この章で説明したように、在庫計画プロセス全体の中心となるのが在庫計画担当者です。在庫計画担当者とその直接管理は、在庫計画プロセスの設計、在庫最適化テクノロジーの特性化、および在庫、運転資本の影響、およびサプライチェーンの信頼性に関するプロセスの結果の制御を担当します。これらのプロセスの結果は、通常、重要として認識されます。
時間の経過とともに、在庫計画担当者の役割は大きく変化しました。当初、在庫計画担当者は在庫管理プロセスに近く、ビジネスに投入される正確な品目について主に理解し、生産ラインの近くや地域の流通センタに製品を保管する必要がある単純な在庫管理ルールを構築したり、小売店の顧客に転送したりしていました。現代のサプライチェーンマネジメントのほとんどの要素と同様に、この非公式なコミュニティ知識の多くは、より科学的な根拠を持つものへと進化してきました。在庫の計画と最適化に違いはなく、より複雑な最適化エンジンを運用するには、高度な数学的構成の理解、統計に精通した知識、および基盤となる知識の習得が求められます。
このトレーニングでは、最新の在庫計画プロセスを管理する在庫計画および最適化機能について説明します。プロセスに関連する統計およびパラメータを理解する必要がある統計およびパラメータが多数あることを学習しました。たとえば、レビュー間の期間が在庫バッファに与える影響を理解し、通常の分布、ガンマ分布、およびポアソン分布を理解し、顧客サービスレベルと内部サービスレベルの違いを理解することが重要です。ただし、計画プロセスにおけるビジネスの重要性はいずれも排除されません。これらの新しい要素をすべて導入すると、多くの場合、企業はビジネスの知識よりもあらゆるケースで科学が勝つと信じています。不正解です。在庫計画担当者とマネージャーは、ビジネスの実態と周囲を密接に結び付けることが重要です。これにより、ソリューションが吐き出した数値が現実的にチェックされます。
在庫計画担当者の複雑さをビジネスの現実から遠ざけると、計画結果が高くなる可能性があります。たとえば、塗料を販売する小売店の在庫計画実装のテスト中に、白塗料という製品が 1 つだけ必要であることをアルゴリズムで簡単に予測できます。それは売れ行きが最高で、アルゴリズムは店を満杯にしようとするが、白塗料だけでやることを提案している。白いペンキだけの店に行きませんか。その他の例は自動車ディーラーにあり、在庫アルゴリズムによってさまざまなバンパーの在庫保持が簡単に提案されます。自動車バンパーの大きさと平均的なディーラー規模を考えると、これは実用的ではない。
結論として、優れた在庫プランナーのプロフィールは、科学的な鋭さ、データ分析への食欲と、アルゴリズムの結果を検証する良質な常識を組み合わせる。多くの場合、結果の実用性を評価することで、在庫計画担当者はそれらをパラメータの更新に変換し直すことができ、時間の経過とともにアルゴリズムのパフォーマンスが向上します。