目次
概要
 ワンナンバープランニングの落とし穴
 確率的計画の力：空港の例え
 John Galt Solutions の新しい確率的計画ソリューション
 サプライチェーン計画変数の複雑さ
 リスク許容度、目標、戦略に合わせて計画を調整する
 まとめ

概要

サプライチェーン管理の複雑なネットワークでは、無数の変数の微妙なバランスが成功と失敗を左右します。そこで、計画はシームレスなオペレーションを統率するマスターコンダクターの役割を担います。しかし、ワンナンバープランと呼ばれる単一ポイントの予測に頼る従来の計画方法では、サプライチェーンオペレーションに付きまとう固有の不確実性を十分に考慮できないことがよくあります。このアプローチは意思決定を妨げるだけでなく、組織が変化する状況に迅速に適応する準備が整わないままになります。一方、確率的計画は、さまざまな潜在的な結果とその確率を組み込むことで、不確実性に対処する強力で機敏なアプローチとして浮上します。この考え方を取り入れることで、サプライチェーンの専門家は、組織のリスク許容度、目標、戦略に沿った現実的で効果的なプランを作成できます。

ワンナンバープランニングの落とし穴

単一点予測の限界

従来のサプライチェーン計画でよく頼りにされるワンナンバープランは、単一ポイント予測という不安定な基盤の上に構築されています。これらの予測は、広範囲にわたる潜在的需要を 1 つの一見正確な数字に凝縮しようとします。しかし、このアプローチでは、現実世界の需要パターンを特徴付ける固有の変動性と不確実性を捉えることができません。可能性の範囲を無視し、単一ポイントのみに焦点を当てることにより、ワンナンバープランは誤った確実性を生み出し、組織をこの恣意的な予測からの必然的な逸脱に対して脆弱な状態にします。

不確実性がサプライチェーンの成果に与える影響

ワンナンバープランへの依存は、サプライチェーンの結果に広範囲にわたる影響を与える可能性があります。実際の需要が単一点の予測から乖離すると、組織は予期せぬ急増に圧倒されるか、過剰在庫と無駄なリソースの負担に悩まされることになります。この柔軟性と対応力の欠如は、売上の損失、顧客の不満、利益率の低下につながる可能性があります。さらに、こうした失敗の波及効果はサプライチェーン全体に広がり、全体的なパフォーマンスを妨げる混乱や非効率を引き起こす可能性があります。

確率的計画の力：空港の例え

複数の要因とその確率を考慮する

確率的計画の威力を説明するために、空港への旅行の計画を例に考えてみましょう。出発時刻を決めるとき、旅行者は、それぞれに固有の確率を持つ多数の要因を考慮する必要があります。交通状況、天候パターン、事故の可能性、輸送手段の信頼性などがすべて関係してきます。これらの変数とそれぞれの確率を比較検討することで、旅行者は情報に基づいた決定を下し、予定通りに到着する可能性を最大化し、予期せぬ遅延のリスクを最小限に抑えることができます。同様に、サプライチェーン計画では、確率的アプローチによって意思決定者は幅広い要因とそれに関連する確率を考慮できるため、堅牢で適応性の高い計画を作成できます。

変化する状況に基づいて計画を適応させる

確率的計画の主な利点の 1 つは、状況の変化に適応できることです。空港に例えると、旅行者が交通状況や気象パターンに関する最新情報をリアルタイムで受け取れば、それに応じて計画を調整できます。潜在的な遅延を考慮して、別のルートを選択したり、早めに出発したりすることもできます。同様に、サプライチェーン管理における確率論的計画により、組織は新しい情報と変化するリスクに基づいて計画を継続的に更新できます。リアルタイムデータを組み込み、確率を再評価することで、意思決定者は潜在的な混乱を軽減し、サプライチェーンのパフォーマンスを最適化するために事前に調整を行うことができます。

John Galt Solutions の新しい確率的計画ソリューション

マルコフ決定過程とQ学習を活用する

サプライチェーンプランニングソフトウェアの大手プロバイダーである John Galt Solutions は、高度な分析と機械学習の力を活用した最先端の確率的プランニングソリューションを開発しました。このソリューションの中核には、不確実性の下での複雑で逐次的な意思決定のモデル化を可能にする数学的フレームワークであるマルコフ意思決定プロセス (MDP) があります。 MDP を活用することで、John Galt のソリューションはさまざまなサプライチェーンプロセスの価値を定量化し、現実世界の業務を支配する複雑な確率の網を説明できます。さらに、このソリューションでは、意思決定者がさまざまなシナリオを探索および評価できるように、関連するシミュレーションを生成する強化学習手法である Q ラーニングが採用されています。

新しいリスク評価に基づくリアルタイムの再最適化

John Galt の確率的計画ソリューションの際立った特徴の 1 つは、新しいリスク評価に基づいてリアルタイムで計画を再最適化できることです。需要パターンの変化やサプライチェーンの混乱など、さまざまな要因の可能性が変化すると、ソリューションは更新された確率を反映するように計画を動的に調整します。この継続的な再最適化により、組織は変化する状況に迅速に適応し、現在のリスクプロファイルに合った情報に基づいた決定を下すことができます。このアジャイルなアプローチを採用することで、サプライチェーンの専門家は、不確実性の複雑さを、より大きな自信と回復力を持って乗り越えることができます。

サプライチェーン計画変数の複雑さ

リードタイム、需要の変動性、スループットタイム

サプライチェーンの計画は、無数の変数を含む多面的な取り組みであり、それぞれの変数がプロセス全体の複雑さに寄与します。重要な要素の 1 つは、注文してから商品を受け取るまでの時間を表すリードタイムです。確率的計画では、各原材料のリードタイムの変動が考慮され、サプライチェーンのダイナミクスをより正確に表現できます。もう 1 つの重要な変数は、製品ごとに固有の変動パターンがあるため、需要の変動性です。需要の変動を計画プロセスに組み込むことで、組織は顧客の好みの変化をより適切に予測し、対応できるようになります。さらに、スループット時間、つまり製品の生産に必要な時間は、機器の使用年数、製品の組み合わせ、生産順序などの要因によって異なります。確率的計画はこれらの複雑さを考慮し、より正確な容量計画とリソース割り当てを可能にします。

製品の収量とその他の重要な要素

確率的計画では、リードタイム、需要の変動性、スループットタイムに加えて、製品の歩留まりなどの要素も考慮する必要があります。生産プロセスの歩留まりは、品質の問題や機械のパフォーマンスなど、さまざまな理由により変動する可能性があります。歩留まり率の確率的モデリングを組み込むことにより、組織は顧客の需要を満たすために必要な原材料と生産能力をより適切に見積もることができます。在庫レベル、輸送オプション、サプライヤーの信頼性など、その他の重要な要素もサプライチェーン計画において重要な役割を果たします。確率論的なアプローチにより、意思決定者はこれらの要因の影響とそれに関連する不確実性を評価でき、より包括的で回復力のある計画を立てることができます。

リスク許容度、目標、戦略に合わせて計画を調整する

高値または安値を逃した場合の影響を理解する

確率論的計画により、組織はサプライチェーン計画を独自のリスク許容度、目標、戦略に合わせて調整できます。あらゆる潜在的な結果とそれに関連する確率を考慮することで、意思決定者は高需要シナリオまたは低需要シナリオの欠落による影響を評価できます。組織によっては、サービスレベルと顧客満足度を優先し、在庫切れを避けるために追加の在庫を保有することをいとわない場合があります。在庫保持コストを最小限に抑えるために、欠品のリスクが高まることを受け入れて、コストの最適化と無駄のない運用に重点を置く企業もいます。確率的計画は、組織の特定の目的とリスク選好度に基づいて、情報に基づいたトレードオフを行うために必要な洞察を提供します。サプライチェーンの専門家は、さまざまな結果の影響を理解することで、リスクと報酬の適切なバランスを取る計画を立てることができます。

新しい情報を活用してより迅速に方向転換する

確率的計画のもう 1 つの重要な利点は、新しい情報が出現したときに迅速なピボットを可能にする機能です。急速に変化するビジネス環境では、サプライチェーン計画は適応性と即応性を備えていなければなりません。確率論的なアプローチにより、組織は顧客需要の変化、サプライヤーの混乱、市場動向などの新しいデータを迅速に組み込むことができます。確率を更新し、シミュレーションを再実行することで、意思決定者は計画を迅速に調整してリスクを軽減し、機会をつかむことができます。この機敏性は、迅速に方向転換する能力が成功と失敗の分かれ目となる今日の競争環境において極めて重要です。確率論的な計画を立てることで、組織は計画がデータ主導の洞察と適応可能な戦略の基盤に基づいて構築されていることがわかり、より自信を持って不確実性を乗り越えることができます。

まとめ

確率的計画は、サプライチェーン管理におけるパラダイムシフトを表し、不確実性に対処するためのより洗練された回復力のあるアプローチを提供します。サプライチェーン変数の複雑さを受け入れ、潜在的な結果の全範囲を考慮することで、組織はリスク許容度、目標、および戦略により適合した計画を策定できます。

確率論的計画の力は、サプライチェーンの包括的なビューを提供する能力にあり、意思決定者が情報に基づいてトレードオフを行い、変化する状況に迅速に適応できるようになります。ビジネス環境が進化し続け、不確実性が常態化する中、パフォーマンスの最適化、リスクの軽減、長期的な成功の促進を目指すサプライチェーンの専門家にとって、確率的計画は不可欠なツールとなるでしょう。