5.3. Determinanty łańcucha dostaw zmniejszające ryzyko zakłóceń
5.3.1. Determinaty łańcucha dostaw zmniejszające skutki wystąpienia zakłóceń
Podobne działania podjęto w celu wytypowania czynników w pytaniu Z3S – o determinanty zmniejszające potencjalne, negatywne skutki wystąpienia zakłócenia w łańcuchu dostaw. Brzmiało ono: Czy Pani/Pana zdaniem skutki wystąpienia zakłócenia są mniejsze, jeżeli w łańcuchu dostaw występuje(-ą):[…]. Obejmowało takie same zmienne, ale respondentów poproszono o wskazanie wpływu tychże zmiennych, nie na prawdopodobieństwo, a na skutek zakłócenia. Autorka chciała w ten sposób sprawdzić, czy występuje różnica we wskazaniach na poszczególne zmienne, gdy pytamy o skutek i gdy pytamy o prawdopodobieństwo, a także czy ryzyko zakłóceń w łańcuchu dostaw, w kontekście wykorzystywanych IZŁD, powinno być rozpatrywane w tych dwóch aspektach.
Odpowiedzi na pytanie dotyczące skutków występowania zakłóceń kształtowały się nieco inaczej, niż w przypadku tych samych możliwości, ale w kontekście prawdopodobieństwa. Jednak tutaj również wymiana informacji o poziomach zapasów z dostawcami i odbiorcami pojawiła się jako priorytetowa determinanta. Następnie najwięcej odpowiedzi na tak („raczej tak” i „zdecydowanie tak”) padło kolejno na następujące zmienne:
− mniej punktów transferowych (ogniw w łańcuchu dostaw) w przepływie dóbr, − mniejsze odległości między przedsiębiorstwami,
− mniej podstawowych komponentów produktu,
− wyższe wymagania odnośnie do wskaźników terminowości dostaw, − mniej alternatywnych źródeł zaopatrzenia.
Natomiast 59% respondentów nie upatrywało zmniejszenia skutków ryzyka w obniżeniu poziomów zapasów. W czołówce nie znalazły się wymieniane najczęściej przy prawdopodobieństwie cechy związane z integracją procesów, czy systemów informatycznych. Szczegółowy rozkład odpowiedzi dla poszczególnych cech przedstawiono na wykresie 6.
169
Wykres 6. Najczęściej wskazywane determinanty łańcucha dostaw zmniejszające skutki występowania zakłócenia w łańcuchu dostaw
Źródło: opracowanie własne.
W odniesieniu do tego pytania wykonano również analizę czynnikową. Na samym wstępie została wykonana eksploracja danych, tak by sprawdzić, czy analizowane zmienne mają rozkład normalny. Okazało się, że nie (p<0,001), wobec tego w analizie czynnikowej została wybrana metoda osi głównych. Jednak na wstępie należało wykonać analizę czynnikową metodą składowych głównych − do identyfikacji liczby czynników. Tabele przedstawiające wyniki tych obliczeń zamieszczono w załączniku nr 7. W wyniku przeprowadzonej analizy, zostało wyłonionych 6 czynników. Poniżej wykres osypiska dokładnie obrazuje efekt analizy (wykres 7). Podobnie jak w przypadku analizy czynnikowej dla wyznaczenia czynników zmniejszających prawdopodobieństwo wystąpienia zakłócenia w łańcuchu dostaw, również przy wyznaczaniu czynników zmniejszających skutki wystąpienia zakłócenia, ta metoda analizy czynnikowej jest potrzebna wyłącznie do określania liczby czynników.
170
Wykres 7. Wykres osypiska z analizy czynnikowej, dla zmiennych zmniejszających skutki wystąpienia zakłócenia w łańcuchu dostaw, wykonany metodą głównych składowych
Źródło: opracowanie własne.
Następnie wykonano analizę czynnikową metodą osi głównych. Przypominając, że test sferyczności Bartletta testuje hipotezę, że empiryczna macierz zawiera zerowe współczynniki korelacji, czyli nie ma żadnych powiązań między zmiennymi. Istotny wynik informuje więc, że macierz jako całość zawiera istotne współczynniki korelacji. Wyniki obliczeń w tabeli 17 wykazują, że macierz korelacji zawiera korelacje istotnie różne od zera (p<0,001), a dane mają bardzo dobre własności 0,77.
Tabela 17. Testy Kaisera-Mayera-Olkina i Bartletta dla zmiennych będących
determinantami łańcucha dostaw zmniejszającymi skutki wystąpienia zakłócenia
Miara K-M-O adekwatności doboru próby ,767
Test sferyczności Bartletta
Przybliżone chi-kwadrat 1223,070
Df 231
Istotność ,000
Źródło: opracowanie własne.
W wyniku przeprowadzonej analizy metodą osi głównych, dla zmiennych dotyczących zmniejszania skutków wystąpienia zakłócenia, wytypowano 6 czynników, wyjaśniających blisko 45% wariancji czynników. W metodzie osi głównych dąży się do zmaksymalizowania powiązań między czynnikami a stwierdzeniami skali i nie wymaga się, aby analizowane zmienne miały rozkład normalny.
171
Wykres 8. Wykres osypiska dla analizy czynnikowej zmiennych zmniejszających skutki wystąpienia zakłócenia w łańcuchu dostaw, wyznaczony metodą osi głównych
Źródło: opracowanie własne.
Postępując zgodnie z procedurą przedstawioną w analizie poprzedniego pytania (Z3P), należy także przedstawić tabelę 19 z macierzą modelową (poza macierzą czynników i macierzą struktury). Pozwala ona wyodrębnić poszczególne czynniki. Macierz modelową interpretuje się najczęściej przy stosowaniu rotacji prostej Oblimin, tak też postąpiono w tym przypadku. Rotacja w macierzy modelowej osiągnęła zbieżność w 21 iteracjach. Tabela 18 z macierzą korelacji czynników zmniejszających skutki wystąpienia zakłócenia w łańcuchu dostaw, nie wykazała wysokich korelacji, więc nie będzie pokazywać bardzo słabych powiązań między zmiennymi a czynnikami, co mogłoby utrudnić identyfikację zmiennych silnie naładowanych czynnikiem.
Tabela 18. Macierz korelacji czynników zmniejszających skutki wystąpienia zakłócenia w łańcuchu dostaw Czynnik 1 2 3 4 5 6 1 1,000 -,345 -,176 ,310 -,247 ,201 2 -,345 1,000 -,195 -,214 ,076 -,021 3 -,176 -,195 1,000 -,087 -,004 -,002 4 ,310 -,214 -,087 1,000 -,105 ,218 5 -,247 ,076 -,004 -,105 1,000 -,227 6 ,201 -,021 -,002 ,218 -,227 1,000
172
Tabela 19. Macierz modelowapowstała przy wykorzystaniu metody rotacji − Oblimin z normalizacją Kaisera, dla analizy zmiennych zmniejszających skutki
wystąpienia zakłócenia w łańcuchu dostaw
Wyszczególnienie
Czynnik 1) integracja 2) zmniejszanie 3) upraszczanie
produktu 4) rozbudowana struktura łd 5) wyższa terminowość dostaw 6) standaryzacja Mniejsze odległości pomiędzy przedsiębiorstwami ,712 -,004 -,006 ,071 -,156 -,071 Bardziej zintegrowane procesy między przedsiębiorstwem a jego
dostawcami ,688 -,154 ,061 -,130 -,045 ,276
Możliwość wymiany informacji o poziomach zapasów z naszymi
dostawcami i odbiorcami ,679 ,097 ,147 ,091 -,084 ,148 Uproszczone procesy planowania, zamawiania i realizacji zamówień ,423 -,093 -,033 ,180 -,201 ,029 Dłuższe czasy przepływu dóbr pomiędzy dostawcą a odbiorcą -,415 ,072 ,167 ,011 -,224 ,195 Zintegrowane systemy informatyczne na poziomie łańcucha dostaw ,368 ,049 -,042 ,185 -,116 ,261 Obniżone poziomy zapasów ,130 ,754 -,038 -,111 ,064 -,034 Obniżone poziomy zapasów bezpieczeństwa -,122 ,676 ,104 ,130 -,097 -,144 Dłuższe czasy przepływu informacji między dostawcą a odbiorcą -,130 ,470 -,043 -,058 ,116 ,259 Niższe wymagania jakościowe (odnośnie do produktu, usługi) -,019 ,418 -,269 -,116 -,349 -,059 Mniej alternatywnych źródeł zaopatrzenia -,051 ,381 -,233 -,219 -,025 -,027 Krótsze czasy opracowania nowych produktów -,045 -,083 -,830 ,013 -,020 -,053 Mniejszy asortyment wyrobów -,042 ,197 -,568 ,016 ,042 ,128 Dostęp do informacji o planowanych promocjach w punktach sprzedaży
detalicznej ,184 -,255 -,380 ,044 -,322 -,017
Więcej dostawców -,068 -,032 -,040 ,632 -,076 ,245
Więcej centrów dystrybucji ,105 -,128 ,091 ,592 -,088 -,112 Większy procent outsourcingu ,145 ,109 -,226 ,377 ,242 ,103
Częstsze dostawy ,062 ,100 -,040 ,129 -,508 ,039
Wyższe wymagania odnośnie do wskaźników terminowości dostaw ,104 -,162 -,092 ,296 -,500 ,034 Mniej unikalne surowce/części ,143 -,026 ,115 -,160 -,460 ,139 Mniej podstawowych komponentów produktu ,148 -,301 -,083 ,010 -,164 ,512
Mniej punktów transferowych w przepływie dóbr (ogniw w łańcuchu
dostaw) ,046 -,010 -,005 ,086 -,006 ,487
173 Podobnie jak w przypadku analizy czynnikowej prawdopodobieństwa zakłóceń w łańcuchu dostaw, tak też w przypadku analizy czynnikowej skutków, macierz korelacji czynników wskazuje na dość niskie skorelowanie między nimi. Wobec powyższego zastosowanie rotacji ukośnej prostej Oblimin nie było błędem.
Podsumowując, aby określić wewnętrzną strukturę skali, wykonano eksploracyjną analizę czynnikową metodą osi głównych. Do określenia liczby czynników użyto kryterium wykresu osypiska, który wskazał, że należy wyodrębnić 6 czynników. Wyjaśniają one prawie 45% wariancji wyników. Po wykonaniu rotacji ukośnej prostej Oblimin, udało się stwierdzić, że:
− pierwszy czynnik silnie ładuje pytania o: mniejsze odległości między przedsiębiorstwami, bardziej zintegrowane procesy między przedsiębiorstwem a jego dostawcami, możliwość wymiany informacji o poziomach zapasów z naszymi dostawcami i odbiorcami,
− drugi czynnik − obniżone poziomy zapasów, obniżone poziomy zapasów bezpieczeństwa,
− trzeci − krótsze czasy opracowania nowych produktów, mniejszy asortyment wyrobów,
− czwarty − więcej dostawców, więcej centrów dystrybucji,
− piąty − częstsze dostawy, wyższe wymagania odnośnie do wskaźników terminowości dostaw,
− szósty − mniej podstawowych komponentów produktu; wskazano na wielkość ładunków czynnikowych, które są powyżej 0,5 (pozostałe również ładują, ale już mniej).
Należy zauważyć, że czynniki wytypowane w odniesieniu do prawdopodobieństwa i do skutków, ładowały bardzo podobne zmienne, stąd niezmienione ich nazewnictwo, zawarte w tabeli 16 i 19.