Đăng ký Đăng nhập
Trang chủ áp dụng mô hình bullwhip để cài tiến chuỗi cung ứng bia lon 333 của tổng công ty...

Tài liệu áp dụng mô hình bullwhip để cài tiến chuỗi cung ứng bia lon 333 của tổng công ty cổ phần bia rượu nước giải khát sài gòn (sabeco)

.PDF
65
254
100

Mô tả:

MỤC LỤC CHƢƠNG I. CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ HIỆU ỨNG BULLWHIP ........................... 4 1. KHÁI NIỆM VỀ HIỆU ỨNG BULLWHIP ............................................ 4 1.1. ĐẶC ĐIỂM CỦA HIỆU ỨNG BULLWHIP .............................................. 5 1.2. CÁC NGUYÊN NHÂN GÂY RA HIỆU ỨNG BULLWHIP .................... 8 1.2.1. Quyết định của nhà quản trị và trò chơi Beer Game ...............................8 1.2.2. Bản chất của chuỗi cung ứng .................................................................11 1.3. ẢNH HƢỞNG CỦA HIỆU ỨNG BULLWHIP ........................................ 16 1.4. GIẢI PHÁP GIẢM THIỂU HIỆU ỨNG BULLWHIP ........................... 17 1.4.1. Phương pháp của Forrester ....................................................................17 1.4.2. Phương pháp của Lee và đồng sự ..........................................................17 1.4.3. 10 nguyên tắc của Towill cùng đồng sự ................................................23 1.5. CÁC MÔ HÌNH GIẢI QUYẾT HIỆU ỨNG BULLWHIP ..................... 26 1.5.1. Hệ thống chuyển đổi dữ liệu điện tử nội bộ (EDI) ................................26 1.5.2. Quản lý tồn kho VMI .............................................................................27 1.5.3. Hoạch định, dự báo bổ sung, cộng tác (CPFR) .....................................31 CHƢƠNG II: THỰC TRẠNG CHUỖI CUNG ỨNG BIA 333 CỦA CÔNG TY SABECO .................................................................................................................. 36 2.1. SƠ ĐỒ CHUỖI CUNG ỨNG BIA LON 333 CỦA SABECO ................. 36 2.2. THỰC TRẠNG CHUỖI CUNG ỨNG BIA LON 333 CỦA CÔNG TY SABECO .............................................................................................................. 38 2.2.1. Dòng thông tin .............................................................................................38 2.2.2 Kênh phân phối .........................................................................................44 2.2.3 Nhà máy sản xuất ......................................................................................46 2.2.4 Các yếu tố khách quan khác ảnh hưởng đến chuỗi cung ứng. ..................47 2.3. HIỆN TƢỢNG BULLWHIP XẢY RA TRONG CHUỖI ....................... 51 CHƢƠNG 3:............................................................................................................ 53 2 ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BULLWHIP ĐỂ CẢI TIẾN CHUỖI CUNG ỨNG BIA CỦA SABECO ........................................................................................................ 53 3.1. HỢP TÁC HOẠCH ĐỊNH QUẢN LÝ TỒN KHO CPFR – VMI: ...... 53 3.1.1 Sử dụng CPFR để hợp tác hoạch định, dự báo và bổ sung hàng hóa. ......54 3.1.2 Sử dụng mô hình VMI (Vendor Managed Inventory) .................................59 3.2 MỘT SỐ BIỆN PHÁP KHÁC ................................................................. 60 3 CHƢƠNG I CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ HIỆU ỨNG BULLWHIP 1. KHÁI NIỆM VỀ HIỆU ỨNG BULLWHIP Thông tin nhu cầu không chính xác chuyển tải từ một thành phần trong chuỗi cung ứng đến một thành phần khác có thể dẫn tới lãng phí to lớn: mức độ dự trữ lớn quá mức, dịch vụ khách hàng tồi, mất doanh số, kế hoạch sản xuất không chính xác, vận tải không hiệu quả. Hiệu ứng này gọi là hiệu ứng Bullwhip (hiệu ứng roi da). Vậy hiệu ứng Bullwhip là gì? Có nhiều khái niệm giải thích cho hiệu ứng Bullwhip này. Theo tiến sĩ Ray Forrester (1961), hiệu ứng bullwhip là thông tin về nhu cầu của thị trường cho một sản phầm/hàng hóa nào đó bị bóp méo, khuếch đại lên dẫn đến sự dư thừa tồn kho, gây ảnh hưởng tới các chính sách giá, đồng thời tạo ra những phản ánh sai lệch, không chính xác trong nhu cầu thị trường. Lee & Billington (1992) đã đưa ra định nghĩa Bullwhip là sự biến dạng nhu cầu tạo dòng chảy ngược trong chuỗi cung ứng, do có sự thay đổi của đơn hàng được đặt tại nhà sản xuất lớn hơn so với bán hàng, hoặc có sự hiện diện quá nhiều cấp trong chuỗi gây ra sự dao động tin tức trong chuỗi. Mỗi ý kiến của mỗi nhà kinh tế học đều có cách diễn đạt khác nhau, tuy nhiên cả ba khái niệm đều có chung đặc điểm: Thứ nhất là đều có sự sai lệch thông tin từ khách hàng đến nhà cung cấp; Thứ hai là hiệu ứng Bullwhip xảy ra khi trong chuỗi cung ứng có nhiều cấp độ từ nhà cung cấp, nhà sản xuất, nhà phân phối, khách hàng đại lí và người sử dụng – sẽ gây ra sự sai lệch trong nhu cầu thực tế của khách hàng. 4 Hình 1.1. Minh họa về hiệu ứng Bullwhip Hiệu ứng Bullwhip được phát hiện vào năm vào năm 1961 trong nghiên cứu có tên Industrial Dynamics và do đó người ta còn gọi hiệu ứng Bullwhip là hiệu ứng Forrester (TS Forrester sau này rất nổi tiếng với mô hình System Dynamics được áp dụng rộng rãi trong phân tích và hoạch định kinh doanh, chiến lược kinh doanh, các nghiên cứu của ông là nền tảng cho các khái niệm phát triển sau này như Strategy Dynamics, Business Dynamics..). Các nghiên cứu của ông là nền tảng cho các khái niệm phát triển sau này như Strategy Dynamics, Business Dynamics…) Tuy nhiên, Bullwhip Effect chỉ được phát triển một cách toàn diện và gắn với chuỗi cung ứng bởi GS Hau Lee trong bài báo “The Bullwhip Effect in Supply Chain” trên tạp chí MIT Sloan Management Review năm 1997. Từ đó người ta mới thực sự nhìn nhận vai trò và tác động của hiệu ứng này. Gắn với Bullwhip Effect, trường MIT đã phát triển một trò chơi giả lập nhằm giúp người chơi hiểu rõ hơn vai trò và tác động của Bullwhip có tên là Beer Game. 1.1. ĐẶC ĐIỂM CỦA HIỆU ỨNG BULLWHIP Thứ nhất, thông tin về nhu cầu sử dụng sản phẩm/ dịch vụ của khách hàng bị sai lệch, khuếch đại lên qua các thành phần trong chuỗi cung ứng, dẫn đến sự sai lệch 5 trong các khâu sản xuất, phân phối làm lãng phí nguồn tài nguyên của công ty tăng lượng tồn, ảnh hưởng lớn đến hiệu quả kinh doanh của công. Một ví du điển hình của hiệu ứng Bullwhip này là tã cho em bé. Cách đây không lâu, một nhà điều hàng logistics ở công ty P&G đã tiến hành nghiên cứu cách thức đặt hàng đối với một trong những sản phẩm bán chạy của công ty – tã lót Pampers. Cuộc khảo sát này đi từ cửa hàng bán lẻ cho đến nhà sản xuất cung cấp sản phẩm. Nghiên cứu đã cho thấy doanh số bán hàng tã lót Pampers của các cửa hàng bán lẻ có biến động nhưng mức độ này không quá lớn. Nhưng đến khi kiểm tra biến động đơn hàng tại nhà phân phối, ông phát hiện ra mức độ biến động đã lớn hơn. Thậm chí khi kiểm tra việc đặt hàng nguyên liệu của P&G với nhà cung cấp thì mức độ biến động lớn hơn rất nhiều. Có thể thấy, từ nhà bán lẻ cho đến nhà cung cấp đã có sự biến động, sai lệch rất lớn trong việc xác định số lượng đơn hàng. Chính điều này đã gây nên hiệu ứng Bullwhip – hiệu ứng roi da. Hay khi các nhà điều hành Hewlett – Packard (HP) kiểm tra doanh số của sản phẩm máy in ở một đại lý chủ chốt, họ phát hiện ra có một số biến động. Nhưng khi họ kiểm tra đơn hàng từ đại lý này thì họ còn thấy mức độ biến động còn lớn hơn. Nhất là khi chuỗi cung ứng đang bị lây nhiễm bởi hiệu ứng Bullwhip, điều này đã làm cho thông tin nhu càu bị méo mó khi đi sâu vào bên trong chuỗi cung ứng. Trong quá khứ do không thể thấy hết được doanh số bán hàng của mình trong kênh phân phối nên HP chỉ có thể dựa vào đơn hàng của đại lý để đưa ra dự báo sản phẩm, lên kế hoạch nguồn lực, kiểm soát hàng tồn kho và lên kế hoạch sản xuất. Sự chênh lệch quá lớn tong dự báo nhu cầu đang trở thành bài toán đau đầu cho ban quản trị HP [1]. Qua 2 ví dụ ta thấy, do không thể thấy hết được doanh số bán của mình trong các kênh phân phối nên HP chỉ có thể dựa vào đơn hàng của đại lý để đưa ra dự báo sản phẩm, lên kế hoạch nguồn lực, kiểm soát tồn kho và lên kế hoạch sản xuất. vì thế kế hoach sản xuất của hp đã thừa so với nhu cầu thực tế của khách hàng đã gây ra tồn kho quá mức, dự báo kém, năng lực dư thừa hoặc thiếu hụt, dịch vụ khách hàng tệ do sản phẩm không có sẵn hoặc do tồn kho dự trữ quá lâu, kế hoạch sản xuất không ổn định và chi phí tốn kém từ những hành động sửa chữa 6 Thứ nhất, mức độ sai số tăng dần qua từng bộ phận Khách hàng trở thành cái đích cuối cùng của hầu hết các doanh nghiệp. Sản xuất ra một sản phẩm với mong muốn được tiêu thụ bởi một lượng khách hàng lớn. Nhu cầu của khách hàng về sản phẩm thường phản ánh trực tiếp qua số lượng hàng mua. Khi nhu cầu tăng cao, khách hàng có xu hướng mua nhiều hơn nhằm đáp ứng đủ cho cuộc sống. Khi xuất hiện thị trường tăng nhu cầu về một sản phẩm, nhà bán lẻ tiến hành tổng hợp và điều chỉnh đặt lượng hàng nhiều hơn so với khách hàng yêu cầu nhằm tránh tình trạng thiếu hụt. Tuy nhiên, mức độ dao động so với yêu cầu thực tế của khách hàng là không đáng kể. Sau khi nhận được đơn đặt hàng từ nhiều nhà bán lẻ, nhà bán sỉ điều chỉnh lại một lần nữa lượng hàng hóa đặt về xí nghiệp. để tránh tình trạng thiếu hụt cung cấp cho nhà bán lẽ vì thế họ cũng đặt hàng nhiều hơn số lượng mà nhà bán lẽ đặt họ. Số lượng hàng một lần nữa lại dao động, kéo ra một vị trí xa hơn so với nhu cầu thực của khách hàng ban đầu. Tiến về các bộ phận tiếp theo họ cũng tiếp tục điều chỉnh tăng trên mức yêu cầu của bộ phận nằm trước họ trên chuỗi cung ứng đặt họ. Khi đến bộ phận cuối cùng thì thong tin đã bị sai lêch rất nhiều Trong một chuỗi cung ứng, mỗi lần sai số trong chuỗi sẽ tạo nên một đỉnh mới. Qua mỗi cấp sẽ có sự dao động với các mức độ khác nhau. Có cấp có mức độ dao động thấp nhưng có cấp mức độ lại cao. Sự dao động này tạo nên các đỉnh ở mỗi cấp và thường các đỉnh của cấp trên cao hơn cấp dưới. Thứ hai là trong chuỗi cung ứng càng thông qua nhiều cấp thì mức độ khuếch đại số lượng thực tế càng lớn Qua từng cấp như nhà bán lẻ, bán sỉ, xí nghiệp…, dữ liệu thông tin bị sai lệch so với thực tế ban đầu của khách hàng bởi lẻ có sự điều chỉnh thông tin ở từng cấp càng lúc càng lớn vì theo chiều của chuổi cung ứng từ khách hàng đến đại lý, nhà phân phối, nhà sản xuất … , thì quy mô của các bộ phận này lớn dần, nhu cầu đáp ứng cho sản phẩm nhiều hơn. Qua càng nhiều bộ phận thì số lần thong tin bị đều chỉnh càng nhiều, nên biên độ dao động lớn hơn lượng dư thừa cũng nhiều hơn. 7 Nhiều năm trước đây, tổ chức ECR (Efficient Consumer Respone) đã cố gắng tái xác lập cách vận hành của chuỗi cung ứng hàng tạp hóa (grocery supply chain). Một trong những động cơ chính của hành động này là tồn kho quá mức trong chuỗi cung ứng bán lẻ. Nhiều nghiên cứu trong ngành cho thấy, tổng chuỗi cung ứng từ lúc sản phẩm rời nhà máy đến khi nó được bày sẵn sàng trên kệ có lượng tồn kho tương đương 100 ngày cung cấp (100 days of inventory supply). Thông tin méo mó đã dẫn dắt các thành phần trong chuỗi cung ứng (kho của nhà máy, kho thành phẩm của nhà sản xuất, kho trung tâm của nhà phân phối, kho vùng của nhà phân phối, kho của nhà bán lẻ) phải dự trữ hàng bởi vì mức độ biến động và không chắc chắn của nhu cầu. Sẽ không ngạc nhiên khi ECR ước tính có thể cắt giảm khoảng 30 tỷ USD cho các khoản không hiệu quả trong chuỗi cung ứng bán lẻ. Vậy, hiệu ứng bullwhip đã tạo ra sự sai lệch trong nhu cầu thục tế của khách hàng khi đến doanh nghiệp đẫ gây ra sự lãng phí lớn cho doanh nghiệp ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp 1.2. CÁC NGUYÊN NHÂN GÂY RA HIỆU ỨNG BULLWHIP Các hiệu ứng bullwhip đề cập đến xu hướng của các đơn đặt hàng tăng trong biến thể là một di chuyển lên một nguồn cung cấp chuỗi. Biến động tăng là một mối quan tâm đối với các chuỗi phân phối vì nó làm cho chi phí tăng lên do hàng tồn kho tăng. Trong vài năm qua, các nhà quản lý chuỗi cung ứng cũng như các học giả đã tập trung sự chú ý vào việc tìm hiểu các nguyên nhân hoạt động của hiệu ứng bullwhip. Sau khi tìm hiểu, chúng tôi xác định được các nguyên nhân sau: 1.2.1. Quyết định của nhà quản trị và trò chơi Beer Game Như đã đề cập ở trên, Jay Forrester là người đầu tiên phát hiện và nghiên cứu về mô hình Bullwhip vào năm 1961, kéo theo hàng loạt những nghiên cứu sau này của các nhà học giả. Theo Forrester, nguyên nhân dẫn đến hiệu ứng Bullwhip bắt nguồn từ những quyết định không hợp lý của các nhà quản trị trong chuỗi cung. Ông tin rằng những người đưa ra quyết định thường có xu hướng đặt hàng nhiều hơn lên những nhà cung cấp phía trên so với lượng cầu thực tế của người tiêu dùng; bởi lẽ đơn đặt hàng 8 này không chỉ bao gồm số lượng mà người tiêu dùng yêu cầu mà còn để tăng lượng tồn kho của nhà bán lẻ giúp đáp ứng được nhu cầu tăng trong tương lai. Cuối cùng, qua mỗi cấp phân phối, nhu cầu càng được nhân lên nhiều lần so với lượng cầu thực tế. Bên cạnh đó, Forester còn phát hiện ra có một dòng chảy hạ lưu của vật liệu từ nhà máy qua các kho chứa, các nhà phân phối và các đại lý bán lẻ, sự chậm trễ kết hợp với mỗi cấp trong chuỗi cung ứng như thời gian sản xuất, thứ tự chế biến. Ông tuyên bố rằng sự hiểu biết và kiểm soát các dòng chảy là nhiệm vụ chính của người quản lý. Dựa trên các nghiên cứu của Forrester, Sterman (1989) đã thử nghiệm quá trình đưa ra quyết định bằng cách sử dụng Beer Game (dùng để diễn tả quá trình sản xuất và phân phối bia). Beer Game là một trò chơi mô phỏng vật liệu và luồng thông tin trong một hệ thống phân phối sản xuất. Nó có bốn người chơi: nhà bán lẻ, nhà bán sỉ, nhà phân phối, và nhà máy. Nhu cầu bia của khách hàng phát sinh tại các cửa hàng bán lẻ, nhà bán lẻ bổ sung hàng tồn kho từ các nhà bán buôn, cứ như thế, nhà bán buôn bổ sung hàng hóa từ các nhà phân phối và nhà phân phối bổ sung từ nhà máy. Người chơi không thể trao đổi với nhau và phải tự đưa ra quyết định dựa trên đơn hàng của khách hàng. Trong mỗi thời kỳ, các thành viên phải quyết định đặt hàng bao nhiêu từ nhà cung cấp tương ứng của họ và các nhà máy phải quyết định sản xuất như thế nào. Các người chơi sẽ chia sẻ một mục tiêu chung để tối ưu hóa hiệu suất toàn hệ thống. Đội nào có tổng chi phí thấp nhất là chiến thắng. 9 Hình 1.3. Luồng thông tin trong chuỗi cung ứng Trong trò chơi Beer Game, nhu cầu khách hàng là 4 thùng mỗi thời kỳ cho những kỳ đầu tiên và sau đó thay đổi tới 8 thùng mỗi giai đoạn cho phần còn lại của trò chơi. Hơn nữa, người chơi không biết thông tin số lượng yêu cầu. Ở đây, các con số 4 và 8 là không quan trọng, nhưng mô hình nhu cầu phải được đảm bảo. Mục đích là để chỉ ra rằng một sự thay đổi nhỏ trong cầu của người tiêu dùng có thể tạo nên sự sai lệch lớn Hình 1.2. Gia tăng sức biến động dung lượng đơn hàng dọc theo chuỗi cung ứng 10 trong các đơn đặt bởi người chơi. Trong quá trình quyết định của các nhà quản trị, Sterman đã xác định nhiều nhận định sai lầm từ đó dẫn đến hành động kém hiệu quả của các chủ thể tham gia. Các chủ thể đã không chú ý đến khoảng thời gian trễ giữa lúc đặt hàng và lúc nhận hàng. Trong quá trình tham gia, hầu hết các chủ thể không thực hiện việc xem xét độ trễ này. Hình 1.2 mô tả các vật liệu và các luồng thông tin trong chuỗi cung ứng. Các con số cũng xác định hai loại chậm trễ tại mỗi trạm. Giả sử các cửa hàng bán lẻ đặt hàng 10 chiếc thùng chứa từ kho vào thứ hai. Các kho nhận được lệnh này vào thứ tư. Sự chậm trễ thông tin này là do các bước trong xử lý hành chính. Tuy nhiên, vào thứ tư, các nhà kho chỉ có 5 thùng bia, vì vậy nó chuyển 5 thùng đến các cửa hàng bán lẻ và còn thiếu 5 thùng. Lô hàng 5 thùng còn lại này sẽ được chuyển vào thứ sáu. Như vậy, điều chậm trễ này xảy ra trong quá trình vận chuyển. Theo thí nghiệm của Sterman, cho thấy chính hành vi con người, hiểu sai về tồn kho và thông tin nhu cầu có thể gây ra hiệu ứng Bullwhip. 1.2.2. Bản chất của chuỗi cung ứng Lee và đồng sự đã nghiên cứu hiệu ứng bullwhip bằng cách trình bày những trường hợp trong thực thế ở một số doanh nghiệp. Họ xác định được bốn nguyên nhân chính gây ra hiệu ứng Bullwhip: 1. Cách thức cập nhật dự báo nhu cầu (demand forecast updating) 2. Dung lượng đơn hàng theo quy mô (order batching) 3. Sự biến động về giá cả (price fluctuation) 4. Trò chơi tạo sự hạn chế và thiếu hụt (rationing and shortage gaming) Mỗi nguyên nhân trên cộng với bối cảnh hạ tầng chuỗi cung ứng và các quyết định hợp lý của các nhà quản lý đã gây ra hiệu ứng Bullwhip. Hiểu rõ các nguyên nhân này sẽ giúp các nhà quản lý thiết kế và phát triển chiến lược để đối phó với nó. Cập nhật dự báo nhu cầu (demand forecast updating) Mỗi công ty trong chuỗi cung ứng thường thực hiện việc dự báo sản phẩm nhằm giúp việc lên kế hoạch sản xuất, hoạch định nguồn lực, kiểm soát tồn kho và hoạch định nguyên vật liệu. Dự báo thường dựa trên dữ liệu lịch sử đơn hàng của khách hàng 11 trực tiếp. Kết quả của trò Beer Game chính là sản phẩm của nhiều yếu tố mang tính hành vi, như là nhận thức và niềm tin của người chơi. Một yếu tố quan trọng là suy nghĩ của người chơi khi dự báo nhu cầu dựa trên những gì họ quan sát thấy. Mỗi khi có đơn hàng từ đối tác downstream (như nhà bán lẻ, bán sỉ, sản xuất...) thì các nhà quản lý upstream (như nhà bán sỉ, sản xuất, cung cấp...) sẽ coi thông tin đó như là tín hiệu về nhu cầu tương lai (trong chuỗi cung ứng, người ta thường sử dụng hai thuật ngữ khá phổ biến là downstream (xuôi dòng) và upstream (ngược dòng). Dòng chảy ở đây thể hiện dòng chảy hàng hóa/nguyên vật liệu từ nhà cung cấp đến tay người tiêu dùng (hay còn gọi là chain-chuỗi, supply chain-chuỗi cung ứng)). Dựa trên tín hiệu ấy, nhà quản lý upstream sẽ điều chỉnh dự báo nhu cầu của mình. Tiếp theo, họ dùng thông tin ấy để đặt hàng cho nhà cung cấp (thành phẩm, nguyên vật liệu ). Chúng tôi cho rằng chính việc xử lý thông tin/tín hiệu nhu cầu chính là yếu tố chủ chốt gây ra hiệu ứng Bullwhip. Ví dụ, nếu bạn là nhà quản lý - người quyết định cần đặt bao nhiêu hàng từ nhà cung cấp, đơn giản bạn chỉ cần sử dụng một phương pháp cơ bản để dự báo nhu cầu, ví như phương pháp dự báo làm trơn bằng hàm số mũ. Phương pháp làm trơn bằng hàm số mũ (Exponential Smoothing) tiến hành dựa trên việc xem xét một cách liên tục các giá trị quá khứ, dựa trên trung bình có trọng số của dữ liệu. Trong phương pháp này trọng số có giá trị càng nhỏ khi nó càng xa thời điểm dự báo (tức là nhu cầu mới gần đây của khách hàng phản ánh sát nhu cầu của tương lai hơn là nhu cầu đã xa xưa). Với phương pháp này, nhu cầu trong tương lai sẽ liên tục được cập nhật khi có dữ liệu hàng ngày về nhu cầu. Đơn hàng bạn gửi cho nhà cung cấp phản ánh số lượng bạn cần bổ sung vào dự trữ nhằm đáp ứng nhu cầu của tương lai và mức tồn kho an toàn tương ứng (cả hai được cập nhật bằng phương pháp kể trên). Với thời gian đơn hàng dài sẽ chẳng hiếm trường hợp có tồn kho an toàn lên đến nhiều tuần. Kết quả là biến động đơn hàng theo thời gian có thể lớn hơn những gì dữ liệu nhu cầu thể hiện. 12 Bây giờ ở một vị trí phía trên của chuỗi cung ứng, nếu bạn là nhà giám đốc của nhà cung cấp, các dữ liệu đơn hàng từ khách hàng sẽ quyết định nhu cầu của bạn. Nếu bạn cũng sử dụng mô hình dự Hình 1.4. Mức độ biến động của đơn hàng từ đại lý đến nhà sản xuất ngày càng lớn hơn so với doanh số thực tế báo làm trơn bằng hàm số mũ để cập nhật dự báo và tồn kho an toàn, những đơn hàng mà bạn đặt hàng với nhà cung cấp thậm chí còn biến động mạnh hơn. Ví dụ về sự biến động trong cầu thể hiện ở hình 1.4. Ở đó ta có thể thấy đơn hàng từ nhà phân phối cho nhà sản xuất đã biến động mạnh hơn nhu cầu của người tiêu dùng. Chính yếu tố tồn kho an toàn đã gây ra hiệu ứng bullwhip, trực giác có thể thấy rằng nếu thời gian giữa mỗi lần bổ sung hàng trong chuỗi cung ứng dài hơn thì mức độ biến động sẽ càng mạnh hơn. Đơn đặt hàng theo gói/lô (Order Batching) Trong chuỗi cung ứng, mỗi công ty khi đặt hàng với đối tác đều sử dụng một vài mô hình kiểm soát tồn kho. Khi nhu cầu đến, tồn kho sẽ giảm nhưng công ty có thể không đặt hàng với nhà cung cấp ngay lập tức mà họ thường gộp hoặc gom các nhu cầu lại rồi mới đặt hàng. Có hai hình thức đặt hàng theo gói: đặt hàng định kỳ và đặt hàng theo hình thức đẩy (push order). Thay vì đặt hàng liên tục thường xuyên, các công ty đặt hàng theo tuần/hoặc hai tuần thậm chí hàng tháng. Có nhiều lý do phổ biến để giải thích cho mô hình dự trữ dựa trên đặt hàng theo chu kỳ. Thường thì nhà cung cấp không thể xử lý các đơn hàng liên tục thường xuyên, vì yếu tố thời gian và chi phí xử lý đơn hàng kiểu ấy quá lớn. Nhiều nhà sản xuất đặt hàng với nhà cung cấp khi họ chạy các hệ thống MRP (Material Requirement Planning). Hệ thống MRP thường chạy hàng tháng và cho ra 13 kết quả đặt hàng hàng tháng. Một công ty có những sản phẩm ít bán chạy sẽ thường đặt hàng theo tháng hơn. Hãy xem xét trường hợp một công ty đặt hàng mỗi tháng cho nhà cung cấp của mình. Nhà cung cấp này sẽ gặp tình trạng đơn hàng thất thường. Vì đơn hàng có thể rất cao vào một thời điểm trong tháng trong khi cả tháng lại không có đơn hàng, điều này cũng góp phần gây ra hiệu ứng Bullwhip. Một trở ngại lớn và phổ biến khác đối với một công ty muốn đặt hàng thường xuyên chính là tính kinh tế của vận tải. Rõ ràng có sự khác biệt giữa một FTL (Full Truck Load) và LTL (Less Truck Load). Trong mô hình đặt hàng đẩy (push order), một công ty có thể trải qua tình trạng thường xuyên tăng nhu cầu đột biến. Công ty này có những đơn hàng “đẩy” định kỳ từ khách hàng, bởi vì người bán hàng thường được cấp trên đánh giá định kỳ theo quý hoặc năm làm phát sinh tình trạng đơn hàng tăng đột biến cuối tháng hoặc cuối năm. Nhân viên bán hàng thường hoàn thành “hạn ngạch bán hàng” bằng cách mượn các đơn hàng của kỳ kế tiếp. Khi một công ty đối diện với các đơn hàng định kỳ từ khách hàng thì cũng là lúc hiệu ứng bullwhip xuất hiện. Nếu tất cả các chu kỳ đơn hàng được phân bổ đều trong suốt một tuần thì hiệu ứng Bullwhip sẽ được giảm thiểu. Biến động giá cả Theo ước tính, 80 phần trăm các giao dịch giữa nhà sản xuất và nhà phân phối trong ngành tạp hóa (bán lẻ) được thực hiện dưới hình thức “forward buy” (mua kỳ hạn), theo đó các sản phẩm được mua trước khi có nhu cầu, thường do mức giá hấp dẫn của nhà cung cấp chào bán. Các hợp đồng “forward buy” chiếm từ 75 tỷ đến 80 tỷ USD tồn kho của ngành bán lẻ. Mua kỳ hạn thường do sự biến động giá cả trên thị trường. Nhà sản xuất và phân phối định kỳ có chương trình khuyến mãi đặc biệt như chiết khấu giá, chiết khấu theo số lượng, coupon, thối tiền (rebates)…. Tất cả chương trình khuyến mại này đều dẫn tới sự biến động giá cả. Hơn nữa, nhà sản xuất thường chào mời những hợp đồng 14 thương mại hấp dẫn (như chiết khấu đặc biệt, ưu đãi giá, ưu đãi thanh toán) cho nhà phân phối và bán sỉ, một hình thức gián tiếp của chiết khấu giá. Ví dụ, Kotler đã báo cáo rằng các hợp đồng thương mại đặc biệt và khuyến mãi cho người tiêu dùng chiếm tới 47% và 28% tổng ngân sách khuyến mãi của mình. Và thế là khách hàng mua hàng với số lượng lớn không hề phản ánh nhu cầu thực sự tại thời điểm đó. Họ mua hàng chỉ để dự trữ cho tương lai. Hậu quả là sau đó, khách hàng chỉ mua hàng khi họ giải quyết hết lượng tồn kho của mình. Tức là mô hình mua hàng của họ không phản ánh thực mô hình tiêu thụ, mức biến động trong mua hàng theo số lượng lớn sẽ lớn hơn nhiều so với biến động tiêu thụ. Vậy là hiệu ứng Bullwhip lại xuất hiện. Cứ mỗi khi mô hình định giá cao-thấp (high-low) xuất hiện thì “forward buy” là một quyết định hợp lý. Nếu chi phí của dự trữ hàng tồn kho thấp hơn mức độ khác biệt về giá thì mua hàng “forward buy” quả là quyết định khá hợp lý. Mặc dù một số công ty cho rằng mình có quyền được hưởng từ mô hình định giá cao-thấp nhưng phần lớn lại đang gánh chịu hậu quả từ nó. Ví dụ, một nhãn hiệu soup hàng đầu có doanh số bán hàng mang tính thời vụ và thường cao nhất vào mùa đông (xem hình 1.5). Tuy nhiên, lượng hàng vận chuyển từ nhà sản xuất đến nhà phân phối phản ánh đơn hàng của nhà phân phối thì lại thay đổi rất mạnh. Khi đối diện với tình trạng đơn hàng lớn, công ty thường phải vận hành sản xuất liên tục, thậm chí là ngoài giờ nhưng khi đơn hàng giảm thì lại phải giảm sản xuất. Thay vào đó, công ty phải trữ hàng để phòng trừ trường hợp nhu cầu tăng cao. Khi đơn hàng tăng cũng là lúc công ty phải trả chi phí cao cho việc vận chuyển. Hỏng hóc cũng tăng do dự trữ hàng và xử lý hàng với số lượng lớn hơn bình thường. Mỉa mai thay, tình trạng ấy lại do sự biến động về giá do chính nhà sản xuất và phân phối gây ra. Nên Hình 1.5. Hiệu ứng Bullwhip gây ra bởi yếu tố thời vụ 15 không có gì là buồn cười nếu người ta gọi thực tế này là “the dumbest marketing ploy ever” (mánh khóe marketing vớ vẩn nhất). Trò chơi hạn chế và thiếu hụt (rationing and shortage gaming) Khi nhu cầu vượt quá khả năng cung cấp, nghĩa là nhà sản xuất đang hạn chế sản phẩm của mình đến khách hàng. Theo nghĩa đó, nhà sản xuất sẽ phân bổ số lượng tỷ lệ theo số lượng đã đặt hàng. Ví dụ, nếu tổng cung chỉ bằng 50% tổng cầu thì khách hàng chỉ nhận được 50% số lượng mà họ đã đặt hàng. Và nếu biết nhà sản xuất sẽ hạn chế khi sản phẩm bị thiếu hụt thì khách hàng sẽ phóng đại nhu cầu thực sự của mình lên khi họ đặt hàng. Sau đó, khi mà nhu cầu đã nguội, đơn hàng sẽ bất thình lình bị hủy bỏ. Đây chính là phản ứng ngược khi có tình trạng thiếu hụt và chế độ phân bổ xuất hiện. Tác động của “trò chơi” này là đơn hàng của khách hàng phản ánh không chính xác nhu cầu thực. Hiện tượng này xuất hiện khá phổ biến. Vào những năm 1980, nhiều lần ngành công nghiệp máy tính rơi vào tình trạng thiếu hụt DRAM. Đơn hàng tăng vọt nhưng không phải do tiêu thụ tăng mà do dự đoán. Khách hàng đặt hàng gấp đôi với nhiều nhà cung cấp khác nhau và chính thức mua từ nhà cung cấp đầu tiên có thể giao hàng, sau đó hủy bỏ các đơn hàng trùng lắp còn lại. 1.3. ẢNH HƢỞNG CỦA HIỆU ỨNG BULLWHIP Qua những phân tích ở trên, ta có thể thấy Hiệu ứng Bullwhip là một hiệu ứng gây ra ra những tác động xấu đến chuỗi cung ứng của doanh nghiệp. Sự chênh lệch quá lớn trong dự báo nhu cầu khiến cho kế hoạch sản xuất thiếu chính xác và không ổn định. Nhà sản xuất có thể sản xuất quá nhiều gây tồn kho lớn từ đó gia tăng chi phí, hoặc ít hơn nhu cầu gây ra hiện tượng thiếu hụt hàng hóa. Hơn nữa, Bullwhip tạo lịch trình sản xuất không ổn định làm phát sinh thêm chi phí và giảm doanh thu. Mặc dù gây ra nhiều tác động xấu đến chuỗi cung ứng của doanh nghiệp. Tuy nhiên, nếu hiểu được bản chất của Bullwhip và các nguyên nhân gây ra nó, các nhà kinh tế học hay nhà quản trị của doanh nghiệp sẽ có cái nhìn tổng quát hơn, từ đó tìm ra các giải pháp tối ưu nhất nhằm giảm thiểu, ngăn chặn hiệu ứng này. Từ đó, các nhà 16 quản lý sẽ rút ra được nhiều bài học kinh nghiệm hơn trong việc xử lý hiệu ứng này và nâng cao được nhiều vấn đề trong chuỗi cung ứng, đặc biệt là hệ thống thông tin. Việc lên kế hoạch sản xuất, hoạch định nguồn lực, kiểm soát tồn kho và hoạch định nguyên vật liệu đều xuất phát từ những dữ liệu dự báo sản phẩm của cá nhà quản lý upstream (nhà sản xuất, nhà cung cấp,…) dựa trên dữ liệu lịch sử đơn hàng của khách hàng trực tiếp và từ các đơn hàng của các nhà bán lẻ và đại lý (downstream). Hệ thống thông tin được nâng cao sẽ làm cho mức độ sai số giữa khách hàng và nhà sản xuất dần về bằng 0 thì việc đặt hàng sẽ trở nên chất lượng hơn, giảm thiểu được nhiều chi phí phát sinh khác và góp phần nâng cao hệ thống sản xuất, vận chuyển, vấn đề tồn kho,… 1.4. GIẢI PHÁP GIẢM THIỂU HIỆU ỨNG BULLWHIP 1.4.1. Phƣơng pháp của Forrester Forrester dựa vào các nguyên nhân gây ra hiệu ứng Bullwhip đã đề xuất một số phương pháp giảm thiểu bullwhip cho sự thành công của công ty. Đầu tiên đó là việc giải quyết nhanh chóng đơn hàng để giảm thiểu những khoảng trễ. Tiếp theo, tăng cường mức độ ổn định sản xuất của nhà máy bằng cách có được thông tin bán lẻ tin cậy từ đó đề ra kế hoạch sản xuất hợp lý. Ông cũng cho rằng việc điều chỉnh dự báo, chiến dịch quảng cáo hoàn thiện hơn về nhu cầu và tồn kho cũng giảm được hiệu ứng xảy ra. 1.4.2. Phƣơng pháp của Lee và đồng sự Lee và đồng sự (1997) thực nghiệm hiệu ứng bullwhip bằng những trường hợp cụ thể của các công ty. Sau khi xác định bốn nguyên nhân gây ra hiệu ứng, ông đề xuất các giải pháp: “Chúng tôi phân loại các sáng kiến khác nhau và các biện pháp khác có thể dựa trên các cơ chế phối hợp cơ bản, cụ thể là, chia sẻ thông tin, liên kết kênh, và hiệu quả hoạt động. Với chia sẻ thông tin, nhu cầu thông tin tại một vị trí downstream được truyền đến vị trí upstream một cách kịp thời. Liên kết kênh là sự phối hợp của giá cả, vận tải, hoạch định hàng tồn kho, và quyền sở hữu giữa các vị trí upstream và downstream trong chuỗi cung ứng. Hiệu quả hoạt động liên quan đến các hoạt động 17 cải thiện hiệu suất, chẳng hạn như giảm chi phí và làm chủ thời gian. Chúng tôi sử dụng cấu trúc này để thảo luận về cách để kiểm soát hiệu quả hiệu ứng bull-whip” Tránh nhiều dự báo cập nhật Thông thường, mỗi thành viên trong chuỗi cung ứng thực hiện một số loại dự báo gắn với quy hoạch của nó (ví dụ, các nhà sản xuất thực hiện các kế hoạch sản xuất, bán buôn, việc lập kế hoạch hậu cần, vv). Hiệu ứng Bullwhip được tạo ra khi các thành viên chuỗi cung ứng xử lý đầu vào nhu cầu từ các thành viên cuối nguồn trực tiếp của mình trong sản xuất dự báo của chính họ. Nhu cầu đầu vào từ các thành viên cuối nguồn ngay lập tức, tất nhiên, kết quả từ việc dự báo của thành viên đó, với đầu vào từ thành viên cuối nguồn của riêng mình. Một phương pháp để xử lý lặp đi lặp lại của dữ liệu tiêu thụ trong một chuỗi cung ứng là làm cho dữ liệu theo yêu cầu tại một địa điểm ở cuối nguồn có sẵn cho các trang web đầu nguồn. Do đó, cả hai trang web có thể cập nhật các dự báo của họ với các dữ liệu thô. Trong ngành công nghiệp máy tính, các nhà sản xuất yêu cầu dữ liệu bán qua trên cổ phiếu rút từ kho trung tâm đại lý của họ. Mặc dù các dữ liệu không được hoàn chỉnh như point-of-sale (POS) dữ liệu từ các cửa hàng của các đại lý, họ cung cấp nhiều hơn đáng kể hơn so với thông tin đã có sẵn khi các nhà sản xuất đã không biết những gì đã xảy ra sau khi vận chuyển các sản phẩm của họ. IBM, HP, và Apple tất cả các yêu cầu dữ liệu bán thông qua như là một phần của hợp đồng của họ với các đại lý. Đối tác trong chuỗi cung ứng có thể sử dụng trao đổi dữ liệu điện tử (EDI) để chia sẻ dữ liệu. Trong các sản phẩm tiêu dùng ngành công nghiệp, 20 phần trăm của các đơn đặt hàng của các nhà bán lẻ các sản phẩm tiêu dùng đã được truyền thông qua EDI vào năm 1990. Trong Năm 1992, con số này là gần 40 phần trăm, và trong năm 1995, gần 60 phần trăm. Việc sử dụng ngày càng tăng của EDI sẽ chắc chắn tạo điều kiện truyền tải thông tin và chia sẻ giữa các thành viên chuỗi Ngay cả khi nhiều các tổ chức trong chuỗi cung ứng sử dụng các dữ liệu cùng một nhu cầu nguồn để thực hiện cập nhật dự báo, sự khác biệt trong phương pháp dự báo và thông lệ mua vẫn có thể dẫn đến những biến động không cần thiết trong đặt hàng 18 dữ liệu được đặt với các trang web đầu nguồn. Trong phương pháp triệt để hơn, các trang web đầu nguồn có thể kiểm soát tiếp tế từ đầu nguồn đến cuối nguồn. Các trang web đầu nguồn sẽ được tiếp cận với nhu cầu và thông tin hàng tồn kho ở địa điểm cuối nguồn và cập nhật các dự báo cần thiết và tiếp tế cho các trang web cuối nguồn. Các trang web cuối nguồn, đến lượt nó, sẽ trở thành một đối tác thụ động trong chuỗi cung ứng. Ví dụ, trong ngành công nghiệp hàng tiêu dùng, thực hành này được gọi là hàng tồn kho của nhà cung cấp quản lý (VMI) hoặc một chương trình bổ sung liên tục (CRP). Nhiều công ty như Campbell Soup, M & M / Mars, Nestle, Quaker Oats, Nabisco, P & G, và Scott Paper sử dụng CRP với một số hoặc hầu hết các khách hàng của họ. Giảm hàng tồn kho lên đến 25 phần trăm là phổ biến trong các liên minh. P & G sử dụng VMI trong tã của nó chuỗi cung ứng, bắt đầu với nhà cung cấp của nó, 3M, và khách hàng của mình, Wal-Mart. Ngay cả trong các ngành công nghệ cao, các công ty như Texas Instruments, HP Motorola, và Apple sử dụng VMI với một số họ nhà cung cấp, và trong một số trường hợp, với các khách hàng của họ Các nhà nghiên cứu hàng tồn kho lâu đã nhận ra rằng hệ thống kiểm kê đa cấp có thể hoạt động tốt hơn khi hàng tồn kho và nhu cầu thông tin từ các trang web cuối nguồn có sẵn ở đầu nguồn. Hàng tồn kho Echelon- Tổng số hàng tồn kho ở địa điểm phía đầu và cuối nguồn của nó - là chìa khóa để kiểm soát hàng tồn kho tối ưu Một cách khác là cố gắng để có được thông tin nhu cầu về chỗ ở cuối nguồn bằng cách bỏ qua nó. Apple có một chương trình "người tiêu dùng trực tiếp", tức là, nó bán trực tiếp cho người tiêu dùng mà không qua đại lý bán lẻ và kênh phân phối. Một lợi ích của chương trình này là nó cho phép Apple để xem nhu cầu mẫu cho sản phẩm của mình. Máy tính Dell cũng bán sản phẩm của mình trực tiếp đến người tiêu dùng mà không đi thông qua các kênh phân phối. Cuối cùng, như đã nói ở trên, kéo dài thời gian giao hàng tiếp tế có thể làm nặng thêm các hiệu ứng bullwhip. Những cải tiến trong hiệu quả hoạt động có thể giúp làm giảm nhu cầu rất khác nhau do nhiều thông tin cập nhật dự báo. Do đó, chỉ trong thời gian bổ sung là một cách hiệu quả để giảm thiểu tác động. Bỏ đặt hàng theo lô 19 Do đơn đặt hàng gộp góp phần vào hiệu ứng bullwhip, các công ty cần phải đưa ra các chiến lược dẫn đến lô nhỏ hơn hoặc tiếp tế thường xuyên hơn. Ngoài ra, các phương pháp chúng tôi mô tả ở trên là hữu ích. Khi một công ty đầu nguồn tiếp nhận dữ liệu tiêu thụ trên một lịch trình định kỳ cố định từ nó khách hàng ở cuối nguồn, sẽ không ngạc nhiên bởi một lệnh lô lớn bất thường khi có một nhu cầu tăng. Một lý do mà đặt lô hàng lớn hoặc thấp là chi phí tương đối cao của việc đặt một đặt hàng và bổ sung nó. EDI có thể làm giảm chi phí của các thủ tục giấy tờ trong việc tạo ra một trật tự. Sử dụng EDI, các công ty như Nabisco thực hiện không cần giấy tờ, đặt hàng máy tính hỗ trợ (CAO), và do đó, khách hàng đặt hàng thường xuyên hơn. Hệ thống đặt hàng Economist McKesson của sử dụng EDI để giảm chi phí giao dịch từ đơn đặt hàng của nhà bán sỉ và các nhà bán lẻ khác. "P & G đã giới thiệu tiêu chuẩn hóa đặt điều kiện trên tất cả các đơn vị kinh doanh để đơn giản hóa quá trình và đột ngột cắt giảm số hoá đơn. Và General Electric là công ty kết nối điện tử người mua hàng với các nhà cung cấp trong toàn công ty. Nó hy vọng rằng lợi tức thu về ít nhất là 1 tỷ USD trong nguyên liệu thông qua phát triển Mạng Xử lý giao dịch (Trading Process Network) nội bộ. Một giấy mua hàng thường có giá 50 USD đến khi xử lý hiện nay là 5 USD. Một lý do khác cho các lô hàng lớn là chi phí vận chuyển. Sự khác biệt về chi phí đầy đủ xe tải và ít hơn xe tải là rất lớn mà các công ty tìm thấy nó kinh tế để đặt hàng đầy đủ xe tải, mặc dù điều này dẫn đến sự cung cấp không thường xuyên từ các nhà cung cấp. Trong thực tế, ngay cả khi đơn đặt hàng được thực hiện với ít nỗ lực và chi phí thấp thông qua EDI, sự cải thiện hiệu quả để được lãng phí do để hạn chế xe tải đủ. Bây giờ một số nhà sản xuất tạo ra các nhà phân phối của họ để đặt hàng các chủng loại của sản phẩm khác nhau. Do đó một xe tải có thể chứa các sản phẩm khác nhau từ các nhà sản xuất cùng (hoặc một trang web kho nhà máy hoặc kho thị trường của nhà sản xuất) thay vì một tải đầy đủ các sản phẩm tương tự. Hiệu quả là, đối với mỗi sản phẩm, tần số đặt hàng là cao hơn nhiều, tần suất giao hàng cho các các nhà phân phối vẫn không thay đổi, và hiệu quả vận chuyển được bảo tồn. P & G đã giảm giá cho các nhà phân phối mà sẵn sàng đặt hàng hỗn hợp SKU (stock-keeping unit) chở bất kỳ sản 20 phẩm nào của họ. Các nhà sản xuất còn có thể chuẩn bị và chuyển hỗn hợp SKU đến các nhà kho của các nhà phân phối sãn sàng để giao hàng cho các cửa hàng. "Phân phối tổng hợp" cho sản phẩm tươi và các sản phẩm làm lạnh sử dụng khái niệm-SKU trộn cùng làm cho tiếp tế thường xuyên hơn. Kể từ sản phẩm tươi sống và thực phẩm đông lạnh cần phải được lưu trữ tại khác nhau nhiệt độ, xe tải để vận chuyển chúng cần phải có nhiệt độ khác nhau. Các nhà bán lẻ của Anh như Tesco và Sainsbury sử dụng xe tải có khoang riêng biệt ở nhiệt độ khác nhau để họ có thể vận chuyển nhiều sản phẩm trên cùng xe tải. Việc sử dụng các công ty hậu cần bên thứ ba cũng giúp làm cho sự làm đầy lô hàng nhỏ có hiệu quả kinh tế. Các công ty này cho phép các nền kinh tế của quy mô mà là không khả thi trong một nhà cung cấp-khách hàng duy nhất mối quan hệ. Bằng cách củng cố tải trọng từ nhiều nhà cung cấp nằm gần nhau, một công ty có thể nhận ra xe tải đầy đủ mà không lô đến từ các nhà cung cấp cùng. Tất nhiên, có những xử lý bổ sung và chi phí hành chính hợp nhất như vậy hoặc nhiều dòng xe bán tải, nhưng tiết kiệm thường lớn hơn chi phí. Tương tự như vậy, một công ty bên thứ ba hậu cần có thể sử dụng một xe tải để cung cấp cho những khách hàng có đối thủ cạnh tranh, chẳng hạn như các siêu thị lân cận. Nếu mỗi khách hàng được cung cấp riêng biệt thông qua đầy đủ xe tải, sử dụng các công ty hậu cần bên thứ ba có thể có nghĩa là di chuyển từ hàng tuần đến làm đầy hàng ngày. Đối với khách hàng nhỏ có khối lượng không thường xuyên làm đầy xe tải toàn độc lập, điều này đặc biệt hấp dẫn. Một số nhà bán buôn tạp hóa mà nhận lô hàng FTL từ nhà sản xuất và sau đó vận tải hỗn hợp cho các cửa hàng độc lập bán sỉ sử dụng các công ty hậu cần. Ở Anh, Sainsbury và Tesco lâu đã sử dụng công ty vận chuyển hàng hóa quốc gia cho ngành logistics. Như một kết quả của các nâng cao nhận thức do các sáng kiến Máy tính tiền trong ngành công nghiệp thực phẩm, chúng tôi mong đợi để xem bên thứ ba các công ty hậu cần mà dự báo đơn đặt hàng, vận chuyển hàng hóa, và bổ sung thêm các cửa hàng với pallet hỗn hợp SKU từ các nhà sản xuất. Khi khách hàng lan truyền đơn đặt hàng hoặc làm đầy định kỳ bổ theo thời gian, họ có thể làm giảm tác động tiêu cực của . Một số nhà sản xuất phối hợp tiếp tế của họ 21
- Xem thêm -

Tài liệu liên quan