00:00:00 意思決定の定義、不可逆性、予測の対比
00:05:50 主流の計画に機会費用が欠落している
00:11:40 堅牢、脆弱、極端な決定について説明
00:17:30 非常識な決定を見つけて最適化を繰り返す
00:23:20 完全化、経験に基づいた推測、および改造のレッスン
00:29:10 データ セマンティクスの落とし穴と不条理な推奨事項
00:35:00 決定粒度での収益率
00:40:50 責任の範囲が意思決定の範囲を定める
00:46:40 ヒューリスティック ウィンドウが面倒なポリシー モデルを置き換える
00:52:30 負荷は、時間の経過とともにコミットされた資本を測定します
00:58:20 半減期はリードタイムを超えた企業の慣性を捉えます
01:04:10 完全なシミュレーションを行わずに半減期レポートの決定期間が報告される
01:10:00 流動性レンズ: 消耗品と回転可能品
01:15:50 KPI の儀式から意思決定の機械化まで
01:21:40 自動化によりレイテンシが短縮され、生産性が向上します
01:27:30 ロボット化された意思決定により、測定可能な継続的な改善が可能になります
要約
Joannes Vermorel と Conor Doherty は、Introduction to Supply Chain について章ごとに議論を続けています。第 8 章では、リソースを割り当て、企業をリスクにさらし、サプライチェーン理論が経済的価値を生み出すかどうかを最終的に決定する運用上の選択についての決定に移ります。
詳細な要約
この議論は、結局のところ、1 つのアイデアに関するものです。サプライ チェーンでは、決定だけが現実です。予測、計画、KPI、ダッシュボードは役立つかもしれませんが、それら自体が本質ではありません。予測によって在庫が移動したり、現金が支払われたり、顧客を失望させたりすることはありません。決定はそうなります。だからこそジョアンズ氏は、サプライチェーンはリスク調整後の期待リターンによって判断される、不確実性の下での一連の資源配分として理解されるべきだと主張する。
これにより、彼の見解は主流から直ちに切り離されます。従来のアプローチでは、計画とその計画の調整を正当化するのに十分な知識があるかのように未来を扱います。しかし、一度既知の未来を想定すると、代替案について真剣に考えるのをやめ、代替案について考えるのをやめると、機会費用は視界から消えます。それは単なる哲学上の誤りではありません。ソフトウェアエラーとなります。企業は最終的に、膨大な量のデータを処理できるシステムを運用することになりますが、最も重要なトレードオフには気付かないままです。
もう 1 つの中心点は、「最適化」は誤解を招く言葉であることが多いということです。ほとんどのシステムが行うことは、最終的な経済的真実を発見することではありません。彼らは、それ自体に欠陥がある可能性のある採点システム内で極端な方向に突き進んでいるだけです。したがって、実際の作業は反復的です。決定を生成し、不合理な決定を検査し、モデルが理解できなかったことを発見し、経済ロジックを修正します。多くの場合、問題は解決者ではなく、目的です。
この会話では、時間が運営上だけでなく経済的にも重要であることも明らかになりました。決定は単なる量ではありません。それは長期にわたる資本のコミットメントです。したがって、負荷と半減期という考え方が生まれます。負荷は、長期にわたる意思決定の金銭的な重みを測定します。半減期は、その決定に関与した資本の半分を回収するのにかかる時間を測定します。これらは、多くのサプライチェーン理論で曖昧になっているもの、つまり慣性を説明する試みです。企業はリードタイムの観点から考えるかもしれませんが、リードタイムだけではビジネスの方向転換がどれくらいの速さで起こるかはわかりません。
最後に、実際的な意味は組織的なものです。従来のサプライ チェーン管理の多くは、かつて人間が手作業で分業しなければならなかったために存在します。しかし、ソフトウェアがそれを変えます。意思決定が毎日、経済的に、そして大規模に生成される場合、多くの定着したルーチンは、それが合理的であるからではなく、継承されるために存続します。本当の競争は、もはやある手動プロセスと別の手動プロセスの間ではありません。それは、機械化された意思決定と、未だに事務手続きと行動を取り違えている組織との間にあります。
全文書き起こし
Conor Doherty: おかえりなさい。これは、ジョアンと私が彼の新しい本 Introduction to Supply Chain を取り上げ、そのアイデアについて章ごとに議論する特別シリーズのエピソード 8 です。さて、覚えているかと思いますが、このシリーズでは、私はこの本を見て、手に取り、読み始め、当然いくつかの質問を抱くかもしれない世界中の 1,000 万人ほどの実践者の 1 人のふりをします。
さて、これは第 8 章です。つまり、前の 7 章はすでに記録されています。これらのアイデアのいくつかは今日参照されるため、最初にそれらを視聴することを強くお勧めします。それでは、今日は第 8 章「決断」についてお話します。
私たちは第 8 章について話しているのですが、これはこの本の中心となる概念を解き明かすものだと思います。これが 11 章中 8 章であることはわかっていますが、あなたの哲学、Lokad の哲学、私たちが行うすべてのことに基づくと、決定は実際には最も基本的な概念にすぎません。
しかし、第 8 章では、あなたは完全に形成された定義を示しています。それは、私があなたの言葉を引用すると、「最高のリスク調整後収益率を追求するために、代替案をクロージングするために許容される選択肢の中に希少なリソースを割り当てるフローコミットメント」です。非常に正確です。第 1 章では、やや冗長で正確性の低い定義から始まりましたが、興味深いことに、すでに多くの例を挙げており、巻き戻して確認することができます。あなたの今の意思決定の定義は、サプライチェーン運営の観点から実際に何をもたらしますか?
Joannes Vermorel: まず、応用経済学の観点を明確にします。これは文字通り、収益率の向上を明確に目指していることに焦点を絞っていることを意味します。それが声明です。このパラダイムにさえ属さないクラスの決定が存在する可能性があります。私はそれは大丈夫だと言いたいのですが、それらはサプライチェーンの決定ではないだけです。
したがって、ここでは、私たちは実際にこのパラダイムを完全に受け入れており、それから、流れ上で具体的な何かについて話していることを明確にします。ご存知のとおり、私がこの「決定」で排除したいのは、潜在的なアーティファクトとの混乱です。予測は決定ではありません。予測は、あなたが望むものを何でも投影できます。それが予測である限り、会社の収益性とは何の関係もありません。
200% の成長を予測することも、10% の成長を縮小することも予測できます。それは投影です。結局のところ、これらの予測は重要ではないと私は言います。それらは、フロー上で実際に何か具体的なことを行った場合にのみ重要になります。だからこそ私はこれが決定だと言うのです。この決定はリソースの割り当てとなるため、ある程度は取り返しのつかない影響を与えることになります。
私が「ある程度」と言ったのは、サプライチェーンのほとんどの決定は、価格だけで覆せるからです。したがって、何かを場所 A から場所 B に移動することに決めた場合、この動きを元に戻すことができます。ただお金がかかります。したがって、私が言いたいのは、決定は常に取り消すことができるという意味で取り消し不可能ですが、その代償は支払わなければならないということです。
Conor Doherty: これに少しだけ色を加えたいと思います。なぜなら、繰り返しになりますが、明らかに私はここで働いていますが、この本をほぼ二度目に読んだので、決定を下した瞬間に存在していた正確な状況に戻ることはできないという意味で、これは取り消し不可能です。
つまり、「もう一度選択できる」という重ね合わせのような状態に戻ることはできますが、できないのは、スーパーマンが地球の自転を逆転させるように時間を巻き戻して、「私は、初めて市場をそのままの状態、スエズ運河をそのままの状態、ホルムズ海峡をそのままの状態で持った火曜日の朝の午前 9 時 1 分に正確に戻った」と言うことです。いいえ、それはもう存在しません。それはなくなった。
したがって、絶対的な意味でも相対的な意味でも不可逆性が存在します。あなたは相対的な感覚について話しているのです。
Joannes Vermorel: ええ、その通りです。そして、やはり予測とは対照的に、たとえば 1 秒間に 100 万回予測を修正するアルゴリズムをコンピューター上でプログラムすることができます。サプライチェーンには何の影響もありませんよ、これは。したがって、私はこの数値を1秒間に100万回微調整していますが、サプライチェーンでは物理的に何も起こっていません。
しかし、私が物を移動すると決めた場合、つまり、在庫移動の決定を取り消そうとして、それを毎秒 100 万回実行したとしても、物はまだ動き始めていません。しかし、物がそこにあり、トラックに物があり、トラックが高速道路を走行しているとすぐに、可逆性が失われるとします。
それを元に戻すには時間がかかり、サプライチェーンは市場の正確な位置、この決定以前の正確な位置に戻ることは決してありません。
Conor Doherty: さて、これは再び機会費用の話になりますが、これもまた、「許容可能な選択肢の間で希少なリソースを割り当てる」という定義を分解すると、本質的に、A を行うことができ、B を行うことができ、C を行うことができ、ほぼ無限のアイテムを追加することができ、ほぼ無限の数の選択肢があり、それらのそれぞれが異なる予測収益率を持つことになります。
たとえば、サプライチェーンの意思決定における主流の視点と呼ぶものにおいて、機会費用の考え方はどの程度一般的に理解されていますか、またはどの程度存在していますか?
Joannes Vermorel: まったくありません。それは完全に存在せず、仕様によるものです。主流の視点は、これが自然科学の視点であるのと同じように、未来を許容範囲内で捉えることができるものとして見ています。 1年後の火星の位置を超正確に予測することができます。唯一の不確実性は、私の望遠鏡にはごくごくわずかな欠陥があるという事実による公差です。
ですから、私は火星の位置を正確には知りませんが、火星の大きさに比べればほんの小さな、小さな、小さな不確実性の範囲内で、今から 1 年後の空と太陽系における火星の配置をほぼ完璧に知っています。つまり、それは自然科学の観点です。そして、主流の理論にとっても、それはまったく同じことです。
彼らは自分たちの予測を受け入れ、計画を立て、その計画はそれを調整したものです。したがって、機会は存在しません。あなたが持っているのは 1 つの未来と、その未来を実現するためにすべてが起こるオーケストレーションであるため、機会費用は存在しません。したがって、代替案については何の疑問もありません。
Conor Doherty: 繰り返しますが、申し訳ありませんが、念のため言っておきますが、実行の際、人々は必ずしも考えられる選択肢のすべての組み合わせを考慮するわけではないということに私は完全に同意するかもしれませんが、誰もそれをまったく考慮していないのと同じように、それが存在しないと示唆しているのでしょうか？彼らは機会費用の存在すら知らないのでしょうか？
Joannes Vermorel: 問題は、いや、明らかに経営者や実践者の頭の中に、私が本の中で将来の「頑丈なビジョン」として説明したものを人々が抱いているということです。それは明らかです。なぜなら、頑丈なビジョン、そして未来についての章で議論しましたが、この考え方は、未来には救いようのない不確実性があり、物事は変わりやすいという事実を大まかに理解しているということです。
実際、目的論的なビジョンは、考えてみると非常に奇妙です。人間社会には、そのように実際に機能するものは何もありません。もちろん、自然科学の世界以外の世界にもありません。人間の行為と言うと難しい言葉になりますが、実践論的な世界です。つまり、未来は人間の行動、つまりまだ決まっていない未来の行動でできているのです。
したがって、人々の考えが変わる可能性があり、顧客の考えが変わる可能性があり、サプライヤーの考えが変わる可能性があり、政府の考えが変わる可能性があるなど、すべてが変化する可能性があります。つまり、基本的に、主流の視点は機会費用に盲目であると私が言ったとき、確かに、企業内の人々自体は通常はそうではありませんが、現実には、現代のサプライチェーンでは、できることとできないことは、操作するソフトウェアによって大きく決まります。
なぜなら、たとえば、年間収益が 5 億ユーロまたは 1 ドルを超える企業であれば、サプライ チェーンは完全にソフトウェア主導だからです。ソフトウェア主導でない企業を私は知りません。それらの企業は大きすぎます。すべての在庫位置を頭の中で把握している人はいません。
私たちが話しているのは数千の製品であり、年間数百万もの在庫移動が起こる可能性があります。だからこそ、サプライチェーンは、今日、サプライチェーンを直接観察することができない奇妙なものになっているのです。ソフトウェアを介して間接的に観察するだけです。そして今、主流の理論を非常に取り入れたソフトウェアを持っている場合、たとえ頭の中で機会と機会費用について考えていたとしても、これに対応するものがあなたの応用範囲のどこにも存在しない場合、それを行うのは非常に困難な戦いになります。
はい、いくつかのスプレッドシートを左右にハッキングして、それを保持することはできますが、それは難しく、困難な戦いを強いられています。なぜなら、もう一度パラダイムを見ると、それは何を示しているのでしょうか?これは、予測を行い、時系列を取得し、この決定論的な計画を採用してオーケストレーションを実行するだけの割り当てロジックを備えたソフトウェア実装になります。
それで、私たちにチャンスやリスクがあると言うなら、それを時系列やオーケストレーションにどうやって注入するのでしょうか?人々は「ああ、バッファを微調整できるんだね」と言うでしょう。はい、それはいくつかの機会といくつかのリスクに対しては機能しますが、それは非常にわずかです。多くの機会費用は、安全在庫のパラメータ化には反映されません。
その例は次のとおりです。品揃えを拡張する必要がある場合はどうすればよいでしょうか?品揃えを広げないことには機会費用が発生します。なぜなら、競合他社がそうしているからです。競合他社は、品揃えが十分ではないという理由で当社を離れていくのです。そのため、たとえ価格で競争できたとしても、彼らは品揃えが豊富なライバルに大きな価値を見出すのです。
このようなことは、主流の観点から見ると、理論にもソフトウェアにもまったく存在しないため、いかなる種類のスプレッドシートをハッキングすることも非常に困難になります。たとえそれができたとしても、スプレッドシートのモデル化をソフトウェアに注入する意味がないからです。それは共存しなければならないが、控えめに言っても、両者の間のコミュニケーションは非常に、非常に不透明だ。
Conor Doherty: 私がもっと話したいのは、実際にはこの章で正式な分類として提示しているわけではありませんが、少なくともこの時点までは、すべての章に散りばめられているものです。たとえば、最適性について話しているような特定の用語です。第 8 章では最適性について話しています。
冒頭であなたは堅牢な決定について話しましたが、ここでは脆弱な決定についても話しています。したがって、これらは、記録、報告、情報システムの分類などには示されていません。それはとてもきついですね。とてもきれいですね。それほど明確ではありませんが、それでも非常に役立つのは、インテリジェンス システムによって生成される堅牢な決定と、インテリジェンス システムによって生成される脆弱な決定を正確に区別するものについて、非常に明確に並べて説明することです。また、最適な決定、つまり「最適な」決定については、そのオペレーション リサーチの性質について議論することができます。
これまでこれら 3 つの用語すべてを使用してきましたので、さらに詳しく説明してください。
Joannes Vermorel: 実際、私はそのことを認識しており、本を出版してから数か月後くらいに「過激化」と呼ばれる概念について投稿したのですが、その後、すべてが明らかになりました。本に載っていたはずです。ある日、また警報が出るでしょう。第 2 版では、第 8 章を書き直します。
基本的に、私たちが現在最適化と呼んでいるものは、極限化と呼ぶべきです。最適化という用語は間違っています。それを過激化と呼ぶべきでしょう。過激化ってどういう意味ですか？基準となる数学関数を取得し、極限化します。したがって、最大値または最小値を探します。この最大値または最小値を求めるために移動できる変数は、決定変数です。
それは過激化です。そして、人々が何かが最適であると言うとき、実際に彼らが言っているのは、この関数によれば何かが極端であるということです。さて、この最適化の概念について私が言いたいのは、サプライ チェーンにおける課題は、スコアを維持する方法やお金を数える方法自体が、動く目標であるということです。
たとえば、経済学に関する章でそれがわかります。私たちは、バリュエーションに関する懸念のある影の価格をたくさん抱えていると言えます。非常にとらえどころのない、非常に重要なものがたくさんあります。したがって、ドルを数えているとき、奇妙に聞こえるかもしれませんが、非常に主観的なものがたくさんあります。
明らかに、10 年か 20 年などの十分な時間が与えられれば、それらのことは実現し、実際に機能する真の会計ビジョンが得られるでしょう。しかし、非常に多くの重要なことについては、非常に遠い将来を見据える必要があるため、この種の会計的観点を持つことはできません。
例: 基本的に、成長する森林。あるいは、たとえば、あなたがボーイングやエアバスだとしましょう。あなたの評判は何十年にもわたって航空機の安全を守ってきたことで築かれていますが、それは一瞬で崩れ去る可能性があります。彼らが新しい航空機を市場に投入するとき、それは 10 年から 20 年にわたる研究、安全工学の取り組みのようなものです。したがって、文字通り 20 年先の未来を見る必要があります。
あらゆるもの、どんな種類のビジネス予測も、遠い将来を見据えているときは、ただ解散してください。統計の力は非常に弱くなります。それが、私が経済学に関する章で説明したことです。だからこそ、戦略的であるため、自分にとって非常に重要なことを反映するために、経済モデル化において意見に基づいた発言を行う必要があるのです。とはいえ、そうしないと10年か20年以内に会社が潰れるのは確実だ。
つまり、極値化が弱いということは、基本的に、極値を見つけようとしている目的関数が既知の量であると想定しているためです。それは既知の量ではありません。そして今度は、関数を変更したり、お金の数え方を変更したりすると、あるスコアの下では良いと思われる決定が、別のスコアの下ではあまり良くないと思われるという問題に直面することになります。
突然ですが、決定が良いように見えるか悪いように見えるかは、実際に何を評価するか、お金を計算するかによって決まります。私はこのプロセスを最適化と呼んでいます。これは基本的に、極限化を繰り返し、モデル化の欠陥を探し、スコア関数と目的関数を再設計し、洗浄と繰り返しを行うプロセスです。
つまり、これは反復的なプロセスであり、「最適化」と言うのは、人々が最適化と呼んでいるものは単なるステップに過ぎません。それを実行して、下された決定を見て、問題が見えてきます。しかし、それには数学的な問題ではないという意味で、高度な知性が必要です。それは、視点、枠組み、定量的モデルが盲目的な状況を予測し、それに基づいて目的関数を修正するという問題になります。
私がこの過激化という用語を導入したのはまさにそれが本当の意味だからです。これは、学術界が行うような「目的関数がある」ということではなく、ソルバーを反復して無限にソルバーを改善し、ほぼ完璧な解決策を導き出します。それは全く問題ではありません。
問題は、通常、目的関数、つまり取り組んでいる目標が得られるとすぐに、最適化、つまり極限化を行い、その後、まだ問題があることに気づくことです。そうした極端な解決策のおかげで、私たちは欠陥があることに気づいたので、問題の定義そのものを変える必要があります。
そして非常に多くの場合、欠陥はエクストリームマイザーにありません。欠陥は、エクストリームマイザー、つまり文献のソルバーによって求められている目的関数にあります。したがって、脆弱かつ堅牢な意思決定に戻ると、まず重要なのは、主流理論の調整プロセスの結果として生成された意思決定がある場合、実際には信じられないほど脆弱なものになるということです。それは仕様によるものです。
未来はわかっていると仮定し、このオーケストレーションを行うだけでそれらの決定が得られると仮定すると、その決定はいかなる種類の変動に対しても完全に盲目になります。
Conor Doherty: あなたはこの章で明確に説明しているので、明確な文脈を持って飛び込んでみると良いと思います。これも以前に示した例ですが、たとえば、MRO で働いていて、エンジン内で修理しなければならないすべての手順とすべての事柄を知っていると考えて、それを書き上げると、「部品 A、B、C、G を修理する必要があるでしょう」と予測したことになります。それからエンジンを開けると、「ああ、実際には、すべてをやらなければいけない。ここには錆があり、あそこには腐食があり、すべてが必要だ。」という感じです。
あなたはそれが知られているかのように扱っていましたが、実際には変化しやすく、実際にエンジンを開けて見てみましょう。繰り返しになりますが、決定を下したものの、わずかな逸脱により、突然全体のスケジュールが無効になってしまいます。
Joannes Vermorel: その通りです。なぜなら、航空機エンジンをほぼ完全に修理できれば、エンジンがゼロということにはならないからです。エンジンがゼロです。
Conor Doherty: ゼロエンジン。
Joannes Vermorel: その通りです。エンジンから 1 つのジョイントや 1 つの小さなポンプを除いても、それは依然としてエンジンであることはできません。飛ばないよ。
Conor Doherty: 非常に比喩的に言えば、それは飛びません。
Joannes Vermorel: はい、はい。つまり、ハードな依存関係があるのはそのようなことです。そして時にはそれは小さなことかもしれません。 2020年と2021年のロックダウン後と同様に、自動車業界は、いくつかの半導体部品が不足しているためにブロックされていることに気づきました。
そして文字通り、彼らは車のためにすべてを持っていました。彼らは 1.5 トンの車を準備していましたが、不足していたのは 20 グラムの半導体でした。足りないものはそれだけですが、確かに、これらが欠けていると車をクライアントに売ることはできません。
Conor Doherty: それだけではありません。その具体例ではスケジュールが狂うということだけではありません。また、そのコストが非対称になる可能性があるのも事実です。それで、はい、不足しています、わかりませんが、おそらく 2 ドルのネジだと思います。非常に手頃な価格で10年間在庫しておくことができました。今は手元にないんです。 2 ドルのネジが足りないのですが、この潜在的な AOG イベントの費用は 100,000 ドル、200,000 ドル、300,000 ドルです。
つまり、繰り返しになりますが、決定の脆弱性だけではなく、その決定を誤ったこと、その小さな逸脱の代償は非対称です。
Joannes Vermorel: その通りです。それはさまざまな形や形をとります。たとえば、B2B 小売業に参入する場合、VIP クライアントの 1 人がいるとします。彼らは 6 か月前に「これが 200 個の個別のアイテムのリストです。私たちにとって非常に重要なので、この日付にそれらを入手したいのです。」という命令を渡します。
そして、彼らは在庫がないことを知っているので、注文を何か月も前に渡します。それは素晴らしいことです。今から 6 か月後までにすべてを完全に準備できる十分な余裕が与えられます。そしていよいよ日付が来て、物が足りない。それで、あなたが約束を破ると、VIPクライアントはあなたにかなりの余裕を与えたのに、それでも約束を果たせなかったために激怒します。
それは背任にあたる類のものだ。そしてそれは非常に有害な場合があります。つまり、繰り返しになりますが、主流の理論に従ってサプライチェーンを操縦すると、機器はそのことをまったく無視してしまうようなものです。人々はそうではありませんが、ソフトウェア層はそうであり、それが問題です。
繰り返しになりますが、どんな大企業であっても、人々の頭の中だけで管理できる種類のフローをはるかに超えているからです。ほとんどのものは、あなたが持っているソフトウェア層にのみ存在します。
Conor Doherty: さて、これが問題です。それは私がこれを読んだときに思ったことだったので、あなたがそう言ってくれたのは完璧です。堅牢な意思決定、最適な意思決定、脆弱な意思決定はすべてインテリジェンスから得られるという事実を設定したときに、私がこれを言いました。なぜなら、最初にスケジュールを生成したインテリジェンス システムがあるかもしれないからです。これも MRO の場合で、「ステップ 1 から 25 を完了するには、この部分、この部分、この部分が必要です」などの情報を生成するものだからです。
エンジンを開きます。「ああ、待て、いいえ、完全に無効になっています。ファットテール イベントです。持っていない部品が必要です。」わかった。基本的により良い意思決定はインストルメンテーション層にあると先ほどおっしゃいました。あなた自身が提唱する、より優れたインスツルメンテーション層、つまりインテリジェンスのシステムを持っていても、依然として脆弱な意思決定を行っている可能性があります。
そうです、インテリジェンスシステムのない脆弱な意思決定から、インテリジェンスシステムを使用した脆弱な意思決定、そしてインテリジェンスシステムを使用した堅牢な意思決定へとどのように移行するのでしょうか?そこにある軌跡は何ですか？
Joannes Vermorel: それが「最適化」全体です。基本的に、このプロセスは反復的です。その多くは推測、経験に基づいた推測です。目的関数について知識に基づいた推測を行うことは、実際には、お金を投じて「よし、これはこれに値するはずだ」と言っていることを意味します。あなたは有効期限について説明していますが、またしても評価にお金をつぎ込んでいます。
繰り返しますが、あなたは全力を尽くしますが、ある時点で立ち止まって「これから過激化する」と言うのです。ご存知のとおり、ここで私は、決定を最適なものとして考えるのではなく、極端なものとして考えてくださいと言っています。つまり、この基準を極限化する方向に決定を導くマシン、ソフトウェア、ソフトウェアが存在することになります。
さて、ここでもまた、最適ではなく、究極の決定を下すことになります。良いのか悪いのか？計算によれば、これは極端ですが、それは本当の基準ではありません。あなたが知りたいのは、それがあなたのビジネスにとって本当に良いことであり、利益をもたらすのかということです。
問題は、実際には、目的関数がある場合、1 つの決定を極端にするつもりはないということです。おそらく何千もの決定を極端にすることになるでしょう。繰り返しますが、私たちは 1 つの大きな決定を下しているわけではないからです。それが会社の流れです。したがって、補充が必要な製品が何千もあり、生産できる商品が何千もあり、価格を上下に修正できるものが何千もあるのです。
さて、実際には、この反復では非常識な決定を探します。それは逸話検索です。常識的に考えて、それが非常に不適切な決定であると判断されるケースを探します。ここで、あなたを導くのは数学ではありません。なぜなら、もし数学が役に立っていたとしたら、それは極限化プロセスですでに考慮されているはずだからです。ソルバーはすでにこの状況を回避しているはずです。
したがって、おそらく、あなたが探しているのは、ソルバーの弱点や決定を極端にするものではなく、ビジネスに対する理解のギャップです。だからこそ、通常、それらの非常に不適切な決定を特定したい場合は、経験があり、多くの状況を見てきて、「ああ、この決定は正しくないようです。ここで何か怪しいです。本当にそうですか?」と言う人が必要です。
たとえば、Lokad の最初の経験では、それは 10 年以上前、今から 12 ～ 13 年前でしたが、私たちは航空業界で働き始めました。私たちはいくつかの部品を補充することを提案することから始めましたが、当時クライアントから得たフィードバックは「しかし、いいえ、それらは後付けです。」でした。私たちの答えは、「レトロフィットとは何ですか?」でした。
当時、私たちは異常な改造が何であるかさえ知りませんでした。大丈夫です。知らない読者のために説明すると、航空 OEM が自社の部品の 1 つが航空機に危険をもたらす可能性があるのではないかというわずかな疑念を抱くときです。ご存知のとおり、航空業界ではセキュリティが最も重要です。したがって、彼らは事故が起こるのを待っていません。
エンジニアリング チームが、もしかしたら、あるいはもしかしたら弱点があるかもしれないと気づいたとき、彼らが行うのは部品の再設計であり、その後、これまでに販売されたすべての部品について、無償での交換を推し進めます。彼らはこう言いました。「古い部品をすべて証拠として返送しなかったら、飛行機が墜落し、それがこの部品のせいだったら、それは私たちの責任ではなく、あなたの責任です。」
したがって、明らかに、改修によるサプライチェーン上の効果は、部品が大量に押し出され、フリート内のすべての航空機が新しい部品と同期されることです。したがって、これらの部品はすべて完全に同期されており、新品であるため、すぐに必要な修理が大幅に減少します。
Conor Doherty: あなたは供給に影響を与えました。
Joannes Vermorel: はい、完全に機械的に需要に影響を与えています。なぜなら、すべてのフリートには、寿命の中でまったく同じ時点、同じ飛行時間、同じライフサイクル、同じ飛行時間数、飛行サイクルなどを持つ部品が搭載されているからです。
それは、自分に何が欠けているのかを理解するために、極端な決断が必要であることに気づき始めるようなものです。そしてそれは多くの問題となる可能性があります。場合によっては、データのセマンティクスを誤解している可能性があります。 ERP には 5,000 のテーブルがあり、テーブルごとに 100 のフィールドが存在する場合があります。とても混乱しています。データは正しいですが、データの理解は正しいですか?あなたは知りません。誰も知りません。 ERPは知りません。人々は知りません。
ERP を書いた人たちは亡くなっているか、行方不明か、あるいは遠く離れています。繰り返しますが、それは非常に厄介です。もしデータが間違っていたら会社は運営すらできないので、データは正しいです。サプライヤーにいくら支払えばよいか、または顧客にいくら請求すればよいか分からない場合は、深刻な問題に陥ります。そのため、現在も存続しているほとんどの企業は、実際に「物を購入し、物を加工して輸送し、それから販売する」という物理的な商品の流れをかなり正確にモデル化しています。
したがって、通常、記録システムは基本的に正しく、必ずしも完璧である必要はありませんが、基本的には正しいです。
Conor Doherty: ええ、でも、この知能システム層をやっているときの理解は、完全にずれている可能性があります。
Joannes Vermorel: その通りです。そして、この極端化は、自分の理解が間違っていることに実際に気づく唯一の方法です。なぜなら、それがより明らかになるからです。実践者にとっては不合理に見える決定があり、それを修正する必要があり、それが最適化機能を変更することになり、それを繰り返すだけになります。そして、もはや非常識だと思われる決定がなくなったときに停止します。
Conor Doherty: さて、私たちは意思決定についての考え方についてかなり詳しく説明し、意思決定を行うために必要なものの一部を修正しましたが、ここでカバーする必要があるのは意思決定の評価だと思います。そして、その 1 つは、これもまた経済学の第 4 章で少し取り上げましたが、第 8 章で収益率という定義の要素として再導入しているため、明らかに関連性があります。
あなたは、それを、自分の決定の有効性を評価するための一種の北極星として適用します。脆弱、堅牢、最適など、呼びたいものは何でも構いません。それらの決定は機能していますか?はい、もしくは、いいえ？どうやって？収益率。
繰り返しますが、必要に応じて第 4 章のポッドキャストに戻ることができますが、ここで入門書を用意しておくことは重要です。繰り返しになりますが、収益率とは何でしょうか。また、なぜそれが最良の導きの星なのでしょうか?
Joannes Vermorel: サプライチェーンのゲームは最終的に、貴重なドルを物に変換し、輸送し、変換し、物事を実行し、その後それらの原子をドルに戻すことがゲームであるため、収益率が指針となります。そしてこのサイクルを繰り返すだけで、お金を稼ぐことができます。
あなたが金融の純粋なトレーダーであれば、安く買って高く売ってお金を稼ぐだけでしょう。しかし、サプライ チェーンのゲームは次のとおりです。中間ステップを導入します。これは、基本的に、安く購入し、変換し、輸送し、より高く販売することを目的としています。そしてそれがあなたのマージンです。繰り返す。
つまり、収益率は実際に、より多くのレバレッジをかけてこの魔法のループをどのように実現できるかということになります。一日の終わりには、より多くの利益を生み出すだけです。そして実際、あなたのフローは 1 つのものではなく、あなたのお金をめぐって競合する何千もの、場合によっては何万、何百万ものものであるため、あなたが望むのは、ループが最大の収益率をもたらす領域にドル、あなたの貴重なドルを注入することです。なぜなら、年末にあなたのドルを数えてみると、それはあなたが何か利益をもたらすことによって生み出したドルだからです。
収益が最大化される場所にドルを割り当てたいと考えています。
Conor Doherty: それは人々がすでに行っていることではないでしょうか?収益性を追跡しますか?彼らには部門全体があります。 5億を超えるほとんどの企業には財務チームがいます。彼らは、あなたがより多くのお金を稼いでいるか、より少ないお金を稼いでいるかを教えてくれます。
Joannes Vermorel: いいえ、意思決定層では行われません。それはサプライチェーンの問題です。はい、財務部門が超マクロレベルで評価します。彼らは、この部門を言い、必要な運転資本はいくらか、そこから生み出される利益はいくらかなどを調べます。
したがって、財務部門は、ある種のビジネスユニットレベルで、非常に集約的にそれを行うことになります。問題は、投資を誘導する能力が得られることですが、それが非常に集約され、非常に頻度が低いことです。これは通常、事業部門レベルで四半期に 1 回改訂することになります。
しかし、ここで私が話しているのはそのような粒度のことではありません。私が話しているのは、すべてのユニット、毎日、すべての場所、すべてのオプションについてです。流れの超微細な面。
そして私が言いたいのは、それらの経済原則はそのレベルでも統括されるべきだということです。繰り返しになりますが、主流のサプライチェーンのビジョンに立ち返ると、それはまったく存在しません。主流のサプライチェーンのビジョンは、私たちの未来は 1 つであり、それを実行すればそれで終わりだと言っているだけです。
そして、それが教えてくれるのは、計画があり、オーケストレーションがあり、コストを予測でき、収益を予測でき、利益がわかるということだけです。私が言いたいのは、それはよくないということです。これは良くありません。なぜなら、先ほども言ったように、このパラダイムは機会費用を無視しているからです。また、将来の利益を最大化する将来に向けた投資の舵取りもまったく見えません。
それは単なる 1 つの静的な未来であり、この未来が利益の観点からすでに良好であることを前提としています。
Conor Doherty: 本質的に、繰り返しになりますが、少しだけ概要を説明すると、ユニットの割り当てについて話している場合、次のようなものになります。「私は 100 ユニットを持っていて、5 つの店舗を持っています。それぞれに 20 を与えることができ、予測または推定収益率が得られます。ここに 10、ここに 10、ここに 10、ここに 10、そしてあそこに 60 を与えることができます。 a…」と数字をいじってみましょう。何も送信できません。私には何もできません。
そして、あなたは、何もしないで手をこまねいて座っているのと同じように、経済的な決断であると話しています。割り当てているのではなく、追求しないことを選択しているのです。あなたは資本を保持することを選択しています。これらはすべて、異なる潜在収益率を表しています。これらはすべて同時に自由に利用できます。
Joannes Vermorel: はい。
Conor Doherty: これが、可逆性について先ほど挙げた例に戻りますが、コストを支払えば決定をある程度巻き戻すことはできると言いましたが、できないことは、先週、火曜日の午前 9 時 1 分にいた正確な位置に戻ることです。この店にはそのレベル、この店にはそのレベル、この店にはそのレベル、この潜在的な価格、これらのリードタイム、これらすべてのものがありました。
これらすべての組み合わせの複雑さは、その瞬間、その時点でのみ存在し、それらの可能な組み合わせすべての収益率は、その時点でのみ存在します。つまり、それがあなたが話している粒度であり、そのための洗練されたツールが必要だと思います。
Joannes Vermorel: はい。ただし、繰り返しになりますが、ソフトウェア スタックがまだ洗練されていないと考えるのは幻想です。 Windows や Linux のオペレーティング システムは、非常に複雑なソフトウェアです。私が言いたいのは、サプライチェーンは単純なもので運営されているという幻想があるということです。そうではありません。 80年代以降はそうではありませんでした。ソフトウェアは非常に複雑です。
私が言いたいのは、意思決定に関しては、信じられないほど単純化された基本パーセンテージが数個しかないということです。
Conor Doherty: KPI や成果物など、つまり何ですか?
Joannes Vermorel: はい。そして、今日実際のサプライチェーンを操縦するために存在するソフトウェア層の能力を見ると、Lokad のクライアントを脇に置いたとしても、通常、それは信じられないほど単純です。したがって、サプライチェーンを運用するために使用しているソフトウェアが、決定論的な大きな時系列予測、この種のこと、点時系列予測などの信じられないほど単純な仮定に基づいて構築されていない場合、はるかに優れた意思決定ができる可能性があるすべての素晴らしい機会を完全に盲目にしています。
サプライチェーンの実務者の多くは、計画層が実際にどれほど厳格であるかを理解していません。だからこそ、彼らはスプレッドシートのすべての数値を常に修正することになるのです。それは、実際に、彼らが使用している分析レイヤーが信じられないほど単純だからです。それはすべてを無視するだけです。リードタイムについては確率論的な見方はありません。リードタイムの不確実性は無視されます。
サプライヤーの価格の変動の可能性も無視されます。あなたは、自分が購入しているものの価格が永久に一定であると仮定しているだけです。クレイジーだ。関税が再び上昇するかどうかなど、地政学的な影響についてはまったくモデル化されていません。これはシステムに存在しないだけです。
あまり賢明とはいえません。なぜなら、世界には喜んで関税に手を出した政権があったことを理解するのに天才である必要はないからです。これらは驚くほど洗練されたアイデアではありません。そこで私は、Lokad が行っていることは非常に洗練されているという考えに反対します。私たちがやっていることは、状況に関して愚かではないという基準をまだ超えている、最も洗練されていないことだと信じています。
概念的には、はい、非常識ではない決定が必要です。あなたは、将来についておかしな仮定を立てていないものを望んでいます。そして、主流のサプライチェーンの視点に対する私の主な非難は、この計画が非常に厳格で、まったく根拠のない将来についてのある程度の信頼を表すこの計画を前面に押し出していることです。それは砂上の楼閣だ。
システムが未来を知っているふりをしているのと同様に、あなたは未来を知ることに近づいていません。そして、それがこれらすべての脆弱な決定を生み出します。なぜなら、それらの決定は、未来に対する信じられないほど単純な見方に固定されているからです。その結果、それはかなり愚かなため、単なる悪いビジネスになります。
Conor Doherty: さて、決定とは何かについて説明しました。決定を評価する方法について説明しました。私たちがまだ行っていないのは、時間の次元について議論することです。なぜなら、堅牢か脆弱か、収益率で判断するかなど、今日 100 ユニットを注文した場合、それが良い決断だったかどうかを評価するための時間軸が必要になるのは明らかです。
あなたは本の中で「責任の窓」について話しています。確かにサプライチェーンの観点から見ると、これは私が初めて目にした用語です。それでは、それを精査する前に、責任の範囲は何でしょうか?
Joannes Vermorel: これは、本質的に決定の分析に視野を持たせることを目的とした単純化です。本当に第一原則に従うなら、私が今下す決定は、絶対的な意味で、終末まで影響を与えるだろうと言うでしょう。
それは非常に実践的な観点ではありません。それはまさに数学者の視点です。
Conor Doherty: そして哲学者。
Joannes Vermorel: はい、哲学者です。そうですね、もう少し実用的なものが必要です。
Conor Doherty: 動作中。
Joannes Vermorel: そして、私たちが言っているのは、非常に頻繁に、「私は今決断を下し、私はこの決断を再検討できることを知っている」という定義を持つことができるということです。この決定を下したら、本当に最も重要な将来の特定の期間に目を向ける必要があります。それがこの責任範囲の本質です。
たとえば、今注文した場合、今から商品が到着するまでの間に何が起こっても、それは私の責任ではありません。それは失われてしまいます。もし今から商品が到着するまでの間に多くの需要が発生した場合、私は現在の責任範囲を超えてそれらの顧客にサービスを提供することはできません。これは、これまでの責任期間の結果です。
つまり、本質的には、私が今注文しているのは、明日の顧客にサービスを提供するためではない、ということでしょう。それは、物事が着地したときにクライアントにサービスを提供することです。つまり、この注文に対する私の責任期間は今すぐには開始されないということになります。それは少し未来から始まります。
そして、それは無限に未来に進むべきなのでしょうか?再注文ポイントがあるので、再注文する機会がまたあります。結局のところ、需要を無期限にカバーしたいのでしょうか?答えはノーです。いつか決定を再検討する機会が来るまで、それを隠しておきたいと思うでしょう。
事実上、私たちが責任の範囲で行っていることは、本質的には、数学におけるポリシーである、より洗練された数学的オブジェクトを持つ必要性を回避するヒューリスティックです。したがって、責任範囲があれば、サプライチェーンにおける意思決定のクラス全体にポリシーを導入する必要性をなくすことができます。
これは完璧ではありません。これはヒューリスティックですが、実際には、まず、計算コストがはるかに低くなります。運用上、ホワイトボックス化がはるかに簡単になります。この種のヒューリスティックを実行することが良いことである理由はさまざまです。それは通常、Lokad が行うことです。
原則として、私たちは本格的なポリシーによるサプライチェーンの運用は避けるようにしています。なぜなら、こうしたことはデバッグやホワイトボックス化、実務者が状況を理解できるようにすることが非常に困難になる可能性があるからです。これは非常に重要です。なぜなら、市場で何か破壊的なことが起こっているとき、非常に短い時間枠で数値レシピを微調整する必要があるからです。そして、設計上、構築上、非常にホワイトボックス化された数値モデル化を行っていない場合、それは非常に非常に危険な作業になります。なぜなら、突然リスクが論理化され、極端化されるからです。コードを間違えただけで、コードを間違えたり、バグを抱えたり、くだらない決定を下したりすることになります。
Conor Doherty: さて、繰り返しになりますが、私たちはそこで政策について話していました。あなたが話していたのは、数学的なウォーレン・パウエルの意味でのことです。
Joannes Vermorel: その通りです。チャンネルの友達。
Conor Doherty: それについては彼にもう一度議論してもらいますが、そうです、これは本質的に、時間の経過とともに意思決定プロセスをシミュレートする数学的オブジェクトであり、それを無期限にシミュレートできます。概念的には、これが最もクリーンな方法です。実際には、ヒューリスティックを使用して実際のポリシーを具体化する必要を回避できれば、運用上ははるかに扱いやすくなります。
申し訳ありませんが、私がそこで言いたかった点は何でしたか?そうそう。申し訳ありませんが、明確にするためにそこにフラグを立てたかっただけです。しかし、はい、問題は責任の範囲という概念にあります。私はこの概念が用語として気に入っています。人々がすでに直感的に行っていることに名前を付けていますか、それとも誰もやっていない概念に名前を付けていますか?そして、誰もそんなことはしないと言うのであれば、人々が注文や再注文をするとき、それが将来の需要をカバーするためであるということを理解していないと主張するのでしょうか？
Joannes Vermorel: いいえ、重要なのは、彼らが再び非常に弱いモデルを使ってそれにアプローチしているということです。時系列と安全在庫のようなものです。それらのモデルは非常に多くのことに盲目です。彼らはそれを行っています。単純な状況を考えてみましょう。海外にサプライヤーがいます。このサプライヤーに 100 個の異なる商品を注文します。ただし、落とし穴があります。経済的に実行可能にするためには、コンテナを完全に満たす必要があります。
したがって、在庫切れの商品が 1 つあるからといって、注文を通すことはできません。その 100 項目のどれもボリュームが足りません。コンテナを一杯にできるのはジョイントのボリュームだけです。ここで問題となるのは、いくつかのユニットを忘れた場合、たとえばアイテムの 1 つをコンテナに入れるのを忘れた場合、一定の時間が経過するまでコンテナを再注文する機会がなくなることです。
行き詰まってしまうから。在庫切れのため、この商品を単独で再注文することはできません。行き詰まってしまった。他のアイテムが消費されるまで待つ必要があり、その後、基本的に別のコンテナを大量に注文できます。はい、ただし複数のアイテムにわたって大量に提供されます。
それで、状況について考え始めると、これは実際には特別なことではありませんが、サプライヤー レベルで MOQ を設定するため、最低 100 個単位で商品を注文する必要があるわけではありません。サプライヤーが「注文を通すには少なくとも2万ドル必要だ」とかなんとか言うのです。ただし、ある程度の大きさが必要です。このような制約はどこにでもあります。ある程度の規模を超えた企業には、そのような状況が山ほどあります。
こうした状況を見ると、責任の窓口は何を教えてくれるでしょうか?それはあなたに言います：気をつけてください。こちらの商品単体での納期ではございません。コンテナで提供される注文プロセス自体のライフサイクルを考慮する必要があるため、次のコンテナが到着するまで需要をカバーする必要があります。
突然ですが、私が言おうとしているのは、コンテナが着陸するときは私が責任を負い、次のコンテナが着陸するまでこの注文書を通じてサービスの品質に責任を負うということを理解していただく必要があります。繰り返しになりますが、その間に何が起こるか、たとえば今から最初のコンテナ着陸までの間に、バックログがない状況を想像してみましょう。顧客は、あなたが製品を持っていないことがわかると、ただ立ち去ります。
これは、商品に対する需要が観察されると在庫がゼロになりますが、その後在庫は失われるため、非常に注意する必要があることを意味します。したがって、現在からコンテナが着陸するまでの間の需要が、時間の経過に伴うすべてのバケットの単なる合計であると想定すべきではありません。それは真実ではありません。在庫を消費してゼロになります。
次に、コンテナが実際に着陸したときに残る在庫レベルの確率分布が得られます。繰り返しますが、責任の窓口はこの種の状況を明確にしますが、古典的な安全在庫の観点は完全に盲目です。たとえば、安全在庫を通じて、コンテナを介して送信される発注書のライフサイクルを適切にモデル化することはできません。フレームワークではそのようなことを表現することはできません。行き詰まってしまったのです。問題を好きなように変えたり、サービス レベルを調整したり、何でもできますが、これは時系列の観点に適合しません。
Conor Doherty: 実際、私はその例がとても気に入りました。私はそこにかなり同意してうなずいていました。それは非常に明確です。それに対する私のフォローアップは、私は理解していますが、ほとんどの人がこれに従うと思います。これは非常に直感的な例です。決定の半減期はその方程式にどのように当てはまりますか?
繰り返しますが、責任は非常に明確です。それはとても、とても明白でした。私たちはすっかりLokadの領域に入り込んでいます。というか、第8章に載ってます。
Joannes Vermorel: はい、その通りです。つまり、私たちは責任の余地があることを知りました。それはヒューリスティックです。そして、繰り返しますが、このヒューリスティックのポイントは、ポリシーを導入する必要性を回避して、評価に戻ることができるようにすることです。ゼロ、1、2、3、4、5 ユニットを注文すると、意思決定アルゴリズムとしてポリシーを評価するのではなく、経済的な評価が得られ、収益率がどのくらいになるかがわかります。
さて、半減期を理解するには、より単純なバージョンである負荷から始める必要があります。意思決定の負荷は、長期にわたる運転資金になります。間違いの 1 つは、古典的な理論は非経済理論であるため、再び完全に間違っています。サプライ チェーンの古典的な理論では、「1 日に 100 万ドルを割り当てる必要がある」と「1 年間に割り当てる必要がある」の違いが理解されていないということです。それは同じではありません。
それで質問は次のとおりです。私には蓄えがあるのです。プレイされているゲームは、それらのドルをアトムに変換し、その後アトムをドルに戻すというものだと言いました。それで、ゲームをプレイするのにどれくらい時間がかかりますか？明らかに、決定によって運転資金、たとえば 100 万ドルが妨げられる可能性があります。それが 1 日だけであれば、この 100 万ドルを割り当て、おそらく明日には 1,010,000 ドルを手に入れてゲームに戻り、そのドルを別のことに再割り当てできることを意味します。
あるいは、別の決定をすることもできます。それは、100 万ドルを割り当てましたが、その後ブロックされ、3 か月後には 1,050,000 ドルを手に入れるというものです。わかった、でもそれでは私の資金が 3 か月ブロックされることになる。したがって、負荷はドル秒です。お金×時間です。単位的にはユーロ秒、ドル秒となります。金額に期間を掛けたものです。
私が言いたいのは、ある決定が資金にどれだけのプレッシャーをかけているかを比較したいなら、必要な運転資本ではなく負荷に注目する必要があるということです。なぜなら、「ああ、また 100 万ドルの決断を下したけど、それは 1 日だけだ」と思ったら、100 万ドルを日分もらえることになるからです。
ここで、たとえば 100,000 ドルの場合に別のことを行います。したがって、100 日分であることを除けば、運転資金ははるかに小さく見えます。これは、負荷に換算すると 1,000 万ドル/日になります。 2 番目の決定では、運転資本が 100,000 ドルと 100,000 ドルで小さく見えますが、負荷 (ドル日) で考えると、実際には 10 倍大きくなります。これは、これらのドルをより長期間保持する必要があるためです。
Conor Doherty: これは、まだ支払われていない決定に資本がどれだけの期間投資されているかを表します。
Joannes Vermorel: まさにその通りです。つまり、私が言いたいのは、キャッシュフローの最適化を非常に細かいレベルで考え始める場合、負荷は注目すべき重要なものだということです。実際、どれくらいの期間、どれくらいの規模の取り組みなのかを考える必要があります。
ここでの前提は、私たちが何千、何万もの小さな決定、小さな割り当てを知的に扱っており、それらにはさまざまな負荷があるということです。私が言いたいのは、それらがあなたの資金状況にどれほどのプレッシャーを与えているかを理解したいなら、負荷の観点から考える必要があるということです。
ここで、時間の観点から、注文書など、現在決定していることが販売やサービスを通じて時間の経過とともにどのように清算されるかを確認するために、考えられるすべての将来を考える必要があるのです。そして、半減期とは、その投資の半分が解放されて自分に戻ってくるまでにかかる時間です。
Conor Doherty: はい、その通りです。
Joannes Vermorel: ドルデーを負荷として見たので、まさに半減期がわかります。なぜそれが非常に重要なのでしょうか?繰り返しになりますが、私がこの分析をするきっかけとなったのは、リードタイムに関して何が起こっているのかを完全に誤解している著者がたくさんいることに気づいたことです。
リードタイムとは、発注書のような単純化したケースを考えると、人々が直感的に理解していることはある程度正しいものです。しかし、会社全体について考え始めると、それはまったく正しくありません。会社の慣性と流れの変動に近いものを考えたいと考えています。それがあなたが考えたいことです。
それでは、市場が劇的に変化した場合、私が現在行っていることを一掃するのにかかる特徴的な時間はどれくらいになるのか、考えてみたいと思いますか?船があり、旋回したいと考えてください。船は非常に大きいため、旋回自体がゆっくりとした操縦になります。一周するのに数十キロかかります。船の慣性が非常に大きいため、U ターンするとおそらく 100 キロメートルかかるでしょう。
ここで問題は、非常に大きなターンをしたい場合、特徴的な時間はどれくらいかということです。明らかにリードタイムもその一面です。当然、「入荷する商品があり、注文に 3 か月かかる場合、それらの商品はまだ入荷中であるため、私の固有の時間はおそらくそれよりも長くなるだろう」と思われるでしょう。したがって、たとえ私がまったく別のこと、まったく異なることをしようと決めたとしても、今後 3 か月間は、注文したものを受け取り続けることになります。
しかし、実際のサプライチェーンがある場合、多くのステップが存在する可能性があり、多くの追加があるため、この特性時間は非常に曖昧なものになります。また、短いリードタイムと長いリードタイムを必要とする商品があるという事実をどのように組み合わせるのでしょうか?繰り返しになりますが、すべてのリードタイムを合計して、それが私の最長の時間枠であり、それが会社の特徴的な時間であると言えますか?あまり。
たとえば、何らかの理由で 1 年前に注文する必要があるものがあるのに、それが超安いからです。実際、自動車メーカーではそういうことがよくあります。 1 年前などに注文しなければならないものがいくつかありますが、そうするのは、そうすれば規模のメリットが得られ、非常に安くなるからです。しかし、それらのものは非常に安いので、実際にはコミットメントではありません。
それで、確かに、それらには非常に長いリードタイムがありますが、完全に異なる方向を選択することを妨げるものではありません。なぜなら、たとえ「そんなものはダメだ、完全に廃棄する」と決めたとしても、はい、それでも届きますし、私は支払いますが、金額は重要ではありません。だから、それは問題ではありません。比喩的に言えば、サプライチェーンを U ターンすることはまだ可能であり、それは大したことではありません。
つまり、リードタイムはサプライチェーンのこの特有の時間を示すものではありません。サプライチェーンの真の慣性となるものはわかりません。非常に具体的な現地時間を測定できます。しかし、それは間違いです。そして、最終的には、「リードタイムを 5 で割るつもりです」というような形で、リードタイムを完全に誤解している多くの非主流の理論にもたどり着きます。それは、たとえば DDMRP であり、「デカップリング ポイントを導入する場合、ほら、リード タイムを 5 で割ったところです。」と言われます。
ちょっと待ってください。デカップリング ポイントを導入すると、慣性の観点から考えると、大きなストックの山が作成されることになります。そして、デカップリングポイントでは在庫がなくなることは決してないという前提があるため、大量の在庫が発生することになります。代替手段はありません。
経済的な観点から見ると、それは理にかなっているかもしれません。反対のことを言っているわけではありません。私が言いたいのは、大量の在庫バッファーを導入すると、社内に惰性が生まれるということです。市場で U ターンして、まったく別のことをするのにかかる特有の時間は、短くするのではなく、長くする必要があります。
あるいは、もっと短くすることもできますが、その場合は、すべてを清算する場合のように、多額の金銭的ペナルティが課せられることになります。通常はそんなことはしません。
Conor Doherty: はい、その通りです。
Joannes Vermorel: それが本当に重要でない場合は、はい、ビジネスを行うためのコストだけでそれを行うことができ、先に進んで別のことを行うことができます。しかし、それが本当に重大な場合は、いいえ、それをパージする必要があります。大幅な方向転換を行っている企業は、通常、中止した業務に対して大量の在庫の償却を発生させることなく、戦略的な方向転換を効果的に実行できるように、すべての業務を確実に清算することに細心の注意を払っています。
これが半減期からわかることです。基本的に負荷の半分、再び負荷、資本日数を回復するのにどれくらいの時間がかかるかということです。たとえば、在庫がほぼ無限に実行され続ける状況が発生する可能性があるため、これは少し難しい場合があります。
100 ユニットを注文し、19 日以内に 1 ユニットを除いてすべて販売したとします。そしてそれは時代遅れになり、残っているのはこの1ユニットです。実際、この残り 1 ユニットを販売することはできません。他の商品は利益を上げて販売されましたが、在庫の償却が発生しています。
だからこそ、半減期の観点から考えるのは興味深いのです。 「ああ、私の特徴的な期間はそれを実際に清算する時間だ」とは言いたくないでしょう。3 年ほどかかるかもしれないからです。なぜなら、最終的にそれが償却であると判断して完全にパージするまでに 2 年かかるからです。しかし、おそらく 30 日後にはすでに在庫の 3 分の 2 を処分していました。したがって、実際には、私のコミットメントのほとんどがわずか 30 日以内になくなってしまったにもかかわらず、私が 3 年間も惰性を持っていたと考えるのは不合理でしょう。
Conor Doherty: これは本質的には報告メカニズムです。意思決定の期間についての洞察が得られます。
Joannes Vermorel: その通りです。なぜなら、繰り返しになりますが、負荷によって、すべてをシミュレーションして、可能な限り現金が少なくなる時点を知る、ある種の政策メカニズムに頼ることなく、現金をどのように因数分解するかについてのアイデアが得られるからです。将来の完全なシミュレーションを行わずに、現在行っている決定に優先順位を付けることができる手段を提供します。
繰り返しますが、これは政策による将来の完全なモンテカルロ シミュレーションの必要性を本質的に回避する手段です。つまり、負荷は非常に興味深い指標を提供し、半減期は別の質問に答えます。それは、突然、今後問題が起こりつつあると考えた場合、正確にはどこが分からないが、市場は非常に不安定であると考え、大丈夫、物事は様子が見ていない…と考えている場合です。
映画 The Big Short を覚えていますか?
Conor Doherty: はい。
Joannes Vermorel: 人々は何かが本当に間違っていることに気づいていました。バブルは今にも崩壊するところだった。何かがうまくいかないことがあります。私たちは困難に向かっています。ただ、それがいつなのかは分かりません。正確にはわかりません。物事がどのように展開するか正確にわからないため、実際に大量の計画を立てることはできません。
しかし、あなたにできることは、非常に遠い将来に進む必要がある事柄について自分自身を位置づけるのをやめるという意味で、少し防御的になることです。少しでもポジションを縮めたい。そしてそれが半減期によって与えられるのです。これは、あまり遠い将来にコミットしないものに優先順位を付ける方法です。
つまり、ある意味、将来起こり得るすべての変化からあなたを守るために、たとえロックダウンのような本当にまったく予期せぬものであっても、半減期は視野を短縮する方法を提供するのです。あるいは、逆に、あなたが非常に自信を持っていて、ビジネスが良好で、数年にわたる軌道が非常に明確である場合は、「わかりました。収益率が長期のコミットメントに見合ったものであれば、サイクルアウトに時間がかかるものにコミットすることはそれほど問題ではないという事実を利用したいと思います。」と言うことができます。
Conor Doherty: つまり、この点についてまとめると、収益率は、意思決定を行うときに、その決定に基づく推定収益性や収益がどの程度になるかを評価する方法になります。一方、半減期は、企業としてその決定に拘束された資本の半分を解放するのにどれくらいの時間がかかるかを示します。
Joannes Vermorel: はい、その通りです。そしてそれはすべて、未来をどのようにモデル化するかによって決まります。したがって、半減期は本質的に、漠然とした将来の見通しですべてが計画通りに進んだとしても、それでもそれだけの時間がかかることを示しています。したがって、半減期は最小慣性、つまりベースライン慣性になります。
市場に乱流か何かがある場合、この慣性が増加すると仮定します。つまり、これからトラブルが起こりそうだと思うなら、その半減期を本当に短縮したいと思うはずです。なぜなら、基本的に半減期はあなたの慣性のベースラインを表しているからです。問題がある場合には、残念なことに、ポジションを清算するのにより多くの時間がかかるため、慣性は残念ながら増加するだけです。
Conor Doherty: 特定の意思決定のリスクに関する 2 つの異なる洞察。1 つは、モデルに従って投資を行ったリスクに対して、どのくらいの収益が期待できるか、またはどの程度の収益性が期待できるかというもので、もう 1 つは、企業が実際に投資した資本の半分を解放するのに、会社の時間のうちどのくらいの時間がかかるかというリスクです。リスクには 2 つの異なる形態があります。
Joannes Vermorel: その通り、その通りです。そしてここで 2 つ目ですが、半減期について考えるとき、それはまさにご都合主義的な考え方です。動ける能力を維持して、まったく違うことをしたいのかもしれません。いつになるかはわかりませんが、ある意味、より流動的なものが必要なだけです。
Conor Doherty: 本質的には資産とまったく同じです。流動性が低いことは望ましくありません。いつでも抜け出すことができる市場で株式を保有したいと考えています。多額のお金を拘束されたくないですよね。
Joannes Vermorel: その通りです。そして重要なのは、サプライチェーンでは、それは原子であるため、スペクトルであるということです。それは「出たい」です。まあ、それはできません。清算する必要のある原子があります。時間がかかります。でも、時間がかかるからというわけではなく…
つまり、液体/非液体という二元的なものはありません。あなたはあらゆるスペクトルを持っています。私が言いたいのは、半減期によって、現金を取り戻す際の決定がどの程度流動性が低いかを特徴づけることができるので、この決定を取り消して、まったく別の可能性のあるものに再投資できるということです。
非常に具体的な例を挙げますと、例えば、航空業界で消耗品と回転品を考えている場合、それはまったく異なるものになります。消耗品とは、在庫が 10 個あると必ず 1 個消費されます。プラス 1 を補充すると、次に 1 つ消費すると、決定が取り消されます。在庫は前の位置に戻るため、購入を取り消すまでの特有の時間、つまり半減期は消費量に応じて決まります。
さて、回転式飛行機を選ぶとしたら、もっと長くなります。なぜなら、回転式飛行機を購入すると、整備されて飛行し、ある時点で航空機から降ろされて修理され、何度も整備可能になるからです。繰り返しになりますが、航空に詳しくない視聴者のために、航空機は常に修理されているという考えがあります。航空機の質量が保存されています。したがって、航空機からコンポーネントを取り出すたびに、別のコンポーネントを元に戻します。
元に戻すことができるコンポーネントは、保守可能と呼ばれます。もう一つは使用不可です。修理する必要があります。通常は単なる検査ですが、場合によってはそれ以上の検査が行われ、その後在庫に戻され、再び整備されます。しかし、一部の部品は数十年など信じられないほど長寿命であるため、回転可能な部品、つまり修理可能な部品を購入した場合、この部品は数十年間循環して車両と在庫の中に存在することになります。
つまり、必要のない回転可能な部品を入手した場合、それらの部品は廃棄されるときにのみプールから排出されることになります。つまり、スクラップとは、修復しようとしたが不可能なので、スクラップするということです。しかし、それは今から30年後かもしれません。それは長い、長い、長い時間かもしれません。
消耗品とは対照的に、次に消費されるとドーンと消えていき、前の状況に戻ります。これら 2 つの決定の半減期は劇的に異なります。
Conor Doherty: わかりました。さて、私たちはかなり長い間話を続けてきましたが、私たちが話してきたことで、実際には最後の質問が設定されましたが、それは私自身のものではありませんでした。実際、逐語的に読めるものです。チャンネルの友達からです。彼の名前は言いませんが、質問の一部で彼の会社だけでなく、今日議論した多くの会社の構成について少し明らかになっていると思います。
そして、最後の 2 つの例と同様に、私たちは機会費用について話し始めましたが、今では意思決定の半減期について話していると思います。みんなが座って聞いてくれたら、分からないけど、80分は経ったと思うけど、純粋に、作品がうまく動いていて、物事が構築されていると思う。明らかに、第 8 章がこの本の中で私のお気に入りの章です。今では少なくとも3回は読んでいます。
ここで聞いていると非常に直感的に理解できると思いますし、例は非常に役立つと思います。ただし、緑色で来ていて、負荷について聞いたことがなく、「責任と負荷の範囲、意思決定の半減期について考え始める必要がある」とだけ聞いた場合、それはまったく新しいことである可能性があり、人々にとっては少し問題になる可能性もあります。
それで、私は質問を一字一句読んで、あなたが私に答えてください。 「ジョアンズ、特にサービス レベル、安全在庫、APICS、S&OP の習慣が深く根付いている場合に、組織を KPI サプライ チェーンの考え方から、あなたが説明したような経済主導の意思決定に移行するにはどうすればよいでしょうか。特に、基本的な MRP 規律すら欠落しており、幹部が意思決定を改善するのではなく単にポリシーを変更するだけで対応するような事後対応型のビジネスでは、結果を比較し、意思決定の質によって一銭も落ちる瞬間を生み出す POC が最善の道でしょうか?」
非常に詳細な質問ですが、多くの点が皆さんの共感を呼ぶと思います。
Joannes Vermorel: はい。したがって、まず最初に、上層部は単純な考え方を理解する必要があります。実際のものはそれらの決定だけであるということです。私が購入、生産、輸送、サービスを選択すること、それが現実です。計画も成果物も、すべてアイデアです。繰り返しますが、これは単純な考え方ですが、それを理解すると、「わかりました、私たちがやっていることとそれらのことの間には何の関係があるのですか？」となります。
さて、次のアイデアは、適切なソフトウェア技術が手に入るまでは、分業を管理する方法であるため、多くの段階のプロセスが必要だということです。そのため、流れに対処できるようにするために、多くの人が問題を細分化する必要がありました。
基本的に、S&OP 理論はすべて、責任を細かく分割する方法であり、分業の観点にすぎず、最終的には在庫管理者が 1 人あたり 1,000 SKU のスライスを持つことになるでしょう。いいえ、異なります。 100 SKU になる企業もあれば、5,000 SKU になる企業もあります。しかし、肝心なことは、これは基本的に分業のメンタルモデルであるということです。
ソフトウェアにより、それは完全に時代遅れになります。 1 つのソフトウェアでこれらすべてを大規模に行うことができます。したがって、上層部を説得する必要がある場合、まず最初に、彼らが検討しているのは、ほとんど意味のない分業の遺産にすぎないことを理解することだと思います。ソフトウェアがあり、非常に多くの人が関与するマトリックスがある場合、このようなレイヤーの分割は必要ないという事実を考え始めると、それは意味がありません。したがって、それが具体的なものであるため、ソフトウェアが決定を主導する必要があります。それが第一です。
そして、問題は、あなたがそう言うと、はい、概念実証に取り組むことができますが、この概念実証は人々が行っていることと実際には比較できないことを最初から理解する必要があるということです。なぜなら、S&OP 組織が行っていることの 99% はそれらの数値成果物だからです。
したがって、これらの決定に適した概念実証を行ったとしても、それを S&OP が行っていることと比較することはできません。なぜなら、ソフトウェアは「すべての中間数値、予測、予算の切り出し方などは気にしません。何を生産すべきか、何を購入すべきか、在庫をどこに置くべきかを直接指示します。」と言うだけだからです。真っ直ぐ。中間の手順はありません。
中間ステップは明らかにソフトウェア内に存在しますが、完全に二級市民です。同じ焦点ではありません。そこで私の提案は、繰り返しになりますが、理解するには 1 時間では十分ではありません。時代遅れの役割分担に気を取られないようにしてください。実際に存在するのは、フローを制御するリソースの割り当てだけです。もう一度、その微妙な決断、何を買うか？私は何を生産しますか?在庫はどこに置けばいいですか？価格を上げたり下げたりすることはできますか?それは文字通り、6 個の非常にシンプルな基本的な決定です。
そして、組織全体、あらゆる要素、それらすべてが時代遅れであることを理解してください。したがって、私たちには、意思決定を生成するパイロットを使用して単純に実行する機会があります。さて、それを受け入れると、良いニュースは、この巨大な組織に比べてパイロットの費用が安くなるということです。なぜなら、これもまた、四半期ごとに人々が会議をし、週ごとや月ごとに開催するのに必死だった代わりに、評価基準は、それを行わないには機会費用が大きすぎることを経営陣に納得させる必要があると言わなければならないからです。
それがうまくいけば、生産性が大幅に向上するからです。それでは、なぜそれがサプライチェーン的に機能するのでしょうか?その答えは、単に反応性が非常に高くなるからです。考えてみてください。未来が遠ければ遠いほど、正確に予測することが難しくなります。毎日実行して決定を更新するだけのものがある場合、これはあらゆる種類の S&OP プロセスよりも 3 か月ほどの利点があります。四半期ごとのサイクルがあるため、設計上 3 か月前のものを操作しようとするのではなく、昨日から新しいものになるからです。
つまり、たとえあなたの予測技術が同じようなものであったとしても、あなたは毎日決定を更新しているので、構造的には依然として大きな利点を持っているでしょう。そして、毎日決定を更新することは、あなたのものが完全に不安定であることを意味するわけではありません。これも経済モデルであり、考えを変えるにはコストがかかるなどの事実を考慮に入れることができます。
しかし、繰り返しになりますが、問題は、遅延、つまり意思決定に至るまでに通常かかる時間を 1 日などの非常に短い時間に圧縮するだけで、通常は数十人が忙しくしている組織内の巨大な部分を削除し、それを崩壊させて生産性を大幅に向上させるという大きな構造的利益があるということです。
ええ、それは…繰り返しになりますが、もし上層部が生産性の大幅な向上や、私に言わせれば待ち時間の短い意思決定について聞きたくないのであれば、それは非常に困難な困難な戦いになるでしょう。しかし、繰り返しになりますが、生成型 AI の昨今では、日常的な反復プロセスを機械化する必要があることが非常に明白になっていると思います。
正直に言うと、補充の決定、生産のマスター スケジューリング、小売りへの在庫割り当て、価格の発送などの機械化は、非常に日常的で反復的なものです。それらはめちゃくちゃ繰り返されます。したがって、これらは完全な自動化の最有力候補です。
そして、もう一度上司に言いたいのですが、経験則として、会社のセグメント全体を大規模に機械化する機会を渡すべきではありません。なぜなら、競合他社も機械化を行っているからです。競合他社と生産性の差が 10 対 1 ある場合、優位性を維持することはできません。
おそらく地球上で「生産性など気にしない」と言える企業はごく少数でしょう。それはロレックス、フェラーリ、LVMHです。高級品市場は実際には全体を代表しているわけではありません。エルメスなら、「このバッグは、一人の人が100日かけて作りました」と言うことができますが、それは職人技の塊であり、それは問題ありません。はい、エルメスならそれができます。
しかし、他の会社はあるでしょうか?いいえ、競合他社が実際に自社のホワイトカラーの労働力を貴社の 10 倍の生産性で運用できるのであれば、結果に疑問の余地がないほど徹底的に競合することになります。
Conor Doherty: そうですね、これが POC の価値です。繰り返しになりますが、評価できる要素は複数あります。デルタという用語を使用するのが好きです。あなたが話しているときに私の頭の中にあった言葉そのものです。良い決定と悪い決定の間にデルタがあるという考えは、それが理論的である限り無視できます。私がまた「ああ」と言ったら、もしあなたがこの会話を聞いているだけなら、「それはとてもとても素敵に聞こえるけど、私は見ていないから違うかもしれない」と言うでしょう。
財務であれ、生産性レポートであれ、白黒だけで見て、「これが私が話していたデルタだ」とリアルタイムでわかると、無視するのははるかに難しくなります。
Joannes Vermorel: はい、しかし繰り返しますが、このデルタはあまりはっきりとは見えません。なぜ？なぜなら、Lokad が通常行うことである、無人決定を生成するパイロットを行う場合、問題は、対応するものが無人決定ではないことです。それを非常に苦痛を伴う手作業で行っている人たちです。したがって、明確なベースラインはありません。 2 つのプロセスを比較しているためです。
Lokad の良い点は、完全に統一されたものであることです。 Lokad のバージョンと Lokad の別のバージョンを比較して AB テストを行うことができます。そして、この最適化プロセスを評価していただくことになりますが、それができるのはロボット化されているからです。したがって、数値レシピが 1 つある場合は、それを変更し、2 つ目の数値レシピがあれば、バックテストによる AB テストを、ほぼ、わずか 1 時間、またはコンピューティングが行われるのにかかる時間で実行でき、評価が得られます。
さて、ベースライン、つまり超手動プロセスについてはどうでしょうか?何かをベンチマークすることはできません。そして人々はあらゆる種類の反対意見を思いつくでしょう。彼らは、「見てください、Lokad はこのセグメントで大幅に優れたパフォーマンスを示しました」と言うでしょう。 「ああ、それは不公平だ。ただのインターンだった。病気の人がいた。普通の人ではなかった。インターンがやっていたのに、やり方がひどい。はい、我々も認めますが、この比較をするのは不公平です。なぜなら、最も成績の悪いチームメンバーを、彼がとても緑色だったからという理由で適当に選んだからです。」
あるいは、「ああ、でも、確かに、業績は上回りましたが、それは単に予測が間違っていたからです。来年は予測が当たるでしょう。」などといった無限の反論が来るでしょう。問題は、アトミックなもの、つまり Lokad で無人意思決定を行っているときに得られるものの一部を比較すると、これは、たとえば昨日からの新しいデータを取得して、今日の意思決定を生成します、まあ、過去のバックテストを通じてそれをきれいにシミュレートできますが、ワークロードが多段階のプロセスで数十人に分散されているものと比較する場合、比較するのが非常に困難になります。
一日の終わりに、割り当てが表示されると、「ああ、でも、見てください、Lokad の方がはるかに優れた割り当てを持っています」と言うでしょう。しかし、人々はこう言います。「はい、でもそれはそのせいで、そのせいで、ご指摘ありがとうございます。それでは修正します。」
私の考えでは、ロボット化されたものがなければ、改善を開始することさえできないということです。これらのリソースの割り当て、サプライチェーンのすべての意思決定を管理する手動プロセスは、これまで手動で行った場合と同様に優れていると想定する必要があります。私たちは5億ドル以上の企業について話しています。彼らはおそらく数十年にわたって活動し続けています。彼らは手動プロセスを改善するのに数十年、S&OP を改善するのに数十年かかりました。
これらの記録システムでは、過去 30 年間にわたってソフトウェアに関して根本的に変わった点は何もありません。 90 年代の企業でさえ、何を購入し、何を生産し、何を販売しているのかを電子的に把握していました。したがって、何十年も停滞していたものが来年、本当に優れたものをもたらすとは期待しないでください。 「人材を訓練する必要がある」など、簡単に実現できることはすべてすでに完了しています。 「品質の基準を設ける必要がある」ということはすでに行われています。 「これも卓越性、あれも卓越性が必要です」はすでに完了しています。 「できる限り優秀な人材を採用する」ことはすでに完了しています。
これらのボックスにはチェックが入っており、通常は数十年前にチェックされています。無人の決定を行う場合は、数値的なレシピがあり、容赦なく反復できます。通常、企業はそのようなことを始めたことさえありません。だからこそ、手動プロセスに対して改善できる大きな可能性があるのです。それは、無人化されたもの、つまりロボット化されたものがあることで、手動プロセスでは存在しなかった改善の手段が得られるからです。
Conor Doherty: わかりました。まあ、納得です。他に質問はありません。 1時間半くらいは行ったと思います。あれは本当に楽しかったです。次はあまり長く待たないようにしましょう。
ご覧いただきありがとうございます。いつものように、Joannes と私に連絡したい場合は、LinkedIn で連絡するか、contact@lokad.com に直接電子メールを送信してください。それでは、次回第 9 章でお会いしましょう。そして、仕事に戻りましょう。
