Van Nando's kip tot microchips: waarom pandemische tekorten moeilijk te voorspellen zijn
De recente problemen van de fastfoodketen wijzen op zwakke punten in de manier waarop bedrijven vraag en aanbod voorspellen
Tolga Akmen/AFP via Getty Images
John Boylan, hoogleraar bedrijfsanalyse van Lancaster University, over hoe retailers wereldwijd toekomstige verstoringen van toeleveringsketens kunnen voorkomen, zoals die veroorzaakt door de Covid-19-crisis
Fans van Peri-peri-kip waren teleurgesteld en gefrustreerd toen Nando's de tijdelijke sluiting van bijna 50 restaurants. Een kippentekort is de schuld, en hoewel de reacties op de sluitingen waren gehekeld op sociale media , is het probleem een serieuze uitdaging voor het bedrijf.
Hongerige klanten zullen zich ongetwijfeld afvragen of het aanbod beter beheerd had kunnen worden. Soortgelijke vragen werden aan het begin van de pandemie op grotere schaal gesteld toen: supermarkten raakten op van wc-rol en meel.
Sommigen gaven de schuld aan een slechte planning door retailers, maar dergelijke pieken in de vraag waren nog niet eerder gezien. En de pandemie blijft gevestigde toeleveringsketens verstoren.
Een recent tekort aan microchips is bijvoorbeeld deels te wijten aan de toegenomen vraag naar apparaten zoals telefoons en gameconsoles, en een heropleving van gevallen van coronavirus in Azië (waar de meeste microchips worden gemaakt). De situatie is zo ernstig dat Toyota genoodzaakt is om tijdelijk te snijden voertuigproductie met 40% .
Afgezien van pandemieën, vertonen de vraagpatronen naar goederen over het algemeen fluctuaties van dag tot dag en van week tot week. Sommige hiervan zijn verklaarbaar en voorspelbaar, bijvoorbeeld vanwege bekende periodes van grote vraag, zoals weekends op feestdagen.
Andere veranderingen tarten verklaring of voorspelling en worden in statistische voorspellingsmodellen beschreven als ruis. En hoewel de aard van de volgende geluidsverstoring niet bekend is, kan de impact ervan worden gemeten en meegenomen bij het bepalen van de voorraden. Maar zelfs deze zorgvuldige aanpak mislukt wanneer er een plotselinge piek in de vraag is, in tegenstelling tot alles wat eerder is gebeurd.
De huidige tekorten aan kip bij Nando's zijn te wijten aan verstoringen in het aanbod, in plaats van aan de vraag, wat niet per se te verwachten was.
Vanuit een prognoseperspectief zijn plotselinge veranderingen in het aanbod vergelijkbaar met plotselinge veranderingen in de vraag. Voorraadbeheersystemen baseren hun voorraadberekeningen meestal op een reguliere doorlooptijd (de tijdsduur van het plaatsen van een bestelling tot het moment waarop het product arriveert en klaar is voor de klant).
Mochten er incidentele kleine afwijkingen in de doorlooptijd zijn, dan kunnen de berekeningen hierop worden aangepast. Maar nogmaals, zo'n aanpak mislukt als er plotseling een groot probleem is dat anders is dan alle andere die eerder zijn geweest.
In deze situatie zouden we enige sympathie moeten hebben voor Nando's. Het zou ongelooflijk verspillend van ze zijn om grote voorraden rauwe kip mee te nemen in afwachting van een mogelijke grote verstoring.
Kip eruit
Als ze dit in normale tijden zouden doen, zou een aanzienlijk deel van het vlees niet worden gebruikt en bederven. Het is duidelijk dat dit geen haalbare oplossing is.
In plaats daarvan vraagt het probleem van grote verstoringen om een andere benadering van prognoses, ook wel scenarioplanning genoemd. Het probleem bij Nando's lijkt te zijn veroorzaakt door personeelstekorten bij hun leveranciers. En hoewel de timing van tekorten aan arbeidskrachten niet kon worden voorzien, had het optreden ervan - op een bepaald moment - kunnen worden voorzien.
In een scenarioplanningsoefening stellen managers zich de belangrijkste oorzaken van verstoringen voor die zich in de toekomst kunnen voordoen. Dit soort oefening zal nooit perfect zijn en sommige gebeurtenissen zullen onopgehelderd blijven, maar dit mag geen belemmering vormen voor vooruitgang door na te denken over mogelijke problemen in de toeleveringsketen en de reactie van het bedrijf.
Als een organisatie bijvoorbeeld voor een product afhankelijk is van één leverancier, kan ze overwegen een tweede leverancier in te voeren, die ook regelmatig bestellingen zal ontvangen en flexibel kan zijn om te reageren op hogere ordervolumes als er problemen zijn bij de eerste leverancier.
Dit kan ook helpen om te reageren op onverwachte pieken in de vraag. En als een probleem alle leveranciers treft, kunnen er plannen worden gemaakt om grotere hoeveelheden vervangende producten te bestellen.
Als algemene regel geldt echter dat de methoden voor vraagvoorspelling die zijn ingebed in supply chain-software goed moeten werken in normale tijden en met vertrouwen kunnen worden gebruikt als basis voor planning van voorraadaanvulling. Om te anticiperen op buitengewone tijden, moet prognoses verschuiven van een systeemgebaseerde naar een menselijke activiteit.
Managers moeten proberen de belangrijkste oorzaken van schokken in hun toeleveringsketens te voorzien en beleid in te voeren om het effect ervan te verminderen. Dit zal niet alleen gunstig zijn voor restaurantketens in ontwikkelde economieën, maar ook voor humanitaire toeleveringsketens waarin voedsel, kleding en medicijnen hard nodig zijn.
John Boylan , hoogleraar bedrijfsanalyse, Universiteit van Lancaster .
Dit artikel is opnieuw gepubliceerd van Het gesprek onder een Creative Commons-licentie. Lees de origineel artikel .
