00:00:00 コナー・ドハティによるイントロダクション
00:00:35 ディベート形式の説明
00:02:59 ジョアネス・ヴェルモレルのオープニングリマーク
00:09:52 キャロル・プタクのオープニングリマーク
00:17:07 ジョアネス・ヴェルモレルの反論
00:22:13 キャロル・プタクの反論
00:27:17 ジョアネス・ヴェルモレルの結論
00:29:19 キャロル・プタクの結論
00:31:24 観客からの質問
00:32:10 意思決定の課題
00:34:56 DDMRPの理論についての考え
00:37:51 COVID時の需要駆動型アプローチ
00:40:52 ディスラプションの処理に関するLokadの考え方
00:42:17 DDAEと確率予測
00:49:14 MRPとのDDMRPの比較
00:56:40 最適化のための最小限の技術
00:58:44 大規模小売ネットワークでのDDMRPの実装
01:00:02 DDMRPにおけるフローの意味
01:01:09 システムレベルでの適応性
01:03:35 ケーススタディの比較可能性
01:07:46 不確実性の管理
01:12:26 DDMRPモデルへの主な批判
01:19:19 DDMRPだけでは不十分な場合
01:24:47 プッシュとプルの視点
01:26:46 セーフティストックと高い変動性
01:29:46 需要駆動型アプローチが広まらない理由
01:35:01 ディベートの終了
フルトランスクリプト
コナー・ドハティ: LokadTVの非常に特別なエピソードへようこそ。今日は、キャロル・プタクとジョアネス・ヴェルモレルの間でのライブで、そして友好的な討論を主催することを光栄に思っています。キャロルは需要駆動型研究所のパートナーであり、パシフィックルーテラン大学の客員教授および優れたエグゼクティブとしても活動しています。一方、私の右にいるジョアネスは、Lokadの創設者兼CEOです。彼はフランスのCorps des Minesのエンジニアであり、École Normale Supérieureで6年間ソフトウェアエンジニアリングを教えていました。
さて、討論のパラメータについて簡単に説明します。まず、トピックは「需要駆動型適応型企業モデルは現実のサプライチェーンの意思決定の課題に対応できるか?」です。キャロルは賛成の立場で主張し、ジョアネスは反対します。最初に、事前に合意された7分間のオープニングリマークがあります。ジョアネスが先に話し、その後にキャロルが話します。その後、各スピーカーには5分間の反論時間が与えられます。これに続いて、各スピーカーには2分間の結論の発言時間が与えられます。その時点で、私は観客からの質問をいくつか提示します。ライブチャットでいつでも質問を投稿してください。ああ、そして最後に、彼らは自由な意見交換を行います。それが皆さんがここにいる理由ですね。
さて、討論の準備のために、両スピーカーは以下の定義に同意しました。引用します。「DDAEモデルは、市場の変化を感知し、複雑で不安定な環境に適応し、市場主導のイノベーション戦略を可能にするための管理ツールです。その主要な要素は需要駆動型オペレーティングモデル、需要駆動型セールスアンドオペレーションズプランニング、および適応型セールスアンドオペレーションズプランニングです。」公平を期すために、これは長い定義ですので、ライブチャットにはオープンなGoogleドキュメントへのリンクが挿入されています。クリックすると、それぞれの用語の詳細な定義と、スピーカーの詳細な略歴が記載されたオープンなGoogleドキュメントに移動します。
さて、討論のセクションでは、私が厳密に両スピーカーの時間を計ります。唯一の中断は、時間がなくなったことを思い出させるための優しい合図です。また、お互いにデバイスで時間を計ることもお勧めします。スピーカーの皆さん、もうすぐ終わりです。討論の準備段階では、スピーカーは完全に沈黙していてください。準備段階でお互いに割り込みを始めると、ミュートされます。事前に警告しておきます。最後に、私たちの活動が気に入った場合は、LokadのYouTubeチャンネルに登録し、LinkedInでフォローすることをお勧めします。
そして、その大胆な自己宣伝を終えて、両者に次の質問をします。「需要駆動型適応型企業モデルは現実のサプライチェーンの意思決定の課題に対応できるか?」反対する立場のジョアネスにお聞きします。
ジョアネス・ヴェルモレル: 女士、紳士、尊敬する同僚、そしてサプライチェーン愛好家の皆さん、Demand Driven Adaptive Enterpriseモデルとその現実の意思決定の課題への対応能力について議論するためにここにいることは喜びです。そのため、キャロルから私には3冊の本が提案されました。「Demand Driven Material Requirements Planning」(2016年)、2018年の「Demand Driven Adaptive Enterprise」、そして最後に2022年の「Adaptive Sales and Operations Planning」です。
それは合計で886ページですが、心配しないでください。実際にはその3分の1しか読む必要はありません。それ以外は前回のエピソードを繰り返し振り返ることができないNetflixシリーズのようなものです。私は皆さんにその本を一つの、非常に繰り返しの多い作品として捨てるつもりです。サプライチェーンに深く関わっている私としては、需要駆動型のパラダイムに高い期待を寄せました。なぜなら、私たちの業界を革新すると約束するフレームワークに興奮しない人はいないでしょう。しかし、ほぼ1000ページにわたる自己投入の末、私は納得していません。
まず、些細なことからです。『Adaptive Enterprise』の43ページには次のように書かれています。「経営陣が自分たちの使命を果たしたいのであれば、どこから始めるべきかを理解する必要があります。」まあ、そうですね。163ページには「一貫した定義、同じ原則に一貫して従うこと」とあります。おそらく、小学校をスキップした人々のために一貫性を定義することは一貫していると言えるでしょう。読者を助けるために意図されたと思われるイラストも同様に良くありません。150ページには、「データ」とラベル付けされた数字の表、そして「グラフ」とラベル付けされた棒グラフ、そして「テキスト」とラベル付けされたテキストがあります。それを明確にしてくれてありがとう。私は棒グラフを現代アートと呼ぶつもりでした。著者たちは、これらの基本的な概念を認識できないかもしれないと心配しているようですが、おそらく彼らは小学校で失敗した人々のために公共のサービスを提供しているのかもしれません。
では、簡単な部分が侮辱的に簡単な場合、難しい部分はどうでしょうか?おそらく需要駆動の真の価値は、決まり文句の間に埋もれているのかもしれません。方程式を調べてみましょう。そして、はい、方程式が含まれています。少なくとも著者たちはそれらを方程式と呼んでいます。『Adaptive Enterprise』の17、25、28、29ページには、著者が方程式と呼ぶものがあります。しかし、これらの方程式は、ギリシャ文字と分数バーのランダムな集まりに過ぎません。想像力の限りでは、これらは方程式ではありません。私もMicrosoft Wordの方程式エディタで遊んだことがありますが、より良い供給チェーンの意思決定を教えることを考えると、実際の数学の公式を提供する方がより役に立つかもしれません。
逆に、99ページから105ページまで、私たちは作者たちが平易な英語で説明する非常に退屈な説明を耐え忍んでいます。「これを追加し、それを引き算し、これを掛け算する」と言っています。数学の操作のための料理のレシピを読んでいるようなものです。数行の基本的な公式にまとめることができる半ダースのページがあります。しかし、そうすることで、需要駆動型適応型企業の基礎となる数学が中学校の教科書の洗練度に欠けていることが明らかになるかもしれません。これは、引用しますが、「複雑な適応システムの新興科学」の一部であると主張する作品からは期待されないものです。
公平を期すために、これらの3冊の中には1つだけ本物の方程式があります。ただ1つです。そして、それは、いわゆるネットフロー方程式ではありません。それは、単なる定義に過ぎないDDMRPの本の150ページにあります。唯一の方程式は、「Adaptive S&OP」の156ページにあります。それは田口能力指数です。この式はWikipediaからそのままコピー&ペーストされたものですが、それでも方程式です。残念ながら、これは機械工学の寸法公差に関する方程式であり、通常は供給チェーンとはまったく関係がないと見なされています。これは、S&OPのパフォーマンス目標に関する議論の中でランダムに現れます。
さて、著者たちが関係のない方程式で読者を混乱させようとしているとは言いません。おそらく、彼らはコピー&ペーストの海に迷い込んでしまったのかもしれません。決まり文句と疑似方程式の間に深く入り込むと、多くの行動を起こすように求める呼びかけが見つかります。行動を起こすことは素晴らしいことです。企業は行動を起こす必要があります。『Adaptive Enterprise』の44ページでは、人々が体系的に考えるために訓練を受けるべきだという一連の推奨事項が示されています。人々は共通の言語を持ち、共通の体系的な言語で考え、働くことができるようにする必要があり、部門、リソース、人々の関連性を理解できるようにする必要があります。
皆さん、なんて素晴らしいプログラムなんでしょう。私自身もCEOですが、私の60人の従業員がそれを達成できたら大喜びするでしょう。そして、ご承知のように、Lokadではエリートのエンジニアリングの才能を採用していますが、私たちにとっても、Carolが提案することはとても困難です。私は、何らかの方法で、従業員の心を再構築し、彼らに新しい言語を教え、すべての部門の複雑さを理解させるための本のガイダンスを予想していました。しかし、この爆弾を投下した後、本は次の章に進み、これらの高い目標を達成する方法についての具体的なガイダンスはまったく提供していません。
まとめると、私たちは、まぶしく明らかなこと、まったく些細なこと、数学的に意味のないこと、そして非常に実用的でないことの間を揺れ動く、ほぼ千ページを手に入れました。需要駆動はサプライチェーン管理の革命を誇っています。皮肉なことに、それが革命を起こした唯一のものは、私が現在のサプライチェーンの文献の現状に対する失望です。
Conor Doherty: ジョアネス、残り21秒です。
Joannes Vermorel: 大丈夫です。
Conor Doherty: 大丈夫ですか?それでは、ジョアネス、オープニングのご挨拶ありがとうございました。キャロルさん、7分間のオープニングをお願いします。
Carol Ptak: ああ、どうもありがとうございます。まあ、それは最高に面白かったです。私は自分が本のレポートやページごとの批評のために来たとは思っていませんでした。それを捨てるために、私たちの討論が需要駆動型適応型企業モデルについてであることを本当に望んでいました。本のレポートや引用されたページについてではありませんでした。それを片付けるために、これらの3冊の本は、非常に異なる市場向けに書かれたものです。私は誰もが千ページも読むことを期待していませんでした。ジョアネスの科学的な考え方から、サプライチェーンの運用、戦術、戦略的な視点の両方を理解することが楽しめるかもしれないと思いました。
それでは、需要駆動型適応型企業モデルが実際に何であり、なぜ革命的なのかについて話しましょう。DDAEは、複雑な適応型システム科学に基づいており、サプライチェーンはチェーンではありません。サプライチェーンは常にチェーンではありませんでした。私たちは、サプライチェーンの命名に関与した私自身を含む私たちが、ボトルネックがどこにあるかを理解し、ボトルネックの最大化に基づいて全体のプロセスの出力を最大化する方法を最適化アルゴリズムを使用して理解することに慣れていた運用能力から出てきたため、それを間違って命名しました。
したがって、最初にサプライチェーンと名付けたとき、「まあ、私は自分の運用を取り、それを私の顧客と顧客の顧客、そして私のサプライヤーとサプライヤーのサプライヤーに接続し、そこにサプライチェーンがある」と言いました。私たちは非常に間違っていました。サプライチェーンはチェーンではなく、常に複雑な適応型システムです。複雑な適応型システムは、チェーンとは異なる科学に基づいています。チェーンは線形システムです。複雑な適応型システムは線形ではありません。それらはネットワークです。多くのノードがあり、多くの接続があります。残念ながら、学者たちは接続を切り離してノードを詳細に研究し、それをすべて再び追加して全体を理解できると信じています。しかし、実際には、接続が切断されると、全体の文脈を失ってしまいます。
したがって、DDAEを特徴づけるものは、サプライチェーンがチェーンではなく、複雑な適応型システムであるという事実です。つまり、サプライチェーンはあまり長い間一定の状態にとどまることはありません。何らかの圧力がかかるとすぐに変化し、変形します。そして、定義上、数学的に最適化することはできません。複雑な適応型システム科学は、生物学と経済学の考え方に基づいており、非常によく理解されています。興味がある方には、スタンリー・マクリスタル将軍によって書かれた「チーム・オブ・チームズ」という本があります。
では、DDAEはどのように機能するのでしょうか?まず、今日のすべての企業が変動し、不確実で複雑で曖昧な世界に存在していることを理解しています。したがって、私たちができるようになる必要があるのは、市場の変化を非常に迅速に感知し、計画と生産を適応させ、サプライヤーから引き出し、それをすべてリアルタイムで処理する能力です。新しいアイデアですか?いいえ。需要駆動型の定義は、実際には2001年に存在していました。実際、私がPeopleSoftにいたときに命名されました。ただし、サプライチェーン全体での切り離しのコンセプトを使用し始めたのは、2006年ごろからでした。
VUCA(変動、不確実、複雑、曖昧)の世界のため、市場への対応時間が顧客の許容時間よりも短くない限り、サプライチェーンのどこかで在庫を保持する必要があります。したがって、在庫は資産です。私たちは在庫を負債として議論することを許してきましたが、その在庫がどこにあり、どれだけ存在するかによります。適切な場所に適切な在庫がある場合、在庫は明らかに資産です。なぜなら、それは会社の投資利益を向上させるからです。それが関連する指標です。
では、組織全体でROIを達成するために一貫性を実現するにはどうすればよいのでしょうか?どのようにして運用、戦術、戦略的な関連範囲を管理し、会社がROIを達成するために一貫性を持つようにするのでしょうか?私は工場の床に出ていって、その日ROIを増やすためにジョーに何をしたか尋ねることはできませんが、工場の床で彼と話して「フローを改善するために何をしましたか?」と尋ねることは確かにできます。これも新しい考えではありません。フローについては非常に長い間知られています。古代フェニキア人が彼らの貿易船を戦艦に改造しなければならなかった時代までさかのぼります。
DDAEモデルは、組織のフローの一貫性に基づいて構築されており、組織内のすべてを変革します。もはやコスト効率と最適化に焦点を当てていません。なぜなら、私たちが管理しているのは線形システムではなく、複雑な適応システムだからです。そして、私たちがそれを管理している現代の世界は、変動し、不確実で、複雑で、曖昧な世界です。たとえば、MRPは1950年代に構想され、ジョー・オーリッキーが彼の本を書いた1970年代に商品化されました。当時私たちが理解していたのは、依存計画を行う必要があるということであり、依存計画がMRPの真の資産でした。
しかし、1950年代と1960年代には、8Kのメモリと数本のテープドライブしかなく、通常は週に1回、多くの企業では月に1回しか物資計画を実行しなかったため、そこから分解していました。そして、技術が速くなるにつれて、事態は良くなると本当に思っていました。そして実際、2001年にPeopleSoftが最初のリアルタイムMRPシステムを発表しましたが、顧客からの反応は「止めてください」というものでした。なぜなら、供給チェーン全体でつなげようとすると、自己誘発的な不安定性と変動性が引き起こされ、プランナーがそれに対応できないからです。
したがって、市場の変化に非常に迅速に対応し、不確実な環境でリアルタイムコンピューティングを活用することができるのはどのようにすればよいでしょうか?私とゴールドラット博士が「必要だが十分ではない」という本を書いたとき、私たちは技術について話していました。なぜなら、技術が変わると、ビジネスルールも変わらなければならないからです。そして、ビジネスルールが変わると、技術も変わらなければなりません。そして、私たちは今日、機械学習や人工知能などのものを持っていると非常に幸運ですが、それらもDDAEモデルと同じ科学に基づいています。
それが私たちが非常に革新的である理由です。ビジネスルールが技術の可能性と一致しているため、市場の変化を感知し、計画と生産を適応させ、サプライヤーから引き出し、リアルタイムシステムを活用することができるのです。
Conor Doherty: さて、キャロル、3秒余分に与えましたが、それは十分に活用されました。ありがとうございました。ありがとうございました。この時点で、ジョアネス、5分間の反論に戻します。
Joannes Vermorel: はい、数学に関する矛盾については避けられないと感じます。なぜなら、キャロルが現代のコンピュータを引用しているとき、コンピュータはその名前が示すように計算するだけです。彼らにはクリスタルボールなどはありません。実際、本自体にはたくさんの方程式があります。再度、私は方程式として事物を記述しているわけではありません。著者自身が方程式として事物を挙げています。そして、非線形性に取り組むとき、私たちは再び数学の領域にいます。これは私が自分自身のために設定しているものではありません。これは著者自身が設定しているものです。
L4 さて、需要駆動型パラダイムの聖典とも言えるこれらの本に対する私の批判に基づいて、反応は、多くの脱線があるにもかかわらず、全体が部分以上であるということのようです。そうです、私たちは部分を見ることはできません。ですから、どれほど機能不全であっても、それらを一緒に組み合わせて、見事なものができるというわけです。それは、スペアのトヨタの部品から車を組み立てて、テスラを期待するのと同じです。そして、どうでしょう?私たちはそれを裏付ける事例も持っています。それも興味深い点です。
DDAEの本の325ページでは、例えばDDMRPを使用した小売りの事例研究があります。それによると、売上高が60%増加し、在庫が40%減少し、引用しますが、「最初の段階で在庫をほぼ半分に減らしたにもかかわらず、店舗での不足感がなくなりました」とあります。まあ、それを信じるなら、ブルックリンの橋を売りたいですね。しかし、ここがポイントです:これらの事例研究のいずれも検証することはできません。驚きですね。そして、その推奨は需要駆動型の奇跡の治療法を売り込んでいるベンダー自身から来ています。それはまるでレストランのオーナーが自分自身の五つ星のYelpレビューを書いているようなものです。「信じてください、それは町で一番の寿司です」と言っています。確かに、しかし、事例研究は「私がそう言ったから」と言う方法に過ぎません。まったく説得力のある証拠ではありません。
さて、ここで多くの脱線があったため、事実、複雑な適応システムの定義、逸話、サプライチェーンの名前の由来、技術の改善などについて話しました。しかし、現実的なテストに戻ると、適応型エンタープライズのリアルタイムで、ページ7では非線形性が最初の原則としてリストされています。これはキャロルも指摘しています。ですから、これは複雑な適応システムの最初の原則です。印象的ですが、サプライチェーンで持つことができる最も単純な非線形性を選びましょう:最小発注量(MOQ)。需要駆動型はMOQについて何か重要なことを言っているはずです。実際にはそうではありません。1000ページ以上にわたって、MOQは6回言及されています。それはすべての本で2回ずつ平均しています。それは私たちが持っているかなりの量の資料です。
例を挙げましょう。63ページでは、数値的には計算に全く影響を与えないほど小さいMOQの例があります。魅力的なものです。そして、115ページでは、コンテナの注文状況があります。MOQといくつかのフロントからの興味深い非線形性があります。そして、状況はどうなっているのでしょうか?注文サイズは100ユニット、コンテナサイズは100ユニット、そしてMOQは100ユニットです。偶然ですね。まるで星がそろって、実際の非線形性に対処する必要がないようになっているかのようです。これは価格のブレイク、消耗品、クロスドッキング、修理可能な機器などでも同じです。需要駆動型はこれらの一般的な非線形性について何も言っていません。何もありません。まったくありません。
それが需要駆動型の本質です:技術の最善を活用して自分自身に壮大な目標を設定する派手な理論です。はい、しかし、技術は計算を行うためのコンピュータを提供してくれますが、たくさんの方程式がありますが、何もしていません。つまり、私たちは自分自身に壮大な目標を設定しますが、一般的な意思決定の問題に対処するために提供するものは何もありません。ですから、需要駆動型が現実のサプライチェーンの課題に取り組むことができると信じるべきでしょうか?考えてみましょう。いいえ、絶対にありません。
Conor Doherty: 数秒余裕があります。ありがとうございます、ジョアネス。キャロル、準備ができたら5分間の反論をお願いします。
Carol Ptak: ありがとうございます。再び、私は非常に失望しています。ジョアネスが私たちが議論すべきモデルではなく、本のレポートを使用していることについてです。しかし、まず彼が本で引用しているケースについて言及させてください。そして、来週フランクフルトで私たちに参加していただければ、実際にその実装を行った人と話すことができます。メダンコロンビアのデビッド・ポベダさんがそこにいて、具体的な詳細を教えてくれます。
来週の需要駆動型ワールドでは、いつもケースについて心配していることを知っていますが、信じてください、私たちのケーススタディはソフトウェア会社やコンサルタントによって行われることはありません。私たちのケーススタディはすべて実践者によって行われます。ですので、ジョアネス、そしてすべてのリスナーの皆さん、来週の需要駆動型ワールドに登録したい場合は、ぜひお越しください。
Assa Abloyのような企業からの新しいケーススタディが9つあります。物流ディレクターのFredrik Helgessonがプレゼンテーションを行います。また、メキシコのMega Alimentosからもケーススタディがあり、サプライチェーンディレクターのAntonio Treviñoが参加します。Mettler Toledoはグローバルプランニングの責任者とともに参加します。A2Aはマネージングディレクターとともに参加します。Gelwinはサプライチェーンの副社長とともに参加します。Sapoは計画の責任者とともに参加します。Koch Engineered Solutionsはグローバルな計画とスケジューリングの責任者とともに参加します。PPGはラテンアメリカのサプライチェーンディレクターとともに参加します。
これらはただのケーススタディであり、来週ドイツで登場するものです。どうぞ、信じてください。私たちのケーススタディはすべてウェブサイトに掲載しています。それらはすべて実践者によって行われます。ソフトウェア会社やコンサルタントには共同プレゼンテーションさえ許可しません。これらの実践者は「これが私たちが行ったこと、これがなぜ行ったか、これが私たちが抱えた問題、これが私たちが得た結果です」と言い、非常に公開された形で「もしもう一度やる必要があるなら、これを変えるだろう」と言います。私たちは彼らのコメントを監視したり編集したりしません。
ですので、MOQの考え方を見てみると、あなたはMOQが何回現れるかを誤って引用していると思います。なぜなら、それはネットフロー方程式が現れるたびに現れるからです。しかし、私はまだ需要駆動型適応型エンタープライズのポイントを理解していないと思います。それは、それぞれの時間範囲に関連するツールを備えた3つの異なる関連時間範囲です。
では、関連性とは何でしょうか?それは本に定義されているものです。関連性とは、要件をその時間範囲で起こっていることとどのように関連付けるかです。市場で起こっていることに私の資産をより密接に関連付けるには、需要駆動型オペレーティングモデル内のエンジンであるDDMRPを実装するだけで、通常、企業は在庫を1/3から1/2削減し、通常、納期遵守率は90%以上に向上します。
コカ・コーラ・アフリカのケースを聞くために、コカ・コーラ・アフリカに言及します。彼らがDDMRPを実施する前の予測精度は約50%でした。彼らは実施し、結果が改善され、在庫が減少し、納期遵守率が向上し、最終的に予測精度は約50%でした。それは予測を行わないということですか?いいえ、もちろんそうではありません。戦術的および戦略的範囲を実行するために予測が必要です。私はこの討論でDDAEモデルがどのように機能するかについてのさらなる議論に入ることを望んでいましたが、ページごとの書評ではなく。
予測の考えを考えると、確率的予測には確かに役割がありますが、戦術的および戦略的範囲のみで役割を果たします。これにより、DDMRPが計画エンジンである運用モデルを変更および適応するのに役立ちます。それを考慮すると、DDAEモデルは私たちが影響を与えることができるものしか受け取ることができません。私たちの考慮の外には市場主導のイノベーションがある必要があり、他方では実際の市場需要を考慮する必要があります。
そして、先ほど言ったように、もし私たちの累積リードタイムが顧客の期待に合致している幸運があれば、それは管理しやすい会社です。しかし、それは私たちが生きている世界ではありません。顧客の許容時間は累積リードタイムよりもはるかに短いです。したがって、私たちは市場の変化を感知し、計画と生産を適応させ、適応型のビジネス計画を運用能力の観点からどういう意味を持つかを翻訳し、戦略的に利点を活用するための運用能力を活用するための管理モデルを持っていなければなりません。私は3秒戻しましたね。
Conor Doherty: 変化と共に。ありがとうございます。それでは、Joannesさん、最後の2分のまとめに戻ります。
Joannes Vermorel: 需要駆動型の資料のほぼ1000ページと数分の解説を付箋にまとめることができます。ここにはただ一つの非難すべきことがあります。需要駆動型のパラダイムは理性に完全に耐性があります。私は一日中引用をして、それぞれが些細なこと、非意味的なこと、またはまったくの妄想であるかを強調することができますが、私たちはまだ同じ場所に立ち往生しています。ハムスターのような車輪の上でエンターテイメントの価値もなく。なぜそうなのでしょうか?欠陥を指摘するたびに、それは鳩とチェスをするようなものです。鳩は駒を倒し、盤上に糞をする、そして勝ったかのように歩き回ります。
Carolは、私が持ち出した重要な批判に対して何も応答しませんでした。それには、タグチ能力指数の明白な誤用など、基本的なものも含まれます。彼女は疑似方程式を説明しませんでした。彼女は一つずつ私の主張を反論しようとすることができましたが、しませんでした。そして、彼女はできないからしませんでした。その代わりに、私たちは一連の脱線を楽しむことになりますが、それは主に権威の議論です。自分を信頼してください。事例研究は単なる「信じてください、私はプロです」という方法です。女士と紳士、私は最も高尚な人間の推論形式、つまりアヒルのテストに訴えます。それがアヒルのように見え、アヒルのように泳ぎ、アヒルのように鳴くなら、それはおそらくアヒルです。もし理論がゴミのように見え、ゴミのように匂い、ゴミのように聞こえるなら、それはおそらくゴミです。
結論として、需要駆動型適応型エンタープライズモデルは現実のサプライチェーンの課題に対応できるでしょうか?いいえ。しかし、これを認めます:もし競合他社をなんらかの方法でそれができると思わせることができれば、彼らが失敗することで明確に優位性を得ることができます。
Conor Doherty: ありがとうございます、Joannesさん。そして、Carolさん、2分の締めくくりの発言をお願いします。
Carol Ptak: ありがとうございます。正直に言って、Joannesさんには非常に失望しました。彼が事前に準備したメモを読み上げるだけで、述べられたポイントを考慮しない、オープンで誠実な議論を期待していました。
タグチ関数については、私の5分間の反論で述べたように、適応型ビジネスプランは運用モデルを作成します。運用モデルには目標があり、上限と下限の仕様範囲があります。そして、プロセスがどのように実行されているかと比較すると、需要駆動型適応型エンタープライズモデルによって、私たちは従来のMRPのようなトランザクション制御ではなく、プロセス制御で運用することができるようになりました。そのため、タグチ関数は明らかに適しています。実際のパフォーマンスがその定義範囲に対してどれだけ優れているかを見たいのです。
私はページごとの書評や本のレポートを期待していたわけではありません。私が本当に期待していたのは、方法論自体についての議論です。そして、「信じてください」というわけではありません。実際の実践者と話し、彼らの実際の結果を見てください。それが何よりも重要です。私たちのビジネスの問題がこれであり、私たちが実装したこと、私たちが達成した結果、もしもう一度やる必要があるなら、これが私たちが異なるようにすることです。
そして、需要駆動型適応型エンタープライズモデルが私たちが生きているこのVUCAの世界のニーズに対応し、現実の結果を提供しているかどうかについて話すと、答えは絶対にイエスです。DDIの教育を受けた何万人もの人々、企業の結果、ROIの向上、需要パターンが逆さまになり、不安定になっても収益とROIを改善し続けることができた企業の能力、それらの結果が語っています。
Conor Doherty: それでは、どうもありがとうございました。そして、Carolさん、その発言に感謝します。この時点で、いくつかの観客の質問に移りたいと思います。実際には、ライブチャットにはすでにかなりの数の質問があります。質問は誰宛か指定していただくようお願いしますが、私は両方に質問を投げます。また、時間制限はありませんが、簡潔な発言を心がけていただければと思います。
観客の質問に入る前に、最後の33分間、両者の話を聞いていましたが、本や本の話について行ったり来たりしましたが、実際の現実のサプライチェーンの意思決定の課題を具体的に定義したことはありませんでした。ですので、Carolさん、まずはあなたにお聞きします。簡潔に言って、実際の現実のサプライチェーンの意思決定の課題は具体的にどのようなものだと思いますか?
Carol Ptak: まずもっとも大きな課題は、私が言ったように、変動的で不安定、不確実、複雑、曖昧な世界にどのように対応するかです。そして、どのようにして投資利益を増やすことができるかです。
Conor Doherty: Johannesさん、どうですか?
Carol Ptak: これ以上簡潔には言えません。そうです。もしJohannesさんがそれをポストイットに書きたいのであれば、書いても構いません。それが需要駆動型適応型エンタープライズモデルを一つのポストイットにまとめたものです。すべてはフローに関するものです。
Conor Doherty: ありがとうございます、Carolさん。Joannesさん、どうぞ。
Joannes Vermorel: 私の考えでは、サプライチェーンは選択肢の使い方の習得です。すべての資源には限りがあり、それらを割り当てる必要があります。これは、相当な規模のサプライチェーンにとっては、日々何百万もの意思決定を意味します。ですので、この問題を解決することは、それらの意思決定を行うことを意味します。それらは非常に基本的なものです。何を購入するか、何を生産するか、何を割り当てるか、どのような価格帯を持つか、商品の種類を増やすか減らすかなどです。私の考えでは、これらすべては利益のために行われます。しかし、私の見解では、サプライチェーンは理論と実践であり、これによってスケールでの意思決定が可能になります。現在では、コンピュータで自動化できるようにするために、多くの計算が必要です。それがほぼすべてです。
Conor Doherty: さて、Carolさん、Joannesさんの意見を聞いた後、自分の意見を修正したいですか、同意しますか、それとも異議がありますか?
Carol Ptak: いいえ、全く異議はありませんが、私はコンピュータの初期の日々から存在しているため、コンピュータ会社とソフトウェア会社との会話で、「私たちはお客様に私たちが言う通りに事を進めるように強制していません」と言われたことがあります。私は「あなたは確かに強制しています。なぜなら、ソフトウェアに組み込まれているものは、業界のベストプラクティスだと考えているからです」と言いました。では、もしそれらのプラクティスが間違っていたらどうなるでしょうか?
したがって、方法論はコンピューティングとともに、テクノロジーは方法論とともに進化しています。たとえば、来週の需要駆動型ワールドでは、Simoが参加し、企業の完全なデジタルツインを作成し、Joannesさんが言及している戦略的な意思決定のいくつかを始めることができます。しかし、それにはDDMRPエンジンの潜在能力があり、戦略的な在庫バッファの配置場所を理解し、それを計画し、マーケットへのリアルタイムな対応をどのように行うかを理解します。したがって、テクノロジー自体は必要ですが、十分ではありません。良い本のタイトルですね。
Conor Doherty: 何か追加することはありますか、それとも進めますか?
Joannes Vermorel: いいえ、進めてください。
Conor Doherty: 進めます。では、この質問はJoannesさんに向けられています。私が受け取ったままの言葉で読み上げます。Joannesさんは、DDMRPの背後にある理論、特に既存のサプライチェーンの実践にどのように基づいているかについての考えを共有していただけますか?
Joannes Vermorel: 簡単に言えば、DDMRPは些細なことの集まりです。彼らは3つの色でバッファを設定しますが、デカップリングポイントには具体的な指定はありません。どのように配置するかを知るためのアルゴリズムもありませんので、非常に曖昧なガイダンスしか提供していません。また、重大なミスもあります。たとえば、MOQが存在する場合、緑のゾーンをMOQと同じ大きさにする必要があると言っていますが、これは完全にばかげています。MOQまで再発注することがばかげている状況はたくさんあります。ですので、DDMRPが「緑」と呼ぶものの一部として絶対に含まれてはいけません。
しかし、結論として、非常に非常に浅いものです。定量的なものにしては、私の考えでは3ページ程度で要約できます。非常に弱いです。それは、以前から存在していたオペレーションズリサーチに対して侮辱です。オペレーションズリサーチはDDMRPよりもはるかに洗練されていました。
Carol Ptak: まあ、洗練度と結果の比較については疑問があります。洗練されているからといって、それが良いというわけではありません。DDMRPは実際にはリーン生産、MRP、DRP、制約理論のアイデアに基づいており、それらが互いに反対であると以前は考えられていたものを調和させる革新を行っています。ですから、すべてはフローに関することです。
それらのバッファをどのように配置するかについては、おそらく彼は本の中のそれらのページを見逃したのかもしれません。それらのバッファの配置には、顧客の許容時間、市場の潜在能力、リードタイム、水、外部の変動性など、6つの基準があります。そして、それが最適化され、デジタルツインで考慮されるものです。バッファを配置した後に考慮されます。
通常、私たちが見るのは、サプライチェーンが安定化することです。システムの神経質さがなくなったため、配置と数量の両方が変更される必要があります。これが適応サイクルです。純粋なプルだけではなく、配置、保護、プル、適応です。ただし、バッファの配置と緑、黄、赤の理解は非常に明確です。誰もが緑、黄、赤を理解しています。
ですから、ルールは理解しています。緑、黄、赤を見たときに何が起こるのでしょうか?それがプランナーがそれを好む理由であり、企業が非常に迅速に実装する理由です。実装は通常、最初に計画されていたよりもはるかに速く進行します。
Conor Doherty: ジョアネス、何もコメントはありませんか?
Joannes Vermorel: コメントはありません。
Conor Doherty: 続けます。これは直接あなたに向けられた質問です、キャロル。私は書かれている通りに読んでいます。なぜ需要駆動型アプローチはCOVID危機の間に苦労し、企業はそのような状況に適応するために何をすべきですか?
Carol Ptak: 実際、COVID危機の間には興味深い会話がありました。私たちは苦労しませんでした。COVIDの間には、ITプロジェクトやプロセス改善プロジェクトがすべて中止されたと思います。私たちは上級幹部と電話で多くの時間を過ごしましたが、「私たちは通常に戻ったときに実装を再開する」と言う上級幹部がいました。私たちのメッセージは、「新しい常態へようこそ」というものでした。
問題は、disruptionsが起こるかどうかではなく、いつ起こるか、どこで起こるかです。ですから、準備しておく必要があります。COVID後、教育の需要は過去最高に上昇し、実装の数も世界的に過去最高に上昇しました。経営幹部は、彼らが取り組まなければならないのはこの変動しやすい、不安定な、狂った世界であることを認識しました。COVIDだけでなく、ウクライナへのロシアの侵攻、次のパンデミック、アメリカの港での混乱、ドック労働者のストライキなどがありました。次の混乱が起こるかどうかではなく、いつ起こるか、どこで起こるかです。
残念ながら、COVID危機の間には、多くの上級幹部チームが「通常に戻ったら」と言っていましたが、私たちのメッセージは「新しい常態へようこそ」というものでした。
Conor Doherty: では、ありがとうございます、キャロル。ジョアネス、許してくださいが、なぜ需要駆動型アプローチがCOVID危機の間に苦労したのか、または苦労しなかったのか、どう思われますか?
Joannes Vermorel: この質問は私には向けられていないので、キャロルの回答についてコメントすることができます。なぜなら、私は実際にはそれがどのように進行しているかを知ることができないからです。しかし、このような事実に基づく質問に対して、需要駆動型のパラダイムに非常に典型的なものとして、無限の要素のリストが得られます。回帰、ウクライナ戦争、変動性、不確実性など。バズワード、バズワード、バズワード、問題、問題、状況です。
見ての通り、それは物事の豊富さのようなものです。しかし、私が再び始めると、本はまったく同じです。各ページにリストがあります。彼らは20の脇道に進み、毎回私は「よし、彼らはそれぞれの脇道に対処するために20の章を開いた」と思いますが、具体的で数学的に正確なものは何も得られません。私が数学的に正確と言うのは、高等数学ではなく、小学校の数学でも曖昧さのないもの、計算できるルールを与えてくれるものです。そして何もありません。ただ進んでいくだけで、それはただの無限の事実の羅列です。そして、それは本当にパターンであり、聴衆にはそのような事実の羅列に注意を払ってもらいたいと思います。
Conor Doherty: 実際には、もし私が進めることができるなら、次の質問はジョアネスに行き、その後キャロルに投げます。しかし、LokadはCOVIDのような混乱を処理するための異なるアプローチを提供しているのでしょうか、もしそうなら、それはどのようにしてそのような課題に対処していますか?
Joannes Vermorel: 長い回答はサプライチェーンの講義シリーズにありますが、それは非常に長い回答です。短い回答は、確率と確率的予測を使用しています。アイデアは、低確率かつ大きな経済的影響を持つイベントを考慮に入れることができる経済モデルを持つことです。したがって、確率的予測が必要です。それに加えて、2番目の手段が必要です。それが予測手段であり、それによって最適化手段が確率的最適化になります。それは不確実性の下で最適な答えを与えることができる一般的なソルバーの総称です。
要するに、すべての可能な未来の確率を評価します。ステップ1です。ステップ2では、すべての可能な意思決定を見ます。もちろん、コンピュータが処理できる範囲に縮小されますが、リスク調整された投資利益が最も高いものを最適化します。それがLokadがそれをどのように行うかについての短い回答です。非常に、非常に技術的な用語で言えば。
Conor Doherty: キャロル、先ほど、DDAEモデルは確率的予測と互換性があると話しました。
Carol Ptak: 確かに、確かに。確率的予測は、オペレーティングモデルの定義方法を設計するのに役立つものです。しかし、ジョアネスの回答に対しては、非常に複雑な科学的な回答であり、基本的には「コンピュータから出てきたので信頼してください」ということになります。私は、この地球上のどのプランナーも「ああ、それはコンピュータから出てきたので信頼してください」とは言わないと思います。DDAEモデルの方が理解しやすいです。
わかりやすい言葉で言えば、私には博士号はありません。だから、私が言いたいのは、「まず、私たちは問題に同意しなければなりません。私たちが解決しようとしている問題は何ですか?」ということです。それが私たちが変動性、多様性、現実世界の本当の問題、そしてDDAEがそれをどのように解決するかについて話し続ける理由です。そして、もう一つの質問は、「Lokad、あなたのお客様の問題をどのように解決し、実際の世界での実際の収益結果をあなたの実践者が提示しているページはどこですか?」ということです。そして、私はそのページをいつでもDemand Driven Adaptive Enterpriseモデルがどのようなことを成し遂げたかと比較します。そして、言ったように、来週ドイツで私たちに参加して、直接これらの人々に会って話してください。
Conor Doherty: 何かコメントはありますか?もう要素も脇道もなく、権威の議論もありません。ですので、これ以上のコメントはありません。
L4 さて、もし私がそれに続けることができるなら、キャロル、もう一度言いますが、私の言葉を代わりに使うつもりはありませんので、もし私が間違っているなら訂正してください。あなたがジョアネスのコメントに対するあなたの反応をフレーム化した方法は、まるで「私も博士号を持っていないので、私は医者ではありません。私はコンピュータサイエンスと数学の分野から出てきました」と言っているように思えました。
あなたは自分自身とあなたのアプローチを、必ずしも反学問的ではなく理解可能なものとして位置付けているように思えました。私のフォローアップの質問は、それが理解可能であるがより洗練された解決策よりも効果が低い場合、それでも大丈夫ですか?
Carol Ptak: いいえ、大丈夫ではありません。私はそれがより理解可能であり、より効果的だと思います。計画者やマネージャーが何かがどのように機能するかを理解できるようになると、それを使用するでしょう。私が言ったように、この地球上のどのエグゼクティブも「ああ、数字はコンピュータから出てきたのか、良いね」とは言わないでしょう。また、私はジョアネスにも挑戦します。サプライチェーンを最適化することはできません。なぜなら、サプライチェーンは複雑な適応型システムだからです。代替案を見ることはできますし、1つを選択することもできますが、現実は、実際の結果が見られる可能性のある範囲が常に存在するということです。
需要駆動型では、私たちは5年生の数学以上を使用しません。ですので、私はなぜジョアネスが数学の主要な学問から侮辱されるのか理解できますが、同時に私たちは5年生の数学以上を使用しません。非常に理解しやすいので、企業はそれを使用し、驚くべき結果を見ています。素晴らしい事例があります。数年前にドイツで行った最後の事例です。「はい、わかりました。他の人と同じく在庫は半分に減り、定時完全は90%増えました。退屈です」と彼女は言いました。私は「まあ、それらの結果を見るのに飽きたら、私は間違った場所にいますね」と言いました。
ですので、私はあなたに、それが理解しやすいだけでなく、より効果的であると提案します。ただし、これは確率的予測の反対ではありません。なぜなら、その数学は、初期の実装が完了した後、モデルを進めるにつれて私たちがどのように適応するかを理解するのに役立つからです。そして、そこで確率的予測、デジタルツインが本当に重要になるのは、すべての関係性を理解するためです。しかし、まず第一歩は、運用の変動性を緩和するためにサプライチェーンを安定化させることです。
Conor Doherty: よし、ジョアネス、公平を期すために、あなたはいくつかのメモを取りましたね。それに対する反応はありますか?
Joannes Vermorel: まあ、まず、少し無意味なことを指摘します。はい、DDMRPと複雑適応型システム、そしてこの理論は最適化を行います。最初に述べた通り、投資利益を最適化します。数値を上方または下方に押し出そうとすると、最適化を行っています。それが最適化の定義です。ですので、「これは完全に分裂しているという種類のものです」と言うのは、あなたが「いや、私たちは本当にそうはしていないし、最適化はしていない」と言い、次の1分で投資利益を最適化しようとしていることを言ったのと同じです。それはまるで、ごめんなさい、これは最適化のまさに定義です。
そして、もし私たちが戻って…
Carol Ptak: 私たちはROIを成長させようとしているのです。最適化しようとしているわけではありません。
Joannes Vermorel: しかし、それは同じことです。成長、最適化は、目標関数(ROIなど)を所望の方向に少し移動させる方法です。それがまさに最適化のウィキペディアの定義です。ですので、これはまさにあなたがしていることです。だから、私にとっては、このようなアプローチは狂気です。
そして、確率的予測については、申し訳ありませんが、それらの本に記載されている数式やすべては非常に弱いです。数式は、はい、私も、これは私の側の権威の議論の一部ですが、確率的予測とは完全に互換性がありません。確率的予測を適用するとどのようなものになるか、一例を挙げると、最初のことは、SKUを個別に見る必要はありません。会社全体で各単位の寄与を個別に重み付けします。それがまさに確率的予測の基本です。
ですので、この方法論では、バッファを1つずつ処理しています。ですので、それは、申し訳ありませんが、それらのものは同じ平面に存在しません。概念的にも、方法論的にも、技術的にも、広範で非常に異なります。
Carol Ptak: 確率的予測が1つのバッファずつになると言ったでしょうか? DDAEについて私たちが常に言ってきたことの1つは、ホリスティックに見て、因果関係を考慮しているということです。そして、再度、トレーニングに参加していただくことをお勧めします。来週はフランクフルトに来てください。確率的予測がネットワーク全体を見て非常に成功しているDDAEモデルの内部で使用されている3つのプレゼンテーションがあります。
Conor Doherty: では、次の質問です。これも実際にはCarolさんに直接です。かなりあります。疲れたらやめても構いません。DDMRPはMRPロジックに固有の問題にどのように対処していますか?効果的になるためには、1日に複数回実行する必要がありますか?
Carol Ptak: DDMRPをリアルタイムで実行するほど、より安定します。なぜなら、プランナーが最も関連性のあるリアルタイム情報を持つことができるからです。リアルタイムで実行する必要があるかどうかは、必要ありません。MRPロジックの制約に対処する方法は、MRPの力はすべてが依存しているということです。そして、MRPの悪いニュースは、すべてが依存しているということです。ですので、どこかで遅延が発生すると、どこでも遅延が発生します。
DDMRPロジックは、これに対処するために、独立性の位置を決定するための6つの基準のうちの1つに基づいて、これらの切り離しポイントを挿入することで対応しています。これにより、両側からの変動を吸収し、計画のための主要な位置を提供します。切り離しポイントの間では、これまでと同様に依存しています。ですので、私たちがそれをDDMRPと名付けたときに多くの批判を受けたのは、まだMRPが含まれているからです。切り離しポイントの間では、依然として従属的な計画が行われています。ですので、DDMRPは、これらの切り離しポイントの挿入によってMRPの制約に対処しています。そして、それらは計画のための主要な位置です。
Conor Doherty: ありがとうございます。コメントをお願いします、Joannesさん。
Joannes Vermorel: はい、ここにはいくつかのことがあります。まず、MRPは本当に間違った基準です。その核心には、伝統的なデータベースが使用されており、問題は、トランザクションの中核が分析、あらゆる種類の分析においてまったく役に立たないということです。ですので、これは狂気です。これは古い基準であり、考慮すべきではありません。
そして、リアルタイムに関しては、再度、質問の出所に疑問を持つべきです。なぜなら、現代のコンピュータは、基本的には2 GHzのプロセッサを持っているからです。つまり、CPUごとに20億回の操作ができます。そして、現代のコンピュータには、スマートフォンには8つのCPUが搭載されているため、スマートフォンでは1秒あたり数十億回の操作が可能です。
では、ここで質問となるのは、マイクロ秒のレイテンシ内で実行できないタスクは何かということです。そして、短い答えは、トランザクション型データベースの上にシステムを設計すると、非常にひどいパフォーマンスが得られるということです。そして、完全にひどいパフォーマンスを緩和することができるベンダーは、それをリアルタイムと呼んでいます。これは本当にナンセンスです。本当に、本当にナンセンスです。これは現代のコンピューティングハードウェアの誤用です。詳細については触れませんが、ここではMRPとリアルタイムに対して本当に間違った基準があると言えます。これが私のコメントです。
Conor Doherty: Carolさん、おそらくその中のいくつかに同意すると思いますが、MRPは適切な基準ではないと思いますか?
Carol Ptak: まあ、現実的には、MRPは世界中のほとんどの企業で使用されています。ですので、古くなっているとは同意します。将来に向けて移行する必要があると同意します。それが私たちがDDMRPを行った理由です。それがなぜ私たちはデカップリングバッファを実装しなければならなかったのです。それによって、トランザクション制御ではなくプロセス制御に基づいて操作を実行することができるようになりました。MRPでは、すべてがトランザクション制御です。OKまたはNGのどちらかです。どれくらいOKまたはNGかはわかりません。
そして、MRPリアルタイムは2001年にPeopleSoftで初めて登場しましたが、私たちの顧客はそれを嫌いました。私はJoannesよりも年上なので、その点でアドバンテージがあります。大学で教えていたとき、学生たちは私がITの歴史についてどのように研究したかを称賛してくれましたが、それは研究ではなく、私がそれを生きていたということです。
そして、私たちはコンピュータが速くなるにつれて、問題が解決されると思っていました。しかし、コンピュータが速くなるにつれて、問題が悪化していくことがわかりました。それはシステムの不安定さによるものでした。私の最初のAPICSのミーティングは46年前で、システムの不安定さについてでした。当時はそれについて知っていましたが、解決方法はわかりませんでした。そして、DDMRPが計画機能を安定させるために登場するまで、それを解決する方法もわかりませんでした。
しかし、APS全体のアイデアについては、成功した実装はありません。Joannesが定義する成功とは、会社のROIが増加したかどうかです。それは、不正なビジネス機能に基づいた多段階最適化を試みているためです。そして、私は彼と同意します。技術はビジネスルールが変わるときに変わらなければならず、ビジネスルールは技術が変わるときに変わらなければならないということです。それが私とEliが2000年に「必要だが十分ではない」という本を書いたときに書いたことです。私たちはそれを長い間知っていました。
Conor Doherty: ありがとうございます。
Joannes Vermorel: ええ、再度、用語の誤用です。データベースシステムにおけるトランザクションという言葉は、非常に特定の意味で使用されます。それはデータベースを設計する際に使用される方法を指します。そして、トランザクションと言うと、金融やプロセスなどとはまったく関係ありません。それは基本的にACIDプロパティを指します。原子性、一貫性、分離性、耐久性。これらはストレージによって保証されるプロパティです。
L6 そして、DDMRPはパラダイムとしてMRPと同じくらいトランザクション的です。そして、私が見たすべての実装、DDMRPを行っているベンダーは、MRPを行っていた他のすべての人と同様にSQLデータベースの上で行っています。ですから、言葉を使っているけれども、正しい方法で使っていないということがたくさんあります。つまり、トランザクションという言葉を使うと、データベースシステムの設計であるポイントとは何の関係もないものを指していることになります。トランザクションを使用して、DDMRPの方法論のようなものを指していることになります。
そして、それはまったく異なるものです。申し訳ありませんが、私たちは、再び、要因を持っていましたが、実際に言葉が実際に意味するものの意味を常に変えているのです。
Carol Ptak: それで、最初にこの討論を設定したときに行った会話が、定義にたどり着くことです。なぜなら、私の世界観は、製造業を経営し、オペレーションプランナーとして働き、工場の現場でプランナーとして働き、スーパーバイザーとして働き、オペレーションの副社長として働き、業界の専門家としてIT業界で働いてきたという経験に基づいています。
あなたが実際にオペレーションを運営し、統合されたサプライチェーンの一部として製造施設を運営する方法について、実践的な現実世界の視点からアプローチしています。私は、かつてはITバックエンドと呼ばれていた古い日の小さな白い家、つまり床が上がっている場所からではなく、実際の現場の視点から来ています。そして、それが私たちが今日の現実世界の課題に対処しているかどうかを問うた討論の一部でした。そして、それが私の世界です。
ですから、おそらく私たちは非常に異なる定義を持っていると言えるでしょうが、私の定義は、今日の現実世界の課題に対処しているものです。そして、それが私の出身地です。
Conor Doherty: はい、申し訳ありませんが、少し追及させていただきます。質問がたくさんあるので、後でこのポイントに戻ることができます。では、Joannesに戻りますが、すでに触れているので、これは軽くしておいてもらってもいいです。最適化を構築するために必要な最小限の技術は何ですか?
Joannes Vermorel: 問題を逆に考えることを提案します。それを達成するために明示的に邪魔になる技術は何ですか?実際、データサイエンスは非常に少ないものを必要とします。だからこそ、たとえばPythonが非常に人気があるのです。
ですから、私の考えでは、現代のエンタープライズシステムは、まるで千層のようです。データベースがあり、オペレーティングシステムがあり、さまざまなキャッシュがあり、さまざまなデータ取得層があり、など、層が重なっています。そして、現代のエンタープライズソフトウェアシステムが実際に行っていることは、データを次の層に移動するだけです。これには、多くの計算リソース、メモリ、CPU、帯域幅などが必要です。
つまり、最小要件はありませんが、邪魔になっているものに注意する必要があります。そして、この現代のソフトウェア技術の状態では、それは非常に大きなものです。ですから、私のメッセージは、必要なものではなく、不要なものについて考えて、それを取り除くことです。そして、一度コアに戻ったら、アルゴリズムのコアになります。
Conor Doherty: Carol、サプライチェーンは最適化できないと言いましたが、もし最適化できると思った場合、どのような技術が必要ですか?
Carol Ptak: ああ、それは私にとっては、技術は、それは、それをJoannesに任せます。私は現実の世界に住んでいて、方法論を見るという現実の問題を抱えています。そして、私はいつも非常に密接に働いています。私はしばらくIBMで働いていましたし、Watson Research Centerと一緒に働くという大変な名誉を持っていました。それは、優れた博士号を持つ人たちです。私はそのような人ではありません。私は非常に実用的なオペレーションマネージャーであり、過去45年間にわたって非常に成功したキャリアを持っている非常に恵まれた存在です。
Conor Doherty: では、私は進めます。Carol、もう一度言いますが、時間のためにこれらを読んでいます。DDMRPまたはDDAEがいくつかの大規模小売業者(数百店舗)で成功裏に導入されていますか?もしそうなら、具体例を教えていただけますか?
Carol Ptak: はい、そうですね。最初に思い浮かぶのはMickです。導入された小売業のほとんどは南アメリカにあります。Mickは、いくつかの小売店を持っています。他のいくつかを考えてみようとしています。コロンビアで最大の小売業者はDDMRPを導入しています。小売業には独特の課題があります。小売業は、長い尾を持っていると言われています。通常、彼らの製品の約10%が収益の90%を生み出し、彼らの製品の90%が収益の10%を生み出します。
それは独特なアプリケーションですが、ほとんどの小売業の導入は実際に南アメリカとメキシコで行われています。そして、南アフリカからも小売業の導入があります。Takealotはカンファレンスに参加する予定でしたが、それは南アフリカで最大の店舗です。
Conor Doherty: ありがとう。進めます。Carol、あなたはフローの概念について何度か言及しました。DDMRPの文脈でフローの概念を実際に定義し、説明していただけますか?
Carol Ptak: それは基礎の柱です。フローとは、サプライチェーンが顧客に必要な材料を製品に変換する速度です。それは非常に具体的です。フローとは、サプライチェーンが材料、入力を顧客に必要な出力に変換する速度です。それはDDMRPの基礎の柱です。それはまた、リーンや制約理論など、より一般的で最近のオペレーション改善領域の基礎の柱でもあります。だから、フローについての全体的な柱です。私が言ったように、もしJoannesが需要駆動型について真のポストイットノートを書きたいと思ったら、それはすべてフローについてです。
Conor Doherty: ありがとう、Carol。Joannes、メモを取りましたね。応答したいですか?それでは、これはあなたに対する質問です。Lokadはシステムレベルで適応性を組み込みながら、サプライチェーンの変動に対する解決策の感度をバランスさせていますか?
Joannes Vermorel: ここでは2つの視点があります。変動に対する感度に関しては、それらは望ましいものですか?数値レシピのクラスには、非常に結果に対してトリガーハッピーなものがあり、それは非常に損害を与えます。なぜなら、サプライチェーンではラチェット効果が発生するからです。一度生産バッチをトリガーしたら、それを元に戻すことはできませんので、あなたの決定に生きなければなりません。
ですから、数値レシピ自体がトリガーハッピーで不安定であることは本当に望ましくありません。ところで、確率的予測の一つの側面は、数値レシピを非常に安定させる傾向があるということです。従来のシステムでは不確実性が多く、クラシックな予測では予測のわずかな偏差が下流に大きな偏差に連鎖的になる傾向があります。その問題は、確率的予測と確率的最適化に移行することで解決されます。
今度は、適応性という別の視点があります。実際のところ、数値レシピがあるときに何か壊滅的または完全に予測できないことが起こると、人間の知性に代わるものはありません。Lokadの仕組みは、サプライチェーンの科学者が数値レシピを新しい状況に合わせて非常に短時間で書き換えることができることによって機能しています。再び、私たちはクリスタルボールを持っていません。エバーグリーンが運河を塞いだような根本的に予測できないことを予測することはできません。
しかし、それが起こった場合、変更が非常に多く必要です。それには人間の思考が必要です。ただし、人間の思考は一つずつすべてのSKUにダクトテープを貼るために存在しているわけではありません。数値レシピを書き換えるために存在しています。そして、私たちはビジネスに戻ります。すべての決定は自動化され、自動的にスケールされます。
Conor Doherty: Carol、これについて何か追加したいですか?
Carol Ptak: Lokadについては話せません。
Conor Doherty: では、この質問はもともとあなたのためにでしたが、実際には、まずJoannesに尋ねてからあなたの回答と対比できると思います。では、Joannes、なぜ確率的予測の事例をDDMRPやCarolの事例と比較することに消極的なのですか?それをそのまま言ってみましょう。
Joannes Vermorel: なぜなら、まず、私は企業ソフトウェアや企業の実践における事例研究を全く信じていないからです。この分野は1950年代以来、問題に満ちています。問題は、大きな利益相反があることです。例えば、ベンダーは、それが彼らを祭壇に立てるような場合でなければ、事例研究を公開しません。
そして、イニシアチブを取るときに自分の評判を危険にさらすマネージャーたちは、このイニシアチブが素晴らしく成功したと世界中に信じさせるために、非常に大きなインセンティブを持っています。私の簡単な観察では、サプライチェーンのイニシアチブの90%が、すべての企業、すべての国、すべての業界で失敗しているということです。90%、それが同じ基準です。
私のキャリア全体で名前を挙げられる貧弱な結果を示す事例研究はいくつありますか?なし、一つもありません。ネガティブな事例研究を見つけることができたのは、優れたジャーナリストたちを通じてです。例えば、「ターゲットカナダの最後の日々」を読むことをこの観客にお勧めします。これは、何がうまくいかなかったかをまとめた素晴らしいものですが、非常に珍しいです。
数年前、LeoはSAPの在庫最適化イニシアチブで数億ユーロを失いました。事例研究はありません。だから、私の言いたいことがわかりますね。利益相反が非常に大きいので、私の事例研究とあなたの事例研究を比較することではありません。この方法論は完全に拒否されるべきです。
Conor Doherty: そうですね。では、Carol、最初の質問はあなたに向けられたものでした。では、なぜJoannesはあなたの事例研究と比較することに消極的なのだと思いますか?
Carol Ptak: それは非常に良い質問ですし、それについては彼しか答えられません。彼は事例研究について非常に消極的です。つまり、より現実的な観察者として、明らかに質問は「あなたは何かありますか?」となるでしょう。そして、私は人々にこれらの人々と話すことを奨励します。公表されているだけでなく、実際にこれらの人々と話し、詳細を聞いてください。
私たちは彼らに実際に「もう一度やるとしたら、何を違うようにしますか?どこで失敗しましたか?何がうまくいくと思っていましたか?」と言ってもらうことを奨励しています。私たちは、ソフトウェア会社やコンサルティング会社に事例研究を行うことを許していません。それは人々です。
それが私たちがDemand Driven Worldを開催する理由です。実践者同士が話し合う機会を提供し、どのようなことがうまくいったのか、本当にうまくいかなかったのか、何を学んだのか、お互いから学ぶことができるようにするためです。成功だけでなく、失敗からも学ぶ方法は重要です。何がうまくいかなかったのか?
そして、それはまさに重要です。同じ失敗を他の誰かが繰り返さないように、私たちが失敗を共有するのを助けることができれば、それは良いことだと思います。それが私たちがDemand Driven Worldを行う理由です。私たちのほとんどの実装はヨーロッパにありますので、来週ヨーロッパに行くことになります。
しかし、私たちは事例研究が非常に重要だと考えています。それが最初に求められるものです。Demand Driven Instituteは、コンサルティング会社ではありません。ソフトウェア会社でもありません。私たちはソフトウェア会社でもなく、コンサルティング会社でもありません。私たちはサプライチェーンの分野での思想リーダーに過ぎません。したがって、私たちはすべてのソフトウェア会社から非常に独立しています。
しかし、需要駆動型と見なされるようになったのは、パンデミックの直後くらいからです。需要駆動型を試したことがありますか?という質問から、なぜ需要駆動型を試していないのですか?という質問にシフトしました。それは、既に実装が進んでいた企業がパンデミック中に見た結果によるものです。
Conor Doherty: わかりました、それでは続けますが、また戻ってきます、Carolさん。最初に、両方に質問ですが、まずはCarolさんからお願いします。不確実な需要がまばらで不規則なVUCAの世界で、在庫レベルを大幅に増やすことなくどのように意思決定を行いますか?そして、そのような困難な状況で不確実性をどのように管理しますか?
Carol Ptak: それはビジネスを理解する必要があるところです。その質問では十分な情報が得られません。不確実性の上に不確実性がどれくらいあるのか?その不確実性のどれくらいが自己引き起こしですか?価格戦略のせいですか?そこには多くのレイヤーがあり、根本原因にたどり着くためにはそれらを剥がしていかなければなりません。
ウィスコンシンで開催されたカンファレンスで、あるソフトウェア会社が私に対して「需要が供給を上回る場合、どのように割り当てを提案しますか?」と尋ねてきました。私は「クライアントは余剰在庫を持っていますか?」と尋ねました。「ああ、そうだ、彼らは間違ったものが余りすぎて、正しいものが少なすぎる」と言いました。「それなら、その問題を解決してください」と私は言いました。時には、この変動性の上に変動性が重なることがあります。
もし私が迅速な対応、高変動、低ボリュームのサプライヤーになりたいのであれば、中国から輸入することはできません。それは異なる戦略です。戦略は、運用能力と一致している必要があり、運用能力には異なる戦略的な利点があることを許容します。これらの要素は一致する必要があります。そのため、DDAEは戦略、戦術、運用を見分け、それらを3つの関連範囲に分けています。
Conor Doherty: ありがとうございます。同じ質問をJoannesさんにもお願いします。
Joannes Vermorel: それは非常に興味深い質問です。まずはまばらで断続的な行動から始めましょう。まばらで不規則な場合、確率的なアプローチが本当に活躍します。まばらなものに取り組むときは、サブユニットのパターンを扱うための数学的な手段が必要です。
たとえば、「1週間でいくつのユニットを売るか?」と尋ねると、「1つだけ売る可能性が50%ある」と言えます。古典的な世界では0.5と言うかもしれませんが、それは意味がありません。ユニットを分数にすることはできません。ユニットはパッケージ化されています。古典的な視点では、サブユニットの予測に苦労し、結果として実際には存在しない分数の数値が出てきてしまいます。数学的には存在しますが、供給チェーンでは0か1だけです。
確率を用いると、実際に機能するエレガントな解決策が得られます。0の確率、1の確率、2つの確率、そして50ユニットの確率など、さまざまなユニットの確率を持つことができます。そして、まばらで断続的な場合に本当に活躍します。
さて、不確実性を重ね合わせると、非常に興味深い質問になります。もし確定的な世界で遅延を重ねる場合、どうなるでしょうか? 答えは、合計を行います。合計は超常現象のようなものです。したがって、不確実性がある場合、ランダム変数の代数を持つ場合、不確実性の組み合わせをすべて行うことができ、その結果として得られる不確実性を実際に計算することができます。具体的な解決策を説明しているわけではありませんが、それに到達するための手段を説明しています。
まず、まばらさと不規則性を扱う統計的な手段が必要です。これは古典的な予測ではありません。これはDDMRPで提示される移動平均のように称賛されるバッファではありません。そして、複合された不確実性を扱う場合、それを行うための手段が必要です。金融業界では半世紀以上にわたってそれが行われてきました。これは魔法ではありません。Lokadがそれを発明したわけではありません。それは少し変わった手段ですが、非常に直感的です。数値の加算、減算、乗算が自然に感じられるように、不確実性を含めてそれを行うことを学ぶだけです。
Conor Doherty: わかりました、ありがとうございます。次に進みます。この質問はかなり長いですが、リアルタイムで要約しようと思います。ああ、よし、これはあなたに向けた質問です、Joannesさん、すでに答えているかもしれませんが、いくつかの要素がありますが、基礎を読みます。
Joannesさんへ:DDMRPモデルに対する主な批判は何ですか? それについて疑問に思っている具体的な側面は何ですか? すでに答えていると思いますが、DDMRPに対する確固たる議論を聞いたことがありません。シンプルなモデルが結果をもたらすのであれば、なぜより複雑で洗練されたシステムダイナミクスモデルが必要なのでしょうか?
Joannes Vermorel: 私の主な批判は、ほとんど何もないということです。だからこそ、ページを指摘したのです。ピースを取り出すと、ほとんど何もないことに気付きます。そして、何もないものをまとめることで、壮大なアセンブリができるという考えは、完全に無意味だと思います。だから、私の主な批判は、行ごとにも全体としても非常に弱いということです。
それから、なぜそれがうまく機能するのかという問題に戻ります。もしすでにすべての事例研究が真実だと仮定するのであれば、申し訳ありませんが何もできません。もし、小売業にDDMRPを適用することで売上を確実に60%増加させ、在庫を半分に減らし、店舗がさらにいっぱいに見えるという印象を与えることができると思うのであれば、それが得られる結果だと思うのでしょうか。なぜなら、それが提示されているからです。申し訳ありませんが、ブルックリンに橋を売りたいと思います。以上です。
Conor Doherty: さて、Carol、再び、私はそれに基づいてフォローアップしたいと思います。だから、これはJoannesを聞いて、また全体的な会話を聞いているという質問です。最初に、あなたは「Joannesが本について話したいと思ったことに驚いた」とコメントしました。そして、私はJoannesの代わりに話すつもりはありませんが、確かに私にとっても、もし「あなたは何かを学びたいですか?飛行機がどのように離陸するのかを説明するためのいくつかの本があります」と言われたら、私は航空宇宙工学や航空学について読みます。ベルヌーイの原理について学びます。それは本に書かれています。だから、私は飛行機が飛ぶことを学ぶのではなく、飛行機がどのように飛ぶのかを学ぶためにその本を読むのです。
だから、事例研究について話すと、私は、仮にそれが機能すると言っても、Joannesや聞いている人々にとっての問題は、それが本に書かれていないということです。
Carol Ptak: いや、それは明らかに本に書かれています。Joannesは本に書かれていないと言っているのですが、本に書かれています。私たちはそれらの3冊の本を、非常に異なる市場向けに書きました。「需要駆動型適応型企業」の本は、エグゼクティブが全体像を理解するために書かれました。「適応型S&OP」の本は、S&OPチームが戦略的なS&OPプロセスをリンクし、需要駆動型の運営モデルに変換できる適応型ビジネス計画を出力する方法について書かれています。そして、「DDMRP」の本は、DDMRPエンジンの動作方法について非常に具体的に説明しています。
さて、それがあまりにもシンプルすぎるという批判は大好きです。それは私が得られる最高の賛辞だと思います。なぜなら、物事を複雑にするのは非常に簡単です。物事をシンプルにするのは非常に難しいです。私たちは、コンセプトを理解しやすく、実装しやすくするために非常に非常に努力してきました。
だから、今日の全体的な会話は、「DDAEモデルは現実のサプライチェーンの問題を解決するのか?」ということです。それは現実の世界です。理解しやすく、実装しやすく、重要な結果をもたらすものが必要です。批判的思考ツールを見るとき、常に多くの問題を解決し、非常に重要な方法でそれを行う画期的なアイデアを探しています。それが需要駆動型の役割です。
エリ・ゴールドラットが大好きです。彼はいつもうまく言っていました。彼は言いました、「自分自身を説明するために数学を使わなければ、何を話しているのかわからない」と。私はゴールドラットが大好きです。彼は素晴らしいアイデアを出しました。Joannesの最悪の批判が、彼が方程式と呼んだものが気に入らないということであれば、それは他の人々がそれらを方程式と呼んでいるということです。そして、出版社には特定の書式要件があります。私はJoannesがどれだけの本を出版したかはわかりませんが、本を出版する際には、チャートや図といったものにラベルを付ける必要があります。それは要件です。
ですので、出版社とのやり取りをしていただき、それらをすべて取り除くこともできますが、それは要件です。ですので、出版経験のある本の数を知りませんが、トップティアの出版社で出版する際には、そのようなものにラベルを付ける必要があることがわかるでしょう。ですので、私たちのやっていることを単純と言っていただけることは、私たちにとって最高の賛辞です。私たちは非常に一生懸命に、理解しやすく、実装しやすいが、深い結果を生み出すようにしています。
Conor Doherty: では、お礼を言って、Joannesに戻します。
Joannes Vermorel: はい、私の批判は誤解されています。私はそれらの本が単純だとは言っていません。むしろ、非常に複雑なものを非常に単純化して表現していると広く認識されていることを述べました。つまり、英語で「これを追加し、それを引く、それによって掛ける」と言うために、文字通り数ページもの説明が必要です。非常に基本的なことを説明するのが非常に難しいのです。私が言っているのは、単純さの問題ではありません。私の指摘は、それらが非常に弱いということです。これは非常に異なる批判です。弱さは単純さではありません。非常に単純で美しいものがあります。マクスウェルの方程式、非常に単純で美しいです。形式主義はかなり煩雑ですが、これは私が話している単純さの問題ではありません。
それどころか、この本に関しては、それが単純すぎるとは批判していません。それが私のポイントではありません。私のポイントは、それらが非常に弱いということです。これは非常に異なる批判です。弱さは単純さではありません。非常に単純で美しいものがあります。マクスウェルの方程式、非常に単純で美しいです。形式主義はかなり煩雑ですが、これは私が話している単純さの問題ではありません。
ポイントは、これらの本は実際には大幅に簡略化される可能性があったということです。再度、追加、引き算、およびその他の操作を行う必要がある場合には、単純な数式を使用し、非常に複雑で入り組んだ説明の数ページに入る必要はありません。私の批判は、それを行うことによってページ数を増やし、言葉の量を増やし、最終的には非常に少ない結果を提供するということです。再度、900ページです。
Conor Doherty: では、進めます。現時点では80分間進行していますので、すでに回答された質問をカットし始めます。ですので、もう一度JoannesにDDMRPの事例研究については聞きません。それについては十分に議論しました。はい、では、最初にCarolに行きます。
より洗練されたものがDDMRPよりも必要な範囲、状況、または条件を共同で定義できますか?例えば、分解プロセスでは、DDMRPは不十分に見えます。そのようなシナリオにどのように対応しますか?
Carol Ptak: 実際には、分解では非常にうまく機能しました。最初の事例研究の1つはErickson Air-Craneという会社でした。申し訳ありません、Joannes、事例研究に戻ることになりますが、Erickson Air-Craneは実際にSikorskyヘリコプターの飛行証明書を持っています。したがって、完全な分解プロセスがあります。ですので、非常にうまく機能し、高いレベルの変動性があるため非常にうまく機能します。
航空機が入ってくると、メンテナンスされた状態で着陸します。そして、それが作られた状態、設計された状態を把握し、それを元に全体を改修しようとします。そして、FAAの飛行証明書には、1つの部品が改修されて2024年10月31日まで有効であり、別の部品が改修されて2025年6月1日まで有効であるという問題があります。フレームは現在2024年10月31日まで認定されており、すべての部品が一致する必要があります。そのような高い変動性に入ると、実際には非常にうまく機能します。
「どの産業には適合しないのか?」という質問をいつもされますが、それは信頼性の高い産業であり、顧客の許容時間が累積リードタイムよりも短く、操作の変動性がない場合です。その場所を見つけることはありませんでしたが、理論的にはそのような場所にも適用できるかもしれません。変動性、不確実性、複雑さ、曖昧さが増すほど、それはより良く機能します。なぜなら、Demand Driven Adaptive Enterpriseは今日のVUCAの世界に向けて設計され、今日のVUCAの世界で機能するからです。
Conor Doherty: お答えいただきありがとうございます。
Conor Doherty: お答えいただきありがとうございます。
Joannes Vermorel: はい、私はこの例を聴衆に向けて話すために使います。では、航空について話しましょう。航空にはフライト時間とフライトサイクルがある部品があります。私は聴衆のために非常にシンプルにしています。つまり、在庫を見る方法は、「1つのユニット、2つのユニット、3つのユニット、5つのユニット」という風に見ることはできません。なぜなら、持っているユニットごとに一定のフライト時間とフライトサイクルがあるからです。
ですので、数千時間のフライト時間があるかもしれませんが、部品は1つだけです。または、フライト時間が100時間だけど何らかの理由で部品が2つあるかもしれません。つまり、SKUの一次元の表現はもはやできません。ですので、「1つ、2つ、3つ、4つ、5つの余分なユニットがある」とは言えません。SKUの多次元の表現が必要です。
そして、もう一度言いますが、DDMRPや本に書かれていることは、これらのポイントには一切触れていません。多次元のSKUの問題に対処するためのものは何も見つけられないと、この聴衆に保証します。それにもかかわらず、それは本の最初の目標として設定された非線形性と複雑さです。
Carol Ptak: Joannesの意見に同意します。はい、私たちは多次元の部品をカバーしていません。それは私たちがそれをやる方法を知らないとか、実装方法を知らないということではありません。私のバックグラウンドは航空宇宙です。私はCherry Point、Jacksonville、カリフォルニアでNAAの航空宇宙デポと、ヘリコプター会社と一緒にたくさんの仕事をしました。それが私のキャリアでした。もし調べてみれば、私は航空宇宙で20年間働いています。
ですので、私は多次元の部品を理解しています。さまざまな条件コードとフライト時間を持つ異なるSKU番号があります。そして、Joannesさん、完全に正しいです。私たちはこれらの本のどれにも多次元の部品をカバーしていません。もちろん、ERPの本を読みたいのであれば、私のERPの本はリマニュファクチャリングが初めて登場する本です。ただし、それは非常に特殊な環境です。もし私たちがすべての環境についてすべてを書き込んだら、その本は3000ページになるでしょう。
それらは需要駆動型適応型企業の基礎、ビルディングブロックです。既にディスカッションしたように、小売業、航空宇宙、リマニュファクチャリング、プロジェクト管理など、追加の次元があります。同じ材料を二度使用しない会社はどうでしょうか?需要駆動型の非常に成功した実装です。これらの本はビルディングブロックを表しています。
以前に述べたように、飛行について読んでも、バーヌリの原理などを理解することはできますが、747のパイロットにはなれません。
Conor Doherty: それは私をエンジニアにするでしょう、そのたとえを完成させるために。しかし、Joannes、あなたの…
Joannes Vermorel: いいえ、私は再び同じ議論に戻ることを避けるために、聴衆に対して最初に述べた権威の議論に直面していると思います。とにかく、同じ議論に戻らないように進めることを提案します。
Conor Doherty: そうですね、わかりました。では、この質問はJoannesさんに向けられます。APICSとASCMもプッシュ-プルのフロンティアの重要性を強調しています。あなたのソリューションでは、サプライチェーンネットワークのどの段階でプッシュからプルへのアプローチに移行しますか?
Joannes Vermorel: まず、プッシュとプルの区別は、間違った基準から来ています。つまり、組織の異なる部分が互いにコミュニケーションを取ることができないという1970年代の考え方に戻ってしまっています。確かに、プッシュするタイミングを決めるパーティが必要ですし、プルするタイミングを決めるパーティも必要です。しかし、これはインターネットの時代においては無意味な区別です。なぜなら、単純に言えば、ネットワークがあれば、人工的であろうとなかろうと、知能を持たせることができるからです。
重要なのは、意思決定をトリガーすることです。もし、A地点からB地点に10個のユニットを移動することを決めた場合、A地点がユニットを呼び出すなら、プルと言えるでしょう。B地点が決めるなら、プッシュと言えるでしょう。しかし、これはインターネットの時代においては有効な区別ではありません。ですので、私の意見としては、供給チェーン全体で情報が自由に流れることができるというアイデアによって、25年前に時代遅れになった概念を維持しないでください。
Lokadでは、それに関わることはほとんどありません。なぜなら、それは時代遅れの問題であり、時代遅れの方法論や視点を使用し続ける企業にのみ存在するからです。
Conor Doherty: では、あと2つの質問がありますが、それから移行しましょう。Joannesさん、まずあなたから。高いボリュームと高い変動性を管理する企業にとって、従来の安全在庫の計算はどれくらい効果的ですか?
Joannes Vermorel: 安全在庫は多くの点で設計上の問題があります。簡潔に言いますが、なぜ完全に壊れているのかというと、サプライチェーンに1ドルを投資するたびに、その1ドルは在庫のすべてのSKUと競合するからです。すべてのSKUがこの1ドルと競合します。安全在庫モデルは、他のSKUで起こっていることを無視し、SKUごとに完全に独立して処理できると仮定しています。それが安全在庫モデルです。
したがって、この前提だけでも、安全在庫は完全に壊れています。そして、実装上の問題があります。実際には、これは致命的な問題です。それは、その上で行われる正規分布の仮定です。安全在庫は、需要とリードタイムの両方に対して正規分布を使用することを前提としています。これは狂気です。
ですので、大きな問題は、すべてのSKUが同じ投資を競合するということです。SKUに依存しないロジックは、設計上の問題によって壊れています。そして、2つ目の問題は、使用されている数学が非常に不適切であることです。
Conor Doherty: ありがとうございます。Carolさん、ご意見をお聞かせください。
Carol Ptak: Joannesさんとの合意点をもう1つ見つけたことに興奮しています。安全在庫は根本的に壊れています。そうです、需要駆動型の方法論では、2つの要素を排除します。その1つが安全在庫です。その理由は、安全在庫は、任意のMEIO最適化ソフトウェアを通じて計算されるように、より良い顧客サービスを提供するためには、より多くの在庫が必要であり、希望する顧客のサービスレベルに対して必要な安全在庫の量を、SKUごとに独立して変動とzスコアを見ることで計算できるという仮定に基づいています。
それはばかげています。まったくばかげていますし、それは深い真実と呼ばれます。深い真実は、より深い真実によってのみ明らかにされることができます。それは、再び、Joannesさんのオフィスに置きたいと思っているPost-Itノートに戻ります。「すべては流れに関係しています」。私たちがより良い流れを持つと、同時に在庫を減らしてより良い顧客サービスを提供することができます。それはトレードオフではありません。
在庫量と顧客サービスの最適化を試みるMEIOシステムは、根本的に壊れています。需要駆動型のアプローチでは、安全在庫は使用されません。だから、私はJoannesさんと完全に同意します。完全に正しいです。
Conor Doherty: では、最後の質問を1つだけ行います。他にも質問がありましたが、次のセクションに進みたいと思います。回答されなかった質問については、LinkedInで対応します。ただし、これは実際にはあなたのファンの誰かからの質問です、Carolさん。名前は言いませんが、実際には善意と好意からの質問です。
では、Carolさん、あなたに質問です。もしJoannesさんの批判が完全に間違っているとしたら、彼が完全に的外れであるとしたら、なぜあなたは需要駆動型のアプローチがより広まっていないのだと思いますか?
Carol Ptak: それは興味深いですね。私は…彼の批判…そうですね、まあ、ちょっと待ってください。私の失望は、今日の議論が方法論についてであると思っていたのに、ページ番号やラベル付け、グラフ、図などについての議論になってしまったことです。これらは私たちの出版社からの指示によって行われる必要があります。だから、今日の議論の深さには失望しました。
私たちが行き来してきた質問こそが、議論のより良い部分であり、Joannesさんが予め準備したノートを読むよりも良かったです。需要駆動型はなぜより普及していないのでしょうか?実際には、特定の国では非常によく知られており、それはその国のチームに依存します。フランスでは非常によく知られており、そのためJoannesさんから長年にわたって攻撃を受けてきました。
フランスが私たちの第1の国です。第2はコロンビア、第3はメキシコです。私たちは日本にも進出しました。アメリカは急速に成長しています。したがって、Fortune Brandsのような非常に大きな消費財企業が実装しています。トヨタやキャタピラーなどのあまり知られていないブランド名も実装しています。
より広く知られていないという事実には異議を唱えます。非常に大きな企業が通常はこのアイデアを受け入れています。また、一部の小規模な家族経営の企業も実装しています。なぜなら、彼らはキャッシュフローの影響と重要性を理解しているからです。もっと興奮するのは、パンデミック中に中国に進出し、現在日本にも進出していることです。日本のチームは「需要駆動型が私たちが欠けていたものであり、カイゼンアプローチは限定的であり、私たちは画期的なアイデアが必要です」と考えています。彼らは需要駆動型もそうだと信じています。
したがって、私たちの需要駆動型の辞書は12の言語で提供されており、試験は9つの言語で行われています。それがより広く知られていないということには異議を唱えます。私たちのコミュニティの人々は、使用していない企業の数を見る傾向がありますが、使用している企業の規模や範囲を見るべきです。Joannesさんの指摘によれば、多くの企業は実装した後、その事例を聞かないのは競争上の利点と見なしているため、それは残念です。
Conor Doherty: オーケー、ジョアネス、質問を少し変えます。なぜ他の実践者にとって、それほど広まっていないのか、採用されていないのか、あなたが考える理由は、あなたの学術的なトレーニングのレベルを持っていない人々とは必ずしも一致しないかもしれません。なぜなら、他の実践者にとって、それが広まっていないのか、採用されていないのか、あなたが考える理由は、あなたの学術的なトレーニングのレベルを持っていない人々とは必ずしも一致しないかもしれません。
Joannes Vermorel: 実際には、私は非常に、非常に事実として言えると思います。なぜなら、私の考えでは、それは非常に曖昧だからです。他のサプライチェーン理論と比較して、私の理論ではなく、ライバルの理論、例えばフローキャスティングと比較してみましょう。私はフローキャスティングにも信じていませんが、彼らの理論は非常に具体的です、非常に、非常に具体的です。
ですから、もし私がフローキャスティングのソフトウェアを実装したいと思ったら、フローキャスティングの本を手に取れば、必要なものがすべて書かれています。実装するために何をすべきかについて、ほとんど曖昧さがありません。私はフローキャスティングが良いとは言っていません。実際、それはかなりひどいと思います。しかし、著者たちのクレジットには、彼らが提示する理論が曖昧でも曖昧でもないということです。ここでは、DDMRPについて、主な批判は、それが非常に曖昧で、非常に弱く、何かをフレームにするのが非常に難しいということです。
ソフトウェアエディターとしての私の帽子を外して、それを実装したいと言ったとしても、それは非常に曖昧で、どこから始めればいいのかさえわかりません。申し訳ありませんが、それは主観的なことなので、聴衆に対して言えるのは、これらの本のうちの1冊を選んで、ランダムに10ページを読んで、自分自身に質問をしてみることです。「言われたことを明確に会社のために何かすることができるだろうか?」と。明確に。自分自身に質問をして、その質問に対する答えが、私が言っていることが正しいのか、単なる無意味なのかを判断する真の判断基準になるべきです。
Carol Ptak: まあ、私はあなたが手に取って10ページ読んでも、完全な情報は得られないと言いたいと思います。私たちの本はすべて、まず問題を説明し、次に解決策の方向性を説明し、その後、解決策が問題を解決する方法を説明し、そして私たちは「やけど」、つまり障害を扱い、安全な進む道を説明します。ランダムに10ページを取っても、どの本でも目的地にたどり着くことはできないと思います。
しかし、今日の議論をまとめると、すべてはフローに関するものであり、おおよその正しさは、正確に間違っているよりも良いです。
Conor Doherty: さて、この時点では、私はこれ以上の質問はありませんが、フロアを開けます。ジョアネス、私の監督なしでキャロルに直接質問することはありますか?
Joannes Vermorel: いいえ、この演習をしてくれたキャロルに感謝したいと思います。本当に感謝しています。これは真の討論でした。私の意見を調和させることが目的ではありませんでした。私はあなたを納得させることはできませんし、あなたも私を納得させることはできないでしょうが、この議論をするために時間と努力をかけてくれたことを本当に感謝しています。私にとって、それは多くを意味します。これからの私の目標は、このチャンネルでさらに多くの討論を行うことです。もちろん、他の理論もありますので、それは私自身が設定した目標です。
キャロルがしっかりと、何、90分もの時間を割いてくれたことに非常に喜んでいます。本当に感謝しています。そして、キャロル、あなたに感謝したいと思います。
Carol Ptak: どういたしまして、そして、お誘いいただきありがとうございます。本当は対面で討論をする予定でしたが、パンデミックが発生したため、それが延期されました。ですから、この機会が戻ってきてうれしいです。覚えているかもしれませんが、私はいつでもどこでも、その討論をすることに全力を尽くすと約束しました。市場に完全な情報を提供し、それらのポイントを討論することは非常に重要だと思います。
Carol Ptak: 討論のように、誰かがどの道を進むかを決めることができますし、それは問題ありません。先ほど言ったように、需要駆動型はすべてフローに関するものです。おおよその正確さは、まちがっているよりもましです。
Conor Doherty: さて、キャロル、どこかで聞いたことがあるんですが、フランスはDDMRPの実施において一番の国だそうです。ですから、次にフランスにいらっしゃるときは、もしパリにいらっしゃるなら、私たちはお食事だけでもとても喜んでおもてなしいたします。
Carol Ptak: それが私のお気に入りです。トゥールーズの仲間たちは、私がそこに行くときは、フォアグラとダックの胸肉を食べることになっていることを知っています。私はカナールを手に入れ、フォアグラを手に入れ、幸せなキャンパーです。
Conor Doherty: それでは、ここで締めくくりにしたいと思います。正直に言うと、あなたたちのやり取りを聞いていてとても楽しかったです。これは数年にわたるものであり、少なくとも楽しんでいただけたらと思います。改めて、本当にありがとうございました。
Carol Ptak: コナー、あなたは本当に素晴らしい仕事をしてくれましたし、それを感謝しています。私たちは数年間これについて話し合ってきたので、ついに実現できてうれしいです。
Conor Doherty: それでは、ここで締めくくりにしたいと思います。ヨアネス、お時間をいただきありがとうございました。キャロル、あなたは素晴らしいサポートをしてくれました。あなたにも感謝していますし、ご視聴いただいた皆さんにも感謝しています。次回をお楽しみに。