Bullwhip-Effekt: Aktuelle Situation

Viele Unternehmen haben derzeit mit einem starken Bullwhip-Effekt zu kämpfen. Dieses Problem hängt zum Teil mit den anhaltenden Auswirkungen der Pandemie zusammen, wird aber durch die veränderte Nachfrage nach Konsumgütern noch verstärkt.

Bedenken Sie, dass viele Unternehmen während der Pandemie zu viele Produkte kauften, um die steigende Verbrauchernachfrage zu befriedigen, dass aber aufgrund von Engpässen bei Containern und Häfen viele dieser Produkte nicht mehr verfügbar waren.

Diese Engpässe veranlassten die Unternehmen, noch mehr zu bestellen, weil sie glaubten, dadurch einen größeren Anteil am Kuchen zu erhalten. Wenn sich die Vorlaufzeiten jedoch wieder normalisieren, fließen all diese Produkte endlich ein, aber die Nachfrage nach denselben Produkten sinkt, was zu großen Überbeständen führt.

In einer Zeit, in der auch die Zentralbanken die Zinssätze erhöhen, hat der Bullwhip-Effekt für viele Führungskräfte hohe Priorität. Drei Jahre nach der Pandemie bereitet der Bullwhip-Effekt den Unternehmen weiterhin Probleme.

Was können die Unternehmen also tun, um die Folgen dieser Versorgungspeitsche abzumildern?

Zunächst werden wir uns mit den Auswirkungen dieses Effekts befassen und dann bewährte Taktiken zur Minimierung des Bullwhip-Effekts untersuchen. Schließlich werden wir darüber sprechen, wie man den Bullwhip-Effekt stoppen kann, bevor er einsetzt, indem man die Ursachen für den Nachfragerückgang ermittelt.

 

Die Auswirkungen des Bullwhip-Effekts auf die Lieferkette:

Post Covid Chart Bullwhip Effect

Die obige Abbildung 1 zeigt die typische COVID-Nachfrage (es handelt sich um reale Zahlen), die wir bei unseren Kunden vom 21. September bis zum 22. Mai festgestellt haben, sowie einen plötzlichen Rückgang der Nachfrage ab dem 22. Juni. Wenn die Nachfrage für viele Artikel gleichzeitig einbricht, sind die Auswirkungen enorm, aber wie wirkt sich das auf die Lieferkette im großen Maßstab aus?

Um dies besser zu verstehen, führte Slimstock im Jahr 2020 zwei Simulationsspiele mit Teilnehmern aus der Lieferkettenbranche durch:

  1. Um die tatsächlichen Auswirkungen des Bullwhip-Effekts zu sehen
  2. Erprobung einiger wirksamer Taktiken zur Abmilderung der Auswirkungen

Im ersten Spiel simulierten wir eine Lieferkette für Handdesinfektionsmittel, die mit einem plötzlichen Nachfrageschub konfrontiert ist, und ließen die Teilnehmer eine Rolle in der Lieferkette übernehmen (eine Person spielte den Einzelhändler, Großhändler, Verteiler oder Hersteller).

Das Spiel wurde mit traditionellen Lieferkettenpraktiken über 20 Runden (entspricht 20 Wochen) gespielt. Wenn wir “traditionell” sagen, meinen wir:

  • eine Versorgungskette, in der es keine Kommunikation zwischen den verschiedenen Rollen gibt, abgesehen von den Aufträgen, die sie sich gegenseitig erteilen.
  • Darüber hinaus hatte die Lieferkette lange Vorlaufzeiten, was es schwierig machte, effektiv und schnell auf einen plötzlichen Nachfrageschub zu reagieren.

Die Teilnehmer kannten die Nachfrage nur in der Woche, in der sie auftrat, und die tatsächliche Nachfrage war nur dem Einzelhändler bekannt, der keine Möglichkeit hatte, die Informationen mit den anderen Teams zu teilen.

Die folgende Abbildung 2.1 zeigt die Nachfrage der Kunden über einen Zeitraum von 20 Wochen, d.h. 20 Runden. Diese Information war nur dem Einzelhändler bekannt.

 

Demand First Game

Abbildung 2.1: Kundennachfrage über 20 Wochen

 

In der nachstehenden Abbildung 2.2 ist die Schwankung des Auftragsvolumens während der 20 Runden zu sehen.

Wir sehen, dass sich der Hersteller frühzeitig auf die Krise vorbereitet, der Vertriebshändler und der Großhändler aber nicht damit beginnen, Produkte aus dem Verkehr zu ziehen (die Teilnehmer wussten zwar, dass eine Krise kommen würde, aber sie wussten nicht genau, wann und wie stark).

Der Einzelhändler reagierte auf die Krise, sobald sie eintrat. Da er die tatsächliche Nachfrage kannte, konnte er schnell mit der Bestellung reagieren. Sie brauchten nur zu reagieren, wenn es passierte.

 

Order Fluctuation By Role.jpg (1)

Abbildung 2.2: Auftragsfluktuation nach Rolle während des ersten Spiels

 

Wenn wir uns die Abbildung 2.3 unten ansehen, die die Bestandsschwankungen während des Spiels für jede der Rollen widerspiegelt, sehen wir, dass die Erwartung des Herstellers nach hinten losging.

Da sie keine Informationen über die tatsächliche Nachfrage hatten, produzierten sie zu lange und bauten ihre Bestände bis zur Woche 9 auf, lange nachdem die Nachfragespitze vorüber war.

 

Bullwhip Effect Inventory Fluctuation Chart

Abbildung 2.3: Fluktuation der Bestände nach Rolle im ersten Spiel

 

Bei diesem Spiel haben wir einige Dinge gelernt. Wir haben festgestellt, dass die Hersteller im Allgemeinen bereit waren, das Risiko einzugehen und am Ende der Krise hohe Lagerbestände zu haben.

Der Großhandel hingegen hatte ein sehr hohes Risiko von Auftragsrückständen. Die Einzelhändler hatten das geringste Risiko, hohe Kosten zu verursachen.

Das Endergebnis war, dass der Großhändler eine beträchtliche Anzahl von Lieferrückständen aufgebaut hatte, was zu sehr hohen Kosten führte.

Im wirklichen Leben ist genau das nach der Pandemie passiert (als der Bullwhip-Effekt die Lieferkette traf), denn viele Einzelhändler haben einen großen Machtvorteil gegenüber ihren Großhändlern (und Vertriebsunternehmen).

Sie sind nahe an der Nachfrage, sehr groß und haben im Vergleich zum Rest der Lieferkette nur sehr geringe Lagerbestände.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich die Situation insgesamt so darstellte:

Was ist der Bullwhip-Effekt?

 

Das gibt uns als Gemeinschaft zu denken, denn viele Großhändler und Vertreiber werden wahrscheinlich hohe Kosten haben, und viele Hersteller werden noch lange nach dem Ende der Krise produzieren.

Dies könnte zu langen Produktionspausen führen und schwerwiegende Auswirkungen auf die Beschäftigung und die Stabilität im verarbeitenden Gewerbe haben.

Ein praktisches Beispiel für diese Peitsche in Aktion ist der PC-Hersteller Dell.

Im Jahr 1994 hatte das Unternehmen mit Schwierigkeiten zu kämpfen – riesige Mengen an PC-Teilen, die im Voraus bestellt wurden, verursachten Rentabilitätsprobleme.

Wenn die Einkaufsprognosen falsch waren, musste das Unternehmen auf Teile zurückgreifen, die es nicht verkaufen konnte, und angesichts der Geschwindigkeit der Hardwareentwicklung bedeutete dies, dass diese Teile schnell veraltet waren.

Bis 1998 hatte Dell sein Schicksal jedoch gewendet. Die Umsätze stiegen von 2 Milliarden Dollar auf 16 Milliarden Dollar, und die Rendite des Unternehmens auf das investierte Kapital lag bei 217 Prozent.

Wie haben sie das geschafft? Durch die Schaffung eines eng abgestimmten Vertriebsmodells, das sich auf vorhersehbare Absatzmuster unter Nutzung bereits bestehender Kundenbeziehungen konzentrierte, zusammen mit einer “Aktuelles Quartal plus eins”-Strategie, bei der Dell den Lagerbestand begrenzte und Echtzeit-Preise verwendete, um die sich entwickelnden Komponentenkosten und Lagerbestände zu berücksichtigen.

Testtaktiken zur Minimierung der Auswirkungen des Bullwhip-Effekts:

Für das zweite Spiel mit der gleichen Nachfrage (Abbildung 1) haben wir den Aufbau der Lieferkette geändert und einige Taktiken getestet.

Wir haben die Krise auch etwas anders modelliert, so dass die Teilnehmer keine Ahnung hatten, was passieren würde oder wann die Krise kommen würde.

Ziel des Simulationsspiels war es, die niedrigsten Gesamtkosten in der gesamten Lieferkette zu erreichen, wobei Rückstände Kosten verursachen und auf der anderen Seite Lagerbestände Kosten verursachen.

Um dieses Ziel zu erreichen, lassen wir die Teilnehmer

  • Offenes Zusammenarbeiten und Kommunizieren
  • Wir haben die Vorlaufzeiten halbiert

Dies kann mit Hilfe von Bestandsoptimierungswerkzeugen erreicht werden, insbesondere die Vorlaufzeit zwischen den
Gliedern der Versorgungskette, die es ihnen ermöglicht, schneller zu reagieren.

Das Endergebnis? Erstaunlich.

Dadurch konnten die Gesamtkosten der Lieferketten erheblich verbessert werden, und selbst bei einer Nachfrage, die im Durchschnitt 25 % höher war als im vorherigen Spiel, konnten die Gesamtkosten um bis zu 75 % gesenkt werden.

So geht’s.

 

Auftragsschwankung Bullwhip-Effekt

Abbildung 3.1: Auftragsfluktuation nach Rolle während des zweiten Spiels

 

In Abbildung 3.1 haben wir die Fluktuation der Reihenfolge im zweiten Spiel beobachtet.

Wir haben festgestellt, dass der Hersteller erneut eine Krise vorweggenommen hat. Diesmal stabilisierte sich die Produktion jedoch kurz nach Beginn der Krise.

Warum? Wegen der Informationen über die gesamte Lieferkette.

Zwar bestand für die Hersteller immer noch das höchste Risiko, am Ende der Krise einen großen Teil der Bestände zu verlieren, doch war ihr Risiko deutlich geringer, wie die Entwicklung der Bestände in Abbildung 3.2 unten zeigt.

 

Bullwhip-Effekt der Bestandsschwankung

Abbildung 3.2: Fluktuation der Bestände nach Rolle im zweiten Spiel

 

Auf dem Höhepunkt seines Bestandes hatte der Hersteller nur noch Produkte für etwa zwei Wochen auf Lager.

Das ist deutlich weniger als der 10-Wochen-Höchststand, den wir im ersten Spiel erlebt haben.

Das ist also am Ende des zweiten Spiels passiert:

Ergebnis nach Umsetzung der Taktik Bullwhip-Effekt

 

Wie lässt sich der Bullwhip-Effekt vermeiden?

Das Management der Lieferkette ist nicht einfach, da es viele Beteiligte und Unwägbarkeiten beinhaltet. Wir haben jedoch gezeigt, dass Unternehmen die Gesamtkosten der Lieferkette senken können, wenn sie zusammenarbeiten, Informationen austauschen und sich auf kürzere Lieferzeiten konzentrieren.
Dadurch kann die Lieferkette als Ganzes nicht nur schneller auf eine Krise reagieren. Es senkt auch die Kosten für alle beteiligten Parteien.

Erkennen des Nachfragerückgangs:

Jetzt, nach dem Covid, sehen wir nicht nur eine Stabilisierung der Nachfrage, sondern einen Rückgang im Vergleich zur Zeit vor dem Covid.

Lassen Sie uns zunächst über das Erkennen des Nachfragerückgangs sprechen, dem Hauptgrund für die größten Probleme, mit denen ein Hersteller/Vertreiber konfrontiert ist.

Wenn ein Nachfragerückgang frühzeitig erkannt wird, kann der Bullwhip-Effekt minimiert werden.

In Kombination mit den oben genannten Kommunikationstaktiken bietet dies einen erheblichen Schutz für Ihr Unternehmen.

Viele Tools zur Bestandsoptimierung und zur Nachfrage- und Angebotsplanung (wie unser Slim4) sind so konzipiert, dass sie die Nachfrage entsprechend den neuesten Marktinformationen erkennen und anpassen und den Benutzer dann über Nachfragerückgänge informieren und Überbestände signalisieren. Es gibt jedoch einige Merkmale, die das Erkennen solcher Nachfragerückgänge etwas schwieriger machen als üblich:

  1. Wenn die Nachfragerückgänge relativ gering sind, können sie nicht als Ausreißer betrachtet werden.
  2. Wenn der Rückgang unmittelbarer ist, kann er nicht als negativer Trend angesehen werden.

In Abbildung 1 (zu Beginn des Blogs) sehen Sie zum Beispiel den Nachfragerückgang, der auf vielen Märkten bei etwa 10-20 % liegt.

Es gibt keinen echten Ausreißer, keinen wirklichen Trend.

Der Nachfragerückgang sieht eher so aus, dass man vom Bürgersteig auf die Straße tritt.

Auf Artikelebene mögen die Auswirkungen nicht groß sein, aber wenn dies bei Tausenden von Artikeln gleichzeitig geschieht, sind die Auswirkungen auf das Endergebnis erheblich.

Daher ist es wichtig, einen Nachfragerückgang so schnell wie möglich zu erkennen und so früh wie möglich darauf zu reagieren.
Wie kann man auf einen künftigen Nachfragerückgang reagieren?

Sie haben den Nachfragerückgang bemerkt. Was sind die besten Möglichkeiten, damit umzugehen? Wir wissen, dass wir die Verkaufszahlen des letzten Jahres nicht für Prognosen heranziehen können, und dass Algorithmen Zeit brauchen, um aufzuholen.

Zeit ist kein Luxus, den wir uns angesichts steigender Zinsen leisten können.

Im Folgenden finden Sie einige Maßnahmen zur Nachfrage- und Angebotsplanung, die Sie ergreifen können, um die Auswirkungen zu mildern.

Umgang mit Nachfragerückgängen:

Bei plötzlichen Markteinbrüchen müssen Bedarfsplanungsteams auch bei minimalen Verkaufsdaten proaktiv handeln.

Mithilfe verfügbarer Tools (wie ERP oder Excel) können sie a) erkennen, welche Artikel betroffen sind, und b) die Prognose um einen bestimmten Prozentsatz sowohl auf SKU-Ebene als auch auf Bulk-Ebene senken.

Eine Möglichkeit zu erkennen, welche Artikel von einem Nachfragerückgang betroffen sind, ist die Prognoseverzerrung.

Um Ihr Gedächtnis aufzufrischen: Prognoseverzerrung ist ein Maß für Über- oder Unterprognosen.

Wenn keine Unter- oder Überprognose vorliegt, wird sich die Verzerrung bei 0 einpendeln.

Sobald Sie einige Monate hintereinander weniger verkaufen als prognostiziert, wird die Zahl negativ.

Das bedeutet, dass Ihre Vorhersage zu hoch war und nicht schnell genug nach unten korrigiert wurde.
In Abbildung 1 (am Anfang des Blogs) sind beispielsweise die geschätzte Nachfrage und die tatsächliche Nachfrage dargestellt:

Time Period Estimated Demand Actual Demand Forecast Error
 Month 1 84,000 82,000 2,000
 Month 2 84,000 81,000 3,000
 Month 3 84,000 82,000 2,000

Aus der obigen Tabelle geht hervor, dass der Vorhersagefehler jeden Monat etwa 2-3 Tausend beträgt, obwohl die Endnachfrage gleich ist.

Die Vorhersageverzerrung kann als Durchschnitt des Vorhersagefehlers berechnet werden.

In diesem Fall wäre das also

(2000 + 3000 + 2000) / 3 = 2,333

Der Schlüssel zur Verzerrung ist, dass in diesem Beispiel alle Fehler positiv sind.

Wenn wir einen Fehler von 3.000, -1.000 und -2.000 hätten, würden wir eine Vorhersageverzerrung von haben:

(3000 – 1000 – 2000) / 3 = 0

Die Richtung der Fehler ist die gleiche. Daher ist die Vorhersageverzerrung ein hervorragendes Maß für die Identifizierung von Elementen, die strukturelle Probleme aufweisen.

Es ist auch wichtig, dass Sie Prioritäten setzen, welche Punkte Sie zuerst betrachten.

Aus Zeitgründen sollten Sie Prioritäten setzen, welche Punkte Sie zuerst betrachten.

Angesichts des Nachfragerückgangs nach der COVID müssen wir sicherstellen, dass wir zuerst die richtigen Artikel überprüfen.

Hier können Sie die Posten mit einer hohen Vorhersagewahrscheinlichkeit mit anderen Parametern kombinieren, um eine Liste mit höherer Dringlichkeit zu erstellen:

  1. Varianzkoeffizient

Der Variationskoeffizient ist eine Kennzahl, bei der die Standardabweichung durch die durchschnittliche monatliche Nachfrage geteilt wird.

Je höher die Zahl, desto stärker schwanken Ihre Umsätze.

Der Nachfragerückgang nach COVID kann zu einem Problem bei dieser Berechnung führen, da die Volatilität überschätzt werden kann.

Da es eine Periode mit höheren und eine Periode mit niedrigeren Durchschnittsverkäufen gibt, wird die Standardabweichung zu hoch sein, was wiederum zu höheren Pufferbeständen führt.

Stark schwankende Artikel sind in der Regel Artikel, bei denen das Verhältnis zwischen Standardabweichung und durchschnittlicher Nachfrage etwa > 0,75 ist. Spielen Sie mit dieser Zahl, um das beste Verhältnis für Sie zu finden.

  1. Preis

Höherpreisige Artikel müssen natürlich zuerst überprüft werden, aber es ist besser, stattdessen ein Feld zu verwenden, das den Prognosewert enthält.

Je höher die Zahl ist, desto besser ist die Auswirkung auf das Endergebnis bei der Überprüfung der Prognosen.

  1. ABC

Der ABC-Code kann eine einfachere Methode zur Überprüfung von Posten sein. In Kombination mit der Vorhersageverzerrung können Sie Ihre A-Positionen leicht zuerst isolieren.

Artikel der Klasse A sind solche mit einem hohen Dollarwert, die 10 % bis 20 % Ihres Bestandes, aber 70 % bis 80 % Ihres jährlichen Verbrauchswertes ausmachen.

Sie erfordern daher strenge Kontrollen und hohe Genauigkeitsanforderungen.

  1. Weitere Schritte zu unternehmen

Auf Artikelebene kann es schwierig sein, Segmente Ihres Unternehmens zu identifizieren, die stärker betroffen sind als andere. Daher ist es wichtig, die Verkaufsleistung über Produktgruppen/Märkte hinweg zu überprüfen und nicht nur auf SKU-Ebene.

Erwähnenswert: Mit dem S&OP-Modul von Slimstock können Sie schnell erkennen, welche Produktlinien oder Märkte stärker betroffen sind als andere.

Es ermöglicht Leistungsüberprüfungen für Managementteams auf den Ebenen der einzelnen Kategorien.

Planung der Versorgung:

Um Ihren Angebotsplan zu überprüfen, benötigen Sie zunächst einen aktualisierten Bedarfsplan.

Daher ist es wichtig, dass die Bedarfsplanung den ersten Schritt macht.

Nachdem die Prognosen aktualisiert wurden, können Sie wichtige Artikel mit Überbeständen identifizieren.

Es können Berichte erstellt werden, um Artikel mit überschüssigem Bestand aufzuspüren und zu bewerten, wohin dieser Bestand umgeschichtet werden soll.

Sie können die Bestellungen auswählen, die Sie auslagern möchten, und diese Bestellungen entweder auslagern oder bei Ihren Lieferanten stornieren.

Eine weitere Methode, um Neuanschaffungen zu vermeiden, besteht darin, den derzeitigen Überbestand auszugleichen.

Das bedeutet, dass Sie eine Bestandsaufnahme Ihrer aktuellen Bestände vornehmen und diese mit Ihrem aktuellen Bedarfsplan vergleichen müssen, um dann Entscheidungen darüber zu treffen, wo diese Bestände an verschiedenen Standorten am sinnvollsten eingesetzt werden können.

Bulwhip-Effekt und Schlussfolgerungen

Überblick über die Situation:

  • Die Unternehmen haben mit dem ausgeprägten Bullwhip-Effekt zu kämpfen.
  • Die Auswirkungen der Pandemie und die schwankende Nachfrage nach Konsumgütern haben diesen Effekt noch verstärkt.
  • Die Verknappung von Schiffscontainern und Häfen verschärfte das Problem und veranlasste die Unternehmen zu Überbestellungen.
  • Ein plötzlicher Zustrom von Produkten führte zu überhöhten Lagerbeständen aufgrund normalisierter Vorlaufzeiten und geringerer Nachfrage.

Bullwhip-Effekt und die Lieferkette:

  • Abbildung 1 veranschaulicht das Nachfragemuster nach dem COVID mit einem starken Rückgang nach Mai ’22.
  • Slimstock führte im Jahr 2020 zwei Simulationsspiele durch, um den Bullwhip-Effekt anhand einer fiktiven Lieferkette für Handdesinfektionsmittel zu verstehen und abzuschwächen.
  • Im ersten Spiel wurden traditionelle Lieferkettenpraktiken angewandt, denen es an Kommunikation mangelt und die durch lange Vorlaufzeiten belastet sind.
  • In der ersten Simulation produzierten die Hersteller übermäßig viel, während den Großhändlern hohe Kosten durch Lieferrückstände entstanden. Die Einzelhändler, die am nächsten an der Nachfrage dran sind, konnten besser wirtschaften.

Illustration aus dem wirklichen Leben:

  • Dell Computers sah sich 1994 mit einer ähnlichen Herausforderung konfrontiert, überwand sie jedoch 1998 mit Hilfe eines Verkaufsmodells, das sich auf vorhersehbare Muster und Echtzeit-Preise konzentriert.

Taktiken zur Minimierung des Bullwhip-Effekts:

  • Das zweite Spiel beinhaltete offene Zusammenarbeit, Kommunikation und kürzere Vorlaufzeiten, was zu einer Senkung der Lieferkettenkosten um 75 % führte.
  • Die effiziente Kommunikation in der gesamten Lieferkette trug zu einem besseren Produktions- und Bestandsmanagement bei.

Strategien zur Bekämpfung des Bullwhip-Effekts:

  • Zusammenarbeit, Informationsaustausch und kürzere Vorlaufzeiten sind von zentraler Bedeutung.
  • Das frühzeitige Erkennen eines Nachfragerückgangs kann helfen, den Bullwhip-Effekt zu minimieren.
  • Bestandsoptimierungs- und Bedarfsplanungs-Tools wie Slim4 können bei der Erkennung und Anpassung an Marktverschiebungen hilfreich sein.
  • Zu den Herausforderungen bei der Erkennung von Nachfragerückgängen gehört, dass geringfügige Rückgänge nicht als Ausreißer betrachtet werden und dass sofortige Rückgänge nicht als negative Trends angesehen werden.

Umgang mit zukünftigen Nachfragerückgängen:

  • Bei plötzlichen Marktrückgängen sind sofortige Maßnahmen unerlässlich.
  • Tools wie ERP oder Excel können helfen, betroffene Artikel zu identifizieren und Prognosen anzupassen.
  • Die Vorhersageverzerrung, mit der die Über- oder Unterprognose gemessen wird, kann eine wichtige Kennzahl sein. Konstant negative Werte deuten beispielsweise auf eine konsequente Überprognose hin.
  • Zu den Priorisierungskriterien gehören der Variationskoeffizient, der Preis, die ABC-Codierung und Leistungsüberprüfungen auf aggregierter Kategorieebene.

Supply Planning:

  • Ein aktualisierter Bedarfsplan ist von entscheidender Bedeutung für die Überarbeitung des Angebotsplans.
  • Nach der Aktualisierung der Prognosen können Artikel mit überschüssigen Beständen ermittelt und die erforderlichen Berichte für eine bessere Entscheidungsfindung erstellt werden.Um die Herausforderungen des Bullwhip-Effekts zu entschärfen, insbesondere in einer Welt nach einer Pandemie, müssen Unternehmen eine verbesserte Kommunikation fördern, effiziente Tools für die Nachfrage- und Angebotsplanung einsetzen und einen proaktiven Ansatz für die Prognose und Bestandsverwaltung verfolgen.

Bullwhip-Effekt FAQs

Was ist der Bullwhip-Effekt?

Der Bullwhip-Effekt tritt auf, wenn sich die Kundennachfrage auf der Einzelhandelsebene verschiebt, was dazu führt, dass die Einzelhändler überreagieren und ihre Prognosen falsch verstärken, was sich auf die gesamte Lieferkette auswirkt.

Was ist ein Beispiel für den Bullwhip-Effekt?

Wenn ein Einzelhändler normalerweise 10 Wasserflaschen pro Tag verkauft, würde er diese Ersatzmenge beim Händler bestellen. Eines Tages verkauft der Einzelhändler jedoch 50 Flaschen und geht davon aus, dass die Kunden mehr Produkte kaufen werden. Daher bestellt er 100 Flaschen, um die höhere prognostizierte Nachfrage zu decken, was zu einer Belastung der gesamten Lieferkette führt.

Was ist die Hauptursache für den Bullwhip-Effekt?

Dies geschieht vor allem dann, wenn Einzelhändler in hohem Maße auf die Nachfrage der Verbraucher reagieren und im Gegenzug die Erwartungen an sie erhöhen.

Wie wirkt sich der Bullwhip-Effekt auf die Lagerbestände aus?

Aufgrund der verstärkten Auftragsschwankungen auf jeder Ebene der Lieferkette halten Unternehmen oft mehr Bestände als nötig, um die wahrgenommenen Nachfrageschwankungen abzufangen.

Wirkt sich der Bullwhip-Effekt nur auf große und komplexe Lieferketten aus?

Nein. Der Bullwhip-Effekt wird zwar häufig im Zusammenhang mit großen Lieferketten diskutiert, aber auch bei kleineren Ketten kann dieser Effekt auftreten, wenn es an Kommunikation und Synchronisation zwischen den Unternehmen mangelt.

Können Technologie und Software dazu beitragen, den Bullwhip-Effekt abzuschwächen?

Auf jeden Fall. Fortschrittliche Prognosetools, Plattformen für den Datenaustausch in Echtzeit und integrierte Planungssysteme können genauere Erkenntnisse über die Nachfrage liefern und eine bessere Koordination zwischen den Partnern in der Lieferkette ermöglichen, wodurch der Bullwhip-Effekt verringert wird.