Beergame
Reflektion
Supply Chain Management & Industriell Marknadsföring
722A29
Louise Englund, Karl Forsberg,
Ida Larsson, Karl Kloo
Innehållsförteckning 1: Reflektioner kring spelet ......................................................................................................... 3 1.1 Spelets gång .............................................................................................................................................................. 3 1.2 Analys av kurvorna ................................................................................................................................................ 3 1.3 Bullwhip-­‐effekten i teorin och hur den kan dämpas ............................................................................... 4 1.3.1 Orsaker till bullwhip-­‐effekten ur ett teoretiskt perspektiv ........................................................ 4 1.3.2 Hur hade bullwhip-­‐effekten kunnat dämpas? .................................................................................. 5 1.4 Vad hade vi kunnat göra annorlunda i praktiken? ................................................................................... 6 2: Reflektioner kring bullwhip-­‐effekten i verkligheten .................................................... 6 Slutsats ............................................................................................................................................... 7 Referenser ......................................................................................................................................... 8 Del 1: Reflektioner kring spelet 1.1 Spelets gång Vi har tolkat det som att uppgiftens syfte primärt är att analysera, integrera och reflektera över en försörjningskedja mellan kundens efterfrågan, olika avdelningar i företaget samt vilka åtgärder och beslut som ligger till grund för dess hantering. Vilka problem och olika beståndsdelar kan finnas samt varför uppstår de egentligen? En lagd order per dag är basis i den här uppgiften. Kedjan ser ut som följande: kundens efterfrågan, säljdivision, regionallager, centrallager, fabrik och slutligen leverantörer. Syftet med hela försörjningskedjan är för samtliga divisioner att maximera vinst och minimera kostnader, med fokus på lagerhållning under spelets gång. Vinst i form av både värde för kund i och med att kunna leverera, samt bibehålla en nära och koncis relation med kommunikation och informationstransparens för att underlätta samarbetet mellan avdelningarna. Om parterna inom försörjningskedjan inte samarbetar med varandra kan det lätt uppstå förödande konsekvenser. Det enda som vi själva kunde påverka var alltså den dagliga orderläggningen i de olika avdelningarna. 1.2 Analys av kurvorna I relation till våra lagda ordrar per dag, har vi en hög andel både lager och kostnader. Det gick väldigt snabbt utför och för att rädda bristen på nya kundordrar krävdes det i större utsträckning att få större inleveranser. Vi hade således en större ackumulerad kostnad än vad vi kunde hantera, i princip genom hela försörjningskedjans gång. Detta problem är vi medvetna om nu i efterhand och kan lösas med till exempel ett förhållningssätt som innebär integrering av samtliga distributionskanaler. Vår lagernivå uppnår en nivå som redan dag 11 stagnerar successivt för samtliga avdelningar undantaget säljdivisionen. Omkring dag 21 har det centrala och regionala varuhuset, samt fabriken en varulagerbrist på nästan 50 enheter. (Bilaga 1 & 2, 2014) Kort därefter korrigeras detta och en uppgång per enhet samordnas. Vad gäller beställning av kvantitet ser vi en jämn fördelning, med ett avvikande moment där fabriken vid dag 22 beställer en kvantitet på hela 80 enheter. (Bilaga 3, 2014) Detta är ett litet problem om vi tittar på långsiktig maximering av vinst, då hög kvantitet för snabbt kan vara förödande för hela försörjningskedjan. Dagliga kostnader blir också proportionerligt större med en början runt dag 20. Det börjar kosta mer och mer när lagret blir tomt. En högre beställning främjar högre kostnader. Den aggregerade kostnaden för samtliga divisioner förser sig relativt stabilt, däremot ökar den totala aggregerade kostnaden ordentligt till följd av vårt väl medvetna problem runt dag 20. (Bilaga 4, 2014) Vår nivå av lager är således väldigt varierande och volatil vad gäller runt dag 20 och 40, detta problem förstår vi är rätt vanligt då kunds efterfrågan på varor är osäker och svår att förutse, men kan regleras med hjälp av konsekvent lagerhållning och kommunikation. 1.3 Bullwhip-­‐effekten i teorin och hur den kan dämpas 1.3.1 Orsaker till bullwhip-­‐effekten ur ett teoretiskt perspektiv Bullwhip-­‐effekten är en företeelse som observerats i prognosdrivna distributionskanaler. Det är alltså en trend av allt större variation i lagerhållning inom de olika enheterna i försörjningskedjan, som respons på förändringar i kundernas efterfrågan. Dessa svängningar blir vanligtvis större längre upp i försörjningskedjan, och därmed störst inom den avdelning som är verksam längst ifrån kund.1 I “The Bullwhip Effect In Supply Chains” menar författarna att i en försörjningskedja kan brist och förvrängning av information skapa stora problem, främst i form av överdriven lagerhållning eller brist på lager vid ordermottagning. Författarna menar att svängningar i kundefterfrågan i kombination med brist på koordinerad information och planering inom försörjningskedjan leder till osäkerhet i varje led vilket gör att man ofta försäkrar sig genom extra lagerhållning. Detta såg vi tydligt exempel på under spelets gång, då vi inte hade möjligheten att dela informationen om den varierande efterfrågan och orderläggning och därmed inte kunde planera flödet i sin helhet. Konsekvensen blev stor variation i lagerhållningen vilket skapar kostnader både i form av att kapital binds vid för mycket lager och att företagets anseende försämras då man ej kan leverera rätt mängd i rätt tid till kund. Enligt författarna finns det fyra huvudorsaker till att bullwhip-­‐effekten uppstår; demand forecast updating, order batching, price fluctuation och rationalization and shortage gaming. Av dessa är främst demand forecast updating relevant i relation till spelet. Demand forecast updating. Vanligtvis baseras försäljningsprognoser på historisk orderdata. Då informationsflödet ej fungerade inom företaget i spelet justerade varje enhet sina prognoser endast efter den i ledet föregående enhetens förändringar, vilket bidrog starkt till bullwhip-­‐effekten. Författarna menar att exponentiell “smoothing” kan användas, vilket innebär att framtida efterfrågan kontinuerligt uppdateras då daglig efterfrågedata görs tillgänglig. Detta skulle kunnat fungera inom spelet eftersom leverans skedde i stort sett omedelbart. Däremot om ledtiderna är långa har man vanligtvis stora säkerhetslager, och variationerna i orderkvantitet kan vara mycket större än variationerna i efterfrågedatan. Order Batching. Vanligtvis lägger inte företag order hos sin leverantör omedelbart då behovet uppstår, utan av ekonomiska skäl (order -­‐och transportkostnad) beställer man efter att ha ackumulerat efterfrågan i större kvantiteter, batcher. Under perioden mellan beställningarna finns det normalt toppar och dalar i efterfrågan, och denna variation är alltså större än företagets egen i efterfrågan gentemot leverantörer. Denna typ av periodisk orderläggning förstärker därmed variationen och bidrar till bullwhip-­‐effekten. Dock var detta inget som märkbart påverkade oss under spelets gång då man fick lägga ordrar dagligen. Price Fluctuation “Forward buying” innebär att man köper upp ett större lager än man har behov av på grund av specialerbjudanden så som prisrabatt, kvantitetsrabatt, 1 Lee H L, Padmanabhan V & Whang S (1997) "The Bullwhip Effect In Supply Chains” Sloan Management Review, Vol.38, No.3, pp. 93-­‐102 kuponger och liknande. Detta innebär alltså att kunder köper större kvantiteter inför framtiden som inte reflekterar deras omedelbara behov. Köpmönstret speglar inte konsumtionsmönstret, vilket bidrar till bullwhip-­‐effekten. Då vi inte hade vetskap om kundens bakomliggande tanke vid agerandet under spelets gång är det svårt att veta dennes motiv. Däremot förutsattes att priset låg på samma nivå under hela perioden, och alltså var prisvariationen inte en betydande faktor till bullwhip-­‐effekter för vårt företag. Rationing and Shortage Gaming Då efterfrågan överskrider utbud, rationerar en tillverkare ofta produkterna till kunderna så många får en del av sin lagda order. Detta kan leda till att kunder överdriver sina verkliga behov när de beställer. När efterfrågan sedan minskar igen kan detta leda till problem med inställda beställningar och liknande. Effekten av denna typ av “gaming” är att kundordrarna ger leverantören lite information om produktens verkliga efterfrågan. Under spelets gång rationerade vi visserligen leveranserna då det ej fanns produkter i lager, men huruvida kunden utövade “shortage gaming” är svårt för oss att avgöra. 1.3.2 Hur hade bullwhip-­‐effekten kunnat dämpas? Författarna menar att det finns fyra huvudsakliga sätt att undvika bullwhip-­‐effekten på kopplade till de fyra underliggande orsakerna; Avoid Multiple Demand Forecast Updates, Break Order Batches, Stabilize Prices och Eliminate Gaming in Shortage Situations. Ur ett teoretiskt perspektiv, med utgångspunkt i “The Bullwhip Effect In Supply Chains”, var den mest relevanta orsaken till variationerna i spelet alltså Demand Forecast Updating. Därför ska vi nu närmare beskriva hur detta enligt författarna hade kunnat hanteras. Ett sätt är att de olika delarna av verksamheten generellt förstår dynamiken i systemet, att göra data från de olika leden tillgängliga för alla både “uppströms” och “nedströms”. Ett andra alternativ är att använda sig av point-­‐of-­‐sales (POS) data från återförsäljarnas butiker, vilket direkt indikerar vad som sålts samt vilken efterfrågan som finns. Ett tredje sätt är att partners i försörjningskedjan kan dela data genom electronic data interchange (EDI) och därmed öka transparensen. Ett fjärde sätt är att erhålla information om kundefterfrågan direkt genom att helt enkelt undvika delar av försörjningskedjan och ha ett mer direkt förhållningssätt till kund så som Apple Computer, som alltså tillverkar mot kundorder och säljer sina produkter direkt till kunden utan att gå via återförsäljare eller externa distributionskanaler. Vi anser att inom exempelföretaget i spelet hade det varit relevant att använda sig av POS direkt från återförsäljare då detta hade gett information om efterfrågan i nuläget utan fördröjning. Vi anser framför allt att det hade varit av stor vikt att de olika enheterna inom verksamheten förstod dynamiken i systemet och att det hade funnits en större transparens gällande efterfrågan samt en mer koordinerad informationsspridning och planering. Detta hade kunnat skapas genom en typ av EDI. 2 Denna typ av lösning ligger i linje med vad Chatfield (2013) kom fram till i “Underestimating the bullwhip effect: a simulation study of the decomposability assumption”. Han anser att bullwhip-­‐effekten kan minskas betydligt om företag ändrar sitt sätt att samla in data. Chatfield menar att spårning och lagring av faktiska ledtider 2 Lee H L, Padmanabhan V & Whang S (1997) The Bullwhip Effect In Supply Chains Sloan Management Review, Vol.38, No.3, pp. 93-­‐102 kräver agerande, istället för att separera efterfrågans storlek och information om ledtid, är ett effektivt steg för att mildra bullwhip-­‐effekten.3 1.4 Vad hade vi kunnat göra annorlunda i praktiken? Uppgiften var “enkel” i praktiken men vad som felade var tydligt kommunikationen av storleken på order till de inblandade i försörjningskedjan. Om vi skulle göra en analys av helheten nu i efterhand kan vi konstatera att tillståndet gav positiva siffror fram till dag 16 i våra närliggande omgivna. Ett givet svar som vi kunde ha gjort annorlunda är att vi skulle kunna ha fattat ett klokare och förutsett beslut om order baserat från nästa nedströmsspelaren. Vi kände att vi blev isolerade i vår egen enhet och fokuserade på vad som gynnade oss mest istället för att i själva verket fokusera på att leverera framåt i försörjningskedjan för att sedan nå slutkunden och maximera värdet för hela företaget. Under spelets gång uppstod frustration då vi inte fick det resultat och effekter som vi hade önskat. Suboptimeringen var ett faktum. Det påverkade oss självfallet när det uppstod brist i varulager då vi borde ha förutsett detta tidigare då det börjar kosta mer och mer när lagret förblir tomt. Där vi i framtida hantering av försörjningskedjan inser att en högre beställning främjar högre kostnad. Vi förlitade oss även på att lagret skulle räcka under tidens gång men i själva verket var kundens efterfrågan högre än vad vi kunde leverera. Vi anser att svängningarna i efterfrågan och lagerhållning hade kunnat dämpas under spelets gång, särskilt efter dag 20 då svängningarna började ta fart, om vi hade haft möjligheten att kommunicera mellan avdelningarna. Del 2: Reflektioner kring bullwhip-­‐effekten i verkligheten 2:1 Reflektioner I Ravichandrans artikel “Managing Bullwhip Effect: Two Case Studies”4 beskrivs företaget Hindustan Oil Company (HOC) som befinner sig i industrin för bland annat håroljor, hudvård och processerad mat. Företaget har en strategi där de strävar mot en marknadsledande position genom att bygga ett starkt varumärke, stärka distributionssystemet samt kontrollera sina kostnader. Företaget kämpar dock med problem som hindrar dem från att växa snabbt. Problemen inkluderade bland annat missvisande prognoser som resultat av matematiska modeller med för låg sofistikeringsgrad. Företaget missar även försäljningsmöjligheter som resultat av problem med distributionen, brist i lager samt låg kvalitet på leveransservicen till kunderna. Ytterligare effekter av detta blev att företaget sålde produkter som var skadade eller som passerat sitt bäst-­‐före datum. Mängden problem resulterade i höga kostnader. 3 Dean C. Chatfield (2013) Underestimating the bullwhip effect: a simulation study of the decomposability assumption, International Journal of Production Research, 51:1, 230-­‐244. 4 N. Ravichandran (2006) Managing Bullwhip Effect: Two Case Studies, Indian Institute of Management, pp 4-­‐6. Precis som i många fall där företag upplever bullwhip-­‐effekt mötte företaget väldigt varierande försäljningssiffror. Under en månads tre tiodagarsperioder mättes försäljning motsvarande 10%, 28% och 62%. Detta innebär att nästan två tredjedelar av försäljningen ägde rum under månadens tre sista dagar. Med en planeringscykel på 15 dagar och en planering som fryses tre månader tidigare blev resultatet ett tryck på försäljningen den sista månaden. Konsekvensen blev att företaget byggde upp ett stort lager. Missnöjda kunder och minskad lönsamhet blev resultatet. Trots att vi vid vårt Beer game inte drabbades av stora variationer i efterfrågan hos kunderna möttes vi av liknande effekter som HOC i kedjans senare led. När lagernivån var lägre än vad kunderna efterfrågade ledde det till större beställningar för att bygga upp en bra lagernivå. Effekten blev att lagret istället ökade då kundernas efterfrågan inte steg, vilket tar sig uttryck i att för mycket kapital binds och kostnaderna blir höga. Även Lee5 skriver i sin artikel att detta är ett vanligt fenomen bland företag. Bland de nämnda företagen som upplevt bullwhip-­‐effekten finns P&G, Canon, Hewlett Packard, och Intel. Även företaget Cisco tas upp som exempel på företag som upplevt bullwhip-­‐
effekten. När marknaden växte snabbt år 2000 gjorde företaget stora beställningar långt i förväg baserat på optimistiska prognoser. Säljavdelningen som prognostiserat en buffert i sina prognoser på grund av långa ledtider och låga lager under flera av de tidigare åren ledde till att företaget lade stora beställningar för att kunna svara på den prognostiserade efterfrågan. Resultatet blev istället att Cisco upplevde stora lagerproblem. Även här kan vi dra paralleller till det vi själva upplevde, där missvisande prognoser i kedjans olika led resulterade i för stora respektive för små beställningar. Slutsats Med detta konstaterar vi att fungerande relationer och kommunikation mellan leverantör och företag är avgörande gällande hur ömsesidig framgångsrik produktion båda parter vill åstadkomma. Även den interna kommunikationen mellan företagets olika avdelningar är av stor vikt. Fokus torde ligga på informationstransparens genom exempelvis EDI, då parterna har full information gällande faktorer som order, produktion, lager och kundens efterfrågan (POS). Att ha ett fåtal mer exklusiva nyckelleverantörer kan också hjälpa till att skapa värde och ett unikt ömsesidigt långvarigt förhållande. Kommunikation och konsekvent lagerhållning där maximerad vinst och minimerad kostnad integreras med strategisk inriktning och beslut ligger till grund för hur effektiv försörjningskedjan är. 5 Lee H L, Padmanabhan V & Whang S (2004) Comments on “Information Distortion in a Supply Chain: The Bullwhip Effect”, The Bullwhip Effect: Reflections pp. 1887-­‐1888 Referenser Lee H L, Padmanabhan V & Whang S (1997) The Bullwhip Effect In Supply Chains, Sloan Management Review, Vol.38, No.3, pp. 93-­‐102. Lee H L, Padmanabhan V & Whang S (2004) Comments on “Information Distortion in a Supply Chain: The Bullwhip Effect”, The Bullwhip Effect: Reflections, pp. 1887-­‐1888 Dean C. Chatfield (2013) Underestimating the bullwhip effect: a simulation study of the decomposability assumption, International Journal of Production Research, 51:1, 230-­‐
244. N. Ravichandran (2006) Managing Bullwhip Effect: Two Case Studies, Indian Institute of Management, pp. 4-­‐6. Bilagor Bilaga 1 Bilaga 2 Bilaga 3 Bilaga 4
