ブルウィップ効果（サプライチェーン）

By Matéo Moisan, October 2021

サプライチェーン内では、ブルウィップ効果は、チェーンを上に向かって変動が増幅することから生じます。下流の企業は安定した消費者需要に直面するかもしれませんが、サプライヤーを含む上流の階層では、価格変動、バッチ処理、予測モデリング、調整問題などの原因により、より大きな変動が生じる場合があります。ブルウィップ効果は、1960年代に初めて特定され、サプライチェーンが複雑で大規模かつ国際的なグローバル化された世界で一般的になりました。これにより、過剰な在庫、遅延、および顧客サービスの低下が発生し、特に多くの仲介業者を持つ産業にとっては特に問題となります。企業は、生産をスムーズにし、十分な在庫レベルを確保することで、この不規則な需要に対応するように適応しています。

サプライチェーンにおける増幅効果

サプライチェーンは、企業が購買、生産、価格を調整するシステムとして捉えることができます。全体的な目標は、市場の条件に常に調整を要するランダムな変動に直面して、供給を需要に合わせることです。これらの調整を行うことは、通常、サプライチェーン管理（SCM）の広範な範囲に含まれます。

このシステムでは、SCMの意思決定がチェーンを上に向かって変動を増幅させることがあります。店舗、地域の倉庫、国全体を供給する工場を持つ簡単なFMGCの例を考えてみましょう。バッチ処理された注文から増幅が生じる場合があります。消費者は一度に製品を1つしか購入しない一方、コストの理由から店舗はサプライヤーからパレットを注文します。したがって、地域の倉庫はパレットの需要に直面しますが、工場からはフルトラックのみを注文することができます。結果として、工場は消費者の需要が安定しているにもかかわらず、不規則なトラックの注文を受け取ります。

さらに、カレンダー注文などの偶発的な同期化は、ブルウィップを強調する共鳴効果を引き起こします。2つの倉庫が月曜日に注文をする習慣がある場合、内部の計画を簡略化するために、その日の工場への注文は1つではなく2つになります。この状況では、データの不足が上流の階層にこの状況を需要の急増と誤解させ、生産を増やす原因となります。

根本原因の調査

ブルウィップ効果は、通常、規模の経済（バッチ処理、プロモーション）を達成するための意図から生じるか、SCMの意思決定モデル自体の結果として生じます（予測モデリング、調整問題）。

プロモーション

プロデューサーは、市場でのプロモーションと割引を通じて市場シェアを増やそうとしています。価格の変動に直面する企業は、即時のニーズを反映しない数量で購入し、ブルウィップ効果を生み出します。企業は、規模の経済を達成するために、将来のために大量に購入し在庫を確保することを好むのです。

プロモーションは、生産者に追加のコストを生み出すため、非合理的に思われるかもしれませんが、市場を促進し均衡を変える手段です。実際、一時的な割引は需要を集中させ、生産者に高い費用で在庫を確保することを強制しますが、既存の状況を変えることで市場シェアを獲得する機会でもあります。

バッチ処理

バッチ処理は、企業が価格のブレイク、バッチ出荷、または生産バッチを通じて規模の経済を活用しようとするものです。在庫の補充において、倉庫はすぐに工場に発注するのではなく、バッチ処理または蓄積を選択します。これにより関連するコストを削減し、配送における規模の経済を達成することができます。

バッチ処理は、規模の経済とそれらが引き起こす問題とのトレードオフをもたらします。大量のバッチは生産コストを削減しますが、補充と販売の間の遅延は需要との非同期化を引き起こし、企業に大量の在庫を積み上げることを強制します。したがって、企業は規模の経済からの利益を消耗しないバッチサイズを決定するために調停する必要があります。倉庫が1度に2台のトラックを注文する場合、週に注文を分散させることが可能であっても、この状況は規模の経済をもたらさず、在庫レベルと関連するコストを増加させます。

生産においてはバッチを分割することが常に可能ではありません（産業化学における反応時間の制約など）。しかし、出荷にはそれを行うための多くのレバレッジがあります。まず、企業は供給のしきい値と補充の間の時間を最小限にするために注文を自動化することができます。第二に、異なる製品のアソートメントで注文を行い、補充の回数を減らすことができます。第三に、企業は在庫レベルを時間的に均等にするために補充を均等に配分することができます。

予測モデリング

サプライチェーン管理は、将来の出来事を適切に予測することに依存しています。企業は、予測モデルを使用して需要の予測を通じて適切な生産レベルを決定します。これらのモデルは、過去のデータに反映されるようなショックを吸収し、平滑化する場合には凸型と言われます。設計上、これらのモデル（最も単純なものは移動平均など）は、最近の変動に対して反応が遅くなる傾向があります。一方、非凸型のモデルは異なる視点を持っています。これらのモデル（線形トレンドなど）は、過去に観察されたものに制約されず、過去には見られない反応を提案することができます。これらのモデルは保守的ではなく、変動を増幅させる可能性がありますが、過剰生産になるリスクもあります。

予測モデルによって生成されるリスクの許容レベルは、業界によって異なります。非凸型のモデルは、高級腕時計などの非消耗品に最適です。こうした企業は需要の急増を利用して利益を上げることができます。モデルが過剰反応しても、材料を別の製品で再利用することができ、過度の損失を被ることはありません。一方、凸型のモデルは、消耗品の製品に適しています。イチゴの場合、製品の価値は急速に低下し、過剰生産は予測モデルが適切に選択されていない場合には純損失に転じる可能性があります。

調整問題

「ゲーム」とは、企業が市場の状況ではなく、他のプレーヤーの予想される反応に反応することがない場合に発生します。企業は「ゲーム」において、供給を需要に合わせるのではなく、自社の利益のために均衡を変えようとします。例えば、成功を見つけた場合、企業は全ての在庫を買い占めることで市場を独占しようとすることがあります。この戦略により、彼らは製品に排他性を確保し、新しい消費者を引き付けることで市場シェアを獲得することができます。しかし、これにより供給業者には不確実性と不規則な需要ピークが生じ、調整問題が発生します。これに対応して、供給業者は製品の配分を制限することで注文の変動を減らすことを決定するかもしれません。これは供給と需要の両方にとって最適ではなく、取引数量が減少します。ゲーム戦略を最小限に抑えるための主な解決策は、情報の非対称性を減らし、すべてのプレーヤーを同じ立場に置くことです。そのため、一部の供給業者は顧客に在庫レベルへの直接アクセスを要求します。これにより、顧客の需要を誤解することなく、在庫レベルを確保するためにこの情報を利用することができます。

反対の視点

企業はバルウィップ効果を利用することができ、常にそれを緩和することを望むわけではありません。 “ヒットまたはミスの製品”（ファッション、文化製品など）の場合、企業は需要のレベルを超えて生産することを選択し、製品の大量普及がバズ効果を生み出すことを期待しています。この戦略は、不確実性と変動性が固有の「勝者独占」製品に使用され、非常に利益の高い製品の成功が多くの失敗を補うことになります。

バルウィップ効果の反対に、供給チェーンは緩和の源泉となることもあります。ボトル入り水の生産の例では、需要は主に夏に集中していますが、メーカーは年間を通じて生産し、季節のピークに対応するためのバッファ在庫を確保します。この場合、消費者の需要は生産よりも強く変動します。このメカニズムは供給チェーンの各エシュロンで悪化し、需要の変動は上位のチェーンに移動するにつれて平準化されます。

供給チェーンにおける時間と在庫制約を利用することで、企業は知覚された希少性の戦略を使用して製品の魅力を高めることができます。需要を故意に過小評価し、遅延を優先することで、彼らは在庫切れと製品への期待（行列）を作り出し、それによって希少性の関連イメージを強化します。