Bullwhip Etkisi Mevcut Durum

Birçok şirket şu anda güçlü bir kamçı etkisiyle karşı karşıya. Bu sorun kısmen pandeminin devam eden etkilerine bağlı olmakla birlikte, tüketim mallarına yönelik talebin değişen doğası nedeniyle daha da artmaktadır.

Pandemi sırasında birçok şirketin artan tüketici talebini karşılamak için aşırı alım yaptığını, ancak konteyner ve liman sıkıntısı nedeniyle bu ürünlerin çoğunun yedeklendiğini düşünün.

Bu kıtlıklar, şirketlerin kendilerine pastadan daha büyük bir pay vereceğini düşündükleri için daha fazla sipariş vermelerine neden oldu. Ancak teslim süreleri normale döndüğünde, tüm bu ürünler nihayet gelmeye başlar ancak aynı ürünlere olan talep düşer ve bu da büyük bir stok fazlasına yol açar.

Merkez bankalarının da faiz oranlarını artırdığı bir dönemde, kamçı etkisi birçok yönetici için yüksek bir öncelik haline geliyor. Pandeminin üzerinden üç yıl geçmesine rağmen, kamçı etkisi şirketler için sorun yaratmaya devam ediyor.

Peki işletmeler bu tedarik kırbacının acısını hafifletmek için ne yapabilir?

İlk olarak, bu etkiyi inceleyeceğiz, ardından boğa güreşi etkisini en aza indirmek için kanıtlanmış taktikleri inceleyeceğiz. Son olarak, talep düşüşünün kökenlerini belirleyerek boğa güreşini daha başlamadan nasıl durdurabileceğimizden bahsedeceğiz.

Bullwhip Etkisinin Tedarik Zinciri Üzerindeki Etkisi:

 

Post Covid Chart Bullwhip Effect

 

Yukarıdaki Şekil 1, 21 Eylül’den 22 Mayıs’a kadar müşterilerimizde fark ettiğimiz tipik COVID talebini (bunlar gerçek rakamlardır) ve 22 Haziran’dan itibaren talepte ani bir düşüşü göstermektedir. Aynı anda birçok ürün için talep düştüğünde, etki çok büyüktür, ancak bu durum tedarik zincirini büyük ölçekte nasıl etkiler?

Bunu daha iyi anlamak için Slimstock 2020 yılında tedarik zinciri sektöründen katılımcılarla iki simülasyon oyunu oynamıştır:

 

  1. Boğa güreşi etkisinin gerçek etkisini görmek için
  2. Etkiyi azaltmaya yönelik birkaç etkili taktiği test etmek için

İlk oyunda, ani bir talep artışıyla karşı karşıya kalan bir el dezenfektanı tedarik zincirini simüle ettik ve katılımcıların tedarik zincirinde bir rol üstlenmesine izin verdik (bir kişi perakendeci, toptancı, distribütör veya üretici olarak oynadı).

Oyun 20 tur (20 haftaya eşit) boyunca geleneksel tedarik zinciri uygulamaları ile oynandı. “Geleneksel” derken şunu kastettik:

  • Farklı roller arasında, birbirlerine verdikleri siparişler dışında hiçbir iletişimin olmadığı bir tedarik zinciri.
  • Bunun da ötesinde, tedarik zincirinin uzun teslim süreleri vardı ve bu da ani bir talep artışına etkili ve hızlı bir şekilde yanıt vermeyi zorlaştırıyordu.

Katılımcılar yalnızca talebin gerçekleştiği haftadaki talebi biliyordu ve gerçek talep yalnızca diğer ekiplerle bilgi paylaşma imkanı olmayan perakendeci tarafından biliniyordu.

Aşağıdaki şekil-2.1, 20 haftalık bir süre boyunca, yani 20 tur boyunca müşteri tarafından gelen talebi göstermektedir. Bu bilgi sadece perakendeci tarafından bilinmektedir.

 

müşteri̇ talep tablosu

Şekil 2.1: 20 hafta boyunca müşteri talebi

 

Aşağıdaki şekil 2.2’ye bakarsak, 20 tur boyunca sipariş büyüklüğündeki dalgalanmayı fark ederiz.

Üreticinin krize erken hazırlandığını görüyoruz, ancak distribütör ve toptancı beklentiyle herhangi bir ürünü çekmeye başlamıyor (katılımcılar krizin geleceğini biliyorlardı, ancak tam olarak ne zaman ve ne kadar şiddetli olacağını bilmiyorlardı).

Perakendeci, kriz meydana geldiğinde buna yanıt verdi. Gerçek talebin ne olduğunu bildiklerinden, sipariş açısından hızlı bir şekilde yanıt verebiliyorlardı. Sadece olay gerçekleşirken tepki vermeleri gerekiyordu.

 

Order Fluctuation By Role.jpg (1) Şekil 2.2: İlk oyun boyunca role göre sıra dalgalanması 

Her bir rol için oyun boyunca envanter dalgalanmasını yansıtan aşağıdaki şekil-2.3’e bakarsak, üreticinin beklentisinin geri teptiğini görürüz.

Gerçek talep hakkında herhangi bir bilgiye sahip olmadıkları için, çok uzun süre üretim yapmaya devam ettiler ve talepteki ani artış sona erdikten çok sonra, 9. haftaya kadar stok biriktirmeye devam ettiler.

İlk oyun boyunca role göre envanter dalgalanmasıŞekil 2.3: İlk oyun boyunca role göre envanter dalgalanması

Bu oyunda birkaç şey öğrendik. Genel olarak, üreticilerin risk almaya ve krizin sonunda yüksek stok seviyelerine sahip olmaya istekli olduklarını gördük.

Bu arada toptan satış, çok büyük bir geri sipariş riskine sahipti. Perakendeciler ağır maliyetlere maruz kalma konusunda en düşük riski taşıyordu.

Sonuç olarak toptancı, çok yüksek maliyetlerle karşı karşıya kalmasına neden olan önemli sayıda arka sipariş oluşturmuştu.

Gerçek hayatta, pandemiden sonra (kamçı etkisi tedarik zincirini vurduğunda) olan tam olarak budur, çünkü birçok perakendeci toptancıları (ve distribütörleri) üzerinde büyük bir güç avantajına sahiptir.

Talebe yakındırlar, çok büyüktürler ve tedarik zincirinin geri kalanına kıyasla çok az envanter tutarlar.

Sonuç olarak, genel olarak olan budur:

Tedarik Zinciri Kırbaç Etkisinin Eski Gerçek Sonucu

 

Topluluk olarak, bu durum bize düşünmemiz gereken bir şey veriyor, çünkü muhtemelen birçok toptancı ve distribütörün büyük maliyetlere katlandığını göreceğiz ve birçok üreticinin bu kriz sona erdikten çok sonrasına kadar üretim yaptığını göreceğiz.

Bu durum, üretimin hiç yapılmadığı büyük dönemlere yol açabilir ve imalat düzeyinde istihdam ve istikrar üzerinde ciddi etkilere neden olabilir.

Bu boğa güreşinin gerçek hayattaki örneklerinden biri PC üreticisi Dell’dir.

1994’te şirket zor durumdaydı – önceden sipariş edilen büyük miktarlardaki PC parçaları kârlılıkta sorunlara neden oluyordu.

Satın alma tahminleri yanlış çıkarsa, şirket satamayacağı parçalarla sıkışıp kalırdı ve donanım evriminin hızı göz önüne alındığında, bu, bu parçaların hızla modasının geçmesi anlamına gelirdi.

Ancak 1998 yılına gelindiğinde Dell talihini tersine çevirmişti. Gelirler 2 milyar dolardan 16 milyar dolara çıktı ve şirketin yatırılan sermaye getirisi yüzde 217 oldu.

Bunu nasıl başardılar? Önceden kurulmuş müşteri ilişkilerini kullanarak öngörülebilir satış modellerine odaklanan sıkı bir satış modeli oluşturarak ve Dell’in envanteri sınırlandırdığı ve değişen bileşen maliyetlerini ve envanter seviyelerini yansıtmak için gerçek zamanlı fiyatlandırmayı kullandığı bir “cari çeyrek artı bir” stratejisi ile.

Kırbaç Etkisinin etkisini en aza indirmek için Taktiklerin Test Edilmesi:

Aynı miktarda talebin olduğu ikinci oyun için (Şekil 1), tedarik zincirinin kurulumunda değişiklikler yaptık ve birkaç taktiği test ettik.

Ayrıca krizi biraz farklı modelledik, böylece katılımcıların ne olacağı veya krizin ne zaman geleceği konusunda hiçbir fikri yoktu.

Simülasyon oyununun amacı, tedarik zinciri boyunca en düşük toplam maliyete ulaşmak ve diğer yandan da maliyetlere neden olan envantere sahip olmaktı.

Bu amaca ulaşmak için katılımcıların

  • Açıkça işbirliği yapın ve iletişim kurun
  • Teslim sürelerini yarıya indirdik

Bu, Envanter Optimizasyonu araçları kullanılarak gerçekleştirilebilir, özellikle
Tedarik zincirindeki bağlantılar daha hızlı yanıt vermelerini sağlar.

Nihai sonuç? İnanılmaz.

Bu sayede tedarik zincirlerinin maruz kaldığı toplam maliyet büyük ölçüde iyileştirildi ve bir önceki oyuna göre ortalama %25 daha yüksek olan taleple bile toplam maliyetler %75’e varan oranlarda azaltıldı.

Şöyle yapacağız.

 

Order Fluctuation.jpg Şekil 3.1: İkinci oyun boyunca role göre sıra dalgalanması

Şekil 3.1’de, ikinci oyundaki sıra dalgalanmasını gözlemledik.

Üreticinin yine bir kriz beklediğini fark ettik. Ancak bu kez üretim, kriz başladıktan hemen sonra istikrara kavuştu.

Neden mi? Çünkü tüm tedarik zinciri boyunca bilgi var.

Üreticiler krizin sonunda envanterin büyük bir kısmının ellerinde kalma riskini hala taşıyor olsalar da, aşağıdaki şekil 3.2’deki envanter gelişiminde de görebileceğiniz gibi riskleri önemli ölçüde azalmıştır.

 

Şekil 3.2: İkinci oyun boyunca role göre envanter dalgalanması Şekil 3.2: İkinci oyun boyunca role göre envanter dalgalanması

Envanterinin en yoğun olduğu dönemde üreticinin stoklarında yalnızca yaklaşık iki haftalık ürün vardı.

Bu, ilk oyunda tanık olduğumuz envanterin 10 haftalık zirvesinden önemli ölçüde daha az.

İkinci oyunun sonunda böyle oldu:

 

Taktikleri Uyguladıktan Sonra Eski Sonuç

 

Kırbaç Etkisini En Aza İndirmek İçin Ne Yapmalı?

Tedarik zinciri yönetimi çok sayıda taraf ve belirsizlik içerdiği için kolay değildir. Ancak, işbirliği yaparak, bilgi paylaşarak ve daha kısa teslim süreleri elde etmeye odaklanarak şirketlerin toplam tedarik zinciri maliyetlerini azaltabileceğini gösterdik.
Bu sadece tedarik zincirlerinin bir bütün olarak bir krize daha hızlı tepki vermesini sağlamakla kalmaz. Aynı zamanda ilgili tüm taraflar için maliyeti de düşürür.

Talep Düşüşünün Fark Edilmesi:

Şimdi Covid sonrası, talepte sadece bir dengelenme değil, Covid öncesine kıyasla bir düşüş görüyoruz.

Öncelikle, bir üreticinin/distribütörün karşılaştığı en büyük sorunların başlıca nedeni olan talep düşüşünü tanımaktan bahsedelim.

Bir talep düşüşü erken tespit edilirse, kamçı etkisi en aza indirilebilir.

Yukarıda listelenen iletişim taktikleriyle birlikte bu, işletmeniz için önemli bir koruma sağlar.

Birçok envanter optimizasyonu ve talep & tedarik planlama aracı (Slim4 gibi), talebi en son piyasa bilgilerine göre tanımak ve ayarlamak ve ardından kullanıcıyı talep düşüşleri konusunda bilgilendirmek ve fazla stok sinyali vermek üzere tasarlanmıştır.
New call-to-action
Bununla birlikte, bu tür talep düşüşlerini tanımayı normalden biraz daha zor hale getirebilecek birkaç özellik vardır:

  1. Talep düşüşleri nispeten düşükse, bunlar aykırı değer olarak kabul edilmeyebilir
  2. Düşüş daha ani ise, olumsuz bir eğilim olarak değerlendirilmeyebilir.

Örneğin, Şekil 1’den (blogun başında) birçok pazar için %10-20 civarında olan talep düşüşünü görebilirsiniz.

Gerçek bir aykırı değer ya da gerçek bir trend yoktur.

Talep düşüşü daha çok kaldırımdan yola inmeye benziyor.

Bir kalem düzeyinde etki çok büyük olmayabilir, ancak bu aynı anda binlerce kalemde gerçekleştiğinde, kar-zarar etkisi çok büyüktür.

Sonuç olarak, talep düşüşünü en kısa sürede fark etmek ve mümkün olduğunca erken harekete geçmek önemlidir.
Gelecekteki talep düşüşlerinde nasıl hareket edilir?

Talep düşüşünü fark ettiniz, peki bununla başa çıkmak için sahip olduğunuz en iyi seçenekler nelerdir? Tahmin yapmak için geçen yılki satış geçmişini kullanamayacağımızı ve algoritmaların yetişmesinin zaman alabileceğini biliyoruz.

Faiz oranları yükselirken zaman sahip olduğumuz bir lüks değil.

İşte bu etkiyi azaltmaya yardımcı olmak için atabileceğiniz bazı talep ve arz planlama adımları.

Talep Düşüşleriyle Başa Çıkmak:

Ani pazar düşüşleri sırasında talep planlama ekiplerinin minimum satış verisiyle bile proaktif bir şekilde hareket etmesi gerekir.

Mevcut araçları (ERP veya Excel gibi) kullanarak a) hangi kalemlerin etkilendiğini tespit edebilir ve b) tahmini hem SKU düzeyinde hem de yığın düzeyinde belirli bir yüzde oranında aşağı çekebilirler.

Hangi SKU’ların talep düşüşünden etkilendiğini anlamanın bir yolu da tahmin yanlılığıdır.

Hafızanızı tazelemek için, tahmin yanlılığı, aşırı veya yetersiz tahminin bir ölçümüdür.

Eksik veya fazla tahmin olmaması durumunda sapma 0 civarında dengelenecektir.

Birkaç ay üst üste tahmininizden daha az satış yaptığınızda, rakam negatif olacaktır.

Bu da tahmininizin çok yüksek olduğu ve yeterince hızlı düşürülemediği anlamına gelir. Örneğin, Şekil 1’den (blogun başında) tahmini talep ve gerçek talep aşağıda verilmiştir:

Zaman Dilimi Tahmini Talep Gerçek Talep Tahmin Hatası
 1. Ay 84,000 82,000 2,000
2. Ay 84,000 81,000 3,000
3. Ay 84,000 82,000 2,000

Yukarıdaki tabloya göre, nihai talep aynı olmasına rağmen, tahmin hatası her ay 2-3 bin civarındadır.

Tahmin yanlılığı, tahmin hatasının ortalaması olarak hesaplanabilir.

Yani bu durumda şöyle olacak

(2000 + 3000 + 2000) / 3 = 2,333

Yanlılığın anahtarı, bu örnekte tüm hataların pozitif olmasıdır.

Eğer 3.000, -1.000 ve -2.000’lik bir hataya sahip olsaydık, tahmin yanlılığımız olurdu:

(3000 – 1000 – 2000) / 3 = 0

Hataların yönü aynıdır. Dolayısıyla, tahmin yanlılığı yapısal sorunları olan kalemleri belirlemek için mükemmel bir ölçümdür.

İlk olarak hangi öğelere bakacağınıza öncelik vermeniz de önemlidir.

Zaman kısıtlamaları nedeniyle, ilk olarak hangi öğelere bakacağınıza öncelik vermek istersiniz.

COVID sonrası talep düşüşüyle birlikte, öncelikle doğru kalemleri gözden geçirdiğimizden emin olmalıyız.

Burada, daha acil bir liste oluşturmak için yüksek tahmin yanlılığına sahip öğeleri diğer parametrelerle birleştirebilirsiniz:

1. Varyans Katsayısı

Varyans katsayısı, standart sapmayı alan ve bunu ortalama aylık talebe bölen bir metriktir.

Sayı ne kadar yüksekse, satışlarınız o kadar değişken olur.

COVID sonrası talep düşüşü bu hesaplamada bir soruna yol açabilir çünkü oynaklık olduğundan fazla tahmin edilebilir.

Ortalama satışların daha yüksek olduğu bir dönem ve ortalama satışların daha düşük olduğu bir dönem olması nedeniyle, standart sapma çok yüksek olacak ve bu da daha yüksek tampon stoklara yol açacaktır.

Çok değişken ürünler tipik olarak standart sapmanın ortalama talebe oranının yaklaşık > 0,75 olduğu ürünlerdir. Sizin için en iyi oranı bulmak için bu sayı ile oynayın.

2. Fiyat

Daha yüksek fiyatlı kalemlerin ilk olarak incelenmesinin daha önemli olduğu açıktır, ancak bunun yerine tahmin değerini içeren bir alan kullanmak daha iyidir.

Tahminler gözden geçirilirken sayı ne kadar yüksek olursa, sonuçlara etkiniz de o kadar iyi olur.

3. ABC

ABC kodu, kalemleri gözden geçirmenin daha basit bir yolu olabilir. Tahmin önyargısı ile birlikte, önce A öğelerinizi kolayca izole edebilirsiniz.

A sınıfı kalemler, envanterinizin %10-%20’sini ancak yıllık tüketim değerinizin %70-%80’ini oluşturan yüksek dolar değerine sahip kalemlerdir.

Sonuç olarak, sıkı kontroller ve yüksek doğruluk kayıtları gerektirirler.

4. Atılacak diğer adımlar

Ürün düzeyinde, işletmenizin diğerlerinden daha fazla etkilenen segmentlerini belirlemek zor olabilir. Bu nedenle, satış performansını sadece SKU düzeyinde değil, ürün grupları/pazarlar genelinde incelemek çok önemlidir.

Kayda Değer: Slimstock’un S&OP modülü, diğerlerinden daha fazla etkilenen ürün gruplarını veya pazarları hızlı bir şekilde belirlemenize yardımcı olabilir.

Yönetim ekipleri için toplam kategori seviyelerinde performans incelemelerine olanak tanır.

Tedarik Planlaması:

Tedarik planınızı gözden geçirmek için öncelikle güncellenmiş bir talep planına ihtiyacınız vardır.

Sonuç olarak, talep planlamasının ilk hamleyi yapması önemlidir.

Tahminler güncellendikten sonra, stok fazlası olan önemli kalemleri belirleyebilirsiniz.

Fazla envanteri olan kalemleri bulmak ve bu envanterin nereye yeniden dengeleneceğini değerlendirmek için raporlar oluşturulabilir.

Gönderilecek PO’larınızı seçebilir ve bu siparişleri gönderebilir ya da satıcılarınızla birlikte iptal edebilirsiniz.

İleriye dönük yeni alımları önlemek için bir başka yöntem de mevcut fazla envanterinizi yeniden dengelemektir.

Bu, şu anda elinizde ne olduğunu ve en son talep planınızla nasıl karşılaştırıldığını değerlendirmek ve ardından bu envanterin birden fazla iş yerinde nerede en mantıklı olduğuna karar vermek anlamına gelir.

Bullwhip Effect çıkarımları

Duruma Genel Bakış:

  • Şirketler belirgin bir kamçı etkisiyle boğuşuyor.
  • Pandeminin etkisi ve tüketim mallarına yönelik dalgalı talep bu etkiyi yoğunlaştırdı.
  • Nakliye konteyneri ve liman sıkıntısı sorunu daha da kötüleştirerek firmaların aşırı sipariş vermesine neden oldu.
  • Ani bir ürün akışı, normalleşen teslim süreleri ve azalan talep nedeniyle aşırı envanterle sonuçlandı.

Bullwhip Etkisi ve Tedarik Zinciri:

  • Şekil 1, Mayıs ’22’den sonra keskin bir düşüş gösteren COVID sonrası talep modelini göstermektedir.
  • Slimstock, 2020 yılında boğa güreşi etkisini anlamak ve azaltmak için sahte bir el dezenfektanı tedarik zinciri kullanarak iki simülasyon oyunu gerçekleştirdi.
  • İlk oyunda, iletişimden yoksun ve uzun teslim sürelerinin yükünü taşıyan geleneksel tedarik zinciri uygulamaları uygulandı.
  • İlk simülasyonda, üreticiler aşırı üretim yaparken, toptancılar geri siparişler nedeniyle yüksek maliyetlere maruz kalmıştır. Talebe en yakın olan perakendeciler ise daha iyi yönetilmiştir.

Gerçek hayattan bir örnek:

Dell Computers 1994 yılında benzer bir zorlukla karşılaşmış ancak 1998 yılında öngörülebilir modellere ve gerçek zamanlı fiyatlandırmaya odaklanan bir satış modeli kullanarak bu zorluğun üstesinden gelmiştir.

Kırbaç Etkisini En Aza İndirmek için Taktikler:

  • İkinci oyun açık işbirliği, iletişim ve tedarik sürelerinin kısaltılmasını içeriyordu ve tedarik zinciri maliyetlerinde %75’lik bir azalma sağladı.
  • Tedarik zinciri boyunca etkin iletişim, daha iyi üretim ve envanter yönetimine yardımcı oldu.

Boğa Güreşi Etkisiyle Mücadele Stratejileri:

  • İşbirliği, bilgi paylaşımı ve teslim sürelerinin kısaltılması çok önemlidir.
  • Bir talep düşüşünü erkenden fark etmek, kamçı etkisini en aza indirmeye yardımcı olabilir.
  • Envanter optimizasyonu ve Slim4 gibi talep ve tedarik planlama araçları, pazar değişimlerini tespit etmede ve bunlara uyum sağlamada etkili olabilir.
  • Talep düşüşlerinin fark edilmesinde karşılaşılan bazı zorluklar arasında mütevazı düşüşlerin aykırı değer olarak görülmemesi ve ani düşüşlerin olumsuz trendler olarak görülmemesi yer alır.

Gelecekteki Talep Düşüşlerinin Ele Alınması:

  • Ani piyasa düşüşleri sırasında acil eylemler çok önemlidir.
  • ERP veya Excel gibi araçlar, etkilenen kalemlerin belirlenmesine ve tahminlerin ayarlanmasına yardımcı olabilir.
  • Fazla veya eksik tahmini ölçen tahmin yanlılığı hayati bir ölçüt olabilir. Örneğin, tutarlı negatif değerler tutarlı aşırı tahminlere işaret eder.
  • Önceliklendirme kriterleri arasında Varyans Katsayısı, Fiyat, ABC kodlaması ve toplam kategori seviyelerindeki performans incelemeleri yer alır.

Tedarik Planlaması:

  • Güncellenmiş bir talep planı, tedarik planının gözden geçirilmesi için çok önemlidir.
  • Tahminler güncellendikten sonra, stok fazlası olan kalemler belirlenebilir ve daha iyi karar verme için gerekli raporlar oluşturulabilir.

Özetle, özellikle pandemi sonrası dünyada, boğa güreşi etkisinin yarattığı zorlukları azaltmak için işletmelerin gelişmiş iletişimi teşvik etmesi, talep ve tedarik planlaması için verimli araçlar kullanması ve tahmin ve envanter yönetimine proaktif bir yaklaşım benimsemesi gerekir.

 

New call-to-action

Bullwhip Effect SSS

Boğa güreşi etkisi, müşteri talebi perakende düzeyinde değiştiğinde ortaya çıkar ve perakendecilerin aşırı tepki vermesine ve tüm tedarik zincirini etkileyen tahminlerini yanlış bir şekilde yükseltmesine neden olur.

Bir perakendeci normalde günde 10 şişe su satıyorsa, distribütörden bu miktarda ikame ürün sipariş eder. Ancak bir gün perakendeci 50 şişe satar ve müşterilerin daha fazla ürün almaya başlayacağını varsayar, bu nedenle bu daha yüksek tahmini talebi karşılamak için 100 şişe sipariş eder ve tedarik zincirinde zorlanmaya neden olur.

Bu durum çoğunlukla perakendeciler tüketici talebine karşı son derece tepkisel hale geldiklerinde ve buna bağlı olarak beklentileri yoğunlaştırdıklarında ortaya çıkmaktadır.

Tedarik zincirinin her seviyesinde sipariş farklılıklarının artması nedeniyle, işletmeler genellikle algılanan talep değişkenliğine karşı tampon olarak gereğinden fazla envanter bulundurmak zorunda kalmaktadır.

Hayır. Boğa güreşi etkisi genellikle büyük tedarik zincirleri bağlamında tartışılsa da, kuruluşlar arasında iletişim ve senkronizasyon eksikliği varsa daha küçük zincirler bile bu etkiyi yaşayabilir.

Kesinlikle. Gelişmiş tahmin araçları, gerçek zamanlı veri paylaşım platformları ve entegre planlama sistemleri daha doğru talep içgörüleri sağlayabilir ve tedarik zinciri ortakları arasında daha iyi koordinasyonu kolaylaştırarak kamçı etkisini azaltabilir.

Talep PlanlamaTedari̇k Zi̇nci̇ri̇