Řízení materiálových toků v dodavatelských systémech

1. Řízení materiálových toků v dodavatelských systémech Řetězcový efekt, příčiny, cesty jeho zmírnění Ivan Gros

2. Problém efektivního řízení dodavatelského řetězce stojí a padá s tím, jak se podaří správně na všech stupních dodavatelského systému odpovědět na základní otázku: Co, kdy a kde vyrábět, přepravovat apod. tak, aby byly splněny na požadované úrovni požadavky konečného zákazníka? Takové informace mnohdy chybí! Zná je většinou jen přímý dodavatel konečného zákazníka ! Ostatní členové dodavatelského systému jsou dokázáni jen na informace bezprostředního partnera nebo na vlastní odhady! I konečný dodavatel má stále větší problémy - poptávka konečných zákazníků je stále stochastičtější!

3. Obtížnost odpovědi na formulovanou otázku stále stoupá proti směru materiálového toku! Dodavatel surovin Objednávky průmyslových distributorů Průmyslový distributor Objednávky výrobců dílů Výrobce dílů Objednávky výrobců Výrobce výrobku Objednávky distributorů Distributor Růst zkreslení konečné poptávky! Objednávky prodejen Prodejna Informace o vývoji prodeje konečným zákazníkům Zákazník

4. Orientace jen na bezprostředního partnera vede k řadě negativních efektů označovaných jako • efekt „ biče“, efekt „horské dráhy“, „nervozita“ dodavatelského řetězce, „řetězcový“ efekt, efekt „zesílení“ nebo Fortesterův efekt Zásoby a nesplněné objednávky tis.ks Objednávky a výroba tis.ks/den 6 1,5 Výroba Objednávky MO u VO 5 Objednávky VO u výrobce 1 4 Růst poptávky o 15% 3 Nesplněné objednávky 2 0,5 1 Jay W. Forester, Industrial Dynamics, Harward Business Reviuew, 1999

5. Ekonomické důsledky efektu biče ilustruje studie autorů Ireland, Bruce [2000] v níž odhadli na příkladě amerického maloobchodu, že jeho působením došlo k tomu, že • stav zásob dosáhl 1,1 trilionu dolarů při tržbách 3.2 trilonu dolarů a • ztráty na nedodaném zboží v důsledku nedostatku výrobků na skladě 7 až 12 bilionů dolarů. Srovnáme-li rok publikace práce Forestera a dobu analýzy provedenou citovanými autory, rok 2000, je zřejmé, že se dosud nepodařilo implementovat v praxi účinné metody jeho eliminace, nebo alespoň jeho významného omezení.

6. Přístup praxe k závažnému problému řízení dodavatelských systémů velmi vtipně komentovali McCullen a Towil[2002] výčtem často se vyskytujících klišé: ignorance- „Efekt biče? Nic takového v reálném světě neexistuje!“, arogance - „Efekt biče? To je jen výmysl akademiků!“, negace – „Efekt biče? To mne nic nestojí!“, indiference – „„Efekt biče? Zákazník může počkat!“, přenášení - „Efekt biče? No a co? Dodavatel si poradí, k tomu jsou dohody o úrovni služeb!“, akceptace:“ „Efekt biče? To je jako daně- stále se nás drží!“, smíření: „Efekt biče? Je to systémový problém, ale nemohu s tím nic dělat!“, dekadence: „Efekt biče? To je starý klobouk – není už vymýcen?“, netolerance: „Efekt biče- Japonská řešení u nás nefungují!“, • vyhýbání se: „Efekt biče? Taková řešení jsou velmi dobrá- ale ne v mé branži!“.

7. Faktory působící na efekt biče Lee, Padmanabhan, Whang [1997] spatřují hlavní příčiny řetězcových efektů • v předvídání poptávky, zejména její trvalé aktualizace vedoucí ke změnám pojistné zásoby a změnám stavu zásob v systému, • objednávání po dávkách, kde zdůrazňují vliv implementace různých metod stanovení velikosti objednávky na různých stupních dodavatelského systému, • výkyvy v cenách v důsledku realizace promočních akcí, jejichž důsledkem může být vznik hrudkovitého charakteru poptávky se špičkami a poklesy a • zesílení poptávky způsobené tím, že zákazníci v případě krátkodobého nedostatku nakupované komodity jsou zásobováni prostřednictvím přídělového systému a reagují tím, že poptávají nedostatkovou komoditu u jiných dodavatelů.

8. Faktory působící na efekt biče Chen, Drezner, Ryan a Simchi-Levi[1999] vidí zdroje vzniku efektu biče • opět v předvídání poptávky s tím, že diskutují vliv různých metod předpovědi na stanovení objednací úrovně, • v délce dodacích lhůt, kdy konstatují, že čím delší je odezva dodavatele na objednávku, tím vyšší je nezbytná úroveň zásob, • opět v objednávání po dávkách spočívající v tom, že poptávka konečného zákazníka se transformuje jednotlivým prvkům dodavatelského na velikost objednávek maloobchodu, distributora apod., • reakce na očekávaný nedostatek zboží, kterou spatřují na rozdíl od předcházejících autorů v tom, že zákazník záměrně extrémně zvýší objednávku v očekávání, že dodavatel bude krátit dodávky v poměru k objednanému množství a • znovu krátkodobé změny cen. Vedle klasických promočních akcí orientovaných na konečné zákazníky konstatují, že obdobně se chovají i výrobci, kteří nabízejí distributorům prodejní slevy. Ti nakoupí velké množství na sklad a pak delší dobu nevystavují objednávky.

9. Faktory působící na efekt biče Pro ilustraci efektu biče věnujeme pozornost nejdříve třem hlavním oblastem řízení dodavatelských systémů • metodám předvídání poptávky, • systému objednávání po dávkách a • termínům vyřizování objednávek. Dále budeme věnovat pozornost • problémům spojeným s neadekvátními reakcemi členů dodavatelského systému na očekávané poruchy v systému, • vlivům krátkodobých změn cen při promočních akcích, • problematice zkreslení poptávky konečného zákazníka proti směru materiálového toku a konečně • vlivu náhodné poptávky konečných zákazníků.

10. Vliv použitých metod předvídání poptávky Extrapolační metody Východiskem je dosavadní vývoj poptávky ve formě dostatečně dlouhé časové řady délky T a metoda předpokládá, že bude její trend dále pokračovat! Většinou jde o časové řady prodejů, který nemusí odpovídat skutečné poptávce: • ne vždy se podaří splnit všechny požadavky zákazníků, dosažený prodej je v některých obdobích nižší než skutečná poptávka a • pro volbu strategie by bylo výhodné odhadnout celkovou kapacitu trhu, tedy i prodeje stejné komodity dalších konkurentů. Délka i=1, 2, …T řady, hodnot musí zajistit: • získané výběrové charakteristiky poptávky, zejména průměrná poptávka a její rozptyl, respektive směrodatná odchylka, byly získány s dostatečnou spolehlivostí • zachytily poslední, typický vývoj sledované veličiny a • v případě řad se sezonními výkyvy pokryly celou sezónu, lépe více sezón.

11. Vliv použitých metod předvídání poptávky Metoda klouzavých průměrů předpověď poptávky na T+1. období učiněná v T. období je rovna Předpokládejme, že skutečná poptávka byla v T+1. období rovna hodnotě DT+1. V dalším postupu potřebujeme odhadnout poptávku na T+2. období. Stačí do vztahu dosadit místo T = T+1 a dostaneme Vypočteme rozdíl a po dosazení za 1/T = aa nahradíme-li D1 předpovědí mT+1,Tdostaneme vztah . Výraz je zajímavý v tom, že pro předpověď na další období nepotřebujeme znát hodnoty celé časové řady, ale jen předpověď a skutečnost za předcházející období:

12. Vliv použitých metod předvídání poptávky Metoda klouzavých průměrů – pro řady bez trendu Aplikace postupu vyžaduje nejdříve vyrovnat použitou časovou řadu od 2. období odvozeným vztahem na hodnoty : První předpověď na T+1.období bude pak rovna Protože koeficient a leží v intervalu (0 < a ≤ 1), je při tomto způsobu vyrovnání kladena menší váha starším hodnotám a větší váha mladším: Exponenciální vyrovnání

13. Vliv použitých metod předvídání poptávky Metoda klouzavých průměrů ilustrace a = 1/T=1/6=0,166 122,9 =(1-0,166) 127,0 + 0,166.100 Předpověď na 7. měsíc:

14. Vliv použitých metod předvídání poptávky Metoda klouzavých průměrů – pro řady s trendem a = 1/T=1/8=0,125 zpoždění 121,4 =(1-0,125) 121,64 + 0,125.120 Předpověď na 9. měsíc:

15. Vliv použitých metod předvídání poptávky Možnost zkrátit časovou řadu, zvýšit hodnotu a • Předpověď na 9. měsíc by pro , a= 0,125 a a= 0,4 byla Zkrácení časové řady pomůže jen omezeně při nízkém trendu.

16. Vliv použitých metod předvídání poptávky Metoda klouzavých průměrů – pro řady s trendem, Holdtova metoda Jako další kriterium pro vyrovnání je v Holdtově metodě [Holdt 1957] dále použito diferencí mezi po sobě jdoucími hodnotami časové řady a vedle popsaného vyrovnání hodnot časové řady se vyrovnávají i vypočtené diference podle vztahů od 3. období kde koeficient b je opět volen v intervalu (0 , 1). První předpověď na T+1.období pak bude rovna

17. Vliv použitých metod předvídání poptávky Metoda klouzavých průměrů – pro řady s trendem, Holdtova metoda Za první vyrovnanou hodnotu pro 2. období zvolíme a za první diferenci d1=D2-D1. Předpověď na 9. měsíc by pro , a= 0,17 a b = 0,4 byla

18. Vliv použitých metod předvídání poptávky Metoda vyrovnání vhodně zvolenou křivkou Kriteriem je minimalizace kvadrátu odchylek vyrovnaných hodnot od původních V prostředí Microsoft Excel je možno využít pro vyrovnání různými křivkami přímo nabízené funkce, např. LINTREND, LINREGRESE, LOGLINREGRESE …, nebo lze odvodit vztahy pro výpočet konstant Přímka

19. Vliv použitých metod předvídání poptávky Vyrovnání přímkou Předpověďpoptávkynadalší, 9-tý měsícbuderovna(1) [1] Za ti je dosazena hodnota 9-2=7, značení měsíců byl třeba posunout o -2

21. Vliv použitých metod předvídání poptávky Vyrovnání mocninovou funkcí Předpověď na 9. měsíc by byla

22. Vliv použitých metod předvídání poptávky Různé metody různé výsledky!

23. Efekt biče - příčiny 1. Objednávání po dávkách Při objednávání výrobků, dílů, surovin apod. po přetržitých množstvích musím objednávající určit velikost objednávek pro své dodavatele podle vývoje poptávky jeho zákazníků. Jak? Ilustrace: Výrobce dílů Výrobce výrobku Distribu-tor

24. Využití EOQ modelu

25. Minimalizace nákladů na objednanou jednotku Na počátku každého období stojíme před problémem na jak dlouho objednat. V tomto případě postupně zvyšujeme objednávky, které pokryjí potřebu na 1, 2 .. Období a její zvyšování ukončíme tehdy, když náklady v Kč/jedn. budou minimální. Na počátku 1. týdne objednáme 80 dílů ! Pokryjeme spotřebu 3 týdnů! Na počátku 4. týdne objednáme 70 dílů ! Pokryjeme spotřebu dalších 3 týdnů!

26. Minimalizace celkových nákladů • Hledáme velikost objednávky, kdy se skladovací náklady vyrovnají nákladů jednorázovým ( při výpočtech nepočítáme s náklady na udržování zásoby o velikosti poptávky v tomto období, tyto náklady musí nastat vždycky). Vypočteme podíl p = nj /ns. Jakmile součin q. (n-1) (n počet období) je větší než p, nalezli jsme qi ! Na počátku 1. týdne objednáme jen 30 dílů ! Pokryjeme spotřebu 1 týdne! Na počátku 2. týdne objednáme 60 dílů ! Pokryjeme spotřebu 3 týdnů! Na počátku 5. týdne objednáme 60 dílů ! Pokryjeme spotřebu 2 zbývajících týdnů!

27. Minimalizace celkových nákladů Vytížení vozidla (kapacita 100)

28. Efekt biče - příčiny Využití dynamického programování Celkové náklady spojené s objednáním množství na počátku i - tého období, které pokryje potřeby organizace na i -té až j - té období lze zapsat ve tvaru Výpočty v jednotlivých sloupcích je ukončen v okamžiku, kdy rozdíl mezi vypočítávanými hodnotami překročí jednorázové náklady, v našem případě 200.-Kč.

29. Efekt biče - příčiny Využití dynamického programování • Vlastní postup hledání posloupnosti objednávek je postaveno na výpočtech nákladů pro objednávání • jen na jedno období, kdy N1=nj=200 a • více období, kdy hledáme minimum součtu nákladů, kterých jsme dosáhli při objednávání od 1. až do i-tého období, označme je N1,i-1 a nákladů na objednávku od i-tého až po j-té obdobíNi,j, tedy hledáme minimum součtu Ni,j = min (Ni,j+ N1,i-1): N1,i-1 Ni,j i.obd. j.obd. 1. obd. i-1.obd. Ni,j • Při objednávání na dva týdny lze objednat • zvlášť na první a druhý N1+N2,2=200+200=400, nebo • objednat na oba týdny N1,2=450 (viz tabulka) • nejvýhodnější je objednat na počátku prvního týdne jen na tento týden, N1,2 =min (400, 450)=400.

30. Efekt biče - příčiny Využití dynamického programování • U objednávek na tři týdny lze objednat • na první a na počátku druhého na druhé a třetí s náklady N1+N2,3 = 200+250=450, nebo • na počátku prvého i na druhé a na počátku třetího jen na třetí, tedy N1,2+N3,3 = 450+200=650 • výhodné je objednat na počátku prvého období jen na první a na počátku druhého na druhé a třetí N1,3=min (450, 650)=450. • Při objednávání na čtyři týdny je možno objednat • na počátku prvního jen na první a na počátku 2.na zbývající tři, N1+N2,4=200+250=450, • na počátku prvního na první až druhé a na počátku 3.na třetí až čtvrté, N1,2+N3,4=400+200=600 , nebo • na počátku prvního na první až třetí a na počátku čtvrtého jen na čtvrtý, N1,3+N4,4=450+200=650, • Výhodné je objednat na počátku 1. období je na 1. a na počátku druhého na druhé až čtvrté N1,4 =min (450, 600, 650)=450.

31. Efekt biče - příčiny Využití dynamického programování • U objednávek na pět týdnů připadají v úvahu jen dvě varianty: • Na počátku prvního objednat na prvé dva a na počátku třetího na další tři, N1,2+N3,5=400+400=800, nebo • na počátku prvého na první tři a na počátku čtvrtého na zbývající dva, N1,3+N4,5=450+300=750, • Optimum bude na počátku 1. na první tři a na počátku 3. na zbývající dva N1,5 =min (800, 750)=750.

32. Efekt biče - příčiny Využití dynamického programování • Konečně na celé plánované období šesti týdnů můžeme buď • na počátku 1. objednat na první tři týdny a na počátku čtvrtého týdne na další tři, N1,3+N4,6=450+700=1150,nebo • první týden na čtyři a na počátku pátého na zbylé dva, N1,4+N5,6=450+400=850. • Výhodná je druhá varianta • Vlastní hledání sledu objednávek začneme od konce. Hodnota 850 vyjadřuje celkové minimální náklady dosažené v případě, kdy objednáme na počátku pátého týdne q5= 20+40=60 kusů což představuje celkem 400 Kč. Zbylých 450 přísluší optimálnímu objednávání na první 4 týdny. Přejdeme tedy na objednávání na 4 týdny. Tady jsme dosáhli minima pro objednávku učiněnou v 2. týdnu na tři týdny, tedy q2= 50+0+10=60 kusů a objednávkou v prvém týdnu jen na tento týden, q1=30.

33. Dodavatel pak dostává zkreslenou představu o skutečné poptávce konečného zákazníka, která se zprostředkovaně jeví jako nepravidelná, s obdobími s nulovou poptávkou apod.

34. Efekt biče - příčiny 1. Objednávání po dávkách Různé metody, různé výsledky! minimalizace nákladů na jednotku minimalizace celkových nákladů + dyn.prog. vytížení vozidla (kapacita 100) EOQ model

35. 2. Eliminace rizik z neplnění dodávek Obavy z nedostatku nakupovaných položek způsobených možnými problémy dodavatele vedou k „předzásobování“ Důvodem je častá praxe kdy dodavatel v případě neschopnosti dodat celkové množství krátí zákazníky úměrně objednanému množství Případ, kdy došlo k výpadku kapacity na 1100 tun Předzásobení zákazník D Krácení dodávek Reakce zákazníků – A,B,C doplnění chybějícího množství - D nulová objednávka Případ, kdy nedošlo k výpadku Zbytečné předzásobení zákazník D Krácení dodávek zákazníků A,B,C Nižší reakce zákazníků – A,B,C doplnění chybějícího množství - D nulová objednávka

36. 2. Eliminace rizik z neplnění dodávek Narušení trendu v objednávkách, zkreslení vývoje na který může dodavatel reagovat Možné závěry: Zákazníci C, A : lze očekávat růst poptávky ? Dosud relativně rovnoměrná. Problém spolehlivosti zákazníka C Případ, kdy došlo k poklesu kapacity na 1100 tun Případ, kdy nedošlo k očekávanému výpadku

37. 4. Odhad poptávky na bázi údajů bezprostředně navazujícího prvku dodavatelského systému • Každý, až na maloobchod, používá už časové řady, které jsou z předcházejících důvodů zkreslené. Proto proti směru materiálového toku vzrůstá rozptyl velikosti objednávek a velikost dolní objednací meze. Odhad poptávky Objednací mez Velikost objednávky Údaje o poptávce pi Údaje o poptávce pi Dodavatel dílů Výrobce Zákazník (75+66+58+74)/4=68,3

38. Směrodatná odchylka Poptávky zákazníků Objednávek výrobce Objednávek dodavatele dílů

39. 5. Vliv termínu vyřízení objednávky to • S rostoucím to se zvyšuje spodní objednací mez i velikost objednávek • to termín vyřízení objednávky, dodací lhůta • průměrná spotřeba • sp směrodatná odchylka to

40. 6. Vliv krátkodobých změn cen – promoční akce Negativní vliv na růst řetězcového efektu mají např. marketingové promoční akce na podporu prodeje nebo akce na likvidaci nepotřebných zásob podporované výraznými cenovými slevami. Pokud není dodavatel informován dopředu o jejím uskutečnění, může reagovat nepřiměřeně vysokým stavem zásob. V běžném období je např. prodej okolo 2500 kusů výrobku při ceně 25.-Kč/kus. Při promoční akci, kdy je krátkodobě nabídnuta cena 20.-Kč/ kus vzrostl prodej na 3000 kusů. Z původních celkových tržeb 2500 . 25 = 125000 Kč díky promoční akci došlo dokonce k poklesu celkové tržby na 3000. 20 = 124000 Kč. Teprve při růstu prodeje nad 3125 kusů by došlo k růstu tržeb nad původní úroveň! Promočních akcí také přes limitování odebraného množství využívají i různí drobní podnikatelé, kteří zboží při akci nakoupí ve velkém množství a prodají ve svých provozech s vlastní marží.

41. 7. Rozptyl poptávky konečných zákazníků • Prvotní příčinou řetězcových efektů je rozptyl poptávky konečných zákazníků. Pokud by poptávka nepodléhala náhodným výkyvům, mohl by se celý dodavatelský systém koncipovat na konstantní poptávku, s konstantními velikostmi objednávek stanovených např. na bázi minimalizace celkových nákladů systému.

42. Řetězcové efekty – cesty zmírnění jejich vlivu • Omezení prvotní příčiny řetězcových efektů, náhodných výkyvů v konečné poptávce. Jen v případech vysoké cenové elasticity by bylo možno pružnými úpravami cen zmírnit vysoký růst nebo pokles poptávky „day to daypricing“ • Orientace všech partnerů v dodavatelském systému na poptávku konečných zákazníků Sdílení dat o poptávce v celém systému, využití EDI, smluvní vztahy o předávání dat Zkracování délky dodavatelského systému – v omezených případech lze nahradit postupnou distribuci přímou Využití stejných předpovědních metod, využití 4PL, 5PL partnerů pro integraci předpovědi konečné poptávky • Snižování velikosti objednávek a výrobních dávek Malé objednávky – vysoké náklady! Proto např. elektronický přenos objednávek – pronikavé snížení jednorázových nákladů na 1 objednávku. Konsolidace malých objednávek prostřednictvím 3PLpartnerů Přechod od dávkového zásobování na kontinuální – jen pro kapaliny, plyny a velká množství

43. Řetězcové efekty – cesty zmírnění jejich vlivu Zkracování termínů vyřízení objednávek t0. Závisí na vzdálenostech mezi prvky systému – snaha volit partnery v blízkém okolí… způsobu přenosu objednávek – EDI, Internet … systému plánování a řízení výrobních procesů, kompletačních a manipulačních procesů - tažné systémy… V řadě oborů už jen omezené možnosti !

44. Pokus o kvantifikaci efektu biče (Tayur 1999) Pro dva stupně, distributora objednávajícího zboží v okamžiku t množství qtu výrobce s dodací lhůtou L podle poptávky zákazníků Dtpro jejíž odhad použil klouzavých průměrů časové řady délky p dokázal vztah pro podíl rozptylu objednávek Var(qt) ku rozptylu poptávky Var(Dt) ve tvaru Rozptyl objednávek distributora roste s rostoucím L klesá s délkou časové řady p • Pro k stupňový dodavatelský systém v případě, • kdy mají jednotlivé stupně jen informace o poptávce navazujícího stupně má vztah tvar Násobný růst ! • Pro k stupňový dodavatelský systém v případě, • kdy mají jednotlivé stupně informace o konečné poptávce Aditivní růst !

45. Řetězcové efekty – cesty zmírnění jejich vlivu • Spolupráce a vzájemná informovanost mezi prvky dodavatelského systému Společné projekty … • Uvážená a koordinované cenová politika celého dodavatelského systému Omezení prudkých změn cen, snaha výrobců nabízet obchodním organizacím trvale nízké ceny …