PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

The effects of demand planning on the negative consequences of operational risk in supply chains

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Wpływ planowania popytu na negatywne skutki ryzyka operacyjnego w łańcuchach dostaw
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Background: Although extant studies have highlighted the importance of specific demand planning practices in risk mitigation, there is a scarcity of research that shows the simultaneous effects of demand planning practices on the disruptions induced by operational risks in supply chains. In order to reduce this gap, this paper aims to explore the impact of the demand planning process on operational risk, and thereby reveal if operational risk factors and their negative consequences may be mitigated through the application of specific demand planning practices in supply chains. Methods: The study involves two stages of multivariate statistical analysis. In stage one, independent and dependent variables are reduced through factor analysis in order to highlight the main, underlying, multi-item factors. In the second stage of the study, a multiple regression analysis is conducted to compare the general contribution to variance in operational risk accounted for by demand planning practices and their combinations. The conducted analysis provided regression models for particular operational risks. Results: The study reveals that all activities in the demand planning process contribute more or less to lower operational risk in the examined supply chains. In particular, there are strong relationships between demand planning practices and both control and demand risks. On the other hand, the lesser effects of demand planning may be observed in process and supply risks. Conclusions: The study shows that different managerial instruments, which are not inherently dedicated to risk management, when appropriately applied, may have an indirect impact on the mitigation of supply chain risk. In particular, the concept of demand planning might be very helpful for managers when dealing with demand and control risks.
PL
Wstęp: Mimo faktu, że w literaturze przedmiotu podejmowano problem dotyczący roli określonych czynności planowania w łagodzeniu ryzyka i jego skutków, niemniej wciąż brakuje badań podejmujących problematykę jednoczesnego wpływu czynności w planowaniu popytu na zakłócenia wywołane przez czynniki ryzyka operacyjnego w łańcuchach dostaw. W związku z tym celem artykułu jest identyfikacja wpływu procesu planowania popytu na zakłócenia wywołane przez ryzyko operacyjne. Innymi słowy, celem niniejszej pracy jest rozpoznanie czy operacyjne czynniki ryzyka i ich negatywne konsekwencje mogą zostać ograniczone za pomocą aplikacji czynności w procesie planowania popytu w łańcuchach dostaw. Metody: W artykule przeprowadzono dwa etapy wielowymiarowej analizy statystycznej. W pierwszym etapie zmienne zostały zredukowane za pomocą analizy czynnikowej w celu identyfikacji podstawowych konstruktów. W drugim etapie badania, przeprowadzono analizę regresji wielorakiej po to, aby porównać wpływ poszczególnych czynności w planowaniu popytu na konsekwencje ryzyka operacyjnego. Wyniki: W rezultacie przeprowadzonego badania stwierdzono, że czynności planowania popytu w mniejszym lub większym stopniu przyczyniają się do ograniczenia ryzyka operacyjnego w łańcuchach dostaw. W szczególności, istnieją silne relacje między planowaniem popytu i konsekwencjami ryzyka decyzyjnego oraz ryzyka popytowego. Z drugiej strony, mniejszy wpływ planowania popytu można obserwować w przypadku ryzyka związanego z fizycznym przepływem produktów oraz ryzyka w sferze dostaw. Wnioski: Badanie pokazuje, że metody zarządzania, niekoniecznie dedykowane dla potrzeb ograniczania ryzyka, mogą istotnie przyczyniać się do zmniejszenia jego konsekwencji w łańcuchach dostaw. W szczególności koncepcja planowania popytu może zostać wykorzystana przez menedżerów w przypadku ograniczania konsekwencji ryzyka decyzyjnego i ryzyka popytowego.
Słowa kluczowe
Czasopismo
Rocznik
Strony
315--329
Opis fizyczny
Bibliogr. 43 poz., tab.
Twórcy
  • University of Economics in Katowice, Department of Business Logistics, ul. 1 Maja 50, 40-287 Katowice, Poland
Bibliografia
  • 1. Blackhurst J., Dunn K.S., Craighead C.W., 2011. An empirically derived framework of global supply resiliency. Journal of Business Logistics, 32(4): 374-391. http://doi.org/10.1111/j.00000000.2011.01032.x
  • 2. Blome C., Schoenherr T., 2011. Supply chain risk management in financial crises - A multiple case-study approach. International Journal of Production Economics, 134 (1): 43-57. http://doi.org/10.1016/j.ijpe.2011.01.002.
  • 3. Boon-Itt S., Wong C.Y., 2011. The moderating effects of technological and demand uncertainties on the relationship between supply chain integration and customer delivery performance. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 41(3): 253-276. http://doi.org/10.1108/09600031111123787.
  • 4. Cavinato J.L., 2004. Supply Chain Logistics Risks. From the Back Room to the Board Room. International Journal of Physical Distribution and Logistics Management, 34(5): 383-387. http://doi.org/10.1108/09600030410545427.
  • 5. Chin W.W., 1998. The partial least squares approach for structural equation modeling. In G.A. Marcoulides (Ed.), Modern Methods for Business Research, 295-336. Lawrence-Erlbaum, Mahwah, NJ.
  • 6. Christopher M., Peck H., 2003. Building the Resilient Supply Chain. International Journal of Logistics Management, 15(2): 113. http://doi.org/10.1108/09574090410700275.
  • 7. Cohen J., Cohen P., West S.G., Aiken L.S., 2013. Applied Multiple Regression/ Correlation Analysis for the Behavioral Sciences. Lawrence Erlbaum Associates, New Jersey.
  • 8. Croxton K.L., García-Dastugue S.J., Lambert D.M., Rogers D.S., 2001. The Supply Chain Management Processes. International Journal of Logistics Management, 12(2): 13-36. http://doi.org/10.1108/09574090110806271.
  • 9. Croxton K.L., Lambert D.M., García-Dastugue S.J., Rogers D.S., 2008. The Demand Management Process. In D.M. Lambert (Ed.), Supply Chain Management: Processes, Partnerships, Performance. Sarasota, FL: Supply Chain Management Institute.
  • 10. Crum C., Palmatier G.E., 2003. Demand management best practices: process, principles, and collaboration. Integrated Business Management Series, J. Ross Publishing, USA.
  • 11. Cui T., Ouyang Y., Shen Z., 2010. Reliable facility location design under the risk of disruptions. Operations Research, 58: 9981011. http://doi.org/10.1287/opre.1090.0801.
  • 12. Donovan P.S., 2015. A Comprehensive Theoretical Model of the Complex Strategic Demand Management Process. Transportation Journal, 54(2): 213-239. http://doi.org/10.5325/transportationj.54.2.0 213.
  • 13. Fuchs Ch., Otto A., 2015. Value of IT in supply chain planning. Journal of Enterprise Information Management, 28 (1): 77-92. http://doi.org/10.1108/JEIM-07-2013-005.
  • 14. Giunipero L.R., Eltantawy R.A., 2004. Securing the upstream supply chain: a risk management approach. International Journal of Physical Distribution and Logistics Management, 34(9): 698-713. http://doi.org/10.1108/09600030410567478.
  • 15. Hair J.F., Hult G.T.M., Ringle C.M., Sarstedt M., 2017. A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling, Sage, Thousand Oaks, CA.
  • 16. Jonsson P., Mattsson S.-A., 2013. The value of sharing planning information in supply chains. International Journal of Physical Distribution&Logistics Management, 43(4): 282-299. http://doi.org/10.1108/IJPDLM-07-20120204.
  • 17. Juttner U., 2005. Supply chain risk management. Understanding the business requirements from a practitioner perspective. International Journal of Logistics Management, 16(1), 120-141. http://doi.org/10.1108/09574090510617385.
  • 18. Juttner U., Christopher M., Baker S., 2007. Demand chain management-integrating marketing and supply chain management. Industrial Marketing Management, 36: 377-392. http://doi.org/10.1016/j.indmarman.2005.10.
  • 19. Of Marketing Theory and Practice, 4(2): 72-78. http://doi.org/10.1080/10696679.1996.11501725/?
  • 20. Kenneth B., Kahn J., Mentzer T., EDI and EDI Alliances: Implications for the Sales Forecasting Function, Journal of Marketing Theory and Practice, 4, 1996, 2, 72-78, http://doi.org/10.1080/10696679.1996.1150 1725.
  • 21. Lambert D.M., Garcia-Dastugue S.J., Croxton K.L., 2006. Implementing Supply Chain Management. In D.M. Lambert (Ed.), Supply Chain Management: Processes, Partnerships, Performance, 217-235. Sarasota, FL: Supply Chain Management Institute.
  • 22. Lee H.L., Padmanabhan V., Whang S., 1997. The bullwhip effect in supply chains. Sloan Management Review, 38(3): 93-102. http://doi.org/10.1109/EMR.2015.7123235.
  • 23. Lin Y, Zhou L., 2011. The impacts of product design changes on supply chain risk: a case study. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 41(2): 162-186. http://doi.org/10.1108/09600031111118549.
  • 24. Lockamy A., McCormack K., 2004. The development of a supply chain management process maturity model using the concepts of business process orientation. International Journal of Supply Chain Management, 9(4): 272-278. http://doi.org/10.1108/1359854041055001.
  • 25. Ma Gloria V.T., 2015. Supply chain management practices and challenges: Case studies of four supply chains. Philippine Management Review, 22: 53-74. http://doi.org/10.1.1.1030.9696.
  • 26. Manuj I., Mentzer J.T., 2008. Global supply chain risk management strategies. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 38(3): 192-223. http://doi.org/10.1108/09600030810866986.
  • 27. Mentzer J.T., Min S., Bobbit L.M., 2004. Toward a unified theory of logistics. International Journal of Physical Distribution and Logistics Management, 34(8): 606-627. http://doi.org/10.1108/09600030410557758.
  • 28. Moon M.A., 2013. Demand and Supply Integration: The Key to World-Class Demand Forecasting. FT Press, Pearson Education, New Jersey.
  • 29. Muzumdar M., Fontanella J., 2006. The secrets to S&OP success. Supply Chain Management Review, 10(3): 34-41.
  • 30. Nunnally J.C., Bernstein I.H., 1994. Psychometric theory. New York, NY: McGraw-Hill.
  • 31. Petropoulos F., Makridakis S., Assimakopoulos V., Nikolopoulos K., 2014. Horses for Courses' in demand forecasting. European Journal of Operational Research, 237(1): 152-163. http://doi.org/10.1016/j.ejor.2014.02.03.
  • 32. Podsakoff P.M., MacKenzie S.B., Lee J.-Y., Podsakoff N.P., 2003. Common method biases in behavioral research: a critical review of the literature and recommended remedies. Journal of Applied Psychology, 88(5): 879-903. http://doi.org/10.1037/0021-9010.88.5.879.
  • 33. Rao S., Goldsby T.J., 2009. Supply chain risks: a review and typology. International Journal of Logistics Management, 20(1): 97-123. http://doi.org/10.1108/09574090910954864.
  • 34. Rapana P., 2009. A Framework for Retail Logistics and Supply Chain Risk Management in Large-Scale Retail Trade. www.nottingham.ac.uk. White Paper, 1-24.
  • 35. Schmidt M.J., Hollensen S., 2006. Marketing Research: An International Approach. Prentice Hall, Harlow.
  • 36. Simatupang T.M., Wright A.C., Sridharan R., 2002. The collaborative supply chain. International Journal of Logistics Management, 13(1): 15-30. http://doi.org/10.1108/09574090210806333.
  • 37. Snapp S., 2012. Supply Chain Forecasting Software, SCM Focus Press, Las Vegas.
  • 38. Stitt B., 2004. Demand Planning: Pushing the Rest of the Company to Drive Results. Journal of Business Forecasting Methods & Systems, 23(2): 2-11.
  • 39. Swink M., Narasimhan R., Wang C., 2007. Managing beyond the factory walls: effects of four types of strategic integration on manufacturing plant performance. Journal of Operations Management, 25(1): 148164. http://doi.org/10.1016/j.jom.2006.02.006.
  • 40. Tang C.S., 2006. Perspectives in Supply Chain Risk Management. International Journal of Production Economics, 103(2): 451-488. http://doi.org/10.1016/j.ijpe.2005.12.006 Source: RePEc.
  • 41. Tuomikangas N., Kaipia R., 2014. A coordination framework for sales and operations planning (S&OP): Synthesis from the literature. International Journal of Production Economics, 154: 243-262. http://doi.org/10.1016/j.ijpe.2014.04.026.
  • 42. Waller M.A., Fawcett S., 2013. Data Science, Predictive Analytics, and Big Data: A Revolution. That Will Transform Supply Chain Design and Management. Journal of Business Logistics, 34(2): 77-84. http://doi.org/10.1111/jbl.12010.
  • 43. Zhao L., Huo B., Sun L., Zhao X., 2013. The impact of supply chain risk on supply chain integration and company performance: A global investigation. Supply Chain Management, 18(2): 115-131. http://doi.org/10.1108/13598541311318773.
Uwagi
PL
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-c9f7fb12-81b3-4a9f-9705-8a661c71d852
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.