Von Nandos Hühnchen zu Mikrochips: Warum Pandemieengpässe schwer vorherzusagen sind
Die jüngsten Probleme der Fast-Food-Kette zeigen Schwächen bei der Prognose von Angebot und Nachfrage durch Unternehmen
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John Boylan, Professor für Business Analytics an der Lancaster University, erläutert, wie Einzelhändler weltweit zukünftige Unterbrechungen der Lieferketten, wie sie durch die Covid-19-Krise ausgelöst wurden, vermeiden können
Fans von Peri-peri-Hühnchen waren enttäuscht und frustriert, als Nando dies ankündigte vorübergehende Schließung von fast 50 Restaurants. Ein Hühnermangel wurde verantwortlich gemacht, und während die Reaktionen auf die Schließungen waren persifliert in den sozialen Medien , stellt das Problem eine ernsthafte Herausforderung für das Unternehmen dar.
Hungrige Kunden werden sich sicherlich fragen, ob das Angebot besser hätte gesteuert werden können. Ähnliche Fragen wurden zu Beginn der Pandemie häufiger gestellt, als Supermärkte sind ausgegangen von Toilettenpapier und Mehl.
Einige machten die schlechte Planung der Einzelhändler verantwortlich, aber Nachfragespitzen wie diese waren zuvor noch nicht zu sehen. Und die Pandemie stört weiterhin etablierte Lieferketten.
Ein kürzlich Mangel an Mikrochips beispielsweise ist dies teilweise auf die gestiegene Nachfrage nach Geräten wie Telefonen und Spielekonsolen zurückzuführen, und a Wiederaufleben von Coronavirus-Fällen in Asien (wo die meisten Mikrochips hergestellt werden). Die Lage ist so ernst, dass Toyota gezwungen ist, vorübergehend zu kürzen Fahrzeugproduktion um 40% .
Abgesehen von Pandemien weist die Nachfrage nach Gütern im Allgemeinen Schwankungen von Tag zu Tag und von Woche zu Woche auf. Einige davon sind erklärbar und vorhersehbar, beispielsweise aufgrund bekannter Zeiten hoher Nachfrage, wie Feiertagswochenenden.
Andere Veränderungen entziehen sich einer Erklärung oder Vorhersage und werden in statistischen Vorhersagemodellen als Rauschen bezeichnet. Und obwohl die Art der nächsten Lärmbelästigung nicht bekannt ist, kann ihre Auswirkung gemessen und bei der Festlegung der Lagerbestände berücksichtigt werden. Aber selbst dieser vorsichtige Ansatz scheitert bei einem plötzlichen Nachfrageanstieg, wie es noch nie zuvor der Fall war.
Die derzeitige Knappheit an Hühnchen bei Nando ist eher auf Angebotsstörungen als auf die Nachfrage zurückzuführen, die nicht unbedingt zu erwarten war.
Aus Prognosesicht ähneln plötzliche Angebotsänderungen plötzlichen Nachfrageänderungen. Bestandskontrollsysteme stützen ihre Bestandsberechnungen in der Regel auf eine regelmäßige Vorlaufzeit (die Zeitspanne von der Auftragserteilung bis zum Eintreffen des Produkts und der Bereitstellung für den Kunden).
Bei gelegentlichen geringfügigen Abweichungen der Durchlaufzeit können die Berechnungen entsprechend angepasst werden. Aber auch hier scheitert ein solcher Ansatz, wenn plötzlich ein größeres Problem auftritt, als alle anderen zuvor.
In dieser Situation sollten wir etwas Mitleid mit Nandos haben. Es wäre unglaublich verschwenderisch, große Bestände an rohem Hühnchen in Erwartung einer möglichen größeren Störung zu tragen.
Kneifen
Würden sie dies in normalen Zeiten tun, würde ein erheblicher Teil des Fleisches ungenutzt bleiben und verderben. Das ist natürlich keine praktikable Lösung.
Stattdessen erfordert das Problem der größeren Störungen einen anderen Ansatz für die Prognose, die sogenannte Szenarioplanung. Das Problem bei Nando scheint durch einen Arbeitskräftemangel bei ihren Lieferanten verursacht worden zu sein. Und obwohl der Zeitpunkt des Arbeitskräftemangels nicht vorhersehbar war, hätte sein Auftreten – irgendwann – vorhergesehen werden können.
In einer Szenario-Planungsübung stellen sich Manager die Hauptursachen für Störungen vor, die in der Zukunft auftreten könnten. Diese Art von Übung wird nie perfekt sein, und einige Ereignisse werden aufgedeckt bleiben, aber dies sollte Fortschritte nicht davon abhalten, potenzielle Lieferkettenprobleme und die Reaktion des Unternehmens zu durchdenken.
Wenn ein Unternehmen beispielsweise für ein Produkt auf einen einzigen Lieferanten angewiesen ist, kann es in Erwägung ziehen, einen zweiten Lieferanten einzuführen, der ebenfalls regelmäßige Bestellungen erhält und flexibel auf höhere Bestellmengen reagieren kann, wenn Probleme beim ersten Lieferanten auftreten.
Dies kann auch dazu beitragen, auf unerwartete Nachfragespitzen zu reagieren. Und wenn ein Problem alle Lieferanten betrifft, kann geplant werden, größere Mengen an Ersatzprodukten zu bestellen.
Als allgemeine Regel gilt jedoch, dass die in Supply-Chain-Software eingebetteten Methoden zur Bedarfsprognose in normalen Zeiten gut funktionieren und als Grundlage für die Bestandsnachschubplanung zuverlässig verwendet werden können. Um außergewöhnliche Zeiten zu antizipieren, muss die Prognose von einer systembasierten zu einer menschbasierten Aktivität übergehen.
Manager sollten versuchen, die Hauptursachen für Schocks in ihren Lieferketten vorherzusehen und Richtlinien einzuführen, die ihre Auswirkungen abschwächen. Davon profitieren nicht nur Restaurantketten in entwickelten Volkswirtschaften, sondern auch humanitäre Lieferketten, in denen Lebensmittel, Kleidung und Medikamente dringend benötigt werden.
John Boylan , Professor für Business Analytics, Universität Lancaster .
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