Bullwhip causesThe bullwhip effect

Bullwhip causes
The bullwhip effect is mainly caused by three underlying problems: 1) a lack of information, 2) the structure of the supply chain and 3) a lack of collaboration.

The three causes can be identified in an interactive session with the students by discussing the beergame experiences and then be corroborated with insights from practice and the literature.

1) Lack of information
In the beergame no information except for the order amount is perpetuated up the supply chain. Hence, most information about customer demand is quickly lost upstream in the supply chain.
With these characteristics the beergame simulates supply chains with low levels of trust, where only little information is being shared between the parties.
Without actual customer demand data, all forecasting has to rely solely on the incoming orders at each supply chain stage. In reality, in such a situation traditional forecasting methods and stock keeping strategies contribute to creating the bullwhip effect.

2) Supply chain structure
The supply chain structure itself contributes to the bullwhip effect. The longer the lead time, i.e. the longer it takes for an order to travel upstream and the subsequent delivery to travel downstream, the more aggravated the bullwhip effect is likely to be.
With traditional ordering, the point in time where an order is typically placed (the order point) is usually calculated by multiplying the forecasted demand with the lead time plus the safety stock amount, so that an order is placed so far in advance as to ensure service level during the time until the delivery is expected to arrive.
Hence, the longer the lead time is, the more pronounced an order will be as an reaction to an increase in forecasted demand (especially in conjunction with updating the safety stock levels, see above), which again contributes to the bullwhip effect.

3) Local optimisation
Local optimisation, in terms of local forecasting and individual cost optimisation, and a lack of cooperation are at the heart of the bullwhip problem.
A good example for local optimisation is the batch order phenomenon. In practice, ordering entails fix cost, e.g. ordering in full truck loads is cheaper then ordering smaller amounts. Furthermore, many suppliers offer volume discounts when ordering larger amounts.
Hence, there is a certain incentive for individual players to hold back orders and only place aggregate orders. This behaviour however aggravates the problem of demand forecasting, because very little information about actual demand is transported in such batch orders.
And batch ordering, of course, contributes directly to the bullwhip effect by unnecessarily inflating the orders.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

bullwhip
ทำให้เกิดผลbullwhip ส่วนใหญ่เกิดจากสามปัญหาพื้นฐานคือ 1) การขาดข้อมูล 2) โครงสร้างของห่วงโซ่อุปทานและ 3) การขาดการทำงานร่วมกัน. สามสาเหตุที่สามารถระบุได้ในเซสชั่นการโต้ตอบกับนักเรียนโดย คุย beergame ประสบการณ์และได้รับการยืนยันแล้วมีข้อมูลเชิงลึกจากการปฏิบัติและวรรณคดี. 1) ขาดข้อมูลในbeergame ไม่มีข้อมูลยกเว้นสำหรับจำนวนเงินที่สั่งซื้อจะชุลมุนขึ้นห่วงโซ่อุปทาน ดังนั้นข้อมูลมากที่สุดเกี่ยวกับความต้องการของลูกค้าจะหายไปอย่างรวดเร็วต้นน้ำในห่วงโซ่อุปทาน. ที่มีลักษณะเหล่านี้ beergame จำลองห่วงโซ่อุปทานที่มีระดับต่ำของความไว้วางใจซึ่งข้อมูลเล็ก ๆ น้อย ๆ เท่านั้นที่จะถูกใช้ร่วมกันระหว่างทั้งสองฝ่าย. โดยไม่ต้องข้อมูลความต้องการของลูกค้าที่เกิดขึ้นจริงคาดการณ์ทุกอย่าง ที่จะพึ่งพา แต่เพียงผู้เดียวในการสั่งซื้อที่เข้ามาในแต่ละขั้นตอนของห่วงโซ่อุปทาน ในความเป็นจริงในสถานการณ์ดังกล่าววิธีการพยากรณ์แบบดั้งเดิมและการเก็บสต็อกกลยุทธ์การมีส่วนร่วมในการสร้างผล bullwhip ได้. 2) โครงสร้างห่วงโซ่อุปทานโครงสร้างห่วงโซ่อุปทานที่ตัวเองก่อให้เกิดผลbullwhip อีกต่อไปเวลานำเช่นนานก็จะมีคำสั่งที่จะเดินทางต้นน้ำและส่งต่อมาที่จะเดินทางล่องกำเริบมากขึ้นผล bullwhip มีแนวโน้มที่จะเป็น. ด้วยการสั่งซื้อแบบดั้งเดิมในช่วงเวลาที่มีคำสั่งถูกวางไว้โดยทั่วไป (จุดสั่งซื้อ) จะถูกคำนวณโดยปกติคูณความต้องการที่คาดการณ์ที่มีระยะเวลาในการบวกจำนวนเงินความปลอดภัยหุ้นเพื่อให้มีคำสั่งจะถูกวางไว้เพื่อให้ห่างไกลล่วงหน้าเพื่อให้แน่ใจว่าระดับการให้บริการในช่วงเวลาจนถึงการส่งมอบที่คาดว่าจะมาถึง. ดังนั้น อีกต่อไปเวลานำเป็นที่เด่นชัดมากขึ้นเพื่อที่จะเป็นปฏิกิริยาการเพิ่มขึ้นของความต้องการที่คาดการณ์ (ที่โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการร่วมกับการปรับปรุงระดับความปลอดภัยหุ้นดูด้านบน) อีกครั้งซึ่งก่อให้เกิดผล bullwhip. 3) ท้องถิ่น การเพิ่มประสิทธิภาพการเพิ่มประสิทธิภาพท้องถิ่นในแง่ของการคาดการณ์ในท้องถิ่นและการเพิ่มประสิทธิภาพค่าใช้จ่ายของแต่ละบุคคลและการขาดความร่วมมือที่เป็นหัวใจของปัญหาที่bullwhip. เป็นตัวอย่างที่ดีสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพท้องถิ่นเป็นปรากฏการณ์การสั่งซื้อชุด ในทางปฏิบัติการสั่งซื้อรายละเอียดค่าใช้จ่ายในการแก้ไขเช่นการสั่งซื้อในการโหลดรถบรรทุกเต็มรูปแบบที่มีราคาถูกแล้วการสั่งซื้อขนาดเล็กจำนวนมาก นอกจากนี้ผู้ผลิตหลายเสนอส่วนลดปริมาณเมื่อสั่งซื้อจำนวนมาก. จึงมีแรงจูงใจบางอย่างสำหรับผู้เล่นแต่ละคนจะถือกลับคำสั่งซื้อและสถานที่รวมคำสั่งซื้อเท่านั้น ลักษณะการทำงานนี้ แต่ aggravates ปัญหาของการพยากรณ์ความต้องการเพราะข้อมูลน้อยมากเกี่ยวกับความต้องการที่แท้จริงจะถูกส่งในการสั่งซื้อชุดดังกล่าว. และชุดการสั่งซื้อของหลักสูตรที่มีส่วนโดยตรงกับผล bullwhip โดยไม่จำเป็นพองคำสั่ง