サプライチェーンの科学と技術
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サービスレベル vs. フィルレート
サプライチェーンにおいて、サービスレベルは次の発注サイクル中に品切れにならない確率を示します。一方、フィルレートは顧客の需要が適切に満たされる割合を示します。サービスレベルとフィルレートは異なる概念であり、混同すべきではありません。
Min/Max在庫方式は機能しない
Min/Max在庫方式は、2つの在庫水準を定義します: 第一に、補充基準としての「min」、第二に、補充目標としての「max」です。しかし、その普及にもかかわらず、この方式はほとんどの現代的なサプライチェーンには適していません。
高成長の予測は可能ですか？
成長、そして一般的に言えばトレンドは、正確な需要予測を行うために考慮される必要があります。しかし、統計的パターンとしての成長は、季節変動などの他のよく知られたパターンと比べて、より難解で捉えにくいことが証明されています。
季節性を予測する方法
季節性は予測精度を向上させるために利用できる主要な周期パターンの一つです。ほとんどのサプライチェーンプロセスは、需要だけでなくリードタイムの影響もあり、ある程度季節性を持っています。
ABC分析は機能しない
ABC分析は、多くのサプライチェーンで使用される広く普及した在庫の分類方法です。その目的は、管理者の関心を最も重要な点に優先的に向けることです。しかし、この方法には多くの欠点があり、最新の技術とは言えなくなっています。
サプライチェーンにおけるモジュラー化
物理的なサプライチェーンを支えるインフラは非常にモジュラー化されている一方で、在庫管理や需要予測システムなどのソフトウェア・インフラはモノリシックで脆弱になりがちです。その結果、大規模なソフトウェア・サプライチェーンの失敗が今なお続いています。
セールス・アンド・オペレーションズ・プランニング (S&OP)
セールス・アンド・オペレーションズ・プランニング (S&OP) は、サプライチェーン以外の部門―特に営業、財務、生産―とのより深い連携を活用することで、卓越したサプライチェーン実行を実現することを目的とした企業の手法です。複数のベンダーが最先端の企業はS&OPの下で運営されていると主張するにもかかわらず、ほとんどの実装にはS&OPの本質に起因する類似の欠陥が見受けられます。
サプライチェーンにおけるデータの仕事
サプライチェーンマネジメント（SCM）の実践は、ますますデータ駆動型で数量化されています。サプライチェーンサイエンティストなどの新しい役割が現れています。企業は、これらの能力を社内で開発するか、外部化するかについて戦略的な決定をする必要があります。
サプライチェーン最適化のためのデータ要件
予測的なサプライチェーン最適化は、十分に整備されたデータに依拠しています。このデータの目的は二重です。第一に、過去のサプライチェーンデータは予測モデルの構築に利用され、第二に、サプライチェーンの現状を示すデータは意思決定の最適化に活用されます。
新製品の需要予測
新製品には、時系列として表現できる売上履歴がありません。その結果、時系列予測モデルは新製品には適用できません。新製品の需要予測には、製品属性などの時系列としては提供されないデータを活用できる、代替の予測モデルが必要です。