牛鞭效应实验报告

牛鞭效应实验报告

一、实验内容

在由多级节点组成的库存系统中，如果各节点以分散独立决策的方式进行运作，即每个节点决策的目标是使各自局部的利益达到最优，此时系统整体并不一定处在最优的运作状态。

供应链在这样的运作环境下，常会出现如下现象：当需求从终端向上游逐步传递时，需求的波动将逐级放大，如图1所示。设想有一条由四个节点组成的供应链，从下游到上游依次为零部件供应商，生产商，批发商，零售商。销售商面临的终端市场需求只有少许波动，批发商的需求是来自销售商的补货请求，需求的波动比终端市场需求的波动有了放大，生产商的需求是来自批发商的补货请求，需求的波动又有了放大，零部件供应商的需求是来自生产商的补货请求，需求的波动进一步放大。这种需求波动放大的现象如同一根甩起的长鞭，将处于下游的节点比作根部、上游的节点比作梢部，一旦根部抖动，传递到末梢端就会出现很大的波动，因此被形象地称为长鞭效应。

求

需

时间

求

需

时间

需求

时间

需求

需求

二、 实验原理

长鞭效应产生的原因主要有以下几方面： 1) 需求预测的数据更新 2) 批量补货 3) 价格波动

4) 限量供应和短缺博弈 5) 补货提前期。

三、实验目的

无信息共享的多级库存管理实验（牛鞭效应实验）是为辅助物流概论课程的教学而设计的一个验证型实验。学生通过网络平台模拟供应链上各节点操作决策的环境，通过亲身实践加深对牛鞭效应现象的理解，辅助分析产生该现象的原因。培养学生发现问题和分析问题解决问题的能力，为今后关于库存管理课程的学习奠定基础。

学生在实验过程中，应着重：

a)理解库存管理的基本概念和知识，如提前期，库存水平，各种成本的概念；

b)体验牛鞭效应现象的产生，并分析其产生原因；

c)分析如何减小牛鞭效应。

四、牛鞭效应产生的原因

(1)供应链的不确定性

需求不确定性的客观性，需求的不确定性、制造的不确定性和供应的不确定。供应的不确定性主要是以提前期的不确定性来体现的。提前期与供应商的生产能力密切相关，制造的不确定导致供应的不确定，另外地理位置、运送方式等也会影响提前期。

(2)订货批量的影响

在供应链中，每个企业都会向其上游订货，一般情况下，销售商并不会来一个订单就向上级供应商订货一次，而是在考虑库存和运输费用的基础上，在一个周期或者汇总到一定数量后再向供应商订货；为了减少订货频率，降低成本和规避断货风险，销售商往往会按照最佳经济规模加量订货。同时频繁的订货也会增加供应商的工作量和成本，供应商也往往要求销售商在一定数量或一定周期订货，此时销售商为了尽早得到货物或全额得到货物，或者为备不时之需，往往会人为提高订货量

(3)信息不对称

上游企业难以准确预测到最终消费者的需求，只是根据下游订货量决定自己的订货量，这便可能会产生由于预测不准确或者突发状况而引起的缺货或者过多持有存货。

(4)需求预测的主观性

上游企业总是将下游需求信息作为自己需求预测的依据，并据此安排生产或供应计划。结果预期的订货量将比需求变化更大，错误的预测方式使订货量发生巨大的变化，订货量与实际销售量有较大的出入。

(5)提前期的影响

提前期的可靠性与长度直接影响信息的扭曲程度。

五、实验分析

本报告主要分析第四节点上决策的制定以及数据产生的原因。

(一)因素分析

第四节点在实验过程中需要做出两个决策，一方面是根据下游订货量向上游订货，另一方面是向下游发货。影响决策的参数如表。第四节点的目标是使该节点利润最大化。

参数属性

(1)订货需要考虑的因素

下游需求量。下游订货量是决策过程中十分重要的因素，若订货量小于存货则多余货物会产生存货持有成本，若订货量多于存货则该节点会由于缺货产生缺货成本。因此，每次订货都需要慎重考虑缺货成本与存货持有成本的博弈关系。

现有库存。现有库存的多少直接决定了订货量的多少，因为库存直接影响了缺货成本以及存货持有成本。

单位存货成本以及单位缺货成本。这两种成本之间存在着博弈关系，单位缺货成本大约是单位存货成本的五倍，需要合理地安排安全库存使两成本之和到达最小。

提前期。提前期即是从发出订单到收到订单的时间，在本次试验中假设提前期为一个周期，即本期订货，下期到货。提前期的存在就需要企业合理确定再订货水平，避免出现缺货。

(2)发货需要考虑的因素

在这个试验中，发货需要考虑的因素很少，由于缺货成本和存货持有成本的存在，只要下游企业有需求就会尽量满足。

(3)影响利润的因素

进货成本。进货成本占据了成本中的很大一部分，与单位进货价格成正比。

出货收益。这是主要的利润来源，但是在这次试验中，单位售价是固定的，所以我们就不在此讨论了。

存货持有成本。当期没有销售出的货物会形成存货积压在仓库中，存货的出现便会产生存货持有成本。存货持有成本的存在会造成利润的减少。

缺货成本。当期的下游需求如果不被满足就形成了缺货，缺货会从很多方面影响企业的利润，在这里假设是存货持有成本的五倍。

(二)波形分析

(1)需求量

45.1003=Q

233.2899)(3=Q VAR 3Q :节点3需求量 3Q ：节点3平均需求量

)(3Q VAR ：节点3需求量的方差

67.1024=Q 56.4022)(4=Q VAR

在实验中，最终用户的平均需求量是100，波动范围是（90,110）。但是到了第三、四节点，需求的波动变得很大。这两个节点平均需求量以及需求量方差的变化充分说明了牛鞭

效应的存在，随着距离终端消费者越远，信息扭曲程度越严重。

影响需求波形变化的因素有：需求预测的准确性、提前期、对风险的认知。

需求预测的准确性。由于信息是不共享的，例如，此节点只能了解到节点3的需求而不能准确地预测到节点2的需求，所以节点3如果对于节点1的需求预测有误差便会形成不准确地安全库存，只能随着下游的波动而波动，同时还会更大幅度地波动。

提前期。

对风险的认知。不同人对风险的认知是不同的，开始的时候节点3的需求比较稳定，由于每期的安全库存的累积会导致存货的持续升高，然后便会降低订货以减少库存积压。对安全库存的规划体现了对风险的认知，会导致安全库存偏离最佳。

(2)利润

由上图和表分析得：

1)缺货成本

缺货的存在并不会影响当期成本，因为从表中可看到单期成本只与单期到货有关。但是缺货成本与利润有关，是计算利润时的减项。从上表看出，很多期利润为负的时候都是由于缺货过多的原因。这说明了在销售中降低缺货的重要性，需求预测的准确性在降低缺货成本时尤为重要。例如，从20期开始，缺货开始大幅增加，一方面是由于上游企业无法满足节点4的需求；另一方面是由于没有准确预测到需求，导致最终缺货的增加。

2)存货持有成本

存货持有成本是本次试验中成本的重要组成部分，同时也是利润的减项。为何持有存货会大幅增加？以12期为例说明，一方面，在前几期中，由于上游企业存在对节点4的缺货，此时便会大量发货；另一方面，同缺货时类似，是由于需求预测缺乏准确性，而调节时难度又会很大。

3)提前期

提前期不仅会影响需求量的波动，也会使各企业之间的利润变化存在时间上的递推性。

4)下游需求

下游如果需求较少，便会导致当期利润减少。同时，若节点4的存货过多，便可能会使利润为负。

六、实验总结

(1)如何减小牛鞭效应

提高供应链企业对信息的共享性。需求扭曲的原因来源于多级供应链需求信息的传递，每一个节点企业的预测需求均成为上游节点企业订货决策的放大因子，并具有累积效应。消除信息扭曲的方法是供应链上的每一个节点企业必须在自身的需求中排除下游节点企业订货决策对上游企业的影响，这就要求供应链上的每一个节点企业只能根据最终产品市场的实际需求进行自身的需求预测，此时消费者市场的实际需求信息必须被供应链的每一个环节所共享。

加强各节点企业间的合作关系。通过建立合作伙伴关系，而不再是以往的短期的、追求单方效益最大化的交易竞争关系。各厂商间实现业务紧密集成，形成顺畅的业务流，这既能减少下游的需求变动的放大，又能掌握上游的供货能力，不再虚增需求。通过实施供应链上各厂商间的战略伙伴关系，双方相互信任，公开业务数据，共享信息和业务集成，从而降低产生“牛鞭效应”的机会，进而实现整个供应链的利润最大化。

提高营运管理水平，缩短提前期。提前期的缩短能降低“牛鞭效应”，而提前期的增长，则会增大“牛鞭效应”。生产商可采用JIT（just in time）生产方式的一些原则，以减少生产时间的延迟；供应商可采用ASN（Autonomous System Number）以减少供货时间；对于订单准备和处理的延迟，供应链上各部门可采用信息技术如EDI（Electronic Data Interchange）来处理订单，这样能极大地减少订单下达及信息传输的提前期，从而使订单的处理更加快速且精准。

(2)保持相同的订货量能否消除牛鞭效应

保持相同的订货可使各个节点企业的订货量保持在一个稳定的水平，在一定程度上可以减小供应链中出现的需求大幅波动的现象。但是，这也要视具体情况而定。如果上游企业对最终消费者的需求预测准确，保持相同的订货量便会使利润基本稳定。但是如果一开始便预测有误便可能造成缺货或者存货的增加，从而使利润逐渐下滑。同时，由于安全库存这一概念的存在，上游企业的订货量便会更大程度偏离最终消费者。

牛鞭效应实验报告

牛鞭效应实验报告 一、实验内容 在由多级节点组成的库存系统中，如果各节点以分散独立决策的方式进行运作，即每个节点决策的目标是使各自局部的利益达到最优，此时系统整体并不一定处在最优的运作状态。 供应链在这样的运作环境下，常会出现如下现象：当需求从终端向上游逐步传递时，需求的波动将逐级放大，如图1所示。设想有一条由四个节点组成的供应链，从下游到上游依次为零部件供应商，生产商，批发商，零售商。销售商面临的终端市场需求只有少许波动，批发商的需求是来自销售商的补货请求，需求的波动比终端市场需求的波动有了放大，生产商的需求是来自批发商的补货请求，需求的波动又有了放大，零部件供应商的需求是来自生产商的补货请求，需求的波动进一步放大。这种需求波动放大的现象如同一根甩起的长鞭，将处于下游的节点比作根部、上游的节点比作梢部，一旦根部抖动，传递到末梢端就会出现很大的波动，因此被形象地称为长鞭效应。 求 需 时间 求 需 时间

需求 时间 需求 需求 二、 实验原理 长鞭效应产生的原因主要有以下几方面： 1) 需求预测的数据更新 2) 批量补货 3) 价格波动 4) 限量供应和短缺博弈 5) 补货提前期。

三、实验目的 无信息共享的多级库存管理实验（牛鞭效应实验）是为辅助物流概论课程的教学而设计的一个验证型实验。学生通过网络平台模拟供应链上各节点操作决策的环境，通过亲身实践加深对牛鞭效应现象的理解，辅助分析产生该现象的原因。培养学生发现问题和分析问题解决问题的能力，为今后关于库存管理课程的学习奠定基础。 学生在实验过程中，应着重： a)理解库存管理的基本概念和知识，如提前期，库存水平，各种成本的概念； b)体验牛鞭效应现象的产生，并分析其产生原因； c)分析如何减小牛鞭效应。 四、牛鞭效应产生的原因 (1)供应链的不确定性 需求不确定性的客观性，需求的不确定性、制造的不确定性和供应的不确定。供应的不确定性主要是以提前期的不确定性来体现的。提前期与供应商的生产能力密切相关，制造的不确定导致供应的不确定，另外地理位置、运送方式等也会影响提前期。 (2)订货批量的影响 在供应链中，每个企业都会向其上游订货，一般情况下，销售商并不会来一个订单就向上级供应商订货一次，而是在考虑库存和运输费用的基础上，在一个周期或者汇总到一定数量后再向供应商订货；为了减少订货频率，降低成本和规避断货风险，销售商往往会按照最佳经济规模加量订货。同时频繁的订货也会增加供应商的工作量和成本，供应商也往往要求销售商在一定数量或一定周期订货，此时销售商为了尽早得到货物或全额得到货物，或者为备不时之需，往往会人为提高订货量 (3)信息不对称 上游企业难以准确预测到最终消费者的需求，只是根据下游订货量决定自己的订货量，这便可能会产生由于预测不准确或者突发状况而引起的缺货或者过多持有存货。 (4)需求预测的主观性 上游企业总是将下游需求信息作为自己需求预测的依据，并据此安排生产或供应计划。结果预期的订货量将比需求变化更大，错误的预测方式使订货量发生巨大的变化，订货量与实际销售量有较大的出入。 (5)提前期的影响 提前期的可靠性与长度直接影响信息的扭曲程度。 五、实验分析 本报告主要分析第四节点上决策的制定以及数据产生的原因。

牛鞭效应评估方法的实例分析

Management Science and Engineering 管理科学与工程, 2014, 3, 26-32 Published Online March 2014 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/0211193050.html,/journal/mse https://www.wendangku.net/doc/0211193050.html,/10.12677/mse.2014.31B005 Case Study on the Evaluation Method of Bullwhip Effect Yijun Huang1, Ximei Lian2 Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing Email: hyijun@https://www.wendangku.net/doc/0211193050.html, Received November 2013 Abstract In the process of practical supply chain management, “bullwhip effect” is a common phenomenon. This article quantifies the actual value of bullwhip effect by constructing a simple mathematical model with the moving average forecasting method, and proves that information sharing can re-duce the bullwhip effect. In order to improve the operability of information sharing, this article has filtered the information sharing content and discussed the information sharing way prelimi-narily. Keywords Bullwhip Effect; Case Study; Information Sharing 牛鞭效应评估方法的实例分析 黄逸珺1，连细妹2 北京邮电大学，北京 Email: hyijun@https://www.wendangku.net/doc/0211193050.html, 收稿日期：2013年11月 摘要 在供应链实际管理过程中，“牛鞭效应”是普遍存在的现象。本文通过构建简单的数学模型，运用移动平均预测法评估牛鞭效应值，并定量分析得出信息共享能够减小牛鞭效应。最后，为提高信息共享的可操作性，本文对其内容进行了筛选，并对其共享方式进行了初步探讨。

牛鞭效应

牛鞭效应 牛鞭效应 - 简介 “牛鞭效应”是对需求信息扭曲在供应链中传递的一种形象的描述。供应链上各个环节：零售商、批发商、分销商 和制造商等其基本思想是：当供应链上的各节点企业只根据来自其相邻的下级企业的需求信息进行生产或者供应决策时，需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上，产生逐级放大的现象。当信息达到最源头的供应商时，其所获得的需求信息和实际消费市场中的顾客需求信息发生了很大的偏差。由于这种需求放大效应的影响，供应方往往维持比需求方更高的库存水平或者说是生产准备计划。 在整条供应链上，各个环节：零售商、批发商、分销商和制造商等等，每一个节点企业的订单都会产生波动，需求信息都有扭曲发生（这不过是或多或少罢了），这样下来，通过零售商、批发商、分销商、制造商，逐级而上，信息的扭曲越来越严重。 真实的反映实际需求来知道实际生产比想象的要难得多。计算机领域的DELL是最受推崇的直销专家。他们的成功，实际上就是不断缩短长鞭的长度，避免公司经营出现“牛鞭效应”。然而不是每一个公司和领域的企业都能适应直销方式的作法，因为直销的门槛儿相当高，例如美国的可口可乐为了将针对大卖场、超市、零售店的销售做到直接，在全球铺设了强大的销售物流体系，成本巨大，对于一些国内中小饮料企业，这种模式根本无法做到。除了直销，必须有新的方式帮助中国的企业避免“牛鞭效应”的产生。 高效的整合供应链被认为是解决方法的最有效武器。但是一些传统的模式必须改变才能达到真正的高效运转。因为通过分析，管理学家认为，问题不在于是否对供应链进行了管理，而在于没有通过新的管理模式，尤其是在分销与库存管理方法上。 传统上，由于供应链每一个环节都是自己管理的库存，都有自己的库存控制目标和相应的策略，而且相互之间缺乏信息沟通，彼此独占库存信息，因此不可避免地产生了需求信息的扭曲和时滞，使供应商无法快速准确地满足用户的需求。这实际上与供应链管理的产生思想背道而驰，SCM的产生原因在于加强协同，避免信息传递的不准确，然而几乎 供应链条上都要超过5家以上企业，几乎所有这些家都要根据自己的实际情况变更信息。客户需求数量是550部，生 产商考虑到生产线开工率成本，可能认为600部时单位成本更合理，增加了50部的排产计划；而到了原料供应商， 根据原料可能出现的损坏率要增加5%生产，一下来550部的需求就变为630部的原料供应。这还是一个最简单的事例，由管理学统计得出的数据，经过4家企业调整，原始数据差异变化至少要被扩大2-7%。事实上超过5家中间环 节的供应链相当普遍，在产业发展趋势进入低利润的状况下，某些中间商，产品利润只有1%不到，如果在如此的供应链管理环境下，企业经营已经变得相当危险，因为稍微一个小的震荡，这个项目必定亏损。 如何有效地控制这种“牛鞭效应”，尤其是在生产产品相对变化较少的成熟、低利润行业已经迫在眉睫。 牛鞭效应 - 引起原因引起“牛鞭效应”的主要原因有两种，牛鞭效应一种是触发因素，它是整个供应链波动的源头，另一种是加剧因素，它将波动进行放大和扩展：前者主要包括终端市场波动、多样化的需求等，后者主要包括失败的预测、限制性订货条件、促销行为、MRP的僵化运算、非限制性订货条件、经济订货批量、销售波动、计划失误等 因素。 牛鞭效应的结果如下，例如： 1、错误的容量计划。 2、错误的生产排程。 3、无效的运输。 4、过多的存货。 5、不好的客户服务。 6、丧失收入等。 牛鞭效应 - 避免措施1、从VMI寻求突破供应商库存管理主要问题发生在快速响应用户需求的整个供应链上， 供应链各个环节的活动都是同步进行的，而传统的库存和分销管理思想无法满足这一要求，必须从这两方面入手解决问题。首先出现了一种全新的供应链库存管理——VMI（Vender Managed Inventory，供应商管理库存），正在成为 生产制造的避免“牛鞭效应”的突破点。 VMI与RMI（Retailer Managed Inventory，零售商管理库存）的传统库存管理方式完全相反。库存不在由各 自企业自行管理，而是作为供需双方共同管理的“第三方库存”。 在中国推行VMI管理方式的明基逐鹿软件，将一些长期稳定需求的零部件采购不再采取订单形式交付给客户，而 采用VMI方式管理，产生需求后直接从库存中取货，而供应商根据库存中的最低、最高警戒线自动补货，根据最小成 本生产规模制订补货生产数量，而不是根据传统的订单数量。当库存低于最低警戒线补货，高于最高警戒线停止补货。通过VMI，变传统的供应方和需求方双库存管理，为单库存管理，使得生产、采购环节的“牛鞭效应”大为减小。 VMI改变了各节点企业库存管理各自为政的现象，将信息更加集成，而且利用巧妙的方式加深了商务协同能力。 具体来说，VMI是一种以用户和供应商双方都获得最低成本为目的，在一个共同的协议下由供应商管理库存，并 不断监督协议执行情况和修正协议内容，使库存管理得到持续地改进的合作性策略。 VMI对于供应双方好处都是显而易见，库存由供应链上游企业管理，下游企业可以放开手脚进行核心业务的开发，

牛鞭效应实验报告

牛鞭效应实验报告

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期： ?

牛鞭效应实验报告 一、实验过程及数据分析 在本次实验中我所处的是供应链上第四个节点，提前期是３期,单位库存成本是2,单位缺货成本是１0,单位缺货成本是单位库存成本的5倍，因此对于各节点来说会选择大量订货策略来避免出现缺货现象。从利润图可以看出,利润柱的大幅下降大多是由缺货引起的,小幅度且长期的下降则是由于某段时间内多个节点停滞不动导致的存货成本上升引起的。 在固定参数中还显示了退货价格这一数据,但是我在实验时没有进行过这个操作。如果在原有实验的基础上增加退货这一操作便会将自己的存货成本上推给上一级节点,那么这样就会对利润图产生相应的影响，特别是对于上一个节点想必是会产生更大的影响。同时,退货这一操作也具有极大的风险，精益生产讲究零库存,但是对于我所处的第四节点来说,提前期是3期,如果没有一定量的库存做保障,当下一级节点发出需求时将无法及时满足订单需求,而且这次产生的缺货成本将会一直延续至下一次满足全部订单需求的时期。因此选择存货还是缺货,选择零库存还是选择低库存都需要做一个合理的权衡。 图1 节点固有属性参数

图２.1、图2.２、图2.3显示的是50期实验的个人数据截图。这三幅图完整地展示了我所在的第四节点在每一期的期初库存、期初缺货、本期到货、本期需求、本期发货、本期订货、单期成本和单期利润的数据。图2.1的上方显示了经过50期实验之后第四节点的总成本和总利润,截至50期，产生利润30２５0，发生的总成本为５7430。总体来看是盈利的，但是从整个运作状况来看是不太好的，下面结合图2、图3和图4对50期的经营结果进行简单分析。 图2.１个人历史数据 图2.２个人历史数据

牛鞭效应及应用实例分析

牛鞭效应及应用实例分析 1 牛鞭效应的背景介绍 1.1 牛鞭效应的发现 二十世纪九十年代中期，宝洁公司的工作人员对他们最畅销的婴儿尿布产品的订单模式进行检查时，发现了一个奇怪的现象：该产品的零售数量是相当稳定的，波动性并不大，但在考察分销中心向她的订货情况时，吃惊地发现波动性明显增大了。其分销中心说，他们是根据汇总的销售商的订货需求量向她订货的。她进一步研究后发现，零售商往往根据对历史销量及现实销售情况的预测，确定一个较客观的订货量，但为了保证这个订货量是及时可得的，并且能够适应顾客需求增量的变化，他们通常会将预测订货量作一定放大后向批发商订货，批发商出于同样的考虑，也会在汇总零售商订货量的基础上再作一定的放大后向销售中心订货。这样，虽然顾客需求量并没有大的波动，但经过零售商和批发商的订货放大后，订货量就一级一级地放大了。在考察向其供应商，如3M公司的订货情况时，她也惊奇地发现订货的变化更大，而且越往供应链上游其订货偏差越大。这个现象就像牛仔使用的长鞭，顶端轻微的一点抖动就会在末梢转化为一条长长的弧线。因此，宝洁公司把这个现象命名为牛鞭效应（bullwhip effect）。 学术界普遍接受的牛鞭效应经典定义由Hau L Lee等（1997a）给出，他用过程的方差来定量的描述需求的波动：牛鞭效应描述的是供应链中供应商所接受的订单比终端顾客的需求具有更大的方差现象（即需求扭曲现象），这种扭曲将以放大的形式向供应链的上游传播（即方差的放大现象）。 1.2 牛鞭效应的成因和影响 1.2.1 牛鞭效应的形成原因 最早注意到供应链中这种需求波动逐级放大现象的人是J. Forrester, 早在1961年他就根据系统动力学理论，对一个三阶段四节点的供应链系统进行分析，指出对于季节性商品，制造商觉察到的需求变化远远超过顾客的需求变化。Forrester认为出现这种现象的原因在于供应链系统太过复杂，而公司间的信息反馈又非常困难，因此单个公司很难独立理性地作出订购决策。Forrester认为解决这种现象的方法在于将供应链视为一个整体，并采用系统动力学的观点对供应链系统进行仿真建模，以便管理者能够确定合适的决策方案。 牛鞭效应研究的一个里程碑式的进步源于著名的“MIT啤酒游戏”的提出和研究。Sterman（1989）教授在其库存管理现场试验中设计了一个“啤酒分销游戏”，从而证实了供应链中确实存在牛鞭效应。在这个试验中，整个供应链上只有四个参与者，分别是啤酒制造商、分销商、批发商以及零售商，它们以各自的身份独立地进行决策，并且相互之间只能以相邻的参与者发出的订单作为唯一的需求信息资源。Sterman教

牛鞭效应实验指导书

牛鞭效应实验 一、实验内容 在由多级节点组成的库存系统中，如果各节点以分散独立决策的方式进行运作，即每个节点决策的目标是使各自局部的利益达到最优，此时系统整体并不一定处在最优的运作状态。 供应链在这样的运作环境下，常会出现如下现象：当需求从终端向上游逐步传递时，需求的波动将逐级放大，如图1所示。设想有一条由四个节点组成的供应链，从下游到上游依次为零部件供应商，生产商，批发商，零售商。销售商面临的终端市场需求只有少许波动，批发商的需求是来自销售商的补货请求，需求的波动比终端市场需求的波动有了放大，生产商的需求是来自批发商的补货请求，需求的波动又有了放大，零部件供应商的需求是来自生产商的补货请求，需求的波动进一步放大。这种需求波动放大的现象如同一根甩起的长鞭，将处于下游的节点比作根部、上游的节点比作梢部，一旦根部抖动，传递到末梢端就会出现很大的波动，因此被形象地称为长鞭效应。 长鞭效应是供应链系统中比较普遍存在的一种现象，数十年来，许多学者与实践者开展了大量的工作，旨在揭示和克服长鞭效应。例如，早期的“啤酒游戏”，就是在实验室里模拟啤酒的生产与销售过程中需求波动的放大现象，也有很多文献对长鞭效应进行了深入的理论分析。 求 需 时间Array求 需 时间

需 时间 需 时间 图1 长鞭效应现象 长鞭效应产生的原因主要有以下几方面：需求预测的数据更新、批量补货、价格波动、限量供应和短缺博弈、补货提前期。 长鞭效应对供应链整体来讲是一种不利的现象，它会增加企业的经营成本，尤其是处在上游的企业。针对长鞭效应产生的原因，我们可以从若干方面采取措施来降低长鞭效应的影响。关于如何降低长鞭效应，更好的管理多级库存系统，我们将在下一节实验中详细介绍。 二、实验目的 无信息共享的多级库存管理实验（牛鞭效应实验）是为辅助物流概论课程的教学而设计的一个验证型实验。我们通过网络平台为学生提供一个可以模拟供应链上各节点操作决策的环境，使学生通过亲身实践加深对牛鞭效应现象的理解，辅助学生分析产生该现象的原因，培养学生发现问题和分析问题解决问题的能力，为今后关于库存管理课程的学习奠定基础。 学生在实验过程中，应着重： a)理解库存管理的基本概念和知识，如提前期，库存水平，各种成本的概念。 b)体验牛鞭效应现象的产生，并分析其产生原因。 c)练习控制库存的方法，如报童模型的订货策略。

关于“牛鞭效应”产生的原因及对策分析

关于“牛鞭效应”产生的原因及对策分析 作者姓名：学号： 摘要：牛鞭效应是营销活动中普遍存在的现象，是企业物流配送供应链中一类典型的由不确定性导致的复杂现象，对供应链性能有着很大的负面影响。本文结合企业物流配送实际其供应链中的不确定性即牛鞭效应产生的成因、供应链管理产生的危害做出了分析，并在此基础上有针对性地提出相应缓解对策，有效地弱化牛鞭效应。 关键词：牛鞭效应，供应链，缓解对策 1引言 牛鞭效应是指在营销市场中供应链中的零售商向供应商的订货量与其实际的销售量不一致。一般地，发给供应商的订货量，其方差大于销售给买方的(即需求扭曲) ，这种扭曲以放大的形式向供应链的上游蔓延。 牛鞭效应给企业造成的后果是不言而喻的，有时甚至非常严重。由于较差的需求预测，制造商支付了超额的原材料成本或产生原材料短缺。额外的制造费用、加班费，以及很高的库存水平导致超额的仓储费用和大量资金积压，低效率的运输过程和超额的运输成本等，都直接影响企业的效益。在某些制造业中，牛鞭效应会使供应链条突然断掉或是造成大量的库存产生。这对于资金紧缺、利润微薄的企业将是致命的冲击。 2牛鞭效应产生的原因 2.1案例分析 第一个认识到牛鞭效应的人是Forrester 。他通过一系列案例研究指出，对于季节性商品，制造商觉察到的需求变化远远超过顾客的需求变化，他还注意到这种效应在供应链的每一级都会放大。 与Forrester类似，许多学者也都通过对实际数据的数值分析从经济学角度指出了许多行业中的牛鞭效应现象。如工厂产品计划的变化大于销售量的变化，订货量随着向供应链上游移动有增大的趋势等。 2009年IBM在北京发布了《2009全球首席供应链官调查报告——智慧的未来供应链》。此份报告通过采访全球近400位供应链执行官，揭示了当前一些企业的供应链管理中面临着可视性、风险、客户亲密度、成本控制等5大挑战，同时提出了建立面向未来的智慧的供应链来消除牛鞭效应、应对金融危机。宝洁、惠普等公司也发现了由牛鞭效应所产生的各种问题。 2.2“牛鞭效应”放大现象的计算案例分析 例：假定在一个简单的供应链中，每个节点企业在仓库中都存放着7天所需的货物，即：每个节点企业从其上游供应商那里购买足够的材料以使得它的存货满足7天的需求，对某种产品的需求一直稳定在每7天100单位，如果某一个7天最终客户的需求比平时多了5单位，假设配送非常迅速，我们可以见证“牛鞭效应”对整个供应链的影响。 给定条件：每7天供应链的需求为100单位； 需求：等于下一环节客户购买的数量； 每个7天开始时的初期库存：必定等于前一个周期的期末库存； 每个周期的期末库存：必定等于本周的需求；

小组实验报告

牛鞭效应实验报告 内容：啤酒游戏 小组 成员: 学院: 专业: 交通运输 班级: 学号: 指导教师: 2014年12月16日 0 小组分工

：指挥官，数据分析与汇总； ：零售商，数据分析与汇总； ：批发商，数据分析与汇总； ：分销商，数据分析与汇总； ：制造商，数据分析与汇总； ：数据分析与汇总，制作PPT； 1.实验内容： 在由多级节点组成的库存系统中，如果各节点以分散独立决策的方式进行运作， 即每个节点决策的目标是使各自局部的利益达到最优，此时系统整体并不一定处在最优的运作状态。供应链在这样的运作环境下，常会出现如下现象：当需求从终端向上游逐步传递时，需求的波动将逐级放大。 游戏规则：有一条由四个节点组成的供应链，从下游到上游依次为零售商、批发商、分销商、制造商。零售商面临的终端市场需求只有少许波动，批发商的需求是来自零售商的补货请求，需求的波动比终端市场需求的波动有了放大，分销商的需求是来自批发商的补货请求，需求的波动又有了放大，制造商供应商的需求是来自分销商的补货请求，需求的波动进一步放大。这种需求波动放大的现象如同一根甩起的长鞭，将处于下游的节点比作根部、上游的节点比作梢部，一旦根部抖动，传递到末梢端就会出现很大的波动，因此被形象地称为长鞭效应（或是牛鞭效应）。 2.实验原理： 牛鞭效应产生原因： 牛鞭效应产生的原因主要有以下几方面： 1)需求预测的数据更新 2)批量补货 3)价格波动 4)限量供应和短缺博弈 5)补货提前期。 3.实验结果及分析：

零售商角色分析：销售对象直接为顾客，所以当啤酒逐渐被顾客接收或是背弃时，其需求量值也是波动变化的，受缺货和货品积压的影响时，往往面对成本上升压力时，便会

供应链中的牛鞭效应

牛鞭效应案例分析 摘要 本文阐述了“牛鞭效应”的定义，“牛鞭效应”是指需求信息在从供应链下游传向上游的过程中发生的放大现象，介绍了“牛鞭效应”的提出以及以前的一些研究成果。本文还具体的说明了“牛鞭效应”在供应链中将消费需求一级一级的放大，导致生产商无法计算产量，对各级经销商都产生了影响。 “牛鞭效应”的产生原因主要有六种，分别是：需求预测；库存策略；流通环节；提前期；促销策略；短缺博弈行为。文章详细说明了这六种原因如何产生“牛鞭效应”，以及它所带来的危害： （1）从分销商到生产商接到的订单的变动性要比顾客需求的变动性大得多, 使得生产企业进入无序状态, 无法了解市场真正的需求量； （2）当某种产品大量销售时, 供应链的库存却无法做到迅速减少, 造成流动资金的大量占用和固定资产利润率低下； （3）各个节点企业从自身利益出发, 而不是从整个供应链的运作考虑, 因此导致整个供应链的利益很难维护； （4）由于“牛鞭效应”而导致供应链节点企业之间的不信任增加, 合作最终变成短期行为, 不利于供应链联盟的形成和发展。 “牛鞭效应”的弱化方法有：提高最终用户需求信息的透明度；缩短提前期；减少供应链的流通环节；减少价格的波动；建设起战略性伙伴关系。这几种方法会在一定程度上弱化供应链中的“牛鞭效应”。 关键词：牛鞭效应；供应链；危害；弱化方法。

一、“牛鞭效应”的定义 1.1 名称 英文名称：Bullwhip effect，在管理学上俗称“牛鞭效应”，动力系统中常称为“蝴蝶效应”。 1.2 定义 营销过程中的需求变异放大现象被通俗地称为“牛鞭效应”。指供应链上的信息流从最终客户向原始供应商端传递的时候，由于无法有效地实现信息的共享，使得信息扭曲而逐渐放大，导致了需求信息出现越来越大的波动。由于这一现象很像我们在挥动牛鞭时，只要手腕稍稍用力，鞭梢就会出现大幅度的摆动，所以被人们形象的称之为“牛鞭效应”。 “牛鞭效应”是市场营销活动中普遍存在的高风险现象，它直接加重了供应商的供应和库存风险，甚至扰乱生产商的计划安排与营销管理秩序，导致生产、供应、营销的混乱，解决“牛鞭效应”难题是企业正常的营销管理和良好的顾客服务的必要前提。 1.3 概念的提出与研究 工业动态学之父Forrester 在其1961 年出版的《工业动力学》一书中最早提出了“牛鞭效应”现象，Forrester 通过列举一系列的例子证实该效应的存在，并从工业动力学的角度指出它是组织行为变化的结果。也就是说，根据工业组织随时间动态变化的行为特点，得出这种效应是供应链系统成员之间在订货、采购、运输和生产等过程中存在时滞的结果，即一个组织所采用的基本形式和政策导致了供应链中的“牛鞭效应”。 随后，在20 世纪80 年代，J.D.Sterman 设计了一个非常著名的“啤酒游戏”实验，目的是对“牛鞭效应”进行分析。在该实验中，扮演生产者和销售者角色的人们唯一的目的就是尽量做好自己的本职工作：如果需要啤酒，就向自己的上游发住订单。客户如有个较小的需求波动，如增加十箱啤酒，一级批发商可能就要增加三十箱，依次波及二级批发商、供应商。由于零售商和批发商不断的追加订货数量，导致啤酒厂供不应求，而当啤酒厂做出调整，诸如增购生产设备等，零售商又意识到实际客户的需求并没有增加多少，于是停止要货，最终造成啤酒工厂、批发商、零售商的库存大量积压。在啤酒游戏中，任何一方的意图都是善良的，满足客户并使利润最大化，然而正式这种常规的思维方式导致了需求的变异性放大，这证实了供应链中存在着“牛鞭效应”。Sterman 认为这样的结果是实验者的非理性行为导致的。 到20 世纪90 年代，Towill 和Lee 等学者的对“牛鞭效应”进行了更为系统的研究。Towill 通过模拟发现，需求信息的变化幅度每经过一个环节就会变化一倍多，生产商从中间环节获得订单后，对市场需求的预测幅度几乎是初始的8倍之多，证实了库存管理方式对供应链信息扭曲的影响。斯坦福大学的Lee 教授等人对供应链中信息扭曲这一现象作出了更为形象的描述，并采用简单的数学模型证明了供应链成员是理性的并且作出的决策是最优的，而“牛鞭效应”是供应链内部理性参与人之间战略性行为互相影响的产物。研究结果提出，可以通过改变供应链内部组织的基础设施和相关过程来控制“牛鞭效应”。Lee 的模型还对“牛鞭效应”产生的原因进行了系统的研究，得出了导致“牛鞭效应”的四种原因：需求预测、交易博弈、批量订货、价格波动。

《供应链与物流管理》实验指导书

《供应链与物流管理》实验指导书 编著施先亮李伊松 北京交通大学经济管理学院

前言 一、课程性质 课程编号：40L704Q 适用专业：物流管理类本科专业 课程层次与学位课否：专业必修课学位课 学时数：32 学分数：2 实验学时数：4 本课程是为物流管理类专业本科生开设的专业必修课。它的任务是使学生掌握供应链管理和基于供应链进行物流管理的基本理论、基本知识和基本技能，初步具有基于供应链进行物流管理的能力，培养学生的综合物流管理素质。 二、实验目的 通过模拟供应链上制造商、批发商、零售商等不同节点企业的订货需求变化，认识供应链中需求异常放大现象（即“牛鞭效应”）的形成过程，分析“牛鞭效应”的产生原因，找出减少“牛鞭效应”的方法。 三、实验基本内容 学生分组进行实验，共进行3次实验。每次实验，每组学生分别扮演供应链上的制造商、批发商、零售商等角色，从事产品（可乐、啤酒等）的制造和销售活动，每轮（每次实验控制在15轮以内）每个角色根据客户的需求和给定的经营数据，运用订货模型相关知识，制定订货策略，向其上游供应商订货，使其既能能够满足客户需求，又能实现利润最大化。每次实验结束后，每个角色要计算自己的经营业绩，每个小组（即每条供应链）要分析订货需求的变化情况，画出订货需求变化曲线图。第1次实验完成后，订货提前期缩短后做第2次实验、信息共享后做第3次实验。全部实验结束后，每个小组要分析订货需求变化产生的原因，并思考如何减少订货需求的变化。

实验啤酒游戏 一、实验目的 1.能够模拟供应链上制造商、批发商、零售商等不同节点企业的订货需求变化 2. 认识供应链中需求异常放大现象（即“牛鞭效应”）的形成过程 3. 分析“牛鞭效应”的产生原因 4. 找出减少“牛鞭效应”的方法 二、实验要求 1．每个角色根据客户需求和经营数据，制定订货策略，向供应商订货 2．每个角色计算自己的经营业绩 3．每个小组画出订货需求变化曲线图，揭示“牛鞭效应” 4．分析“牛鞭效应”的产生原因 5．分析策略改进后“牛鞭效应”的变化 6．找出减少“牛鞭效应”的对策 三、实验内容与步骤 1．分组，给每个同学分配角色，给定用户名和初始密码 2．阅读游戏说明（包括每个角色的经营数据） （1）每次游戏分轮进行，一轮就代表一个工作日，一次游戏共进行若干轮。 （2）每轮都会有顾客到零售商那里去买可乐，购买的数量由计算机随机生成（5~10之间）。零售商从自己的柜台里拿出可乐来给顾客，然后再向批发商订货，每轮有一次向批发商订货的机会。零售商以每罐3元的价格卖给顾客，进货价是每罐2元。如果柜台里的可乐不够的话，就是缺货，需要当做迟延订单处理。也就是说，如果零售商的库存不足以满足客户的需求，那么零售商可以延迟发货，不过对不足的部分，要对客户做出赔偿，每罐一毛钱。如果下一轮还是不够货，就继续顺延，等货到以后再发。零售商下的订单当天不会到货，要过两天才会收到。就是说零售商第一轮下的订单，要到第三轮才会进入零售商的柜台。还有零售商每次向批发商订货要交手续费、运输费，共折合2元一次。 （3）批发商的责任就是卖可乐给零售商，2元一罐。批发商有一个仓库，每轮都可以从自己的库存中尽可能满足零售商的订单。同时，每轮有一次向制造商订货的机会，订货价是1.5元。不过，所订的货也要过两轮才会到达批发商的仓库。同时批发商也需要负担订货成本，每个订单的运输费以及手续费3元一次。缺货时需要对零售商做出每罐一毛钱的赔偿。 （4）制造商或者说是可乐厂，其他一切条件和规则都和上面一样，惟一不同的是，制造商不是向别人订货，而是自己生产可乐。当然，由于制造可乐需要很多车间和各道生产工序，所以，每个轮次下的生产订单也要等两轮才能完工，进入成品仓库。而且，每次启动生产线都有一个启动成本3元，但是制造商的生产量没有限制，也就是说，不管下多大的生产

供应链管理中“牛鞭效应”的分析

供应链管理中“牛鞭效应”的分析 摘要：牛鞭效应是供应链管理中一类典型的由不确定性导致的复杂现象，它会对整个社会经济生产成本产生严重的影响。文章在介绍牛鞭效应的概念及产生原因的基础上，重点提出了弱化牛鞭效应的具体措施。 关键词：供应链管理；牛鞭效应；VMI；第三方物流 在供应链的实际运作中，存在着各种各样的困难，如预测的不准确，导致对需求的难以把握，信息的不透明，导致供给不稳定，由于企业之间的诚信还没有完全建立，企业之间的合作性与协调性差，供应链中的主导企业很难发挥作用，供应的缺乏，生产与运输作业的不均衡、库存居高不下，成本过高等现象。引起这些问题的原因很多，但主要原因之一就是“牛鞭效应”。“牛鞭效应”的基本思想是：当供应链的各节点企业只根据来自其相邻的下级需求信息进行生产或供应决策时，需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上，产生逐级放大的现象，达到最源头供应商时，其获得的需求信息和实际消费市场中的顾客需求信息发生了很大的偏差，由于这种需求放大效应的影响。上游供应商往往维持比下游供应商更高的库存水平。牛鞭效应表现如图1所示。 由于牛鞭效应是从下游客户端逐级向上游转嫁风险的结果，因而它会危害整个供应链的运作，导致总库存增加、

生产无序和失衡、业务流程阻塞、资源浪费、市场混乱和风险增大。由此可见，牛鞭效应的存在，已经成为削弱供应链的增值能力和竞争能力的主要负面因素，因此，探寻其成因及危害，研究并消除它对于供应链的负面影响具有重大的理论和现实意义。 一、牛鞭效应产生的原因 对于由零售商、供应商、制造商所组成的供应链系统来说，如果单就考虑到自身的利益最大化，都无可厚非，它们也都存在极力为满足顾客而做出不懈努力的意愿，任何一个子系统都无过错。造成恶性循环的罪魁祸首是系统本身的结构，处在大系统当中的每一个子系统在不考虑整个系统运作的时候，这种需求信息被扭曲的现象自然而然的就发生了。所以牛鞭效应产生的原因总结如下： 需求信号的处理 为了安排生产进度，计划产量，控制库存和计划物料需求，供应链中的企业通常都会预测产品需求，而预测通常是基于企业直接接触的顾客的购买历史进行的。当下游企业订购时，上游企业的经理就会把这条信息作为将来产品需求的信号来处理，基于这个信号，上游经理会调整需求预测，同时上游企业也会向其供应商增加订购，使其做出相应的调整。因此，这种需求信号的处理是牛鞭效应产生的主要原因。 批量订购

啤酒游戏-牛鞭效应小组报告

指导老师：王宝花供应链与物流管理实验报告2012年10月15日《供应链与物流管理》实训课 牛鞭效应 实 验 报 告 小组成员与分工： 马韦龙：零售商实验；数据分析与汇总 袭墨：制造商实验；数据分析与汇总 吴凡：信息共享实验；数据分析与汇总 左杨：数据分析与汇总；实验报告撰写 2012年10月15日

指导老师：王宝花供应链与物流管理实验报告2012年10月15日 目录 一、实验目的 (3) 二、小组报告 (3) （一）零售商实验 (3) 1．实验数据表 (3) 2．软件输出的综合图表 (8) 3．结合具体操作结果分析说明牛鞭效应是否有所降低及其原因 (10) （二）制造商实验 (10) 1．实验数据表 (11) 2．软件输出的综合图表 (15) 3．结合具体操作结果分析说明牛鞭效应是否有所降低及其原因 (18) （三）零售商与制造商角色扮演的比较 (18) 1．需求上的异同 (18) 2．订货决策的异同 (18) 3．牛鞭效应的异同 (18) （四）信息共享实验 (19) 1．实验数据表 (19) 2．软件输出的综合图表 (23) 3．结合具体操作结果分析说明牛鞭效应是否有所降低及其原因 (26) 4．总结信息共享的重要性 (26) 三、总结供应链库存和采购的优化策略 (26)

一、实验目的 1．练习使用beergame（啤酒游戏）软件，验证供应链中的牛鞭效应； 2．练习使用各种库存策略； 3．寻找供应链库存和采购优化的策略，理解供应链信息共享及供应链集成的必要性。 二、小组报告 （一）零售商实验 1．实验数据表

本周预计到货记录表(delay1)

牛鞭效应的概念

牛鞭效应与供应链 14807104吴书 1、牛鞭效应的概念 1995年，美国的保洁公司（P&C）在研究Pampers牌一次性婴儿纸尿裤的市场需求及订单分布规律时发现，该产品在一定地区的销售数量相对稳定，未出现某天或某月的需求量大大高于或低于其它时间。然而，各分销厂商向工厂的订货量却出现大幅波动，而且宝洁向原材料供应商的订货量波动幅度更大。由于这一现象很像我们在挥动牛鞭时，只要手腕稍稍用力，鞭梢就会出现大幅度的摆动，所以被人们形象的称之为“牛鞭效应（Bullwhip Effect）”。 2、牛鞭效应的研究综述 “牛鞭效应”并不是什么新的概念，早在上世纪60年代就有很多学者对其进行了研究。 2.1、工业动态学之父Forrester在其1961年出版的《工业动力学》一书中最早提出了牛鞭效应现象，Forrester通过列举一系列的例子证实该效应的存在，并从工业动力学的角度指出它是组织行为变化的结果。也就是说，根据工业组织随时间动态变化的行为特点，得出这种效应是供应链系统成员之间在订货、采购、运输和生产等过程中存在时滞的结果，即一个组织所采用的基本形式和政策导致了供应链中的牛鞭效应。 2.2、随后，在20世纪80年代，J.D.Sterman设计了一个非常著名的“啤酒游戏”实验，目的是对牛鞭效应进行分析。在该实验中，扮演生产者和销售者角色的人们唯一的目的就是尽量做好自己的本职工作：如果需要啤酒，就向自己的上游发住订单。客户如有个较小的需求波动，如增加十箱啤酒，一级批发商可能就要增加三十箱，依次波及二级批发商、供应商。由于零售商和批发商不断的追加订货数量，导致啤酒厂供不应求，而当啤酒厂作出调整，诸如增购生产设备等，零售商又意识到实际客户的需求并为增加多少，于是停止要货，最终造成啤酒工厂、批发商、零售商的库存大量积压。在啤酒游戏中，任何一方的意图都是善良的，满足客户并使利润最大化，然而正式这种常规的思维方式导致了需求的变异性放大，这证实了供应链中存在着牛鞭效应。Sterman认为这样的结果是实验者

供应链中牛鞭效应案例分析及解决方法 解析

供应链中“牛鞭效应”案例分析及解决方法来源：物流天下作者：佚名日期：2009年06月16日访问次数：随着市场全球化和竞争的不断加剧,有人曾 在20世纪就预言了21世纪企业之间的竞争将变成供应链之间的竞争。我国的国 家标准《物流术语》,对于供应链的定义是:“供应链是生产及流通过程中,涉及 将产品或服务提供给最终用户活动的上游和下游企业所形成的网链结构。”由此 可见,供应链是一个集成了多家企业的价值增值链。其基本结构如图1所示: 随着市场全球化和竞争的不断加剧,有人曾在20世纪就预言了21世纪企业 之间的竞争将变成供应链之间的竞争。我国的国家标准《物流术语》,对于供应 链的定义是:“供应链是生产及流通过程中,涉及将产品或服务提供给最终用户活 动的上游和下游企业所形成的网链结构。”由此可见,供应链是一个集成了多家企 业的价值增值链。其基本结构如图1所示: 作为一种跨企业的协作,供应链包含了所有加盟的节点企业,不仅是一条联 结供应商到用户的物流链、信息链和价值链,而是一条增值链。提高整条供应链 的增值能力,增强供应链的竞争力,成为各节点企业共同的目标。 尽管如此,在供应链的实际运作中,却存在着各种各样的困难:如预测的不准确,导致对需求的难以把握;信息的不透明,导致供给不稳定;因为企业之间的诚 信还没有完全建立,企业之间的合作性与协调性差,供应链中的主导企业很难发 挥作用;供应的缺乏,生产与运输作业的不均衡、库存居高不下,成本过高等现象。引起这些问题的原因很多,但主要原因之一就是“牛鞭效应(Bullwhip Effect)”。由于牛鞭效应是从下游客户端逐级向上游转嫁风险的结果,因而它会 危害整个供应链的运作,导致总库存增加、生产无序和失衡,业务流程阻塞,资源 浪费、市场混乱和风险增大。由此可见,牛鞭效应的存在,已经成为削弱供应链的 增值能力和竞争能力的主要负面因素。因此,研究牛鞭效应,并消除它对于供应链 的负面影响就是本论文要研究的内容。 1 供应链中“牛鞭效应”分析 1.1 何谓“牛鞭效应” 1995年,宝洁公司(P&G)管理人员在考察婴儿一次性纸尿裤的订单分布规律时,发现一定地区的婴儿对该产品的消费比较稳定,零售商那里的销售量的波动 也不大,但厂家经销商那里得到的订货量却出现大幅度波动,同一时期厂家向原 材料供应商的订货量波动幅度更大,这一现象与我们挥动鞭子时手腕稍稍用力, 鞭梢就会出现大幅动摆动的现象相类似。于是,人们将这种现象叫做“牛鞭效应(Bullwhip Effect)”。类似的现象也在惠普、IBM等跨国企业中得到了印证。另外,麻省理工学院的Sterman教授通过着名的啤酒试验,也证明了牛便效应这一

牛鞭效应

“牛鞭效应” T h e B u l l w h i p E f f e c t ?1997年，H a u．L．L e e教授在供应链中，首先提出牛鞭效应 (B u l l—w h i p E f f e c t)的概念，认为供应链中以订单形式传送的信息会被扭曲，误导上游成员的生产和库存决策。他提出的“需求变异加速放大原理”的基本思想是：当各节点企业只根据下游企业提供的需求信息进行生产时，需求信息会被不断地扭曲，其不真实性会沿着供应链逆向逐级放大，最终造成源头供应商获得的需求信息和实际市场需求之间发生了很大的偏差，而这种偏差比下游分销商和零售商所面对的偏差要大得多，由此导致上游企业比下游企业持有更多的库存。 何谓“牛鞭效应” ?牛鞭效应(T h e B u l l w h i p E f f e c t)是指供应链中下游消费者的需 求轻微变动导致上游企业生产、经营安排剧烈波动的效果 ?或者说是供应链中的下游企业的需求信息在向上游企业传递时发生的放大现象，又叫作需求变异放大（方差放大）现象。 ?因为这种形象与我们在挥动鞭子时手轻微用力，鞭梢就会出现大幅摆动的现象类似，故形象描述为“牛鞭效应”，即需求放大效应。 ? ?牛鞭效应的基本思想是：当供应链上的各节点上的企业只根据来自其相邻的下级企业的需求信息进行生产或者供应决策时，需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上，产生逐级放大的现象。当信息达到最源头的供应商时，其所获得的需求信息和实际消费市场中的顾客需求信息发生了很大的偏差。 ?在S A R S期间，我国国民大量的购买口罩、消毒水等抗病毒物品，而这种需求在零售商那里得到反映。很长一段时间，零售商大量的购入口罩、消毒水这些抗病毒物品。

牛鞭效应实验报告

《供应链管理》实验报告

二、供应链中各种库存管理的策略理解 （市场——节点1——节点2——节点3——节点4——节点五——上游企业） 首先，我们的实验是建立在无契约基础之上的，即各节点的唯一目的在于实现自我盈利最大化，并且除了节点一以为，我们不需要考虑缺货成本。 对于节点1来说，因为需要考虑缺货成本，加之此处的缺货成本远高于库存成本，所以节点一的策略应当为在一定范围内大胆向上游订货，承担库存成本以避免缺货损失。 对于节点2至5，由于不考虑缺货成本，所以可以尽量的向下游送货但尽量少的向上游订货以避免过高库存成本。 综上来看，就该实验假设下的库存管理的决策是为局部利益考虑的，易于导致需求波动随供应链的推进而放大，引发牛鞭效应，造成意想不到的整体损失，从而再影响到各节点的利益！ 三、各参数对库存策略的影响以及本实验所用到的库存策略 节点成本＝买入价格×本期收到的货物＋固定订货成本＋单位持货成本 ×库存数＋单位缺货成本×缺货数 节点收益＝售出价格×售出货物数量 节点利润＝节点收益-节点成本

从EXCEL数据生成的需求量变化表和订货量变化表中可以看出，节点三的操作在30次操作中的前9次中每次都含有很大程度的库存成本，即这反应了自身存货量持续大于下游订货量的情况，造成这个情况的可能性有多重，然而在本次实验中，原因在于我们组的下游同学一直预判市场需求量不大，他不敢多订货想避免缺货损失，当整体供应链缺货的苗头非常明显的时候，处在节点5的同学也无法力挽狂澜，毕竟在初期，他之前的所有人都觉得需求量少，这一个在节点一判断的错误信息被不断放大，是的节点5的同学和我们说，他真的不敢多订货，怕库存成本，这也就是他身为供应链上游，库存极少，乃至当整体供应链需要大量货物的时候无法施以援手！经过9-20期的努力，我们终于逆转了局势，使得供