Efecto látigo

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Forma de marketing de distribución

Ilustración del efecto látigo: el cliente final hace un pedido (látigo), que distorsiona cada vez más las interpretaciones de la demanda a medida que avanza corriente arriba a lo largo de la cadena de suministro .

El efecto látigo es un fenómeno de canal de distribución en el que los pronósticos de demanda producen ineficiencias en la cadena de suministro . Se refiere al aumento de los cambios en el inventario en respuesta a los cambios en la demanda de los consumidores a medida que uno avanza en la cadena de suministro. El concepto apareció por primera vez en Jay Forrester 's Dinámica Industrial (1961) ^[1] y por lo tanto también se le conoce como el efecto Forrester . Se ha descrito como “la propensión observada a que los pedidos de materiales sean más variables que las señales de demanda y que esta variabilidad aumente cuanto más aguas arriba se encuentra una empresa en la cadena de suministro”. ^[2]

El efecto látigo fue nombrado por analogía con la forma en que la amplitud de un látigo aumenta a lo largo de su longitud; ^{[3] cuanto} más lejos de la señal de origen, mayor es la distorsión del patrón de onda. De manera similar, la precisión del pronóstico disminuye a medida que uno avanza a lo largo de la cadena de suministro. Por ejemplo, muchos bienes de consumo tienen un consumo bastante constante en el comercio minorista, pero esta señal se vuelve más caótica e impredecible a medida que el enfoque se aleja del comportamiento de compra del consumidor.

En la década de 1990, Hau Lee, profesor de Ingeniería y Ciencias de la Gestión en la Universidad de Stanford , ayudó a incorporar el concepto en la lengua vernácula de la cadena de suministro utilizando una historia sobre Volvo . Al sufrir un exceso de autos ecológicos, las ventas y el marketing desarrollaron un programa para vender el exceso de inventario. Si bien logró generar la atracción deseada del mercado, la industria manufacturera no conocía los planes promocionales. En cambio, interpretaron el aumento de las ventas como una indicación de la creciente demanda de automóviles ecológicos y un aumento de la producción. ^[3]

Las investigaciones indican que una fluctuación en la demanda en el punto de venta de +/- cinco por ciento será interpretada por los participantes de la cadena de suministro como un cambio en la demanda de hasta +/- cuarenta por ciento. Al igual que hacer restallar un látigo, un pequeño movimiento de muñeca en un cambio en la demanda del punto de venta puede provocar un gran movimiento al final de la respuesta del fabricante del látigo. ^[4]

Causas

Efecto látigo

Debido a que la demanda de los clientes rara vez es perfectamente estable, las empresas deben pronosticar la demanda para posicionar adecuadamente el inventario y otros recursos. Los pronósticos se basan en estadísticas y rara vez son perfectamente precisos. Debido a que se dan errores de pronóstico, las empresas a menudo tienen un búfer de inventario llamado " inventario de seguridad ".

Al ascender en la cadena de suministro desde el consumidor final hasta el proveedor de materias primas , cada participante de la cadena de suministro tiene una mayor variación observada en la demanda y, por lo tanto, una mayor necesidad de existencias de seguridad . En períodos de demanda creciente, los participantes descendentes aumentan los pedidos. En períodos de caída de la demanda, los pedidos caen o se detienen, por lo que no se reduce el inventario. El efecto es que las variaciones se amplifican a medida que uno avanza en la cadena de suministro (más lejos del cliente). Esta secuencia de eventos está bien simulada por el juego de distribución de cerveza que fue desarrollado por MIT Sloan School of Management en la década de 1960.

• Desorganización
• Falta de comunicación
• Políticas de devolución gratuitas
• Ordenar por lotes
• Variaciones de precio
• Información de demanda

Las causas se pueden dividir además en causas de comportamiento y operativas .

Causas conductuales

Las primeras teorías que se centraron en el efecto látigo se centraron principalmente en el comportamiento irracional del ser humano en la cadena de suministro, destacándolos como la principal causa del efecto látigo. Desde los años 90, los estudios evolucionaron, colocando el mal funcionamiento de la cadena de suministro en el centro de sus estudios abandonando los factores humanos. ^[5] Los modelos teóricos de control previos han identificado como causas el compromiso entre desempeño estacionario y dinámico ^[6] , así como el uso de controladores independientes. ^[7] De acuerdo con Dellaert, Udenio y Vatamidou (2017), ^[8] una de las principales causas conductuales que contribuyen al efecto látigo es la subestimación del oleoducto. ^[9]Además, el sesgo complementario, la sobreestimación del oleoducto, también tiene un efecto negativo en tales condiciones. No obstante, se ha demostrado que cuando el flujo de demanda es estacionario, el sistema es relativamente robusto a este sesgo. En tales situaciones, se ha encontrado que las políticas sesgadas (tanto subestimando como sobreestimando la cartera) funcionan tan bien como las políticas no sesgadas.

Se pueden destacar algunas otras causas conductuales:

• Uso indebido de políticas de stock base

• Percepciones erróneas de la retroalimentación y retrasos en el tiempo. En 1979, Buffa y Miller destacaron eso en su ejemplo. Si un minorista ve una caída permanente del 10% de la demanda el día 1, no realizará un nuevo pedido hasta el día 10. De esa manera, el mayorista notará la caída del 10% el día 10 y realizará su pedido el día 20. Cuanto más larga sea la cadena de suministro, mayor será este retraso y el jugador al final de la cadena de suministro descubrirá la disminución de la demanda después de varias semanas. ^[10]

• Reacciones de orden de pánico después de una demanda insatisfecha

• Riesgo percibido de la racionalidad limitada de otros jugadores. Siguiendo la lógica del ejemplo de Buffa y Miller, luego de varias semanas de producir al ritmo clásico, el productor recibirá la información de la caída de la demanda. Como la caída fue del 10%, durante el retraso de la circulación de la información el productor tuvo un excedente de 11% diario, acumulado desde el día 1. Está más inclinado a recortar más de lo necesario la producción. ^[11]

Los factores humanos que influyen en el comportamiento en las cadenas de suministro están en gran parte inexplorados. Sin embargo, los estudios sugieren que las personas con una mayor necesidad de seguridad y protección parecen tener un desempeño peor que las personas que asumen riesgos en un entorno de cadena de suministro simulado. Las personas con alta autoeficacia experimentan menos problemas para manejar el efecto látigo en la cadena de suministro. ^[12]

Causas operativas

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En 1997, Lee et al demostraron durante sus estudios sobre el efecto látigo, que este último no era únicamente el resultado de una toma de decisiones irracional. Más que eso, este efecto parece encontrar su origen debido a los comportamientos racionales de los actores dentro de la infraestructura de la cadena de suministro. Estableció una lista de cuatro factores principales que son las causas del efecto látigo. Esta lista se ha convertido en un estándar y se utiliza como marco para identificar el efecto látigo.

Todos los miembros de una cadena de suministro realizan de forma individual la actualización del pronóstico de la demanda . Cuando un jugador de la cadena está haciendo un pedido, automáticamente agregará al stock que necesita un stock de seguridad para responder a un evento inesperado. Cuando el proveedor del primer jugador vaya a realizar un pedido a su propio proveedor, también agregará un stock de seguridad, basado en el pedido total del primer jugador. Cuanto más jugador haya en la cadena, se hará el stock de seguridad, lo que resultará en un aumento artificial de la demanda. ^[13]

Ordenar por lotes . Para minimizar el costo y simplificar la logística de una empresa, la mayoría de la empresa prefiere acumular la demanda antes de hacer el pedido. De esa manera, pueden beneficiarse de una mayor venta en su pedido (economía de escala) y tienen la posibilidad de pedir un camión o contenedor completo, lo que reduce en gran medida el costo de transporte. Cuanto más centralizados estén los pedidos, más errático será el gráfico de demanda, creará una variabilidad artificial en la demanda y puede influir en las industrias vecinas, lo que probablemente aumente el efecto látigo.

Las fluctuaciones de precios como resultado de factores inflacionarios, descuentos por cantidad o ventas tienden a estimular a los clientes a comprar cantidades mayores de las que necesitan. El juego de las ventas y el descuento empujan, en el caso de que la economía de ventas sea mayor que los gastos de almacenamiento, la empresa debe comprar una cantidad mayor de la que necesita. Esto aumenta la variabilidad al tener picos de demanda y luego una línea plana el tiempo que el cliente vende el stock excedente. Conduce a una mayor incertidumbre por parte de los diferentes actores y una predicción del momento en que aumentará la demanda. Todo esto está dando lugar al efecto látigo. Si puede parecer tan fácil de contrarrestar deteniendo las ventas importantes, un competidor ocuparía el lugar ofreciendo mejores precios.

El racionamiento y el juego es cuando un minorista intenta limitar las cantidades de los pedidos proporcionando solo un porcentaje del pedido realizado por el comprador. Como el comprador sabe que el minorista está entregando solo una fracción del pedido realizado, intenta "jugar" al sistema haciendo un ajuste al alza en la cantidad del pedido. El racionamiento y el juego generan inconsistencias en la información de pedidos que se recibe. ^[14]

Otras causas operativas incluyen:

• Procesamiento de demanda dependiente
  • Errores de pronóstico
  • Ajuste de los parámetros de control de inventario con cada observación de la demanda.
• Variabilidad del tiempo de entrega (error de pronóstico durante el tiempo de entrega de reabastecimiento)
• Sincronización de pedido / tamaño de lote
  • Consolidación de demandas
  • Motivo de la transacción
  • Descuentos por cantidad
• Promoción comercial y compra a plazo
• Anticipación a la escasez
  • Regla de asignación de proveedores
  • Juegos de escasez
  • Gestión de inventarios estilo Lean y JIT y una estrategia de producción de persecución

Consecuencias

Además de mayores existencias de seguridad, el efecto descrito puede conducir a una producción ineficiente o un inventario excesivo, ya que cada productor necesita satisfacer la demanda de sus clientes en la cadena de suministro. Esto también conduce a una baja utilización del canal de distribución.

A pesar de tener existencias de seguridad, todavía existe el peligro de desabastecimientos que resultan en un mal servicio al cliente y pérdidas de ventas. Además de las duras consecuencias (financieramente) mensurables de un mal servicio al cliente y el daño a la imagen pública y la lealtad, una organización tiene que hacer frente a las ramificaciones del incumplimiento que pueden incluir sanciones contractuales. Además, la contratación y despido repetidos de empleados para gestionar la variabilidad de la demanda genera mayores costes debido a la formación y posibles despidos.

El impacto del efecto látigo ha sido especialmente aguda en las etapas iniciales de la COVID-19 pandemia , cuando los picos repentinos en la demanda de todo, desde suministros médicos, tales como mascarillas o respiradores ^[15] a artículos de consumo tales como papel higiénico o los huevos retroalimentación creado bucles de compras, acaparamiento y racionamiento de pánico. ^[dieciséis]

Contramedidas

En la fabricación , este concepto se llama kanban . Este modelo se ha implementado con éxito en el sistema de distribución de Wal-Mart . Las tiendas Wal-Mart individuales transmiten los datos del punto de venta (POS) desde la caja registradora a la sede corporativa varias veces al día. Esta información de demanda se utiliza para poner en cola los envíos desde el centro de distribución de Wal-Mart a la tienda y desde el proveedor al centro de distribución de Wal-Mart. El resultado es una visibilidad casi perfecta de la demanda de los clientes y el movimiento del inventario a lo largo de la cadena de suministro. Una mejor información conduce a un mejor posicionamiento del inventario y menores costos en toda la cadena de suministro.

Otra estrategia recomendada para limitar el efecto látigo es el suavizado de pedidos. ^[7] Investigaciones anteriores han demostrado que el suavizado de pedidos y el efecto látigo son simultáneos en la industria. ^[17]Se ha demostrado que el suavizado de pedidos es beneficioso para el rendimiento del sistema cuando la demanda es estacionaria. Sin embargo, su impacto se limita a la amplificación del orden del peor de los casos cuando la demanda es impredecible. Dicho esto, el análisis dinámico revela que la suavización de pedidos puede degradar el desempeño en presencia de choques de demanda. El sesgo opuesto (es decir, reacción exagerada a los desajustes), por otro lado, degrada el rendimiento estacionario pero puede aumentar el rendimiento dinámico; La sobrerreacción controlada puede ayudar al sistema a alcanzar rápidamente sus nuevos objetivos. Sin embargo, el sistema es considerablemente sensible a ese comportamiento; La reacción excesiva extrema reduce significativamente el rendimiento. En general, las pólizas imparciales ofrecen buenos resultados en general bajo una amplia gama de tipos de demanda.Aunque estas políticas no dan como resultado el mejor desempeño bajo ciertos criterios. Siempre es posible encontrar una política sesgada que supere a una política imparcial para cualquier métrica de desempeño.

Métodos destinados a reducir la incertidumbre, la variabilidad y el tiempo de espera:

• Inventario gestionado por el proveedor (VMI)
• Reposición justo a tiempo (JIT)
• MRP impulsado por la demanda
• Asociación estratégica
• El intercambio de información
• Suavizar el flujo de productos
  • Coordinar con los minoristas para distribuir las entregas de manera uniforme
  • Reducir los tamaños mínimos de lote
  • Reposiciones más pequeñas y frecuentes
• Eliminar incentivos patológicos
  • Política de precios bajos todos los días
  • Restringir devoluciones y cancelaciones de pedidos
  • Asignación de pedidos basada en ventas pasadas en lugar del tamaño actual en caso de escasez

Ver también

• Juego de distribución de cerveza
• Mapeo de efectos de Forrester
• Controlador PID
• Gestión de la cadena de suministro
• Relación de amortiguación

Referencias

1. Forrester, Jay Wright (1961). Dinámica industrial . Prensa del MIT.
2. Lee, H .; Padmanabhan, V .; Whang, S. (1997). "Distorsión de la información en una cadena de suministro: el efecto látigo". Ciencias de la gestión . 43 (4): 546–558. doi : 10.1287 / mnsc.43.4.546 .
3. Reacción en cadena: administrar una cadena de suministro se está volviendo un poco como ciencia espacial , The Economist , 31 de enero de 2002
4. "Efecto látigo. El efecto látigo es un fenómeno de canal de distribución en el que los pronósticos producen ineficiencias en la cadena de suministro. Se refiere al aumento de oscilaciones i" . ww.en.freejournal.org . Consultado el 2 de junio de 2021 .
5. https://science.vu.nl/en/Images/werkstuk-moll_tcm296-354834.pdf
6. Hoberg, K .; Thonemann, U. (2014). "Modelización y análisis de retrasos en la información en cadenas de suministro mediante funciones de transferencia". Revista Internacional de Economía de la Producción . 156 : 132-145. doi : 10.1016 / j.ijpe.2014.05.019 .
7. Disney, S. (2008). "Análisis de aperiodicidad, látigo y estabilidad de la cadena de suministro con internos del jurado". Revista IMA de Matemáticas de Gestión . 19 (2): 101-116. doi : 10.1093 / imaman / dpm033 .
8. Udenio, Maximiliano; Vatamidou, Eleni; Fransoo, Jan C .; Dellaert, Nico (3 de octubre de 2017). "Causas conductuales del efecto látigo: un análisis utilizando la teoría de control lineal" . Transacciones IISE . 49 (10): 980–1000. doi : 10.1080 / 24725854.2017.1325026 . ISSN 2472-5854 . S2CID 53692411 .  
9. Sterman, J. (1989). "Modelado del comportamiento directivo: percepciones erróneas de la retroalimentación en un experimento de toma de decisiones dinámica". Ciencias de la gestión . 35 (3): 321–339. doi : 10.1287 / mnsc.35.3.321 . hdl : 1721,1 / 2184 .
10. https://science.vu.nl/en/Images/werkstuk-moll_tcm296-354834.pdf
11. HL Lee, V. Padmanabhan y S. Whang. Distorsión de la información en una cadena de suministro: el efecto látigo. Ciencias de la gestión, 43 (4), 1997.
12. Brauner P., Runge S., Groten M., Schuh M., Ziefle M. (2013). Factores humanos en la gestión de la cadena de suministro. Lecture Notes in Computer Science Volumen 8018, 2013, págs. 423-432
13. https://science.vu.nl/en/Images/werkstuk-moll_tcm296-354834.pdf
14. "Libros de texto abiertos" .
15. "Cómo están respondiendo los sistemas de salud cuando COVID-19 aprieta la cadena de suministro médico" . Inmersión en la cadena de suministro . Consultado el 21 de julio de 2020 .
16. "Lo que los gerentes de adquisiciones deben esperar de un 'látigo en crack ' " . Inmersión en la cadena de suministro . Consultado el 21 de julio de 2020 .
17. Bray, RL; Mendelson, H. (2015). "Suavizado de producción y efecto látigo". Gestión de operaciones de fabricación y servicios . 17 (2): 208–220. doi : 10.1287 / msom.2014.0513 .

• Lee, Hau L; Padmanabhan, V .; Whang, Seungjin (1997). "El efecto látigo en las cadenas de suministro" . Revisión de la gestión de Sloan . 38 (3): 93-102.

• Mason-Jones, Rachel; Towill, Dennis R. (2000). "Afrontar la incertidumbre: reducir el comportamiento de" látigo "en las cadenas de suministro globales". Foro de la cadena de suministro . 1 : 40–44. doi : 10.1080 / 16258312.2000.11517070 . S2CID  7920876 .

• Bean, Michael (2006). "Látigos y cerveza: por qué la gestión de la cadena de suministro es tan difícil" .

Literatura

• Bray, Robert L. y Haim Mendelson. "Transmisión de información y efecto látigo: una investigación empírica". Management Science 58.5 (2012): 860–875.
• Cannella S. y Ciancimino E. (2010). En la fase de evitación del látigo: colaboración en la cadena de suministro y suavizado de pedidos. Revista internacional de investigación de producción, 48 (22), 6739-6776
• Chen, YF, Z. Drezner, JK Ryan y D. Simchi-Levi (2000), Quantifying the Bullwhip Effect in a Simple Supply Chain: The Impact of Forecasting, Lead Times and Information. Management Science, 46, 436–443.
• Chen, YF, JK Ryan y D. Simchi-Levi (2000), The Impact of Exponential Smoothing Forecasts on the Bullwhip Effect. Logística de investigación naval, 47, 269-286.
• Chen, YF, Z. Drezner, JK Ryan y D. Simchi-Levi (1998), The Bullwhip Effect: Management Insights on the Impact of Forecasting and Information on Variability in a Supply Chain. Modelos cuantitativos para
• Disney, SM y Towill, DR (2003). Sobre el látigo y la variación de inventario producidos por una política de pedidos. Omega, Revista Internacional de Ciencias de la Gestión, 31 (3), 157-167.
• Lee, HL, Padmanabhan, V. y Whang, S. (1997). Distorsión de la información en una cadena de suministro: el efecto látigo. Management Science, 43 (4), 546–558.
• Lee, HL (2010). Domando el látigo. Journal of Supply Chain Management 46 (1), págs. 7-7.
• Gestión de la cadena de suministro, S. Tayur , R. Ganeshan y M. Magazine, eds., Kluwer, págs. 417–439.
• Selwyn, B. (2008) Devolviendo las relaciones sociales: (re) Conceptualizando el 'efecto látigo' en las cadenas globales de productos básicos. Revista Internacional de Conceptos y Filosofía de la Gestión, 3 (2) 156-175.
• Tempelmeier, H. (2006). Gestión de inventarios en redes de suministro: problemas, modelos, soluciones, Norderstedt: Books on Demand. ISBN 3-8334-5373-7 . 

Enlaces externos

• Lo que el "juego de la cerveza" puede enseñar sobre el segmento de desafíos de la cadena de suministro del episodio del 29 de junio de 2021 de Marketplace con el profesor Willy Shih de la Harvard Business School entrevistado por Kai Ryssdal