Eric Sucky - Supply Chain Management

Der Bullwhip-Effekt entsteht, neben anderen Gründen, wenn Informationen über die Endkundennachfrage nicht direkt an alle Akteure in der Supply Chain weitergegeben werden, sondern diese Informationen nur implizit in Form von Bestellungen sukzessive, stufenweise weitergegeben werden. Jedes Unternehmen generiert die Bestellungen bei seinen Lieferanten dann auf der Basis eigener, individueller Prognosen. Durch lokal vorgehaltene Sicherheitsbestände und den Zeitverzug im Informationsfluss schaukeln sich die prognostizierten Nachfragequantitäten sowie die dadurch induzierten, aggregierten Bestell- oder Produktionsquantitäten von den Endkunden über den Handel, vom Handel über die Produzenten und von diesen über die Lieferanten bis hin zu den Lieferanten der Lieferanten immer weiter auf.

Der Bullwhip-Effekt ist bereits seit Anfang der 1960er Jahre bekannt. Forrester (1958 und 1961) simulierte in seinen Arbeiten System Dynamics und Industrial Dynamics das Verhalten mehrstufiger Produktionssysteme bei unterschiedlichen Bedarfsverläufen und stellte eine Zunahme der Schwankungen von Bestellmengen entlang der Supply Chain fest. Der Bullwhip-Effekt wird daher auch Forrester-Effekt genannt.

Der Bullwhip-Effekt konnte in der betrieblichen Praxis beobachtet und nachgewiesen werden (z. B. Lee et al., 1997a und 1997b sowie Hammond, 1994). So beobachtete P&G (Procter & Gamble) diesen Effekt bei Babywindeln der Marke Pampers. Trotz des weitgehend konstanten Verbrauchs der Windeln wiesen die Bestellungen des Handels bei P&G starke Schwankungen auf. Bestellungen von P&G bei den Materiallieferanten (z. B. 3M) schwankten noch stärker. Auch die Analyse des Absatzes des Druckers LaserJet III von HP (Hewlett-Packard) ergab, dass die Nachfrage beim Händler nur leichte Schwankungen aufwies, während die Bestellungen des Händlers bei HP sowie die Bestellungen von HP bei den Lieferanten stark schwanken. Der italienische Nahrungsmittelkonzern Barilla beobachtete ebenfalls, dass die Nachfrage im Einzelhandel nach Pasta der Marke Barilla in Italien kaum Schwankungen aufwies, die Bestellungen des Einzelhandels beim Großhandel im Zeitverlauf jedoch schwankten. Die Bestellungen des Großhandels bei dem Pasta-Produzenten schwankten sogar sehr stark. In der Folge beschäftigten sich viele Wissenschaftler mit den unterschiedlichsten Aspekten des Bullwhip-Effekts.

Tab. 1-1: Ausgewählte Arbeiten zum Bullwhip-Effekt

Die vorstehende Tabelle 1-1 zeigt ausgewählte Arbeiten zu verschiedenen Aspekten des Bullwhip-Effekts. Aufgrund der vielfältigen Beschäftigung mit diesem Phänomen folgern Lee et al. (2004, S. 1891): »Nowadays the bullwhip effect is a standard industry term and reference to it in industry publications has become commonplace.« Auch wir können den Bullwhip-Effekt im Rahmen eines einfachen Beispiels nachweisen und sogar eine Möglichkeit aufzeigen, diesen zumindest abzumildern. Aus der Sicht eines in Bamberg lehrenden und forschenden Autors sowie in Anlehnung an das MIT Beer Distribution Game, welches in den frühen 1960er Jahren am Massachusetts Institute of Technology (MIT) entwickelt wurde ( https://beergame.org/), betrachten wir hierzu wieder unsere Bier-Supply Chain – konkret den in Abbildung 1-5 dargestellten, dreistufigen Ausschnitt: Produzent (Brauerei), Großhandel (Getränkegroßhandel), Einzelhändler (Getränkefachhandel) und Endkunden.

Abb. 1-5: Betrachteter Ausschnitt der Bier-Supply Chain

Im betrachteten Beispiel bestellen bzw. produzieren alle Akteure am Ende der Periode t genau so viel, dass der Lagerbestand am Anfang der Folgeperiode t+1 mindestens dem in Periode t geschätzten Prognosewert der Nachfrage für Periode t + 1 entspricht (Sollbestand).

Mit y tals Absatz in Periode t ergibt sich der am Ende von Periode t prognostizierte Absatz für die Folgeperiode t+1 als gleitender Mittelwert von n Vorperioden:

In der Vergangenheit (bis zur Periode t = 0) betrug die Nachfrage konstant 8000 [ME] pro Periode. Aus diesem Grund wird als Prognoseverfahren für die Nachfrage der Periode t+1 der gleitende Mittelwert mit n = 2 gewählt: . Mit dem Lagerbestand l tzu Beginn der Periode t und dem Absatz y tin Periode t ergibt sich die Bestell- bzw. Produktionsmenge q tam Ende der Periode t mit:

Eine Bestellung/Produktion q t> 0 erfolgt somit nur, wenn der Lagerbestand in Periode t abzüglich des tatsächlichen Verbrauchs in Periode t kleiner ist als der Sollbestand . Auftretende Fehlmengen werden durch entsprechende Nachlieferungen zu Beginn von Periode t+1 sofort befriedigt und schlagen sich daher nicht im Lagerbestand l t+1nieder. Der Lagerbestand zu Beginn von Periode t+1 ergibt sich daher mit:

Der anfängliche Lagerbestand und der Absatz in Periode t = 0 beträgt bei allen Akteuren einheitlich 8000 [ME]. Betrachten wir zunächst die dritte Stufe, den Einzelhändler (Getränkefachhandel). Die folgende Tabelle 1-2 zeigt für neun Perioden die entsprechenden Ergebnisse.

Tab. 1-2: Bestellpolitik des Einzelhändlers

Die Ergebnisse in Tabelle 1-2 zeigen, dass der Einzelhändler einer weitgehend konstanten Nachfrage nach Bier gegenübersteht. Lediglich in Periode 3 steigt die Biernachfrage – vielleicht witterungsbedingt oder ausgelöst beispielsweise durch eine ungeplante und unbezahlte Werbung durch einen Celebrity oder einen Influencer in den sozialen Medien oder auch bedingt durch Knappheit eines Substitutionsprodukts – einmalig an. Da sich daraus ein Prognosewert und Sollbestand von 10000 [ME] für Periode 4 ergibt, muss der Einzelhändler 14000 [ME] bestellen – nur so kann er die Fehlmenge (Out-of-Stock) von 4000 [ME] der Periode 3 ausgleichen. In der nachfolgenden Tabelle 1-3 sind die entsprechenden Auswirkungen beim Großhändler auf der zweiten Stufe dargestellt.