Сочинение на тему Проблемы и решения для спроса и предложения Barilla SpA
- Опубликовано: 28.06.2020
- Предмет: экономика
- Темы: Спрос и предложение
Barilla SpA, один из ведущих мировых производителей макаронных изделий в Италии, сталкивается с серьезной изменчивостью спроса, что приводит к дополнительным расходам и более высокой эффективности в ее цепочке поставок; по мере того, как мы продвигаемся по цепочке, растет неопределенность в отношении точного спроса. Maggiali, директор по логистике, фактически знал об этом растущем бремени, которое было наложено на систему производства и распределения компании. Для решения этой проблемы адекватная ключевая формулировка, наблюдаемая в то время, заключалась в реализации «распределения по времени» (JITD), которое смягчало бы последствия изменчивости спроса. Относительно новая система, JITD оспаривает текущую схему, используемую Barilla, централизуя общую базу данных между Barilla и ее дистрибьюторами. Такая прозрачность данных будет полезна для предоставления точных прогнозов спроса, которые будут полезны для обеих организаций. Однако внутреннее сопротивление, с которым столкнулся Маггиали, мешало ему работать над внедрением системы распределения точно в срок. Поэтому, как начало нашего анализа проблемы, мы сосредоточимся на предоставлении соответствующих решений, таких как избежание многократного обновления прогноза спроса, нарушение порядка заказов, стабилизация цен и устранение игр в ситуациях дефицита. Впоследствии мы обсудим выполнимость программы в нашей среде и, наконец, методологию приобретения целевых клиентов, которую мы стремимся включить в рекомендации.
Введение
Barilla SpA – итальянская пищевая компания, основанная в 1875 году в Парме, Италия, Пьетро Барилла. В настоящее время он известен как крупнейший производитель макаронных изделий в мире и владеет 25 заводами по всей Италии. Каждое растение основано на определенном сегменте продукции, таком как макаронные изделия, мельница и другие продукты, на которые специализируется организация, например, пирожные, круассаны и хлеб. Производственная компания также имеет два дистрибьюторских центра, которые несут ответственность за доставку своей продукции.
В настоящее время в системе после того, как продукты произведены, они сортируются по двум различным категориям: свежая и сухая, которые затем доставляются в центральные распределительные центры (CDC). Свежие продукты хранятся всего три дня, а сухие доставляются либо в центральные распределительные центры, либо на склады, управляемые Barilla. Склады доставляют сухие продукты в небольшие независимые магазины, а центральные распределительные центры контролируют сухие продукты для двух типов дистрибьюторов: Grande Distribuzione, которая является дистрибьюторской организацией, ответственной за распространение в сетях супермаркетов, и Distribuzione organizzata, которая состоит из много других дистрибьюторов.
Джорджио Маджиали (Giorgio Maggiali) – директор по логистике Barilla SpA, и он сталкивается с большим сопротивлением, пытаясь внедрить новую производственную концепцию под названием «Распределение по времени» (JITD). В начале эта стратегия была предложена предыдущим директором Брандо Витали. Тем не менее, Маггиали решительно поддерживает эту идею. Из-за нынешнего устройства компании, колебания спроса на уровне клиентов провоцируют негативную работу всей системы. Следствием этого является избыток запасов на всех уровнях цепочки поставок, что создает дополнительные расходы. Этот результат обычно называют эффектом кнута. Чтобы решить эту проблему, Маггиали должен принять решение о том, следует ли ему продолжать стратегию JITD или нет, и каков наилучший способ ее реализации для Barilla SpA.
Идентификация проблемы
Из описанных проблем, с которыми столкнулся Barilla, видно, что компания столкнулась с эффектом кнута. На каждом этапе цепочки поставок Barilla имеет высокий уровень запасов и периодические запасы на уровне распределения. Кроме того, они сталкиваются с: преувеличением изменчивости спроса в цепочке, которое усугубляется стимулированием сбыта, которое дает стимулы к увеличению объема, например, Full Truck Load (FTL), и нехваткой данных для прогнозирования спроса. Кроме того, существует еще один фактор, который обуславливает более серьезную проблему и заключается в том, что в Barilla имеется большое разнообразие сухих продуктов (около 800 единиц хранения на складе).
Большие запасы в центральных распределительных центрах компании и в распределительных центрах ее дистрибьюторов приводят к увеличению расходов с обеих сторон, как у Barilla, так и у ее соответствующих дистрибьюторов. Barilla с трудом реагирует на большие колебания и неопределенность спроса. Таким образом, растут затраты на производство и дистрибуцию, и компания испытывает мучения из-за скорости выполнения заказов клиентов. Несмотря на то, что на складах дистрибьютора имеется избыток складских запасов, он по-прежнему происходит часто, и степень выполнения заказов дистрибьюторами является слабой. Кроме того, потребности конечных потребителей не будут удовлетворены, если нарушится функция в цепочке поставок.
Клиенты компании подразделяются на три основные категории: небольшие розничные магазины, крупные независимые супермаркеты и крупные сети супермаркетов. Поставки в небольшие розничные магазины осуществляются через склады организации, тогда как поставки в супермаркет осуществляются через промежуточные распределительные центры, которые управляются сторонней организацией, которая представляет несколько различных супермаркетов или принадлежат сети. Ритейлеры отправляют свои заказы дистрибьютору ежедневно, однако дистрибьютор размещает их раз в неделю. Хотя все дистрибьюторы имеют компьютерную систему, комплексная система прогнозирования или аналитические инструменты для указания суммы заказа присутствуют только в нескольких. На выставках 12 и 14 (см. Исходный случай для графиков) наблюдается слабая попытка указать объемы заказов на основе уровней запасов. Например, в Кортезе, округ Колумбия, на неделе 29, уровень запасов составлял 500 центнеров, что считается низким по сравнению с другими заказами в течение года. Кроме того, объемы заказов этого распределительного центра за ту же неделю составили менее 200 центнеров, что меньше среднего количества заказов, которое составляет 300 центнеров. Это приводит к очень высокому уровню запасов в течение недели после этого, около 8,5%, что показано на выставке 13 (см. Графики в оригинальном случае). Случай с Cortese DC не является изолированной ситуацией. Другие дистрибьюторы Barilla были неэффективны в отношении их способности прогнозировать объемы заказов при оформлении заказов с Barilla.
Для борьбы с колебаниями спроса у их розничных продавцов страховой запас используется для решения проблемы с неопределенностью спроса. Однако этот метод приводит к общему уровню запасов, который намного выше, чем должен быть, и имеет тенденцию покрывать слабость их прогноза спроса. Что делает ситуацию еще хуже; Программы стимулирования продаж и маркетинга Barilla и различные побудительные мотивы мотивируют дистрибьюторов делать огромные заказы партиями, что еще больше увеличивает колебания спроса на Barilla. Со стороны Barilla, чтобы ответить на вопросы, касающиеся неопределенности спроса со стороны дистрибьюторов, Barilla повышает уровень страхового запаса, что в конечном итоге приводит к повышению общего уровня запасов. Поскольку информация о продажах своих дистрибьюторов неизвестна, Barilla сталкивается с множеством конфликтов, чтобы прогнозировать спрос на свою продукцию и планировать соответственно. Кроме того, широкий ассортимент макаронных изделий Barilla усложняет прогноз спроса и управление запасами, что приводит к более серьезному эффекту «кнута».
Таким образом, основная причина присутствия эффекта Bullwhip заключается в использовании страхового запаса в качестве основного ожидания для решения проблемы изменчивости спроса на каждом уровне цепочки поставок, дефицита обмена информацией о спросе между дистрибьюторами и Barilla, и традиционные стратегии продвижения продаж и маркетинга для увеличения объема спроса за счет планирования производства и управления запасами.
Анализ
Как указывалось ранее, основной выявленной проблемой, с которой столкнулся Барилла, является явление, называемое эффектом кнута. Симптомы такого эффекта многочисленны, но в инфраструктуре Бариллы они определены следующим образом. Недостаточная точность информации, которой обмениваются члены цепочки поставок (от одного конца к другому), и их независимые процессы принятия решений относительно обновлений прогноза спроса, пакетирования заказов, колебаний цен и нормирования, а также игр с нехваткой – основные причины наблюдаемая неэффективность в цепочке поставок компании.
Каждый участник цепочки поставок так часто прогнозирует спрос на свою продукцию, чтобы соответствовать графику производства, плану мощности и контролю запасов. Прогноз обычно делается, опираясь на историю предыдущих заказов. Следовательно, заказ, который будет отправлен поставщику в расположенном выше по течению участке цепочки поставок, будет основываться на этом прогнозе с учетом страхового запаса, который каждый дилер хотел бы сохранить, чтобы избежать дефицита. Имея это в виду, каждый дилер будет вносить свой вклад в эффект кнута, желая сохранить собственный уровень страхового запаса. Кроме того, когда время выполнения заказа между пополнениями велико, эффект кнута усугубляется. Это вызвано желанием дилера учесть это большое время выполнения инвентаризации и, таким образом, повысит прогноз его продуктов, чтобы учесть любые скачки спроса со стороны его клиентов. Изменчивость спроса, когда каждый участник цепочки поставок использует один и тот же процесс для учета своего собственного страхового запаса, вызывает колоссальное увеличение уровней запасов на каждом уровне и, следовательно, приводит к более высоким затратам.
<Р> 1. Избегайте многократного обновления прогноза спроса – чтобы избежать этого обновления прогноза спроса с одного сайта на другой и обойти повторную обработку данных, обе стороны цепочки поставок должны объединить свои усилия по использованию одних и тех же необработанных данных в одной и той же системе. Это может быть сделано путем внедрения системы электронного обмена данными (ЭОД) для облегчения потока информации. Однако этого недостаточно. Фактически, разные методы прогнозирования при использовании одних и тех же необработанных данных также могут привести к изменчивости спроса. Поэтому требуется, чтобы верхний участок цепочки поставок отвечал за обновление уровня запасов и прогнозирование спроса на собственном нижестоящем участке. Нижестоящий участок, таким образом, будет превращен в пассивного члена цепочки поставок. Это называется программой непрерывного пополнения (CRP) или управляемым поставщиком запасом (VMI).
Другим выходом из ситуации является прямое подключение к клиентам и получение информации о спросе путем обхода нижестоящего сайта. Это оказывается полезным не только с точки зрения точных прогнозов спроса и низкого уровня запасов, но и с точки зрения определения структуры спроса на продукцию компании. Кроме того, если бы можно было осуществить своевременное распределение и пополнение, это могло бы снизить эффект кнута до минимума и, таким образом, улучшить эксплуатационные характеристики.
2. Пакеты заказов на разрыв. Еще одна проблема, с которой сталкивается Barilla, – пакетные заказы в цепочке поставок. Это означает, что компания накапливает заявки до того, как оформить заказ у своих поставщиков. Другими словами, поставщики получают заказы периодически или раз в месяц, они сталкиваются с беспорядочным потоком требований, который невыносим один раз, и с нулевым спросом в течение остальной части месяца. Кроме того, этот метод используется, когда поставщик не в состоянии учитывать небольшие и частые заказы из-за длительных процессов и высоких затрат. Если компания не использует систему EDI для снижения затрат, этот частый способ заказа будет всегда невозможен не только из-за высокой стоимости размещения и пополнения заказа, но и из-за транспортных расходов.
Компании не выдают заказ, если им не требуется полная загрузка грузовых автомобилей (FTL) и меньшая загрузка грузовых автомобилей в попытке снизить их стоимость перевозки, и им даже будут предоставлены поощрительные скидки от поставщиков. В ожидании заправки грузовика компании будут иметь длинные циклы заказов в цепочке поставок и, следовательно, неэффективность в цепочке поставок.
Однако частые заказы при использовании системы EDI и длительные циклы заказов несовместимы, если только компания не приобретет стороннюю логистическую компанию, которая сделает небольшие пополнения возможными, при этом экономя затраты на полную загрузку грузовых автомобилей. Фактически, эти сторонние компании несут ответственность не только за инвентаризацию одной компании, но и за многие из них, чтобы достичь полной экономии грузовых автомобилей. Таким образом, компания приобрела бы эффективный подход, который снова будет смягчать эффект кнута.
<Р> 3. Стабилизировать цены. Одним из самых простых и экономически эффективных методов укрощения эффекта кнута было бы «снизить как частоту, так и уровень дисконтирования оптовой цены». В прошлом стратегия продаж Barilla в значительной степени основывалась на использовании торговых поощрений как средства проникновения их продуктов в сеть распространения продуктов. Эта стратегия сыграла ключевую роль в продажах компании; они мало что знали, что питались прямо к эффекту кнута.
Barilla использовала две стратегии, которые были частью их «Торговых акций». Оба были реализованы с использованием системы «убеждения», посредством которой они делили год на десять-двенадцать периодов, которые обычно длились от четырех до пяти недель. Конечной целью такого разделенного графика было постепенное достижение цели продаж. Первая стратегия была направлена на создание определенного набора рекламных акций для определенного ассортимента товаров, которые будут действовать в течение этого периода или достаточно долго, чтобы достичь целевых продаж за период проведения кампании. Такие рекламные акции также зависели от структуры маржи в этой категории: от 1,4% для макаронных изделий из манной крупы, 4% для пасты из яиц, 4% для печенья, 8% для соусов и 10% хлебных палочек.
Второй подход – предложить своим клиентам «оптовые скидки». Такие скидки будут …
Коммерческая недвижимость, проще говоря, это любая нежилая земля или недвижимость, предназначенная для получения дохода или получения прибыли. Некоторые примеры коммерческой недвижимости включают индустриальные парки, отели,
Функция спроса: На количество каждого товара, который требуется для отдельного домохозяйства, влияют пять основных переменных: цена товара Цены на другие товары Доход
Существует десять глобальных тенденций, которые влияют на спрос и предложение в индустрии контейнерных перевозок. Спрос на перевозки на Дальний Восток и с него снижается