Pullipiitsa efekt (bullwhip effect) – tarneahelate suur nuhtlus

Ilmselt pole maailmas kuigi palju fenomene, mis saavad alguse mähkmetest ja millest kirjutatakse lugematul arvul teadusartikleid. Pullipiitsa efekt (bullwhip effect) on üks selliseid.

Nimelt avastasid ettevõtte Procter & Gamble (P&G) tarneahela juhid mähkmete müügi puhul väga veidraid tellimusmustreid: kuigi mähkmete müük mahuliselt jaekauplustes varieerus, siis need kõikumised olid suhteliselt väikesed võrreldes sellega, milliseid tellimusi teostasid tootjale poodide varustajad. 

See ei tundunud kuigi loogiline, sest imikud tarbisid mähkmeid üsna stabiilse nõudlusega. Aga mida enam tellimused liikusid kliendist kaugemale (piki tarneahelat ülespoole), seda rohkem muutus tellitav kogus aina suuremaks ja ei vastanud enam kaugeltki tegelikule nõudlusele.

Nii oligi see käitumismuster kujundlikult sarnane piitsa löögiga, mille võnkeamplituud suureneb, mida kaugemale käepidemest minna. 

Vaadates nähtust ka joondiagrammis (toodud all) ja päris elu näitel, siis tuleb selgelt esile, et tarneahelas ülesvoolu minnes muutuvad tellitud kogused ja nende variatsioon üha suuremaks.

Nähtust täheldasid lisaks eeltoodud mähkmetootjale ka Hewlett-Packardi juhid laserprinterite müügiga. Samuti leiab palju näiteid nii toiduaine- kui ka autotööstusest. Pullipiitsa efekt on tarneahelates üldtuntud probleem, nuhtlus, mis tekitab suuri kulusid liigsete või puuduolevate varude näol. 

Kuid millised tegurid siis seda täpselt tekitavad?

Efekti tekkimisel on teaduskirjanduse järgi neli peamist põhjust:

• tellimispartiide moodustamine;
• ennustamine;
• hinnastamine (kampaaniad);
• ja mängurlus (gaming behavior).

Vaatame neid kõiki lähemalt. 

Põhjus 1 – tellimispartiide moodustamine

Tarneahela madalamais lülis on kliendinõudlus tavaliselt üsna stabiilne, või vähemalt ennustatav, kuna oste sooritatakse väikestes kogustes. Kui tellimuste teostamisel kasutataks kogu ahela ulatuses  “karp-karbi-vastu” -loogikat, siis stabiilne nõudlus kanduks edasi ka jaemüüjalt hulgimüüjale ja sealt omakorda edasi tootjale jne. Probleemi poleks.

Aga kui jae- ja hulgimüüjad kasutavad mõnda tellimiskoguste reeglit (näit. administratiivtegevuste säästmiseks tellitakse vaid kord nädalas, või oodatakse, kuni tekib transpordiökonoomiline hulk jne), siis on mööda ahelat liikuv nõudlusinfo palju volatiivsem ja suurepäraseks allikaks pullipiitsa efekti tekkimisel.

Veelgi enam, kui kõik tarneahela tasandid korrigeeriks oma MRP (material requirements planning) -süsteemis infot sünkroonselt (näiteks kuu alguses), tekiks resonants ja olukord muutuks veelgi hullemaks (fenomen tuntud kui “MRP jitter“).

Mida teha, et vähendada tellimispartiidest tingitud pullipiitsaefekti? Toon mõned võimalikud variandid.

• Tellimiskulude vähendamine. Kuna üks peamisi põhjuseid, miks armastatakse suuremate partiidena tellida, on administratiivkulu (paberimajandusega seonduv ajakulu), siis tuleks leida võimalusi selle vähendamiseks. Näiteks EDI (Electronic Data Interchange ehk elektrooniliste dokumentide vahetamine) rakendamine on üks levinumaid kaubanduskettide, hulgimüüjate ja tootjate vahelisi bürokraatia vähendamise viise. Eestis pakuvad vastavat teenust täna näiteks Telema ja Edisoft.
• Konsolideerimine. Veel üks levinud motiiv, miks otsustatakse suurte kogustena tellida, on transport ja sellega seonduv kulu. Pea kõik jae- ja hulgimüüjaid püüavad kaupu tellida alati nii, et veok või mõni muu transpordiühik oleks maksimaalselt täidetud (välja arvatud Zara, loe miks nad seda ei tee artiklist “Lean mõtteviis gigantide operatsioonisüsteemis – Zara lugu“). Lahendusena kasutavad paljud tarneahela juhid siinkohal transpordi sisseostu teenust, kus kolmas osapool konsolideerib mitmete tarnijate kaubad ja toimetab need ühte jaotuskanalisse. Nii saab tarneid teostada väiksemates kogustes ja tihedamalt.
• Suurte koguste stiimulite vähendamine. Samuti tasuks kaaluda, kas pullipiitsa efektist tekkivate kulude valguses on mõistlik tekitada tarneahela alumistes lülides stiimuleid, kus suuremate koguste tellimisel rakendatakse soodsamaid hindu.

Põhjus 2 – ennustamine

Pullipiitsa efekt võib tekkida ka siis, kui klientide muutuvat nõudlust soovitakse ennustada või müügi langusele igaks juhuks reageerimata jätta. Vältimaks kaupade sattumist OOS-i (out-of-stock), tellitakse neid juurde igaks juhuks väikese varuga. Ja kui tarneahela erinevate lülide vastutavad teostavad tellimusi iseseisvalt (näiteks need on erinevad ettevõtted), siis püüab iga tasand katta nõudlust väikese varuga. 

Toome lihtsa näite. Jaemüüja näeb esmaspäeval, et müük on langenud 10%, kuid sellest hoolimata ei rutta ta veel igaks juhuks tellimiskoguseid muutma ja jääb oma tavalise hulga juurde. Alles järgmise nädala neljapäeval otsustab ta vähendada tellimiskogust.

Hulgimüüja näeb 10% langust alles 10. päeva möödumisel, kuid samuti ei rutta tellimust esitama enne kui alles 20. päeval, kuna eeldati, et langus on juhuslik. Seni kuni käitumismuster liigub tarneahelas ülespoole, ei pruugi ülesvoolu kõige tipus asuv tootmis- või tarneettevõte avastada nõudluse langust veel mitu nädalat.

Kogu selle aja jooksul töötab tootmisettevõte vana mahu järgi, mis moodustab tegelikult 1/0,9 = 111% uuest kliendinõudlusest. Järelikult on nõudluse muutuse avastamise momendist peale tehtud iga päev 11% toodangut rohkem.

Nüüd kui see lõpuks avastatakse, siis tekkinud liigsete varude tõttu otsustatakse tootmiskoguseid vähendada drastiliselt – rohkem kui tegeliku languse 10%.

Toon mõned tegevusvariandid, mis aitaks vältida ennustamisest tingitud pullipiitsa efekti.

• Müügiandmete jagamine üle ahela. Kui tarneahel on kontrollitud vaid ühe ettevõtte poolt, siis on müügiandmete vertikaalne jagamine tavapärane. Näiteks Zara jaepoed on kohustatud peakontorisse müügiandmeid saatma igal õhtul. Mitut ettevõtet sisaldav tarneahel peab aga tegema üsna detailset koostööd oma partneritega. Näiteks Hewlett-Packard, IBM ja Apple on oma edasimüüjatega sõlminud lepingud, mis kohustavad viimaseid EDI vahendusel müügiinfot jagama. 
• Tarnija juhitud kaubavaru (VMI – vendor managed inventory). Üks agressiivsemaid viise varude kontrollimiseks üle tarneahela on seda teha läbi ühe positsiooni. Näiteks VMI-süsteemi rakendades, millega saab tarnija kontrollida kogu ahela varustamist. Juba eespool mainitud Procter & Gamble (P&G) juhib sedasi mähkmete varusid hulgimüüjatest kuni Wal-Martini välja.
• Läbimisaja vähendamine. Üks põhjus, miks nõudlust ennustama hakatakse, on toote valmistamise pikad läbimisajad. Nende katmiseks vajataksegi turvavaru, mis kliendinõudluse variatsiooni katma peaks. Valesti prognoositud nõudlus ja seega ka turvavaru tekitavad ahelas pullipiitsa efekti. Tootmise läbimisaja vähendamisega on aga võimalik seda probleemi minimeerida, kuna nii muutub ennustamise horisont lühemaks ja järelikult ka täpsemaks.

Põhjus 3 – hinnastamine (kampaaniate efekt)

Veel üks kurja juur, mis võib tarneahelas nõudluse ajutist hüppelist suurenemist tekitada, on hinnakampaaniad. Selle mõju väljendub käitumises, kus kliendid hakkavad oste sooritama ette (ehk ostma suuremates kogustes, kui on nende tavaline tarbimine).

Kui kampaania saab läbi ja hinnad liiguvad tagasi normaalsele tasemele, siis tarbijad hakkavad kasutama oma üleliigselt soetatud varusid (ehk ostlema väiksemates kogustes, kui on tavaline tarbimine). Tulemuseks on suure volatiilsusega nõudlus, mis tekitab ahelas märkimisväärse amplituudiga pullipiitsa efekti.

Kuna hinnaerinevuste stiimul on efekti tekitajaks, siis lahenduseks oleks siinkohal stabiilsemate hinnastamispõhimõtete kujundamine või kampaaniate põhjalik tasuvusanalüüs. Viimane eeldaks tegevuspõhise kuluaruandluse (ABC – activity based costing) süsteemi olemasolu, et hinnata lisaks kampaania müügiefektile ka selle tasuvust kaasnevate kulude vaates. Kuigi müügitulu võis olla muljetavaldav, siis üleliigsed kulud, mis kaasnevad pullipiitsa efektiga, võivad ära süüa kogu kampaaniaga saadud kasumi.

Põhjus 4 – bluffimine (gaming behavior)

Üks omamoodi huvitav käitumismuster, mis kujundab tarneahelas pullipiitsa efekti, on bluffimine (gaming behavior). Toome näite.

Oletame, et tarnija toimetas hulgi- või jaemüüjale kaupa, mida on saada mingil põhjusel vaid piiratud koguses ja moodustab seetõttu vaid teatud hulga tellitust. Sellisel juhul tekib tarneahela alumistel lülidel selge stiimul paisutada oma tellimused suuremaks, et saada rohkem kaupa kätte.

Kui tarnijad suudavad pakkumise stabiliseerida ja jõuda järele nõudlusele, siis tellijad tühistavad oma suureks paisutatud kogused ning jätavad tarnijate juurde seisma suured varud.

Kõige suurem probleem siinkohal ongi olukord, kus tarnijale liigub üles moonutatud informatsioon tegeliku nõudluse kohta.

Toon teaduskirjandusest mõned strateegiad eeltoodu vältimiseks.

• Defitsiitsete kaupade jaotamine mineviku müügi põhjal. Kui tarnija satub raskustesse ja ei suuda kaupu toota nõudlusele vastavalt, siis moonutatud informatsiooni vältimiseks tasub sel ajal tooteid distributeerida ajaloolise müügi baasil.
• Rangemad ajalised piirangud tarnelepingutes. Määrata tarneahela alumistele lülidele konkreetsed reeglid, millistel tingimustel ja ulatuses on võimalik tellimustes koguseid muuta. Nii ei ole võimalik jae- või hulgimüüjatel koguseid kergekäeliselt muuta. Samas võib selline piirang mõne turul jõupositsioonis oleva jaekaubandusettevõtte suhtes olla tarnijale endale kahjulik ja tuleb pigem otsida mõistlikku tasakaalu klienditeeninduse ja nõudluse stabiliseerimise osas.

Kokkuvõte

Pullipiitsa efekti saab ka nii vähendada, et tarneahelast eemaldatakse mõni kiht. Täpselt nii tegi näiteks Dell Computers, kes kaotas ära edasimüüjad ja hakkas ise arvuteid otse klientidele müüma. Selle tulemusel pääses Dell ligi otsesele nõudlusinfole ning sai likvideerida terve tarneahela tasandi jagu laovaru ja hoiti kokku raha. See strateegia mängis suurt rolli Delli tõusmisel üheks edukamaks ettevõtteks USAs 1990. aastatel.

Osad tootjad, kes on rakendanud oma operatsioonisüsteemis lean-põhimõtteid, kasutavad varieeruva nõudlusega toimetulekuks heijunka tehnikat. Viimane küll väga suurte kõikumiste jaoks ei ole mõeldud ja alati on siiski mõistlik tegeleda juurpõhjustega, mida eespool juba käsitlesime.

Kokkuvõtteks saamegi öelda, et pullipiitsa efekt on nähtus, mis tekitab tarneahelas variatsiooni. Variatsioonil on aga alati omadus vähendada operatsioonisüsteemi sooritusvõimet. Vähendades efektist tingitud variatsiooni suudavad tarneahela osapooled vähendada tunduvalt oma kulusid ja kasvatada müüdavate toodete kasumlikkust.

Teaduskirjandus on välja toonud, et realistlikes tingimustes võib ainuüksi pullipiitsa efekti tekitatud sesoonsuse kõrvaldamine tõsta müüdavate toodete kasumlikkust 10-20%. Ennustamisest tingitud nõudluse amplituudi vähendamine võib kasumit suurendada hinnanguliselt 5-10%. Mõlema juhtumi likvideerimise võib toodete kasumlikkus kasvada 15–30%.

Allikad:

• Hau L. Lee, V. Padmanabhan, Seungjin Whang. 1997. The Bullwhip Effect in Supply Chains.
• J. Moll. 2013. The Bullwhip Effect: Analysis of the Causes and Remedies.
• John D. Sterman. 1989. Modeling Managerial Behavior: Misperceptions of Feedback in a Dynamic Decision Making Experiment.
• Phuoc Nguyen Van. 2007. The impact of bullwhip effect in supply chain activities.
• Richard Metters. 1996. Quantifying the bullwhip effect in supply chains.