áp dụng mô hình bullwhip để cài tiến chuỗi cung ứng bia lon 333 của tổng công ty cổ phần bia rượu nước giải khát sài gòn (sabeco)

MỤC LỤC
CHƢƠNG I. CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ HIỆU ỨNG BULLWHIP ........................... 4
1.

KHÁI NIỆM VỀ HIỆU ỨNG BULLWHIP ............................................ 4

1.1. ĐẶC ĐIỂM CỦA HIỆU ỨNG BULLWHIP .............................................. 5
1.2. CÁC NGUYÊN NHÂN GÂY RA HIỆU ỨNG BULLWHIP .................... 8
1.2.1.

Quyết định của nhà quản trị và trò chơi Beer Game ...............................8

1.2.2.

Bản chất của chuỗi cung ứng .................................................................11

1.3. ẢNH HƢỞNG CỦA HIỆU ỨNG BULLWHIP ........................................ 16
1.4. GIẢI PHÁP GIẢM THIỂU HIỆU ỨNG BULLWHIP ........................... 17
1.4.1.

Phương pháp của Forrester ....................................................................17

1.4.2.

Phương pháp của Lee và đồng sự ..........................................................17

1.4.3.

10 nguyên tắc của Towill cùng đồng sự ................................................23

1.5. CÁC MÔ HÌNH GIẢI QUYẾT HIỆU ỨNG BULLWHIP ..................... 26

1.5.1.

Hệ thống chuyển đổi dữ liệu điện tử nội bộ (EDI) ................................26

1.5.2.

Quản lý tồn kho VMI .............................................................................27

1.5.3.

Hoạch định, dự báo bổ sung, cộng tác (CPFR) .....................................31

CHƢƠNG II: THỰC TRẠNG CHUỖI CUNG ỨNG BIA 333 CỦA CÔNG TY
SABECO .................................................................................................................. 36
2.1. SƠ ĐỒ CHUỖI CUNG ỨNG BIA LON 333 CỦA SABECO ................. 36
2.2. THỰC TRẠNG CHUỖI CUNG ỨNG BIA LON 333 CỦA CÔNG TY
SABECO .............................................................................................................. 38
2.2.1. Dòng thông tin .............................................................................................38
2.2.2

Kênh phân phối .........................................................................................44

2.2.3

Nhà máy sản xuất ......................................................................................46

2.2.4

Các yếu tố khách quan khác ảnh hưởng đến chuỗi cung ứng. ..................47

2.3. HIỆN TƢỢNG BULLWHIP XẢY RA TRONG CHUỖI ....................... 51
CHƢƠNG 3:............................................................................................................ 53

2


ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BULLWHIP ĐỂ CẢI TIẾN CHUỖI CUNG ỨNG BIA
CỦA SABECO ........................................................................................................ 53
3.1. HỢP TÁC HOẠCH ĐỊNH QUẢN LÝ TỒN KHO CPFR – VMI: ...... 53
3.1.1

Sử dụng CPFR để hợp tác hoạch định, dự báo và bổ sung hàng hóa. ......54

3.1.2 Sử dụng mô hình VMI (Vendor Managed Inventory) .................................59
3.2

MỘT SỐ BIỆN PHÁP KHÁC ................................................................. 60

3


CHƢƠNG I
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ HIỆU ỨNG BULLWHIP
1. KHÁI NIỆM VỀ HIỆU ỨNG BULLWHIP
Thông tin nhu cầu không chính xác chuyển tải từ một thành phần trong chuỗi cung
ứng đến một thành phần khác có thể dẫn tới lãng phí to lớn: mức độ dự trữ lớn quá
mức, dịch vụ khách hàng tồi, mất doanh số, kế hoạch sản xuất không chính xác, vận
tải không hiệu quả. Hiệu ứng này gọi là hiệu ứng Bullwhip (hiệu ứng roi da). Vậy hiệu
ứng Bullwhip là gì? Có nhiều khái niệm giải thích cho hiệu ứng Bullwhip này.
Theo tiến sĩ Ray Forrester (1961), hiệu ứng bullwhip là thông tin về nhu cầu của thị

trường cho một sản phầm/hàng hóa nào đó bị bóp méo, khuếch đại lên dẫn đến sự dư
thừa tồn kho, gây ảnh hưởng tới các chính sách giá, đồng thời tạo ra những phản ánh
sai lệch, không chính xác trong nhu cầu thị trường.
Lee & Billington (1992) đã đưa ra định nghĩa Bullwhip là sự biến dạng nhu cầu tạo
dòng chảy ngược trong chuỗi cung ứng, do có sự thay đổi của đơn hàng được đặt tại
nhà sản xuất lớn hơn so với bán hàng, hoặc có sự hiện diện quá nhiều cấp trong chuỗi
gây ra sự dao động tin tức trong chuỗi.
Mỗi ý kiến của mỗi nhà kinh tế học đều có cách diễn đạt khác nhau, tuy nhiên cả ba
khái niệm đều có chung đặc điểm: Thứ nhất là đều có sự sai lệch thông tin từ khách
hàng đến nhà cung cấp; Thứ hai là hiệu ứng Bullwhip xảy ra khi trong chuỗi cung ứng
có nhiều cấp độ từ nhà cung cấp, nhà sản xuất, nhà phân phối, khách hàng đại lí và
người sử dụng – sẽ gây ra sự sai lệch trong nhu cầu thực tế của khách hàng.

4


Hình 1.1. Minh họa về hiệu ứng Bullwhip
Hiệu ứng Bullwhip được phát hiện vào năm vào năm 1961 trong nghiên cứu có tên
Industrial Dynamics và do đó người ta còn gọi hiệu ứng Bullwhip là hiệu ứng
Forrester (TS Forrester sau này rất nổi tiếng với mô hình System Dynamics được áp
dụng rộng rãi trong phân tích và hoạch định kinh doanh, chiến lược kinh doanh, các
nghiên cứu của ông là nền tảng cho các khái niệm phát triển sau này như Strategy
Dynamics, Business Dynamics..).
Các nghiên cứu của ông là nền tảng cho các khái niệm phát triển sau này như
Strategy Dynamics, Business Dynamics…) Tuy nhiên, Bullwhip Effect chỉ được phát
triển một cách toàn diện và gắn với chuỗi cung ứng bởi GS Hau Lee trong bài báo
“The Bullwhip Effect in Supply Chain” trên tạp chí MIT Sloan Management Review
năm 1997. Từ đó người ta mới thực sự nhìn nhận vai trò và tác động của hiệu ứng này.
Gắn với Bullwhip Effect, trường MIT đã phát triển một trò chơi giả lập nhằm giúp
người chơi hiểu rõ hơn vai trò và tác động của Bullwhip có tên là Beer Game.

1.1. ĐẶC ĐIỂM CỦA HIỆU ỨNG BULLWHIP
Thứ nhất, thông tin về nhu cầu sử dụng sản phẩm/ dịch vụ của khách hàng bị sai
lệch, khuếch đại lên qua các thành phần trong chuỗi cung ứng, dẫn đến sự sai lệch
5


trong các khâu sản xuất, phân phối làm lãng phí nguồn tài nguyên của công ty tăng
lượng tồn, ảnh hưởng lớn đến hiệu quả kinh doanh của công.
Một ví du điển hình của hiệu ứng Bullwhip này là tã cho em bé. Cách đây không
lâu, một nhà điều hàng logistics ở công ty P&G đã tiến hành nghiên cứu cách thức đặt
hàng đối với một trong những sản phẩm bán chạy của công ty – tã lót Pampers. Cuộc
khảo sát này đi từ cửa hàng bán lẻ cho đến nhà sản xuất cung cấp sản phẩm. Nghiên
cứu đã cho thấy doanh số bán hàng tã lót Pampers của các cửa hàng bán lẻ có biến
động nhưng mức độ này không quá lớn. Nhưng đến khi kiểm tra biến động đơn hàng
tại nhà phân phối, ông phát hiện ra mức độ biến động đã lớn hơn. Thậm chí khi kiểm
tra việc đặt hàng nguyên liệu của P&G với nhà cung cấp thì mức độ biến động lớn hơn
rất nhiều. Có thể thấy, từ nhà bán lẻ cho đến nhà cung cấp đã có sự biến động, sai lệch
rất lớn trong việc xác định số lượng đơn hàng. Chính điều này đã gây nên hiệu ứng
Bullwhip – hiệu ứng roi da.
Hay khi các nhà điều hành Hewlett – Packard (HP) kiểm tra doanh số của sản phẩm
máy in ở một đại lý chủ chốt, họ phát hiện ra có một số biến động. Nhưng khi họ kiểm
tra đơn hàng từ đại lý này thì họ còn thấy mức độ biến động còn lớn hơn. Nhất là khi
chuỗi cung ứng đang bị lây nhiễm bởi hiệu ứng Bullwhip, điều này đã làm cho thông
tin nhu càu bị méo mó khi đi sâu vào bên trong chuỗi cung ứng. Trong quá khứ do
không thể thấy hết được doanh số bán hàng của mình trong kênh phân phối nên HP chỉ
có thể dựa vào đơn hàng của đại lý để đưa ra dự báo sản phẩm, lên kế hoạch nguồn
lực, kiểm soát hàng tồn kho và lên kế hoạch sản xuất. Sự chênh lệch quá lớn tong dự
báo nhu cầu đang trở thành bài toán đau đầu cho ban quản trị HP [1].
Qua 2 ví dụ ta thấy, do không thể thấy hết được doanh số bán của mình trong các
kênh phân phối nên HP chỉ có thể dựa vào đơn hàng của đại lý để đưa ra dự báo sản

phẩm, lên kế hoạch nguồn lực, kiểm soát tồn kho và lên kế hoạch sản xuất. vì thế kế
hoach sản xuất của hp đã thừa so với nhu cầu thực tế của khách hàng đã gây ra tồn
kho quá mức, dự báo kém, năng lực dư thừa hoặc thiếu hụt, dịch vụ khách hàng tệ do
sản phẩm không có sẵn hoặc do tồn kho dự trữ quá lâu, kế hoạch sản xuất không ổn
định và chi phí tốn kém từ những hành động sửa chữa

6


Thứ nhất, mức độ sai số tăng dần qua từng bộ phận
Khách hàng trở thành cái đích cuối cùng của hầu hết các doanh nghiệp. Sản xuất ra
một sản phẩm với mong muốn được tiêu thụ bởi một lượng khách hàng lớn. Nhu cầu
của khách hàng về sản phẩm thường phản ánh trực tiếp qua số lượng hàng mua. Khi
nhu cầu tăng cao, khách hàng có xu hướng mua nhiều hơn nhằm đáp ứng đủ cho cuộc
sống. Khi xuất hiện thị trường tăng nhu cầu về một sản phẩm, nhà bán lẻ tiến hành
tổng hợp và điều chỉnh đặt lượng hàng nhiều hơn so với khách hàng yêu cầu nhằm
tránh tình trạng thiếu hụt. Tuy nhiên, mức độ dao động so với yêu cầu thực tế của
khách hàng là không đáng kể. Sau khi nhận được đơn đặt hàng từ nhiều nhà bán lẻ,
nhà bán sỉ điều chỉnh lại một lần nữa lượng hàng hóa đặt về xí nghiệp. để tránh tình
trạng thiếu hụt cung cấp cho nhà bán lẽ vì thế họ cũng đặt hàng nhiều hơn số lượng mà
nhà bán lẽ đặt họ. Số lượng hàng một lần nữa lại dao động, kéo ra một vị trí xa hơn so
với nhu cầu thực của khách hàng ban đầu.
Tiến về các bộ phận tiếp theo họ cũng tiếp tục điều chỉnh tăng trên mức yêu cầu
của bộ phận nằm trước họ trên chuỗi cung ứng đặt họ. Khi đến bộ phận cuối cùng thì
thong tin đã bị sai lêch rất nhiều
Trong một chuỗi cung ứng, mỗi lần sai số trong chuỗi sẽ tạo nên một đỉnh mới.
Qua mỗi cấp sẽ có sự dao động với các mức độ khác nhau. Có cấp có mức độ dao
động thấp nhưng có cấp mức độ lại cao. Sự dao động này tạo nên các đỉnh ở mỗi cấp
và thường các đỉnh của cấp trên cao hơn cấp dưới.
Thứ hai là trong chuỗi cung ứng càng thông qua nhiều cấp thì mức độ khuếch đại

số lượng thực tế càng lớn
Qua từng cấp như nhà bán lẻ, bán sỉ, xí nghiệp…, dữ liệu thông tin bị sai lệch so
với thực tế ban đầu của khách hàng bởi lẻ có sự điều chỉnh thông tin ở từng cấp càng
lúc càng lớn vì theo chiều của chuổi cung ứng từ khách hàng đến đại lý, nhà phân
phối, nhà sản xuất … , thì quy mô của các bộ phận này lớn dần, nhu cầu đáp ứng cho
sản phẩm nhiều hơn. Qua càng nhiều bộ phận thì số lần thong tin bị đều chỉnh càng
nhiều, nên biên độ dao động lớn hơn lượng dư thừa cũng nhiều hơn.

7


Nhiều năm trước đây, tổ chức ECR (Efficient Consumer Respone) đã cố gắng tái
xác lập cách vận hành của chuỗi cung ứng hàng tạp hóa (grocery supply chain). Một
trong những động cơ chính của hành động này là tồn kho quá mức trong chuỗi cung
ứng bán lẻ. Nhiều nghiên cứu trong ngành cho thấy, tổng chuỗi cung ứng từ lúc sản
phẩm rời nhà máy đến khi nó được bày sẵn sàng trên kệ có lượng tồn kho tương đương
100 ngày cung cấp (100 days of inventory supply).
Thông tin méo mó đã dẫn dắt các thành phần trong chuỗi cung ứng (kho của nhà
máy, kho thành phẩm của nhà sản xuất, kho trung tâm của nhà phân phối, kho vùng
của nhà phân phối, kho của nhà bán lẻ) phải dự trữ hàng bởi vì mức độ biến động và
không chắc chắn của nhu cầu.
Sẽ không ngạc nhiên khi ECR ước tính có thể cắt giảm khoảng 30 tỷ USD cho các
khoản không hiệu quả trong chuỗi cung ứng bán lẻ.
Vậy, hiệu ứng bullwhip đã tạo ra sự sai lệch trong nhu cầu thục tế của khách hàng
khi đến doanh nghiệp đẫ gây ra sự lãng phí lớn cho doanh nghiệp ảnh hưởng đến hiệu
quả kinh doanh của doanh nghiệp
1.2. CÁC NGUYÊN NHÂN GÂY RA HIỆU ỨNG BULLWHIP
Các hiệu ứng bullwhip đề cập đến xu hướng của các đơn đặt hàng tăng trong biến
thể là một di chuyển lên một nguồn cung cấp chuỗi. Biến động tăng là một mối quan
tâm đối với các chuỗi phân phối vì nó làm cho chi phí tăng lên do hàng tồn kho tăng.

Trong vài năm qua, các nhà quản lý chuỗi cung ứng cũng như các học giả đã tập trung
sự chú ý vào việc tìm hiểu các nguyên nhân hoạt động của hiệu ứng bullwhip. Sau khi
tìm hiểu, chúng tôi xác định được các nguyên nhân sau:
1.2.1.

Quyết định của nhà quản trị và trò chơi Beer Game

Như đã đề cập ở trên, Jay Forrester là người đầu tiên phát hiện và nghiên cứu về
mô hình Bullwhip vào năm 1961, kéo theo hàng loạt những nghiên cứu sau này của
các nhà học giả. Theo Forrester, nguyên nhân dẫn đến hiệu ứng Bullwhip bắt nguồn từ
những quyết định không hợp lý của các nhà quản trị trong chuỗi cung. Ông tin rằng
những người đưa ra quyết định thường có xu hướng đặt hàng nhiều hơn lên những nhà
cung cấp phía trên so với lượng cầu thực tế của người tiêu dùng; bởi lẽ đơn đặt hàng
8


này không chỉ bao gồm số lượng mà người tiêu dùng yêu cầu mà còn để tăng lượng
tồn kho của nhà bán lẻ giúp đáp ứng được nhu cầu tăng trong tương lai. Cuối cùng,
qua mỗi cấp phân phối, nhu cầu càng được nhân lên nhiều lần so với lượng cầu thực
tế.
Bên cạnh đó, Forester còn phát hiện ra có một dòng chảy hạ lưu của vật liệu từ nhà
máy qua các kho chứa, các nhà phân phối và các đại lý bán lẻ, sự chậm trễ kết hợp với
mỗi cấp trong chuỗi cung ứng như thời gian sản xuất, thứ tự chế biến. Ông tuyên bố
rằng sự hiểu biết và kiểm soát các dòng chảy là nhiệm vụ chính của người quản lý.
Dựa trên các nghiên cứu của Forrester, Sterman (1989) đã thử nghiệm quá trình
đưa ra quyết định bằng cách sử dụng Beer Game (dùng để diễn tả quá trình sản xuất và
phân phối bia). Beer Game là một trò chơi mô phỏng vật liệu và luồng thông tin trong
một hệ thống phân phối sản xuất. Nó có bốn người chơi: nhà bán lẻ, nhà bán sỉ, nhà
phân phối, và nhà máy. Nhu cầu bia của khách hàng phát sinh tại các cửa hàng bán lẻ,
nhà bán lẻ bổ sung hàng tồn kho từ các nhà bán buôn, cứ như thế, nhà bán buôn bổ

sung hàng hóa từ các nhà phân phối và nhà phân phối bổ sung từ nhà máy. Người chơi
không thể trao đổi với nhau và phải tự đưa ra quyết định dựa trên đơn hàng của khách
hàng. Trong mỗi thời kỳ, các thành viên phải quyết định đặt hàng bao nhiêu từ nhà
cung cấp tương ứng của họ và các nhà máy phải quyết định sản xuất như thế nào. Các
người chơi sẽ chia sẻ một mục tiêu chung để tối ưu hóa hiệu suất toàn hệ thống. Đội
nào có tổng chi phí thấp nhất là chiến thắng.

9


Hình 1.3. Luồng thông tin trong chuỗi cung ứng
Trong trò chơi Beer Game, nhu cầu khách hàng là 4 thùng mỗi thời kỳ cho những
kỳ đầu tiên và sau đó thay đổi tới 8 thùng mỗi giai đoạn cho phần còn lại của trò chơi.
Hơn nữa, người chơi không biết thông tin số lượng yêu cầu. Ở đây, các con số 4 và 8
là không quan trọng, nhưng mô hình nhu cầu phải được đảm bảo. Mục đích là để chỉ ra
rằng một sự thay đổi nhỏ trong cầu của người tiêu dùng có thể tạo nên sự sai lệch lớn

Hình 1.2. Gia tăng sức biến động dung lượng đơn hàng dọc
theo chuỗi cung ứng

10


trong các đơn đặt bởi người chơi. Trong quá trình quyết định của các nhà quản trị,
Sterman đã xác định nhiều nhận định sai lầm từ đó dẫn đến hành động kém hiệu quả
của các chủ thể tham gia. Các chủ thể đã không chú ý đến khoảng thời gian trễ giữa
lúc đặt hàng và lúc nhận hàng. Trong quá trình tham gia, hầu hết các chủ thể không
thực hiện việc xem xét độ trễ này. Hình 1.2 mô tả các vật liệu và các luồng thông tin
trong chuỗi cung ứng. Các con số cũng xác định hai loại chậm trễ tại mỗi trạm. Giả sử
các cửa hàng bán lẻ đặt hàng 10 chiếc thùng chứa từ kho vào thứ hai. Các kho nhận

được lệnh này vào thứ tư. Sự chậm trễ thông tin này là do các bước trong xử lý hành
chính. Tuy nhiên, vào thứ tư, các nhà kho chỉ có 5 thùng bia, vì vậy nó chuyển 5 thùng
đến các cửa hàng bán lẻ và còn thiếu 5 thùng. Lô hàng 5 thùng còn lại này sẽ được
chuyển vào thứ sáu. Như vậy, điều chậm trễ này xảy ra trong quá trình vận chuyển.
Theo thí nghiệm của Sterman, cho thấy chính hành vi con người, hiểu sai về tồn kho
và thông tin nhu cầu có thể gây ra hiệu ứng Bullwhip.
1.2.2.

Bản chất của chuỗi cung ứng

Lee và đồng sự đã nghiên cứu hiệu ứng bullwhip bằng cách trình bày những
trường hợp trong thực thế ở một số doanh nghiệp. Họ xác định được bốn nguyên nhân
chính gây ra hiệu ứng Bullwhip:
1.

Cách thức cập nhật dự báo nhu cầu (demand forecast updating)

2.

Dung lượng đơn hàng theo quy mô (order batching)

3.

Sự biến động về giá cả (price fluctuation)

4.

Trò chơi tạo sự hạn chế và thiếu hụt (rationing and shortage gaming)

Mỗi nguyên nhân trên cộng với bối cảnh hạ tầng chuỗi cung ứng và các quyết định

hợp lý của các nhà quản lý đã gây ra hiệu ứng Bullwhip. Hiểu rõ các nguyên nhân này
sẽ giúp các nhà quản lý thiết kế và phát triển chiến lược để đối phó với nó.
Cập nhật dự báo nhu cầu (demand forecast updating)
Mỗi công ty trong chuỗi cung ứng thường thực hiện việc dự báo sản phẩm nhằm
giúp việc lên kế hoạch sản xuất, hoạch định nguồn lực, kiểm soát tồn kho và hoạch
định nguyên vật liệu. Dự báo thường dựa trên dữ liệu lịch sử đơn hàng của khách hàng
11


trực tiếp. Kết quả của trò Beer Game chính là sản phẩm của nhiều yếu tố mang tính
hành vi, như là nhận thức và niềm tin của người chơi. Một yếu tố quan trọng là suy
nghĩ của người chơi khi dự báo nhu cầu dựa trên những gì họ quan sát thấy. Mỗi khi
có đơn hàng từ đối tác downstream (như nhà bán lẻ, bán sỉ, sản xuất...) thì các nhà
quản lý upstream (như nhà bán sỉ, sản xuất, cung cấp...) sẽ coi thông tin đó như là tín
hiệu về nhu cầu tương lai (trong chuỗi cung ứng, người ta thường sử dụng hai thuật
ngữ khá phổ biến là downstream (xuôi dòng) và upstream (ngược dòng). Dòng chảy ở
đây thể hiện dòng chảy hàng hóa/nguyên vật liệu từ nhà cung cấp đến tay người tiêu
dùng (hay còn gọi là chain-chuỗi, supply chain-chuỗi cung ứng)).
Dựa trên tín hiệu ấy, nhà quản lý upstream sẽ điều chỉnh dự báo nhu cầu của mình.
Tiếp theo, họ dùng thông tin ấy để đặt hàng cho nhà cung cấp (thành phẩm, nguyên
vật liệu ). Chúng tôi cho rằng chính việc xử lý thông tin/tín hiệu nhu cầu chính là yếu
tố chủ chốt gây ra hiệu ứng Bullwhip.
Ví dụ, nếu bạn là nhà quản lý - người quyết định cần đặt bao nhiêu hàng từ nhà
cung cấp, đơn giản bạn chỉ cần sử dụng một phương pháp cơ bản để dự báo nhu cầu,
ví như phương pháp dự báo làm trơn bằng hàm số mũ. Phương pháp làm trơn bằng
hàm số mũ (Exponential Smoothing) tiến hành dựa trên việc xem xét một cách liên tục
các giá trị quá khứ, dựa trên trung bình có trọng số của dữ liệu. Trong phương pháp
này trọng số có giá trị càng nhỏ khi nó càng xa thời điểm dự báo (tức là nhu cầu mới
gần đây của khách hàng phản ánh sát nhu cầu của tương lai hơn là nhu cầu đã xa xưa).
Với phương pháp này, nhu cầu trong tương lai sẽ liên tục được cập nhật khi có dữ liệu

hàng ngày về nhu cầu.
Đơn hàng bạn gửi cho nhà cung cấp phản ánh số lượng bạn cần bổ sung vào dự trữ
nhằm đáp ứng nhu cầu của tương lai và mức tồn kho an toàn tương ứng (cả hai được
cập nhật bằng phương pháp kể trên). Với thời gian đơn hàng dài sẽ chẳng hiếm trường
hợp có tồn kho an toàn lên đến nhiều tuần. Kết quả là biến động đơn hàng theo thời
gian có thể lớn hơn những gì dữ liệu nhu cầu thể hiện.

12


Bây giờ ở một vị trí phía
trên của chuỗi cung ứng, nếu
bạn là nhà giám đốc của nhà
cung cấp, các dữ liệu đơn
hàng từ khách hàng sẽ quyết
định nhu cầu của bạn. Nếu
bạn cũng sử dụng mô hình dự
Hình 1.4. Mức độ biến động của đơn hàng từ đại lý
đến nhà sản xuất ngày càng lớn hơn so với doanh số
thực tế

báo làm trơn bằng hàm số
mũ để cập nhật dự báo và
tồn kho an toàn, những đơn
hàng mà bạn đặt hàng với

nhà cung cấp thậm chí còn biến động mạnh hơn. Ví dụ về sự biến động trong cầu thể
hiện ở hình 1.4. Ở đó ta có thể thấy đơn hàng từ nhà phân phối cho nhà sản xuất đã
biến động mạnh hơn nhu cầu của người tiêu dùng. Chính yếu tố tồn kho an toàn đã gây
ra hiệu ứng bullwhip, trực giác có thể thấy rằng nếu thời gian giữa mỗi lần bổ sung

hàng trong chuỗi cung ứng dài hơn thì mức độ biến động sẽ càng mạnh hơn.
Đơn đặt hàng theo gói/lô (Order Batching)
Trong chuỗi cung ứng, mỗi công ty khi đặt hàng với đối tác đều sử dụng một vài
mô hình kiểm soát tồn kho. Khi nhu cầu đến, tồn kho sẽ giảm nhưng công ty có thể
không đặt hàng với nhà cung cấp ngay lập tức mà họ thường gộp hoặc gom các nhu
cầu lại rồi mới đặt hàng. Có hai hình thức đặt hàng theo gói: đặt hàng định kỳ và đặt
hàng theo hình thức đẩy (push order).
Thay vì đặt hàng liên tục thường xuyên, các công ty đặt hàng theo tuần/hoặc hai
tuần thậm chí hàng tháng. Có nhiều lý do phổ biến để giải thích cho mô hình dự trữ
dựa trên đặt hàng theo chu kỳ. Thường thì nhà cung cấp không thể xử lý các đơn hàng
liên tục thường xuyên, vì yếu tố thời gian và chi phí xử lý đơn hàng kiểu ấy quá lớn.
Nhiều nhà sản xuất đặt hàng với nhà cung cấp khi họ chạy các hệ thống MRP
(Material Requirement Planning). Hệ thống MRP thường chạy hàng tháng và cho ra
13


kết quả đặt hàng hàng tháng. Một công ty có những sản phẩm ít bán chạy sẽ thường
đặt hàng theo tháng hơn.
Hãy xem xét trường hợp một công ty đặt hàng mỗi tháng cho nhà cung cấp của
mình. Nhà cung cấp này sẽ gặp tình trạng đơn hàng thất thường. Vì đơn hàng có thể
rất cao vào một thời điểm trong tháng trong khi cả tháng lại không có đơn hàng, điều
này cũng góp phần gây ra hiệu ứng Bullwhip.
Một trở ngại lớn và phổ biến khác đối với một công ty muốn đặt hàng thường
xuyên chính là tính kinh tế của vận tải. Rõ ràng có sự khác biệt giữa một FTL (Full
Truck Load) và LTL (Less Truck Load).
Trong mô hình đặt hàng đẩy (push order), một công ty có thể trải qua tình trạng
thường xuyên tăng nhu cầu đột biến. Công ty này có những đơn hàng “đẩy” định kỳ từ
khách hàng, bởi vì người bán hàng thường được cấp trên đánh giá định kỳ theo quý
hoặc năm làm phát sinh tình trạng đơn hàng tăng đột biến cuối tháng hoặc cuối năm.
Nhân viên bán hàng thường hoàn thành “hạn ngạch bán hàng” bằng cách mượn các

đơn hàng của kỳ kế tiếp.
Khi một công ty đối diện với các đơn hàng định kỳ từ khách hàng thì cũng là lúc
hiệu ứng bullwhip xuất hiện. Nếu tất cả các chu kỳ đơn hàng được phân bổ đều trong
suốt một tuần thì hiệu ứng Bullwhip sẽ được giảm thiểu.
Biến động giá cả
Theo ước tính, 80 phần trăm các giao dịch giữa nhà sản xuất và nhà phân phối
trong ngành tạp hóa (bán lẻ) được thực hiện dưới hình thức “forward buy” (mua kỳ
hạn), theo đó các sản phẩm được mua trước khi có nhu cầu, thường do mức giá hấp
dẫn của nhà cung cấp chào bán. Các hợp đồng “forward buy” chiếm từ 75 tỷ đến 80 tỷ
USD tồn kho của ngành bán lẻ.
Mua kỳ hạn thường do sự biến động giá cả trên thị trường. Nhà sản xuất và phân
phối định kỳ có chương trình khuyến mãi đặc biệt như chiết khấu giá, chiết khấu theo
số lượng, coupon, thối tiền (rebates)…. Tất cả chương trình khuyến mại này đều dẫn
tới sự biến động giá cả. Hơn nữa, nhà sản xuất thường chào mời những hợp đồng
14


thương mại hấp dẫn (như chiết khấu đặc biệt, ưu đãi giá, ưu đãi thanh toán) cho nhà
phân phối và bán sỉ, một hình thức gián tiếp của chiết khấu giá.
Ví dụ, Kotler đã báo cáo rằng các hợp đồng thương mại đặc biệt và khuyến mãi cho
người tiêu dùng chiếm tới 47% và 28% tổng ngân sách khuyến mãi của mình. Và thế
là khách hàng mua hàng với số lượng lớn không hề phản ánh nhu cầu thực sự tại thời
điểm đó. Họ mua hàng chỉ để dự trữ cho tương lai.
Hậu quả là sau đó, khách hàng chỉ mua hàng khi họ giải quyết hết lượng tồn kho
của mình. Tức là mô hình mua hàng của họ không phản ánh thực mô hình tiêu thụ,
mức biến động trong mua hàng theo số lượng lớn sẽ lớn hơn nhiều so với biến động
tiêu thụ. Vậy là hiệu ứng Bullwhip lại xuất hiện.
Cứ mỗi khi mô hình định giá cao-thấp (high-low) xuất hiện thì “forward buy” là
một quyết định hợp lý. Nếu chi phí của dự trữ hàng tồn kho thấp hơn mức độ khác biệt
về giá thì mua hàng “forward buy” quả là quyết định khá hợp lý.

Mặc dù một số công ty cho rằng mình có quyền được hưởng từ mô hình định giá
cao-thấp nhưng phần lớn lại đang gánh chịu hậu quả từ nó. Ví dụ, một nhãn hiệu soup
hàng đầu có doanh số bán hàng mang tính thời vụ và thường cao nhất vào mùa đông
(xem hình 1.5). Tuy nhiên, lượng hàng vận chuyển từ nhà sản xuất đến nhà phân phối
phản ánh đơn hàng của nhà phân phối thì lại thay đổi rất mạnh. Khi đối diện với tình
trạng đơn hàng lớn, công ty thường phải vận hành sản xuất liên tục, thậm chí là ngoài
giờ nhưng khi đơn hàng giảm thì lại phải giảm sản xuất. Thay vào đó, công ty phải trữ
hàng để phòng trừ trường hợp nhu cầu tăng cao.
Khi đơn hàng tăng cũng là lúc công
ty phải trả chi phí cao cho việc vận
chuyển. Hỏng hóc cũng tăng do dự trữ
hàng và xử lý hàng với số lượng lớn hơn
bình thường. Mỉa mai thay, tình trạng ấy
lại do sự biến động về giá do chính nhà
sản xuất và phân phối gây ra. Nên
Hình 1.5. Hiệu ứng Bullwhip gây ra bởi yếu
tố thời vụ

15


không có gì là buồn cười nếu người ta gọi thực tế này là “the dumbest marketing ploy
ever” (mánh khóe marketing vớ vẩn nhất).
Trò chơi hạn chế và thiếu hụt (rationing and shortage gaming)
Khi nhu cầu vượt quá khả năng cung cấp, nghĩa là nhà sản xuất đang hạn chế sản
phẩm của mình đến khách hàng. Theo nghĩa đó, nhà sản xuất sẽ phân bổ số lượng tỷ lệ
theo số lượng đã đặt hàng. Ví dụ, nếu tổng cung chỉ bằng 50% tổng cầu thì khách
hàng chỉ nhận được 50% số lượng mà họ đã đặt hàng. Và nếu biết nhà sản xuất sẽ hạn
chế khi sản phẩm bị thiếu hụt thì khách hàng sẽ phóng đại nhu cầu thực sự của mình
lên khi họ đặt hàng. Sau đó, khi mà nhu cầu đã nguội, đơn hàng sẽ bất thình lình bị

hủy bỏ.
Đây chính là phản ứng ngược khi có tình trạng thiếu hụt và chế độ phân bổ xuất
hiện. Tác động của “trò chơi” này là đơn hàng của khách hàng phản ánh không chính
xác nhu cầu thực. Hiện tượng này xuất hiện khá phổ biến. Vào những năm 1980, nhiều
lần ngành công nghiệp máy tính rơi vào tình trạng thiếu hụt DRAM. Đơn hàng tăng
vọt nhưng không phải do tiêu thụ tăng mà do dự đoán. Khách hàng đặt hàng gấp đôi
với nhiều nhà cung cấp khác nhau và chính thức mua từ nhà cung cấp đầu tiên có thể
giao hàng, sau đó hủy bỏ các đơn hàng trùng lắp còn lại.
1.3. ẢNH HƢỞNG CỦA HIỆU ỨNG BULLWHIP
Qua những phân tích ở trên, ta có thể thấy Hiệu ứng Bullwhip là một hiệu ứng gây
ra ra những tác động xấu đến chuỗi cung ứng của doanh nghiệp. Sự chênh lệch quá lớn
trong dự báo nhu cầu khiến cho kế hoạch sản xuất thiếu chính xác và không ổn định.
Nhà sản xuất có thể sản xuất quá nhiều gây tồn kho lớn từ đó gia tăng chi phí, hoặc ít
hơn nhu cầu gây ra hiện tượng thiếu hụt hàng hóa. Hơn nữa, Bullwhip tạo lịch trình
sản xuất không ổn định làm phát sinh thêm chi phí và giảm doanh thu.
Mặc dù gây ra nhiều tác động xấu đến chuỗi cung ứng của doanh nghiệp. Tuy
nhiên, nếu hiểu được bản chất của Bullwhip và các nguyên nhân gây ra nó, các nhà
kinh tế học hay nhà quản trị của doanh nghiệp sẽ có cái nhìn tổng quát hơn, từ đó tìm
ra các giải pháp tối ưu nhất nhằm giảm thiểu, ngăn chặn hiệu ứng này. Từ đó, các nhà
16


quản lý sẽ rút ra được nhiều bài học kinh nghiệm hơn trong việc xử lý hiệu ứng này và
nâng cao được nhiều vấn đề trong chuỗi cung ứng, đặc biệt là hệ thống thông tin.
Việc lên kế hoạch sản xuất, hoạch định nguồn lực, kiểm soát tồn kho và hoạch định
nguyên vật liệu đều xuất phát từ những dữ liệu dự báo sản phẩm của cá nhà quản lý
upstream (nhà sản xuất, nhà cung cấp,…) dựa trên dữ liệu lịch sử đơn hàng của khách
hàng trực tiếp và từ các đơn hàng của các nhà bán lẻ và đại lý (downstream). Hệ thống
thông tin được nâng cao sẽ làm cho mức độ sai số giữa khách hàng và nhà sản xuất
dần về bằng 0 thì việc đặt hàng sẽ trở nên chất lượng hơn, giảm thiểu được nhiều chi

phí phát sinh khác và góp phần nâng cao hệ thống sản xuất, vận chuyển, vấn đề tồn
kho,…
1.4. GIẢI PHÁP GIẢM THIỂU HIỆU ỨNG BULLWHIP
1.4.1.

Phƣơng pháp của Forrester

Forrester dựa vào các nguyên nhân gây ra hiệu ứng Bullwhip đã đề xuất một số
phương pháp giảm thiểu bullwhip cho sự thành công của công ty. Đầu tiên đó là việc
giải quyết nhanh chóng đơn hàng để giảm thiểu những khoảng trễ. Tiếp theo, tăng
cường mức độ ổn định sản xuất của nhà máy bằng cách có được thông tin bán lẻ tin
cậy từ đó đề ra kế hoạch sản xuất hợp lý. Ông cũng cho rằng việc điều chỉnh dự báo,
chiến dịch quảng cáo hoàn thiện hơn về nhu cầu và tồn kho cũng giảm được hiệu ứng
xảy ra.
1.4.2. Phƣơng pháp của Lee và đồng sự
Lee và đồng sự (1997) thực nghiệm hiệu ứng bullwhip bằng những trường hợp cụ
thể của các công ty. Sau khi xác định bốn nguyên nhân gây ra hiệu ứng, ông đề xuất
các giải pháp: “Chúng tôi phân loại các sáng kiến khác nhau và các biện pháp khác có
thể dựa trên các cơ chế phối hợp cơ bản, cụ thể là, chia sẻ thông tin, liên kết kênh, và
hiệu quả hoạt động. Với chia sẻ thông tin, nhu cầu thông tin tại một vị trí downstream
được truyền đến vị trí upstream một cách kịp thời. Liên kết kênh là sự phối hợp của
giá cả, vận tải, hoạch định hàng tồn kho, và quyền sở hữu giữa các vị trí upstream và
downstream trong chuỗi cung ứng. Hiệu quả hoạt động liên quan đến các hoạt động

17


cải thiện hiệu suất, chẳng hạn như giảm chi phí và làm chủ thời gian. Chúng tôi sử
dụng cấu trúc này để thảo luận về cách để kiểm soát hiệu quả hiệu ứng bull-whip”
Tránh nhiều dự báo cập nhật

Thông thường, mỗi thành viên trong chuỗi cung ứng thực hiện một số loại dự báo
gắn với quy hoạch của nó (ví dụ, các nhà sản xuất thực hiện các kế hoạch sản xuất, bán
buôn, việc lập kế hoạch hậu cần, vv). Hiệu ứng Bullwhip được tạo ra khi các thành
viên chuỗi cung ứng xử lý đầu vào nhu cầu từ các thành viên cuối nguồn trực tiếp của
mình trong sản xuất dự báo của chính họ. Nhu cầu đầu vào từ các thành viên cuối
nguồn ngay lập tức, tất nhiên, kết quả từ việc dự báo của thành viên đó, với đầu vào từ
thành viên cuối nguồn của riêng mình.
Một phương pháp để xử lý lặp đi lặp lại của dữ liệu tiêu thụ trong một chuỗi cung
ứng là làm cho dữ liệu theo yêu cầu tại một địa điểm ở cuối nguồn có sẵn cho các
trang web đầu nguồn. Do đó, cả hai trang web có thể cập nhật các dự báo của họ với
các dữ liệu thô. Trong ngành công nghiệp máy tính, các nhà sản xuất yêu cầu dữ liệu
bán qua trên cổ phiếu rút từ kho trung tâm đại lý của họ. Mặc dù các dữ liệu không
được hoàn chỉnh như point-of-sale (POS) dữ liệu từ các cửa hàng của các đại lý, họ
cung cấp nhiều hơn đáng kể hơn so với thông tin đã có sẵn khi các nhà sản xuất đã
không biết những gì đã xảy ra sau khi vận chuyển các sản phẩm của họ. IBM, HP, và
Apple tất cả các yêu cầu dữ liệu bán thông qua như là một phần của hợp đồng của họ
với các đại lý.
Đối tác trong chuỗi cung ứng có thể sử dụng trao đổi dữ liệu điện tử (EDI) để chia
sẻ dữ liệu. Trong các sản phẩm tiêu dùng ngành công nghiệp, 20 phần trăm của các
đơn đặt hàng của các nhà bán lẻ các sản phẩm tiêu dùng đã được truyền thông qua EDI
vào năm 1990. Trong Năm 1992, con số này là gần 40 phần trăm, và trong năm 1995,
gần 60 phần trăm. Việc sử dụng ngày càng tăng của EDI sẽ chắc chắn tạo điều kiện
truyền tải thông tin và chia sẻ giữa các thành viên chuỗi
Ngay cả khi nhiều các tổ chức trong chuỗi cung ứng sử dụng các dữ liệu cùng một
nhu cầu nguồn để thực hiện cập nhật dự báo, sự khác biệt trong phương pháp dự báo
và thông lệ mua vẫn có thể dẫn đến những biến động không cần thiết trong đặt hàng
18


dữ liệu được đặt với các trang web đầu nguồn. Trong phương pháp triệt để hơn, các

trang web đầu nguồn có thể kiểm soát tiếp tế từ đầu nguồn đến cuối nguồn. Các trang
web đầu nguồn sẽ được tiếp cận với nhu cầu và thông tin hàng tồn kho ở địa điểm cuối
nguồn và cập nhật các dự báo cần thiết và tiếp tế cho các trang web cuối nguồn. Các
trang web cuối nguồn, đến lượt nó, sẽ trở thành một đối tác thụ động trong chuỗi cung
ứng. Ví dụ, trong ngành công nghiệp hàng tiêu dùng, thực hành này được gọi là hàng
tồn kho của nhà cung cấp quản lý (VMI) hoặc một chương trình bổ sung liên tục
(CRP). Nhiều công ty như Campbell Soup, M & M / Mars, Nestle, Quaker Oats,
Nabisco, P & G, và Scott Paper sử dụng CRP với một số hoặc hầu hết các khách hàng
của họ. Giảm hàng tồn kho lên đến 25 phần trăm là phổ biến trong các liên minh. P &
G sử dụng VMI trong tã của nó chuỗi cung ứng, bắt đầu với nhà cung cấp của nó, 3M,
và khách hàng của mình, Wal-Mart. Ngay cả trong các ngành công nghệ cao, các công
ty như Texas Instruments, HP Motorola, và Apple sử dụng VMI với một số họ nhà
cung cấp, và trong một số trường hợp, với các khách hàng của họ
Các nhà nghiên cứu hàng tồn kho lâu đã nhận ra rằng hệ thống kiểm kê đa cấp có
thể hoạt động tốt hơn khi hàng tồn kho và nhu cầu thông tin từ các trang web cuối
nguồn có sẵn ở đầu nguồn. Hàng tồn kho Echelon- Tổng số hàng tồn kho ở địa điểm
phía đầu và cuối nguồn của nó - là chìa khóa để kiểm soát hàng tồn kho tối ưu
Một cách khác là cố gắng để có được thông tin nhu cầu về chỗ ở cuối nguồn bằng
cách bỏ qua nó. Apple có một chương trình "người tiêu dùng trực tiếp", tức là, nó bán
trực tiếp cho người tiêu dùng mà không qua đại lý bán lẻ và kênh phân phối. Một lợi
ích của chương trình này là nó cho phép Apple để xem nhu cầu mẫu cho sản phẩm của
mình. Máy tính Dell cũng bán sản phẩm của mình trực tiếp đến người tiêu dùng mà
không đi thông qua các kênh phân phối.
Cuối cùng, như đã nói ở trên, kéo dài thời gian giao hàng tiếp tế có thể làm nặng
thêm các hiệu ứng bullwhip. Những cải tiến trong hiệu quả hoạt động có thể giúp làm
giảm nhu cầu rất khác nhau do nhiều thông tin cập nhật dự báo. Do đó, chỉ trong thời
gian bổ sung là một cách hiệu quả để giảm thiểu tác động.
Bỏ đặt hàng theo lô
19

Do đơn đặt hàng gộp góp phần vào hiệu ứng bullwhip, các công ty cần phải đưa ra
các chiến lược dẫn đến lô nhỏ hơn hoặc tiếp tế thường xuyên hơn. Ngoài ra, các
phương pháp chúng tôi mô tả ở trên là hữu ích. Khi một công ty đầu nguồn tiếp nhận
dữ liệu tiêu thụ trên một lịch trình định kỳ cố định từ nó khách hàng ở cuối nguồn, sẽ
không ngạc nhiên bởi một lệnh lô lớn bất thường khi có một nhu cầu tăng.
Một lý do mà đặt lô hàng lớn hoặc thấp là chi phí tương đối cao của việc đặt một
đặt hàng và bổ sung nó. EDI có thể làm giảm chi phí của các thủ tục giấy tờ trong việc
tạo ra một trật tự. Sử dụng EDI, các công ty như Nabisco thực hiện không cần giấy tờ,
đặt hàng máy tính hỗ trợ (CAO), và do đó, khách hàng đặt hàng thường xuyên hơn. Hệ
thống đặt hàng Economist McKesson của sử dụng EDI để giảm chi phí giao dịch từ
đơn đặt hàng của nhà bán sỉ và các nhà bán lẻ khác. "P & G đã giới thiệu tiêu chuẩn
hóa đặt điều kiện trên tất cả các đơn vị kinh doanh để đơn giản hóa quá trình và đột
ngột cắt giảm số hoá đơn. Và General Electric là công ty kết nối điện tử người mua
hàng với các nhà cung cấp trong toàn công ty. Nó hy vọng rằng lợi tức thu về ít nhất là
1 tỷ USD trong nguyên liệu thông qua phát triển Mạng Xử lý giao dịch (Trading
Process Network) nội bộ. Một giấy mua hàng thường có giá 50 USD đến khi xử lý
hiện nay là 5 USD.
Một lý do khác cho các lô hàng lớn là chi phí vận chuyển. Sự khác biệt về chi phí
đầy đủ xe tải và ít hơn xe tải là rất lớn mà các công ty tìm thấy nó kinh tế để đặt hàng
đầy đủ xe tải, mặc dù điều này dẫn đến sự cung cấp không thường xuyên từ các nhà
cung cấp. Trong thực tế, ngay cả khi đơn đặt hàng được thực hiện với ít nỗ lực và chi
phí thấp thông qua EDI, sự cải thiện hiệu quả để được lãng phí do để hạn chế xe tải đủ.
Bây giờ một số nhà sản xuất tạo ra các nhà phân phối của họ để đặt hàng các chủng
loại của sản phẩm khác nhau. Do đó một xe tải có thể chứa các sản phẩm khác nhau từ
các nhà sản xuất cùng (hoặc một trang web kho nhà máy hoặc kho thị trường của nhà
sản xuất) thay vì một tải đầy đủ các sản phẩm tương tự. Hiệu quả là, đối với mỗi sản
phẩm, tần số đặt hàng là cao hơn nhiều, tần suất giao hàng cho các các nhà phân phối
vẫn không thay đổi, và hiệu quả vận chuyển được bảo tồn. P & G đã giảm giá cho các
nhà phân phối mà sẵn sàng đặt hàng hỗn hợp SKU (stock-keeping unit) chở bất kỳ sản

20


phẩm nào của họ. Các nhà sản xuất còn có thể chuẩn bị và chuyển hỗn hợp SKU đến
các nhà kho của các nhà phân phối sãn sàng để giao hàng cho các cửa hàng.
"Phân phối tổng hợp" cho sản phẩm tươi và các sản phẩm làm lạnh sử dụng khái
niệm-SKU trộn cùng làm cho tiếp tế thường xuyên hơn. Kể từ sản phẩm tươi sống và
thực phẩm đông lạnh cần phải được lưu trữ tại khác nhau nhiệt độ, xe tải để vận
chuyển chúng cần phải có nhiệt độ khác nhau. Các nhà bán lẻ của Anh như Tesco và
Sainsbury sử dụng xe tải có khoang riêng biệt ở nhiệt độ khác nhau để họ có thể vận
chuyển nhiều sản phẩm trên cùng xe tải.
Việc sử dụng các công ty hậu cần bên thứ ba cũng giúp làm cho sự làm đầy lô hàng
nhỏ có hiệu quả kinh tế. Các công ty này cho phép các nền kinh tế của quy mô mà là
không khả thi trong một nhà cung cấp-khách hàng duy nhất mối quan hệ. Bằng cách
củng cố tải trọng từ nhiều nhà cung cấp nằm gần nhau, một công ty có thể nhận ra xe
tải đầy đủ mà không lô đến từ các nhà cung cấp cùng. Tất nhiên, có những xử lý bổ
sung và chi phí hành chính hợp nhất như vậy hoặc nhiều dòng xe bán tải, nhưng tiết
kiệm thường lớn hơn chi phí.
Tương tự như vậy, một công ty bên thứ ba hậu cần có thể sử dụng một xe tải để
cung cấp cho những khách hàng có đối thủ cạnh tranh, chẳng hạn như các siêu thị lân
cận. Nếu mỗi khách hàng được cung cấp riêng biệt thông qua đầy đủ xe tải, sử dụng
các công ty hậu cần bên thứ ba có thể có nghĩa là di chuyển từ hàng tuần đến làm đầy
hàng ngày. Đối với khách hàng nhỏ có khối lượng không thường xuyên làm đầy xe tải
toàn độc lập, điều này đặc biệt hấp dẫn. Một số nhà bán buôn tạp hóa mà nhận lô hàng
FTL từ nhà sản xuất và sau đó vận tải hỗn hợp cho các cửa hàng độc lập bán sỉ sử
dụng các công ty hậu cần. Ở Anh, Sainsbury và Tesco lâu đã sử dụng công ty vận
chuyển hàng hóa quốc gia cho ngành logistics. Như một kết quả của các nâng cao nhận
thức do các sáng kiến Máy tính tiền trong ngành công nghiệp thực phẩm, chúng tôi
mong đợi để xem bên thứ ba các công ty hậu cần mà dự báo đơn đặt hàng, vận chuyển

hàng hóa, và bổ sung thêm các cửa hàng với pallet hỗn hợp SKU từ các nhà sản xuất.
Khi khách hàng lan truyền đơn đặt hàng hoặc làm đầy định kỳ bổ theo thời gian, họ
có thể làm giảm tác động tiêu cực của . Một số nhà sản xuất phối hợp tiếp tế của họ
21


với khách hàng của họ.Ví dụ, P & G phối hẹn giao hàng thường xuyên với khách hàng
của mình. Do đó, nó làm đầy cho tất cả các nhà bán lẻ đều trên một tuần.
Ổn định giá
Cách đơn giản để kiểm soát hiệu ứng bullwhip đó là mua kỳ hạn và giảm cả tần số
và mức chiết khấu giá bán buôn. Các nhà sản xuất có thể làm giảm ưu đãi cho mua kỳ
hạn bán lẻ bằng cách thiết lập một chính sách giá bán buôn đồng đều. Trong ngành
công nghiệp thực phẩm, chủ yếu các nhà sản xuất như P & G, Kraft, và Pillsbury đã
chuyển đến một giá hàng ngày thấp (EDLP) hoặc giá trị chiến lược giá. Trong ba năm
qua, P & G đã giảm giá niêm yết của nó bằng 12% đến 24% và tích cực cắt giảm các
chương trình khuyến mãi nó cung cấp để giao dịch cho khách hàng. Năm 1994, P & G
đã báo cáo cao nhất tỷ suất lợi nhuận trong hai mươi mốt năm và cho thấy sự gia tăng
trong thị phần. Tương tự như vậy, các nhà bán lẻ và nhà phân phối tích cực có thể
thương lượng với các nhà cung cấp của họ để cung cấp cho họ mỗi ngày chi phí thấp
(EDLC). Từ 1991-1994, tỷ lệ giao dịch thương mại trong tổng ngân sách xúc tiến các
sản phẩm thực phẩm giảm từ 50% đến 47%.
Từ một quan điểm hoạt động như CRP cùng với một giá bán buôn hợp lý chính
sách có thể giúp kiểm soát các chiến thuật bán lẻ, chẳng hạn như chuyển hướng. Sử
dụng của nhà sản xuất của CAO gửi đơn đặt hàng cũng giảm thiểu khả năng của một
thực tế như vậy. Hệ thống Hoạt động dự toán kinh phí (ABC) dựa trên các công ty để
nhận ra những chi phí quá nhiều về mua kỳ hạn. Khi các công ty chạy chương trình
khuyến mãi trong khu vực, một số nhà bán lẻ mua với số lượng lớn trong khu vực nơi
mà các chương trình khuyến mãi được tổ chức, sau đó chuyển hướng sản phẩm sang
các khu vực khác để tiêu thụ. Các chi phí của thực hành như vậy là rất lớn nhưng có
thể không hiển thị trong hệ thống kế toán thông thường. Hệ thống ABC cung cấp kế

toán rõ ràng các chi phí hàng tồn kho, lưu trữ, xử lý đặc biệt, vận chuyển cao cấp, vv
mà trước đây đã được ẩn và thường lớn hơn lợi ích của chương trình khuyến mãi. Do
đó ABC giúp công ty thực hiện chiến lược EDLP.
Loại bỏ trò trơi thiếu hụt

22


Các tình huống khi một nhà cung cấp phải đối mặt với sự thiếu hụt, thay vì phân bổ
sản phẩm dựa trên đơn đặt hàng, nó có thể phân bổ theo tỷ lệ hồ sơ bán hàng qua.
Khách hàng sau đó không có động cơ để nói hết đơn đặt hàng của họ. General Motors
lâu đã sử dụng phương pháp này phân bổ trong trường hợp cung ứng ngắn, và các
công ty khác, như Texas Instruments và Hewlett-Packard, được chuyển đến nó.
"Trò chơi" trong tình trạng thiếu đạt tới khi khách hàng có ít thông tin về cung của
nhà sản xuất. Việc chia sẻ năng lực và thông tin kiểm kê giúp làm giảm bớt sự lo lắng
của khách hàng và, do đó, làm giảm nhu cầu của họ tham gia vào các trò chơi. Nhưng
chia sẻ thông tin công suất là không đủ khi có sự thiếu hụt. Một số nhà sản xuất làm
việc với khách hàng đặt hàng tốt trước mùa bán hàng. Vì vậy, họ có thể điều chỉnh
công suất sản xuất, lập kế hoạch tốt hơn với kiến thức về nhu cầu sản phẩm.
Cuối cùng, chính sách trở lại mà nhà sản xuất cung cấp cho các nhà bán lẻ làm
nặng thêm cho trò chơi. Nếu không có một hình phạt, các nhà bán lẻ sẽ tiếp tục thổi
phồng nhu cầu của họ và hủy bỏ đơn đặt hàng. Không ngạc nhiên, một số các nhà sản
xuất máy tính đang bắt đầu thực thi chính sách hủy nghiêm ngặt hơn.
Chúng tôi cho rằng các hiệu ứng bullwhip là kết quả của việc ra quyết định hợp lý
của các thành viên trong chuỗi cung ứng. Các công ty có hiệu quả có thể chống lại các
tác động bởi sự hiểu biết kỹ lưỡng nguyên nhân sâu xa của nó. Các nhà lãnh đạo ngành
công nghiệp như Procter & Gamble đang thực hiện chiến lược sáng tạo đó đặt ra
những thách thức mới: tích hợp hệ thống thông tin mới, xác định các mối quan hệ tổ
chức mới, và thực hiện mới khuyến khích và đo lường các hệ thống. Sự lựa chọn cho
các công ty là rõ ràng: hoặc là cho hiệu ứng bullwhip làm tê liệt bạn hoặc tìm một cách

để chinh phục nó.
1.4.3.

10 nguyên tắc của Towill cùng đồng sự

Towill cùng đồng sự đã đưa ra 10 nguyên tắc có thể giúp giảm thiểu Hiệu ứng
Bullwhip (GEARY, S., Disney, S.M., Towill, D.R.: On bullwhip in supply chains Historical review, present practice and expected future impact. International Journal
of Production Economics 101, 2006):
Nguyên tắc kiểm soát hệ thống
23


Việc lựa chọn một hệ thống kiểm soát phù hợp nhất là điều thiết yếu để đạt được
mục tiêu đã đặt ra của người sử dụng. Đổi lại nó sẽ đòi hỏi phải được cập nhật những
thông tin quan trọng về “tình trạng” của chuỗi cung ứng từ đó sẽ loại bỏ những phỏng
đoán không cần thiết ra khỏi hệ thống.
Nguyên tắc giảm bớt thời gian
Mọi hoạt động trong chuỗi cung ứng nên được tiến hành trong một khoảng thời
gian cẩn thiết tối thiểu nhất để đạt được mục đích của công việc. Trên thực tế điều này
đồng nghĩa với việc loại bỏ việc tốn thêm thời gian cho những thứ không có giá trị hay
còn gọi là “muda” ra khỏi hệ thống. Nó cũng đồng nghĩa với việc cung cấp thêm thời
gian cho những việc thật sự cần thiết tức là nguyên tắc này bao gồm cả năng lực quy
trình (process capability). Muda là một thuật ngữ truyền thống của Nhật Bản cho một
hoạt động đó là lãng phí và không tăng thêm giá trị hoặc là không hiệu quả. Nó
cũng là một khái niệm quan trọng trong hệ thống sản xuất Toyota (TPS) và là một
trong ba loại chất thải (Muda, Mura, Mur) mà nó xác định.
Nguyên tắc thông tin minh bạch
Đến khi tất cả những dữ liệu mới nhất thoát khỏi “yếu tố gây nhiễu (noise)” và “sự
sai lệch (bias)” thì tất cả những “người tham gia (players)” trong hệ thống mới nên
được phép tiếp cận. Điều này cùng lúc loại bỏ được sự chậm trễ trong thông tin và

“tăng gấp đôi khả năng dự đoán” của những “người tham gia” khác. Bởi vì hàng tồn
kho, những công việc chưa hoàn thành (WIP- Work in progress), dòng giá trị, và
những đơn đặt hàng hiện nay đều hiện hữu trong suốt chuỗi cung ứng, được kiểm soát
toàn diện bởi một hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS-decision support system) phù
hợp là một điều hoàn toàn có thế
Nguyên tắc loại bỏ cấp/ bậc
Nên có một mức độ phân cấp tối thiểu thích hợp với các mục tiêu của chuỗi cung
ứng. Mục tiêu hướng đến không chỉ có tối ưu hóa số lượng hàng tồn kho xuống thấp
nhất (trong một vài trường hợp đặc biệt có thể bằng không) mà còn để giảm thiểu
lượng dự trữ vào đúng địa điểm và đúng lúc;
Nguyên tắc đồng bộ hóa
24


Trong một vài mô hình hóa tất cả các sự kiện đều được đồng bộ để các đơn đặt
hàng và vận chuyển đều có thể truy suất tại các thời điểm riêng biệt. Một số khác biểu
hiện bằng cách cho nhiều khách hàng tham chiếu hoạt động trên nguyên tắc đặt mua
bổ sung do đó hình thành hiệu ứng bullwhip một cách mạnh mẽ, rồi sau đó đã được
loại bỏ bằng cách đồng bộ hóa các đơn đặt hàng liên tục trong suốt chuỗi;
Nguyên tắc số nhân
Có thể có những trường hợp mà các đơn đặt hàng nhân lên theo hiệu ứng dây
chuyền. Thường xảy ra giữa nhà sản xuất và các bên cung cấp nguồn nguyên liệu, thiết
bị cho họ. Cho nên nếu nhà sản xuất dự định thay mới toàn bộ máy móc của họ sau
chu kỳ 10 năm, họ có thể nghĩ đến việc tăng năng suất dự kiến lên 10%/năm, dẫn đến
việc những đơn đặt hàng công cụ máy móc sẽ tăng của họ sẽ lên gấp đôi, một “cấp số
nhân” từ 10 cho đến 1
Nguyên tắc dự báo nhu cầu
Dự báo cũng có thể là một vấn đề đơn giản bởi vì chúng rất hiếm khi đúng. Nhưng
những nỗ lực để cải thiện tình hình bằng cách xây dựng các yếu tố an toàn và khả năng
phát hiện xu hướng có thể dẫn đến sự hình thành bullwhip. Hơn nữa các dự báo nhu

cầu cần phải đối phó với hiện tượng như '' thay thế sản phẩm '' nơi những gì là thực sự
sẵn có được bán ở vị trí của kho-ra;
Nguyên tắc đặt hàng theo lô
Thời gian dần dần tập hợp các đơn đặt hàng dẫn đến các '' sần '' giao hàng, và do đó
trở lại vòng quanh đặt hàng là '' sần '' đơn đặt hàng, mà là một nguyên nhânchính của
hiệu ứng bullwhip;
Nguyên tắc biến động giá
Các chương trình tiếp thị cố ý có thể được thiết kế để làm trống các kênh cung cấp
qua tải. Vì nó đã được chứng minh, nên hiệu ứng này có thể gây ra một phản ứng dữ
dội bởi sự sắp đặt để tận dụng lợi thế giảm giá trên cung cấp. Khi các nhà bán lẻ có đủ
chứng khoán, đơn đặt hàng của họ giảm xuống bằng không trong một kịch bản boomand-bust điển hình;
25


Nguyên tắc trò chơi
Vì nó đã được mô tả trong một tình trạng thiếu thực tế (hoặc nhận thức), sẽ có đơn
đặt hàng để '' hàng rào '' đối với nguồn cung cấp không thể đoán trước. Cả nhà cung
cấp và khách hàng có thể tham gia trò chơi này, tiếp theo là hai đoán của các hình thức
đó X đã ra lệnh cho 1000, nhưng có vẻ như anh chỉ cần 400 tiếp theo Y đó là chậm
giao hàng của mình vì vậy nếu thực sự cần thiết là 500 nó là tốt hơn để đặt hàng năm
1200 chỉ trong trường hợp.
1.5. CÁC MÔ HÌNH GIẢI QUYẾT HIỆU ỨNG BULLWHIP
1.5.1.

Hệ thống chuyển đổi dữ liệu điện tử nội bộ (EDI)

 Trao đổi dữ liệu điện tử (Electronic Data Interchange - EDI) là sự truyền thông
tin từ máy tính gửi đến máy tính nhận bằng phương tiện điện tử, trong đó có sử dụng
một số định dạng chuẩn nhất định nào đó, là một công nghệ cho phép trao đổi dữ liệu
thông qua điện tử giữa hai hoặc nhiều công ty với nhau. Các hình thức chủ yếu của

việc truyền dữ liệu thông qua EDI là những đơn đặt hàng từ khách hàng đến nhà cung
ứng, hóa đơn thanh toán từ nhà cung ứng đến khách hàng, kế hoạch vận chuyển dữ
liệu và cách thức thanh toán. EDI có thể kết nối một ứng dụng chuyển tiền điện tử có
khả năng thanh toán.
 Dữ liệu được chuyển thông qua EDI thường được tự động, tức là không yêu cầu
sự can thiệp của con người. Ví dụ, khi đến ngày giao hàng của đơn hàng cụ thể, máy
tính nhà cung ứng tự động gửi một hóa đơn đến máy tính khách hàng thích hợp. Khi
được tích hợp với những ứng dụng IT khác thông qua chuỗi cung ứng, EDI trở thành
một công cụ hiệu quả hơn. Trong ví dụ này, dữ liệu được chuyển khi đến ngày giao
hàng , nhưng không cần thiết khi đơn hàng được gửi đi. Khi kết nối tới một công nghệ
nhận dạng và thu thập dữ liệu (AIDC) như là nhận dạng tần số vô tuyến điện (RFID) –
hóa đơn có thể được gửi đúng vào lúc đơn hàng rời khỏi cửa nhà máy. Ví dụ, những xe
tải giao hàng đi qua một đầu đọc RFID đặt tại các cửa nhà máy. Đầu đọc tự động gửi
dữ liệu vị trí sản phẩm đến ứng dụng EDI, rồi lần lượt chuyển hóa đơn đến cho khách
hàng.

26