Hiệu ứng Bullwhip trong chuỗi cung ứng

Hiệu ứng Bullwhip được phát hiện đầu tiên bởi tiến sỹ Ray Forrester (MIT) vào năm 1961 trong nghiên cứu có tên Industrial Dynamics và do đó còn được gọi là hiệu ứng Forrester (TS Forrester sau này rất nổi tiếng với mô hình System Dynamics được ứng dụng rộng rãi trong phân tích và hoạch định kinh doanh, chiến lược kinh doanh.

Các nghiên cứu của ông là nền tảng cho các khái niệm phát triển sau này như Strategy Dynamics, Business Dynamics…) Tuy nhiên, Bullwhip Effect chỉ được phát triển một cách toàn diện và gắn với chuỗi cung ứng bởi GS Hau Lee trong bài báo “The Bullwhip Effect in Supply Chain” trên tạp chí MIT Sloan Management Review năm 1997. Từ đó người ta mới thực sự nhìn nhận vai trò và tác động của hiệu ứng này. Gắn với Bullwhip Effect, trường MIT đã phát triển một trò chơi giả lập nhằm giúp người chơi hiểu rõ hơn vai trò và tác động của Bullwhip có tên là Beer Game.

Và một số công ty khác thì phát triển thêm trò chơi giả lập có tên Near Beer Game. Beer Game là trò chơi phân vai có ảnh hưởng rộng lớn trong các doanh nghiệp, mà bản thân các CEO hàng đầu thế giới khi tham gia chơi đều thốt lên “Nếu được chơi sớm hơn thì có lẽ tôi đã cải thiện được nhiều điều”.

Thông tin nhu cầu không chính xác chuyển tải từ một thành phần trong chuỗi cung ứng đến một thành phần khác có thể dẫn tới lãng phí to lớn: mức độ dự trữ lớn quá mức, dịch vụ khách hàng tồi, mất doanh số, kế hoạch sản xuất không chính xác, vận tải không hiệu quả. Vậy điều gì đã làm các đơn hàng nhảy múa loạn xạ như vậy? Có cách nào các doanh nghiệp giảm thiểu chuyện ấy?

Cách đây không lâu, một nhà điều hành logistics ở công ty P&G đã tiến hành nghiên cứu cách thức đặt hàng đối với một trong những sản phẩm bán chạy của công ty - tã lót Pampers. Lúc kiểm tra, phát hiện doanh số bán hàng tại các cửa hàng bán lẻ có biến động với mức độ không quá lớn nhưng biến động đơn hàng tại nhà phân phối lại lớn hơn, thậm chí việc đặt hàng nguyên liệu của P&G với nhà cung cấp như là 3M lại có mức độ biến động rất lớn.

Thoạt nhìn thì sự khác biệt về biến động đơn hàng có vẻ không hợp lý. Bởi người tiêu dùng, trong trường hợp này là những đứa nhóc, tiêu thụ tã lót ở mức khá ổn định, trong khi mức độ biến động đơn hàng lại ngày càng lớn khi tiến sâu vào chuỗi cung ứng. P&G gọi hiện tượng này là “hiệu ứng Bullwhip” (trong một số ngành thì người ta gọi là hiệu ứng  “whiplash” hay “whipsaw”).

Tương tự, khi các nhà điều hành Hewlett-Packard (HP) kiểm tra doanh số của sản phẩm máy in ở một đại lý chủ chốt, họ thấy có một số biến động. Đến khi kiểm tra đơn hàng từ đại lý này thì họ phát hiện mức độ biến động còn lớn hơn.

Điều gì đã xảy ra? Có phải chuỗi cung ứng đang bị lây nhiễm bởi hiệu ứng Bullwhip, khiến cho thông tin nhu cầu ngày càng bị méo mó hơn khi đi sâu vào trong chuỗi cung ứng? Ngày trước, do không thể thấy hết được doanh số bán của mình trong các kênh phân phối nên HP chỉ có thể dựa vào đơn hàng của đại lý để đưa ra dự báo sản phẩm, lên kế hoạch nguồn lực, kiểm soát tồn kho và lên kế hoạch sản xuất.

Sự chênh lệch quá lớn trong dự báo nhu cầu đã trở thành bài toán đau đầu cho ban quản trị HP. Triệu chứng thông thường của sự biến động ấy là tồn kho quá mức, dự báo kém, năng lực dư thừa hoặc thiếu hụt, dịch vụ khách hàng tệ do sản phẩm không có sẵn hoặc do tồn kho dự trữ quá lâu, kế hoạch sản xuất không ổn định và chi phí tốn kém từ những hành động sửa chữa (như dùng vận tải chi phí cao, làm việc ngoài giờ...)

Nhiều năm trước đây, tổ chức ECR (Efficient Consumer Respone) đã cố gắng tái xác lập cách vận hành của chuỗi cung ứng hàng tạp hóa (grocery supply chain). Một trong những động cơ chính của hành động này là tồn kho quá mức trong chuỗi cung ứng bán lẻ. Nhiều nghiên cứu trong ngành cho thấy, tổng chuỗi cung ứng từ lúc sản phẩm rời nhà máy đến khi nó được bày sẵn sàng trên kệ có lượng tồn kho tương đương 100 ngày cung  cấp (100 days of inventory supply).

Thông tin méo mó đã dẫn dắt các thành phần trong chuỗi cung ứng (kho của nhà máy, kho thành phẩm của nhà sản xuất, kho trung tâm của nhà phân phối, kho vùng của nhà phân phối, kho của nhà bán lẻ) phải dự trữ hàng bởi vì mức độ biến động và không chắc chắn của nhu cầu.

Sẽ không ngạc nhiên khi ECR ước tính có thể cắt giảm khoảng 30 tỷ USD cho các khoản không hiệu quả trong chuỗi cung ứng bán lẻ.

Trong chuỗi cung ứng của một sản phẩm điển hình, ngay cả trong trường hợp doanh số không biến động nhiều thì nó cũng được chuyển hóa thành những biến động trong đơn hàng của nhà bán lẻ đến nhà bán sỉ. Thậm chí còn cao hơn khi đến nhà sản xuất và cung cấp (xem hình 1).

Các nguyên nhân của hiệu ứng Bullwhip

Có lẽ một ví dụ sống động minh họa cho hiệu ứng Bullwhip chính là trò chơi nổi tiếng Beer (Beer-game). Trong trò chơi này, người chơi sẽ đóng vai người tiêu dùng, người bán lẻ, nhà bán sỉ và nhà cung cấp một nhãn hiệu bia phổ thông. Người chơi không thể trao đổi với nhau và phải tự đưa ra quyết định dựa trên đơn hàng của người có liên quan trực tiếp đang đóng vai trò là khách hàng của mình. Khi chơi, người ta phát hiện ra rằng càng đi ngược sâu vào chuỗi cung ứng thì mức độ biến động đơn hàng càng lớn.

Đây là ví dụ vô cùng sinh động của Bullwhip Effect. Mức độ biến động này được cho rằng gây ra bởi quyết định không hợp lý của người chơi. Theo thí nghiệm của Sterman (xin xem cuốn Nguyên tắc thứ 5 của tác giả Peter Senge) cho thấy chính hành vi con người, hiểu sai về tồn kho và thông tin nhu cầu có thể gây ra hiệu ứng Bullwhip.

Ngược lại, chúng tôi cho rằng Hiệu ứng Bullwhip là hậu quả của hành vi khá hợp lý của con người trong bối cảnh hạ tầng của chuỗi cung ứng. Nghĩa là, các công ty muốn kiểm soát hiệu ứng Bullwhip thì nên tập trung vào kiểm soát và điều chỉnh hạ tầng chuỗi cung ứng và các quy trình liên quan, hơn là điều chỉnh hành vi của người ra quyết định.

Chúng tôi đã xác định được bốn nguyên nhân chính gây ra hiệu ứng Bullwhip:

1. Cách thức cập nhật dự báo nhu cầu
2. Dung lượng đơn hàng theo quy mô (order batching)
3. Sự biến động về giá cả (price fluctuation)
4. Trò chơi tạo sự hạn chế và thiếu hụt (rationing and shortage gaming)

Mỗi nguyên nhân trên cộng với bối cảnh hạ tầng chuỗi cung ứng và các quyết định hợp lý của các nhà quản lý đã gây ra hiệu ứng Bullwhip. Hiểu rõ các nguyên nhân này sẽ giúp các nhà quản lý thiết kế và phát triển chiến lược để đối phó với nó.

Cập nhật dự báo nhu cầu (demand forecast updating)

Mỗi công ty trong chuỗi cung ứng thường thực hiện việc dự báo sản phẩm nhằm giúp việc lên kế hoạch sản xuất, hoạch định nguồn lực, kiểm soát tồn kho và hoạch định nguyên vật liệu. Dự báo thường dựa trên dữ liệu lịch sử đơn hàng của khách hàng trực tiếp. Kết quả của trò Beer Game chính là sản phẩm của nhiều yếu tố mang tính hành vi, như là nhận thức và niềm tin của người chơi. Một yếu tố quan trọng là suy nghĩ của người chơi khi dự báo nhu cầu dựa trên những gì họ quan sát thấy. Mỗi khi có đơn hàng từ đối tác downstream(1) (như nhà bán lẻ, bán sỉ, sản xuất...) thì các nhà quản lý upstream (như nhà bán sỉ, sản xuất, cung cấp...) sẽ coi thông tin đó như là tín hiệu về  nhu cầu tương lai.

Dựa trên tín hiệu ấy, nhà quản lý upstream sẽ điều chỉnh dự báo nhu cầu của mình. Tiếp theo, họ dùng thông tin ấy để đặt hàng cho nhà cung cấp (thành  phẩm, nguyên vật liệu ). Chúng tôi cho rằng chính việc xử lý thông tin/tín hiệu  nhu cầu chính là yếu tố chủ chốt gây ra hiệu ứng Bullwhip.

Ví dụ, nếu bạn là nhà quản lý - người quyết định cần đặt bao nhiêu hàng từ nhà cung cấp, đơn giản bạn chỉ cần sử dụng một phương pháp cơ bản để dự báo nhu cầu,  ví như phương pháp dự báo làm trơn bằng hàm số mũ(2). Với phương pháp này, nhu cầu trong tương lai sẽ liên tục được cập nhật khi có dữ liệu hàng ngày về nhu cầu.

Đơn hang bạn gửi cho nhà cung cấp phản ánh số lượng bạn cần bổ sung vào dự trữ nhằm đáp ứng nhu cầu của tương lai và mức tồn kho an toàn tương ứng (cả hai được cập nhật bằng phương pháp kể trên). Với thời gian đơn hàng dài sẽ chẳng hiếm trường hợp có tồn kho an toàn lên đến nhiều tuần. Kết quả là biến động đơn hàng theo thời gian có thể lớn hơn những gì dữ liệu nhu cầu thể hiện.

Bây giờ ở một vị trí phía trên của chuỗi cung ứng, nếu bạn là nhà giám đốc của nhà cung cấp, các dữ liệu đơn hàng từ khách hàng sẽ quyết định nhu cầu của bạn. Nếu bạn cũng sử dụng mô hình dự báo làm trơn bằng hàm số mũ để cập nhật dự báo và tồn kho an toàn, những đơn hàng mà bạn đặt hàng với nhà cung cấp thậm chí còn biến động mạnh hơn. Ví dụ về sự biến động trong cầu thể hiện ở hình 2. Ở đó ta có thể thấy đơn hàng từ nhà phân phối cho nhà sản xuất đã biến động mạnh hơn nhu cầu của người tiêu dùng. Chính yếu tố tồn kho an toàn đã gây ra hiệu ứng bullwhip, trực giác có thể thấy rằng nếu thời gian giữa mỗi lần bổ sung hàng trong chuỗi cung ứng dài hơn thì mức độ biến động sẽ càng mạnh hơn.

Đơn đặt hàng theo gói/lô  (Order Batching) Trong chuỗi cung ứng, mỗi công ty khi đặt hàng với đối tác đều sử dụng một vài mô hình kiểm soát tồn kho. Khi nhu cầu đến, tồn kho sẽ giảm nhưng công ty có thể không đặt hàng với nhà cung cấp ngay lập tức mà họ thường gộp hoặc gom các nhu cầu lại rồi mới đặt hàng. Có hai hình thức đặt hàng theo gói: đặt hàng định kỳ và đặt hàng theo hình thức đẩy (push order).

Thay vì đặt hàng liên tục thường xuyên, các công ty đặt hàng theo tuần/hoặc hai tuần thậm chí hàng tháng. Có nhiều lý do phổ biến để giải thích  cho mô hình dự trữ dựa trên đặt hàng theo chu kỳ. Thường thì nhà cung cấp không thể xử lý các đơn hàng liên tục thường xuyên, vì yếu tố thời gian và chi phí xử lý đơn hàng kiểu ấy quá lớn. Nhiều nhà sản xuất đặt hàng với nhà cung cấp khi họ chạy các hệ thống MRP (Material Requirement Planning). Hệ thống MRP thường chạy hàng tháng và cho ra kết quả đặt hàng hàng tháng. Một công ty có những sản phẩm ít bán chạy sẽ thường đặt hàng theo tháng hơn.

Hãy xem xét trường hợp một công ty đặt hàng mỗi tháng cho nhà cung cấp của mình. Nhà cung cấp này sẽ gặp tình trạng đơn hàng thất thường. Vì đơn hàng có thể rất cao vào một thời điểm trong tháng trong khi cả tháng lại không có đơn hàng, điều này cũng góp phần gây ra hiệu ứng Bullwhip.

Một trở ngại lớn và phổ biến khác đối với một công ty muốn đặt hàng thường xuyên chính là tính kinh tế của vận tải. Rõ ràng có sự khác biệt giữa một FTL (Full Truck Load) và LTL (Less Truck Load).

Trong mô hình đặt hàng đẩy (push order), một công ty có thể trải qua tình trạng thường xuyên tăng nhu cầu đột biến. Công ty này có những đơn hàng “đẩy” định kỳ từ khách hàng, bởi vì người bán hàng thường được cấp trên đánh giá định kỳ theo quý hoặc năm làm phát sinh tình trạng đơn hàng tăng đột biến cuối tháng hoặc cuối năm. Nhân viên bán hàng thường hoàn thành “hạn ngạch bán hàng” bằng cách mượn các đơn hàng của kỳ kế tiếp.

Khi một công ty đối diện với các đơn hàng định kỳ từ khách hàng thì cũng là lúc hiệu ứng bullwhip xuất hiện. Nếu tất cả các chu kỳ đơn hàng được phân bổ đều trong suốt một tuần thì hiệu ứng Bullwhip sẽ được giảm thiểu.

Biến động giá cả

Theo ước tính, 80 phần trăm các giao dịch giữa nhà sản xuất và nhà phân phối trong ngành tạp hóa (bán lẻ) được thực hiện dưới hình thức “forward buy” (mua kỳ hạn), theo đó các sản phẩm được mua trước khi có nhu cầu, thường do mức giá hấp dẫn của nhà cung cấp chào bán. Các hợp đồng “forward buy” chiếm từ 75 tỷ đến 100 tỷ USD tồn kho của ngành bán lẻ.

Mua kỳ hạn thường do sự biến động giá cả trên thị trường. Nhà sản xuất và phân phối định kỳ có chương trình khuyến mãi đặc biệt như chiết khấu giá, chiết khấu theo số lượng, coupon, thối tiền (rebates)…. Tất cả chương trình khuyến mại này đều dẫn tới sự biến động giá cả. Hơn nữa, nhà sản xuất thường chào mời những hợp đồng thương mại hấp dẫn (như chiết khấu đặc biệt, ưu đãi giá, ưu đãi thanh toán) cho nhà phân phối và bán sỉ, một hình thức gián tiếp của chiết khấu giá.

Ví dụ, Kotler đã báo cáo rằng các hợp đồng thương mại đặc biệt và khuyến mãi cho người tiêu dùng chiếm tới 47% và 28% tổng ngân sách khuyến mãi của mình. Và thế là khách hàng mua hàng với số lượng lớn không hề phản ánh nhu cầu thực sự tại thời điểm đó. Họ mua hàng chỉ để dự trữ cho tương lai.

Hậu quả là sau đó, khách hàng chỉ mua hàng khi họ giải quyết hết lượng tồn kho của mình. Tức là mô hình mua hàng của họ không phản ánh thực mô hình tiêu thụ, mức biến động trong mua hàng theo số lượng lớn sẽ lớn hơn nhiều so với biến động tiêu thụ. Vậy là hiệu ứng Bullwhip lại xuất hiện.

Cứ mỗi khi mô hình định giá cao-thấp (high-low) (3) xuất hiện thì “forward buy” là một quyết định hợp lý. Nếu chi phí của dự trữ hàng tồn kho thấp hơn mức độ khác biệt về giá thì mua hàng “forward buy” quả là quyết định khá hợp lý.

Mặc dù một số công ty cho rằng mình có quyền được hưởng từ mô hình định giá cao-thấp nhưng phần lớn lại đang gánh chịu hậu quả từ nó. Ví dụ, một nhãn hiệu soup hàng đầu có doanh số bán hàng mang tính thời vụ và thường cao nhất vào mùa đông (xem hình 3).  Tuy nhiên, lượng hàng vận chuyển từ nhà sản xuất đến nhà phân phối phản ánh đơn hàng của nhà phân phối thì lại thay đổi rất mạnh. Khi đối diện với tình trạng đơn hàng lớn, công ty thường phải vận hành sản xuất liên tục, thậm chí là ngoài giờ nhưng khi đơn hàng giảm thì lại phải giảm sản xuất. Thay vào đó, công ty phải trữ hàng để phòng trừ trường hợp nhu cầu tăng cao.

Khi đơn hàng tăng cũng là lúc công ty phải trả chi phí cao cho việc vận chuyển. Hỏng hóc cũng tăng do dự trữ hàng và xử lý hàng với số lượng lớn hơn bình thường. Mỉa mai thay, tình trạng ấy lại do sự biến động về giá do chính nhà sản xuất và phân phối gây ra. Nên không có gì là buồn cười nếu người ta gọi thực tế này là “the dumbest marketing ploy ever” (mánh khóe marketing vớ vẩn nhất).

Trò chơi hạn chế và thiếu hụt (rationing and shortage gaming) Khi nhu cầu vượt quá khả năng cung cấp, nghĩa là nhà sản xuất đang hạn chế sản phẩm của mình đến khách hàng. Theo nghĩa đó, nhà sản xuất sẽ phân bổ số lượng tỷ lệ theo số lượng đã đặt hàng. Ví dụ, nếu tổng cung chỉ bằng 50% tổng cầu thì khách hàng chỉ nhận được 50% số lượng mà họ đã đặt hàng. Và nếu biết nhà sản xuất sẽ hạn chế khi sản phẩm bị thiếu hụt thì khách hàng sẽ phóng đại nhu cầu thực sự của mình lên khi họ đặt hàng. Sau đó, khi mà nhu cầu đã nguội, đơn hàng sẽ bất thình lình bị hủy bỏ.

Đây chính là phản ứng ngược khi có tình trạng thiếu hụt và chế độ phân bổ xuất hiện. Tác động của “trò chơi” này là đơn hàng của khách hàng phản ánh không chính xác nhu cầu thực. Hiện tượng này xuất hiện khá phổ biến. Vào những năm 1980, nhiều lần ngành công nghiệp máy tính rơi vào tình trạng thiếu hụt DRAM. Đơn hàng tăng vọt nhưng không phải do tiêu thụ tăng mà do dự đoán. Khách hàng đặt hàng gấp đôi với nhiều nhà cung cấp khác nhau và chính thức mua từ nhà cung cấp đầu tiên có thể giao hàng, sau đó hủy bỏ các đơn hàng trùng lắp còn lại.

Làm thế nào đối phó với hiệu ứng Bullwhip

Hiểu được bản chất nguyên nhân của hiệu ứng bullwhip có thể giúp các nhà quản lý tìm ra phương cách giảm thiểu nó. Thực tế nhiều công ty đã bắt đầu ứng dụng các chương trình đổi mới giúp giải quyết vấn đề này.