Efecto látigo

El efecto látigo es un fenómeno de la cadena de suministro en el que los pedidos a los proveedores tienden a presentar una mayor variabilidad que las ventas a los compradores, lo que resulta en una mayor variabilidad de la demanda en las etapas anteriores de la cadena. En parte, esto provoca fluctuaciones cada vez mayores en el inventario en respuesta a los cambios en la demanda del consumidor a medida que se avanza en la cadena de suministro. El concepto apareció por primera vez en Industrial Dynamics (1961) de Jay Forrester ^{[ 1 ]} y, por lo tanto, también se conoce como el efecto Forrester . Se ha descrito como "la propensión observada a que los pedidos de materiales sean más variables que las señales de demanda y a que esta variabilidad aumente cuanto más arriba se encuentre una empresa en la cadena de suministro". ^{[ 2 ]}

Una investigación realizada en la Universidad de Stanford ayudó a incorporar el concepto al lenguaje de la cadena de suministro mediante un ejemplo de Volvo . Ante un exceso de vehículos ecológicos, el departamento de ventas y marketing desarrolló un programa para vender el inventario sobrante. Si bien lograron generar la demanda deseada, el departamento de producción desconocía los planes promocionales. En cambio, interpretaron el aumento de las ventas como un indicio de la creciente demanda de vehículos ecológicos y aumentaron la producción. ^{[ 3 ]}

Las investigaciones indican que una fluctuación del cinco por ciento en la demanda en el punto de venta será interpretada por los participantes de la cadena de suministro como un cambio en la demanda de hasta un cuarenta por ciento. Al igual que al chasquear un látigo , un pequeño movimiento de muñeca —un cambio en la demanda en el punto de venta— puede provocar un gran movimiento en el extremo del látigo: las respuestas de los fabricantes. ^{[ 4 ]}

Dado que la demanda de los clientes rara vez es perfectamente estable, las empresas deben pronosticarla para gestionar adecuadamente el inventario y otros recursos. Los pronósticos se basan en estadísticas y rara vez son totalmente precisos. Como se esperan errores en los pronósticos, las empresas suelen mantener un margen de seguridad en el inventario .

A medida que se avanza en la cadena de suministro, desde el consumidor final hasta el proveedor de materias primas , cada participante experimenta una mayor variación en la demanda y, por lo tanto, una mayor necesidad de existencias de seguridad. En periodos de alta demanda, los participantes posteriores incrementan sus pedidos. En periodos de baja demanda, los pedidos disminuyen o se detienen, sin reducir el inventario. El efecto es que las variaciones se amplifican a medida que se avanza en la cadena de suministro (alejándose del cliente). Esta secuencia de eventos se simula adecuadamente en el juego de distribución de cerveza desarrollado por la Escuela de Administración Sloan del MIT en la década de 1960.

• Desorganización
• Falta de comunicación
• Políticas de devolución gratuitas
• Agrupación de pedidos
• Variaciones de precios
• Solicitar información
• Simplemente codicia y exageración humanas.

La investigación sobre la complejidad de la cadena de suministro ha identificado mecanismos adicionales a través de los cuales la variabilidad puede propagarse por las redes de suministro. El "triángulo de complejidad de la cadena de suministro" describe la incertidumbre como resultado de la interacción de la amplificación de la demanda, el caos determinista y las interacciones paralelas entre los canales de la cadena de suministro. ^{[ 5 ] [ 6 ]} Además de la amplificación de la demanda, el marco destaca cómo las perturbaciones pueden propagarse a través de canales interconectados y procesos de retroalimentación no lineales dentro de la cadena de suministro. ^{[ 5 ]} Las causas pueden dividirse además en causas conductuales y operativas .

Las primeras teorías sobre el efecto látigo se centraron principalmente en el comportamiento irracional del ser humano en la cadena de suministro, señalándolo como la causa principal de dicho efecto. Desde la década de 1990, los estudios evolucionaron, situando el mal funcionamiento de la cadena de suministro en el centro de sus investigaciones y dejando de lado los factores humanos. ^{[ 7 ]}

Modelos previos de teoría de control han identificado como causas la compensación entre el rendimiento estacionario y dinámico ^{[ 8 ],} así como el uso de controladores independientes ^{[ 9 ]} . De acuerdo con Dellaert et al. (2017) ^{[ 10 ]} , una de las principales causas conductuales que contribuyen al efecto látigo es la subestimación de la tubería ^{[ 11 ]} . Además, el sesgo complementario, la sobreestimación de la tubería, también tiene un efecto negativo en tales condiciones. Sin embargo, se ha demostrado que cuando el flujo de demanda es estacionario, el sistema es relativamente robusto a este sesgo. En tales situaciones, se ha encontrado que las políticas sesgadas (tanto subestimando como sobreestimando la tubería) funcionan igual de bien que las políticas no sesgadas.

Se pueden destacar otras causas conductuales:

• Uso indebido de las políticas de stock base
• Percepciones erróneas sobre la retroalimentación y los retrasos. En 1979, Buffa y Miller lo destacaron en su ejemplo. Si un minorista observa una caída permanente del 10 % en la demanda el primer día, no realizará un nuevo pedido hasta el décimo día. De esta forma, el mayorista notará la caída del 10 % el décimo día y realizará su pedido el vigésimo. Cuanto más larga sea la cadena de suministro, mayor será este retraso y el participante al final de la cadena descubrirá la disminución de la demanda varias semanas después.
• Reacciones de pedidos de pánico tras una demanda insatisfecha
• Riesgo percibido de la racionalidad limitada de otros jugadores . Siguiendo la lógica del ejemplo de Buffa y Miller, después de varias semanas de producción al ritmo clásico, el productor recibirá la información de la caída de la demanda. Como la caída fue del 10%, durante el retraso en la circulación de la información, el productor tuvo un excedente del 11% diario, acumulado desde el primer día. Por lo tanto, está más inclinado a reducir la producción más de lo necesario. ^{[ 2 ]}

Los factores humanos que influyen en el comportamiento en las cadenas de suministro son en gran medida desconocidos. Sin embargo, algunos estudios sugieren que las personas con mayor necesidad de seguridad parecen tener un desempeño peor que quienes asumen riesgos en un entorno simulado de cadena de suministro. Las personas con alta autoeficacia experimentan menos dificultades para manejar el efecto látigo en la cadena de suministro. ^{[ 12 ]}

Un estudio fundamental de Lee et al. (1997) reveló que el efecto látigo no se debía únicamente a la toma de decisiones irracionales: en ciertas circunstancias, resultó racional que una empresa realizara pedidos con mayor variabilidad que la demanda, es decir, distorsionando la demanda y provocando el efecto látigo. Establecieron una lista de cuatro factores principales que causan este efecto: procesamiento de la señal de demanda, juego de racionamiento, agrupamiento de pedidos y variaciones de precios. ^{[ 2 ]} Esta lista se ha convertido en un estándar y se utiliza como marco para identificar el efecto látigo.

• La actualización de la previsión de la demanda la aplican individualmente todos los miembros de una cadena de suministro. Para protegerse contra imprevistos, el miembro de la cadena que realiza el pedido añade un stock de seguridad a la cantidad realmente necesaria. Cuando el proveedor de ese miembro realiza un pedido a su propio proveedor, también añade stock de seguridad. Cuantos más miembros haya en la cadena, mayor será el stock de seguridad, lo que genera un aumento artificial de la demanda. ^{[ 13 ]}
• La agrupación de pedidos es la opción preferida por la mayoría de las empresas para acumular la demanda antes de realizar un pedido, con el objetivo de reducir costos y simplificar la logística. Este enfoque les permite obtener mayores ingresos por pedido sin un aumento comparable en los costos de transporte gracias a las economías de escala . Esto se manifiesta al permitirles solicitar un camión o contenedor completo, mientras que las cargas parciales son menos eficientes en términos de costo de transporte por unidad. La consolidación de pedidos de esta manera crea una variabilidad artificial en la demanda, lo que potencialmente aumenta el efecto látigo.
• Las fluctuaciones de precios pueden deberse a factores inflacionarios , descuentos por volumen o promociones. Esta inestabilidad suele incentivar a los clientes a comprar cantidades mayores de las que necesitan. En los casos en que la economía de escala supera los gastos de almacenamiento, pueden comprar más de lo necesario para obtener descuentos por volumen. Esto incrementa la variabilidad, ya que se producen picos de demanda seguidos de periodos prolongados sin pedidos mientras se liquida el excedente de existencias, lo que dificulta a los proveedores predecir la demanda. La incertidumbre resultante puede contribuir al efecto látigo. Si bien los proveedores pueden contrarrestar esto eliminando o reduciendo los descuentos, corren el riesgo de perder clientes frente a la competencia, que continúa ofreciendo incentivos mayores o más atractivos.
• El racionamiento y la manipulación de pedidos se producen cuando un minorista limita las cantidades de los pedidos, ofreciendo solo un porcentaje del total, pero el comprador, aprovechando esta información, realiza pedidos mayores con la esperanza de acercarse a la cantidad deseada. El racionamiento y la manipulación generan inconsistencias en la información de los pedidos que se recibe y pueden contribuir al efecto látigo. ^{[ 14 ]}

Otras causas operacionales incluyen:

• Procesamiento de la demanda dependiente
  • Errores de pronóstico
  • Ajuste de los parámetros de control de inventario con cada observación de la demanda.
• Variabilidad del plazo de entrega (error de previsión durante el plazo de entrega de reposición)
• Sincronización de tamaños de lotes y órdenes
  • Consolidación de demandas
  • Motivo de la transacción
  • Descuentos por cantidad
• Promoción comercial y compra anticipada
• Anticipación de escasez
  • Regla de asignación de proveedores
  • Juegos de escasez
  • Gestión de inventarios al estilo Lean y JIT y una estrategia de producción de seguimiento.

Además de un mayor nivel de existencias de seguridad, el efecto descrito puede generar una producción ineficiente o un exceso de inventario, ya que cada productor debe satisfacer la demanda de sus clientes en la cadena de suministro. Esto también conlleva una baja utilización del canal de distribución.

A pesar de contar con existencias de seguridad, persiste el riesgo de desabastecimiento, lo que conlleva un servicio al cliente deficiente y pérdidas de ventas. Además de las consecuencias económicas y cuantificables de un mal servicio al cliente y el daño a la imagen pública y la fidelización, una organización debe afrontar las repercusiones del incumplimiento de las obligaciones, que pueden incluir penalizaciones contractuales. Asimismo, la contratación y el despido constantes de empleados para gestionar la variabilidad de la demanda generan costes adicionales debido a la formación y los posibles despidos.

El impacto del efecto látigo ha sido especialmente agudo en las etapas iniciales de la pandemia de COVID-19 , cuando los aumentos repentinos en la demanda de todo, desde suministros médicos como mascarillas o respiradores ^{[ 15 ]} hasta artículos de consumo como papel higiénico o huevos, crearon ciclos de retroalimentación de compras de pánico , acaparamiento y racionamiento.

Desde la pandemia del coronavirus, muchas empresas han estado lidiando con un fuerte efecto látigo. Este problema está directamente relacionado con los impactos continuos de la pandemia del coronavirus, aunque se ve exacerbado aún más por la naturaleza siempre cambiante de la demanda de bienes de consumo ^{[ 16 ]} . Por ejemplo, durante la pandemia, muchas empresas compraron en exceso para satisfacer la creciente demanda de los consumidores, ya que estos también compraban por pánico y se abastecían para satisfacer las demandas percibidas durante futuros confinamientos, pero debido a la escasez de contenedores y puertos, que es muy importante para la logística, muchos de estos productos se acumularon.

Esta escasez provocó que las empresas pidieran aún más, ya que pensaban que así obtendrían una mayor cuota de mercado. Sin embargo, a medida que los plazos de entrega se normalizan, todos estos productos finalmente llegan, pero la demanda de los mismos cae, lo que genera un gran exceso de inventario. En otras palabras, los minoristas o los clientes piden más en función de pequeños aumentos en las ventas o en la demanda, lo que provoca que cada entidad de la cadena de suministro solicite o produzca más anticipándose a una mayor demanda, creando finalmente un efecto dominó en la cadena de suministro y logística. ^{[ 17 ]}

Por ejemplo, durante la pandemia, la gente compró repentinamente grandes cantidades de artículos esenciales y relacionados con la seguridad, como mascarillas y desinfectantes de manos, lo que provocó grandes fluctuaciones en la demanda. A medida que cada nivel de la cadena de suministro reaccionaba a esta demanda adicional, tendían a realizar pedidos excesivos para evitar la falta de existencias, lo que empeoró el problema hasta llegar al fabricante. Esto conllevó una inversión excesiva en inventario, pérdida de ingresos, disminución del servicio al cliente, retrasos en los plazos de entrega e incluso despidos ^{[ 18 ]} o quiebras y retrasos en la entrega de servicios de transporte global, como fue el caso de plataformas de comercio electrónico como Amazon y Alibaba. Durante la pandemia de COVID-19, se enfrentaron a retrasos en los envíos globales, mayores costos de flete e incertidumbre en los plazos de entrega.

Cuando se retrasan los envíos y la producción, los socios de la cadena de suministro, los minoristas y los consumidores suelen pedir más por si acaso, lo que intensifica aún más los efectos en cadena del efecto látigo.

El intercambio de información a lo largo de la cadena de suministro es una estrategia eficaz para mitigar el efecto látigo. Por ejemplo, se ha implementado con éxito en el sistema de distribución de Wal-Mart . Cada tienda Wal-Mart transmite datos de punto de venta (TPV) desde la caja registradora a la sede central varias veces al día. Esta información sobre la demanda se utiliza para gestionar los envíos desde el centro de distribución de Wal-Mart a la tienda y desde el proveedor al centro de distribución de Wal-Mart. El resultado es una visibilidad casi perfecta de la demanda del cliente y del movimiento del inventario a lo largo de toda la cadena de suministro. Una mejor información permite una mejor gestión del inventario y una reducción de costes en toda la cadena de suministro.

Otra estrategia recomendada para limitar el efecto látigo es la suavización de órdenes. ^{[ 9 ]} Investigaciones previas han demostrado que la suavización de órdenes y el efecto látigo son concurrentes en la industria. ^{[ 19 ]} Se ha demostrado que la suavización de órdenes es beneficiosa para el rendimiento del sistema cuando la demanda es estacionaria. Sin embargo, su impacto se limita a la amplificación de órdenes en el peor de los casos cuando la demanda es impredecible. Dicho esto, el análisis dinámico revela que la suavización de órdenes puede degradar el rendimiento en presencia de choques de demanda. El sesgo opuesto (es decir, la sobrerreacción a los desajustes), por otro lado, degrada el rendimiento estacionario pero puede aumentar el rendimiento dinámico; la sobrerreacción controlada puede ayudar al sistema a alcanzar sus nuevos objetivos rápidamente. El sistema, sin embargo, es considerablemente sensible a ese comportamiento; la sobrerreacción extrema reduce significativamente el rendimiento. En general, las políticas no sesgadas ofrecen buenos resultados en general bajo una amplia gama de tipos de demanda. Aunque estas políticas no dan como resultado el mejor rendimiento bajo ciertos criterios. Siempre es posible encontrar una política sesgada que supere a una política no sesgada para cualquier métrica de rendimiento.

Métodos destinados a reducir la incertidumbre, la variabilidad y el tiempo de entrega:

• Gestión de inventario por el proveedor (VMI)
• Reabastecimiento justo a tiempo (JIT)
• MRP impulsado por la demanda
• Alianza estratégica
• Intercambio de información
• Suavizar el flujo de productos
  • Coordínate con los minoristas para distribuir las entregas de manera uniforme.
  • Reducir los tamaños mínimos de lote
  • Reabastecimientos más pequeños y frecuentes
• Eliminar los incentivos patológicos
  • Política de precios bajos todos los días
  • Restringir las devoluciones y las cancelaciones de pedidos.
  • Asignación de pedidos basada en ventas pasadas en lugar de tamaño actual en caso de escasez

Muchos estudios demuestran el efecto látigo en una cadena de suministro desde diferentes perspectivas, incluyendo el intercambio de información, ^{[ 20 ]} la distorsión de la información, ^{[ 21 ]} eventos de quiebra ^{[ 21 ] [ 22 ]} y el riesgo sistemático . ^{[ 23 ]} La mayoría de ellos se dedican a explorar el efecto látigo desde las perspectivas del riesgo de flujo de inventario y el riesgo de flujo de información en lugar del riesgo de flujo de efectivo. Para el riesgo de liquidez interna de una empresa (Chen et al., 2011), ^{[ 24 ]} es un proxy apropiado para el riesgo financiero de una empresa .

Partiendo de la noción de un efecto látigo derivado de las acciones, existe un efecto látigo financiero similar, explorado en (Chen et al., 2013), ^{[ 25 ]} sobre la riqueza de los tenedores de bonos a lo largo de una cadena de suministro, examinando si el efecto del riesgo de liquidez interna sobre los diferenciales de rendimiento de los bonos se vuelve mayor hacia arriba a lo largo de las contrapartes de la cadena de suministro.

Esto se modela de forma más general en el trabajo de Proselkov de 2023, ^{[ 26 ]} que utiliza modelos de sistemas adaptativos complejos para estudiar fallas en cascada como consecuencia de la inestabilidad financiera. Específicamente, crean un modelo de simulación de red de suministro basado en agentes que captura el comportamiento de empresas con dinámicas de poder asimétricas con sus socios. Para mantenerse operativas, maximizan su liquidez negociando plazos de pago más largos y financiamiento más barato, distribuyendo así el riesgo a las empresas más débiles y propagando el estrés financiero. Esto resulta en un colapso generalizado de la red.

• Juego de distribución de cerveza
• Mapeo del efecto Forrester
• controlador PID
• Gestión de la cadena de suministro
• Coeficiente de amortiguación

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• Segmento titulado "Lo que el 'juego de la cerveza' puede enseñar sobre los desafíos de la cadena de suministro" del episodio del 29 de junio de 2021 de Marketplace con el profesor Willy Shih de la Harvard Business School, entrevistado por Kai Ryssdal.