Эффект бычьего кнута — Bullwhip effect

Этим постом я продолжаю описывать «ключевые» термины, принятые в сфере управления цепочек поставок. Одно из основных понятий — это так называемый «Bullwhip»-эффект, или «эффект бычьего кнута». Так называют ситуацию, при которой незначительные изменения спроса конечного потребителя приводят к значительным отклонениям в планировании запасов и производства у других участников цепочки поставок (дистрибьюторов, производителей, их поставщиков и т.д).

Одна из очевидных причин возникновения таких «перекосов планирования» заключается в том, что менеджеры, сталкиваясь с резким всплеском входящих заказов, перестраховываются и в свою очередь размещают в «вышестоящем» звене цепочки поставок (поставщике товара — то есть у дистрибьютора или производителя) такой заказ, чтобы он позволил удовлетворить повышенный спрос с некоторым запасом. Когда такой завышенный заказ прибывает (естественно, спустя некоторое время), всплеск спроса на товар уже уступает место спаду, на складе образуется избыток товара, и следующий заказ будет либо отложен до расходования запаса, либо ощутимо сокращен в объеме. Поставщик товара, получая такие неравномерные заказы, в свою очередь строит прогнозы с еще большим разбросом значений и тем самым еще больше увеличивает амплитуду «скачка» , размещая заказ «с еще большим запасом» у своего поставщика компонентов.

Более детальный анализ «эффекта бычьего кнута» выделяет несколько причин:

• нарастающие ошибки в прогнозировании спроса в звеньях цепи поставок;
• создание предприятиями дополнительных страховых запасов;
• увеличение размеров партий поставок;
• колебания цен;
• запаздывания в получении необходимой информации о потребностях;
• отклонения от плановых сроков и объемов производства и поставок.

Ошибки прогнозирования
Компания формирует план своих заказов на основании прогнозирования спроса своих клиентов. Как правило, прогноз строится на данных прошлого периода. При этом статистические приемы обработки данных экстраполируют данные восходящих и нисходящих трендов несколько дальше, за реальные предельные точки подъемов и спадов спроса. С учетом этой ошибки как в сторону увеличения, так и в сторону уменьшения, компания формирует свои заказы поставщику. При этом она исходит еще и из уровня своих текущих запасов, вычитая или прибавляя завышенный или недополученный в предыдущем заказе объем. Соответственно поставщик, анализируя временной ряд заказов компании, прогнозирует свои потребности с еще большим разбросом:  

Увеличение размеров минимальных партий поставок
Как правило, заказы клиентов консолидируются в минимальные партии, чаще всего по норме загрузки транспортного средства (грузовика, вагона, контейнера). Таким образом, степень отклонения Чем больше размер такого заказа и соответственно чем реже делается заказ, тем больше будет степень его отклонения.

Снижение цен и промо-акции
В периоды снижения цен или проведения промо-акций клиенты могут формировать значительные запасы, поэтому естественно, что после окончания промо-акции наступает спад заказов, поскольку клиенты начинают расходовать свои запасы, сделанные в период снижения цен. Такая политика искусственно «раскачивает качели» спроса и увеличивает расхождения с фактической потребностью.

Квотирование объёмов исполнения заказов
Дистрибьюторы в условиях дефицита предложения часто намеренно завышают обьем заказа в ответ на политику квотирования. Часто такая политика вызвана «благими намерениями» производителей, консолидирующих свою логистику и желающих достичь сокращения дистрибуционных затрат за счет назначения «обязательных квот», которые должны быть «выбраны» дистрибьютором. Негативной стороной такого подхода также является значительное искажение реальной картины спроса.

Период доставки заказа
Чем больше период доставки товара, тем выше неопределенность с выполнением заказа и величина страхового запаса, генерируемого потребителем. В результате, при расчете точки перезаказа и уровня страхового запаса (в днях продаж) мы фактически умножаем значения среднего дневного спроса и соответственного квадратичного отклонения на число дней доставки, что естественно, пропорционально увеличивает отклонения реальной картины спроса в каждом звене цепочки поставок. При этом, чем больше звеньев в логистической цепи, тем более выраженным будет Bullwhip эффект.