。最初は自動化が容易な小さな製品の多様性を扱う倉庫から始まりました。また、マイナス20°Cで一日中働きたくないような環境である冷凍食品の保管など、困難な環境も自動化しやすかったためです。
このプロセスはおそらく2000年代初頭を起点として40年かかるでしょう。トラックドライバーの自動化もまだ本格的に始まっていませんが、起こるでしょう。私の推測では、大規模なトラック運転の自動化はこの10年の終わりまでに始まるでしょうが、複雑さのためにさらに2〜3十年かかるでしょう。運転手を取り除くことはできますが、トラックの積み下ろしにはまだ誰かが必要です。
それはおそらく解決できる問題です。いつかトラックの積み下ろしを自動化するシステムが存在するでしょう。同様のことが工場でも起こっています。自動化が容易だったものは数十年前に自動化されました。したがって、手作業のタスクは自動化が非常に困難なものです。これが状況です。したがって、物流の側面では、すべてを自動化することが目標であり、このプロセスはおそらく21世紀のほとんどの期間にわたって続くでしょう。まだ進行中ですが、ペースは非常に設定されており、人々はそれを期待しています。将来の見通しでは、年間数パーセント進展し続けるでしょう。
したがって、これは与えられたことであり、人々はそれを期待しています。大きな驚きはありませんし、また、非常に長い間、着実に進んできました。何かが自動化されると、もはや誰も驚きません。すべてが徐々に自動化され、場合によっては、例えば倉庫が新しいものに置き換えられ、オペレーターが10分の1に減少する必要があります。しかし、大規模な視点では、プロセスは遅く、着実です。
サプライチェーンの意思決定に影響を与えるソフトウェアの側面では、状況は非常に異なります。物理的な空間とは異なり、それは前払いの資本投資の問題よりも技術の問題です。すべての倉庫が直ちにロボット化されていない理由の1つは、その活動が非常に資本集約的であるためです。つまり、大規模な倉庫を完全に自動化するには数億ユーロが必要です。
Conor Doherty: カメラの外で以前にAir Franceの例について話していましたね、ワンルーフなんとか。
Joannes Vermorel: はい、例えば、Air France Industriesは、彼らのMRO活動を大規模なユニットで実施するために、基本的に2つの大きな建物を接続したいと考えています。1つの屋根だけで全てを簡素化することができます。つまり、部品は外部にさらされることなく、冷たくなったり、詰まったり、落ちたりすることはありません。
Conor Doherty: はい、さらにたくさんのプロセスがあります。部品が施設を離れるとすぐに、非常に厳格な基準で再入場する必要があります。だから、すべてが複雑になります。それは簡単です。
Joannes Vermorel: しかし、既に非常に大きな建物を接続するために、2億ユーロの屋根のようなものを追加したい場合、それを実現するために数千万ユーロの投資が必要です。物事は時間がかかりますし、企業はそれを行いたいとしても、リソースの制約により自分たちのペースで進める必要があります。現在、航空宇宙のほとんどのクライアントは徐々に自動化された倉庫に投資していますが、非常に高価なので時間がかかります。
例えば、Amazonとは異なり、投資対効果はAmazonのようなeコマースビジネスほど驚異的ではありません。だから時間がかかります。ソフトウェアでは、技術が存在するまで、人々は全く自動化することができません。一度存在すると、展開ははるかに速く行われることができます。なぜなら、物理的な面で行う必要があることに比べて、ほとんど投資が必要ないからです。投資はありますが、物理的な面で行う必要があることに比べて無意味です。
Conor Doherty: はい、これは少し前の話です。去年のことです。私たちが話していた記事は覚えていませんが、ソフトウェアにおける自動化と、技術が存在するとどれだけ迅速かつ急速に広まるかについて話しました。ソフトウェアベースの場合、人間の手の器用さを再現できるロボットの手を手に入れることよりも、それはまだ困難です。人々はAIの自動化について誤解しています-どこにでもあるというわけではありません。特定のセクターでは、はい、非常に特定の領域では、はい。例えば、意思決定を生成するソフトウェアは、はい。しかし、荷物の積み下ろし、結びつけることなどはまだできませんし、おそらくあなたが言っているよりもかなり長い時間はできません。
Joannes Vermorel: はい、物体を操作するための技術は既にたくさんありますが、それらには制限があります。非常に高速かつ正確なシステムはありますが、適応性はありません。つまり、部品は正確な初期位置にある必要があります。それが自動車産業で使用されているものです-非常に高速かつ正確なロボットアームですが、知能はありません。ロボットの入力は完璧な位置に配置される必要があります。
それから、不確実性に対処できるシステムもありますが、遅くて非常に強くありません。すべてが徐々に進歩していますが、計算をすると、人間の方が安いです。毎年、機械が安い操作の範囲が広がっています。それがまさに、青い襟の仕事が徐々に機械化されていることを説明しているものです。プロセスはまだ進行中です。
例えば、フランスでは毎年約1%の農家が減少し、フランスの食品生産は毎年約1%増加しています。つまり、毎年1%の人々が減り、1%増え、1%少ない土地でそれを行っています。1世紀を通じて見ると、それは莫大な進歩ですが、それはゆっくりと着実であり、大きな突破は期待されていません。
ソフトウェアは非常に異なりますし、はい、イノベーションは、投資額がはるかに低いため、より速く広まると言えます。
Conor Doherty: 投資について話すと、サプライチェーンの意思決定ソフトウェアに投資する場合、特定の財務指標を使用して、それがポジティブな影響を与えているかどうかを判断することができます。物流は純粋に物理的な企業であるか、少なくとも主に物理的な企業である場合、どのように影響を評価しますか？同じ指標を使用しますか？物流とサプライチェーンのために投資の収益を比較しますか？つまり、物流は…どのようにして改善されているかを知っていますか？すみません、言い直します。どのようにして改善されているかを知っていますか？
Joannes Vermorel: そうですね、どのようにして改善されているかを知っていますか？物流のアイデアは、あなたに与えられたミッションを達成することであり、人々を危険にさらすような方法でミッションを達成することは許されません。それは不可能です。ですから、ミッションは、何が正気であるかに完全に準拠して達成する必要があります。そして、それは単にコストの問題です。より安くできますか？それだけです。
もし誰かがオンラインで製品を注文した場合、問題は、倉庫からこの製品を出荷し、製品がクライアントの玄関先にこの時間枠内に到着するのにかかる費用はいくらか、ということになります。ですから、物流の進歩は本当に自動化によるコスト削減に関するものです。それだけです。
サプライチェーンを通じて、問題はもっと開放的です。再び、サプライチェーンは…非常に開放的な課題です。あなたの意思決定をどれだけ改善できるかには上限がありません。それが先ほど言ったことです。それは完全に異なるゲームです。例えば、いくつのバリアントを導入すべきかというのは、サプライチェーンの問題です。
あなたは製品を持っています。より多くの人々を喜ばせるために、より多くのバリアントを持つことができますが、バリアントの数には上限がありますか？まあ、導入するバリアントごとにいくらかの余分なオーバーヘッドが発生し、収益は減少しますので、バランスが必要です。しかし、価格のような質問や、それらを上げるべきか下げるべきかなど、尋ねることができる質問の数は無限です。私は、より良いサプライチェンの意思決定から何を期待できるかには絶対的な限界がないと言っているわけではありませんが、どこまで進むことができるかには明確な限界がありません。
そして、質問はより開放的です。根本的には、考慮することができることが増えます。より多くのサプライヤー、より多くの代替案、より多くのオプション、より多くの価格設定などです。明確な制限はありません。再び、物流の領域では、与えられるミッションははるかに狭く閉じています。目標が点Aから点Bにピースを移動することであれば、それだけです。安くできます。
しかし、最終的には、物流のゲームの一環として、会社の戦略を完全に変えたり、例えば、クライアントに商品を配送する方法を再考することは、物流のゲームの一部ではありません。その例として、ファッションの小売店を持っているとしましょう。ですから、ファッションの店舗があります。例えば、ストアの最後のユニットを購入する代わりに、割引を提供し、クラシックなEコマースを通じて記事を送信することができます。ですから、ストアを訪れる人がいる場合、その人が特定の記事やサイズのストアの最後のユニットを手に入れようとすると、その人が記事を持っていく代わりに、割引を提供してそのユニットを送信することができます。
Conor Doherty: なぜそうするのですか？
Joannes Vermorel: まあ、あなたは…
Joannes Vermorel: それは在庫切れのように見えませんか？
Conor Doherty: そうですか？
Joannes Vermorel: はい、まさにその通りです。それは在庫切れを緩和する方法であり、またアソートメントを増やす可能性もあります。なぜなら、それによってはるかに少ないユニットを保持する余裕ができるからです。物流の観点から見ると、これはプレイされているゲームではありません。すでに決定が下されています。与えられたものを実行することに関わります。
Conor Doherty: あなたが話している間に、あなたが与えた理論的な例が好きで、それは実際に私がメモしたものを思い出しました。おそらくあなたが講義の中でそれについて言及したのか、またはサプライチェーンサイエンティストから聞いたのかもしれません。それは航空宇宙のクライアントの例で、彼らが日々の推奨事項を受け取った方法です。これを買って、これを買ってください。私はそれを簡略化しますが、これらの2つのエンジンを購入してください。それほど大きくはありませんでしたが、これらの2つの部品を購入することが生成された決定でした。
それは誤った決定としてフラグが立てられました。なぜそうするのですか？私たちはそれらが必要ありません。そして、その決定は必要性ではありませんでした。アルゴリズムは、それらのエンジンを新品で購入する価格がある一定の点を下回ったため、それらを保持して後で再販することが経済的に報酬を得ることができるという決定を生成しました。ですから、その決定は必要性ではありませんでした。
Joannes Vermorel: はい、それは財務上の機会の一つでした。
Conor Doherty: そうです。
Joannes Vermorel: そして、それは航空機が解体されるときに起こることです。いくつかの余分な部品や大量の余分な部品が市場に氾濫し、一時的に、同僚たちが間違いを comit しています。例えば、100ドルの価格で売られるべきものが30ドルで売られているのは事故です。ですから、あなたは機会をつかむのです。なぜなら、すぐに利益を上げるからです。
ですから、はい、それは開放的です。開放的なサプライチェーンは非常に開放的な仕事です。ですから、例えば、物流部門のディレクターとサプライチェーン部門のディレクターの違いに戻るとき、非常に開放的なゲームをプレイしているときには、適用されない従業員について考えるときには、いくつかの修飾語があります。
例えば、優れたもの。物流の世界では、優れたものは明確です。プロセスに完全に準拠することを望んでいます。それを行えば、ゲームに勝ちます。優れています。それだけです。しかし、サプライチェーンの世界では、優れたものは定義が曖昧です。それは非常に開放的なので、あなたが最善のことをしているかどうかをどのように知っていますか？
だからこそ、優れた成果に焦点を当てるチームは、非常に操作的なブルーカラーの労働者と一緒に働く場合に意味をなします。なぜなら、彼らが毎日同じように本を読んで正確にすべてを行えば、おめでとうございます、完璧です。あなたからはもう何も期待できません。しかし、サプライチェーンの側では、これは非常に異なるゲームです。完璧に達成したかのように人々を祝福することは意味がありません。
はい、人々を祝福することはできます、問題ありませんが、このゲームは完全に開放的なので、成功は次にさらに良いものに向けた別のマイルストーンにすぎません。それが非常に異なる視点であるためです。例えば、サプライチェーンの世界では、月間の従業員は意味をなしません。
月間の従業員は、明確な目標があり、それが可能であればミスターパーフェクトであり、要求どおりにすべてを行った場合にのみ意味をなします。サプライチェーンでは、それは意味をなしません。
Conor Doherty: その点について、あなたが説明する方法では、物流では理論的に完璧なゲームがあります。完璧なゲームをプレイすることができます。エラーもミスもなく、誰も死にません、と言えるかもしれません。しかし、物流においては、優れた成果を追求することと、サプライチェーンにおける優れた成果を追求することとの間には、本質的な緊張があると思われます。
たとえば、生産のためのスケジュールを提供します。ここに生産スケジュールがあります-これが必要です、これが必要です、その時間にその人、そこに行ってください。そして、物流は、実際にはその機械にダウンタイムがあると言います。安全性の観点から私の完璧なゲームを維持するために、それを修理する必要があります。もし私があなたの生産を進めさせたら、それはサプライチェーンのメカニズムであり、私の物流の安全性とプロトコルの維持記録に悪影響を及ぼすかもしれません。
ですから、一方の追求が他方の追求を犠牲にするという矛盾はないのでしょうか、または…
Joannes Vermorel: いいえ、実際にはありません。つまり、サプライチェーンは現実世界のすべての制約を考慮に入れた意思決定をする必要があります。それは非常に大きな課題です。たとえば、機械の修理状態が考慮される必要があり、その情報はシステムから欠落しているかもしれません。基本的に、これはサプライチェーンの仕事です。そして、彼らが機械の修理状態を知らない場合、彼らはいくつかのバッファを持った意思決定を行い、予期しないオーバーヘッドを考慮に入れ、物流や他のブルーカラーのチームが徐々にそれらのオーバーヘッドを発見すると、まだ実現可能な計画を生成する必要があります。
しかし、計画が実現可能である必要があることがわかります。それは不確実性に対する計画を考慮に入れることです。再び、それは非常にサプライチェーンです。一方、物流の視点では、彼らは自分たちの場合、計算が非常に異なると言うでしょう。たとえば、1年に1日故障する機械があります。1年に1日故障する機械を持つことのコストはどれくらいですか？それは価値がないかもしれませんし、予備の機械を持つこともできるかもしれません。計算が関与するかもしれませんが、意思決定の規模の順序においては、はるかに低いです。
もしファンシーな予算配分などを始めると、それはサプライチェーンに戻ると言えます。私たちは非常に分析的な視点から取り組む必要がある複雑な意思決定プロセスについて話しています。再び、サプライチェーンに戻ります。物流側からのコンプライアンスは、「私たちは機械を早期故障させない方法で運用していますか？」ということです。もし彼らがそうであれば、彼らはコンプライアンスし、彼らの仕事を優れたものにしています。
Conor Doherty: これは純粋な偶然ですが、私は最近、他の何かのためにこれを読んだので、実際のダウンタイムのコストについては少し知っています。昨年、Siemensが発表した「ダウンタイムの真のコスト」というレポートがあり、垂直によってダウンタイムのコストが推定されました。一方では、ファッションやFMCGでは、1時間あたりのコストが約39,000ドルでした。そのスペクトラムの極端な端では、自動車業界では、予期しないダウンタイムがある場合には、1時間あたりのコストが200万ドルを超えました。
すべてが相互に依存しているため、1つのことがダウンすると、他の場所で生産に影響を与え、連鎖的な影響を引き起こします。それは孤立していません。直接的なコストと間接的なコストがあります。ですから、機械が故障しているかどうかのコストをサプライチェーンに組み込む方法、または最適化されたスケジュールに予期しないダウンタイムの巨大な財務損失をどのように組み込むかを調整する方法について、どのように調整しますか？修理のための時間が近づいている可能性がある場合。
ジョアネス・ヴェルモレル: テクニカルな用語は確率的最適化です。確率的最適化は、不確実な条件下での最適化です。だからこそ、非常に技術的なものになるんです。そして、だからこそ、サプライチェーンのディレクターのような分析的なポジションと、物流のディレクターのような非分析的なポジションを分離する必要があると思います。サプライチェーンのディレクターに要求されるようなデータの解析は非常に困難ですから。
物流の側面を担当する人が、確率的最適化のような非常に複雑な最適化手法を扱わなければならないというのは、あまり合理的な提案ではありません。また、サプライチェーンの観点からの意思決定の意味を非常に広く捉える必要があるということも意味します。意思決定には、すべての故障状況に対する代替計画が含まれるかもしれません。単に「スケジュールを提供して終わり」というわけではありません。それは「サプライチェーンチームによって設計されたシステムであり、マシンが故障したり、オペレーターが病気になったり、部品が欠けたり、欠陥があったりした場合には、代替の経路を提供します」ということがあります。これがスケジュールの最適化です。
時には、在庫があるにもかかわらず、一連の店舗に対応する必要がある倉庫が不足している場合があります。倉庫の残りの在庫はあまりにも少ないため、在庫切れが多くの店舗で発生することがわかっています。それでも、在庫をどのように分割するかを考える必要があります。在庫の大部分を1つの店舗に送るべきか、均等に分散させるべきか、それとも他の方法を取るべきか？わずかに欠陥のある状況に対応する必要があり、それは意思決定プロセスの一部です。これは理想的な状況での決定についてだけではありません。いいえ、概念的には、計画通りにならない場合に取られる可能性のある代替経路の意思決定ツリー全体があります。
コナー・ドハティ: これは、後日、会社のCOOであるサイモン・シャリットと話すかもしれません。最近、彼とこのことについて話しましたが、あなたが話していることを説明してくれました。ちょっと用語を説明します。リソースの請求書です。部品、人員、ツールがあり、任意のプロセスに対して、任意の日に、クライアントにアクションのシーケンスを提供します。たとえば、それは夜間に生成され、翌朝には何かが変わります。ジョアネスが主要な認証と資格を持っているにもかかわらず、病気になります。その確率は1％だとしましょう。元のイベントの状態がもはや存在しないことを反映するために、生成されたシーケンス全体を再生成する必要があります。もう少し詳細を補足できるかもしれません。
ジョアネス・ヴェルモレル: ソフトウェアの前の世界に戻ると、ブルーカラーの監督が意思決定者でもあったのは、いつも何かが起こるからです。そして、計画から逸脱するときに意思決定ができる人が必要だったんです。しかし、ソフトウェアがあれば、ソフトウェアがその場で動的に意思決定を行うことができます。それが、たとえば、ルート最適化が行っていることです。Wazeを使用しているとしましょう。リアルタイムで通行止めの情報を通知されます。代替ルートを提案します。行われている意思決定は、実際に取る経路です。これは、交通や道路の最新情報に基づいて継続的に見直されます。
サプライチェーンが意思決定プロセスを扱うと言っているとき、私は必ずしも静的なものを指しているわけではありません。おそらく、最新の状況に応じて自動的に意思決定を見直すことができるソフトウェアである可能性が高いです。だからこそ、自動化が重要であると強調するんです。完全に自動化されていない場合、反応性の面では、人を介する必要があるため、遅くなります。
コナー・ドハティ: おそらく複数の人が関与することになるでしょう。
ジョアネス・ヴェルモレル: そうですね、相談しなければならない場合、利用可能な場合でも、30分の応答時間がかかるということです。非常に、非常に、非常に遅いです。ですので、サプライチェーンによって意思決定を管理するためには、完全に自動化するしかありません。そうでなければ、以前に行われていたことに戻ってしまい、監督者や物流の人々が即興で対応することになります。そして、私は何もしないよりはましですが、あらゆる種類の比較的悪い意思決定や、特に非遵守の状況が発生する可能性があります。例えば、ドライバーが許可されている時間を超えて運転し、事故が起こる可能性がある場合などです。リアルタイムで計画を即座に調整して、保護したい環境をすべて保持するのは非常に難しいです。それがソフトウェアの真価です。
コナー・ドハティ: あなたが知っているアレクセイ、アレクセイ・ティホノフという人と以前にディジョンで話したことがありますが、彼はちょうどあなたが説明したことについて素敵なフレーズを持っています。「他の代替案は、しばしば高次元の問題に対する低帯域幅の解決策です」というものです。つまり、すべての直接的な結果、近くの結果、遠くの結果、もし私があなたをここに送ったら、ここには送れないというような事態、それが意味する機会費用などです。人間は、リアルタイムで、潜在的に1時間あたり39,000ドルから2百万ドルの間の損失や罰則、契約違反の問題に対して、協力して「これがこの問題の最善の解決策です」と言うことを期待するのは合理的ではないと思います。
ジョアネス・ヴェルモレル: そうですね、実際には、人々はヒューリスティックスを持っています。
コナー・ドハティ: 例えばFIFOですね。
ジョアネス・ヴェルモレル: そうですね、FIFOですね。先入れ先出しです。それでも問題ありません。そして、私はさらに、それらのヒューリスティックスの優れたバージョンを作り上げることもサプライチェーンの問題だと言いたいです。つまり、ソフトウェアシステム全体が失敗した場合に、流れを維持するために採用する必要のある非常にシンプルなヒューリスティックスをサプライチェーンに引き渡すことが通常のミッションになるはずです。しかし、それらの非常に単純なヒューリスティックスが非常に優れているという幻想には陥ってはいけません。それらはすべてを凍結するよりは良いですが、非常に優れているわけではなく、非常に効率的ではなく、予測可能な問題を引き起こす可能性があります。
コナー・ドハティ: そうですね、また、FIFOの例を挙げると、私が間違っているところを訂正してください。エンジンAとエンジンBという2つのエンジンがあるとします。エンジンAはエンジンBよりも先に入ってきて、ほぼ同じ部品が必要で、同じ修理時間が予想されています。エンジンAが最初に入ってきたので、先入れ先出しで、それを最初に作業します。しかし、修理を完了するためには、まだ利用できない別の部品が必要です。一方、エンジンBを最初に修理した場合、2番目に入ってきたにもかかわらず、より早く運用に戻すことができます。
エンジンBをできるだけ早く出荷することによる財務上の影響があるかもしれません。再度言いますが、これは非常にはっきりしたシナリオですが、利益や投資利益を最大化しようとする場合に、財務上最適化された意思決定を行うのでしょうか？おそらくそうではないと思います。
ジョアネス・ヴェルモレル: はい、そして、それがなぜそれらの機能を分離する必要があるかです。すでにブルーカラー労働者と取引している場合、それは非常に大きな責任です。頭の中でリアルタイムの財務最適化を行うことは無意味です。実現可能ではありません。非常人間ではない人々から期待できるのは、基本的なヒューリスティックスだけです。それ以外のこと、それ以上のことは、すべての知力を分析プロセスに捧げることができる人々によって行われる必要があります。回避策はありません。そして、本当に変わったことは、ソフトウェアがそれを可能にしたことです。
つまり、数十年前に情報を遠くにいる人々に提供することで、それが可能になりました。ですので、倉庫の真ん中にいなくても、在庫がどれくらい残っているかやその日の保留中の注文はわかります。あなたはデスクで遠くにいても、関連する情報にアクセスできます。それが、1990年代後半にソフトウェアがすべての企業に可能にしたことです。それがソフトウェアが知能を提供していなくても、人々がスプレッドシートで作業できるようになった方法です。
ですので、私たちはまだ自動化前の時代について話しています。白衣の人々を別の場所に配置することができます。しかし、今日では、全体を自動化することができる優れたバージョンがあります。ですので、白衣の人々はもはや意思決定プロセスを行っていません。数値レシピを設計し、自動的に実行しています。そして、リスク管理の観点からも、これは優れたアプローチです。問題は、人々に依存している場合、間違いが繰り返されることです。ですので、非常に安全な意思決定をしたい場合は、航空のようにエンジニアリングが行われるように、作業の連続的なレビューを行う必要があります。そして、5つの段階的なレビューがあれば、結果に非常に自信を持つことができます。しかし、問題は、非常に遅いということです。
ですので、たとえば新しい航空機を市場に投入したい場合、すべてを何度も何度もレビューするこの非常に遅いプロセスのために、10年かかります。サプライチェーンの問題は、意思決定を迅速に行う必要があることです。意思決定をレビューするための多段階プロセスを持つことは、時折の誤った意思決定よりもオーバーヘッドを増やす傾向があります。速くする必要があります。そして、自動化があれば、数値レシピに欠陥があれば、欠陥を修正し、今後生成されるすべての意思決定はこの欠陥から解放されます。これにより、プロセスはより資本主義的になります。
ですので、Lokadでは、「すべてを自動化する」アプローチを非常に重視しています。生産性だけでなく、数値レシピをより良くするために投資する時間ごとにプロセスが増加し、特定の欠陥を一度修正できるということです。人々を訓練し、彼らがミスをすることに気付き、再訓練し、トレーニングを微調整するまで、非常に少ないミスが残るまでトレーニングするということではありませんが、それでもゼロにはなりません。
コナー・ドハティ: また、そのレベルのトレーニングは、人々が去ったときになくなります。別の仕事に移ったり、引退したりした場合です。
ジョアネス・ヴェルモレル: はい、数値レシピは会社と共に永遠に生き続けますが、人々は最終的に去っていきます。
コナー・ドハティ: まあ、会話の最初で、サプライチェーンと物流の間には非常に明確な違いがあると述べました。そして、会話の過程で、ソフトウェア領域での自動化が非常に明確に存在していること、つまりサプライチェーンの意思決定に関して進行中であることに触れました。
ジョアネス・ヴェルモレル: ご覧の通り、物流に関しては、物理的なものの機械化について話しています。過去300年間で進行中の作業です。人々は現在の状況についてさえ気づいていません。これらの分野の機械化の量は、かつてのものと比べて膨大です。
ご覧の通り、たとえば現代のトラックの能力を、100年前の初期のトラックと比較してみてください。現代のトラックははるかに多くの貨物を運び、信頼性が高く、操作もはるかに容易です。したがって、車両について話しているとしても、100年前にはすでにトラックが存在していましたが、今日のトラックとは異なります。進歩は非常に大きく、私たちは物流や製造業のように、さらに機械化が進んでいますが、機械化が非常に困難な場所にはまだ人々がいます。
コナー・ドハティ: そうですね、それなら、定義は同義語として始まり、分岐したということを示唆していますが、自動化が両方で避けられないので、それが単一の巨大な部門になる収束があるのでしょうか？ サプライチェーンと物流は、再びオペレーションリサーチまたはサプライチェーンまたは物流として知られるようになり、すべてを行うようになるのでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: つまり、青軍の仕事が消えるという問題ですが、これは現時点ではまだSFです。いつかは訪れるかもしれませんが、たとえば、テスラが彼らのAndroidロボットで成功し、人間のオペレーターができることはすべて機械がより安価で速く行えるという世界を考えると、はい、青軍の仕事は消え、青軍のチームを管理するポジションも消えるでしょう。
ご覧の通り、それは比較的遠い未来だと思います。私がそれを見るのに十分な長い寿命を持っているかどうかはわかりませんが、課題は非常に大きいです。明らかなことは、この分野がまだ進歩し続けているということですが、これは数世紀にわたるプロセスです。
そして、インフラの面で変更が必要なこともあるでしょう。たとえば、私たちが今日持っているトラックが非常に効率的になるためには、高さ1メートルの積み込みドックを備えた倉庫を建設する必要があり、それを標準化する必要がありました。集合的に、非常に大きなトラックを活用するために、インフラ全体を適応させる必要がありました。
それには時間がかかります。したがって、自動化がどのように進んでも、私たちはまだ想像もできないようなインフラを完全に見直す必要があるでしょうし、それには時間がかかります。しかし、青軍の必要性を完全に排除すれば、物流ディレクターのポジションも消えるでしょう。そして、私たちはすでに過去に、人々の部門全体が排除されたことがありました。
今日では、たとえば、ほとんどの企業が郵便物の仕分けに専門の部門を持っていました。しかし、それは完全になくなりました。たまに、Lokadでは週に1回ほど手紙を受け取り、管理チームの誰かが手紙をその人に渡すだけですが、それだけです。これはなくなりました。ですから、物流が完全に自動化される未来を想像することができますし、その場合、分析とエンジニアリングの純粋な問題になるでしょうが、まだその状況からは遠いです。
コナー・ドハティ: それに対して、あなたは非常に強い言葉で、引用しますが、「サプライチェーンスペースでの自動化による絶滅イベント」について話しました。なぜサプライチェーンスペースでの自動化がより速いと見なしているのか、概要を描いてください。
ジョアネス・ヴェルモレル: たとえば、倉庫での物事の処理や出荷・返品物流の組織に500人の青軍が関与し、その流れと管理に500人の白軍が関与しているとすると、それが文字通りサプライチェーンの運営であり、合計1000人のうちの半数が青軍です。
私の考えでは、10年後には、これらの500人の青軍が大幅に減少するとは思っていません。もし彼らが自動化された倉庫やその他のもので狂ったように進めるなら、この人数を半分に減らすことができるかもしれません。私は既に機械化が進んでいる人々について話しています。しかし、意思決定プロセスに関しては、500人から5人になることは完全に実現可能な領域です。
そして、Lokadはすでにそのようなことをいくつかのクライアントのために行っています。私たちは今、私たちの意思決定を消費する従業員が約1,000人いるクライアントを持っていますが、意思決定は彼らのために生成されており、Lokadはわずかなサプライチェーンの科学者だけでそれを行っています。ですから、本当に疑問に思うのは、私たちはこれまでに1,000人の白軍従業員がほとんどの意思決定を生成していたが、これらの意思決定はすでに機械化されているということです。したがって、クライアントはゼロになりたくないかもしれませんが、1,000人から20人のチームに移行するという考えは合理的ではありません。
それが再び、ソフトウェアが実際に動作しているところです。私は、現在多くの企業で地上の人数と同じくらいのサプライチェーンのチームがいるサプライチェーン労働者のチームには、より急激な進化が見られると思います。スプレッドシートに対応する人数と同じくらいの人々が、物理的に地上で対応しているのは、少し技術的に不合理だと思います。
物理的なフロントには非常に賢い自動化がたくさんありますが、何故かソフトウェアのフロントでは遅れていました。今では、意思決定プレーンで期待される生産性に追いついています。
コナー・ドハティ: まとめると、あなたは以前に資本主義的に考えると述べました。したがって、今日の情報に基づいて、サプライチェーンにおける潜在的な資本主義の機会は何ですか？
ジョアネス・ヴェルモレル: サプライチェーンでは、意思決定プレーンを機械化することが重要です。なぜなら、すべてを機械化するまで、プロセスは資本主義的ではないからです。1人時を投資すると、それはその日の意思決定を生成するために消費されるものなのか、将来のすべての意思決定をより良くするために投資されるものなのか、ということです。
コナー・ドハティ: これは数値レシピの改善についての話ですね。
ジョアネス・ヴェルモレル: まさにその通りで、それがサプライチェーンの実践が非資本主義的であった理由です。それは単なる運用費用でした。会社が消費する意思決定を生成するために、毎日この人数の労働日数が必要でした。それだけです。人々を訓練することはできますが、数十年前に限界に達したため、大企業は数十年間人々を訓練しても、ほとんど改善することはできませんでした。
数十年前には定常状態に達していましたが、自動化がそれを完全に変えたのは、意思決定プロセスを機械化すると、投資された労働日数は資本主義的な投資となり、無期限に利益を生み出すものになるからです。ですから、投資対効果の観点からは比較にならないほどです。自動化は文字通りお金を生み出す機械です。
コナー・ドハティ: 本質的に資産を作っているわけですね。
ジョアネス・ヴェルモレル: まさにその通りです。ただし、限界があります。ある時点で、数値レシピをさらに改善する明らかな方法が見えなくなり、収益が減少することがあります。ですから、無制限の収益を持つことができる資産ではありません。しかし、上限は人々が信じているよりもはるかに高いです。意思決定プロセスをまだ機械化していない企業にとって、その差は絶対に膨大です。
コナー・ドハティ: ですから、お金の観点で考えると、そうですね。ジョアネス、これ以上の質問はありません。今日はかなり頭を使わせてしまいました。このような会話を逃していましたが、改めて、ありがとうございました。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。
