P.3, Q. Gò Vấp, HCM
Thứ hai đến thứ bảy
Hiệu ứng cái roi da là hiện tượng đơn đặt hàng mà nhà sản xuất nhận được thường lớn hơn nhiều so với nhu cầu thực tế của khách hàng tại điểm bán hàng. Hiệu ứng Cái Roi Da được nghiên cứu bởi tiến sĩ Ray Forester ở RMIT vào năm 1961 trong nghiên cứu có tên là Industrial Dynamics và do đó người ta còn gọi hiệu ứng Cái Roi Da là hiệu ứng Forrester. Tuy nhiên hiệu ứng Cái Roi Da chỉ được phát triển một cách toàn diện bởi GS Hau Lee trong bài báo “Hiệu ứng Cái Roi Da trong Chuỗi Cung Ứng” trên tạp chí MIT Sloan Management Review năm 1997.
Một ví dụ về hiệu ứng Cái Roi Da:
Theo hình trên ta thấy được mặc dù nhu cầu thật sự của khách hàng chỉ là 9 sản phẩm nhưng ở khâu của nhà sản xuất đã bị đẩy lên thành 40 sản phẩm, và bây giờ hàng tồn kho sẽ được đẩy đến khách hàng thông qua các ưu đãi & giảm giá, các công ty sẽ phải đầu tư nhiều hơn cho các nỗ lực tiếp thị và quảng cáo của sản phẩm.
Để mọi người có thể dễ hình dung về hiệu ứng Cái Roi Da, trường MIT đã phát triển một trò chơi giả lập có tên là Beer Game. Trong trò chơi này người chơi sẽ đóng vai trò 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 của mình dựa trên đơn hàng của người có liên quan trực tiếp đang đóng vai trò là khách hàng của mình. Và khi càng chơi, thì người ta càng phát hiện ra rằng càng đi sâu vào chuỗi cung ứng thì mức độ biến động đơn hàng càng lớn. Bạn có thể chơi thử Beer Game tại Beer Game App.
Một số công ty khác thì thì phát triển thêm trò chơi có tên Near Beer Game là trò chơi có ảnh hưởng rộng lớn trong các doanh nghiệp, mà bản thân các CEO hàng đầu thế giới khi chơi trò chơi này đều thốt lên “Tôi tham gia trò chơi này trễ quá. Nếu được chơi sớm thì có lẽ tôi đã cải thiện được nhiều điều.” Bạn có thể chơi thử Near Beer Game tại Forio Simulate.
a. P&G (Procter & Gamble):
Sau khi quan sát, giám đốc điều hành về logistics của P&G (Procter & Gamble) nhận ra được mô hình bán hàng cho một trong những sản phẩm bán chạy nhất của họ, Pampers (tã lót em bé), dao động trong các cửa hàng bán lẻ, nhưng sự khác biệt không quá nhiều. Tuy nhiên, khi họ kiểm tra các đơn đặt hàng của nhà phân phối, mức độ biến động tăng lên. Khi họ tiếp tục xem xét các đơn đặt hàng vật liệu của P&G cho các nhà cung cấp của họ, họ phát hiện ra rằng sự biến động thậm chí còn lớn hơn nhiều. Trong khi người tiêu dùng trong trường hợp này là trẻ sơ sinh vẫn tiêu thụ tã ở mức ổn định, nhưng lại có các biến động của nhu cầu trong chuỗi cung ứng được khuếch đại khi đi sâu vào chuỗi cung ứng.
b. Hewlett – Packard (HP):
Khi các nhà điều hành Hewlett- Packard (HP) kiểm tra doanh số của sản phẩm máy in ở một đại lý chủ chốt, họ phát hiện ra có một số biến động. Nhưng khi họ kiểm tra đơn hàng từ đại lý này thì họ còn thấy mức độ biến động còn lớn hơn. Điều gì đã xảy ra? Nhất là khi chuỗi cung ứng đang bị ảnh hưởng bởi hiệu ứng Bullwhip sẽ làm thông tin nhu cầu bị méo mó khi đi sâu vào bên trong chuỗi cung ứng. Trong quá khứ do không thể thấy hết được doanh số bán của mình trong 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 đang 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 có sẵn hoặc tồn kho dự trữ quá lâu, kế hoạch sản xuất không ổn định và chi phí tốn kém từ việc sửa chữa máy móc sản xuất cũng như dùng vận tải chi phí cao, làm việc ngoài giờ…)
Mặc dù thiếu chia sẻ thông tin là lý do rõ ràng nhất, có 4 nguyên nhân được xác định của hiệu ứng Cái Roi Da này:
a. Cập nhật dự báo nhu cầu:
Mỗi công ty trong chuỗi cung ứng tuân theo dự báo sản phẩm thường dựa trên lịch sử đặt hàng trước đây. Điều này giúp lập kế hoạch sản xuất, lập kế hoạch yêu cầu vật liệu, kiểm soát hàng tồn kho và lập kế hoạch năng lực. Nhưng trong trường hợp này, các biến động không được tính đến. Ngoài ra, thời gian dẫn của các đơn đặt hàng thay đổi hoặc dao động mạnh trong một số trường hợp, điều này có thể buộc người mua đặt các đơn đặt hàng có số lượng lớn hơn.
Ví dụ: nếu bạn là người quản lý phải xác định số lượng đặt hàng từ nhà cung cấp, bạn sử dụng một phương pháp đơn giản để thực hiện dự báo nhu cầu, chẳng hạn như dùng phương pháp liên tiến lũy thừa (exponential smoothing). Với việc sử dụng phương pháp liên tiến lũy thừa, các nhu cầu trong tương lai được cập nhật liên tục khi có dữ liệu mới về nhu cầu hàng ngày. Đơn đặt hàng bạn gửi cho nhà cung cấp phản ánh số lượng bạn cần để bổ sung hàng tồn kho để đáp ứng các yêu cầu của nhu cầu trong tương lai, cũng như hàng tồn kho an toàn cần thiết. Nhu cầu trong tương lai và hàng tồn kho an toàn liên quan được cập nhật bằng cách sử dụng smoothing technique. Với thời gian chờ hàng dài, không có gì lạ khi rất nhiều hàng tồn kho an toàn của các tuần cộng dồn với nhau. Kết quả là sự dao động về số lượng đặt hàng theo thời gian có thể lớn hơn nhiều so với những biến động trong dữ liệu nhu cầu.
Ở một nấc khác trong chuỗi cung ứng, nếu bạn là người quản lý của nhà cung cấp, các đơn đặt hàng hàng ngày từ nấc trước đó tạo thành nhu cầu của bạn. Nếu bạn cũng đang sử dụng phương pháp liên tiến lũy thừa để cập nhật dự báo và hàng tồn kho an toàn của mình, các đơn đặt hàng mà bạn đặt với nhà cung cấp của bạn sẽ có sự thay đổi lớn hơn. Bởi vì số lượng hàng tồn kho an toàn sẽ góp phần tạo nên hiệu ứng Cái Roi Da, điều trực quan là, khi thời gian chờ hàng giữa các mặt hàng được cung cấp lại dọc theo chuỗi cung ứng dài hơn, biến động thậm chí còn đáng kể hơn.
b. Đặt hàng số lượng lớn:
Đặt hàng số lượng lớn hơn thường sẽ giúp giảm giá, người mua sẽ có lợi thế vì chi phí thấp hơn. Do đó, các công ty có xu hướng tích lũy nhu cầu để đạt được quy mô đơn hàng đáng kể và phát triển thực tiễn để đặt hàng hàng tháng hoặc hàng tuần, điều này tạo ra sự thay đổi nhu cầu vì nhu cầu trung bình không ổn định xuyên suốt quá trình.
Hãy xem xét một công ty đặt hàng mỗi tháng một lần từ nhà cung cấp của nó. Các nhà cung cấp phải đối mặt với một dòng đơn đặt hàng rất thất thường. Có một sự gia tăng nhu cầu tại một thời điểm trong tháng, tiếp theo là không có nhu cầu cho phần còn lại của tháng.
Nếu phần lớn các công ty lập kế hoạch yêu cầu chất liệu (Material Requirements Planning – MRP) hoặc lập kế hoạch yêu cầu phân phối (Distribution Requirements Planning – DRP) để tạo đơn đặt hàng mua vào đầu tháng (hoặc cuối tháng), thì chu kỳ đặt hàng sẽ chồng chéo. Việc thực hiện MRP định kỳ góp phần tạo ra hiệu ứng Cái Roi Da.
c. Biến động giá & khuyến mãi:
Giảm giá trong thời gian cụ thể, hoặc biến động chi phí, có thể khiến người mua đặt hàng với số lượng lớn để tận dụng các khoản giảm giá gây ra sự thay đổi nhu cầu trong chuỗi cung ứng.
Các ước tính chỉ ra rằng 80% các giao dịch giữa các nhà sản xuất và nhà phân phối trong ngành tạp hóa đã được thực hiện theo thỏa thuận mua có kỳ hạn (forward buy), trong đó các mặt hàng được mua trước khi được yêu cầu, thường là do ưu đãi giá hấp dẫn của nhà sản xuất. Mua có kỳ hạn chiếm 75 tỷ đến 100 tỷ USD trong hàng tồn kho trong ngành bán lẻ.
d. Thiếu hàng & Trò chơi ngắn hạn:
Khi nhu cầu sản phẩm vượt quá nguồn cung, nhà sản xuất thường giới hạn sản phẩm của mình đối với khách hàng. Ví dụ, nhà sản xuất giới hạn các sản phẩm của mình theo tỷ lệ với số lượng đặt hàng của các nhà bán lẻ khác nhau. Các nhà bán lẻ thường dự đoán về sự thiếu hụt tiềm năng bằng cách phóng đại nhu cầu thực sự của họ khi họ đặt hàng. Nếu nhu cầu giảm sau đó, điều này sẽ dẫn đến các đơn đặt hàng nhỏ hơn và hủy bỏ. Hau Lee gọi đây là phản ứng thái quá của khách hàng và là một trò chơi ngắn hạn. Trò chơi này góp phần dẫn đến các thông tin sai lệch về sản phẩm.
Ví dụ 1: sự thiếu hụt chip DRAM vào năm 1980. Trong ngành công nghiệp máy tính, các đơn đặt hàng cho các chip này tăng nhanh, không phải vì nhu cầu của khách hàng tăng mà vì dự đoán nhu cầu. Khách hàng đã đặt hàng trùng lặp với nhiều nhà cung cấp và mua đơn hàng đầu tiên có thể giao, sau đó hủy tất cả các đơn hàng trùng lặp khác.
Ví dụ 2: Gần đây, Hewlett-Packard không thể đáp ứng nhu cầu về máy in LaserJet III và đã giới hạn sản phẩm lại. Đơn đặt hàng liền tăng mạnh, nhưng các nhà quản lý HP không thể biết được liệu đơn đặt hàng có phản ánh nhu cầu thực sự của thị trường hay chỉ đơn giản là các đơn đặt hàng ảo từ các đại lý đang cố gắng phân bổ sản phẩm tốt hơn. Khi HP gỡ bỏ các ràng buộc của mình đối với việc cung cấp lại LaserJets, nhiều đại lý đã hủy đơn đặt hàng của họ. Chi phí trong hàng tồn kho vượt quá sau thời gian phân bổ và tăng công suất không cần thiết của HP là hàng triệu đô la.
Cách duy nhất để tránh hiệu ứng Cái Roi Da là có thông tin chính xác, theo thời gian thực. Để đạt được điều đó, chúng ta cần chuyển từ hệ thống đặt hàng theo dự báo sang các biện pháp cho phép chia sẻ thông tin với các đối tác trong chuỗi cung ứng và từ đó hoàn thành khả năng hiển thị nhu cầu thực tế của khách hàng. Một số biện pháp phổ biến mà các công ty đang theo đuổi trên toàn cầu để kiểm soát hiệu ứng Cái Roi Da và thiết lập chuỗi cung ứng theo nhu cầu là Hệ thống Kanban (Kanban System), Hàng tồn kho do nhà cung cấp quản lý (Vendor managed inventory), Quan hệ đối tác chuỗi cung ứng chiến lược (Strategic supply chain partnerships), Quản lý Lean (Lean management), Chia sẻ thông tin theo thời gian thực (Real-time information sharing), và Hệ thống bổ sung Vừa đúng lúc (Just in time inventory replenishment system).
Kết hợp một hoặc nhiều hệ thống và cách quản lý nêu trên, chúng ta không chỉ có thể kiểm soát Cái Roi Da trong chuỗi cung ứng mà còn xây dựng được mối quan hệ với các đối tác chiến lược lâu dài và tốt đẹp hơn.
Nguồn: Stitch Diary, AzCentral
Tổng hợp và lược dịch bởi Babuki