Nandon kanasta mikrosiruihin: miksi pandemiapulaa on vaikea ennustaa
Pikaruokaketjun viimeaikaiset ongelmat korostavat heikkouksia siinä, miten yritykset ennustavat tarjontaa ja kysyntää
Tolga Akmen/AFP Getty Imagesin kautta
Lancasterin yliopiston liiketoimintaanalytiikan professori John Boylan kertoo, kuinka vähittäiskauppiaat maailmanlaajuisesti voisivat välttää toimitusketjujen häiriöt, kuten Covid-19-kriisin aiheuttamat häiriöt.
Peri-peri-kanafanit olivat pettyneitä ja turhautuneita, kun Nando's ilmoitti väliaikainen sulkeminen lähes 50 ravintolasta. Kanapula on syytetty, ja vaikka reaktiot sulkemiseen olivat satiiroitu sosiaalisessa mediassa , ongelma on vakava haaste yritykselle.
Nälkäiset asiakkaat epäilemättä kysyvät, olisiko tarjontaa voitu hallita paremmin. Samanlaisia kysymyksiä esitettiin laajemmin pandemian alussa, jolloin supermarketit loppuivat wc-paperista ja jauhoista.
Jotkut syyttivät jälleenmyyjien huonoa suunnittelua, mutta tällaisia kysynnän piikkejä ei ollut ennen nähty. Ja pandemia häiritsee edelleen vakiintuneita toimitusketjuja.
Viimeaikainen mikrosirujen pula esimerkiksi johtuu osittain laitteiden, kuten puhelimien ja pelikonsolien, lisääntyneestä kysynnästä ja a koronavirustapausten uusiutuminen Aasiassa (jossa suurin osa mikrosiruista valmistetaan). Tilanne on niin vakava, että Toyota joutuu leikkaamaan tilapäisesti ajoneuvojen tuotanto 40 % .
Pandemiat lukuun ottamatta tavaroiden kysynnän mallit vaihtelevat yleensä päivästä toiseen ja viikosta toiseen. Jotkut näistä ovat selitettävissä ja ennustettavissa esimerkiksi tunnettujen suuren kysynnän kausien, kuten arkipyhäviikonloppujen, vuoksi.
Muut muutokset uhmaavat selitystä tai ennustetta, ja niitä kuvataan tilastollisissa ennustemalleissa meluna. Ja vaikka seuraavan meluhäiriön luonnetta ei tiedetä, sen vaikutus voidaan mitata ja ottaa huomioon varastotasoja määritettäessä. Mutta tämäkin varovainen lähestymistapa katkeaa, kun kysyntä kasvaa äkillisesti, toisin kuin mikään aiemmin.
Nandon nykyinen pula kanasta johtuu pikemminkin tarjonnan häiriöistä kuin kysynnästä, mitä ei välttämättä olisi voinut odottaa.
Ennusteen näkökulmasta äkilliset tarjonnan muutokset ovat samanlaisia kuin kysynnän äkilliset muutokset. Varastonhallintajärjestelmät perustavat varastolaskelmansa yleensä säännölliseen läpimenoaikaan (aika tilauksen tekemisestä siihen, kun tuote saapuu ja on valmis asiakkaalle).
Jos toimitusajassa on satunnaisia pieniä vaihteluita, laskelmia voidaan muokata vastaavasti. Mutta jälleen kerran, tällainen lähestymistapa hajoaa, jos äkillisesti ilmenee suuri ongelma, toisin kuin muut, jotka ovat olleet aiemmin.
Tässä tilanteessa meidän pitäisi tuntea myötätuntoa Nandoa kohtaan. Heistä olisi uskomattoman tuhlausta kuljettaa suuria varastoja raakaa kanaa mahdollisen suuren häiriön varalle.
Kana ulkona
Jos he tekisivät tämän normaaliaikoina, huomattava osa lihasta jäisi käyttämättä ja sammuisi. On selvää, että tämä ei ole toteuttamiskelpoinen ratkaisu.
Sen sijaan suurten häiriöiden ongelma vaatii erilaista lähestymistapaa ennustamiseen, joka tunnetaan skenaariosuunnitteluna. Nandon ongelma näyttää johtuvan tavarantoimittajien työvoimapulasta. Ja vaikka työvoimapulan ajankohtaa ei voitu ennakoida, niiden ilmeneminen - jossain vaiheessa - olisi voitu ennakoida.
Skenaariosuunnitteluharjoituksessa johtajat kuvittelevat merkittäviä syitä häiriöille, joita voisi tapahtua tulevaisuudessa. Tällainen harjoitus ei koskaan ole täydellinen, ja jotkut tapahtumat jäävät paljastumatta, mutta sen ei pitäisi estää edistymistä pohtimalla mahdollisia toimitusketjun ongelmia ja yrityksen reagointia.
Jos organisaatio esimerkiksi on riippuvainen yhdestä tuotteen toimittajasta, se voi harkita toisen toimittajan käyttöönottoa, joka myös saa säännöllisesti tilauksia ja voi joustaa vastatakseen suurempiin tilausmääriin, jos ensimmäisellä toimittajalla on ongelmia.
Tämä voi myös auttaa vastaamaan odottamattomiin kysynnänpiikkeihin. Ja jos ongelma koskee kaikkia toimittajia, voidaan suunnitella tilata suurempia määriä korvaavia tuotteita.
Pääsääntönä on kuitenkin, että toimitusketjun ohjelmistoihin upotettujen kysynnän ennustemenetelmien tulisi toimia hyvin normaaleina aikoina ja niitä voidaan käyttää luottavaisesti varastojen täydennyssuunnittelun perustana. Poikkeuksellisten aikojen ennakoimiseksi ennustamisen on siirryttävä järjestelmäpohjaisesta toiminnasta ihmislähtöiseen toimintaan.
Johtajien tulisi yrittää ennakoida toimitusketjuihin kohdistuvien sokkien tärkeimmät syyt ja ottaa käyttöön politiikkaa, joka lieventää niiden vaikutusta. Tästä ei ole hyötyä vain kehittyneiden talouksien ravintolaketjuille, vaan myös humanitaarisille toimitusketjuille, joissa ruokaa, vaatteita ja lääkkeitä tarvitaan kipeästi.
John Boylan , liiketoimintaanalytiikan professori, Lancasterin yliopisto .
Tämä artikkeli on julkaistu uudelleen Keskustelu Creative Commons -lisenssillä. Lue alkuperäinen artikkeli .
