Bullwhip Effect: ranking della bibliografia e sviluppo di un questionario

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Il Supply Chain Management, è un tema di estrema attualità per tutte le aziende che 
percepiscono l‘importanza di creare rapporti di collaborazione con i propri fornitori e 
clienti. Gestire in maniera efficiente la Supply Chain, è diventato un metodo per 
incrementare la competitività riducendo l‘incertezza ed aumentando il servizio fornito 
al cliente. 
Argomento di questa tesi è l‘Effetto Bullwhip, un effetto che causa distorsione della 
domanda all‘interno della catena logistica. Un effetto che si amplifica da valle a 
monte della Supply Chain. 
 
Lo scopo di questa tesi è l‘analisi bibliografica di 33 testi scientifici (scritti tra il 1961 
ed il 2009) e la creazione di un ranking utilizzando l‘Interdependecies Model. 
Un secondo obiettivo  è la  creazione di un questionario da sottoporre in futuro alle 
aziende, sul tema della distorsione della domanda tra l‘azienda stessa e gli altri attori 
della catena logistica di cui fa parte. 
Scopo di entrambe queste attività è lo studio del Bullwhip Effect e la costruzione di 
uno strumento utile a comprendere come esso è percepito e gestito  all‘interno delle 
aziende. 
 
La tesi, al fine di essere chiara ed esauriente nel descrivere l‘analisi effettuata e i suoi 
risultati, è articolata in capitoli. 
Nel primo capitolo viene definito il concetto di Bullwhip, se ne spiegano le cause, gli 
effetti e le diverse metodologie per ridurne le conseguenze.  
Nel secondo capitolo, invece, viene spiegato come quantificare il fenomeno in una 
rete a due stadi. 
Il terzo capitolo riguarda lo studio della bibliografia, eseguito in due fasi: 
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 ξ   la prima consiste essenzialmente nella lettura dei testi e nell‘inserimento in 
una tabella di titolo, autore e breve riassunto del contenuto; 
 ξ    la seconda, più approfondita, analizza i testi classificandoli per numero 
degli livelli della supply chain presi in esame, politiche di magazzino 
utilizzate, cause di Bullwhip Effect considerate (tra quelle evidenziate nel 
primo capitolo)  ed infine presenza di riferimenti al Beer Game. 
Nel quarto capitolo, dopo aver brevemente presentato le principali tecniche di 
costruzione di un questionario, si presenta il questionario da sottoporre alle aziende 
che risulta composto da undici domande. Tale questionario potrà essere di grande 
utilità in futuro per conoscere la percezione del fenomeno e delle sue cause all‘interno 
del contesto aziendale, ma soprattutto, per capire quanto le aziende stesse si 
impegnino a controllarlo e ridurlo cercando soluzioni interne ai confini aziendali o 
basate sulla collaborazione con gli altri partner della Supply Chain in cui operano.  
Il quinto capitolo spiega due possibili metodi per la valutazione bibliografica: 
l‘Interdependencies Model (famoso perché su di esso si basa il ranking di Google) ed 
il metodo AHP (Analytic Hierarchy Process). Verranno anche spiegati i motivi per il 
quale è stato scelto di utilizzare l‘Interdependecies Model come strumento per la 
creazione del nostro ranking bibliografico. 
L‘applicazione dell‘Interdependencies Model,  con i relativi risultati e commenti, 
saranno invece argomento del sesto capitolo dove questo metodo verrà confrontato 
con un semplice Ranking basato sul conteggio delle citazioni tra ogni testo. 
La conclusione infine espone i commenti e le valutazioni che si possono evincere 
dalla classificazione effettuata. 
 
 
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1 L’EFFETTO BULLWHIP 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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1.1 L’EFFETTO BULLWHIP  
Uno degli aspetti che ha attratto maggiormente l‘attenzione negli ambienti 
accademici ed industriali nell‘ambito del Supply Chain Management è 
sicuramente l‘effetto ―Bullwhip‖ definito (Lee, 1997) come: 
―Il  fenomeno che avviene nella supply chain, quando gli ordini inviati 
dal fornitore hanno una maggiore variabilità rispetto a quelli ricevuti 
dal cliente, causando una distorsione della domanda. Questa distorsione 
si propaga, amplificandosi muovendosi da valle a monte nella catena 
logistica.‖ 
Negli anni cinquanta l‘economista Forrester condusse una serie di ricerche 
che rivelarono che le variazioni della domanda vengono amplificate da un 
sito ad un altro andando dai siti a valle a quelli a monte della catena, cioè dal 
cliente al produttore delle materie prime.  
Dopo varie simulazioni, Forrester identificò la causa principale di questa 
amplificazione della variazione nella distorsione dell‘informazione che 
avviene nel momento in cui l‘informazione viene trasportata da un sito ad un 
altro. Il termine ―effetto Bullwhip‖ venne coniato dai manager della Procter 
and Gamble, la compagnia produttrice dei pannolini Pampers. I manager, 
infatti, osservarono che mentre la domanda dei clienti finali del prodotto era 
abbastanza costante nel tempo, gli ordini dei pannolini richiesti dai venditori 
al dettaglio ai loro grossisti subivano consistenti fluttuazioni nel tempo. 
Inoltre, variazioni ancora maggiori vennero sperimentate dagli ordini che i 
grossisti inviavano alla P&G. 
L‘effetto Bullwhip può essere quindi definito come l‘amplificazione della 
variabilità della domanda da valle verso monte della supply chain. 
 
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Questa definizione è illustrata nel grafico di figura 1: 
FIGURA 1.1: amplificazione della variabilità della domanda da valle verso monte della SC  
 
L‘effetto ―Bullwhip‖ è uno dei maggiori problemi per molti fabbricanti, 
distributori all‘ingrosso, e al dettaglio, poiché l‘aumento della variabilità 
negli ordini produce i seguenti effetti: 
1) richiede un aumento della giacenza media da mantenere nel 
proprio magazzino in modo da garantire un livello di servizio 
che soddisfi i clienti; 
2) porta ad un aumento dei costi dovuti all‘immagazzinamento del 
maggior numero di unità presenti nei magazzini; 
3) può essere causa di un inefficiente uso delle risorse, sia da un 
punto di vista economico, sia da un punto di vista logistico.  
Per meglio comprendere l‘impatto dell‘ effetto ―Bullwhip‖ su un‘intera 
Supply Chain, si consideri il caso di un semplice sistema composto da due 
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siti: un rivenditore al dettaglio ed un fabbricante. Il rivenditore, osserva 
l‘andamento della domanda dei propri clienti e , sulla base delle previsioni di 
domanda, effettua gli ordini al fabbricante. Generalmente, il rivenditore 
utilizza i dati storici di domanda e, attraverso le principali tecniche 
estrapolative delle serie storiche, effettua le proprie previsioni. Si consideri 
ora il fabbricante. Questo, osserva la domanda del rivenditore, ed in base a 
questa invierà gli ordini a chi gli fornisce le materie prime. Per determinare 
la quantità da ordinare, il fabbricante deve prevedere la domanda del 
rivenditore. In molte Supply Chain, il fabbricante, non ha accesso diretto alla 
domanda a cui viene sottoposto il rivenditore, quindi, deve necessariamente 
usare gli ordini inviatigli dal rivenditore per migliorare le sue previsioni. Se 
gli ordini inviati dal rivenditore al fabbricante sono molto più variabili 
rispetto alla domanda a cui viene sottoposto il rivenditore, allora, i problemi 
relativi alla variabilità del livello di beni presenti nel magazzino del 
fabbricante, saranno maggiori rispetto ai problemi che sperimenterà il 
rivenditore. 
 
1.2 IDENTIFICAZIONE DELLE CAUSE DELL ’EFFETTO BULLWHIP  
E‘ chiaro che l‘effetto ―Bullwhip‖ può portare a significa tivi aumenti dei 
costi nonchè dei beni presenti in magazzino in tutti i nodi della Supply 
Chain. Al fine di ridurre questo fenomeno, bisogna prima capire le sue cause.  
In particolare, sono state identificate 5 cause principali (Chen, 2000), che 
sono: 
 ξ previsione della domanda; 
 ξ tempi di ciclo ordine;  
 ξ ordini a lotti;  
 ξ scarsità dei rifornimenti; 
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 ξ variazione dei prezzi. 
 
1.2.1  PREVISIONE  DELLA  DOMANDA 
Si consideri nuovamente l‘esempio di una Supply Chain composta da due siti, 
che usano una qualche forma di previsione della domanda per determinare la 
quantità di materie prime, o beni, da ordinare.  
Una politica per stabilire il livello di unità in magazzino all‘istante t, è data, 
ad esempio, dall‘equazione: 
LL
t t tyz Π ς    
Dove yt è il livello di unità a magazzino, L
t Π  è una stima della domanda 
media, L
t ς   è la varianza dell‘errore sulla previsione e z è un parametro 
scelto per stabilire il livello di servizio che si vuole soddisfare.  
Al fine di determinare il livello delle unità da immagazzinare, ogni nodo 
deve prevedere sia la media della domanda, sia la varianza della stessa. 
Questa previsione può essere fatta mediante diverse tecniche di calcolo,  
come ad esempio, la media mobile o lo smorzamento esponenziale, che sono 
quelle in genere maggiormente utilizzate poiché si basano su serie storiche.  
Secondo la tecnica della media mobile, la previsione della domanda è fatta in 
base alla media su dei valori ritardati di p istanti, rispetto al momento in cui 
la si calcola. La previsione attraverso lo smorzamento dell‘esponenziale, è 
invece basata sul calcolo della media della domanda pesata in base ad una 
funzione esponenziale, da cui il nome. Entrambe le tecniche, poiché 
suppongono la domanda incerta, possono essere causa di una distorsione 
dell‘informazione, che si propaga lungo l‘intera catena di fornitura. 
Queste tecniche vengono, inoltre, usate non in modo batch, ma in modo 
ricorsivo, e quindi ad ogni istante viene stabilito un nuovo livello di unità da 
immagazzinare.