The impact of Replenishment Policies in the Bullwhip Effect

Abstract

O efeito de chicote descreve o fenómeno da amplificação da procura ao longo de uma cadeia de abastecimento. Esta amplificação gera grandes consequências para as empresas, tais como previsões incorretas da procura, grandes custos de inventário e falhas no nível de serviço prestado.Tudo isto leva a que haja grande pressão sobre os gestores para que estejam cientes de quais os fatores que causam efeito de chicote, bem como para que minimizem os mesmos. Torna-se assim importante perceber se os algoritmos de reaprovisionamento utilizados estão a contribuir para este efeito e qual o seu impacto. Esta dissertação aborda a lacuna de pesquisa existente sobre a avaliação do impacto de algoritmos de abastecimento no efeito de chicote através do uso da simulação de eventos discretos. Foi simulada uma cadeia de abastecimento com quatro elos, que fornece apenas um produto, tendo sido testados quatro algoritmos de reabastecimento.Os resultados da simulação revelam alterações ao nível da média e desvio padrão da procura, assim como nos níveis de inventário, indicando assim a presença do efeito de chicote. Durante a avaliação de resultados foi ainda possível apoiar as teorias de Disney et al. (2005) e Pozzi et al. (2018), Potter & Disney’s (2006, apud Bhattacharya & Bandyopadhyay, 2011) e Potter & Disney (2006) relacionadas com o impacto do lead time, do tamanho do lote e do tempo entre encomendas, respetivamente, na amplificação da procura.Os resultados mostram que, nas condições testadas, a escolha do algoritmo de reabastecimento tem efeito sobre o efeito de chicote experienciado pela cadeia.Investigação futura poderá ser feita no sentido de validar esta descoberta em diferentes estruturas de cadeias de abastecimento, bem como diferentes níveis de procura. Caso venha a ser validada, existe a possibilidade de se poder desenvolver uma ferramenta de apoio à tomada de decisão que guie os gestores na escolha do algoritmo mais adequado à sua cadeia.

The Bullwhip Effect describes the phenomenon of amplification of demand throughout the supply chain and brings great consequences to a company such as failure to predict the real demand, large inventory costs and poor customer service. As managers are urged to be aware of all the factors that contribute to this problem and minimize them as much possible, it’s important to understand if the used replenish algorithms can be a cause of bullwhip and what is its impact. This dissertation addresses the gap related to assessing the impact of replenishment algorithms in the bullwhip effect through the use of discrete-event simulation, by simulating a 4-echelon supply chain, serving a single product, under four different replenishment strategies.It was possible to clearly identify changes in the average demand, demand standard deviation and inventory levels that confirmed the existence of bullwhip effect. During the data analysis, it was also possible to support the theories of Disney et al. (2005) and Pozzi et al. (2018), Potter & Disney’s (2006, apud Bhattacharya & Bandyopadhyay, 2011) and Potter & Disney (2006) related to the impact of batch sizes, lead time and time between orders, respectively, in the bullwhip effect. In the end, results found that, under the studied conditions, the choice of replenishment algorithm does influence the bullwhip experienced by the chain.Further research is needed to validate these findings under a broader range of demand patterns and supply chain configurations. If these findings are proven to be valid there’s a possibility to develop a managerial tool in order to help guide the decision of choosing replenishment algorithms in supply chains.