Pisk og vilt
I denne artikkelen vil jeg diskutere problemet med bullwhip-effekten, som har blitt mye studert i logistikk, og også presentere for lærere og spesialister innen forsyningsstyring en ny modifikasjon av det velkjente ølspillet for undervisning i logistikk. Ølspillet i vitenskapen om forsyningskjedestyring er faktisk et seriøst tema innen logistikkutdanning og praksis. Den beskriver godt den ukontrollerte prosessen med ordrevariabilitet og lagerhevelse i ulike stadier av forsyningskjeder – den såkalte bullwhip-effekten. Etter å ha opplevd vanskeligheter med å simulere bullwhip-effekten bestemte jeg meg for å utvikle min egen forenklede versjon av ølspillet (heretter referert til som det nye spillet). Når jeg vet hvor mange logistikkspesialister det er på denne siden, og også med tanke på at kommentarer på artikler om Habr ofte er mer interessante enn artiklene i seg selv, vil jeg veldig gjerne høre kommentarer fra lesere om relevansen av bullwhip-effekten og ølspillet.
Virkelig eller fiktivt problem?
Jeg starter med å beskrive bullwhip-effekten. Det er tonnevis av vitenskapelige studier innen logistikk som har undersøkt bullwhip-effekten som et viktig resultat av interaksjoner med leverandørkjedepartnere som har alvorlige ledelsesmessige implikasjoner. Bullwhip-effekten er en økning i ordrevariabilitet i de innledende stadiene av forsyningskjeden (oppstrøms), som er et av de viktigste teoretiske [1] [2] og eksperimentelle resultatene av ølspillet [3]. Ifølge bullwhip-effekten er svingninger i etterspørselen fra forbrukere og bestillinger fra detaljister i sluttfasen av forsyningskjeden (nedstrøms) alltid lavere enn fra grossister og produsenter. Effekten er selvsagt skadelig og fører til hyppige endringer i bestillinger og produksjon. Matematisk kan bullwhip-effekten beskrives som forholdet mellom varianser eller variasjonskoeffisienter mellom stadier (echelons) i en forsyningskjede:
BullwhipEffect=VARupstream/VARdownstream
Eller (avhengig av forskerens metodikk):
BullwhipEffect=CVupstream/CVdownstream
Bullwhip-effekten er inkludert i nesten alle populære utenlandske lærebøker om forsyningsstyring. Det er rett og slett en enorm mengde forskning viet til dette emnet. Linkene på slutten av artikkelen indikerer de mest kjente verkene om denne effekten. Teoretisk er effekten i stor grad forårsaket av mangel på informasjon om etterspørsel, kjøp i store kvanta, frykt for fremtidig knapphet og stigende priser [1]. Forretningspartneres motvilje mot å dele nøyaktig informasjon om kundenes etterspørsel, samt lange leveringstider, øker bullwhip-effekten [2]. Det er også psykologiske årsaker til effekten, bekreftet i laboratorieforhold [3]. Av åpenbare grunner er det svært få spesifikke eksempler på bullwhip-effekten – få mennesker vil ønske å dele data om sine bestillinger og varelager, og til og med gjennom hele forsyningskjeden. Det er imidlertid et klart mindretall av forskere som mener at bullwhip-effekten er overdrevet.
Teoretisk sett kan effekten jevnes ut ved å erstatte varer og bytte kunder mellom leverandører ved mangel [4]. Noen empiriske bevis støtter oppfatningen om at bullwhip-effekten kan være begrenset i mange bransjer [5]. Produsenter og forhandlere bruker ofte produksjonsutjevningsteknikker og andre triks for å sikre at variasjonen i kundeordre ikke er for ekstrem. Jeg lurer på: hvordan er situasjonen med bullwhip-effekten i Russland og i det post-sovjetiske rom generelt? Har lesere (spesielt de som er involvert i lageranalyse og etterspørselsprognoser) lagt merke til en så sterk effekt i det virkelige liv? Kanskje, faktisk, er spørsmålet om bullwhip-effekten langsøkt og så mye tid med forskere og logistikkstudenter kastet bort på det forgjeves...
Selv studerte jeg bullwhip-effekten som hovedfagsstudent og mens jeg forberedte et papir om ølspillet til en konferanse. Senere forberedte jeg en elektronisk versjon av ølspillet for å demonstrere bullwhip-effekten i klasserommet. Jeg skal beskrive det mer detaljert nedenfor.
Dette er ikke leker for deg...
Regnearkmodellering er mye brukt for å analysere virkelige forretningsproblemer. Regneark er også effektive når det gjelder opplæring av fremtidige ledere. Bullwhip-effekten, som et fremtredende felt innen supply chain management, har en spesielt lang tradisjon for å bruke simuleringer i undervisningen, noe ølspillet er et godt eksempel på. MIT introduserte først det originale ølspillet på begynnelsen av 1960-tallet, og det ble snart et populært verktøy for å forklare forsyningskjedens dynamikk. Spillet er et klassisk eksempel på System Dynamics-modellen, som ikke bare brukes til utdanningsformål, men også for beslutningstaking i virkelige forretningssituasjoner, så vel som for forskning. Synligheten, reproduserbarheten, sikkerheten, kostnadseffektiviteten og tilgjengeligheten til seriøse dataspill gir et alternativ til trening på jobben, og gir ledere et nyttig verktøy for å lette beslutningstaking når de gjennomfører eksperimenter i et trygt læringsmiljø.
Spillet har spilt en viktig rolle i simulering for å utvikle forretningsstrategier og forenkle beslutningstaking. Det klassiske ølspillet var et brettspill og krevde betydelige forberedelser før du spilte spillet i klasserommet. Lærere måtte først forholde seg til problemer som komplekse instruksjoner, innstillinger og begrensninger for spilldeltakere. Påfølgende versjoner av ølspillet forsøkte å gjøre det enklere å bruke ved hjelp av informasjonsteknologi. Til tross for betydelige forbedringer med hver påfølgende versjon, har kompleksiteten i oppsett og implementering, spesielt i flerbrukerinnstillinger, i mange tilfeller forhindret spillet fra å bli mye brukt i forretningsutdanning. En gjennomgang av tilgjengelige versjoner av ølsimuleringsspill i supply chain management avslører en mangel på lett tilgjengelige og gratis verktøy for lærere i feltet. I et nytt spill kalt Supply Chain Competition Game, ønsket jeg først og fremst å ta opp dette problemet. Fra et pedagogisk perspektiv kan det nye spillet beskrives som et problembasert læringsverktøy (PBL) som kombinerer simulering med rollespill. Det er også mulig å bruke nettversjonen av det nye spillet i Google Sheets. Tilnærmingen til betinget formatering i en forsyningskjedemodell for regneark adresserer to store utfordringer ved bruk av seriøse spill: tilgjengelighet og brukervennlighet. Dette spillet har vært tilgjengelig for nedlasting i et par år nå på følgende lenke på offentligheten .
En detaljert beskrivelse på engelsk kan lastes ned .
Kort beskrivelse av spillet
Kort om stadiene i spillet.
En bruker som er ansvarlig for å kjøre spilløkten (heretter kalt læreren) og minimum fire brukere som spiller spillet (heretter kalt spillere) representerer sammen deltakerne i ølspillet. Det nye spillet modellerer en eller to forsyningskjeder, som hver består av fire trinn: Retailer ®, Wholesaler (W), Distributor (D) og Factory (F). Virkelige forsyningskjeder er selvfølgelig mer komplekse, men det klassiske ølkjedespillet er bra for læring.
Ris. 1. Forsyningskjedestruktur
Hver spilløkt inkluderer totalt 12 perioder.
Ris. 2. Vedtaksskjema for hver spiller
Celler i skjemaer har spesiell formatering som gjør inndatafelter synlige eller usynlige for spillere avhengig av gjeldende aktive periode og beslutningssekvens, slik at spillere kan fokusere på det som er viktigst i det øyeblikket. Læreren kan kontrollere arbeidsflyten til spillet gjennom kontrollpanelet, der hovedparametrene og ytelsesindikatorene til hver spiller spores. Øyeblikkelig oppdaterte grafer på hvert ark hjelper deg raskt å forstå viktige ytelsesindikatorer for spillere når som helst. Instruktører kan velge om kundenes etterspørsel er deterministisk (inkludert lineær og ikke-lineær) eller stokastisk (inkludert uniform, normal, lognormal, trekantet, gamma og eksponentiell).
Videre arbeid
Spillet i denne formen er fortsatt langt fra perfekt - det krever ytterligere forbedring av online flerspillerspillet på en slik måte at det eliminerer behovet for konstant å oppdatere og lagre de tilsvarende arkene etter hver spillerhandling. Jeg vil gjerne lese og svare på kommentarer til følgende spørsmål:
a) om bullwhip-effekten er reell i praksis;
b) hvor nyttig ølspillet kan være i undervisning i logistikk og hvordan det kan forbedres.
referanser
[1] Lee, H. L., Padmanabhan, V. og Whang, S., 1997. Informasjonsforvrengning i en forsyningskjede: Bullwhip-effekten. Management science, 43(4), s.546-558.
[2] Chen, F., Drezner, Z., Ryan, J. K. og Simchi-Levi, D., 2000. Kvantifisering av bullwhip-effekten i en enkel forsyningskjede: Effekten av prognoser, ledetider og informasjon. Ledelsesvitenskap, 46(3), s. 436-443.
[3] Sterman, J.D., 1989. Modellering av lederatferd: Feiloppfatninger av tilbakemelding i et dynamisk beslutningseksperiment. Management science, 35(3), s.321-339.
[4] Sucky, E., 2009. Bullwhip-effekten i forsyningskjeder – et overvurdert problem? International Journal of Production Economics, 118(1), s.311-322.
[5] Cachon, G.P., Randall, T. og Schmidt, G.M., 2007. På jakt etter bullwhip-effekten. Manufacturing & Service Operations Management, 9(4), s.457-479.
Kilde: www.habr.com