Yossi Sheffi 氏の独占インタビュー、新刊『魔法のコンベア・ベルト：サプライチェーン、人工知能、そして仕事の未来』

私はサプライチェーン分野に長年携わってきたジャーナリストとして、多くの業界専門家にインタビューしてきましたが、シェフィ教授の見解には今でも驚かされます。彼の新著『魔法のコンベヤーベルト: サプライチェーン、人工知能、そして仕事の未来』で提唱された概念は、現代のビジネス運営に対する私たちの伝統的な理解を疑問視しています。

「一般的な自動車には約 30,000 個の部品が含まれています。これらの部品は世界中のサプライヤーから供給されており、多くの部品は最終組み立てまでに複数の大陸間を何度も移動します。すべての部品は慎重に設計され、特定の材料から選択される必要があります。」とシェフィ教授は説明しました。慎重に製造され、予定通りに納品されました。」

私は自動車業界を頻繁に取材しているジャーナリストとして、自動車製造の複雑さをよく知っています。しかし、次に謝飛教授が言ったことは私を驚かせました。「ご存知ですか? 一見シンプルな赤ちゃん用おむつにも 50 以上の部品が含まれています。」謝飛教授は、サプライ チェーンの効率的な運用は分散型機能に依存していると強調しました。同氏は、「サプライチェーン全体を管理する中央管理システムはなく、すべての参加者がコスト削減とサービスレベルの向上に努めており、システム全体は無数の買い手と売り手の間での交渉と取引を通じて機能している」と述べた。

アダム・スミスの「見えざる手」理論を思い出します。シェフィ教授も同意してうなずいた。「確かに、サプライチェーンの運営は『見えざる手』の現代的な具現化だ。しかし、この複雑さは課題ももたらしている。」たとえば、可視性の問題です。シェフィ教授は、「企業は多くの場合、自社の一次サプライヤーしか知りませんが、これらのサプライヤーにも独自のサプライヤーがおり、これらの二次および三次サプライヤーは不透明であることが多く、次のような予期せぬリスクにつながる可能性があります。」と説明しています。サプライチェーンの奥深くにある品質問題や倫理問題として。

それにもかかわらず、シェフィ教授は、この複雑さは避けられず、必要であるとさえ信じています。 「複雑さはより多くの可能性を生み、より多くの可能性はより多くの複雑性を生みます。これは好循環です。」と彼は言いました。

一般に、現代のサプライチェーンは洗練されたエコシステムのようなもので、各参加者が独自の役割を果たしています。この一見混沌としているように見えますが、高度に調整された運営により、私たちは世界中から商品を驚くほど安い価格で購入することができます。今度お店で商品を手に取るときは、その背後にある「魔法のベルトコンベア」を想像してみてください。この奇跡のシステムに驚かれると思います。

サプライチェーンの複雑さをより深く理解できるように、シェフィー教授はバナナを例に挙げて詳しく説明してくれました。コスタリカの農園からボストンのスーパーマーケットに至るまで、バナナは収穫、洗浄、輸送、出荷、流通などの複数のリンクを通過する必要があります。最も興味深いのは、小売業者は消費者の需要を満たすためにさまざまな熟度レベルのバナナを必要とするため、バナナは正確に制御された人工熟成プロセスを受けることです。シェフィ教授は、「今度、スーパーマーケットの棚にきれいに並べられたバナナを見かけたら、その背後にある『魔法のベルトコンベア』を思い出してほしい。棚に何かがないからといって人々は怒るべきではない。驚きだ」と語った。そしてその製品が世の中にあることに畏敬の念を抱きます。」

サプライチェーンの上級記者として、私はシェフィ教授の見解によって、すでによく知っていると思っていたこの業界について新たな理解を与えられたことを認めざるを得ません。現代のサプライチェーンの複雑さと高度さはまさに「魔法」です。

MIT のサプライチェーン イノベーション研究所に入ると、自分が未来にいるように感じました。さまざまな高度なセンサー、ロボット、スマート デバイスが現代のサプライ チェーンの運用をシミュレートしています。謝飛教授は巨大なタッチスクリーンの前に立って、サプライチェーン管理技術の進化を見せてくれました。

シェフィ教授は、「サプライチェーン管理の技術発展は4つの段階に分けられる。これは産業革命の4段階に相当する」と述べ、第一次産業革命から普及に至るまでの機械化生産について詳しく説明した。現在の第 4 次産業革命におけるモノのインターネットと人工知能の応用。

技術革新について頻繁に報道する記者として、私は謝飛教授が言及したいくつかの主要技術に特に興味を持っています。シェフィ教授は、「バーコードの導入は重要なマイルストーンだ。在庫管理の作業負荷が大幅に軽減され、自動発注システムの基礎が築かれる」と述べた。

1970年代にスーパーマーケットがバーコードスキャンシステムを導入したときの騒動を思い出します。シェフィ教授は「その通りです。今では非常に単純なテクノロジーのように思えますが、小売業界とサプライチェーン管理を完全に変えました。」と笑顔で言いました。

次に謝飛教授は、EDI（電子データ交換）、GPS、RFIDなどのテクノロジーの影響について語った。同氏は、「RFIDはかつてバーコードを完全に置き換えると考えられていたが、実際には特定の特定分野でのみ重要な役割を果たしたに過ぎない。このことは、テクノロジーの予測が常に正確であるとは限らないことを思い出させてくれる」と語った。

特定のテクノロジートレンドを見誤った記者として、私は謝飛教授の言葉に深く感動しました。私は彼に、技術革新によって起こり得る予期せぬ結果の例を挙げてもらうように依頼しました。

Xie Fei教授はしばらく考えてこう言った、「数年前に『ブロックチェーン』という言葉がどれほど流行っていたか覚えていますか？多くの企業がサプライチェーンの問題を解決するためにブロックチェーンを使用すると主張しました。その結果は？ほとんどのプロジェクトは期待を実現できませんでした。目標。」これはブロックチェーンに価値がないと言っているのではなく、新しいテクノロジーの実用化の可能性をより慎重に評価する必要があるということです。」

クラウド コンピューティングについて語る際、謝飛教授は、「クラウド コンピューティングにより、情報処理とストレージのコストが大幅に削減され、サプライ チェーンのコラボレーションの効率が向上しました。現在では、中小企業でも高度なサプライ チェーン管理ソフトウェアを使用できるようになりました。」と指摘しました。

技術革新がどのように業界を完全に変えることができるかを説明するために、Xie Fei 教授は FedEx を例として挙げました。シェフィ教授は、「フェデックスの創設者フレッド・スミスは1978年に『荷物情報は荷物そのものと同じくらい価値がある』と予見した。この洞察が速達業界全体の変化につながった」と述べた。

かつてフレッド・スミスにインタビューした記者として、私はフェデックスの革新プロセスに深い感銘を受けました。シェフィ教授の分析により、私はこの会社について新たな理解を得ることができました。

Xie Fei教授は、サプライチェーンにおける人工知能の応用について話すときに特に興奮していました。同氏は、「AIはサプライチェーン管理の多くの分野を変えている」とし、「リスク管理から需要予測、顧客サービスに至るまで、AIの影響はあらゆるところに及んでいる」と述べた。

同氏は特に、AI技術を利用して数万のサプライヤーをリアルタイムに監視し、メディア報道にあるリスクシグナルを分析するResilincという会社について言及した。 「このテクノロジーは、企業がサプライチェーンの潜在的なリスクを数カ月前に特定するのに役立ちます」とシェフィ教授は説明した。

しかし謝飛教授は、テクノロジーは万能薬ではないとも強調した。同氏は、「将来のサプライチェーン管理の鍵は人間と機械のコラボレーションにある。AIシステムの構築者ではなく、AIの可能性と限界を理解できる洗練されたユーザーを育成する必要がある」と述べた。

人間と機械のコラボレーションの重要性をさらに説明するために、Xie Fei 教授は私を研究室の模擬倉庫に連れて行ってくれました。 「ここを見てください」と彼はワークステーションを指しながら言った。「作業員は定位置に立ち、棚はその前で自動的に移動します。機械は繰り返しの移動作業を担当し、人間はピッキング作業を担当します。」これは人間と機械のコラボレーションの好例です。

研究室を出るとき、技術革新がサプライチェーンマネジメントにもたらした大きな変化を痛感しました。

「未来はすでにここにありますが、それは不均等に分散しているだけです。」 この文は特にサプライチェーン管理の分野に当てはまります。人工知能 (AI) と自動化テクノロジーの急速な発展により、サプライチェーン管理の業務は大きな変化を遂げています。シェフィー教授は、私たちにとってチャンスと課題に満ちた未来の絵を描きました。 」

まず第一に、AI は人間に取って代わるためではなく、人間の能力を強化するために存在していることを理解する必要があります」とシェフィールド教授は単刀直入に言いました、「将来最も成功するサプライチェーンマネージャーは、AI を効果的に活用しながら、人間の個性を活かして。 」

Xie Fei教授は、将来のサプライチェーン管理は人間と機械のコラボレーションの時代になると強調し、「機械は大量のデータや反復的なタスクの処理が得意ですが、人間は共感、創造性、判断力が必要な状況の処理が得意です。大切なのは「ベストな組み合わせ」を見つけること。

彼は例を挙げます。「アマゾンの倉庫を想像してください。ピッカーがそこに立っていて、棚が自動的に倉庫に来ます。これは人間と機械のコラボレーションの良い例です。機械が重労働を処理し、人間がタスクを処理します。柔軟性と判断力を必要とするものであり、「AIがほとんどの作業を処理するが、重要な決定点では人間が介入する『人間参加型』システムがさらに増える可能性がある」とシェフィールド教授は予測する。

このような未来に直面して、サプライチェーンマネージャーにはどのような能力が必要でしょうか? Xie Fei 教授は次のような提案をしました。

技術リテラシー: 「プログラマーである必要はありませんが、AI の基本原理、機能、制限を理解する必要があります。」

システム思考: 「サプライチェーンは複雑なシステムであり、全体像を把握し、さまざまな部分がどのように相互作用するかを理解できる必要があります。」

適応性と学習: 「テクノロジーの変化のペースはますます速まり、生涯にわたる学習が必要になるでしょう。」

コミュニケーションとコラボレーションのスキル: 「仕事がより部門間および異文化間で行われるようになるにつれ、これらの『ソフト スキル』はますます重要になるでしょう。」

創造的な問題解決: 「AI はデータと分析を提供できますが、これらの洞察を創造的に適用するには依然として人間が必要です。」

倫理的判断: 「意思決定においてAIが果たす役割がますます重要になるにつれ、これらの決定が倫理や企業価値と一致していることを保証することが、経営者の重要な責任となるでしょう。」

シェフィ教授は、そのような人材を育成するには、教育と研修システムもそれに対応する変更を加える必要があると考えています。「私たちの教育計画は変わりました」と彼は言いました。「以前は分析スキルに非常に重点を置いていましたが、私たちは卒業生 職場では、ソフトスキルの高い人に負けてしまうことが多いので、今ではコミュニケーションやチームワークなどの能力の育成にもっと気を配っています。

謝飛教授はまた、「二重教育」の概念についても言及し、「ドイツには、学生が半分の時間を企業で働き、半分の時間を大学で学ぶという優れたモデルがある。このモデルにより、学生は理論的知識と実践を組み合わせたものをより適切に組み合わせることができる」と述べた。 」

シェフィ教授は労働者に対して、継続的な学習の重要性を強調し、「企業は従業員のスキル向上に投資する必要がある。しかし、より大きな課題は、独立した労働者や中小企業にとって、彼らには訓練するためのリソースがない可能性がある。」シェフィールド教授は、この移行には課題がないわけではないと認めている。「人々がAIに仕事が取って代わられることに不安を感じているのは当然だが、技術の進歩は最終的には、技術の進歩によって奪われる仕事よりも多くの仕事が生み出されることを歴史が教えている。」

同氏は例を挙げ、「数十年前に『Google Advertising Optimizer』のような仕事が存在するとは誰が想像しただろうか。新しいテクノロジーは常に新しい雇用の機会をもたらすだろう」と語った。

しかし、シェフィールド教授は、この変化が不平等を悪化させる可能性があるとも警告し、「新しい技術に適応できる人は機会にもっとアクセスできるかもしれないが、適応できない人は取り残されるかもしれない。これが私たちが直面する社会課題として必要なことだ」と語った。一緒に。"

シェフィ教授は将来に目を向け、希望に満ちています:「AI時代のサプライチェーン管理は、より効率的で、よりスマートで、より持続可能なものになるでしょう。しかし、最も重要なのは、変化を積極的に受け入れようとする人々にエキサイティングな機会を提供することです」キャリアの機会を学び続けてください」と彼は、次のような印象的な比喩で会話を終えました。未来は、人間特有の洞察力を維持しながら、これらの新しいツールを使いこなすことができる人のものです。」

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この記事の内容は、Public Account-DSC Digital Supply Chain から転載されています。この記事は著者の意見を表明したものにすぎません。ご提案やご質問がございましたら、私までご連絡ください。

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