サプライチェーンの科学と技術
BACK TO LOKAD TV ›
裸の予測は有害であると考えられる
Lokadでは、テクノロジーが提供できる最高の予測をお届けすることをお約束しております。その結果、潜在的な顧客からは、完全なマネージドソリューションではなく予測のみの提供を求められることが多々あります。このLokadTVのエピソードでは、なぜこれらの裸の予測が必然的にさまざまな問題を引き起こすのか、そして、いくら予測が向上しても現場ではサプライチェーンのパフォーマンスが低下してしまうのかについて説明します。
サプライチェーン向けソフトウェア設計
リーン供給チェーン管理（Lean SCM）は、供給チェーンをサポートするためにリーンなアプリケーション環境から始まります。しかし、ソフトウェアにおける「リーン」は主にアーキテクチャの選択の問題です。これらの選択は、選ばれたソフトウェア設計が適用できる問題の範囲と、そうでない場合を定義します。多くの供給チェーンの問題は、設計上の根本的な不整合、つまり主要な設計選択と現実の要求との間の対立から生じます。
サプライチェーンにおける不良データ
データの適切な準備は、正確な需要予測などの困難な取り組みで成功するために不可欠です。不良データは、失敗したサプライチェーンプロジェクトのスケープゴートにされがちですが、実際には誤ったデータ入力ではなく、十分に理解されていないソフトウェアやプロセスを反映していることが多いです。
支払い意欲
支払い意欲とは、個人が特定の商品やサービスに対して支払う意思のある最大金額を決定する基本的な経済概念です。これはマーケティングやトレンドなど多くの要因によって影響を受け、消費者ごとに大きく異なる可能性があります。この概念は市場需要を理解する上で不可欠ですが、サプライチェーン実務者によってはしばしば軽視されがちです。
サプライチェーンにおける疑似科学
複雑なシステムの多くと同様に、サプライチェーンは理解するのが難しいです。ほとんどの素朴な測定、例えば予測精度などは、問題の一部しか捉えることができません。その結果、90年代や2010年代には、ABC分析や安全在庫といった、理論的根拠や実証結果のない手法が持続してきました。
A/Bテスト、探索対活用
A/Bテストは、2つ以上の選択肢を比較して、どちらが最良の成果をもたらすかを評価する手法です。残念ながら、A/Bテストはサプライチェーンの課題に直面するとパフォーマンスが低下します。このエピソードのLokadTVでは、この種のテストが現在多くの業界で使用されている理由と、歴史的に非常に人気があった理由について学びます。また、サプライチェーンに適用した場合にこのアプローチがどのように大きく弱体化するのか、そして代替アプローチがはるかに効果的である複雑な理由についても触れます。
Lokad 定量サプライチェーンソフトウェア
確率的予測と数値最適化を通じ、卓越したサプライチェーンのパフォーマンスを実現するための予測的アプローチである「定量サプライチェーン」の 3 分間の紹介。
サプライチェーンにおけるシャドーIT
サプライチェーンの予測最適化は、通常、企業内の既存のアプリケーション環境のどこかに存在するデータに依存しています。しかしながら、これらのシステムの多くは、公式システムでカバーされなかった即時の運用ニーズから生まれたため、IT部門によって管理されていないことが多いです。シャドーITとは、経営陣の明確な承認なしに企業内で作成されたITシステムのことを指します。
天候予報を活用して需要予測を改善する
需要予測の正確性は、品切れを削減し、サービスレベルを向上させるための重要な要素とされています。しかし、需要が天候によって大きく影響される場合、天気予報を利用して需要予測を精緻化することは理にかなっています。