On planning what we can't predict.

Notes from fourteen years inside supply-chain transformations — the tools, the failures, the slow-burning truths the demos don't show. SAP IBP, o9, Kinaxis, OMP, S&OP, careers, and the gap between forecast and reality.

Read the index ↓10 essays · ~94 min total · since 2026

Demand · Forecast vs Actual · last 24 months

Plant 04 · Rolling MAPE

22018014010060

JUN '24SEPDECMAR '25JUNSEPDECMAR '26

Forecast Accuracy

71.4%

MAPE

28.6%

Bias

+4.2%

Service Level

94.1%

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SAP IBP ↑ 2.4%OMP ↓ 0.8%o9 ↑ 5.1%Kinaxis flatDemand sensing + 12.0%Forecast accuracy 71.4%Service level 94.1%DOH 42 daysBullwhip ratio 1.83Bias + 4.2%S&OE adoption 62%Implementation budget ~ $4.2mSAP IBP ↑ 2.4%OMP ↓ 0.8%o9 ↑ 5.1%Kinaxis flatDemand sensing + 12.0%Forecast accuracy 71.4%Service level 94.1%DOH 42 daysBullwhip ratio 1.83Bias + 4.2%S&OE adoption 62%Implementation budget ~ $4.2m

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1 min readPublished February 2026

Essay · Supply Chain

ブルウィップ効果: わずかな需要の変化がサプライチェーンの混乱に変わる仕組み

消費者需要のわずか5%の増加が、メーカー側では40%の急増になり得ます。その背後にある数学、そして実際に効果のある3つのレバーを解説します。

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