Hiệu ứng Bullwhip trong chuỗi cung ứng



  • Là người quan tâm đến chuỗi cung ứng, hẳn bạn đã từng nghe đến cái gọi là Bullwhip Effect - hiệu ứng cái roi da. Đây là một hiện tượng quan trọng và có ý nghĩa đột phá trong các quyết định về quản trị chuỗi cung ứng.
    Hiệu ứng Bullwhip được phát hiện đầu tiên bởi tiến sỹ Ray Forrester (MIT) vào năm 1961 trong nghiên cứu có tên Industrial Dynamics và do đó còn được gọi là hiệu ứng Forrester (TS Forrester sau này rất nổi tiếng với mô hình System Dynamics được ứng 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…)
    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. Và một số công ty khác thì phát triển thêm trò chơi giả lập có tên Near Beer Game. Beer Game là trò chơi phân vai có ảnh hưởng rộng lớn trong các doanh nghiệp, mà bản thân các CEO hàng đầu thế giới khi tham gia chơi đều thốt lên “Nếu được chơi sớm hơn thì có lẽ tôi đã cải thiện được nhiều điều”.
    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. Vậy điều gì đã làm các đơn hàng nhảy múa loạn xạ như vậy? Có cách nào các doanh nghiệp giảm thiểu chuyện ấy? Cách đây không lâu, một nhà điều hành 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. Lúc kiểm tra, phát hiện doanh số bán hàng tại các cửa hàng bán lẻ có biến động với mức độ không quá lớn nhưng biến động đơn hàng tại nhà phân phối lại lớn hơn, thậm chí việc đặt hàng nguyên liệu của P&G với nhà cung cấp như là 3M lại có mức độ biến động rất lớn. Thoạt nhìn thì sự khác biệt về biến động đơn hàng có vẻ không hợp lý. Bởi người tiêu dùng, trong trường hợp này là những đứa nhóc, tiêu thụ tã lót ở mức khá ổn định, trong khi mức độ biến động đơn hàng lại ngày càng lớn khi tiến sâu vào chuỗi cung ứng. P&G gọi hiện tượng này là “hiệu ứng Bullwhip” (trong một số ngành thì người ta gọi là hiệu ứng “whiplash” hay “whipsaw”).
    Tương tự, khi các nhà điều hành Hewlett-Packard (HP) kiểm tra doanh số của sản phẩm máy in ở một đại lý chủ chốt, họ thấy có một số biến động. Đến khi kiểm tra đơn hàng từ đại lý này thì họ phát hiện mức độ biến động còn lớn hơn. Điều gì đã xảy ra? Có phải chuỗi cung ứng đang bị lây nhiễm bởi hiệu ứng Bullwhip, khiến cho thông tin nhu cầu ngày càng bị méo mó hơn khi đi sâu vào trong chuỗi cung ứng? Ngày trước, 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. Sự chênh lệch quá lớn trong dự báo nhu cầu đã trở thành bài toán đau đầu cho ban quản trị HP. Triệu chứng thông thường của sự biến động ấy là 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 (như dùng vận tải chi phí cao, làm việc ngoài giờ...)
    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. Trong chuỗi cung ứng của một sản phẩm điển hình, ngay cả trong trường hợp doanh số không biến động nhiều thì nó cũng được chuyển hóa thành những biến động trong đơn hàng của nhà bán lẻ đến nhà bán sỉ. Thậm chí còn cao hơn khi đến nhà sản xuất và cung cấp

    (xem hình 1).
    Các nguyên nhân của hiệu ứng Bullwhip
    Có lẽ một ví dụ sống động minh họa cho hiệu ứng Bullwhip chính là trò chơi nổi tiếng Beer (Beer-game). Trong trò chơi này, người chơi sẽ đóng vai người tiêu dùng, người bán lẻ, nhà bán sỉ và nhà cung cấp một nhãn hiệu bia phổ thông. Người chơi không thể trao đổi với nhau và phải tự đưa ra quyết định dựa trên đơn hàng của người có liên quan trực tiếp đang đóng vai trò là khách hàng của mình. Khi chơi, người ta phát hiện ra rằng càng đi ngược sâu vào chuỗi cung ứng thì mức độ biến động đơn hàng càng lớn.
    Đây là ví dụ vô cùng sinh động của Bullwhip Effect. Mức độ biến động này được cho rằng gây ra bởi quyết định không hợp lý của người chơi. Theo thí nghiệm của Sterman (xin xem cuốn Nguyên tắc thứ 5 của tác giả Peter Senge) cho thấy chính hành vi con người, hiểu sai về tồn kho và thông tin nhu cầu có thể gây ra hiệu ứng Bullwhip. Ngược lại, chúng tôi cho rằng Hiệu ứng Bullwhip là hậu quả của hành vi khá hợp lý của con người trong bối cảnh hạ tầng của chuỗi cung ứng. Nghĩa là, các công ty muốn kiểm soát hiệu ứng Bullwhip thì nên tập trung vào kiểm soát và điều chỉnh hạ tầng chuỗi cung ứng và các quy trình liên quan, hơn là điều chỉnh hành vi của người ra quyết định.

    Chúng tôi đã xác định được bốn nguyên nhân chính gây ra hiệu ứng Bullwhip:
    Cách thức cập nhật dự báo nhu cầu
    Dung lượng đơn hàng theo quy mô (order batching)
    Sự biến động về giá cả (price fluctuation)
    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 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(1) (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. 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(2). 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.

    #qalogistics #supplychain