保洁供应链的牛鞭效应 供应链中的牛鞭效应



什么是牛鞭效应(Bullwhip Effect)?简单地说,就是将企业的供应链比喻为一条牛鞭,只要牛鞭的一端有些微的变动,就会引起另一端大幅度的摆动,企业的供应链越长,牛鞭摆动的幅度与效应也就越强烈。这是1961年由佛瑞斯特(Jay Forrester)所发表的理论。

知名的惠普公司,在一家主要零售商店中,检查打印机的销售记录时发现:打印机的销售量随着时间波动起伏,但是,这家零售商,向惠普公司提交的订单数量的波动幅度,却比实际销售量的波动幅度大许多。惠普公司接着又往上游追溯,追踪惠普打印机部门对于订单数量的处理记录,发现打印机生产部对于物料供应单位所提出的数量,其波动幅度更是远远超过前面二者。这就是牛鞭效应:末端消费者微小的消费波动,却能造成产品上游供货商的需求量大幅变动,并导致企业产生巨大的库存成本或销售预测差异。

以食品业为例。食品制造业的供应链中,从产品离开生产线到摆放至零售商的货架上,大约要耗费100天左右的库存时间,而这些库存所造成的时间成本、空间成本、维护成本等,都是供应链中各个企业的沉没成本,是有害无益的。其他产业的状况也不相伯仲。

 保洁供应链的牛鞭效应 供应链中的牛鞭效应
要抑制牛鞭效应,经理人必须找出,造成自己所属产业中牛鞭效应的原因是什么。总的来说,因素不外乎三种行为:促销行为、预测行为、批量采购行为。

零售商为了刺激活跃市场,常提供折价券、优惠价,或限量供应来促销。这些促销行为就会造成需求量的短期增加,事实上这些增加的数量,并非市场真正的需求,而是消费者捡便宜心态造成的波动。这些波动的信息,很容易就会被曲解成需求增加,而造成牛鞭效应。对于中上游的厂商来说,要限制零售商使用这些手段是不可能的,但是可以通过协商或约定的方式,控制一年中促销价格的变动幅度与举办频率,让变动成为可以预期与考虑的因素。此外,上游供货商在接到订单的同时,也应同时要求观察零售商的销售量,利用第一手的市场信息来计算市场需求,避免误判发生。

企业为了让生产线能够顺畅地实时生产交货,会要求原料保存在安全库存水平之上,如果安全库存的预测基础,是来自于牛鞭效应下的资料,那么越是上游的厂商,库存的成本就越会高得离谱。要防止这样的现象,供应链厂商之间就必须要达成协议,让市场信息能够共同使用,并且在进行预测分析时,使用同一套计算逻辑,避免各自计算自己期望的结果,让“安全”的范围不断扩增。

企业为了减少采购作业成本,或为了压低购买价格,都会做出定期的批量采购行为。对于上游供货商来说,这些批量的数字,并无法呈现真正的市场需求,若是以这些数据作为需求量的判断基础,很容易就会落入牛鞭效应的“圈套”之中。要促使企业减少批量采购行为,上游供货商必须要提供优惠的混合采购政策,或者联合采用第三方的物流服务公司,使少批量的装配运送费用降至合理与较容易负担的水平,不再是企业的负担,借此鼓励厂商根据真正的市场需求来进行订购。

综上所述,我们可以发现要抑制牛鞭效应的发生,供应链的强效管理是必要的手段,供应链的企业间若没有信息同步的沟通、信任与支持,就没有办法获得正确、可靠的信息,没有正确可靠的信息,在市场需求量的估计上就必定会出现扭曲,导致牛鞭效应的再次出现。

供应链一端的差之毫厘,可能会导致另一端的失之千里,不可不慎。

(作者系安元管理顾问有限公司远东暨大中华区首席执行官CEO)

  

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