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擺脫牛鞭效應,供應鏈夥伴雙贏戰略

商業顧問服務事業群 張琍雯

 

"牛鞭效應"(Bullwhip effect)長久以來一直是供應鏈活動中,普遍存在的一種現象,係指需求在過程中,因為終端客戶的需求資訊往上游供應鏈成員傳遞時,因為種種原因無法有效地進行前端市場資訊共用,而導致需求變異資訊被扭曲放大的現象,最終導致各供應鏈成員僅能參考被扭曲之後的資訊,例如歷史出貨數據、歷史訂單數據等,進行供貨規劃,最終導致供貨風險與庫存資金積壓成本增加等等問題。

 

為什麼說歷史出貨數據、訂單數據是被扭曲的資訊呢? 因為這些資訊往往無法反映實際客戶的實際銷售狀況,而是受到當時物流能力、供應商產能、訂單政策、配貨網路、甚至是人員經驗判斷等因數影響後的綜合性結果;一旦當上述的某項條件在未來的某個時間點改變時,使用過去的出貨或訂單數據作為供貨規劃依據,就不是很恰當了,不僅僅是造成供貨商庫存積壓或供應不及的問題,CPFR下游客戶也會因為上游供應商的問題,導致缺貨的風險,可以說最後大家都是輸家,沒人佔到好處。

 

你可能會問,既然如此,為什麼供應鏈合作的雙方,不願意進行除出貨、訂單數據外,更接近市場端的訊息共用呢? 從過去的項目經驗裡會發現,有時候是因為政治因素、商業機密考量、或者純粹是因為缺乏有效的分享工具進行輔助,不過,還有一個最主要但常常被忽略的原因,就是客戶不知道資訊共用之後,應該如何使用這些數據,以及對於資訊共用的效益存疑,導致雙方皆缺乏資訊共用的意願與動力。

 

其實,國際上已經有多個進行市場資訊共用並連動至供貨計畫之成功案例,包括零售商主導或是品牌製造商主導都有,案例包含Sony Canada與經銷商間、Lowe’s Home improvement與Stanley/Black & Decker、Kraft與Sam’s Club、以及Sony Electronics與Wal-Mart (註1),這些成功導入案例皆證實,供應鏈上下游雙方透過前端市場資訊共用並連動至後端供貨計畫,的確能協助改善雙方的規劃品質,進而降低改善雙方庫存與提高供貨滿足(Fill Rate)績效。更重要的是,一旦雙方初嘗到好處並建立信心之後,將可進一步擴大資訊分享的內容,從單純的數據分享,如銷售數據、庫存數據等,擴大到分享到商業規劃的階層,如訂貨政策、配貨網路調整、營銷活動計畫、產品上下市規劃等,這其實是供應鏈合作成員間交易模式的一大變革,從原本的競爭關係,轉變成為雙贏(Win-Win)的模式,共同參與並共同分享供應鏈利益與風險。

 

市場信息共享連結供貨計畫的核心精神與信仰,相信供應鏈最終要要滿足與服務的,還是終端市場的消費者,而消費者從貨架上拿走商品的那一刻,才是唯一拉動整體供應鏈的唯一力量(The Moment of Truth),也因此,所有供應鏈各階段的規劃,應依賴(零售)終端市場的銷售數據變化,不斷的重新計算(Recalculation)而產生,而不是利用各階段片段的信息(如訂單、出貨等)進行。像一個供應鏈上,有許多的成員,包含零售商門店、零售商物流倉、品牌商物流倉、製造商工廠。透過終端零售信息的共享連結各成員的供貨規劃作業,又將如何進行呢?

 

 

 

表1,代表零售商ABC的花蓮門市的冰箱型號(ABC-1234)的需求計畫(花蓮門市銷售預測)與補貨計畫(花蓮門市對零售商DC的訂單預測)。

 

其中,欄位「(門市)銷售預測」代表的是消費者拿走多少的預測,也就是,花蓮門市每周實際銷售量。銷售預測同時也反應同時包含該門市促銷活動、或其他商業計畫的內涵(如產品上下市等)。

 

欄位「(門市)預計庫存」代表對於花蓮門市庫存的預估,主要受到欄位「門市銷售預測」與「門市預計到貨」的影響。因為進行W1-W14的滾動預測,因此除了W1在計算未來補貨規劃(即欄位(門市)對DC訂單預測)時,可以參考實際庫存外,W2-W14周的補貨計畫,僅能參考預計庫存進行計算。

欄位「(門市)對DC訂單預測」則代表花蓮門市每周對零售商ABC物流倉XYZ的補貨需求,主要受到出貨前置期、安全庫存、現有庫存、預計到貨量、向DC採購的MOQ限制、向DC採購的訂購倍數等因素的影響。之後,門市每周自動計算並產生一張建議訂單給DC。


 

零售商ABC下有多個門市,表2我們可以看到多個門市針對冰箱型號(ABC-1234)補貨需求的匯整。表2中,花蓮門市W1-W12的數字,即為表1中欄位「(門市)對DC訂單預測」的數字。從表2的欄位「Total」可以看到零售商下所有門市,對於單一SKU於每周對DC1的補貨(訂單)需求;

 

表2中欄位「Total」的數字,將自動成為表3零售商DC1的需求預測規劃數字,作為零售商DC1供貨規劃的起點,也就是連動前端門市的需求至後端DC1供貨作業。

 

 

表3呈現零售商ABC下DC1針對冰箱型號ABC-1234的需求計畫(DC1需求預測)與 補貨計畫(DC1對品牌商的訂單預測)。零售商DC1每周取得各門市未來N周的滾動需求預測後,將依據DC1的出貨前置期、安全庫存、現有庫存、預計到貨量、(向品牌商)訂單MOQ、(向品牌商)訂購倍數等因素的影響,自動重新計算並調整(對品牌商)訂單預測(即補貨計畫)。

 

當每周門市的實際銷售與預測有所差異時,一旦任何一間門市調整其銷售預測,或者是因為實際到貨影響每周實際庫存變化時,零售商DC1的需求與補貨計畫也跟著動態地重新計算,也就是說,DC1的供貨規劃透過上述的作業方式,已緊密地與前端門市銷售與庫存狀況進行連動;當某間門市的實際銷售>門市銷售預測,則表3中DC1對品牌商的訂單預測(補貨需求)亦會自動提前至前面一個規劃日;同理,當某間門市的實際銷售門市銷售預測,則表3中DC1對品牌商的訂單預測(補貨需求)會自動延後至後面的規劃日。

 

這與目前一般零售業中,DC仰賴過去門市訂單或出貨歷史信息,自行規劃與門市間以及與品牌商間供應作業的方式,十分的不同,唯有前者才能真正確保後端供應能更貼近實際的市場需求與變化,並降低缺貨可能或避免不必要的庫存,也就是透過市場信息的分享,降低牛鞭效應對各供應鏈成員的衝擊。

 

透過上述零售商門市與零售商DC間的作業模式,亦可複製到零售商多個DC的品牌商間、品牌商與製造商間,亦即將市場信息分享並連動供貨計畫的範疇向上延伸至整個供應鏈,而形成一個連動的供應鏈體系,而拉動整條供應鏈的唯一來源,就是終端門市的銷售預測。

 

 

表4與表5呈現零售商DC與品牌商間如何透過DC端信息共享並進行雙方補貨(供貨)計畫的連動。

 

表4為零售商多個DC針對冰箱型號(ABC-1234)需求的匯整。表4中的欄位「Total」可以看到零售商下所有DC,對於單一SKU於每周對品牌商的補貨(訂單)需求;表4中欄位「Total」的數字,將自動成為表5品牌商DC的需求預測規劃數字,作為品牌商DC供貨規劃的起點,也就是連動前端零售商DC的需求至後端品牌商的供貨作業。

 

 

註1:參考VICE "The Ultimate Retail Supply Chain Machine: Connecting the Consumer to the Factory"

 


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