Guest speakers
安全在庫を超えて: サプライチェーンにおける確率的予測の役割 (Sim Taylor氏との対談) - Ep 138
確率的予測の意味、役割、価値はしばしば神秘的で、データサイエンスの学位がなければ理解できないと思われがちです。逆に、確率的予測は直感的であると、ゲストのSim Taylor氏との対談で議論しました。
長期的なサプライチェーンレジリエンスと火消し対応（Jay Kogantiとの議論） - Ep 137
レジリエンスは、この10年におけるサプライチェーンの象徴的なテーマであり、その理由も十分にあります。絶え間ないショックの侵入と、それに続く避けがたい火消し対応が、世界中のサプライチェーンの回復力を試し、その脆弱性を浮き彫りにしました。
未来の歴史: Jonathon Karelseとの対談 - Ep 136
Jonathon Karelseによる『Histories of the Future: Milestones in the Last 100 Years of Business Forecasting』は、この1世紀にわたる企業予測のツール、技法、そして革新の魅力的な発展をたどる一冊です。
リアルビールゲーム（イェス・ベングツソンと共に） - Ep 135
1960年代以来、サプライチェーン教育の定番であるビールゲームは、上流と下流のサプライチェーン工程における複雑な連携を学生が視覚的に理解する助けとなってきました。
サプライチェーン向けフレッシュフード (リチャード・ルビエンスキーとの対談)
消耗性在庫を扱うビジネスに、サプライチェーン予測の原則はどのように適用されるのでしょうか？この分野の企業が直面する固有のサプライチェーン課題とは何か？また、在庫水準を予測する際に、このセクターが対処しなければならないさらなる複雑さや偶然性の層は何でしょう？
原資から利益を得る（Christian Schuh氏との対談）
Christian SCHUHはボストンコンサルティンググループの常務取締役兼シニアパートナーです。自動車、エンジニアリング、防衛産業における27年の調達コンサルティング経験を持つ彼は、企業の現在および将来の成功の最も重要な要因は、企業とそのサプライヤーとの緊密な関係にあると考えています。
戦略主導のサプライチェーン (Bram Desmetとの対談)
このエピソードでは、戦略主導のサプライチェーン研究所の創設者であり、教授であり、キーノートスピーカーでもあるBram Desmet氏をお迎えし、サプライチェーンと企業戦略との深い関連性について議論します。
サプライチェーン最適化のための新たなアルゴリズムパラダイム（デイヴィッド・シムチ・レヴィ教授との対談）
本エピソードでは、サプライチェーンにおける最適化と学習のために現在現れているパラダイムについて議論します。また、300以上の出版物を有するデイヴィッド・シムチ・レヴィ教授をお迎えし、共通のテーマとしてサプライチェーンのためのアルゴリズムパラダイムについて触れています。
サプライチェーンにおけるフィードバックループと機械学習
機械学習やAIなどの技術革新は、この技術をどのように応用すればサプライチェーンのパフォーマンスを最大化できるかという疑問を引き起こしました。より多くの予測データを提供することで、複雑なフィードバックループを通じてますます精度の高い予測が生み出される形で、機械学習を適用できるのでしょうか？
サプライチェーンでのキャリアを始める（Lora Cecere氏との対談）
このエピソードでは、Supply Chain Insightsの創設者であり、35年以上にわたる多様な経験を持つ業界専門のアナリストであるLora Cecere氏をお迎えし、サプライチェーンでのキャリアの始め方と、それがもたらす魅力的な機会について議論します。
ERP市場の埃払い（Fabien Pinkaersとの）
エンタープライズリソースプランニング (ERP) 市場は、提供されるソフトウェアソリューションの多様さにほぼ溢れかえっています。SAP、Oracle、Microsoft といったテック大手が市場を支配しており、そして現在、主要なプレイヤーとなった Odoo も加わっています。このエピソードでは、Odoo の創設者である Fabien Pinkaers 氏と共に、過去数十年にわたって発展してきた一方で停滞も見られる ERP 市場について探ります。
サプライチェーンにおける過去を形作る未来（ウォーレン・パウエルとの対談） - Ep 121
サプライチェーンでは、今日最適な決定が明日の意思決定にどのように影響するかというジレンマ、いわゆるキャッチ22がしばしば存在します。今回のLokadTVのエピソードでは、ウォーレン・パウエルにご参加いただき、ポリシー予測とポイント予測の違い、そしてそれらがどのようにしてそのキャッチ22な状況での決定を最適化できるかについて議論することを大変嬉しく思っています。