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Supply Chain Management Bullwhip Effect  Gründe und Gegenmaßnahmen
Beergame - Die Vertriebskette Markt Consulters Brauerei Hersteller Vertrieb Groß-handel Einzel-handel Materialfluss Informationsfluss Ihre  Aufgabe : Lagerbestände verwalten Kundenbestellungen erfüllen Kosten gering halten   Ihre Position: Leiter einer Unternehmung  Lieferant und Kunde gleichzeitig
Kontakt zu Kunden und Lieferanten Nur über die Bestellzettel Keine Unterhaltungen und Absprachen Periode (Bucket) = 1 Tag Ziel : Maximale Lieferfähigkeit bei minimalen Kosten Bestand:  1 Stk/Periode = 1 GE Rückstand: 1 Stk/Periode = 2 GE Beergame - Spielregeln
Stufe der Supply Chain: Gruppe: 8 9 10 11 12 13 8 8 Periodenanf. Bestand 0 0 Periodenanf. Backlog 0 0 Periodenanf. Zugang 7 6 5 4 3 2 1 0 8 0 0 Start Periodenende (eig.) Bestellung Periodenende Bestand Auslieferung and Kunden Periodenanf. Kundennachfrage Per.
Die Lagerbilanzgleichung berücksichtigt  Bestand, Backlog und Bestellungen Bestand  >  0 4 2 Bestand (Backlog) Morgen Bestand, Backlog, Abend Bestellung Eing. Lieferung 3 Aus-lieferung 3 2 Bestand (Backlog), Beginn Aus-lieferung 6 Bestellung Bestand (Backlog), Ende 6 -3 5 Eing. Lieferung Bestand  <  0 Eing. Lieferung 3 4 Bestand (Backlog) Morgen 4 Tag 1: Tag 2:
Muster X und Y   müssen  vom Spieler für jede Periode  bestimmt werden .  X  muss dabei  kleiner oder gleich  der  Summe  aus  Endbestand  der Vorperiode und  Wareneingang  der aktuellen Periode sein! Ziel ist die  Minimierung des Backlog ! = 0 + 5 5 Periodenanf. Bestand =0 + 0 - 0 0 Periodenanf. Backlog = 0 0 Periodenanf. Zugang 8 7 6 5 4 3 2 Y = 5 - X X von aussen gegeben 1 (0) 5 0 0 Start Periodenende (eig.) Bestellung Periodenende Bestand Auslieferung an Kunden Periodenanf. Kunden-nachfrage Per.
Diskussion: Welche Effekte sind aufgetreten? Wie gut war jede Stufe informiert? Wie hoch war die Marktnachfrage? Mögliche Gründe und Erklärungen für die Effekte? Was kann verbessert werden?
Wer hat den Bullwhip-Effekt entdeckt? Procter & Gamble Nachfrage der Babies ist konstant Schwankungen werden größer, je weiter man sich vom Verbraucher entfernt (upstream) Nachfrage korreliert ab 1.tier nicht mehr mit Verbrauch; Planbarkeit ist nicht gegeben RETAIL DISTR P&G ?
Fluctuation of demand increases upstream  – the bullwhip effect –  Customer OEM Supplier Material flow Information flow t 1 t 2 time Fluct. Customer    OEM t 1 t 2 time OEM    Supplier t 1 ‘ t 2 ‘ Fluct. t 1 t 2 time Supplier    ... t 1 ‘‘ t 2 ‘‘ Fluct. Reasons : Local planning Shortage gaming  High Cost (Inventory, Add. Capacities, ...) due to increased uncertainty Order batching Price fluctuations/promotions
Lokale Informationsverarbeitung bedingt längere Reaktionszeiten Informationsfluß Materialfluß Woche 20 (Systeml.) Woche 20 (Produzent) Woche 20 (Händler) Woche 20 (Kunde) Woche 19 (Produzent) Woche 19 (Händler) Woche 19 (Kunde) Woche 18 (Händler) Woche 18 (Kunde) Woche 17 (Kunde) Produktionsplanung von Woche 21 n. tier plant mit Daten der Kunden, die  n  Wochen alt sind Lokale Planung: Kein Bezug zu der Kundennachfrage System- lieferant Produzent Zulieferer Kunde H a nd el
Lokale Planung, Verzögerung und Verfremdung von Daten Grundlagen zum Verständnis schaffen: Inventory Control/Lagerhaltung Lokale Planung, MRP, MRPII Inv. Control MRP,  Lok. Plan.
Wie verhalten bei Mengendegression? Diskussion : Wer kauft Sonderangebote?  Effekt auf den Bedarf? Auswirkungen von Sonderangeboten auf das Netzwerk? Was geschieht, wenn die Supply Chain nicht lieferfähig ist? Mengendegression:  Preis(0  <x<100) = 100 GE Preis(101<x<500) =  90 GE ....  Wieviel bestellen, wenn der Bedarf d = 60 beträgt? Auswirkungen auf das Netzwerk?
Grund für Bullwhip Effect: Preisschwankungen Discounts führen zu überhöhten Bestellungen: Promotions/Sonderaktionen (Supermarkt) Mengenrabatte Zahlungsziele für Großhändler abhängig von bestellten Mengen Chrysler: Warten bis neues Modell reduziert wird Bestellmenge korreliert nicht mit realem Bedarf
Grund für Bullwhip Effect: Periodisches Bestellen (I) Periodische Bestellungen (1 x pro Woche/Monat) bei MRP Mengendegressionseffekte - Bündelung von Bestellungen Absatzorientierte Kennzahlen führen zu Überhöhung  Bestellung am Ende des Quartals/Jahres  Überlappende Bestellungen mehrerer Kunden  (gleicher Tag) Variabilität steigt mit  Bestellintervall/Lieferzeit Keine Koordination von  Bestellungen Bestellmenge korreliert  nicht mit Bedarf
Grund für Bullwhip Effect: Periodisches Bestellen (II)
Grund für Bullwhip Effect: Anwendung EOQ-Modell EOQ-Modells führt in Richtung upstream zu Steigerung der Bestellmenge, damit des Bestellintervalls Erhöhung des Sicherheitsbestandes Supp 1 Prod 1 DC 1 Lagerhaltung h Prod h Supp h DC < < Bestellmenge Q Prod Q Supp Q DC > > Bestellzyklus T Prod T Supp T DC > > Sicherheitsbest. SS Prod SS Supp SS DC > >
Spiel 4 Gruppen (Zulieferer und 3 Kunden)    Bestellzettel, Bestandsführung
Nachricht des Branchen-Newsletters Aus gut unterrichteten Kreisen wurde bekannt, dass das Unternehmen  Fast & Reliable AG  Probleme mit der Produktionskapazität hat, derzeit ist nur die Produktion von X max  = 400 Stk möglich.  Die Geschäftsleitung kommentierte, alle Kunden sind gleich wichtig, daher werde die verfügbare Menge entsprechend der bestellten Menge aufgeteilt (dynamische Kontingentierung).
Kontingentierungs-Spiel 4 Gruppen (Zulieferer und 3 Kunden) Auswertung und Diskussion: Wurden die Bestellungen erfüllt? Wie wurde auf die Unterlieferungen reagiert? Was hat sich geändert, als der Engpass bekannt wurde?
Grund für Bullwhip Effect: Kontingentierung (I) Die Nachfrage übersteigt das Angebot  (z.B. aufgrund einer Promotion, die sehr gut angenommen wird    Nachbestellung nötig) : d ges  = 1400, x = 700, Aufteilung? Kontingentierung: Priorisierung : Wichtige Kunden zuerst x 1  = 500, x 2  = 200, x 3  = 0 Statisch: Jeder Kunde erhält gleichen Anteil x 1  = x 2  = x 3  = 700/3 Dynamisch: Entsprechend Auftragseingang x 1  = x*d 1 /d ges  = 700*500/1400 = 250 x 2  = x*d 2 /d ges  = 700*300/1400 = 150 x 3  = x*d 3 /d ges  = 700*600/1400 = 300 Kann zu  Engpaßpoker  führen Kunde 1 Kunde 2 Kunde 3 Zulieferer d 1  = 500 d 2  = 300 d 3  = 600 Maximale Menge: x = 700 x 1  = ? x 2  = ? x 3  = ?
Grund für Bullwhip Effect: Kontingentierung (II) Kunde antizipiert Kontigentierung bei  Hersteller Überhöhung der  Bestellung auf  d = 400 d = 200 Hersteller wendet Kontingentierung an  x = 180 Hoher Bestelleingang, Aufbau von Kapazität x = 350 Kunde storniert Teil der Bestellung d = 200 Hersteller hat  Überbestände Bullwhip - Effekt
Zusammenfassen der Gründe für den Bullwhip-Effect: Lokale Planung, Prognose + Lagerhaltung,  Verzögerte Informationsweitergabe, Batching: Losbildung (Produktion/Transport), Preise (Mengendegression, Promotions) Mengenkontingentierung (Shortage Gaming) Diskussion : Gegenmassnahmen?
Zweite Runde Beergame Gleiche Struktur wie vorher Abstimmung in der gesamten Kette ist erlaubt. Gleiches Ziel:  Maximiere Servicelevel Minimiere Backlog Minimiere Lagerbestand
Ergebnisse zweite Runde Beergame Diskussion: Was hat sich verändert? Was lief besser/schlechter? Wer ist der wichtigste Kunde der Supply Chain? Wo sollte Bestand gehalten werden? Wieviel? Unter welchen Voraussetzungen funktioniert das Konzept?
Auswertung und Impressionen  aus vergangenen Spielen
Kommentare aus vergangenen Spielen Nicht abgestimmt, lokale Entscheidung: „ Ich bestell jetzt einfach mal 10.“ Kurzfristiges, nicht kostenbewußtes Handeln - Aktionismus „ Du (Brauerei) bestellst jetzt mal brutal viel, dann haben wir nie Backlog.“  Aktionismus, ohne die Konsequenzen zu beachten „ ... dann schauen wir mal was passiert.“ Handeln, Dominanzeffekte „ Ich bestell bei Dir in der nächsten Periode 5“ „Ich habe aber nichts auf Lager, du brauchst also nichts bestellen.“ „Ich brauch aber was.“ Fehlende Kenntniss der Supply Chain: „ Der Lieferant ist ignorant“
Bestellverläufe aus vergangenen Spielen 1. Runde 2. Runde Überhöhung der Bestellmengen Keine Abstimmung Bis 80 Stk bei Nachfrage von 6 Deutliche Verbesserung durch abgestimmtes Handeln
Real-time Information und moderne prozessorientierte Planung helfen den Bullwhip-Effekt zu reduzieren Angepasste Supply Chain Bereitstellung von Daten: Multi-tier collaboration Partnerschaftliche Konzepte:  Vendor Managed Inventory Koordination  von Prozessen,  Synchronisaton Moderne  Planungsverfahren Prozessorientierte, ganzheitliche Organisation Steigerung der  Reaktionsfähigkeit Flexibilität Planbarkeit Geringere Kosten bei höherem Servicelevel Handel Produzent 1.tier Informationsfluß Materialfluß
SC-Simulation shows the Effect Company  applying local rules Local  SC-Information Global  SC-Information
Results: Use of local SC-Information 1500 2800
Results: Use of global SC-Inf. (Dem, Inv) Scale changed  from 6000 to 2000 900 (2800) 68 % Red. 800 (1500)   46 % Red.
Information reduces the Bullwhip Effect Estimate the value of correct Demand Information (of OEM, customer) Capacity Information (of supplier, network) Inventory Information (customer, supplier, network) Engineering Changes (customer, network) Special Actions (customer, supplier) But : Network Effects are hard to estimate even in case of perfect SC-Information
Visibility Hub: From simple to complex Basis : Logistical network Provide Demand Information of OEM Use BOMs and SC‘s to propagate Demand in real-time Consider Inventory for intelligent alerting Enable Collaboration with Vendor Managed Inventory Enable Capacity Collaboration in the network Metrics: Measure to improve processes and flows
„ Inventory is replaced by Information“ The  visibility hub  ensures  Maximal visibility along the logistical network  (upstream and downstream)  Enables maximal output @ OEM OEMs Build (structure of) network recursively Measure & Control Points: Interact with sites Integrate results (Control Point) in operational systems KISS – principle: Keep it simple, but smart     Web-GUI, Interoperability, Intelligent alerting www.odette.org
Es gibt Gegenmaßnahmen: Nachfrageprognosen Nachfrageprognosen: Nutzen der gleichen Daten für die Prognose (Point-of-Sale) Datenübertragung elektronisch (EDI, WWW) um aktuelle Verfügbarkeit sicherzustellen (keine Faxe, Briefe) Ansatz: Zulieferer übernimmt Bestandsverwaltung (Vendor Managed Inventory)    eine Lagerhaltungsstufe (Prognose) entfällt: vorher :  WA-Lager Zulieferer + WE-Lager Produzent jetzt  (VMI): WE-Lager Produzent  Planen des Systembestandes: Multi-Echelon-Ansätze Direct Shipment: Daten sind korrekt, Stufen entfallen Reduzieren Lieferzeiten / Erhöhen Frequenz    von Produkt (funktional/innovativ) abhängig Frage : Unterschied zwischen PoS Daten und realer Nachfrage?
Periodisches Bestellen, Order Batching: Ziel : Kleinere Aufträge häufiger bestellen    kontinuierlicher Fluß Internet/EDI reduziert Bestellkosten und Bestellaufwand,  Anpassen der Bestell-Prozesse notwendig Transportkosten : Anpassen auf Produkt (innovativ/funktional), Verwenden von Mischpaletten, Nutzen von Logistikdienstleistern, Transport-Flotte ändern (Beispiel Frisch- und Kühlware zusammen) Anpassen Kommissionier-, Pack-Prozesse, Touren, etc. nötig Koordination der Bestellzyklen mit Kunden/Zulieferern - Nivellierung der Mengen Beispiel  Deere & Company: Aufteilung Auslieferung/Anlieferung nach Regionen (Wochentag) und Dienstleister (Stunde) Reduzieren Lieferzeiten / Erhöhen Frequenz Es gibt Gegenmaßnahmen: Order Batching
Die Synchronisation von Prozessen als Maßnahme  gegen den Bullwhip Effect Lieferung Dienstag Bestellung  Montag nicht synchronisiert Lieferung  Montag Bestellung  Dienstag synchronisiert System- lieferant Produzent Zulieferer Kunde Händler Informationsfluß Materialfluß
Ziel: Sicherstellen eines kontinuierlichen  Flusses durch das Netzwerk Tritt ein Engpass auf, kann das Problem durch Sonderaktionen (Fliegen, zusätzlicher Transport) gelöst werden. Entleert die Pipeline (Sondertransport ist deutlich schneller als normaler Transport) Zurück zur Normalität bedeutet Überproduktion
Beispiel: Kapazitätsengpass (Materialengpass) Zeit Inventory  Orders  Sales Verf. Produktions-ressourcen 1 1,5 short normal Anpassung (Sicherheits-bestand!) normal Zeit  Beginn Abbau Backlog Lagerbestand aufgebraucht Bestandsziel erreicht Überpro-duktion (Backlog aufholen!) Backlog Engpass behoben: Trotzdem ist Pipeline leer - Überproduktion - evtl. weiter Sondertransporte
Frage :  Ändert sich das Einkaufsverhalten wenn es keine  Promotions mehr gibt? Diskussion: Auswirkungen für den Kunden? Auswirkungen für den Lieferanten? Auswirkungen für das Netzwerk?
Beispiel: Promotionaktion für ein Produkt Aufträge/Absatz Produktpromotion Zeit Dauer Promotionaktion bei erhöhter Kapazität/Menge Bestand
Preisschwankungen: Everyday-low-prices: Keine Promotions, keine Mengenrabatte, keine Sonderaktionen, etc. Beispiel  dm-drogeriemarkt: Reduktion aller Preise um 10-15% Beispiel  Wal-Mart: Roll-back Preise Erhöhung Planungssicherheit Balancieren der Flüsse der Supply Chain (Vergleich Autobahn) Gleiches Konzept für Zulieferer mit Everyday low cost Anwendung Prozesskostenrechnung, um Auswirkungen von Promotions aufzuzeigen (Transport, Lagerung, Bestellen, Ausgleichslieferungen, etc.) Es gibt Gegenmaßnahmen: Preisschwankungen
Mengenkontingentierung und Engpaßpoker: Kontigentierung abhängig von historischen Bestellungen  Incentives für „realistisches“ Bestellen (d.h. keine Änderungen, etc.) Information-Sharing, Kunde erhält Einblick in Kapazitäts- und Bestandssituation (schwierig umsetzbar) Zusätzlich: Höhere Preise ab 100%iger Auslastung    mehr produzieren ist möglich, für einen höheren Preis Definition von Mengenkanälen - obere Schranke für Bestellungen, Dekomposition Problem - Erhöhen Planungssicherheit Bereitstellen von planbaren Kapazitäten - Produkte werden nicht bestellt, sondern die Kapazität des Zulieferers wird im Planungs-system des Abnehmers aufgesetzt Es gibt Gegenmaßnahmen: Kontingentierung
Mehrstufige Kontingentierung? Distant effect : Communication in the network – Alerts considering the pipeline inventory down the whole supply chain Near effect : Communicate with direct neighbors in graph – Alerts, if demand could not be fulfilled directly UCL LCL Material flow Information flow
Was kann eingespart werden? Gegenmaßnahmen erhöhen die Planbarkeit auf jeder Stufe Somit kann der mittlere Bestand reduziert werden Reduktion Reaktionszeit Erhöhen Planungsfrequenz Reduktion Bedarfsschwankung
Informationen weitergeben (PoS, Aktionen, etc.) Integration Zulieferer und Kunden, Rahmenverträge zur Reduktion Komplexität,  Reduktion der Reaktionszeiten Everyday low prices: Keine Promotions etc. Vendor Managed Inventory: Zulieferer sorgt für Bestände Erhöhen Transparenz und Flexibilität des Netzwerkes Visibilität der Bestände Erhöhen Anlieferfrequenz, Reduzieren Bestell-/Produktionsmengen Anpassen auf funktionale/innovative Produkte Zusammenfassung der Gegenmaßnahmen
Logistiknetzwerke sind rückgekoppelte Systeme Diskussion : Ist verzögerte Informationsweitergabe immer schlecht?  Beispiel: Reduktion Stochastik in zweiter Beergame Runde Können Zulieferer mit der neuen Informationsflut umgehen? Welche Daten sollten rückgekoppelt sein? „ Weiches“ Einschwingen/Reagieren auf Peaks
Viel Spass bei der Online-Version des Beergames Beergame online:  http:// www.beergame.lim.ethz.ch /

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  • 1. Supply Chain Management Bullwhip Effect Gründe und Gegenmaßnahmen
  • 2. Beergame - Die Vertriebskette Markt Consulters Brauerei Hersteller Vertrieb Groß-handel Einzel-handel Materialfluss Informationsfluss Ihre Aufgabe : Lagerbestände verwalten Kundenbestellungen erfüllen Kosten gering halten Ihre Position: Leiter einer Unternehmung Lieferant und Kunde gleichzeitig
  • 3. Kontakt zu Kunden und Lieferanten Nur über die Bestellzettel Keine Unterhaltungen und Absprachen Periode (Bucket) = 1 Tag Ziel : Maximale Lieferfähigkeit bei minimalen Kosten Bestand: 1 Stk/Periode = 1 GE Rückstand: 1 Stk/Periode = 2 GE Beergame - Spielregeln
  • 4. Stufe der Supply Chain: Gruppe: 8 9 10 11 12 13 8 8 Periodenanf. Bestand 0 0 Periodenanf. Backlog 0 0 Periodenanf. Zugang 7 6 5 4 3 2 1 0 8 0 0 Start Periodenende (eig.) Bestellung Periodenende Bestand Auslieferung and Kunden Periodenanf. Kundennachfrage Per.
  • 5. Die Lagerbilanzgleichung berücksichtigt Bestand, Backlog und Bestellungen Bestand > 0 4 2 Bestand (Backlog) Morgen Bestand, Backlog, Abend Bestellung Eing. Lieferung 3 Aus-lieferung 3 2 Bestand (Backlog), Beginn Aus-lieferung 6 Bestellung Bestand (Backlog), Ende 6 -3 5 Eing. Lieferung Bestand < 0 Eing. Lieferung 3 4 Bestand (Backlog) Morgen 4 Tag 1: Tag 2:
  • 6. Muster X und Y müssen vom Spieler für jede Periode bestimmt werden . X muss dabei kleiner oder gleich der Summe aus Endbestand der Vorperiode und Wareneingang der aktuellen Periode sein! Ziel ist die Minimierung des Backlog ! = 0 + 5 5 Periodenanf. Bestand =0 + 0 - 0 0 Periodenanf. Backlog = 0 0 Periodenanf. Zugang 8 7 6 5 4 3 2 Y = 5 - X X von aussen gegeben 1 (0) 5 0 0 Start Periodenende (eig.) Bestellung Periodenende Bestand Auslieferung an Kunden Periodenanf. Kunden-nachfrage Per.
  • 7. Diskussion: Welche Effekte sind aufgetreten? Wie gut war jede Stufe informiert? Wie hoch war die Marktnachfrage? Mögliche Gründe und Erklärungen für die Effekte? Was kann verbessert werden?
  • 8. Wer hat den Bullwhip-Effekt entdeckt? Procter & Gamble Nachfrage der Babies ist konstant Schwankungen werden größer, je weiter man sich vom Verbraucher entfernt (upstream) Nachfrage korreliert ab 1.tier nicht mehr mit Verbrauch; Planbarkeit ist nicht gegeben RETAIL DISTR P&G ?
  • 9. Fluctuation of demand increases upstream – the bullwhip effect – Customer OEM Supplier Material flow Information flow t 1 t 2 time Fluct. Customer  OEM t 1 t 2 time OEM  Supplier t 1 ‘ t 2 ‘ Fluct. t 1 t 2 time Supplier  ... t 1 ‘‘ t 2 ‘‘ Fluct. Reasons : Local planning Shortage gaming High Cost (Inventory, Add. Capacities, ...) due to increased uncertainty Order batching Price fluctuations/promotions
  • 10. Lokale Informationsverarbeitung bedingt längere Reaktionszeiten Informationsfluß Materialfluß Woche 20 (Systeml.) Woche 20 (Produzent) Woche 20 (Händler) Woche 20 (Kunde) Woche 19 (Produzent) Woche 19 (Händler) Woche 19 (Kunde) Woche 18 (Händler) Woche 18 (Kunde) Woche 17 (Kunde) Produktionsplanung von Woche 21 n. tier plant mit Daten der Kunden, die n Wochen alt sind Lokale Planung: Kein Bezug zu der Kundennachfrage System- lieferant Produzent Zulieferer Kunde H a nd el
  • 11. Lokale Planung, Verzögerung und Verfremdung von Daten Grundlagen zum Verständnis schaffen: Inventory Control/Lagerhaltung Lokale Planung, MRP, MRPII Inv. Control MRP, Lok. Plan.
  • 12. Wie verhalten bei Mengendegression? Diskussion : Wer kauft Sonderangebote? Effekt auf den Bedarf? Auswirkungen von Sonderangeboten auf das Netzwerk? Was geschieht, wenn die Supply Chain nicht lieferfähig ist? Mengendegression: Preis(0 <x<100) = 100 GE Preis(101<x<500) = 90 GE .... Wieviel bestellen, wenn der Bedarf d = 60 beträgt? Auswirkungen auf das Netzwerk?
  • 13. Grund für Bullwhip Effect: Preisschwankungen Discounts führen zu überhöhten Bestellungen: Promotions/Sonderaktionen (Supermarkt) Mengenrabatte Zahlungsziele für Großhändler abhängig von bestellten Mengen Chrysler: Warten bis neues Modell reduziert wird Bestellmenge korreliert nicht mit realem Bedarf
  • 14. Grund für Bullwhip Effect: Periodisches Bestellen (I) Periodische Bestellungen (1 x pro Woche/Monat) bei MRP Mengendegressionseffekte - Bündelung von Bestellungen Absatzorientierte Kennzahlen führen zu Überhöhung Bestellung am Ende des Quartals/Jahres Überlappende Bestellungen mehrerer Kunden (gleicher Tag) Variabilität steigt mit Bestellintervall/Lieferzeit Keine Koordination von Bestellungen Bestellmenge korreliert nicht mit Bedarf
  • 15. Grund für Bullwhip Effect: Periodisches Bestellen (II)
  • 16. Grund für Bullwhip Effect: Anwendung EOQ-Modell EOQ-Modells führt in Richtung upstream zu Steigerung der Bestellmenge, damit des Bestellintervalls Erhöhung des Sicherheitsbestandes Supp 1 Prod 1 DC 1 Lagerhaltung h Prod h Supp h DC < < Bestellmenge Q Prod Q Supp Q DC > > Bestellzyklus T Prod T Supp T DC > > Sicherheitsbest. SS Prod SS Supp SS DC > >
  • 17. Spiel 4 Gruppen (Zulieferer und 3 Kunden)  Bestellzettel, Bestandsführung
  • 18. Nachricht des Branchen-Newsletters Aus gut unterrichteten Kreisen wurde bekannt, dass das Unternehmen Fast & Reliable AG Probleme mit der Produktionskapazität hat, derzeit ist nur die Produktion von X max = 400 Stk möglich. Die Geschäftsleitung kommentierte, alle Kunden sind gleich wichtig, daher werde die verfügbare Menge entsprechend der bestellten Menge aufgeteilt (dynamische Kontingentierung).
  • 19. Kontingentierungs-Spiel 4 Gruppen (Zulieferer und 3 Kunden) Auswertung und Diskussion: Wurden die Bestellungen erfüllt? Wie wurde auf die Unterlieferungen reagiert? Was hat sich geändert, als der Engpass bekannt wurde?
  • 20. Grund für Bullwhip Effect: Kontingentierung (I) Die Nachfrage übersteigt das Angebot (z.B. aufgrund einer Promotion, die sehr gut angenommen wird  Nachbestellung nötig) : d ges = 1400, x = 700, Aufteilung? Kontingentierung: Priorisierung : Wichtige Kunden zuerst x 1 = 500, x 2 = 200, x 3 = 0 Statisch: Jeder Kunde erhält gleichen Anteil x 1 = x 2 = x 3 = 700/3 Dynamisch: Entsprechend Auftragseingang x 1 = x*d 1 /d ges = 700*500/1400 = 250 x 2 = x*d 2 /d ges = 700*300/1400 = 150 x 3 = x*d 3 /d ges = 700*600/1400 = 300 Kann zu Engpaßpoker führen Kunde 1 Kunde 2 Kunde 3 Zulieferer d 1 = 500 d 2 = 300 d 3 = 600 Maximale Menge: x = 700 x 1 = ? x 2 = ? x 3 = ?
  • 21. Grund für Bullwhip Effect: Kontingentierung (II) Kunde antizipiert Kontigentierung bei Hersteller Überhöhung der Bestellung auf d = 400 d = 200 Hersteller wendet Kontingentierung an x = 180 Hoher Bestelleingang, Aufbau von Kapazität x = 350 Kunde storniert Teil der Bestellung d = 200 Hersteller hat Überbestände Bullwhip - Effekt
  • 22. Zusammenfassen der Gründe für den Bullwhip-Effect: Lokale Planung, Prognose + Lagerhaltung, Verzögerte Informationsweitergabe, Batching: Losbildung (Produktion/Transport), Preise (Mengendegression, Promotions) Mengenkontingentierung (Shortage Gaming) Diskussion : Gegenmassnahmen?
  • 23. Zweite Runde Beergame Gleiche Struktur wie vorher Abstimmung in der gesamten Kette ist erlaubt. Gleiches Ziel: Maximiere Servicelevel Minimiere Backlog Minimiere Lagerbestand
  • 24. Ergebnisse zweite Runde Beergame Diskussion: Was hat sich verändert? Was lief besser/schlechter? Wer ist der wichtigste Kunde der Supply Chain? Wo sollte Bestand gehalten werden? Wieviel? Unter welchen Voraussetzungen funktioniert das Konzept?
  • 25. Auswertung und Impressionen aus vergangenen Spielen
  • 26. Kommentare aus vergangenen Spielen Nicht abgestimmt, lokale Entscheidung: „ Ich bestell jetzt einfach mal 10.“ Kurzfristiges, nicht kostenbewußtes Handeln - Aktionismus „ Du (Brauerei) bestellst jetzt mal brutal viel, dann haben wir nie Backlog.“ Aktionismus, ohne die Konsequenzen zu beachten „ ... dann schauen wir mal was passiert.“ Handeln, Dominanzeffekte „ Ich bestell bei Dir in der nächsten Periode 5“ „Ich habe aber nichts auf Lager, du brauchst also nichts bestellen.“ „Ich brauch aber was.“ Fehlende Kenntniss der Supply Chain: „ Der Lieferant ist ignorant“
  • 27. Bestellverläufe aus vergangenen Spielen 1. Runde 2. Runde Überhöhung der Bestellmengen Keine Abstimmung Bis 80 Stk bei Nachfrage von 6 Deutliche Verbesserung durch abgestimmtes Handeln
  • 28. Real-time Information und moderne prozessorientierte Planung helfen den Bullwhip-Effekt zu reduzieren Angepasste Supply Chain Bereitstellung von Daten: Multi-tier collaboration Partnerschaftliche Konzepte: Vendor Managed Inventory Koordination von Prozessen, Synchronisaton Moderne Planungsverfahren Prozessorientierte, ganzheitliche Organisation Steigerung der Reaktionsfähigkeit Flexibilität Planbarkeit Geringere Kosten bei höherem Servicelevel Handel Produzent 1.tier Informationsfluß Materialfluß
  • 29. SC-Simulation shows the Effect Company applying local rules Local SC-Information Global SC-Information
  • 30. Results: Use of local SC-Information 1500 2800
  • 31. Results: Use of global SC-Inf. (Dem, Inv) Scale changed from 6000 to 2000 900 (2800) 68 % Red. 800 (1500) 46 % Red.
  • 32. Information reduces the Bullwhip Effect Estimate the value of correct Demand Information (of OEM, customer) Capacity Information (of supplier, network) Inventory Information (customer, supplier, network) Engineering Changes (customer, network) Special Actions (customer, supplier) But : Network Effects are hard to estimate even in case of perfect SC-Information
  • 33. Visibility Hub: From simple to complex Basis : Logistical network Provide Demand Information of OEM Use BOMs and SC‘s to propagate Demand in real-time Consider Inventory for intelligent alerting Enable Collaboration with Vendor Managed Inventory Enable Capacity Collaboration in the network Metrics: Measure to improve processes and flows
  • 34. „ Inventory is replaced by Information“ The visibility hub ensures Maximal visibility along the logistical network (upstream and downstream) Enables maximal output @ OEM OEMs Build (structure of) network recursively Measure & Control Points: Interact with sites Integrate results (Control Point) in operational systems KISS – principle: Keep it simple, but smart  Web-GUI, Interoperability, Intelligent alerting www.odette.org
  • 35. Es gibt Gegenmaßnahmen: Nachfrageprognosen Nachfrageprognosen: Nutzen der gleichen Daten für die Prognose (Point-of-Sale) Datenübertragung elektronisch (EDI, WWW) um aktuelle Verfügbarkeit sicherzustellen (keine Faxe, Briefe) Ansatz: Zulieferer übernimmt Bestandsverwaltung (Vendor Managed Inventory)  eine Lagerhaltungsstufe (Prognose) entfällt: vorher : WA-Lager Zulieferer + WE-Lager Produzent jetzt (VMI): WE-Lager Produzent Planen des Systembestandes: Multi-Echelon-Ansätze Direct Shipment: Daten sind korrekt, Stufen entfallen Reduzieren Lieferzeiten / Erhöhen Frequenz  von Produkt (funktional/innovativ) abhängig Frage : Unterschied zwischen PoS Daten und realer Nachfrage?
  • 36. Periodisches Bestellen, Order Batching: Ziel : Kleinere Aufträge häufiger bestellen  kontinuierlicher Fluß Internet/EDI reduziert Bestellkosten und Bestellaufwand, Anpassen der Bestell-Prozesse notwendig Transportkosten : Anpassen auf Produkt (innovativ/funktional), Verwenden von Mischpaletten, Nutzen von Logistikdienstleistern, Transport-Flotte ändern (Beispiel Frisch- und Kühlware zusammen) Anpassen Kommissionier-, Pack-Prozesse, Touren, etc. nötig Koordination der Bestellzyklen mit Kunden/Zulieferern - Nivellierung der Mengen Beispiel Deere & Company: Aufteilung Auslieferung/Anlieferung nach Regionen (Wochentag) und Dienstleister (Stunde) Reduzieren Lieferzeiten / Erhöhen Frequenz Es gibt Gegenmaßnahmen: Order Batching
  • 37. Die Synchronisation von Prozessen als Maßnahme gegen den Bullwhip Effect Lieferung Dienstag Bestellung Montag nicht synchronisiert Lieferung Montag Bestellung Dienstag synchronisiert System- lieferant Produzent Zulieferer Kunde Händler Informationsfluß Materialfluß
  • 38. Ziel: Sicherstellen eines kontinuierlichen Flusses durch das Netzwerk Tritt ein Engpass auf, kann das Problem durch Sonderaktionen (Fliegen, zusätzlicher Transport) gelöst werden. Entleert die Pipeline (Sondertransport ist deutlich schneller als normaler Transport) Zurück zur Normalität bedeutet Überproduktion
  • 39. Beispiel: Kapazitätsengpass (Materialengpass) Zeit Inventory Orders Sales Verf. Produktions-ressourcen 1 1,5 short normal Anpassung (Sicherheits-bestand!) normal Zeit Beginn Abbau Backlog Lagerbestand aufgebraucht Bestandsziel erreicht Überpro-duktion (Backlog aufholen!) Backlog Engpass behoben: Trotzdem ist Pipeline leer - Überproduktion - evtl. weiter Sondertransporte
  • 40. Frage : Ändert sich das Einkaufsverhalten wenn es keine Promotions mehr gibt? Diskussion: Auswirkungen für den Kunden? Auswirkungen für den Lieferanten? Auswirkungen für das Netzwerk?
  • 41. Beispiel: Promotionaktion für ein Produkt Aufträge/Absatz Produktpromotion Zeit Dauer Promotionaktion bei erhöhter Kapazität/Menge Bestand
  • 42. Preisschwankungen: Everyday-low-prices: Keine Promotions, keine Mengenrabatte, keine Sonderaktionen, etc. Beispiel dm-drogeriemarkt: Reduktion aller Preise um 10-15% Beispiel Wal-Mart: Roll-back Preise Erhöhung Planungssicherheit Balancieren der Flüsse der Supply Chain (Vergleich Autobahn) Gleiches Konzept für Zulieferer mit Everyday low cost Anwendung Prozesskostenrechnung, um Auswirkungen von Promotions aufzuzeigen (Transport, Lagerung, Bestellen, Ausgleichslieferungen, etc.) Es gibt Gegenmaßnahmen: Preisschwankungen
  • 43. Mengenkontingentierung und Engpaßpoker: Kontigentierung abhängig von historischen Bestellungen Incentives für „realistisches“ Bestellen (d.h. keine Änderungen, etc.) Information-Sharing, Kunde erhält Einblick in Kapazitäts- und Bestandssituation (schwierig umsetzbar) Zusätzlich: Höhere Preise ab 100%iger Auslastung  mehr produzieren ist möglich, für einen höheren Preis Definition von Mengenkanälen - obere Schranke für Bestellungen, Dekomposition Problem - Erhöhen Planungssicherheit Bereitstellen von planbaren Kapazitäten - Produkte werden nicht bestellt, sondern die Kapazität des Zulieferers wird im Planungs-system des Abnehmers aufgesetzt Es gibt Gegenmaßnahmen: Kontingentierung
  • 44. Mehrstufige Kontingentierung? Distant effect : Communication in the network – Alerts considering the pipeline inventory down the whole supply chain Near effect : Communicate with direct neighbors in graph – Alerts, if demand could not be fulfilled directly UCL LCL Material flow Information flow
  • 45. Was kann eingespart werden? Gegenmaßnahmen erhöhen die Planbarkeit auf jeder Stufe Somit kann der mittlere Bestand reduziert werden Reduktion Reaktionszeit Erhöhen Planungsfrequenz Reduktion Bedarfsschwankung
  • 46. Informationen weitergeben (PoS, Aktionen, etc.) Integration Zulieferer und Kunden, Rahmenverträge zur Reduktion Komplexität, Reduktion der Reaktionszeiten Everyday low prices: Keine Promotions etc. Vendor Managed Inventory: Zulieferer sorgt für Bestände Erhöhen Transparenz und Flexibilität des Netzwerkes Visibilität der Bestände Erhöhen Anlieferfrequenz, Reduzieren Bestell-/Produktionsmengen Anpassen auf funktionale/innovative Produkte Zusammenfassung der Gegenmaßnahmen
  • 47. Logistiknetzwerke sind rückgekoppelte Systeme Diskussion : Ist verzögerte Informationsweitergabe immer schlecht? Beispiel: Reduktion Stochastik in zweiter Beergame Runde Können Zulieferer mit der neuen Informationsflut umgehen? Welche Daten sollten rückgekoppelt sein? „ Weiches“ Einschwingen/Reagieren auf Peaks
  • 48. Viel Spass bei der Online-Version des Beergames Beergame online: http:// www.beergame.lim.ethz.ch /

Hinweis der Redaktion

  1. Lineare Struktur Peak wird zeitverzögert weitergegeben. Anschliessend kommt Materialfluss, um den Informationsfluss zu realisieren, ist nochmal zeitverzögert
  2. Auch wenn die Informationen verfügbar, würde es nix bringen, denn Netzwerkeffekte können noch nicht abgeschätzt werden. Mit GSCC möglich
  3. Basiert auf Knoten, die noch überschaubar sind, und erweitert auf Netzwerke