Come ridurre l’impatto dell’Effetto Bullwhip o Bullwhip Effect nella supply chain

Danny Bloem

Ultimo aggiornamento: January 8, 2024
Danny Circle

Situazione attuale dell’effetto bullwhip o effetto frusta

Molte aziende sono attualmente esposte a un forte effetto bullwhip. In parte, questo problema è legato agli impatti della pandemia, ma è amplificato dalla natura mutevole della domanda di beni di consumo.

Consideriamo che durante la pandemia molte aziende hanno fatto acquisti eccessivi per soddisfare la crescente domanda dei consumatori, ma a causa della carenza di container e di porti, molti di questi prodotti sono rimasti in giacenza.

Queste carenze hanno spinto le aziende a ordinare ancora di più, perché pensavano che in questo modo avrebbero ottenuto una fetta maggiore della torta. Con il ritorno alla normalità dei tempi di consegna, tuttavia, tutti questi prodotti stanno finalmente affluendo, ma la domanda cala per questi stessi prodotti, causando un forte eccesso di scorte.

In un momento in cui anche le banche centrali stanno aumentando i tassi di interesse, l’effetto bullwhip diventa una priorità per molti dirigenti. A tre anni dalla pandemia, l’effetto frusta continua a causare problemi alle aziende.

Cosa possono fare le aziende per mitigare il peso dell’effetto bullwhip?

In primo luogo, analizzeremo l’impatto di questo effetto, quindi esamineremo le tattiche comprovate per ridurre al minimo l’effetto bullwhip. Infine, parleremo di come fermare l’effetto frusta ancora prima che inizi, identificando le origini del calo della domanda.

Impatto dell’effetto bullwhip sulla supply chain:

Post Covid Chart Bullwhip Effect

 

La Figura 1 mostra la tipica domanda COVID (sono numeri reali) che abbiamo notato tra i nostri clienti dal 21 settembre al 22 maggio, e un improvviso calo della domanda a partire dal 22 giugno. Quando la domanda cala per molti articoli contemporaneamente, l’impatto è enorme, ma come influisce sulla supply chain su scala?

Per capire meglio questo aspetto, nel 2020 Slimstock ha svolto due giochi di simulazione con partecipanti del settore della supply chain:

  1. Vedere l’impatto reale dell’effetto bullwhip
  2. Testare alcune tattiche efficaci per mitigare l’impatto.

Nel primo gioco, abbiamo simulato una supply chain di disinfettanti per le mani che si trova ad affrontare un improvviso aumento della domanda e abbiamo lasciato che i partecipanti assumessero un ruolo nella catena di approvvigionamento (una persona ha impersonato un rivenditore, un grossista, un distributore o un produttore).

Il gioco si è svolto con le pratiche tradizionali della supply chain in 20 round (pari a 20 settimane). Quando diciamo “tradizionali”, intendiamo:

  • Una supply chain senza alcuna comunicazione tra i diversi ruoli, a parte l’ordine che effettuano l’uno con l’altro.
  • Inoltre, la supply chain aveva tempi di consegna lunghi, che rendevano difficile rispondere in modo efficace e rapido a un’improvvisa impennata della domanda.

I partecipanti conoscevano la domanda solo nella settimana in cui si verificava e la vera domanda era nota solo al rivenditore, che non aveva modo di condividere le informazioni con gli altri team.

La figura 2.1 mostra la domanda dal lato del cliente per un periodo di 20 settimane, ossia 20 turni. Queste informazioni erano note solo al rivenditore.

 

Demand First Game

Figure 2.1: Customer demand over 20 weeks

 

Se osserviamo la figura 2.2, notiamo la fluttuazione delle dimensioni degli ordini durante i 20 turni.

Vediamo che il produttore si prepara per tempo alla crisi, ma il distributore e il grossista non iniziano a ritirare i prodotti in anticipo (i partecipanti sapevano che la crisi stava arrivando, ma non sapevano esattamente quando e quanto grave).

Il dettagliante ha risposto alla crisi nel momento in cui si è verificata. Sapendo quale fosse la domanda effettiva, poteva rispondere rapidamente in termini di ordini. Dovevano solo reagire nel momento in cui si verificava.

 

Order Fluctuation By Role.jpg (1) Figure 2.2: Order fluctuation by role throughout the first game

 

Se osserviamo la figura 2.3 qui sotto, che riflette la fluttuazione dell’inventario nel corso del gioco per ciascuno dei ruoli, vediamo che l’anticipazione del produttore si è ritorta contro di lui.

Non avendo informazioni sulla domanda reale, ha continuato a produrre troppo a lungo e ad accumulare scorte fino alla settimana 9, molto dopo che il picco della domanda era terminato.

 

Bullwhip Effect Inventory Fluctuation ChartFigure 2.3: Inventory fluctuation by role throughout the first game

 

In questo gioco abbiamo imparato alcune cose. Abbiamo scoperto che in generale i produttori erano disposti a correre il rischio e a ritrovarsi con livelli di scorte elevati alla fine della crisi.

Il commercio all’ingrosso, invece, presentava un rischio molto elevato di arretrati. I dettaglianti correvano il rischio minore di incorrere in costi elevati.

Il risultato finale è stato che il grossista ha accumulato un numero significativo di ordini arretrati che gli hanno causato costi molto elevati.

Nella vita reale, questo è esattamente ciò che è successo dopo la pandemia (quando l’effetto bullwhip ha colpito la supply chain), perché molti rivenditori hanno un grande vantaggio di potere sui loro grossisti (e distributori).

Sono vicini alla domanda, sono molto grandi e mantengono scorte minime rispetto al resto della catena di approvvigionamento.

In conclusione, questo è ciò che è accaduto nel complesso:

Old Actual Result Of Supply Chain Bullwhip Effect

 

Come comunità, questo ci dà da pensare, poiché probabilmente molti grossisti e distributori dovranno sostenere costi elevati e molti produttori produrranno fino a molto tempo dopo la fine della crisi.

Questo potrebbe portare ad ampi periodi di assenza di produzione e potrebbe causare gravi effetti sull’occupazione e sulla stabilità a livello manifatturiero.

Un esempio reale di questo effetto frusta in azione è il produttore di PC Dell.

Nel 1994, l’azienda era in difficoltà: le enormi quantità di componenti per PC ordinate in anticipo stavano causando problemi di redditività.

Se le previsioni di acquisto erano sbagliate, l’azienda si ritrovava con pezzi che non riusciva a vendere e che, data la velocità di evoluzione dell’hardware, diventavano rapidamente obsoleti.

Nel 1998, tuttavia, Dell aveva risollevato le sue sorti. I ricavi cresceranno da 2 a 16 miliardi di dollari e il rendimento del capitale investito dell’azienda è salito al 217%.

Come ci sono riusciti? Creando un modello di vendita strettamente allineato che si concentrava su modelli di vendita prevedibili utilizzando relazioni con i clienti già consolidate, insieme a una strategia “trimestre corrente più uno” che vedeva Dell limitare le scorte e utilizzare prezzi in tempo reale per riflettere l’evoluzione dei costi dei componenti e dei livelli delle scorte.

Testare le tattiche per minimizzare l’impatto del Bullwhip Effect:

Per il secondo gioco, con la stessa quantità di domanda (Figura 1), abbiamo apportato modifiche alla configurazione della supply chain e testato alcune tattiche.

Abbiamo anche modellato la crisi in modo leggermente diverso, in modo che i partecipanti non avessero idea di cosa sarebbe successo o di quando sarebbe arrivata la crisi.

L’obiettivo del gioco di simulazione era quello di ottenere il costo totale più basso lungo tutta la supply chain, con costi per i prodotti arretrati e, d’altro canto, costi per le scorte.

Per raggiungere questo obiettivo, abbiamo lasciato che i partecipanti

  • Collaborassero e comunicassero apertamente
  • Abbiamo dimezzato i tempi di consegna.

Questo è possibile grazie agli strumenti di ottimizzazione dell’inventario, in particolare per quanto riguarda i tempi di consegna tra gli anelli della supply chain che consente di rispondere più rapidamente.

Il risultato finale? Incredibile.

Abbiamo migliorato notevolmente i costi totali sostenuti dalle supply chain e, anche con una domanda mediamente più alta del 25% rispetto alla partita precedente, i costi totali sono stati ridotti fino al 75%.

Ecco come. 

 

Order Fluctuation.jpg Figure 3.1: Order fluctuation by role throughout the second game

 

Nella figura 3.1, abbiamo osservato la fluttuazione degli ordini nella seconda partita.

Abbiamo notato che il produttore, ancora una volta, ha anticipato una crisi. Questa volta, però, la produzione si è stabilizzata subito dopo l’inizio della crisi.

Perché? Per via delle informazioni sull’intera supply chain.

Sebbene i produttori corressero ancora il rischio più alto di rimanere con una grossa fetta di inventario alla fine della crisi, il loro rischio era significativamente più basso, come si può osservare nella progressione dell’inventario nella figura 3.2 qui sotto.

Inventory Fluctuation.jpgFigure 3.2: Inventory fluctuation by role throughout the second game

 

Al picco delle scorte, il produttore aveva solo circa due settimane di prodotti in magazzino.

Si tratta di una quantità significativamente inferiore rispetto al picco di 10 settimane delle scorte che abbiamo visto nella prima partita.

Ecco cosa è successo alla fine della seconda partita:

 

Old Result After Implementing Tactics

 

Cosa fare per minimizzare l’impatto dell’Effetto Bullwhip?

La gestione della supply chain non è semplice, poiché coinvolge molte parti e incertezze. Tuttavia, abbiamo dimostrato che collaborando, condividendo le informazioni e concentrandosi sulla riduzione dei tempi di consegna, le aziende possono ridurre i costi totali della supply chain.

Ciò non solo consente alle catene di approvvigionamento nel loro complesso di reagire più rapidamente a una crisi. Ma riduce anche i costi per tutte le parti coinvolte.

Riconoscere il calo della domanda:

Ora, dopo il Covid, non vediamo solo una stabilizzazione della domanda, ma anche un calo rispetto a prima del Covid.

Parliamo innanzitutto del riconoscimento del calo della domanda, la causa principale dei maggiori problemi che un produttore/distributore deve affrontare.

Se il calo della domanda viene identificato per tempo, l’effetto bullwhip può essere ridotto al minimo.

In combinazione con le tattiche di comunicazione elencate in precedenza, questo offre una protezione sostanziale per la azienda.

Molti strumenti di ottimizzazione dell’inventario e di pianificazione della domanda e dell’offerta (come il nostro Slim4) sono progettati per riconoscere e regolare la domanda in base alle ultime informazioni di mercato, notificando quindi all’utente i cali della domanda e segnalando l’eccesso di scorte. Ci sono alcune caratteristiche, tuttavia, che possono rendere il riconoscimento di tali cali di domanda un po’ più difficile del solito:

  1. Se i cali della domanda sono relativamente bassi, potrebbero non essere considerati anomali.
  2. Se il calo è più immediato, potrebbe non essere considerato un trend negativo.

Ad esempio, nella Figura 1 (all’inizio del blog) si può notare un calo della domanda che si aggira intorno al 10-20% per molti mercati.

Non c’è un vero e proprio caso anomalo, né una vera e propria tendenza.

Il calo della domanda è più simile a una discesa dal marciapiede alla strada.

A livello di singolo articolo, l’impatto potrebbe non essere enorme, ma quando questo accade a migliaia di articoli contemporaneamente, l’impatto sulla linea di fondo è notevole.

Di conseguenza, è importante riconoscere il calo della domanda il prima possibile e agire di conseguenza.

Come intervenire su eventuali futuri cali della domanda?

Hai notato il calo della domanda, quindi quali sono le opzioni migliori per affrontarlo? Sappiamo che non possiamo usare lo storico delle vendite dell’ultimo anno per fare previsioni e che gli algoritmi possono impiegare tempo per recuperare.

Con i tassi di interesse in aumento, il tempo non è un lusso.

Ecco alcune misure di pianificazione della domanda e dell’offerta che si possono adottare per attenuare l’impatto.

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Gestire i cali della domanda:

In caso di improvvisi cali di mercato, i team di pianificazione della domanda devono agire in modo proattivo anche con dati di vendita minimi.

Utilizzando gli strumenti disponibili (come l’ERP o Excel) possono a) riconoscere quali articoli sono stati colpiti e b) abbassare le previsioni di una certa percentuale sia a livello di SKU che a livello di massa.

Un modo per riconoscere quali SKU sono interessati da un calo della domanda è il forecast bias.

Per rinfrescare la memoria, il forecast bias è una misura della previsione eccessiva o insufficiente.

In assenza di previsioni insufficienti o eccessive, la polarizzazione si attesterà intorno allo 0.

Quando si vende meno di quanto previsto per alcuni mesi di fila, il numero diventa negativo.

Ciò significa che la previsione è stata troppo alta e non è stata abbassata abbastanza velocemente.

Ad esempio, nella Figura 1 (all’inizio del blog) sono riportate le stime della domanda e la domanda effettiva:

 

Periodo di Tempo Domanda Stimata Domanda Effettiva Errore di Previsione
 Mese 1 84,000 82,000 2,000
 Mese 2 84,000 81,000 3,000
 Mese 3 84,000 82,000 2,000

Dalla tabella precedente, anche se la domanda finale è la stessa, l’errore di previsione è di circa 2-3k ogni mese.

Il bias di previsione può essere calcolato come la media dell’errore di previsione.

Quindi in questo caso sarà

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

La chiave del bias è che in questo esempio tutti gli errori sono positivi.

Se avessimo un errore di 3.000, -1.000 e -2.000 avremmo un bias di previsione di:

(3000 – 1000 – 2000) / 3 = 0

La direzione degli errori è la stessa. Pertanto, il forecast bias è un’ottima misura per identificare le voci che presentano problemi strutturali.

È inoltre importante stabilire le priorità delle voci da esaminare per prime.

A causa dei vincoli di tempo, è necessario dare priorità alle voci da esaminare per prime.

Con il calo della domanda post-COVID, dobbiamo assicurarci di esaminare prima gli articoli giusti.

In questo caso è possibile combinare le voci con un’elevata distorsione delle previsioni con altri parametri per ottenere un elenco più urgente:

1. Coefficiente di varianza

Il coefficiente di varianza è una metrica che prende la deviazione standard e la divide per la domanda media mensile.

Più il numero è alto, più le vendite sono volatili.

Il calo della domanda post-COVID può creare un problema con questo calcolo, in quanto la volatilità può essere sovrastimata.

A causa di un periodo con vendite medie più alte e di un periodo con vendite medie più basse, la deviazione standard sarà troppo alta, portando a un aumento delle scorte di riserva.

Gli articoli altamente volatili sono in genere quelli in cui il rapporto tra la deviazione standard e la domanda media è circa > 0,75. Giocate con questo numero per trovare il rapporto migliore per voi.

2. Prezzo

Gli articoli con prezzi più elevati sono ovviamente più importanti da esaminare per primi, ma è meglio utilizzare un campo che contenga il valore di previsione.

Più alto è il numero, migliore sarà l’impatto sulla linea di fondo durante la revisione delle previsioni.

3. ABC

Il codice ABC può essere un modo più semplice per rivedere le voci. In combinazione con il bias di previsione, è possibile isolare facilmente le voci di classe A.

Gli articoli di classe A sono quelli con un elevato valore in dollari che rappresentano il 10%-20% del tuo inventario ma il 70%-80% del valore di consumo annuale.

Di conseguenza, richiedono controlli rigorosi ed elevati livelli di accuratezza.

4. Altre misure da adottare

A livello di articoli, potrebbe essere difficile identificare i segmenti della tua attività che sono più colpiti di altri. Pertanto, è fondamentale esaminare l’andamento delle vendite tra i gruppi di prodotti/mercati, anziché semplicemente a livello di SKU.

Da notare: Il modulo S&OP di Slimstock può aiutarti a identificare rapidamente le linee di prodotto o i mercati più colpiti rispetto ad altri.

È possibile effettuare revisioni delle prestazioni per i team di gestione a livello di categoria aggregata

Supply Planning:

Per rivedere il piano di approvvigionamento, è necessario prima un piano di domanda aggiornato.

Di conseguenza, è importante che la pianificazione della domanda faccia la prima mossa.

Dopo l’aggiornamento delle previsioni, è possibile identificare gli articoli importanti con scorte in eccesso.

È possibile creare dei report per individuare gli articoli con scorte in eccesso e valutare dove riequilibrare tali scorte.

È possibile scegliere gli ordini di acquisto da inviare, e spingerli o annullarli con i fornitori.

Un altro metodo per evitare nuovi acquisti in futuro è quello di riequilibrare le scorte in eccesso.

Ciò significa fare un bilancio di ciò che si ha attualmente e di come si confronta con l’ultimo piano della domanda, quindi prendere decisioni su dove questo inventario ha più senso tra le varie sedi aziendali.

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Cosa è l’effetto bullwhip?

L’effetto bullwhip si verifica quando la domanda dei clienti si sposta a livello di vendita al dettaglio, inducendo i rivenditori a reagire in modo eccessivo e ad amplificare erroneamente le loro previsioni, con un impatto sull’intera catena di approvvigionamento. L’effetto bullwhip si verifica quando la domanda dei clienti si sposta a livello di vendita al dettaglio, inducendo i rivenditori a reagire in modo eccessivo e ad amplificare erroneamente le loro previsioni, con un impatto sull’intera catena di approvvigionamento.

Qual è un esempio di effetto bullwhip?

Se un rivenditore vende normalmente 10 bottiglie d’acqua al giorno, ordina al distributore la stessa quantità di ricambio. Un giorno, però, il rivenditore vende 50 bottiglie e presume che i clienti cominceranno ad acquistare più prodotto, quindi ordina 100 bottiglie per soddisfare la maggiore domanda prevista, causando tensioni lungo la supply chain.

Qual è la causa principale del Bullwhip Effect?

Si verifica soprattutto quando i rivenditori diventano molto reattivi alla domanda dei consumatori e, a loro volta, intensificano le aspettative su di essa.

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