サプライチェーンの科学と技術

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7月 10, 2019

なぜSKUはそれほど単純ではないのか

在庫管理単位(SKU)は、特定の場所に格納されている特定の製品を指します。SKUは、ほとんどの在庫管理システムで中心的な役割を果たしています。多くの在庫管理手法は、SKUの概念を中心に展開されています。しかし、SKUの視点は、サプライチェーンが解決しようとしている問題にとって、時には有害な影響を与えることがあります。

6月 18, 2019

サプライチェーンのための特定のドメイン言語(DSL)

サプライチェーンは非常に複雑であり、通常の設定駆動型ソフトウェアでは実務者が直面する多様な状況に対応できません。在庫管理問題や需要予測の状況にもこれらの制限が適用されます。特定のドメイン言語(DSL)は、このような問題のクラスに対する解決策を提供します。

5月 29, 2019

スローバリゼーションとは何ですか?

さまざまな要因により、私たちが知っている世界の貿易は変化しています。ヨーロッパからアジア、アメリカ合衆国まで、世界中の政治的な力が、ドナルド・トランプ氏の最近の中国に対する関税姿勢など、経済的なグローバリゼーションの長年の傾向から離れる方向に傾いている変化があります。

5月 22, 2019

サプライチェーンにおけるネガティブな知識

サプライチェーンのアンチパターンは、ネガティブな知識、つまり何がうまくいかないかについての知識を表しています。驚くべきことに、ネガティブな知識は、何がうまくいくかについての知識よりも堅牢で持続性があります。

5月 7, 2019

サプライチェーンソフトウェアの有害なパターン

優れたサプライチェーンソフトウェアは少なく、遠くにあります。ほとんどの製品は平凡なものから始まり、残念ながら年を追うごとに悪化していきます。このLokadTVのエピソードでは、私たちがサプライチェーン業界で使用している製品に対してなぜ「愛想を尽かしている」のか、そして現在多くの企業が陥っているITの荒廃した状況の主な症状は何かを探求します。

4月 24, 2019

サプライチェーンにおける差分可能プログラミング(パート3/3)

差分可能プログラミングは、統計学的学習と数値最適化のハイブリッドな視点です。この組み合わせは、学習と最適化の両方を必要とするサプライチェーンに対して、予測的最適化を提供するのに最適です。

4月 17, 2019

サプライチェーンにおける微分可能プログラミング(パート2/3)

FacebookのAI研究ディレクターであるYann LeCunは、「ディープラーニング」は役に立たなくなり、微分可能プログラミングを新しい機械学習の視点として提唱しています。特に、この視点はサプライチェーンの課題に対処するために非常に関連性が高いことが証明されています。

4月 10, 2019

サプライチェーンにおける差分可能プログラミング(パート1/3)

差分可能プログラミングはディープラーニングの子孫です。これにより、以前は解決不可能とされていた一連の課題が解決され、サプライチェーンの世界での大幅な進歩と優れた数値結果の道を開くことができました。

3月 27, 2019

DDMRPは根本的に欠陥がある理由

需要駆動型材料要求計画(DDMRP)は、多段階計画と実行方法です。この技術は、供給チェーン内の戦略的に配置された切り離しポイントと在庫バッファを介して動作し、MRPのさらなる発展です。これは「完璧ではなく、人々のために作られた」と表現されています。LokadTVのこのエピソードでは、この方法が実際に機能するのか、そしてなぜ機能するのかを学ぼうとします。

3月 20, 2019

Flowcastingの問題点

Flowcastingは以前に「需要主導型サプライチェーン計画の聖杯」と形容されてきました。しかし、それは具体的には何でしょうか?2006年に出版された「Flowcasting the Retail Supply Chain」という本では、小売業界を革新することを目指した一連の技術が紹介されています。このLokadTVのエピソードでは、このコンセプトについて少し詳しく学び、なぜ2006年に発表された技術が今でも注目されているのかについて議論します。

3月 13, 2019

サプライチェーンにおけるデータセキュリティ

データは資産であり負債でもあります。サプライチェーンでは、追跡目的や需要予測の正確性を確保するために、広範な歴史的記録が必要です。しかし、データの漏洩は、企業とそのクライアントの両方にとって損害をもたらす出来事です。サプライチェーンは、物理的およびソフトウェアのインフラストラクチャの両方を保護する必要があります。

3月 6, 2019

ブラックボックス化とホワイトボックス化

非自明な需要予測モデルは、サプライチェーンの実践者にとってブラックボックスとなります。つまり、理解や検証が困難な不透明なサブシステムであり、数値を生成します。この問題に対するSupply Chain Managementの一環として、ホワイトボックス化が解決策です。実践者は「どのように」理解する必要はありませんが、「なぜ」理解する必要があります。