Efekt byczego bicza może utrudnić życie logistykom. Oto, co zniekształcone informacje o popycie robią z łańcuchem dostaw

Efekt byczego bicza może utrudnić życie logistykom. Oto, co zniekształcone informacje o popycie robią z łańcuchem dostaw

Każda branża, a w niej każdy z podmiotów, w swojej działalności spotykają się ze zmiennością popytu i jest to normalne w gospodarce opartej na konkurencji. Dlatego tak istotna jest umiejętność oddzielenia tego, co naturalne na rynku od tego, co jest zniekształceniem wywołanym przez inne mechanizmy. Jednym z bardziej powszechnych zjawisk zniekształcenia popytu w łańcuchu dostaw jest efekt byczego bicza (bullwhip effect). Na czym polega?

W fachowej literaturze spotkać się można z 4 przypadkami wywołującymi wspomniany efekt. Wszystkie opierają się na nieefektywnym przepływie informacji w łańcuchu dostaw, a różnicuje je główna przyczyna:

  • fluktuacja cen,
  • racjonowanie i niedobór,
  • grupowanie zamówień,
  • nawarstwiające się błędne informacje o popycie w kolejnych ogniwach łańcucha dostaw (tzw. efekt Forrestera).

Temu ostatniemu przyjrzymy się bliżej w tym artykule.

Od stu sztuk… do pięciuset!

Na przełomie lat 50. i 60. J.W. Forrester analizując przepływy produktów i materiałów między przedsiębiorstwami zauważył, że w wyniku nawarstwiania się błędnych informacji dotyczących popytu dochodzi z jednej strony to gromadzenia się nadmiernych zapasów, z drugiej, w pewnych przypadkach, równocześnie do spadku dostępności produktów.

Dla zobrazowania tego posłużę się prostym przykładem, który często obserwuję w praktyce [Tab. 1]. Odbiorca końcowy zgłasza zapotrzebowanie na 100 szt. danego artykułu (oczywiście nie interesuje go żadne MOQ – minimum order quantity – czy lead time).

dostawa surowego materiału producent komponentów producent dystrybutor hurt detal
popyt widziany 1000 500 200 150 110 100
MOQ 1000 500 100 50 10 0
zamówienie 0 1000 500 200 150 110
lead time 90 60 30 10 5 1

Tab.1 Powstawania Efektu Forrestera, źródło: opracowanie własne

Sprzedawca te warunki uwzględnić musi, podobnie jak własną strategię wobec rynku (stąd też jego zapotrzebowanie zgłoszone do hurtownika wynosi już 110 sztuk).

To w oczywisty sposób wpływa na działanie hurtownika, który widząc zapotrzebowanie od detalisty na wskazaną ilość towaru, uwzględniając już wcześniej pominięte dodatkowe warunki oraz własną politykę utrzymywania zapasów oraz zabezpieczania się przed ewentualną fluktuacją popytu, zgłasza do producenta zapotrzebowanie na 150 szt.

Podobnie zachowa się dystrybutor. W efekcie do producenta dotrze informacja o zapotrzebowaniu na 500 sztuk towaru.
Na tym etapie dodatkowymi czynnikami mającymi silny wpływ na dalsze zaburzenia są zazwyczaj jeszcze MOQ i lead time. W efekcie, na końcu tego łańcucha znajduje się dostawca surowego materiału, który widzi zapotrzebowanie na poziomie 1000 szt.

Tym sposobem, poprzez brak informacji przepływającej w łańcuchu dostaw oraz błędne prognozowanie na poziomie kolejnych jego ogniw, ze stosunkowo niewielkiego popytu na rynku, udało się wygenerować dziesięciokrotnie większe zapotrzebowanie na szczycie łańcucha dostaw.

A z mojego skromnego doświadczenia mogę zapewnić, że nie jest to najwyższy mnożnik, jaki widziałem.

Jak działa efekt byczego bicza?

Powyżej opisany przykład można zobrazować też na bardzo wymownym wykresie [Rys.1]. Łatwo się zorientować, że niemal stabilne zapotrzebowanie od konsumentów przekłada się na coraz większe „fale” w kolejnych ogniwach łańcucha dostaw. Przy większej ilości danych i większym wypłaszczeniu tego wykresu widzielibyśmy właśnie wspomniany już efekt byczego bicza.

Rys. 1 Efekt byczego bicza, źródło: opracowanie własne

Wspomniałem już, że jedną z przyczyn takiego stanu rzeczy jest brak przepływu poprawnych informacji. Ale warto wskazać również na błędy w prognozowaniu popytu (zarówno metodyka przyjęta do prognozowania, jak i sama polityka organizacji dot. poziomu zapasów, przyjętego % dopuszczalnej fluktuacji itp.).
Przyczyn doszukiwać możemy się również w działaniach działów sprzedaży i zakupów (korzystniejsze warunki cenowe dla dużych MOQ i długiego lead time’u).

Mała zmiana – wielki problem

Zastanówmy się więc, jak taka fluktuacja wpływa na łańcuch dostaw.

Występowanie efektu Forrestera powoduje dla każdej jednostki w łańcuchu dostaw zwiększenie kosztów logistycznych i/lub operacyjnych. Niezależnie czy będzie to zwiększenie poziomu zapasów i tym samym wzrost kosztów magazynowania, czy konieczność organizacji transportów specjalnych, w celu pokrycia nagłego zwiększenia zamówień.

Bazując na omówionym przykładzie, przyjrzyjmy się bliżej sytuacji producenta komponentów. Otrzymał on zamówienie na 500 szt., na zrealizowanie którego ma 60 dni. Niestety jego lead time do dostawcy surowego materiału wynosi 90 dni. Jasne jest, że nie otrzyma surowca w potrzebnym terminie. Tym samym albo poniesie koszt przyspieszenie dostawy (o ile będzie to możliwe) albo straci być może część udziału w rynku, nie mogąc zrealizować zamówienia w terminie.

Oczywiście mógł się przed tym zabezpieczyć utrzymując odpowiednio wysoki zapas bezpieczeństwa surowca lub już gotowego komponentu. Niezależnie od podjętych działań, ponosi on jednak dodatkowe koszty, które obniżą jego ROE (wskaźnik rentowności kapitału własnego). A realny wybór brzmi: nadprodukcja lub obniżenie poziomu obsługi klienta.

Jak zapobiegać efektowi Forrestera?

Na poziomie pojedynczego przedsiębiorstwa jest to bardzo trudne. Bez współpracy z pozostałymi jednostkami w łańcuchu dostaw, pozostaje jedynie poprawa własnych prognoz (sporo jest literatury na temat różnych auto regresywnych modeli) lub wdrożenie S&OP (Sales & Operations Planning), które docelowo również skupia się na poprawie, jakości i analizie danych, na podstawie których sami dokonamy prognozy. W mojej opinii, tylko współpraca może w istotny sposób zniwelować powstające zniekształcenia popytu.

Przede wszystkim należy wspomnieć o tzw. granicznym punkcie informacyjnym. Jest to ostatnie miejsce w łańcuchu dostaw, w którym dane dotyczące popytu są rzeczywiste. Oczywiście przesuwanie go wyżej w łańcuchu wymaga ścisłej współpracy i niezaburzonej wymiany informacji (infopartnering) lub nawet współpracy w ramach S&OP.

Takie zachowania cechują dojrzałe organizacje, nastawione na współpracę i o ugruntowanych podstawach. Oczywiście w ramach szerokiej współpracy wyróżnić należy również inne modele kooperacji: VMI (Vendor Management Inventory – zarządzania zapasami przez dostawcę), CPFR (Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment – wspólne planowanie, prognozowanie i uzupełnianie) czy ECR (Efficient Consumer Response – efektywna obsługa konsumenta).

Przy wykorzystaniu powyższych modeli współpracy, o ile firmy wykażą się odpowiednią otwartością, zaufaniem i chęcią współpracy, wyeliminowane efektu Forrestera jest bardzo prawdopodobne.

Fot. opracowanie własne autora

Najpopularniejsze
Komentarze
0 Komentarzy
Użytkownik usunięty