Bullwhipi efekt ja õllemäng: tarnejuhtimise simulatsioon ja koolitus

Piits ja mäng

Käesolevas artiklis tahaksin arutleda logistikas laialdaselt uuritud bullwhip-efekti probleemi üle ning tutvustada ka tarnekorralduse valdkonna õpetajatele ja spetsialistidele tuntud õllemängu uut modifikatsiooni. logistika õpetamine. Õllemäng tarneahela juhtimise teaduses on logistikahariduses ja praktikas tegelikult tõsine teema. See kirjeldab hästi tellimuste varieeruvuse ja varude paisumise kontrollimatut protsessi tarneahela erinevatel etappidel – nn bullwhip-efekti. Olles kunagi kohanud raskusi bullwhip-efekti simuleerimisel, otsustasin välja töötada oma lihtsustatud versiooni õllemängust (edaspidi uus mäng). Teades, kui palju logistikaspetsialiste sellel saidil on, ja arvestades ka seda, et Habri artiklite kommentaarid on sageli huvitavamad kui artiklid ise, tahaksin väga kuulda lugejate kommentaare bullwhip-efekti ja õllemängu asjakohasuse kohta.

Tegelik või väljamõeldud probleem?

Alustuseks kirjeldan bullwhip-efekti. Logistika valdkonnas on palju teaduslikke uuringuid, mis on uurinud härjapiitsa efekti kui olulist tarneahela partnerite suhtluse tulemust, millel on tõsine juhtmõju. Bullwhip-efekt on tellimuste varieeruvuse suurenemine tarneahela algfaasis (ülesvoolu), mis on õllemängu üks peamisi teoreetilisi [1] [2] ja eksperimentaalseid tulemusi [3]. Bullwhip-efekti kohaselt on tarbijate nõudluse ja jaemüüjate tellimuste kõikumised tarneahela lõppfaasis (allavoolu) alati väiksemad kui hulgimüüjate ja tootjate omad. Mõju on loomulikult kahjulik ja toob kaasa sagedased tellimuste ja tootmise muutused. Matemaatiliselt võib bullwhip-efekti kirjeldada kui tarneahela etappide (ešelonide) vaheliste dispersioonide või variatsioonikoefitsientide suhet:

BullwhipEffect=VARupstream/VARdownstream

Või (olenevalt uurija metoodikast):

BullwhipEffect=CVupstream/CVdownstream

Bullwhip-efekt sisaldub peaaegu kõigis populaarsetes välismaistes tarnejuhtimise õpikutes. Sellele teemale on lihtsalt pühendatud tohutult palju uuringuid. Artikli lõpus olevad lingid näitavad selle efekti kuulsamaid teoseid. Teoreetiliselt on selle mõju suures osas tingitud vähesest informatsioonist nõudluse kohta, suurtes kogustes ostmisest, kartusest edaspidise defitsiit ja hindade tõus [1]. Äripartnerite soovimatus jagada täpset teavet klientide nõudluse kohta, samuti pikad tarneajad suurendavad bullwhip-efekti [2]. Mõjul on ka psühholoogilised põhjused, mis on laboritingimustes kinnitust leidnud [3]. Arusaadavatel põhjustel on härjapiitsa efekti kohta väga vähe konkreetseid näiteid – vähesed inimesed tahaksid jagada andmeid oma tellimuste ja varude kohta ning isegi kogu tarneahela ulatuses. Siiski on selge vähemus teadlasi, kes usuvad, et härjapiitsa efekt on liialdatud.

Teoreetiliselt saab efekti tasandada kaupade asendamisega ja defitsiiti korral klientide vahetamisega tarnijate vahel [4]. Mõned empiirilised tõendid toetavad seisukohta, et härjapiitsa efekt võib paljudes tööstusharudes olla piiratud [5]. Tootjad ja jaemüüjad kasutavad sageli tootmise tasandamise tehnikaid ja muid nippe tagamaks, et klientide tellimuste varieeruvus ei oleks liiga äärmuslik. Huvitav: kuidas on lood bullwhip-efektiga Venemaal ja üldse postsovetlikus ruumis? Kas lugejad (eriti varude analüüsi ja nõudluse prognoosimisega tegelejad) on märganud nii tugevat mõju päriselus? Võib-olla on küsimus härjapiitsa efektist kaugel ja nii palju teadlaste ja logistikutudengite aega raisasid sellele asjata...

Ise uurisin bullwhip-efekti magistrandina ja õllemängust konverentsiks ettekannet ette valmistades. Hiljem valmistasin õllemängust ette elektroonilise versiooni, et demonstreerida klassiruumis pullipiitsa efekti. Ma kirjeldan seda allpool üksikasjalikumalt.

Need ei ole sinu jaoks mänguasjad...

Reaalmaailma äriprobleemide analüüsimiseks kasutatakse laialdaselt arvutustabeli modelleerimist. Arvutustabelid on tõhusad ka tulevaste juhtide koolitamisel. Bullwhip-efektil kui tarneahela juhtimise silmapaistval valdkonnal on hariduses simulatsioonide kasutamise eriti pikad traditsioonid, mille heaks näiteks on õllemäng. MIT tutvustas algset õllemängu esmakordselt 1960. aastate alguses ja sellest sai peagi populaarne tööriist tarneahela dünaamika selgitamiseks. Mäng on klassikaline näide System Dynamics mudelist, mida ei kasutata mitte ainult hariduslikel eesmärkidel, vaid ka reaalsetes äriolukordades otsuste langetamiseks, aga ka uurimistööks. Tõsiste arvutimängude nähtavus, reprodutseeritavus, ohutus, kuluefektiivsus ja juurdepääsetavus pakuvad alternatiivi tööalasele koolitusele, pakkudes juhtidele kasulikku tööriista otsuste tegemise hõlbustamiseks turvalises õpikeskkonnas katsete läbiviimisel.

Mäng on mänginud olulist rolli simulatsioonis äristrateegiate väljatöötamisel ja otsuste tegemise hõlbustamisel. Klassikaline õllemäng oli lauamäng ja nõudis enne klassiruumis mängu mängimist märkimisväärset ettevalmistust. Õpetajad pidid esmalt tegelema selliste probleemidega nagu keerulised juhised, seaded ja mängus osalejate piirangud. Õllemängu hilisemates versioonides püüti seda infotehnoloogia abil lihtsamaks muuta. Vaatamata märkimisväärsetele täiustustele iga järgneva versiooniga, on seadistamise ja rakendamise keerukus, eriti mitme kasutaja seadetes, paljudel juhtudel takistanud mängu laialdast kasutamist ärihariduses. Tarneahela juhtimises kasutatavate õllesimulatsioonimängude saadaolevate versioonide ülevaade näitab, et valdkonna õpetajatele napib kergesti ligipääsetavaid ja tasuta tööriistu. Uues mängus nimega Supply Chain Competition Game tahtsin selle probleemiga tegeleda ennekõike. Pedagoogilisest vaatenurgast võib uut mängu kirjeldada kui probleemõppe (PBL) vahendit, mis ühendab simulatsiooni rollimänguga. Samuti on võimalik Google'i arvutustabelites kasutada uue mängu võrguversiooni. Tingimusliku vormingu lähenemisviis arvutustabeli tarneahela mudelis lahendab tõsiste mängude rakendamisel kaks peamist väljakutset: juurdepääsetavus ja kasutuslihtsus. See mäng on olnud juba paar aastat allalaadimiseks saadaval järgmisel lingil avalikkuses veebisaidil.

Üksikasjaliku ingliskeelse kirjelduse saab alla laadida siin.

Mängu lühikirjeldus

Lühidalt mängu etappidest.

Õllemängus osalejaid esindavad üks mängusessiooni läbiviimise eest vastutav kasutaja (edaspidi õpetaja) ja minimaalselt neli mängu mängivat kasutajat (edaspidi mängijad). Uus mäng modelleerib ühte või kahte tarneahelat, millest igaüks koosneb neljast etapist: jaemüüja ®, hulgimüüja (W), turustaja (D) ja tehas (F). Päris elu tarneahelad on muidugi keerulisemad, kuid klassikaline õlleketimäng on õppimiseks hea.

Riis. 1. Tarneahela struktuur

Iga mänguseanss sisaldab kokku 12 perioodi.

Riis. 2. Iga mängija otsustusvorm

Vormide lahtritel on spetsiaalne vorming, mis muudab sisestusväljad mängijatele nähtavaks või nähtamatuks olenevalt aktiivsest perioodist ja otsustusjärjestusest, nii et mängijad saavad keskenduda sellele, mis on sel hetkel kõige olulisem. Mängu töövoogu saab õpetaja juhtida juhtpaneeli kaudu, kus jälgitakse iga mängija peamisi parameetreid ja sooritusnäitajaid. Koheselt uuendatavad graafikud igal lehel aitavad teil kiiresti mõista mängijate peamisi jõudlusnäitajaid igal ajal. Juhendajad saavad valida, kas klientide nõudlus on deterministlik (sh lineaarne ja mittelineaarne) või stohhastiline (sh ühtlane, normaalne, lognormaalne, kolmnurkne, gamma- ja eksponentsiaalne).

Edasine töö

Mäng sellisel kujul pole veel kaugeltki täiuslik – see nõuab online-mitmemängija mängu edasist täiustamist selliselt, et kaoks vajadus vastavaid lehti pidevalt värskendada ja salvestada pärast iga mängija tegevust. Soovin lugeda ja vastata järgmistele küsimustele:

a) kas härjapiitsa efekt on tegelikkuses reaalne;
b) kui kasulik võib õllemäng logistika õpetamisel olla ja kuidas seda parandada.

Viited

[1] Lee, H. L., Padmanabhan, V. ja Whang, S., 1997. Teabe moonutamine tarneahelas: bullwhip efekt. Juhtimisteadus, 43(4), lk.546-558.
[2] Chen, F., Drezner, Z., Ryan, J. K. ja Simchi-Levi, D., 2000. Piitsuefekti kvantifitseerimine lihtsas tarneahelas: prognoosimise, teostusaegade ja teabe mõju. Juhtimisteadus, 46(3), lk 436–443.
[3] Sterman, J.D., 1989. Juhtimiskäitumise modelleerimine: tagasiside väärarusaam dünaamilises otsustuskatses. Juhtimisteadus, 35(3), lk.321-339.
[4] Sucky, E., 2009. The bullwhip efekt tarneahelates – kas ülehinnatud probleem? International Journal of Production Economics, 118(1), lk.311-322.
[5] Cachon, G.P., Randall, T. ja Schmidt, G.M., 2007. In search of the bullwhip effect. Manufacturing & Service Operations Management, 9(4), lk.457-479.

Allikas: www.habr.com