Supply and Operations Management PDF

PD Dr. Benjamin Nitsche WiSe 2023/24 Designprinzipien von Wertschöpfungsnetzen Supply and Operations Management Lernziele Sie verstehen effiziente und reaktionsfähige Logistikstrategien und Ihren Einfluss in der Praxis Sie bekommen ein Verständnis für den Entkopplungspunkt und die jeweiligen Strateg...

PD Dr. Benjamin Nitsche WiSe 2023/24 Designprinzipien von Wertschöpfungsnetzen Supply and Operations Management Lernziele Sie verstehen effiziente und reaktionsfähige Logistikstrategien und Ihren Einfluss in der Praxis Sie bekommen ein Verständnis für den Entkopplungspunkt und die jeweiligen Strategien, die sich aus der Position des Entkopplungspunktes ergeben Sie können die Begriffe Spekulation und Postponement erläutern sowie ihre Implikationen auf die Herstellungs- und Logistikprozesse erläutern. Sie verstehen den Einfluss von Technologien der digitalen Transformation auf das Management logistischer Herausforderungen Dr. Benjamin Nitsche 2 Agenda 1. Theoretische Grundlagen zur Gestaltung von Wertschöpfungsnetzen a) Effiziente vs. Reaktionsfähige Wertschöpfungsnetze i. Fisher-Modell ii. Lee-Modell b) Spekulation vs. Postponement c) Bullwhip-Effekt 2. Einfluss der Digitalisierung auf die Gestaltung von Wertschöpfungsnetzen Dr. Benjamin Nitsche 3 The link between a firm's strategy and supply chain will determine performance "Any discussion of the link between corporate performance and supply chain performance must begin with strategy. Simply put, overall business strategy and supply chain strategy need to be aligned. Only then, can the impact of supply chain activities on corporate performance be effectively measured." Presutti and Mawhinney (2007, p. 34) Dr. Benjamin Nitsche 4 Competitive Strategy vs. Supply Chain Strategy Competitive Strategy “A company’s competitive strategy defines, relative to its competitors, the set of customer needs that it seeks to satisfy through its products and services.” Chopra & Meindl (2016), p. 31 Supply Chain Strategy “A supply chain strategy determines the nature of procurement of raw materials, transportation of materials to and from the company, manufacture of the product or operation to provide the service, and distribution of the product to the customer, along with any follow-up service and a specification of whether theses processes will be performed in-house or outsourced.” Chopra & Meindl (2016), p. 32 Dr. Benjamin Nitsche 5 A "typical" value chain Support: Finance, accounting, information technology, human resources Consistency and support between competitive strategy, supply chain strategy, and other functional strategies is important Strategic fit Consistency between customer priorities of the competitive strategy and supply chain capabilities specified by the supply chain strategy Competitive and supply chain strategies have the same goals Dr. Benjamin Nitsche 6 Strategic Fit Strategic Fit Competitive Strategy “Strategic fit requires that both the competitive and supply chain strategies of a company have aligned goals.” Chopra & Meindl (2016) Supply Chain Strategy Source: Chopra & Meindl (2016) Dr. Benjamin Nitsche 7 Agenda 1. Theoretische Grundlagen zur Gestaltung von Wertschöpfungsnetzen a) Effiziente vs. Reaktionsfähige Wertschöpfungsnetze i. Fisher-Modell ii. Lee-Modell b) Spekulation vs. Postponement c) Bullwhip-Effekt 2. Einfluss der Digitalisierung auf die Grundlage von Wertschöpfungsnetzen Dr. Benjamin Nitsche 8 Dimension 1 des Fisher-Modells: funktionale vs. Innovative Produkte niedrig Nachfrageunsicherheit funktionale Produkte hoch innovative Produkte ▪ Befriedigung von Grundbedürfnissen ▪ Neuheiten ▪ kaum Änderungen im Zeitverlauf ▪ größere Veränderungen im Zeitverlauf ▪ stabile, vorhersagbare Nachfrage ▪ schwierige Vorhersage der Nachfrage ▪ lange Lebensdauer ▪ kurze Lebensdauer  Tomatensuppe  Trendmode  Nudeln  Mobiltelefone  Alltagsgegenstände  Gänzlich neue Produkte Dr. Benjamin Nitsche 9 Dimension 1 des Fisher-Modells: funktionale vs. Innovative Produkte funktional innovativ Lebensdauer mehr als 2 Jahre 3 Monate – 1 Jahr Deckungsbeitrag 5–20 % 20–60 % Produktvarianten wenige viele Fehlerbereich der Vorhersage des Produktions-zeitpunkts 10 % 40–100 % Fehlmengenrate 1–2 % 10–40 % Preiszwangs-abschlag zum Saisonende 0% 10–25 % Durchlaufzeit Einzelfertigung 6 Monate – 1 Jahr 1 Tag – 2 Wochen Quelle: vgl. Fisher (1997). Dr. Benjamin Nitsche 10 Dimension 2 des Fisher-Modells: effiziente vs. reaktionsfähige Logistik-Strategie Nudeln Unterwäsche niedrig Autos Reaktionsfähigkeit (responsiveness) des Logistiknetzwerks Effizientes Logistiknetzwerk ▪ Minimierung „physischer“ Kosten, d. h. Kosten für Produktion, Transport und Lagerung von Beständen. Dr. Benjamin Nitsche Kunden-PCs hoch Reaktionsfähiges Logistiknetzwerk ▪ Minimierung der Marktfehlallokationskosten, d. h. Kosten für fehlende Übereinstimmung Angebot/Nachfrage. Quelle: vgl. Fisher (1997). 11 Anhand ihrer Design-Eigenschaften können effiziente und reaktionsfähige Logistiknetzwerke unterschieden werden Design-Eigenschaften Effizientes Logistiknetzwerk Reaktionsfähiges Logistiknetzwerks HOHE BEDEUTUNG Niedrige Bedeutung Niedrige Bedeutung HOHE BEDEUTUNG Logistik-Kosten-Minimierung Lagerumschlag Kapazitätsauslastung Liefertreue Pufferbestand Pufferkapazität Kundenbetreuung Nachfragereaktionsfähigkeit Produkteinführungsfrequenz Quelle: vgl. Roland Berger (2008): Global SCM Excellence Study. Dr. Benjamin Nitsche 12 Dimension 2 des Fisher-Modells: effiziente vs. reaktionsfähige Logistik-Strategie effizient reaktionsfähig Hauptzweck effiziente Lieferung der vorhersagbaren Nachfragemenge zu niedrigstmöglichen Kosten schnelle Reaktion auf unvorhergesehene Nachfrage zur Verhin-derung von Engpässen, Preisnachlässen und obsoleten Beständen Herstellungsfokus hohe Kapazitäts-auslastung hohe Pufferüberkapazität Bestandsstrategie Bestandsminimierung hohe Pufferbestände für Teile und Endprodukte Fokus bei der Durchlaufzeit kurze Durchlaufzeiten nur, wenn dadurch Kosten reduziert werden Reduzierung der Durchlaufzeiten um jeden Preis Ansatz zur Lieferantenauswahl Auswahl nach Kosten und Qualität Auswahl nach Schnelligkeit, Flexibilität und Qualität Produktdesignstrategie Maximiere Leistung, minimiere Kosten Modulares Design, um Produktdifferenzierung aufzuschieben Quelle: vgl. Fisher (1997). Dr. Benjamin Nitsche 13 Funktionales Produkt Innovatives Produkt Effizienz Übereinstimmung keine Übereinstimmung Reaktionsfähigkeit Übereinstimmung von Produkt und Logistik-Strategie im Fisher-Modell keine Übereinstimmung Übereinstimmung Quelle: vgl. Fisher (1997). Dr. Benjamin Nitsche 14 Der Erfolg hängt vom richtigen Verhältnis zwischen Effizienz und Reaktionsfähigkeit ab Reaktionsfähigkeit hoch Seven Eleven beliefert seine Filialen mehrfach täglich mit Artikeln – zum Frühstück, Mittagessen bzw. Abendessen Aldi verkauft eine kleine Anzahl von Varianten jwls. in großen Packungen, um Kosten zu miminieren Effizienz niedrig niedrig Dr. Benjamin Nitsche Quelle: vgl. Chopra/Meindl (2007). 15 Agenda 1. Theoretische Grundlagen zur Gestaltung von Wertschöpfungsnetzen a) Effiziente vs. Reaktionsfähige Wertschöpfungsnetze i. Fisher-Modell ii. Lee-Modell b) Spekulation vs. Postponement c) Bullwhip-Effekt 2. Einfluss der Digitalisierung auf die Gestaltung von Wertschöpfungsnetzen Dr. Benjamin Nitsche 16 Die Nachfragedimension des Fisher-Modells wird im Lee-Modell um eine Angebotsdimension ergänzt stabiles Angebot instabiles Angebot Betriebsausfälle wenige anfällig Gewinne stabil, hoch variabel, niedrig Qualitätsprobleme wenige denkbar Lieferantenanzahl viele Quellen wenige Quellen Lieferanten verlässlich unzuverlässig Prozessänderungen wenige viele Kapazitätszwänge wenige denkbar Umrüstung einfach schwierig Flexibilität hoch niedrig Durchlaufzeit verlässlich variabel Quelle: vgl. Lee (2002). Dr. Benjamin Nitsche 17 Übereinstimmung von Angebot und Nachfrage im Lee-Modell niedrig (funktionales Produkt) hoch (innovatives Produkt) niedrig (stabile Prozesse) Lebensmittel, Socken, Öl, Gas Mode, Computer, Popmusik hoch (instabile Prozesse) Angebotsunsicherheit Nachfrageunsicherheit Wasserkraft, bestimmte Nahrungsprodukte Mobiltelefone, Halbleiter, Hochleistungsrechner Quelle: vgl. Lee (2002). Dr. Benjamin Nitsche 18 Die von Lee vorgeschlagenen Normstrategien hängen von Angebots- und Nachfrageunsicherheit ab niedrig (funktionales Produkt) hoch (innovatives Produkt) niedrig (stabile Prozesse) Efficient Logistics Networks Responsive Logistics Networks hoch (instabile Prozesse) Angebotsunsicherheit Nachfrageunsicherheit Risk-hedging Logistics Networks Agile Logistics Networks Quelle: vgl. Lee (2002). Dr. Benjamin Nitsche 19 Reduzierung von Unsicherheit im Lee-Modell Nachfrageunsicherheit niedrig (stabile Prozesse) hoch (innovatives Produkt) hoch (instabile Prozesse) Angebotsunsicherheit niedrig (funktionales Produkt) ▪ Bei fehlender Übereinstimmung kann entweder die Angebots- oder die Nachfrageunsicherheit verändert werden – oder das Logistik-Setup! Quelle: vgl. Lee (2002). Dr. Benjamin Nitsche 20 Agenda 1. Theoretische Grundlagen zur Gestaltung von Wertschöpfungsnetzen a) Effiziente vs. Reaktionsfähige Wertschöpfungsnetze i. Fisher-Modell ii. Lee-Modell b) Spekulation vs. Postponement c) Bullwhip-Effekt 2. Einfluss der Digitalisierung auf die Gestaltung von Wertschöpfungsnetzen Dr. Benjamin Nitsche 21 Definition Entkopplung Entkopplungspunkt (customer order decoupling point) trennt – bezogen auf die Kundennachfrage – Entscheidungen, die unter Unsicherheit getroffen werden (→ Push-Prozesse) von Entscheidungen, die unter Sicherheit getroffen werden (→ Pull-Prozesse). Entkopplungspunkt ▪ Fokus auf Schlankheit, Kosten und Geschwindigkeit ▪ Vorhersage-Orientierung ▪ Unsichere Umwelt ▪ ▪ Push-Strategie Standardisierte Produktion ▪ Fokus auf Agilität und Flexibilität ▪ Nachfrage-Orientierung ▪ Wenige Unsicherheiten ▪ Pull-Strategie ▪ Produktion nach Kundenwünschen Quelle: vgl. Stevenson/Spring (2007). Dr. Benjamin Nitsche 22 Entkopplungspunkt als Leagility-Strategie Lean Materialversorgung Schlanke Prozesse Kundenbefriedigung Materialversorgung Agile Prozesse Kundenbefriedigung Agile Entkopplungspunkt Materialversorgung Schlanke Prozesse Agile Prozesse Kundenbefriedigung Quelle: vgl. Mason-Jones/Naylor/Towill (2000). Dr. Benjamin Nitsche 23 Je nach Position des Entkopplungspunktes ergeben sich unterschiedliche Strategien Quelle: Naylor (1999), Hoekstra/Romme (1992). Dr. Benjamin Nitsche 24 Entkopplungspunkt-Strategien Grundidee Buy-toOrder Die Logistik produziert einzigartige Produkte, die nicht unbedingt dieselben Rohstoffe enthalten. Der Endkunde ist auf lange Durchlaufzeiten eingestellt. Die Nachfrage nach Produkten schwankt stark. Es findet keine Lagerung der Produkte statt. Make-toOrder Verschiedenen Produkte können aus denselben Rohstoffen gefertigt werden. Die Produkte müssen entsprechend der Nachfrage an Kundenwünsche angepasst werden. Es entstehen Risiken durch die Lagerung von Rohstoffen und Komponenten. Assemble-toOrder Der Entkopplungspunkt verschiebt sich zwischen Hersteller und Montagefirma (assembler). Die Anpassung an Kundenwünsche ist auf einen späten Zeitpunkt hinausgezögert. Zu einem gewissen Grad wird auf Nachfragewünsche reagiert. Make-toStock Die Logistik konzentriert sich auf die Lieferung eines Standardproduktes. Es wird von einer stetigen Nachfrage ausgegangen. Wie bei den vorhergehenden Strategien können unterschiedliche Nachfrageorte unterschieden werden. Ship-toStock Auch hier wird ein Standardprodukt geliefert. Die Nachfrage muss nun besonders genau vorhergesagt werden, da der Entkopplungspunkt zum Einzelhändler verschoben ist. Zwischen Nachfrageorten kann daher nicht mehr gewechselt werden. Quelle: vgl. Naylor et al. (1999). Dr. Benjamin Nitsche 25 Grundidee Spekulation Spekulation Beschaffung, Fertigung u. Distribution basieren auf Vorhersagen oder Erfahrungswerten. ▪ Endprodukte werden frühzeitig an Distributionszentren in Kundennähe übergeben – dies geschieht unabhängig vom eigentlichen Kundenauftrag. ▪ Die Erzeugung von Varianten und Festlegung der Endprodukte geschieht so früh wie möglich. ▪ Ziele Verringerung von Kosten durch die Nutzung großer Losgrößen und Skaleneffekten (economies of scale) Service-Verbesserung: hoher Servicegrad, Lieferflexibilität, schnelle Reaktionszeiten auf Kundenaufträge Vermeidung von Fehlmengen und Kundenabwanderungen ▪ Probleme Hohe Risiken, hohe Bestände, hohes eingesetztes Kapital, obsolete Ware Dr. Benjamin Nitsche 26 Grundidee Postponement (= Aufschubstrategie) ▪ Wenn Entscheidungen über die Konfiguration vor Bekanntwerden der tatsächlichen Nachfrage zu treffen sind, dann besteht das Risiko, dass das Produkt nicht zur Nachfrage passt. ▪ Beispiel: Der Kunde fragt einen blauen Viersitzer mit Klimaanlage nach, der Händler hat jedoch nur einen roten Zweisitzer mit Schiebedach verfügbar. Postponement [Christopher (2005), S. 134] Postponement refers to the process by which the commitment of a product to its final form or location is delayed for as long as possible. ▪ Beim Postponement – auch Aufschubstrategie genannt – wird bereits beim Produktdesign auf eine möglichst späte Konfiguration geachtet. ▪ Der Begriff wurde durch Alderson (1950) geprägt. Quelle: Christopher (2005), S. 134 f. Dr. Benjamin Nitsche 27 Vorteile durch Herstellungs-Postponement ▪ Verringerter Gesamtbestand Im Lager müssen nur wenige generische Komponenten statt vieler Varianten vorgehalten werden. ▪ Erhöhte Flexibilität Die generischen Komponenten können in einer Vielzahl von Endprodukten verbaut werden. ▪ Erhöhte Variantenzahl Die generischen Komponenten gehen trotz Massenfertigung in sehr unterschiedliche Produktvarianten auf. ▪ Erleichterte Vorhersage Der Bedarf nach generischen Komponenten lässt sich genauer prognostizieren als für Endprodukte. Quelle: Christopher (2005), S. 216 f. Dr. Benjamin Nitsche 28 Drei Aspekte von Herstellungspostponement 1. Prozessstandardisierung Standardisierung der ersten Schritte des Prozesses über die Produktlinie hinweg, damit Produkte in diesen Schritten nicht differenziert sind und die Produkte ihre eigene „Persönlichkeit“ in einer späteren Phase erhalten. 2. Prozessumordnung Die Reihenfolge wird verändert, sodass gemeinsam genutzte Komponenten oder Merkmale eher am Anfang des Prozesses hinzugefügt werden. Zu einer Produktdifferenzierung führende Komponenten oder Merkmale werden erst später hinzugefügt. 3. Komponentenstandardisierung Hierbei wird das Produkt in Komponenten zerlegt, aus denen das Produkt zu unterschiedlichen Zeitpunkten zusammengesetzt werden kann. → Nachfolgend werden die drei Treiber näher beleuchtet! Quelle: vgl. Swaminathan/Lee (2003). Dr. Benjamin Nitsche 29 Postponement durch Prozessstandardisierung ▪ Postponement durch das Standardisieren von Prozessschritten ▪ Bei der Fertigung vieler elektronischer Geräte sind regionale Besonderheiten zu berücksichtigen, etwa unterschiedliche Netzteile durch unterschiedliche Stromnetze oder unterschiedliche Handbücher durch unterschiedliche Sprachen. ▪ Klassisches Beispiel für Postponement durch Prozessstandardisierung! alte Strategie ▪ Alle regionalspezifischen Drucker werden in einer Region gefertigt ▪ Drucker werden als Fertigwaren in alle anderen Regionen (USA, EU, Asien) versandt Kosten durch Nachfrageschwankungen je Region und extra Lieferzeit ▪ neue Strategie ▪ Anpassung des Produktdesigns ▪ Ausführung standardisierter Fertigungsschritte ▪ Regionalspezifische Fertigungsschritte (z.B. Netzteil) erst nach Kundenauftrag ▪ Nachfrageschwankungen der Regionen gleichen sich teilweise aus Quelle: vgl. Lee/Billington/Carter (1993). Dr. Benjamin Nitsche 30 Postponement durch Prozessstandardisierung ▪ Postponement durch Tausch von Prozessschritten ▪ Die Anpassung des Produkts an die Saison (andere Verpackung/Farbe/Muster/etc. ) erst als letzten Prozessschritt anstatt vorher ▪ Klassisches Beispiel für Postponement durch Prozessumordnung! alte Strategie neue Strategie ▪ Produkte werden komplett fertig produziert ▪ Lagerung Produkte ohne Saison Bezug. ▪ Fertige Produkte werden gelagert bist sie durch den Handel abgerufen werden ▪ Die Prozessschritte zur Saisonalität werden erst kurz vor dem Abruf des Handel getätigt. ▪ Nachfragevariabilität durch saisonal unterschiedliche Präferenzen. ▪ Durch die Einführung von Postponement sinkt der Bestand. Quelle: vgl. Dapiran (1992). Dr. Benjamin Nitsche 31 Linearer Prozessablauf ▪ Annahmen: Eine Produkt durchläuft ein zweistufiges Fertigungssystem und erhält je Stufe ein zusätzliches Merkmal mit je zwei Optionen. Es ergeben sich vier Produktvarianten. Dies ist ein einfaches Beispiel für einen linearen Prozessablauf, der sich durch Tausch der Prozessschritte umordnen lässt. ▪ Beispiel: Die Aufgaben „Färben“ und „Stricken“ bei der Fertigung eines Kleidungsstücks lassen die Wahl, ob erst das Färben oder erst das Stricken durchgeführt wird. In beiden Fällen entstehen die gleichen Produktvarianten. 11 Färben 12 21 22 Prozessumordnung Stricken 11 Färben Stricken 21 12 22 Quelle: vgl. Swaminathan/Lee (2003). Dr. Benjamin Nitsche 32 Postponement durch Komponentenstandardisierung ▪ Postponement durch das Standardisieren von Produktkomponenten ▪ Bei einen Produkt für den Weltweitenmarkt sicherstellen das alle Produktkomponenten bis hin zur letzten Schraube identisch sind. ▪ Klassisches Beispiel für Postponement durch Komponentenstandardisierung! alte Strategie ▪ ▪ Kunde in einer bestimmten Region tätigt eine große Bestellung mit sehr kurze Lieferzeit. Um sicher zu gehen das der Kunde für die gesamte Menge das identische Produkt bekommt ist Outsourcing zu den anderen Standorten nicht möglich. neue Strategie ▪ Anpassung des Produktdesigns unter Verwendung gemeinsamer Bausteine. ▪ Die Kapazität der andere Standorte lässt sich nutzen um den Kundenwunsch zu entsprechen. Quelle: vgl. Hoyt/Lopez-Tello (2001); vgl. Swaminathan/Lee (2003). Dr. Benjamin Nitsche 33 Komponentenstandardisierung ▪ Bei einer vollständigen Nutzenanalyse von Postponement auf Basis von Komponentenstandardisierung sind folgende Aspekte zu berücksichtigen: Bestandseinsparungen für Komponenten, Anstieg der Materialkosten für gemeinsame Komponenten, Zusätzliche Kosten für die Änderung der Konstruktion, Bestandseinsparungen für die fertigen Produkte. Quelle: vgl. Lee (1996). Dr. Benjamin Nitsche 34 Fallbeispiel: Profitsteigerung Netzteil für Drucker bei Hewlett-Packard (1/2) Drucker mit Netzteil für N-Amerika Japan Nord Amerika Initial Assembly Final Assembly Produktion des HP Laserjet Drucker mit Netzteil für Europa Europa Zeitraum für regionsspezifische Forecasts Entscheidung über die Regionsspezifikation Quelle: Feitzinger, Lee Ausgangssituation ▪ Montage der Drucker in Japan ▪ Jeder Drucker wird in der Endmontage mit einem regionsspezifischen Netzteil ausgestattet ▪ Sehr frühe regionsspezifische Festlegung, somit sehr langer regionsspezifischer Vorhersagezeitraum ▪ Notwendigkeit von Sicherheitslagerbeständen für jede Region Dr. Benjamin Nitsche 35 Fallbeispiel: Netzteil für Drucker bei Hewlett-Packard (2/2) Drucker mit generischem Netzteil Japan Nord Amerika Initial Assembly Final Assembly Produktion des HP Laserjet Europa Zeitraum für regionsspezifische Forecasts Entscheidung über Quelle: Feitzinger, Lee die Regionsspezifikation Re-engineering: Postponement durch Standardisierung ▪ Einbau von Universalnetzteilen, die in beiden Zielregionen verwendet werden können ▪ Senkung des Sicherheitslagerbestandes in Japan ▪ Geringere Volatilität durch Aggregieren der Nachfrage von Nord-Amerika und Europa ▪ Verkürzung des Vorhersagehorizonts ▪ Höhere Flexibilität ▪ Bei extremen Nachfrageschwankungen können Bestände zwischen den Regionen verschoben werden Kostenbewertung des Re-engineerings ▪ Zusätzliche Kosten für Universalnetzteil (Entwicklungskosten und höhere Produktionskosten ▪ Kosteneinsparungen durch Senkung von Lagerkosten und geringerer Kapitalbindung Dr. Benjamin Nitsche 36 Agenda 1. Theoretische Grundlagen zur Gestaltung von Wertschöpfungsnetzen a) Effiziente vs. Reaktionsfähige Wertschöpfungsnetze i. Fisher-Modell ii. Lee-Modell b) Spekulation vs. Postponement c) Bullwhip-Effekt 2. Einfluss der Digitalisierung auf die Gestaltung von Wertschöpfungsnetzen Dr. Benjamin Nitsche 37 Beispiel: Procter & Gamble beobachtet Aufschaukeln der Bestellschwankungen in der Lieferkette Lieferant Hersteller Großhandel Einzelhandel ▪ Procter & Gamble betrachtet die Bestellungen für seinen Verkaufsschlager „Pampers“. ▪ Die Nachfrage nach Windeln durch die Endkunden verläuft gleichmäßig, da Säuglinge täglich neue Windeln benötigen. Die Verkäufe im Einzelhandel schwanken daher kaum. ▪ Bestellungen des Großhandels schwanken stark, Bestellungen beim Lieferanten sogar noch stärker: Schwankungen schaukeln sich in vorgelagerte Richtung der Lieferkette auf. ▪ Procter & Gamble bezeichnet dieses Phänomen als Peitscheneffekt (bullwhip effect). Bestellschwankungen Quelle: vgl. Lee et al. (1997). Dr. Benjamin Nitsche 38 Bestellungen der Endkunden Bestellmenge Bestellmenge Erhöhte Schwankung von Bestellungen entlang logistischer Netzwerke Bestellungen des Einzelhändlers beim Hersteller Bestellungen des Großhändlers beim Hersteller Zeit Zeit Bestellmenge Bestellmenge Zeit Bestellungen des Herstellers beim Zulieferer Zeit Quelle: vgl. Lee et al. (1997). Dr. Benjamin Nitsche 39 Definition Peitscheneffekt Peitscheneffekt (= bullwhip effect, whiplash effect) (Definition) phenomenon where orders to the supplier tend to have larger variance than sales to the buyer (i.e., demand distortion), and the distortion propagates upstream in an amplified form (i.e., variance amplification). [Lee et al., 2004] ▪ Die Verzerrung der Nachfrageinformationen impliziert, dass ein nur an kurzfristigen Bestelldaten ausgerichteter Hersteller von der verstärkten Nachfrageentwicklung irregeführt wird. ▪ Dies hat schwerwiegende Auswirkungen auf die Kosten des Herstellers: zusätzliche Rohstoffkosten aufgrund ungeplanter Vorratseinkäufen, höhere Fertigungskosten durch Überkapazitäten, ineffiziente Auslastungen und Überstunden, überflüssige Lagerkosten, zusätzliche Transportkosten aufgrund ineffizienter Planung, höhere Frachtraten. Quelle: vgl. Lee et al. (2004), S. 1875 f. Dr. Benjamin Nitsche 40 Interpretationen des Peitscheneffekts Verhaltensannahmen Verminderung des Peitscheneffekts Sterman (1989) Lee et al. (2004) irrationales Verhalten der Mitglieder des Logistiknetzwerks und falsche Wahrnehmung von Rückmeldungen beschränkt-rationales Verhalten der Mitglieder des Logistiknetzwerks im Streben nach dem Optimum Ausbildung der Mitglieder des Logistiknetzwerks Veränderung der institutionellen/ interorganisationellen Infrastruktur und der zugehörigen Prozessen Quelle: vgl. Lee et al. (2004), S. 1876 f. Dr. Benjamin Nitsche 41 Vier Ursachen des Peitscheneffekts ▪ Optimierung des Bestands 1. Verarbeitung von Nachfragesignalen: Situation mit nichtstationärer Nachfrage, bei der die Aktualisierung von Nachfrageprognosen auf Basis der vergangenen Nachfrage erfolgt. Im Handel wird die beobachtete Nachfrage oft routinemäßig als Signal für die zukünftige Nachfrage aufgefasst. 2. Auftragsbündelung (order batching): Bei Vorliegen bestellfixer Kosten ist eine Bestellung in jeder Periode unwirtschaftlich und es lohnt sich Aufträge zu bündeln. In der Realität ist Auftragsbündelung üblich, weil Käufer stets versuchen dadurch Vorteile bei Preisen und Transporten zu erhalten. ▪ Reaktion auf die Marktdynamik 3. Engpasspoker (rationing game): Situation in der die Käufer aufgrund eines Lieferengpasses ihre Bestellmengen strategisch anpassen. Dies geschieht typischerweise während der Wachstumsphase des Produktlebenszyklus, wenn die Nachfrage das Angebot übersteigt. 4. Preisschwankungen: Der Beschaffungspreis eines Produktes ist üblicherweise Änderungen unterworfen. So treten Preisangebote besonders in der Reifephase einer Produktgruppe auf, wenn ein Hersteller sich in einen verschärften Wettbewerb um Marktanteile begibt. → In der Realität treten vielfach Kombinationen der Effekte auf, sodass es wichtig ist, diese Ursachen zu verstehen und Gegenmaßnahmen zu ergreifen! → Nähere Erläuterungen zu den Ursachen sowie möglichen Gegenmaßnahmen werden in Lee et al. (2004) diskutiert Quelle: vgl. Lee et al. (2004). Dr. Benjamin Nitsche 42 Zusammenfassung: Ursachen, Gegenmaßnahmen und Praxisbeispiele des Peitscheneffekts Causes Contributing factors Counter-measures State of practice Demand signaling ▪ No visibility of end demand ▪ Multiple forecasts ▪ Long lead-time ▪ Access sell-through or POS data ▪ Single control of replenishment ▪ Lead-time reduction ▪ Sell-through data in contracts (e.g., HP, Apple, IBM) ▪ VMI (P&G and WallMart) ▪ Quick Response mfg strategy Order batching ▪ High order cost ▪ FTL economics ▪ Random or correlated ordering ▪ EDI & CAO ▪ Discount on assorted truckload, consolidation by 3rd party logistics ▪ Regular delivery appointment ▪ McKesson, Nabisco ▪ 3rd party logistics in Europe, emerging in the US ▪ P&G Fluctuating prices ▪ High-low pricing ▪ Delivery & purchase asynchronized ▪ EDLP ▪ Special limited over time, capacity reservation ▪ P&G (resisted by some retailers) ▪ Under study Shortage game ▪ Proportional rationing scheme ▪ Ignorance of supply conditions ▪ Unrestricted orders & free return policy ▪ Allocate based on past sales ▪ Shared capacity & supply information ▪ Flexibility limited over time, capacity reservation ▪ Saturn, HP ▪ Scheduling sharing (HP, Motorola) ▪ HP, Sun, Seagate Quelle: Lee et al. (2004), S. 1883. Dr. Benjamin Nitsche 43 Complexity of Supply Chain Volatility Management The Bullwhip Effect Fails to Fully Explain the Occurance of Volatility in Logistics Networks Fierce competition Inefficient information exchange and many more Bullwhip effect Political or legal instability Tier 3 Tier 2 Tier 3 Japan China Conflicting goals of different departments Insufficient forecasting quality USA Tier 1 South Africa SC headquarters Production site Production site (supplier) Cross-Dock (supplier) Dr. Benjamin Nitsche Volatile freight rates Material flow (supply) Material flow (distribution) Long and variable Information flow lead times Tier 4 Malaysi a 44 Agenda 1. Theoretische Grundlagen zur Gestaltung von Wertschöpfungsnetzen a) Effiziente vs. Reaktionsfähige Wertschöpfungsnetze i. Fisher-Modell ii. Lee-Modell b) Spekulation vs. Postponement c) Bullwhip-Effekt 2. Einfluss der Digitalisierung auf die Gestaltung von Wertschöpfungsnetzen Dr. Benjamin Nitsche 45 Overview of Digital Transformation Technologies Technologies Information and Communication Technologies Digital Twins and Cyber-physical Systems Analytics Automation Technologies Artificial Intelligence / Machine Learning Auto ID Augmented and Virtual Reality Additive Manufacturing Cloud Distributed Ledger Technologies / Blockchain Tech Enabler Integration Visibility Real-time Decentralization Automation Autonomy Source: Straube et al. (2019) Dr. Benjamin Nitsche 46 Artificial Intelligence | Delimitation of relevant terms Applying quantitative methods including Artificial Intelligence in a business context on business problems and applications. Source: Herden (2018); Basu et. Al (2017) Dr. Benjamin Nitsche 47 Artificial Intelligence | Reality check Source: Silver et al. (2017); Russel & Norvig (2016); Hanson et al. (2017); Brynjolfsson & McAfee (2017) Dr. Benjamin Nitsche 48 Examples of Artificial Learning | Why AlphaGo will not simply improve your Demand Forecast Source: Silver et al. (2017) Dr. Benjamin Nitsche 49 Artificial Learning in a Business Environment | AI use case examples for Logistics Source: Chung et. al (2018); Bauer et. al (2018); Jenks (2017) Dr. Benjamin Nitsche 50 Artificial Learning in a business environment | Bots Source: Maltaverne (2018); Mei (2018); Morozova (2018) Dr. Benjamin Nitsche 51 Artificial Learning in a business environment | Autonomous trucks Source: Bauer et al. (2017); Chung et. al (2018) Dr. Benjamin Nitsche 52 Limitations of Artificial Intelligence | Challenges in applying Artificial Intelligence Source: Chui et al. (2018), Davenport & Romanki (2018) Dr. Benjamin Nitsche 53 Summary | Going forward with AI is mandatory for logistics ▪ Artificial Intelligence is highly likely to change Logistics ▪ The methods of Artificial Intelligence as well as the is technologies using it are very likely to have a massive impact on logistics. Disregard, reluctance and unpreparedness may lead to being outpaced by competition. …And right now, many in Logistics reluctant and unprepared. ▪ A multitude of Use Cases for Logistics are available to build internal competence ▪ Artificial Intelligence is not just self-driving cars and Virtual Assistants (Cortana, Siri, Google Assistant). The methods behind Artificial Intelligence can be used to improve a multitude of processes in Logistics to build expertise with it along the way. ▪ It‘s not just a technical problem, it‘s an organizational Problem as well ▪ The technical challenges in applying Artificial Intelligence are accompanied by organizational challenges. These result from the increase of working with Artificial Intelligence as well as automation of tasks in operational and management positions. This demands sophisticated and collaborative change management. Dr. Benjamin Nitsche 54 Blockchain and its Contribution to Better Supply Chains | The blockchain technology offers a variety of potential benefits for globalized supply chains Sustainability One Infrastructure Instead of countless platforms only help solve supply chain problems including one infrastructure dangerous labor conditions and environmentally No central operation Visibility & Transparency Visibility in real time for every destructive practices Trust Tamper-proof historic data Better identification of attempts to actor (sender, receiver, banks, etc.) Creating compliance, transparency Harness the transparency and accountability to defraud “Trustless” cooperation Tracking Quick processes across organizations Tracking across processes and organizations and consensus Source: Verhoeven (2021) Dr. Benjamin Nitsche 55 Advantages and Application Areas of the Technology WHY BLOCKCHAIN IS IMPORTANT TO BUSINESS Immutability Transparency Efficiency Traceability Security Data once stored cannon be modified Businesses can track every system detail Carry out operations efficiently Prevent fraudulent activities High-level cryptography algorithms 5 SECTORS THAT BLOCKCHAIN WILL IMPACT MOST Logistics & SCM Transparency, traceability of goods Finance Health Care Retail Government Streamline processes, authenticity Unified patient data, drug traceability Inventory management, faster settlements Transparent processes and better control Source: Verhoeven (2021) Dr. Benjamin Nitsche 56 Possible Use Cases in Logistics and SCM Tracking & Tracing Financial Operations Verification & Certification End-to-End Status Tracking Trade and Credit Financing Asset and Supply Goods Origination Invoice and Payment Traceability in Reverse Logistics Management Customs Clearing and Auditing Insurance and Claims Handling Certification Supplier Management and Certification Physical Access Management Employee Certification Planning & Network Automation & IoT Capacity Monitoring Tokenization of Physical Assets Peer-to-Peer Exchange Platforms Automation and Smart Contracts IoT Transactions Source: Verhoeven (2021) Dr. Benjamin Nitsche 57 Digitale Technologien | Ausblick 4. Autonomy 3. Semi-autonomy 2. Connectivity Vertical integration from supplier to customer Internal & external Inter- & intraorganizational transparency based on data horizontal integration 1. Visibility Decision support High frequency planning and steering Autonomous decision making Autonomous execution of processes in logistics networks Adaptive and learning processes SMART LOGISTICS Cognition and artificial intelligence Technologies Data-driven services Leadership & organization Open innovation E2E Supply Chain Platforms Supplier IT provider Dr. Benjamin Nitsche Manufacturer Distributor Start-ups Retailer Customer Technology provider Straube 2019 58