СПОСОБЫ  УСТРАНЕНИЯ  ЭФФЕКТА  ХЛЫСТА  В  ЦЕПЯХ  ПОСТАВОК

Щавелева  Наталия  Андреевна

студент  5  курса,  кафедра  логистики  НИУ-ВШЭ,  г.  Москва

E-mail:  fer.37@mail.ru

Гусев  Денис  Александрович

научный  руководитель,  доцент  кафедры  логистики  НИУ-ВШЭ,  г.  Москва

E-mail: 

Одной  из  основных  проблем,  возникающих  при  прогнозировании,  являются  колебания  спроса.  Зачастую  специалисты  упускают  из  вида  тот  факт,  что  подобные  колебания  могут  иметь  как  естественную,  так  и  искусственную  природу,  и,  как  следствие,  поддаваться  коррекции.  Так,  если  каждый  участник  цепи  поставок  рассматривается  как  независимый  игрок,  самостоятельно  осуществляющий  планирование  и  управление  запасами,  возникает  несогласованность  действий  и  недостаточная  информированность  во  всей  цепи.  Эти  и  некоторые  другие  факторы  приводят  к  возникновению  так  называемого  эффекта  хлыста  (bullwhip  effect,  Forrester  effect,  demand  amplification).

Этот  эффект  представляет  собой  ситуацию,  когда  при  незначительном  изменении  спроса  конечного  потребителя  возникают  значительные  отклонения  в  планах  других  участников  цепи  и  колебания  спроса  возрастают  при  движении  вверх  по  цепи  поставок.  Эффект  хлыста  нарушает  бесперебойное  движение  материальных  и  информационных  потоков  по  цепи  поставок,  вызывая  риск  невыполнения  заказа  конечного  потребителя.  На  рисунке  (Рис.  1)  изображена  динамика  заказов  в  цепи  поставок. 

График  явно  отражает  несоответствие  размещаемых  заказов  и  спроса  конечного  потребителя  по  мере  движения  вверх  по  цепи  поставок.  Таким  образом,  производитель  получает  заказ,  сильно  отличающийся  от  спроса  на  его  продукцию  в  розничном  магазине.  Если  же  цепь  состоит  из  большого  количества  звеньев  и  включает  посредников,  то  спрос  в  самом  удаленном  от  конечного  потребителя  звене  может  отличаться  в  разы  от  заявленного  потребителем. 

Рисунок  1.  Динамика  заказов  в  цепи  поставок  [1]

Эффект  хлыста  влечет  за  собой  следующие  последствия:

·Недостаточное  количество  производственных  мощностей  или  неполная  их  загрузка,  вызванная  сильными  колебаниями  в  размерах  заказов,  получаемых  производителем.  Потеря  эффекта  масштаба;

·Перепроизводство  и  сверхзапасы,  образующиеся  из-за  того,  что  заказ,  размещенный  ритейлером  в  пик  спроса  пребывает  с  некоторой  временной  задержкой;

·Завышенная  стоимость  конечного  продукта,  вызванная  образованием  излишних  запасов  и  неликвидов,  перепроизводством,  потерей  эффекта  масштаба,  неполной  загрузкой  мощностей  или  привлечением  дополнительных  мощностей  и  персонала.  По  некоторым  оценкам  [7],  эффект  хлыста  ведет  к  увеличению  себестоимости  продукта  на  12,5  %—25  %;

·Ошибки  прогнозирования,  вызванные  несогласованностью  методов  прогнозирования  контрагентов  цепи,  искусственно  сформированным  спросом  внутри  цепи  и  большими  колебаниями  размера  заказа;

·Увеличение  цикла  выполнения  заказа,  обусловленное  ненормированностью  поступающих  заказов;

·Растущее  недоверие  друг  к  другу  контрагентов  в  цепи  поставок;

·Снижение  уровня  обслуживания  клиентов,  как  следствие  всех  вышеперечисленных  тенденций.

Как  следует  из  вышесказанного,  эффект  хлыста  представляет  собой  серьезную  финансовую  нагрузку  для  всех  звеньев  цепи  поставок  и  негативно  сказывается  на  эффективности  их  функционировании.  Некоторые  специалисты  [6]  полагают,  что  эффект  хлыста  представляет  собой  силу,  парализующую  цепь  поставок.  Отсюда  следует,  что  эффективное  функционирование  цепи  поставок  и  конкурентные  преимущества,  извлекаемые  из  него,  могут  быть  достигнуты  только  путем  тщательного  анализа  факторов,  влияющих  на  поведение  контрагентов  цепи  поставок  и  взаимоотношений  участников  цепи.  Подобный  анализ  представляет  особую  ценность  в  контексте  современной  рыночной  конкуренции,  характеризуемой  рассредоточенным  производством,  активным  переходом  к  аутсорсингу  и  глобализацией.  Учитывая  все  вышесказанное,  можно  сделать  вывод,  что  разработка  и  реализация  мер  по  сглаживанию  эффекта  хлыста  ведет  к  значительным  финансовым  выгодам  и  на  сегодняшний  день  представляет  актуальную  задачу  логистики  и  управления  цепями  поставок.

Не  стоит  полагать,  что  эффект  хлыста  проявляется  только  в  увеличении  заказа.  Возможна  ситуация  занижения  размера  заказа,  вызванная  случайным  падением  спроса  конечного  потребителя  и,  скорее  всего,  ведущая  к  возникновению  дефицита  товара. 

Статьи  по  данной  тематике  получили  широкое  практическое  применение  за  рубежом  и,  как  следствие,  эффект  хлыста  был  обнаружен  во  многих  отраслях.  Так,  компания  Procter  &  Gamble  еще  в  начале  90  х  обнаружила  [6]  этот  эффект  в  своей  цепи  поставок:  несмотря  на  то,  что  потребление  подгузников  (Pampers)  объективно  является  стабильным,  спрос,  сформированный  клиентами  P&G  (ритейлерами)  был  настолько  разным,  что  можно  представить  следующую  картину:  ребенок  не  пользуется  подгузниками  целую  неделю  с  тем,  чтобы  удвоить  свое  потребление  продукта  на  следующей  неделе.  Компания  Hewlett-Packard  сделала  подобное  открытие,  проанализировав  динамику  заказов  на  принтеры,  поступивших  от  розничных  продавцов  [7].  С  подобными  проблемами  столкнулись  такие  известные  во  всем  мире  компании,  как  Xilink,  Canon,  3Com,  Raychem  и  Intel  [6].

В  англоязычной  литературе  [6,  7,  8,  10]  выделяется  четыре  основных  группы  факторов,  влияющих  на  возникновения  эффекта  хлыста  в  цепи  поставок:

·      Отсутствие  коммуникаций  между  участниками  цепи;

·      Колебания  прогнозов  спроса;

·      Группирование  заказов;

·      Длительные  циклы  выполнения  заказа;

·      Рационирование  при  дефиците;

·      Изменение  цен.

Отсутствие  коммуникаций  между  участниками  цепи  поставок  в  первую  очередь  ведет  к  недостатку  информации  о  спросе  в  удаленных  от  конечного  потребителя  звеньях  цепи.  Представим  следующую  ситуацию.  Предположим,  ритейлер  наблюдает  резкий  всплеск  спроса  на  товар.  Не  имея  никакой  иной  информации,  он  интерпретирует  это  как  предпосылки  к  росту  спроса  в  будущем,  обновляет  свой  прогноз  и  размещает  заказ,  превышающий  по  размеру  обычный.  Оптовик,  получивший  неожиданно  большой  заказ,  интерпретирует  это  аналогичным  образом  и  тоже  размещает  заказ,  превышающий  по  размеру  обычный.  Тот  же  процесс  повторяется  по  всей  цепи.  Производитель,  получающий  многократно  искаженную  информацию,  теряет  представление  о  действительном  спросе  на  рынке  и  формирует  график  производства,  не  отвечающий  требованиям  рынка.  Принимая  во  внимание  время  обработки  и  выполнения  заказа  и,  при  необходимости,  производства  продукции,  заказ,  размещенный  ритейлером  в  пик  спроса,  может  прийти  тогда,  когда  спрос  на  продукт  не  столь  велик,  что  влечет  за  собой  сверхзапасы  и  сверхпроизвоство,  и,  следовательно,  дополнительные  издержки.  Более  того,  эффект  хлыста  провоцирует  создание  чрезмерно  больших  (или  маленьких)  страховых  запасов.  Отсутствие  коммуникаций  внутри  цепи  ведет  к  недоверию  участников  друг  к  другу,  что  только  усугубляет  существующие  проблемы.

Колебания  прогнозов  спроса  возникают  в  том  случае,  если  спрос  на  продукт  является  непостоянным  и  компания  использует  информацию  о  текущем  спросе  для  обновления  прогнозных  данных.  Например,  если  для  прогнозирования  спроса  используется  метод  экспоненциального  сглаживания  (который,  к  слову,  предполагает  обновление  прогноза  при  появлении  новых  данных  о  спросе),  то  последние  поступившие  в  систему  данные  имеют  больший  вес,  иначе  говоря,  прогноз  практически  повторяет  последние  данные  о  спросе.  Если  принять  во  внимание  колебания  размера  заказа  в  цепи,  вызванные  эффектом  хлыста,  можно  отметить,  что  применение  подобных  методов  для  товаров  с  непостоянным  спросом  едва  ли  является  оправданным.  Экспериментальные  данные  показывают  [11],  что  более  эффективным  методом  прогнозирования  для  товара  с  непостоянным  спросом  (по  сравнению,  например,  с  методом  экспоненциального  сглаживания  и  скользящего  среднего)  являются  методы  Хольта  и  Уинтера.  Стоит  отметить,  что  применение  разных  методов  прогнозирования  акторами  цепи  поставок  только  усугубляет  негативное  влияние  эффекта.

Колебания  прогнозов  спроса  связаны  с  другим  фактором,  вызывающим  эффект  хлыста  —  группированием  заказов.  Группирование  заказов  представляет  собой  заказ  большего  количества  продукции  с  меньшей  частотой.  Эта  стратегия  используется  в  случае,  если  издержки  на  размещение  заказа  высоки  и/или  стоит  цель  оптимизации  загрузки  транспортного  средства.  Таким  образом,  производитель  получает  большой  заказ,  и,  не  зная  истинной  причины,  интерпретирует  его  как  рост  спроса  на  свой  продукт. 

Феномен  группирования  заказов  можно  также  интерпретировать  иначе.  Он  искусственно  увеличивает  спрос,  поскольку  при  заказе  приходится  округлять  реальную  потребность  до  размера  партии.  При  этом  в  разных  звеньях  размер  партии  может  сильно  варьироваться,  что  приводит  к  усилению  искажения  информации  о  спросе  при  движении  вверх  по  цепи  поставок  и  увеличении  запасов  во  всех  звеньях  цепи.  Например,  спрос  на  продукт  —  10  единиц.  Производственная  партия  —  100  единиц,  партия  поставщика  компонентов  —  40  единиц.  Первоначальный  спрос  в  10  единиц  увеличивается  до  заказа  в  100  единиц,  переданного  на  фабрику  производителя  и  3*40=120  единиц  переданного  поставщику  компонентов,  в  случае  отсутствия  запаса.  Иными  словами,  первоначальный  спрос  в  10  единиц  продукции  превращается  в  120  для  конечного  звена  цепи  поставок.

Длительные  циклы  выполнения  заказов  в  цепи  поставок  снижают  ее  гибкость  и  затрудняют  формирование  ответной  реакции  на  изменение  потребительского  спроса.  Как  было  убедительно  показано  в  статье  Чен  и  др.  [2],  чем  больше  цикл  выполнения  заказа,  тем  больше  информации  о  спросе  должен  иметь  ритейлер,  чтобы  сгладить  эффект  хлыста. 

Попытка  рационирования  поставок  продукции  может  быть  предпринята  в  случае  ожидания  дефицита  поставок  в  будущем  (вызванным,  например,  ограниченностью  производственных  мощностей  при  ожидаемом  повышении  спроса).  В  ситуации  дефицита  продукта  на  рынке  производитель  вынужден  будет  каким-либо  образом  распределять  товар  меду  своими  клиентами.  Например,  производитель  в  ситуации  дефицита  продукции  может  удовлетворять  заказы  пропорционально  заказанному  количеству  товара.  Так,  если  общий  размер  поставки  составляет  только  50  %  от  общего  спроса,  то  каждый  клиент  получит  только  50  %  своего  заказа.  Желая  получить  большее  количество  товара,  каждый  клиент  будет  размещать  запас,  превышающий  текущую  потребность.  Таким  образом,  внутри  цепи  поставок  возникает  искусственно  раздутый  спрос  и  информация,  находящаяся  в  распоряжении  производителя,  перестает  отражать  спрос  конечного  потребителя.  Особенно  часто  политика  рационирования  поставок  вызвана  возможностью  возврата  товара  производителю  в  случае,  если  он  не  будет  реализован.  Подобная  политика  производителя  позволяет  клиенту  размещать  большие  заказы  без  негативных  последствий. 

Колебание  цен  может  возникать  в  любом  звене  цепи  поставок.  Для  поставщиков  сырья  и  производителей  это  чаще  всего  связано  с  оптовыми  скидками.  Для  оптовых  и  розничных  продавцов,  большее  значение  имеет  так  называемое  стимулирование  сбыта  —  проведение  различных  рекламных  акций  и  других  маркетинговых  мероприятий,  направленных  на  краткосрочное  резкое  увеличение  спроса  на  товар.  Такой  кратковременный  рост  продаж  готовой  продукции  вводит  в  заблуждение  производителей  и  поставщиков  сырья,  которые  начинают  менять  свои  прогнозные  данные  и  наращивать  производственные  мощности.  В  конечном  счете,  при  несогласованных  действиях  производителей  и  продавцов  товара,  краткосрочный  спрос  может  быть  не  полностью  удовлетворен,  и,  в  то  же  время  возникнет  перепроизводство  и  неоправданно  высокий  уровень  запасов. 

Особая  ситуация  складывается  при  выводе  на  рынок  нового  продукта,  который  также  обычно  сопровождается  различными  маркетинговыми  акциями.  В  большинстве  случаев,  маркетинговые  мероприятия  на  ранних  этапах  вывода  товара  на  рынок  только  маскируют  реальную  динамику  спроса,  что  влечет  за  собой  неверные  выводы  относительно  перспективности  продаж  нового  товара.

Нами  были  рассмотрены  основные  причины  возникновения  эффекта  хлыста  в  цепи  поставок.  Поскольку  именно  понимание  первопричин  позволяет  эффективно  бороться  с  последствиями,  перейдем  к  рассмотрению  мер,  способствующих  сглаживанию  негативных  проявлений  этого  эффекта.

Теоретически,  эффект  хлыста  не  проявляется,  если  размер  поставок  в  точности  повторяет  размер  спроса.  Очевидно,  что  на  практике  подобное  решение  реализовать  невозможно,  но  можно  максимально  к  нему  приблизиться.  Для  этого  компании  внедряют  стратегии  так  называемого  «тянущего»  производства.  Одной  из  таких  стратегий  является  Канбан,  широко  используемый  на  предприятиях  машиностроительной  отрасли.  Тянущее  производство  гибко  реагирует  на  спрос  клиента,  позволяет  снижать  уровень  запасов  и  связанные  с  этим  затраты.  Такая  система  подразумевает  открытость  информации  о  спросе  конечного  потребителя.

Одним  из  наиболее  часто  упоминаемых  в  научной  литературе  методов,  способствующих  сглаживанию  эффекта  хлыста,  является  получение  информации  о  спросе  конечного  потребителя  всеми  звеньями  цепи  поставок.  Как  показали  исследования  [2],  централизация  информации  о  спросе  конечного  потребителя  может  значительно  уменьшить  колебания  размера  заказа  в  цепи  поставок.  Для  достижения  этой  цели  предлагается  несколько  разных  средств.  Например,  популярным  средством  является  трансляция  информации  с  мест  продажи  (point-of-sale,  POS).  Эта  технология  предполагает  отправку  информации  о  спросе  на  товар  из  розничной  точки  на  распределительный  склад  или  напрямую  поставщику.  Подобная  технология  успешно  реализуется  в  компании,  являющейся  одним  из  мировых  лидеров  розничных  продаж  —  Wal-Mart. 

Еще  одной  информационной  технологией,  способствующей  уменьшению  негативных  проявлений  эффекта  хлыста  является  электронный  документооборот  (Electronic  Data  Interchange,  EDI).  Несомненно,  EDI  облегчает  процесс  передачи  информации  и  способствует  сокращению  цикла  выполнения  заказа.  Более  того,  технология  электронного  документооборота  является  более  экологичной,  по  сравнению  с  бумажным  документооборотом  и  способствует  стандартизации  деятельности  компании.

К  технологиям,  способствующим  трансляции  информации  в  цепи  поставок,  также  относится  управление  запасами  поставщиком  (Vendor  Managed  Inventory,  VMI).  Эта  технология  предусматривает  предоставление  клиентом  всей  информации  о  текущем  спросе  поставщику,  который  в  свою  очередь  самостоятельно  контролирует  уровень  запаса  своего  клиента  и  осуществляет  поставки.  VMI  технология  не  только  снижает  негативное  влияние  эффекта  хлыста  благодаря  доступности  информации  о  спросе,  но  и  способствует  более  эффективному  управлению  запасами. 

В  качестве  альтернативы  различным  маркетинговым  мероприятиям,  которые  вызывают  колебания  цен  и  провоцируют  эффект  хлыста,  предлагается  использовать  стратегию  постоянно  низких  цен  (Every  Day  Low  Price,  EDLP).  Такая  стратегия,  в  отличие  от  краткосрочных  маркетинговых  акций,  предполагает  постоянное  привлечение  широкой  клиентской  базы  на  постоянной  основе.  EDLP  стратегия  способствует  сглаживанию  колебаний  спроса,  и,  как  следствие,  большей  ритмичности  производства.

Также  для  сглаживания  эффекта  хлыста  в  цепи  поставок  предлагается  минимизировать  (или  вовсе  исключить)  количество  посредников  в  цепи.  Так,  многие  производители  предпочитают  напрямую  выходить  на  потребительский  рынок,  организовав  Интернет-магазины.  Это  позволяет  не  только  напрямую  получать  всю  информацию  о  спросе  от  клиентов,  но  и  проводить  различные  маркетинговые  мероприятия,  опросы  и  напрямую  связываться  с  конечным  потребителем.  Электронная  коммерция  способствует  сокращению  длительности  цикла  выполнения  заказа,  позволяет  более  гибко  реагировать  на  спрос  потребителя  и  общие  тенденции  рынка.

Необходимо  отметить,  что  для  эффективной  борьбы  с  эффектом  хлыста  в  цепи  поставок  недостаточно  реализации  какой-либо  одной  меры.  Эта  проблема,  как  было  показано  многими  авторами  [2],  требует  комплексного  решения.  Необходимо  провести  анализ  текущей  ситуации  и  выявить  факторы,  способствующие  появлению  этого  эффекта  в  цепи.  Нужно  понимать,  что  не  существует  одного  универсального  рецепта,  меры,  способствующие  нивелированию  эффекта  хлыста  в  цепи  должны  коррелировать  с  существующими  проблемами,  и,  следовательно,  быть  индивидуальными.

Список литературы:

1.Bagchi  P.K.  Understanding  the  causes  of  the  bullwhip  effect  in  a  supply  chain  //  International  Journal  of  Retail  &  Distribution  management.  2007.  Vol.  35  №  4.  pp.  308—324.

2.Chen  F.,  Drezner  Z.,  Ryan  J.K.,  Simchi-Levi  D.  Quantifying  the  Bullwhip  Effect  in  a  Simple  Supply  Chain:  The  Impact  of  Forecasting,  Lead  Times,  and  Information  //  management  Science.  2000.  Vol.  46  №  3.  pp.  436—443.

3.de  Kok  T.  Et  al.  Philips  Electronics  Synchronizes  Its  Supply  Chain  to  End  the  Bullwhip  effect  //  Management  Science.  2005.  Vol.  35  №  1.  pp.  37—48

4.Forrester  J.  Industrial  Dynamics.  MIT  Press  and  John  Wiley  &  Sons,  Inc.  New  York  1961.

5.Hong  L.,  Ping  W.  Bullwhip  Effect  Analysis  in  Supply  Chain  for  Demand  Forecasting  Technology//Systems  Engineering  —  Theory  &  Practice.  2007.  Vol.  27  №  7.  pp.  26—33.

6.Lee  L.  Hau,  Padmanabhan  V.,  Whang  S.  Comments  on  “Information  Distortion  in  a  Supply  Chain:  The  Bullwhip  Effect”//  Management  Science.  2004.  Vol.  50  №  12.  pp.  1887—1893.

7.Lee  L.  Hau,  Padmanabhan  V.,  Whang  S.  Information  Distortion  in  a  Supply  Chain  :  The  Bullwhip  Effect//Management  Science.  1997.  Vol.  43  №4.  pp.  546—558.

8.Lee  L.  Hau,  Padmanabhan  V.,  Whang  S.  The  Bullwhip  Effect  In  Supply  Chains  //  Sloan  Management  Review.  1997/  Vol.  38  №  3.  pp.  93—102.

9.Sterman  J.D.  Modeling  managerial  behavior:  Misperseptions  of  feedback  in  dynamic  decision  making  experiment  //  Management  Science  Vol.  35  №  3  pp.  21—339.

10.Wangphanich  P.,  Kara  S.  and  Kayis  B.  Analysis  of  the  bullwhip  effect  in  multi-product,  multi-stage  supply  chain  systems  —  a  simulation  approach//  International  Journal  of  Production  Research.2009.  Vol.  37.  pp.  1—7.

11.Wright  D.,  Yuan  X.  Mitigating  the  bullwhio  effect  by  ordering  policies  and  forecasting  methods//Production  Economics.  2008.  Vol.  113.  pp.  587—597.