Tài liệu Sự phối hợp chuỗi cung ứng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ TP. HỒ CHÍ MI NH Bài d ịch môn : QUẢN TRỊ VẬN HÀNH Giảng viên hướng dẫn : Ths. Tạ Thị Bích Thủy Nhóm thực hiện : Huỳnh Gia Xuyên Vũ Thị Bích Vân Lớp : MBA8 Nhóm thực hiện : Huỳnh Gia Xuyên, Vũ Thị Bích Vân Trang 1 GVHD : Th S. Tạ Thị Bích Thủy Trang 1 thống máy móc công suất lớn hơn, hoặc cung cấp dịch vụ khách hàng nhanh hơn, không thể giống sự khuyến khích của một công ty khác, bởi vì tạo ra một vài mâu thuẫn giữa chúng. Chúng ta sử dụng một ví dụ được cách điệu hóa của chuỗi cung ứng trong việc bán kính mát để minh họa sự hiện diện và những kết quả của những mâu thuẫn khích lệ. Ngoài ra, chúng ta đề nghị một vài biện pháp đối với vấn đề này. 14.1 Hiệu ứng bullwhip : Những nguyên nhân và những kết quả Hình vẽ 14.1 cho thấy phần trăm thay đổi trong hoạt động tại ba mức độ dọc theo một chuỗi cung ứng : công nghiệp máy móc công cụ, công nghiệp tự động (mà là một khách hàng quan trọng cho công nghiệp máy móc công cụ), và toàn bộ nền kinh tế. Hình vẽ minh họa rằng sự sản xuất máy móc tự động thì không ổn định hơn toàn bộ nền kinh tế (mà có lẽ là phù hợp nhiều với nhu cầu máy móc tự động) và những đơn đặt hàng máy móc công cụ thậm chí không ổn định nhiều hơn sự sản xuất máy móc tự động. Hình vẽ 14.2 cho thấy một mô hình tương tự, đòi hỏi những dữ liệu này là phần trăm thay đổi trong nhu cầu (trong đồng đôla) tại ba mức độ trong chuỗi cung ứng chất bán dẫn : nhu cầu máy tính cá nhân thì ít thay đổi nhất, nhu cầu những chất bán dẫn có mức thay đổi trung gian, và nhu cầu thiết bị chế tạo chất bán dẫn thay đổi nhiều nhất. Hình vẽ 14.1 : Phần trăm thay đổi trong hoạt động từ năm 1961 đến 1991 tại ba mức độ của chuỗi cung ứng của máy móc công cụ : GDP (đường đậm nét), công nghiệp sản xuất chỉ mục tự động (những điểm kim cương), và những đơn đặt hàng mới trong công nghiệp máy móc công cụ (những điểm tròn) Nguồn : Anderson, Fine, và Parker (1996). 80% 60% 40% 20% 0% -20% -40% -60% -80% Mô hình gia tăng sự không ổn định này khi bạn di chuyển một chuỗi cung ứng (từ nhà bán lẻ, đến nhà phân phối, đến sản lượng, vân vân) thì được gọi là hiệu ứng bullwhip vì nó giống như gia tăng biên độ dao động khi quan sát một cây roi da bị nứt. Thuật ngữ được đặt ra bởi Procter & Ga mble để mô tả họ quan sát được những gì trong chuỗi cung ứng tả lót của họ : Họ biết rằng nhu cầu cuối cùng cho những tả lót thì khá ổn định (tiêu thụ bởi những đứa bé sơ sinh), nhưng nhu cầu đòi hỏi cho những nhà máy tả lót của họ thì rất dễ thay đổi. Không hiểu vì sao tính biến thiên thì đang làm lan truyền chuỗi cung ứng của họ. Hiệu ứng bullwhip không nâng cao hiệu quả của một chuỗi cung ứng : làm tăng sự không ổn định tại bất kỳ điểm nào trong chuỗi cung ứng có thể dẫn đến sản phẩm thiếu hụt, dôi thêm hàng hóa tồn kho (mà dẫn đến làm giảm những chi phí), mức sử dụng thấp của công suất, và/hoặc chất lượng kém. Nó tác động tới những giai đoạn ngược dòng trong chuỗi cung ứng, mà phải trực tiếp đối mặt với tác động của nhu cầu thay đổi, nhưng nó cũng không trực tiếp tác động tới những giai đoạn xuôi dòng trong chuỗi cung ứng, mà phải đối phó với những sự bổ sung kém t in cậy hơn từ những giai đoạn ngược dòng. Ngoài ra, khi chúng ta xe m trong hình vẽ 14.1 và 14.2, hiệu ứng bullwhip thì phổ biến. Vì thế, nó thì rất quan trọng rằng những nguyên nhân của nó được nhận ra để khắc phục, hoặc ít nhất có những kế hoạch làm giảm nhẹ, có thể được phát triển. Hình vẽ 14.1 và 14.2 cung cấp dấu hiệu thực tế của hiệu ứng bullwhip, nhưng để hiểu được những nguyên nhân của hiệu ứng bullwhip thì cách tốt nhất là mang nó vào phòng thí nghiệm, nghiên cứu nó trong một môi trường ít biến động. Môi trường ít biến động của chúng ta là một chuỗi cung ứng đơn giản với hai mức độ. Mức độ cao nhất chỉ có một nhà cung ứng và mức độ kế tiếp có 20 nhà bán lẻ, mỗi người với một cửa hàng. Chúng ta hãy tập trung vào một sản phẩm đơn lẻ, một sản phẩm mà nhu cầu hàng ngày có một phân phối Poisson với trung bình cộng 1.0 đơn vị tại mỗi nhà bán lẻ. Vì thế, tổng cầu của người tiêu dùng đi theo một phân phối Poisson với trung bình cộng 20.0 đơn vị. (Nhắc lại rằng tổng của những phân phối Poisson cũng là một phân phối Poisson). Hình vẽ 14.3 cho thấy chuỗi cung ứng này. Trước khi chúng ta nhận ra những nguyên nhân của hiệu ứng bullwhip, chúng ta phải đồng ý rằng chúng ta sẽ đo lường và nhận dạng nó bằng cách nào. Chúng ta sử dụng định nghĩa dưới đây : Hiệu ứng bullwhip xảy ra trong một chuỗi cung ứng nếu tính biến thiên của nhu cầu tại một mức độ của chuỗi cung ứng lớn hơn tính biến thiên của nhu cầu tại mức độ kế tiếp thấp hơn trong chuỗi cung ứng, ở đó tính biến thiên được đo lường bằng hệ số biến thiên. Ví dụ, nếu hệ số biến thiên trong nhu cầu nhà cung ứng (mà là tổng những đơn đặt hàng của nhà bán lẻ) lớn hơn hệ số biến thiên của tổng cầu những nhà bán lẻ, lúc đó hiệu ứng bullwhip xảy ra trong chuỗi cung ứng của chúng ta. Hình vẽ 14.2 : Phần trăm thay đổi hàng năm trong nhu cầu (đồng đôla) tại ba mức độ của chuỗi cung ứng chất bán dẫn : những máy tính cá nhân, những chất bán dẫn, và công cụ chế tạo chất bán dẫn. Changes in demand 80% 60% Semiconductor Equipment 40% 20% PC 0% -20% Semiconductor -40% 1995 1996 1997 1998 1999 2000 Chúng ta đã biết đánh giá hệ số biến thiên như thế nào trong tổng cầu những nhà bán lẻ : tổng cầu là phân phối Poisson với trung bình cộng 20, vì thế độ lệch chuẩn của nhu cầu là 20 = 4.47 và hệ số biến thiên là 4.47/20 = 0.22. Hệ số biến thiên của nhu cầu nhà cung ứng (nghĩa là, hệ số biến thiên của những đơn đặt hàng nhà bán lẻ) phụ thuộc vào cách những nhà bán lẻ đặt những đơn đặt hàng với nhà cung ứng. Điều thú vị, trong khi cách thức mà những nhà bán lẻ nộp những đơn đặt hàng cho nhà cung ứng có thể ảnh hưởng tới độ lệch chuẩn của những đơn đặt hàng những nhà bán lẻ, nó không thể ảnh hưởng trung bình cộng của 2001 những đơn đặt hàng những nhà bán lẻ. Để giải thích, dựa vào nội dung của định luật bảo toàn, sự gia nhập một nhà bán lẻ phải có giá trị ngang với sự rút khỏi của nhà bán lẻ ở mức trung bình, mặt khác số lượng bên trong nhà bán lẻ sẽ không ổn định : Nếu gia nhập nhiều hơn rút khỏi, lúc đó hàng hóa tồn kho tại nhà bán lẻ tiếp tục tăng lên, trái lại nếu gia nhập ít hơn rút khỏi, lúc đó hàng hóa tồn kho tại nhà bán lẻ tiếp tục giảm xuống. Vì thế, điều này không quan trọng khi những nhà bán lẻ lựa chọn như thế nào để đặt mua hàng hóa tồn kho từ phía nhà cung ứng, trung bình cộng của nhu cầu nhà cung ứng (nghĩa là, tổng số đơn đặt hàng của những nhà bán lẻ) bằng trung bình cộng của tổng cầu những nhà bán lẻ. Trong trường hợp này, nhu cầu trung bình cộng của nhà cung ứng là 20 đơn vị mỗi ngày, y hệt nhu cầu trung bình cộng của người tiêu dùng là 20 đơn vị mỗi ngày. Để đánh giá hệ số biến thiên trong nhu cầu nhà cung ứng, chúng ta vẫn cần đánh giá độ lệch chuẩn của nhu cầu nhà cung ứng, mà phụ thuộc vào những nhà bán lẻ nộp những đơn đặt hàng như thế nào. Đầu tiên chúng ta giả sử rằng những nhà bán lẻ sử dụng một chính sách đặt hàng thêm (order-up-to) để đặt thêm hàng từ nhà cung ứng. Một đặc điểm then chốt của một chính sách order-up-to là số lượng đặt hàng trong bất kỳ thời kỳ nào bằng lượng nhu cầu trong thời kỳ trước đó (xe m Chương 11). Kết quả cho thấy, nếu tất cả những nhà bán lẻ sử dụng những chính sách order-up- to xe m xét lại mỗi ngày, khi đó những đơn đặt hàng hàng ngày của họ sẽ giống với nhu cầu hàng ngày của họ. Nói cách khác, không có hiệu ứng bullwhip ! Nếu tất cả những nhà bán lẻ sử dụng một chính sách order-up-to (với một orderup-to không đổi mức độ S), khi đó độ lệch chuẩn của những đơn đặt hàng của nhà bán lẻ trong một thời kỳ bằng độ lệch chuẩn của nhu cầu người tiêu dùng trong một thời kỳ; nghĩa là, không có hiệu ứng bullwhip. Như vậy chúng ta bắt đầu cuộc thí nghiệm của chúng ta với mục đích tìm ra một nguyên nhân của hiệu ứng bullwhip và phát hiện ra rằng hiệu ứng bullwhip không cần phải xảy ra trong thực tế. Nó không xảy ra khi mỗi thành viên tại cùng một mức độ của chuỗi cung ứng thực hiện một chính sách “k éo cầu” hàng hóa tồn kho Hình vẽ 14.3 : Một chuỗi cung ứng với một nhà cung ứng và 20 nhà bán lẻ Nhu cầu mỗi ngày tại mỗi nhà bán lẻ theo một phân phối Poisson với trung bình cộng 1.0 đơn vị. Retailers’Retailers’ orders/demands supplier’s demandRetailer 1 Retailer 2 Supplier .. Retailer 20 mỗi thời kỳ, nghĩa là, những đơn đặt hàng của họ mỗi thời kỳ một cách chính sách là bằng với nhu cầu của họ. Chẳng may, những công ty không luôn luôn chấp nhận như là “sự bóp méo không bị hạn chế” quản lý hàng hóa tồn kho. Thật ra, họ có những nguyên nhân cá nhân tốt để làm chệch hướng từ hành vi như vậy. Đó là những độ lệch mà là nguyên nhân gây ra hiệu ứng bullwhip. Kế tiếp chúng ta xác định năm nguyên nhân của chúng. Order synchronization (Sự đồng bộ hóa đơn đặt hàng) Giả sử những nhà bán lẻ sử dụng những chính sách order-up-to, nhưng họ chỉ đặt hàng một lần mỗi tuần. Họ chọn lựa đặt hàng hàng tuần thay vì hàng ngày vì họ gánh phải một chi phí cố định cho mỗi đơn đặt hàng, và do đó ao ước làm giảm bớt số lượng những đơn đặt hàng họ tạo nên (Xem phần 11.8). Vì thế, đầu mỗi tuần, một nhà bán lẻ nộp đến cho nhà cung ứng một đơn đặt hàng mà bằng với nhu cầu của nhà bán lẻ từ tuần trước. Nhưng vì chúng ta quan tâm đến nhu cầu nhà cung ứng hàng ngày, chúng ta cần biết vào ngày nào trong tuần thì mỗi nhà bán lẻ bắt đầu đặt hàng. Để đơn giản chúng ta giả định rằng có năm ngày mỗi tuần và những nhà bán lẻ đều sắp đặt khoảng cách đều nhau suốt tuần; nghĩa là, bốn trong số 20 nhà bán lẻ nộp những đơn đặt hàng vào thứ hai, bốn nhà bán lẻ khác nộp những đơn đặt hàng vào thứ ba, và vân vân. Hình vẽ 14.4 cho thấy một kết quả mô phỏng của tình huống này. Từ hình vẽ đó cho thấy rằng tính biến thiên trong nhu cầu người tiêu dùng gần giống như tính biến thiên trong nhu cầu nhà cung ứng. Thật vậy, nếu chúng ta mô phỏng nhiều thời kỳ hơn và đánh giá những độ lệch chuẩn của hai chuỗi dữ liệu đó, chúng ta thật sự khám phá ra rằng độ lệch chuẩn của nhu cầu người tiêu dùng một cách chính xác bằng độ lệch chuẩn của nhu cầu nhà cung ứng. Nói cách khác, chúng ta vẫn không tìm thấy hiệu ứng bullwhip. Nhưng chúng ta làm một giả định then chốt trong sự mô phỏng của chúng ta. Chúng ta giả định rằng những chu kỳ đơn đặt hàng của những nhà bán lẻ thì đều được đặt cách đều nhau trong suốt tuần : số lượng đơn đặt hàng của những nhà bán lẻ vào thứ hai giống như vào thứ tư giống như vào thứ sáu. Nhưng trường hợp này thì khó có thể xảy ra trong thực tế : những công ty có khuynh hướng thích nộp những đơn đặt hàng của họ hơn vào một ngày đặc biệt của tuần hoặc một ngày đặc biệt của tháng. Để minh họa cho kết quả của sự ưu tiên này, chúng ta giả sử những nhà bán lẻ có khuynh hướng ủng hộ đầu và cuối tuần : chín nhà bán lẻ đặt hàng vào thứ hai, năm nhà bán lẻ đặt hàng vào thứ ba, một nhà bán lẻ đặt hàng vào thứ tư, hai nhà bán lẻ đặt hàng vào thứ năm và ba nhà bán lẻ đặt hàng vào thứ sáu. Hình vẽ 14.5 cho thấy kết quả của sự mô phỏng với tình huống đó. Chúng ta đã phát hiện ra hiệu ứng bullwhip ! Nhu cầu hàng ngày của nhà cung ứng thì rõ ràng thay đổi rất nhiều so với nhu cầu người tiêu dùng. Cho ví dụ đặc biệt này, hệ số biến thiên của nhu cầu nhà cung ứng là 0.78 mặc dù hệ số biến thiên của nhu cầu người tiêu dùng chỉ là 0.19 : nhu cầu của nhà cung ứng thì xấp xỉ biến thiên nhiều hơn 4 lần nhu cầu người tiêu dùng ! Và đây không là kết quả của một mô hình nhu cầu đặc biệt kỳ lạ; nghĩa là, kết quả định tính giống nhau đạt được nếu một khoảng thời gian rất dài được mô phỏng. Thật vậy, so sánh, bạn nhận thấy rằng nhu cầu người tiêu dùng ở hình vẽ 14.5 thì giống hệt nhu cầu người tiêu dùng ở hình vẽ 14.4. 70 60 50 Units Hình vẽ 14.4 : Mô phỏng nhu cầu khách hàng hàng ngày (đường liên tục) và nhu cầu nhà cung ứng hàng ngày (những điểm tròn). Nhu cầu nhà cung ứng bằng tổng số những đơn đặt hàng của những nhà bán lẻ. 40 30 20 10 0 Time (each period equals one day) Bây giờ chúng ta không chỉ quan sát hiệu ứng bullwhip, mà chúng ta còn phải nhận dạng chính xác một trong số những nguyên nhân của nó, sự đồng bộ hóa đơn đặt hàng : nếu những chu kỳ đặt hàng của những nhà bán lẻ thậm chí trở nên đồng bộ hóa một ít, nghĩa là, họ có khuynh hướng tạo thành cụm thời kỳ đồng thời, khi dó hiệu ứng bullwhip xuất hiện. Trong khi những nhà bán lẻ đặt hàng ở mức trung bình để bằng với nhu cầu người tiêu dùng ở mức trung bình, phụ thuộc vào sự đồng bộ hóa đơn đặt hàng của họ có những thời kỳ mà họ đặt hàng nhiều đáng kể hơn mức trung bình và những thời kỳ mà họ đặt hàng ít đáng kể hơn mức trung bình, bằng cách ấy áp đặt nhu cầu tăng thêm không ổn định vào nhà cung ứng yếu hơn. Sự đồng bộ hóa đơn đặt hàng cũng được quan sát có giá trị cao hơn chuỗi cung ứng. Ví dụ, giả sử nhà cung ứng thực hiện một hệ thống hoạch định nhu cầu vật liệu (MRP) để quản lý sự bổ sung của thành phần cấu tạo hàng hóa tồn kho. (Đây là một hệ thống máy tính mà xác 70 60 50 Units Hình vẽ 14.5 : Mô phỏng nhu cầu khách hàng hàng ngày (đường liên tục) và nhu cầu nhà cung ứng (những điểm tròn) khi những nhà bán lẻ đặt hàng hàng tuần. Chín nhà bán lẻ đặt hàng vào thứ hai, năm nhà bán lẻ vào thứ ba, một nhà bán lẻ vào thứ tư, hai nhà bán lẻ vào thứ năm, và ba nhà bán lẻ vào thứ sáu. 40 30 20 10 0 Time (e ach p eriod eq uals o ne day ) định số lượng và thời điểm của các hạng mục nhu cầu phụ thuộc dựa trên những dự báo nhu cầu tương lai và những lịch trình sản xuất). Nhiều công ty thực hiện những hệ thống MRP của họ dựa trên một cơ sở hàng tháng. Ngoài ra, nhiều công cụ những hệ thống của họ tạo ra những đơn đặt hàng bổ sung vào tuần đầu tiên của tháng. Vì thế một nhà cung ứng của nhà cung ứng nhận được một số lượng lớn những đơn đặt hàng cho sản phẩm chính nó trong suốt tuần đầu tiên của tháng và một cách tương đối một ít nhu cầu sau này trong tháng. Đây được gọi là những khủng hoảng của MRP (MRP jitters) hoặc hiện tượng gậy đánh khúc côn cầu (hockey stick) (đồ thị của nhu cầu trong suốt tháng nhìn giống như một chuỗi của những gậy đánh khúc côn cầu, một phần được chia bằng phẳng và sau đó như một que nhọn hướng lên).