Minimierung der vorübergehenden Bullwhip-Effekte bei unvollkommenen Nachfrageprognosen

Core Concepts

Durch den Einsatz von Methoden aus der robusten Regelungstheorie können die schlimmsten Bestellschwankungen eines einzelnen Lieferkettenanbieters unter begrenzten Prognosefehlern und Nachfrageschwankungen charakterisiert und berechnet werden.

Abstract

Die Studie untersucht, wie Prognosefehler die Bestellschwankungen in Lieferketten verstärken. Dazu werden Werkzeuge aus der robusten Regelungstheorie verwendet, um die schlimmstmöglichen Bestellschwankungen eines einzelnen Lieferkettenanbieters unter begrenzten Prognosefehler und Nachfrageschwankungen zu charakterisieren und zu berechnen.
Ausgehend von einem bestehenden diskreten, zeitinvarianten linearen (LTI) Modell von Lieferketten, werden Prognosefehler und Nachfrageschwankungen separat als Eingänge in die Bestandsdynamik modelliert. Anschließend wird ein Maß für den transiente Bullwhip-Effekt definiert, um die schlimmstmöglichen Bestellschwankungen des Anbieters zu bewerten. Es wird gezeigt, dass dieses Maß für begrenzte Prognosefehler und Nachfrageschwankungen äquivalent zum Spitzenverstärkungsmaß der Störung-Steuerung ist.
Um den Regler zu berechnen, der die schlimmstmögliche Spitzenverstärkung minimiert, wird ein Optimierungsproblem mit bilinearen Matrixungleichungen formuliert. Es wird gezeigt, dass die Lösung dieses Problems äquivalent zur Minimierung einer quasikonvexen Funktion auf einem begrenzten Definitionsbereich ist.
Im Gegensatz zum bestehenden Bullwhip-Maß in der Literatur hat das transiente Bullwhip-Maß eine explizite Abhängigkeit vom Prognosefehler und benötigt keine deterministische Prognose als Funktion der Nachfragehistorie. Diese explizite Abhängigkeit ermöglicht es, die Empfindlichkeit des transiente Bullwhip-Maßes getrennt auf Prognosefehler und Nachfrageschwankungen zu quantifizieren.
Die Ergebnisse werden empirisch für Anbieter mit nicht-null Verderblichkeits- und Rückstandsquoten verifiziert.

Stats

Die historische Durchschnittsnachfrage d∞ existiert.
Es gibt ϵd > 0, so dass |d(k) - d∞| ≤ ϵd für alle k ∈ N.
Es gibt ϵf > 0, so dass |d(k + 2) - f(k)| ≤ ϵf für alle realisierten Nachfragen d(k), k ∈ N.

Quotes

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Key Insights Distilled From

Mitigating Transient Bullwhip Effects Under Imperfect Demand Forecasts

by Sara... at arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01090.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte das transiente Bullwhip-Maß auf Mehrprodukt-Lieferketten erweitert werden?

Um das transiente Bullwhip-Maß auf Mehrprodukt-Lieferketten zu erweitern, müssten zusätzliche Variablen und Interaktionen berücksichtigt werden. In einer Mehrprodukt-Lieferkette können verschiedene Produkte unterschiedliche Nachfrage- und Bestellmuster aufweisen, was zu komplexeren Dynamiken führt. Es wäre wichtig, die Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen Produkten zu modellieren und zu verstehen, wie sich Änderungen in einem Produkt auf andere Produkte in der Lieferkette auswirken können. Darüber hinaus könnten verschiedene Prognosefehler für jedes Produkt berücksichtigt werden, um die Auswirkungen auf den Bullwhip-Effekt genauer zu analysieren. Die Erweiterung des transienten Bullwhip-Maßes auf Mehrprodukt-Lieferketten erfordert daher eine differenziertere Modellierung und Analyse der Interaktionen zwischen den verschiedenen Produkten in der Lieferkette.

Welche Gegenargumente gibt es gegen die Annahme, dass Prognosefehler die Hauptursache für den Bullwhip-Effekt sind?

Obwohl Prognosefehler als Hauptursache für den Bullwhip-Effekt identifiziert wurden, gibt es einige Gegenargumente gegen diese Annahme. Erstens können auch andere Faktoren wie Preisänderungen, Lieferantenverhalten und Informationsasymmetrien in der Lieferkette zu Bestellschwankungen führen. Diese Faktoren können ebenfalls den Bullwhip-Effekt verstärken und dürfen nicht vernachlässigt werden. Zweitens können bestimmte Lieferkettenstrukturen und -dynamiken den Bullwhip-Effekt unabhängig von Prognosefehlern verstärken. Beispielsweise können lange Lieferzeiten, Pufferbestände und unzureichende Kommunikation zwischen den Akteuren in der Lieferkette zu Bestellschwankungen führen, die nicht nur auf Prognosefehlern beruhen. Daher ist es wichtig, auch diese Faktoren zu berücksichtigen, um ein umfassendes Verständnis des Bullwhip-Effekts zu erlangen.

Wie hängt die Minimierung des transiente Bullwhip-Effekts mit der Reduzierung von Lebensmittelverschwendung in Lieferketten zusammen?

Die Minimierung des transienten Bullwhip-Effekts kann dazu beitragen, die Effizienz und Stabilität von Lieferketten zu verbessern, was wiederum die Lebensmittelverschwendung reduzieren kann. Indem die Bestell- und Lagerhaltungsmuster in der Lieferkette optimiert werden, können Überbestände, Engpässe und unerwünschte Schwankungen in der Nachfrage verringert werden. Dies ermöglicht eine präzisere Planung und Steuerung der Bestände entlang der Lieferkette, was wiederum die Lebensmittelverschwendung reduzieren kann. Durch die Minimierung des transienten Bullwhip-Effekts können Lieferketten effizienter und reaktionsfähiger gestaltet werden, was zu einer besseren Bewältigung von Nachfrageschwankungen und einer insgesamt geringeren Lebensmittelverschwendung führen kann.