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CoV는 공급망 클래스와 수요 증폭을 연결합니다 - 물류에 대해 알아보기

플라톤에 의해 재발행
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'채찍 효과

'Bullwhip' 효과는 수요 증폭으로, 공급망 내 노드의 수요 변화가 체인 상류의 수요에 더 큰 변화를 가져옵니다. 공급업체에 대한 주문은 구매자에 대한 판매보다 변동성이 더 큰 경향이 있습니다.

소매점은 창고(소유 또는 도매업자)에서 주문을 하며 '만약의 경우' 사고를 반영할 수 있습니다. 공급업체 공장은 효율성을 위해 대규모이지만 간헐적으로 배치를 생산하고 하위 공급업체는 주문 시기에 대한 불확실성을 커버하기 위해 대량으로 생산합니다. FMCG(빠르게 이동하는 소비재) 및 CPG(소비 기한이 있는 소비재) 부문에서 소비자 수요 패턴의 잠재적인 변화로 인해 계층 전체에 걸쳐 공급업체의 재고 계획이 점점 더 어려워지고 있습니다.

이러한 누적된 불확실성은 노드가 시스템 내 다른 노드의 작업에 반응하는 고유한 역학을 갖는 조직 및 공급망 네트워크의 공급 위험을 증가시킵니다. 한편, 조직의 핵심 공급망을 예측하고 계획하는 것은 일반적으로 내부적으로 기업 데이터 및 계획 신호를 최적화하는 데 중점을 둡니다.

이 현상은 1960년대 Jay Forrester(Forrester 효과)에 의해 확인되었고 1990년대 Hau Lee에 의해 'Bullwhip' 효과로 홍보되었습니다. 많은 사람들이 '맥주 게임'을 하고 결과가 효과적인 공급망에 좋지 않다는 것을 인식했지만 상황을 식별하는 것은 여전히 ​​소프트웨어 애플리케이션의 일부가 아닙니다. 그래서 우리는 엑셀에 의존해야 합니다.

수요 증폭 측정

A 뉴스 레터 Fred Baumann이 작성한 CoV(변동계수)를 사용하여 SKU에 대한 수요 증폭을 계산하는 방법을 설명합니다. 예제에 사용된 테이블은 다음과 같습니다.

값 세트에 대한 CoV 계산은 표준 편차를 평균으로 나눈 것입니다. 수요 증폭 계수(또는 Bullwhip)는 주문 CoV와 매출의 차이를 매출 CoV로 나누어 계산합니다. 예에서 계수는 거의 300%에 달하는데, 이는 드문 수치가 아니며 고위 경영진의 관심을 끌 가능성이 높습니다.

수요 증폭 감소

고객이 모든 SKU에서 얻은 수요 증폭을 통해 가장 높은 SKU를 그룹화하고 조치 계획을 세울 수 있습니다. XNUMX년 전의 일이지만, 이하우(Hau Lee)가 확인한 수요 증폭(Bullwhip) 효과의 네 가지 주요 원인은 여전히 ​​남아 있습니다.

  1. 수요 신호: 회사는 판매 채널에서 외부 데이터를 입력하지 않고 내부 주문 및 배송 데이터를 사용합니다.
  2. 주문 일괄 처리: 효율성 목표를 달성하기 위해 회사는 고객이 필요에 따라 주문을 '풀'하도록 하는 대신 정적 안전 재고 규칙을 사용하고 조직을 통해 주문을 '푸시'하여 기간 기준(예: 월별)으로 주문을 생성합니다.
  3. 가격 변동: 대량 구매 또는 '투자' 구매와 같은 '거래'를 포함하며, 구매 수량이 많을수록 더 낮은 단가가 제공됩니다. 소매업에서는 추가 운영 비용으로 인해 매출총이익 증가가 순이익 감소로 상쇄될 수 있습니다.
  4. 대량 구매 주문으로 인한 배급 및 부족: 한 고객의 대량 주문을 충족하기 위해 일부 고객을 배급해야 하는 경우 고객 서비스가 저하됩니다. 기획자는 용량을 관리하기보다는 리드 타임을 늘리고 싶은 유혹을 느낄 수 있습니다.

공급망을 통한 가시성은 제한되어 있으므로 조직의 공급망 네트워크 노드 및 링크 전반에 걸친 가변성, 제약 및 복잡성을 식별하고 설명할 수 없기 때문에 불확실성이 있습니다. Bullwhip 효과를 줄이고 고객 요구에 대한 대응력을 향상시키려면 조직에서 제어하고 영향을 미치는 리드 타임을 줄여야 합니다. 조사할 계획의 예는 다음과 같습니다.

  • 고객 리뷰와의 관계:
    • 판매 패턴(예: 하키스틱(월말에 많은 판매 – '월말 러시')),
      • 판매 목표를 달성하기 위해 월/연말에 재고 과잉
      • 고객이 주문 트리거로 사용하는 결제 조건
      • 주문 수량에 영향을 미치는 가격 및 가격 인센티브
      • 크고 불규칙한 주문을 장려하는 고정 비용과 '규모의 경제' 비용 구조
    • 주문 입력 애플리케이션 – ATP(Available to Promise) 애플리케이션을 고객 서비스 도구로 향상합니다. 품절된 품목에 대한 수요를 식별하는 기능 포함
    • 고객 카테고리에 대한 서비스 제공 비용
  • 제품 리뷰:
    • 부품이나 재료의 공통성을 고려한 제품 디자인
      • SKU 차별화 지연(연기)
    • 로트 및 배치 크기 감소, 즉 고객 요구에 대응하기 위해 '빠른 전환' 마무리 및 포장 장비 사용
  • 운영 계획 검토:
    • '외부' 데이터 및 정보의 가용성 및 사용
      • Operations Planning을 외부 수요 신호에 직접 연결합니다. 예를 들어 소매업체에 공급하는 경우 소매업체의 POS(Point of Sale) 데이터를 사용합니다.
      • 시나리오 분석, 계획 및 예측 분석을 위험 관리 도구로 사용하여 공급 중단 가능성을 관리합니다.
      • 영업 및 운영 계획(S&OP)은 비즈니스의 전술적 계획 엔진입니다.
    • 품목(제품 라인) 합리화 – 저판매 SKU의 '롱테일'로 인한 복잡성 비용 감소
    • 재고 관리 정책, 즉 공급업체 관리 재고(VMI) 홍보

수요 증폭과 공급망 연결

An 이전 블로그 게시물 기업의 공급망 수에 대해 논의했습니다. 이는 아웃바운드 공급망 구조에 영향을 미치는 XNUMX가지 요소를 지적했습니다. 첫 번째 요소는 CoV(변동계수)를 도구로 사용하여 패턴 내에서 SKU 판매를 통합하는 것이었습니다.

각 SKU의 연간 매출은 비슷하지만 클래스별로 CoV를 배치하면 고객에게 효과적으로 서비스를 제공하기 위해 물류, 운영 계획 및 조달에서 필요한 대응을 식별할 수 있으며, 각 SKU에는 고유한 공급, 재고 및 배송 특성과 흐름, 즉 공급망이 있습니다.

차트는 파레토 원칙(또는 80:20 규칙)을 사용하여 판매별 SKU 분석으로 왼쪽에서 시작됩니다. 다음 열은 COGS(매출원가) 값을 기준으로 각 그룹의 값을 식별합니다. 다음은 예시의 색상을 사용하여 각 SKU의 이름 또는 코드입니다. 다음 열에는 XNUMX개월 단위로 매달 업데이트되는 연간 매출이 있습니다. 매출의 평균값과 표준편차는 수요증폭계수에 대해 계산된 것과 동일합니다. 클래스는 CoV 계산을 통해 식별됩니다.

각 클래스에 대해 아래 차트는 공급망에 가장 적합한 것을 나타내는 세 가지 계획 체제에서 고려해야 할 사항의 예를 제공합니다.

(Bullwhip) 수요 증폭 요소 및 계획 흐름(공급망)이 CoV를 사용하여 계산된다는 점을 고려하면 처음에는 스프레드시트인 하나의 애플리케이션에 구축할 수 있습니다. 이는 내부적으로 변화를 협상할 때 공급망 그룹을 보다 확고한 기반에 배치하는 수치 기반에서 공급망을 계획하기 위한 기초를 제공합니다.

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