Оценка эффекта хлыста

Эффект хлыста в цепочках поставок, вызванный изменчивостью спроса и политик закупок и поставок – явление, которое сложно измерить. Чтобы минимизировать негативные последствия этого эффекта, нужно понимать, как работает цепь поставок. Чтобы оценить эффект хлыста количественно, нужно построить имитационную модель цепочки поставок, которая включала бы бизнес-процессы логистической сети, а также клиентов и поставщиков.

С anyLogistix (ALX) вы сможете оценить последствия эффекта хлыста в логистической сети, выявить его причины и протестировать различные сценарии, чтобы определить наилучшие политики смягчения. Используйте ALX, чтобы:

  • Лучше понять взаимосвязи в цепи поставок
  • Улучшить стратегии снабжения и управления запасами
  • Снизить затраты на управление запасами путём уменьшения стратегических запасов
  • Соотнести план производства со спросом конечных клиентов

Учтите в модели важные факторы:

  • Изменчивость спроса, включая статистические выбросы, связанные со случайностями и сезонностью
  • Политики управления запасами с учётом нескольких эшелонов цепи поставок, их работа с течением времени
  • Транспортные политики и сроки доставки грузов с учётом неопределённостей, а также запасы в пути
  • Вариативность сроков поставки с учётом операций на производстве и надёжности поставщиков

Почему anyLogistix?

Эффект хлыста наглядно связан с неопределённостями и случайными событиями. Чтобы измерить колебания спроса, нужно представить цепочку поставок в виде динамической имитационной модели, увидеть её внутренние взаимодействия в реальном времени и измерить результаты. Традиционные инструменты для построения аналитических моделей цепочек поставок не позволяют сделать это.

anyLogistix – единственный инструмент по планированию цепочек поставок, обладающий возможностями имитационного, в том числе агентного, моделирования. С anyLogistix вы сможете:

  • Учитывать динамику вашей цепи поставок
  • Учитывать риски, неопределённости и случайные события
  • Оценивать операции в цепи поставок в реальных, а не средних величинах
Cмотреть вебинар