サプライチェーン講座
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サプライチェーンのためのソフトウェア工学 - Lecture 4.6
複雑性と混沌を制御することは、ソフトウェア工学の礎石です。サプライチェーンが複雑かつ混沌としていることを考えると、サプライチェーンが直面する [enterprise software](/ja/ベンダー/) の問題の大半が、悪いソフトウェア工学に起因するというのも、さほど驚くべきことではありません。[Numerical recipes](/ja/決定-駆動-最適化/) を用いて [optimize supply chains](/ja/量的-供給-チェーン-マニフェスト/) する手法もソフトウェアであるため、全く同じ問題に直面します。これらの問題は、数値解析手法自体の洗練度とともに激しさを増していきます。適切なソフトウェア工学は、病院における無菌操作が果たす役割と同様に、単独では何も成し遂げませんが、それがなければすべてが崩壊してしまいます。
サプライチェーンのための言語とコンパイラ - 講義 4.5
大多数のサプライチェーンは依然として[スプレッドシート](/ja/優先順位-在庫-補充-excel-確率-予測/)（例：Excel）によって運用されています。一方で、企業向けシステムは1、2、時には3十年もの間稼働しており、理論上はそれらに取って代わるためのものでした。実際、スプレッドシートは手軽なプログラム的表現力を提供しますが、これらのシステムは一般的にそうではありません。
サプライチェーンのペルソナ: San Jose、ホームウェアeコマース - Lecture 3.3
San Joseは多種多様な家具・アクセサリーを取り扱う架空のeコマース企業です。自社のオンラインマーケットプレイスを運営しています。自社ブランドは、内部および外部で他のブランドと競合します。大手で価格の低い事業者と競争するために、San Joseのサプライチェーンは、注文された商品の迅速な配送をはるかに超える、様々な形態の高品質なサービスの提供を試みています。
サプライチェーンのための機械学習 - 講義 4.4
サプライチェーンにおいては、あらゆる意思決定（購買、生産、在庫管理など）が将来の出来事の予測を反映するため、予測は不可欠です。統計的学習と[機械学習](/ja/テクノロジー/)は、理論的にも実践的にも、古典的な‘予測’分野に大きく取って代わっています。本講義では、現代の‘学習’の視点から、データ駆動型の未来予測がそもそも何を意味するのかを理解しようと試みます。
サプライチェーンのための数学的最適化 - 講義 4.3
数学的最適化は数学的関数を最小化するプロセスです。近代のほとんどすべての統計学的学習手法 ― すなわち、サプライチェーンの視点からの予測も ― は、その核心において数学的最適化に依拠しています。さらに、一度予測が確立されると、最も有利な意思決定の特定も、根本的には数学的最適化に依存します。サプライチェーンの問題はしばしば多数の変数を含み、通常は確率的な性質を持っています。数学的最適化は現代のサプライチェーン実践の礎となるものです。
サプライチェーン向けブロックチェーン - Lecture 4.21
暗号通貨は多くの注目を集めました。大金が築かれ、大金が失われました。ねずみ講が横行しました。企業の観点から見ると、ブロックチェーンとは、類似のアイデアや技術を紹介する際に、暗号通貨との距離を置くための丁寧な婉曲表現です。サプライチェーン向けにブロックチェーンの活用例は存在するものの、多くの課題も伴います。
アムステルダム、チーズブランド（ペルソナ） - 講義 3.2
アムステルダムは、チーズ、クリーム、バターの製造を専門とする架空のFMCG企業です。彼らは複数の国で多数のブランドを展開しています。事業上、品質、価格、新鮮さ、廃棄、品揃え、地域性などの多くの相反する目標を慎重に調整する必要があります。設計上、牛乳の生産と小売プロモーションが、需給の観点から企業を困難な立場に追いやるのです。
サプライチェーンのための現代的アルゴリズム - 講義 4.2
サプライチェーンの最適化は、数多くの数値問題を解決することに依存しています。アルゴリズムは、正確な計算問題を解決するための、非常に体系化された数値的レシピです。優れたアルゴリズムは、より少ない計算資源で優れた結果を達成できることを意味します。サプライチェーンの具体的な要素に注目することで、アルゴリズムの性能は飛躍的に向上し、場合によっては桁違いに改善されることもあります。サプライチェーンのアルゴリズムは、過去数十年で大きく進化した現代コンピュータの設計も取り入れる必要があります。
供給チェーンのための現代のコンピュータ - Lecture 4.1
現代のサプライチェーンは、モーターで動くコンベアベルトが電気を必要とするのと同じように、稼働するためにコンピューティングリソースを必要とします。それにもかかわらず、動作が鈍いサプライチェーンシステムは至る所に存在し、コンピュータの処理能力は1990年以来10,000倍以上に向上しています。現代のコンピューティングリソースの基本的特性についての理解不足 - ITや[データサイエンス](/ja/サプライチェーン-サイエンティスト/)の分野においても - がこの状況を大いに説明しています。[numerical recipes](/ja/決定-駆動-最適化/)の背後にあるソフトウェア設計は、基盤となるコンピューティングハードウェアと対立すべきではありません。
Miami, 航空MRO (ペルソナ) - 講義 3.1
Miamiは、アメリカに拠点を置く架空の航空MRO（整備、修理、オーバーホール）企業で、大規模な商用航空機フリートにサービスを提供しています。航空業界では安全が最優先され、部品やコンポーネントは定期的に検査され、場合によっては修理されます。Miamiは、必要な整備部品が不足してAOG（航空機の地上停機）事故を引き起こすのを防ぎつつ、常に航空機を空中に保つことを事業としています。
サプライチェーンのための書き方 – 講義 2.5
サプライチェーンは大規模なチームの連携を必要とします。したがって、書面による資料が非常に重要です。現代のサプライチェーンは口伝の伝統と相容れません。しかし、サプライチェーンの実務者は書面でのコミュニケーション能力においてひどい成績を示すことが多いです。ここでは、ユーザビリティ調査や著名な専門家がこれらの点について何を語っているのかを見ていきます。
企業向けソフトウェアの敵対的市場調査 - 講義 2.4
現代のサプライチェーンは数多くのソフトウェア製品に依存しています。適切なベンダーを選択することは生存の問題です。しかし、ベンダーの数が多いため、企業はこの課題に対して体系的なアプローチを必要とします。従来の市場調査の手法は良い意図から始まりますが、調査会社が本来分析すべき企業のマーケティングのフロントとして機能してしまうため、必然的に悪い結果に終わります。偏見のない調査会社が現れるという期待は誤りです。しかし、ベンダー間の相互評価は、偏った市場調査会社であっても偏りのない結果を生み出す手法です。