Pisk og vildt
I denne artikel vil jeg gerne diskutere problemet med bullwhip-effekten, som er blevet bredt undersøgt i logistik, og også præsentere for lærere og specialister inden for forsyningsstyring en ny modifikation af det velkendte ølspil for undervisning i logistik. Ølspillet i videnskaben om supply chain management er faktisk et seriøst emne inden for logistikuddannelse og praksis. Den beskriver godt den ukontrollerede proces med ordrevariabilitet og lagerophobning på forskellige stadier af forsyningskæder - den såkaldte bullwhip-effekt. Efter at have stødt på vanskeligheder med at simulere bullwhip-effekten besluttede jeg at udvikle min egen forenklede version af ølspillet (i det følgende benævnt det nye spil). Ved at vide hvor mange logistikspecialister der er på denne side, og også i betragtning af at kommentarer til artikler om Habr ofte er mere interessante end selve artiklerne, vil jeg rigtig gerne høre kommentarer fra læserne om relevansen af bullwhip-effekten og ølspillet.
Virkeligt eller fiktivt problem?
Jeg vil starte med at beskrive bullwhip-effekten. Der er tonsvis af videnskabelige undersøgelser inden for logistik, der har undersøgt bullwhip-effekten som et vigtigt resultat af forsyningskædepartnerinteraktioner, der har alvorlige ledelsesmæssige konsekvenser. Bullwhip-effekten er en stigning i ordrevariabilitet i de indledende stadier af forsyningskæden (opstrøms), hvilket er et af de vigtigste teoretiske [1] [2] og eksperimentelle resultater af ølspillet [3]. Ifølge bullwhip-effekten er udsving i efterspørgsel fra forbrugere og ordrer fra detailhandlere i de sidste faser af forsyningskæden (downstream) altid lavere end fra grossister og producenter. Effekten er naturligvis skadelig og fører til hyppige ændringer i ordrer og produktion. Matematisk kan bullwhip-effekten beskrives som forholdet mellem varianser eller variationskoefficienter mellem stadier (echeloner) i en forsyningskæde:
BullwhipEffect=VARupstream/VARdownstream
Eller (afhængigt af forskerens metode):
BullwhipEffect=CVupstream/CVdownstream
Bullwhip-effekten indgår i næsten alle populære udenlandske lærebøger om forsyningsstyring. Der er simpelthen en enorm mængde forskning afsat til dette emne. Linkene i slutningen af artiklen viser de mest berømte værker om denne effekt. Teoretisk er effekten i høj grad forårsaget af manglende information om efterspørgsel, indkøb i store mængder, frygt for fremtidige mangler og stigende priser [1]. Forretningspartnernes modvilje mod at dele præcis information om kundernes efterspørgsel samt lange leveringstider øger bullwhip-effekten [2]. Der er også psykologiske årsager til effekten, bekræftet i laboratorieforhold [3]. Af indlysende grunde er der meget få specifikke eksempler på bullwhip-effekten - få mennesker vil gerne dele data om deres ordrer og varebeholdninger, og endda gennem hele forsyningskæden. Der er dog et klart mindretal af forskere, der mener, at bullwhip-effekten er overdrevet.
Teoretisk set kan effekten udjævnes ved at substituere varer og skifte kunder mellem leverandører i tilfælde af mangel [4]. Nogle empiriske beviser understøtter synspunktet om, at bullwhip-effekten kan være begrænset i mange industrier [5]. Producenter og detailhandlere bruger ofte produktionsudjævningsteknikker og andre tricks for at sikre, at variabiliteten i kundeordre ikke er for ekstrem. Jeg spekulerer på: hvordan er situationen med bullwhip-effekten i Rusland og i det postsovjetiske rum generelt? Har læsere (især dem, der er involveret i lageranalyse og efterspørgselsprognose) bemærket en så stærk effekt i det virkelige liv? Måske er spørgsmålet om bullwhip-effekten i virkeligheden langt ude og så meget tid af forskere og logistikstuderende spildt forgæves på det...
Jeg studerede selv bullwhip-effekten som kandidatstuderende og mens jeg forberedte et papir om ølspillet til en konference. Senere forberedte jeg en elektronisk version af ølspillet for at demonstrere bullwhip-effekten i klasseværelset. Jeg vil beskrive det mere detaljeret nedenfor.
Dette er ikke legetøj til dig...
Regnearksmodellering bruges i vid udstrækning til at analysere forretningsproblemer i den virkelige verden. Regneark er også effektive til at træne fremtidige ledere. Bullwhip-effekten har som et fremtrædende felt inden for supply chain management en særlig lang tradition for at bruge simuleringer i undervisningen, hvilket ølspillet er et godt eksempel på. MIT introducerede først det originale ølspil i begyndelsen af 1960'erne, og det blev hurtigt et populært værktøj til at forklare forsyningskædens dynamik. Spillet er et klassisk eksempel på System Dynamics-modellen, der ikke kun bruges til uddannelsesformål, men også til beslutningstagning i rigtige forretningssituationer såvel som til forskning. Synligheden, reproducerbarheden, sikkerheden, omkostningseffektiviteten og tilgængeligheden af seriøse computerspil udgør et alternativ til træning på arbejdspladsen, og giver ledere et nyttigt værktøj til at lette beslutningstagningen, når de udfører eksperimenter i et sikkert læringsmiljø.
Spillet har spillet en vigtig rolle i simulering for at udvikle forretningsstrategier og lette beslutningstagning. Det klassiske ølspil var et brætspil og krævede betydelig forberedelse, før man spillede spillet i klasseværelset. Lærerne skulle først håndtere problemer som komplekse instruktioner, indstillinger og begrænsninger for spildeltagere. Efterfølgende versioner af ølspillet forsøgte at gøre det lettere at bruge ved hjælp af informationsteknologi. På trods af væsentlige forbedringer med hver efterfølgende version, har kompleksiteten af opsætning og implementering, især i multi-bruger indstillinger, i mange tilfælde forhindret spillet i at blive meget brugt i erhvervsuddannelserne. En gennemgang af tilgængelige versioner af ølsimuleringsspil i supply chain management afslører en mangel på let tilgængelige og gratis værktøjer til undervisere på området. I et nyt spil kaldet Supply Chain Competition Game ville jeg først og fremmest løse dette problem. Fra et pædagogisk perspektiv kan det nye spil beskrives som et problembaseret læringsværktøj (PBL), der kombinerer simulering med rollespil. Det er også muligt at bruge onlineversionen af det nye spil i Google Sheets. Den betingede formateringstilgang i en regnearksforsyningskædemodel adresserer to store udfordringer i anvendelsen af seriøse spil: tilgængelighed og brugervenlighed. Dette spil har været tilgængeligt til download i et par år nu på følgende link på offentligheden .
En detaljeret beskrivelse på engelsk kan downloades .
Kort beskrivelse af spillet
Kort om spillets stadier.
En bruger, der er ansvarlig for at afvikle spilsessionen (herefter benævnt underviseren) og minimum fire brugere, der spiller spillet (herefter benævnt spillere), repræsenterer tilsammen deltagerne i ølspillet. Det nye spil modellerer en eller to forsyningskæder, der hver består af fire faser: Retailer ®, Wholesaler (W), Distributor (D) og Factory (F). Virkelige forsyningskæder er selvfølgelig mere komplekse, men det klassiske ølkædespil er godt til læring.
Ris. 1. Forsyningskædestruktur
Hver spillesession inkluderer i alt 12 perioder.
Ris. 2. Beslutningsskema for hver spiller
Celler i formularer har speciel formatering, der gør inputfelter synlige eller usynlige for spillere afhængigt af den aktuelle aktive periode og beslutningsrækkefølge, så spillerne kan fokusere på det, der er vigtigst i det øjeblik. Læreren kan styre spillets arbejdsgang gennem kontrolpanelet, hvor de vigtigste parametre og præstationsindikatorer for hver spiller spores. Øjeblikkeligt opdaterede grafer på hvert ark hjælper dig med hurtigt at forstå vigtige præstationsindikatorer for spillere til enhver tid. Instruktører kan vælge, om kundernes efterspørgsel er deterministisk (herunder lineær og ikke-lineær) eller stokastisk (herunder ensartet, normal, lognormal, trekantet, gamma og eksponentiel).
Videre arbejde
Spillet i denne form er stadig langt fra perfekt - det kræver yderligere forbedring af online multiplayer-spillet på en sådan måde, at det eliminerer behovet for konstant at opdatere og gemme de tilsvarende ark efter hver spillerhandling. Jeg vil gerne læse og svare på kommentarer til følgende spørgsmål:
a) om bullwhip-effekten er reel i praksis;
b) hvor nyttigt ølspillet kan være til undervisning i logistik, og hvordan det kan forbedres.
RЎSЃS <P "RєRё
[1] Lee, H. L., Padmanabhan, V. og Whang, S., 1997. Informationsforvrængning i en forsyningskæde: Bullwhip-effekten. Management science, 43(4), s. 546-558.
[2] Chen, F., Drezner, Z., Ryan, J. K. og Simchi-Levi, D., 2000. Kvantificering af bullwhip-effekten i en simpel forsyningskæde: Virkningen af prognoser, leveringstider og information. Ledelsesvidenskab, 46(3), s. 436-443.
[3] Sterman, J.D., 1989. Modellering af ledelsesadfærd: Fejlopfattelser af feedback i et dynamisk beslutningstagningseksperiment. Management science, 35(3), s. 321-339.
[4] Sucky, E., 2009. Bullwhip-effekten i forsyningskæder - et overvurderet problem? International Journal of Production Economics, 118(1), s.311-322.
[5] Cachon, G.P., Randall, T. og Schmidt, G.M., 2007. På jagt efter bullwhip-effekten. Manufacturing & Service Operations Management, 9(4), s.457-479.
Kilde: www.habr.com