ブルウィップ効果

ブルウィップ効果とは、サプライチェーンの現象で、サプライヤーへの注文はバイヤーへの販売よりも変動が大きい傾向があり、その結果、上流の需要変動が増幅されます。これは、サプライチェーンの上流に行くほど、消費者の需要の変化に応じて在庫の変動が大きくなるという結果に一部つながります。この概念は、ジェイ・フォレスターの「インダストリアル・ダイナミクス」（1961 年）^{[1]で初めて登場したため、}フォレスター効果とも呼ばれています。これは、「材料の注文が需要シグナルよりも変動しやすく、サプライチェーンの上流にいる企業ほどこの変動が大きくなる傾向が見られる」と説明されています。^[2]スタンフォード大学 の研究は、ボルボに関する話を使用して、この概念をサプライチェーンの専門用語に取り入れるのに役立ちました。グリーンカーの供給過剰に悩まされていた営業とマーケティングは、余剰在庫を販売するプログラムを策定しました。望ましい市場の牽引力を生み出すことに成功しましたが、製造部門はプロモーション計画について知りませんでした。代わりに、販売の増加をグリーンカーの需要増加の兆候と解釈し、生産を増強しました。^[3]

研究によると、販売時点の需要が 5 パーセント変動すると、サプライ チェーンの関係者は最大 40 パーセントの需要の変化と解釈します。鞭を鳴らすのと同じように、手首を少し動かすだけで、販売時点の需要が変化し、鞭の先で大きな動き、つまりメーカーの反応を引き起こす可能性があります。^[4]

顧客の需要が完全に安定することはめったにないため、企業は在庫やその他のリソースを適切に配置するために需要を予測する必要があります。予測は統計に基づいており、完全に正確であることはめったにありません。予測誤差が生じるため、企業は「安全在庫」と呼ばれる在庫バッファーを保持することがよくあります。

サプライ チェーンを最終消費者から原材料サプライヤーへと上っていくと、サプライ チェーンの各参加者の需要の変動がより大きくなり、安全在庫の必要性も高まります。需要が増加する期間には、下流の参加者は注文を増やします。需要が減少する期間には、注文が減少するか停止するため、在庫は減りません。その結果、サプライ チェーンの上流 (顧客から遠い) に行くほど、変動が増幅されます。この一連のイベントは、1960 年代に MIT スローン経営大学院で開発されたビールの流通ゲームでよくシミュレートされます。

• 混乱
• コミュニケーション不足
• 返品無料ポリシー
• 注文のバッチ処理
• 価格変動
• 需要情報
• 人間の欲と誇張

原因はさらに行動上の原因と運用上の原因に分けられます。

ブルウィップ効果に焦点を当てた最初の理論は、主にサプライチェーンにおける人間の非合理的な行動に焦点を当てており、それがブルウィップ効果の主な原因であると強調していました。 1990年代以降、研究は進化し、人的要因を放棄して、サプライチェーンの機能不全を研究の中心に置きました。^[5] 以前の制御理論モデルでは、原因として、定常パフォーマンスと動的パフォーマンスのトレードオフ^[6]と独立したコントローラーの使用が特定されています。^[7] Dellaert et al. (2017) によると、^[8]ブルウィップ効果に寄与する主な行動上の原因の1つは、パイプラインの過小評価です。^[9]さらに、補完的なバイアスであるパイプラインの過大評価も、このような状況ではマイナスの効果をもたらします。 ただし、需要ストリームが定常である場合、システムはこのバイアスに対して比較的堅牢であることが示されています。このような状況では、偏ったポリシー（パイプラインを過小評価するポリシーと過大評価するポリシーの両方）が、偏りのないポリシーと同様に機能することがわかっています。

その他の行動上の原因としては、次のようなものが挙げられます。

• ベースストック政策の悪用
• フィードバックと時間遅延に関する誤解。1979 年に、Buffa と Miller は例を挙げてその点を強調しました。小売業者が 1 日目に需要が 10% 減少したと認識した場合、小売業者は 10 日目まで新規注文を行いません。この方法では、卸売業者は 10 日目に 10% 減少に気づき、20 日目に注文を行います。サプライ チェーンが長くなるほど、この遅延は大きくなり、サプライ チェーンの末端にいるプレーヤーは数週間後に需要の減少に気付くことになります。
• 需要が満たされなかった後のパニック注文反応
• 他のプレーヤーの限定合理性のリスクの認識。バッファとミラーの例の論理に従うと、古典的な速度で数週間生産した後、生産者は需要の低下に関する情報を受け取ります。低下は10％であったため、情報の循環が遅れている間に、生産者は1日目から蓄積された1日あたり11％の余剰を持っていました。そのため、生産者は必要な生産量よりも多くを削減する傾向があります。^[2]

サプライチェーンにおける行動に影響を与える人的要因については、ほとんど研究されていない。しかし、研究によると、安全とセキュリティに対するニーズが高い人は、シミュレーションされたサプライチェーン環境ではリスクを負う人よりもパフォーマンスが悪いようだ。自己効力感が高い人は、サプライチェーンにおけるブルウィップ効果への対処にあまり苦労しない。^[10]

リーら (1997) の独創的な研究では、ブルウィップ効果は非合理的な意思決定だけから生じるのではないことがわかった。状況によっては、企業が需要の変動よりも大きな変動で発注することが合理的であり、つまり需要を歪めてブルウィップ効果を引き起こすことがわかった。彼らは、ブルウィップ効果を引き起こす 4 つの主な要因として、需要シグナル処理、配給ゲーム、発注バッチ、価格変動を挙げた。^[2]このリストは標準となり、ブルウィップ効果を識別するためのフレームワークとして使用されている。^[要出典]

• 需要予測の更新は、サプライチェーンのすべてのメンバーによって個別に行われます。サプライチェーンのプレーヤーが注文する場合、予期しないイベントに対応するために、必要な安全在庫を自動的に在庫に追加します。最初のプレーヤーのサプライヤーが自分のサプライヤーに注文する場合、最初のプレーヤーの合計注文に基づいて安全在庫も追加します。サプライチェーンのプレーヤーが増えるほど、安全在庫が作成され、需要が人為的に増加します。^[11]
• 注文のバッチ処理。コストを最小限に抑え、会社の物流を簡素化するために、ほとんどの会社は注文を行う前に需要を蓄積することを好みます。そのようにして、注文でより大きな売り上げから利益を得ることができ (規模の経済)、輸送コストを大幅に削減するトラックまたはコンテナをフルに注文できる可能性があります。注文が集中するほど、需要チャートはより不安定になり、需要に人為的な変動が生じ、近隣の業界に影響を与え、ブルウィップ効果を増大させる可能性があります。
• インフレ要因、数量割引、セールによる価格変動は、顧客が必要以上に大量に購入するように刺激する傾向があります。セールと割引の駆け引きにより、販売経済が在庫費用よりも高い場合、企業は必要量よりも多く購入するように促されます。これにより、需要が急上昇し、その後、顧客が超過在庫を販売した時点で平らになるという変動性が高まります。これにより、さまざまなプレーヤーによる不確実性が高まり、需要が増加する瞬間が予測されます。これらすべてがブルウィップ効果につながります。重要なセールを中止することで簡単に対抗できるように見える場合、競合他社はより良い価格を提供することでその地位を奪うでしょう。
• 配給とゲームとは、小売業者が購入者の注文の一部のみを提供することで注文量を制限しようとすることです。購入者は小売業者が注文の一部のみを配送していることを知っているので、注文量を上方調整することでシステムを「ゲーム」しようとします。配給とゲームは、受信される注文情報に不一致を生み出します。^[12]

その他の運用上の原因としては、次のものが挙げられます。

• 従属需要処理
  • 予測エラー
  • 需要観測ごとの在庫管理パラメータの調整
• リードタイムの​​変動（補充リードタイム中の予測誤差）
• ロットサイズ/注文の同期
  • 要求の統合
  • 取引動機
  • 数量割引
• 貿易促進と先物買い
• 不足の予測
  • サプライヤーの割り当てルール
  • 不足ゲーム
  • リーンおよびJITスタイルの在庫管理と追跡生産戦略

安全在庫の増加に加え、各生産者がサプライ チェーン内の顧客の需要を満たす必要があるため、前述の影響により生産効率が低下したり、在庫が過剰になったりする可能性があります。また、流通チャネルの利用率も低下します。

安全在庫があるにもかかわらず、在庫切れの危険は依然として存在し、顧客サービスの低下や売上の損失につながります。顧客サービスの低下や、社会的イメージや忠誠心へのダメージによる (金銭的に) 測定困難な結果に加え、組織は契約違反による罰金を含む可能性のある履行失敗の影響に対処する必要があります。さらに、需要変動を管理するために従業員の雇用と解雇を繰り返すと、トレーニングや解雇の可能性によるさらなるコストが発生します。

ブルウィップ効果の影響は、COVID-19パンデミックの初期段階で特に深刻であり、マスクや人工呼吸器などの医療用品^[13]からトイレットペーパーや卵などの消費財に至るまで、あらゆるものの需要が急増し、パニック買い、買いだめ、配給のフィードバックループが生じた。^[14]

サプライ チェーン全体での情報共有は、ブルウィップ効果を軽減する効果的な戦略です。たとえば、これはWal-Martの流通システムでうまく実装されています。個々の Wal-Mart 店舗は、レジからの販売時点情報管理(POS) データを1 日に数回本社に送信します。この需要情報は、Wal-Mart 流通センターから店舗への出荷と、サプライヤーから Wal-Mart 流通センターへの出荷のキューイングに使用されます。その結果、サプライ チェーン全体で顧客の需要と在庫の動きがほぼ完全に可視化されます。よりよい情報により、在庫配置が改善され、サプライ チェーン全体でコストが削減されます。

ブルウィップ効果を制限するために推奨されるもう 1 つの戦略は、注文の平滑化です。^[7]以前の研究では、業界では注文の平滑化とブルウィップ効果が同時に起こることが実証されています。^[15]需要が定常である場合、注文の平滑化はシステムのパフォーマンスに有益であることが証明されています。ただし、その影響は、需要が予測できない場合の最悪の注文増幅に限定されます。そうは言っても、動的分析により、需要ショックがある場合、注文の平滑化によってパフォーマンスが低下する可能性があることが明らかになっています。一方、反対のバイアス (つまり、ミスマッチに対する過剰反応) は、定常パフォーマンスを低下させますが、動的パフォーマンスを向上させることができます。制御された過剰反応は、システムが新しい目標に迅速に到達するのに役立ちます。ただし、システムはその動作にかなり敏感であり、極端な過剰反応はパフォーマンスを大幅に低下させます。全体として、偏りのないポリシーは、幅広い需要タイプで一般に良好な結果をもたらします。ただし、これらのポリシーは、特定の基準の下では最高のパフォーマンスをもたらしません。任意の 1 つのパフォーマンス メトリックに対して偏りのないポリシーよりも優れたバイアスのあるポリシーを見つけることは常に可能です。

不確実性、変動性、リードタイムを削減することを目的とした方法:

• ベンダー管理在庫(VMI)
• ジャストインタイム補充（JIT）
• 需要主導型MRP
• 戦略的パートナーシップ
• 情報共有
• 製品の流れをスムーズにする
  • 小売業者と連携して配送を均等に分散する
  • 最小バッチサイズを削減
  • 少量で頻繁な補充
• 病的なインセンティブを排除する
  • 毎日低価格政策
  • 返品と注文のキャンセルを制限する
  • 品不足の場合、現在のサイズではなく過去の販売量に基づいて注文を割り当てます。

多くの研究は、情報共有（Lee et al., 2000）、^[16]情報歪曲（Lee et al., 2004）、^[17]倒産事象（Lee et al., 2004、Mizgier et al., 2012 ^[18]）、システマティックリスク（Osadchiy et al., 2015 [ ¹⁹ ]）を含むさまざまな観点からサプライチェーンにおけるブルウィップ効果を実証している。それらのほとんどは、キャッシュフローリスクの観点からではなく、在庫フローリスクと情報フローリスクの観点からブルウィップ効果の調査に専念している。企業の内部流動性リスク（Chen et al., 2011）の場合、^[20]それは企業の財務リスクの適切な代理指標である。

株式由来のブルウィップ効果の概念から発展した、同様の「金融ブルウィップ効果」が存在し、これは（Chen et al.、2013）^[21]で、債券利回りスプレッドに対する内部流動性リスクの影響がサプライチェーンのカウンターパーティに沿って上向きに大きくなるかどうかを調べることによって、サプライチェーンに沿った債券保有者の富に及ぼす影響について調査されました。

これは、(Proselkov et al., 2023) ^{[22]でより一般的にモデル化されており、}複雑適応システムモデリングを使用して、金融ブルウィップの結果としての連鎖的な失敗を研究しています。具体的には、パートナーとの非対称な力関係を持つ企業の行動を捉えたエージェントベースのサプライネットワークシミュレーションモデルを作成します。事業を継続するために、彼らはより長い返済期間とより安価な資金調達を交渉することで流動性を最大化し、それによってリスクをより弱い企業に分散させ、財務的ストレスを伝播させます。その結果、ネットワーク全体の崩壊が発生します。

• ビール配給ゲーム
• フォレスター効果マッピング
• PIDコントローラ
• サプライチェーンマネジメント
• 減衰比

• ブレイ、ロバート L.、ハイム メンデルソン。「情報伝達とブルウィップ効果: 実証的調査」マネジメント サイエンス 58.5 (2012): 860–875。
• Buffa Elwood S および Jeffrey G Miller。1979 年。「生産在庫システム: 計画と管理」。第 3 版。Homewood Ill: Richard D. Irwin。
• Cannella S.、Ciancimino E. (2010)。ブルウィップ回避フェーズについて：サプライチェーンの連携と注文の平準化。国際生産研究ジャーナル、48 (22)、6739-6776
• Chen, YF, Z. Drezner, JK Ryan および D. Simchi-Levi (2000)、「単純なサプライチェーンにおけるブルウィップ効果の定量化: 予測、リードタイム、および情報の影響」。Management Science、46、436-443。
• Chen, YF, JK Ryan および D. Simchi-Levi (2000)、「指数平滑法予測のブルウィップ効果への影響」Naval Research Logistics、47、269–286。
• Chen, YF, Z. Drezner, JK Ryan and D. Simchi-Levi (1998)、ブルウィップ効果：サプライチェーンの変動性に対する予測と情報の影響に関する経営的洞察。
• Disney, SM, Towill, DR (2003)「発注方針によって生じるブルウィップと在庫差異について」オメガ、国際経営科学誌、31 (3)、157-167。
• Lee, HL, Padmanabhan, V., Whang, S. (1997). サプライチェーンにおける情報の歪み：ブルウィップ効果. Management Science, 43 (4), 546–558.
• Lee, HL (2010)「鞭を飼いならす」サプライチェーンマネジメントジャーナル46(1)、pp.7-7。
• サプライチェーンマネジメント、S. Tayur、R. Ganeshan、M. Magazine編、Kluwer、pp. 417–439​​。
• セルウィン、B.（2008）「社会関係の復活：グローバル商品チェーンにおける「ブルウィップ効果」の（再）概念化」国際経営概念哲学ジャーナル、3（2）156-175。
• Tempelmeier, H. (2006). サプライネットワークにおける在庫管理 - 問題、モデル、ソリューション、Norderstedt:Books on Demand。ISBN 3-8334-5373-7。 

• 2021年6月29日のマーケットプレイスエピソードから、ハーバードビジネススクールのウィリー・シー教授がカイ・リスダル氏にインタビューした「ビールゲーム」がサプライチェーンの課題について何を教えてくれるかという部分