L'effetto frusta (catena di approvvigionamento)

All’interno delle catene di approvvigionamento, l’effetto frusta si verifica a causa dell’amplificazione delle fluttuazioni che risalgono la catena. Mentre le aziende a valle possono affrontare una domanda stabile da parte dei consumatori, gli anelli a monte, compresi i fornitori, possono sperimentare maggiori variazioni a causa di fattori come le fluttuazioni dei prezzi, la suddivisione in lotti, la modellazione predittiva e i problemi di coordinamento. L’effetto frusta, identificato per la prima volta negli anni ‘60, è diventato diffuso in un mondo globalizzato in cui le catene di approvvigionamento sono complesse, grandi e internazionali. Genera inventari eccessivi, ritardi e un servizio clienti scadente, soprattutto per le industrie con molti intermediari. Le aziende si sono adattate per far fronte a questa domanda irregolare, lisciando la loro produzione e garantendo livelli di scorte sufficienti.

Effetti di amplificazione nella catena di approvvigionamento

La catena di approvvigionamento può essere vista come un sistema in cui le aziende regolano gli acquisti, la produzione e i prezzi. L’obiettivo generale è mantenere l’approvvigionamento allineato alla domanda, di fronte a fluttuazioni casuali che richiedono continui adeguamenti alle condizioni di mercato. Effettuare questi adeguamenti rientra tipicamente nell’ampio ambito della gestione della catena di approvvigionamento (SCM).

In questo sistema, le decisioni di SCM possono esacerbare le fluttuazioni che risalgono la catena. Considerando un semplice esempio di FMGC con un negozio, un magazzino regionale e una fabbrica che rifornisce l’intero paese, le amplificazioni possono derivare dagli ordini suddivisi in lotti: mentre i consumatori acquistano prodotti solo uno alla volta, il negozio, per motivi di costo, ordina pallet dal suo fornitore. Pertanto, il magazzino regionale si trova di fronte a una domanda di pallet ma può ordinare solo camion completi dalla fabbrica. Alla fine, la fabbrica riceve ordini erratici di camion, anche se la domanda dei consumatori è stabile.

Inoltre, sincronizzazioni accidentali, come gli ordini del calendario, causano effetti di risonanza che accentuano gli effetti frusta. Se due magazzini si abituano a effettuare i loro ordini il lunedì, perché semplifica la loro pianificazione interna, il risultato è un ordine di due camion anziché uno per la fabbrica quel giorno. In questa situazione, la mancanza di dati può portare l’anello a monte a interpretare erroneamente questa situazione come un’impennata della domanda e ad aumentare la sua produzione.

Individuazione delle cause principali

Gli effetti frusta generalmente derivano dall’intento di ottenere economie di scala (suddivisione in lotti, promozioni) o come conseguenza dei modelli decisionali di SCM stessi (modellazione predittiva, problemi di coordinamento).

Promozioni

I produttori cercano di aumentare la loro quota di mercato attraverso promozioni e sconti sul mercato. Di fronte a variazioni dei prezzi, le aziende acquistano quantità che non riflettono le loro esigenze immediate e creano effetti frusta. Preferiscono acquistare in quantità maggiori e fare scorte per il futuro per ottenere economie di scala.

Sebbene le promozioni possano sembrare irrazionali perché creano costi aggiuntivi per i produttori, sono un modo per influenzare i mercati e alterare gli equilibri. Infatti, gli sconti temporanei concentrano la domanda e costringono i produttori a fare scorte a grande spesa, ma rappresentano anche un’opportunità per guadagnare quote di mercato disturbando lo status quo.

Suddivisione in lotti

La suddivisione in lotti consiste nel tentativo delle aziende di sfruttare le economie di scala attraverso sconti di prezzo, spedizioni in lotti o lotti di produzione. Per il riapprovvigionamento delle scorte, un magazzino non effettua immediatamente un ordine con la propria fabbrica. Preferisce suddividere, o accumulare, le richieste per ridurre i costi associati e ottenere economie di scala sulla consegna.

I lotti comportano dei compromessi tra le economie di scala e i problemi che creano: mentre i grandi lotti riducono i costi di produzione, i ritardi indotti tra il riapprovvigionamento e le vendite portano a una desincronizzazione con la domanda e costringono le aziende a accumulare grandi scorte. Pertanto, le aziende devono arbitrare per determinare una dimensione del lotto che non esaurisca i vantaggi delle economie di scala. Se un magazzino ordina due camion contemporaneamente mentre sarebbe possibile distribuire gli ordini durante la settimana, questa situazione non comporta economie di scala ma aumenta i livelli di scorte e i costi associati.

Sebbene non sia sempre possibile suddividere i lotti in produzione (vincoli sui tempi di reazione nella chimica industriale…), la spedizione offre molti leve per farlo. In primo luogo, le aziende possono automatizzare gli ordini per ridurre al minimo la durata tra la soglia di approvvigionamento e il riapprovvigionamento. In secondo luogo, possono effettuare ordini con assortimenti di prodotti diversi per ridurre il numero di riapprovvigionamenti. In terzo luogo, le aziende possono distribuire i riapprovvigionamenti in modo uniforme per livellare i loro livelli di scorte nel tempo.

Modellazione predittiva

La gestione della catena di approvvigionamento si basa sulla corretta anticipazione degli eventi futuri. Le aziende determinano il loro adeguato livello di produzione attraverso una previsione della domanda utilizzando modelli predittivi. Questi modelli sono detti convessi quando le previsioni assorbono e attenuano gli shock come riflessi dai dati storici. Per loro natura, questi modelli, il più semplice dei quali è la media mobile, tenderanno a reagire lentamente alle variazioni recenti. D’altra parte, i modelli non convessi adottano una prospettiva diversa. Invece di essere conservativi, questi modelli, come le tendenze lineari, possono proporre risposte che non sono state osservate in passato. Non sono strettamente vincolati da ciò che è già stato osservato e possono amplificare le fluttuazioni a rischio di finire con una sovrapproduzione.

Il livello accettabile di rischio generato dai modelli predittivi dipende dal settore. I modelli non convessi sono ottimali per i prodotti non deperibili, come gli orologi di lusso, dove una grande parte del costo di produzione è nei materiali utilizzati. Queste aziende possono approfittare di un improvviso aumento della domanda per ottenere un buon profitto. Se il modello reagisce eccessivamente, sarà comunque possibile riutilizzare i materiali su un altro prodotto senza subire perdite eccessive. D’altra parte, i modelli convessi sono più adatti per i prodotti deperibili. Per le fragole, il valore del prodotto diminuisce rapidamente e una sovrapproduzione può trasformarsi in una perdita netta se il modello di previsione è scelto male.

Problemi di coordinamento

“I giochi” si verificano quando un’azienda non reagisce alle condizioni di mercato, ma alla reazione prevista degli altri giocatori. Nei “giochi”, le aziende smettono di allineare l’offerta con la domanda e cercano di spostare l’equilibrio a proprio vantaggio. Ad esempio, quando individuano successi, le aziende possono cercare di acaparare il mercato acquistando un intero stock. Questa strategia consente loro di garantire l’esclusività su un prodotto e quindi di guadagnare quote di mercato attirando nuovi consumatori. Tuttavia, ciò crea incertezza e picchi irregolari di domanda per i fornitori, portando a problemi di coordinamento. In risposta, i fornitori possono decidere di razionare i loro prodotti per ridurre le fluttuazioni degli ordini. Questo è probabilmente subottimale e costoso sia per l’offerta che per la domanda, in quanto riduce le quantità scambiate. La soluzione principale per ridurre al minimo le strategie di gioco è ridurre le asimmetrie informative al fine di mettere tutti i giocatori sullo stesso piano. Per farlo, alcuni fornitori costringono i loro clienti a fornire loro un accesso diretto ai loro livelli di stock. In questo modo, evitano di interpretare erroneamente la domanda dei clienti e utilizzano queste informazioni per garantire i loro livelli di stock.

Prospettive contrarie

Le aziende possono approfittare degli effetti della frusta e non sempre desiderano mitigarli. Per i “prodotti a colpo sicuro” (moda, prodotti culturali, ecc.), le aziende scelgono di produrre più del livello di domanda per fornire impulsi, sperando che una diffusione massiccia del prodotto crei un effetto di buzz. Questa strategia viene utilizzata per i prodotti “winner takes all” in cui l’incertezza e la variabilità sono intrinseche e per i quali il successo di un prodotto altamente redditizio compenserà i numerosi fallimenti.

All’opposto degli effetti della frusta, la supply chain può anche essere una fonte di attenuazione. Per l’esempio della produzione di acqua in bottiglia, anche se la domanda è principalmente concentrata in estate, il produttore produce durante tutto l’anno per garantire scorte di buffer per far fronte al picco stagionale. In questo caso, la domanda dei consumatori varia più intensamente rispetto alla produzione. Questo meccanismo si accentua ad ogni livello della supply chain e le variazioni della domanda si appiattiscono man mano che ci si sposta verso l’alto nella catena.

Sfruttando il tempo e i vincoli di inventario nella supply chain, le aziende possono utilizzare la strategia della scarsità percepita per aumentare l’attrattiva dei loro prodotti. Sottostimando deliberatamente la domanda e favorendo i ritardi, creano stock-out e aspettative per il loro prodotto (code), rafforzando così l’immagine associata alla scarsità.