牛鞭效应的成因及治理

牛鞭效应成因与治理

1.“牛鞭效应”的含义

牛鞭效应(Bullwhip effect)也叫信息曲解(information distortion)现象，指的是当供应链上的一种需求变异突然放大时，由于信息流从最终客户端向原始供应商端传递时，无法有效地实现信息的共享，使得信息扭曲而逐级放大，导致了需求信息出现越来越大的波动。这种信息扭曲的放大作用在图形显示上很像很一根甩起的赶牛鞭，因此被形象地定义为“牛鞭效应”。

2.牛鞭效应的危害

牛鞭效应导致需求信息失真，扭曲的信息使供应链中的成员对市场和顾客的预测出现偏差，如果不能缓解牛鞭效应，很可能导致企业领导者决策失误。可以说，牛鞭效应所带来的危害程度要超过一般管理者的预期。牛鞭效应及其引发的失调对供应链的运营业绩有较大的负面影响，不仅增加了成本，降低了反应能力，而且不利于在供应链内部建立合作伙伴关系，从而导致整个供应链利润下滑。

二、供应链牛鞭效应的成因分析

1.供应链的组织结构

一般地说，供应链越长，处于同一节的企业越多，供应商离消费者越远，对需求的预测越不准。同时经过各环节的传递及各企业安全库存的多层累加，需求资讯的扭曲程度越大，“牛鞭效应”越明显。“牛鞭效应”产生的根本原因在于供应链各个环节的信息不对称，导致信息最终的无限放大，从而产生牛鞭效应。由于供应链的各个企业是独立的个体，存在各自的利益目标。供应链上参与者的利益目标和供应链最优化决策往往是互相制约和影响的，最终导致代理方在传递信息时按照自己最优而委托方次优的标准进行选择。

2.需求预测的不准确性

企业一般都利用过去的市场需求来预测未来的市场需求，这样就很容易导致需求信号被不断放大。供应链每一节点企业都会对其生产日程，生产能力，存货控制，以及物料需求进行计划和预测，预测的基础则是这一企业直接的顾客。因此，供应链中任何一个买方发现产品需求量在某个时期增加时，就会认为这是未来需求增加的预兆，从而就会大幅度地增加订货量。在传统的运作模式中，上游

企业一般依靠下游企业所提供的信息和数据做出预测和决策，因此上游企业的库存控制将受到扭曲信息的损害，这样重复下去，就呈现逐步放大的趋势，即多重预测是导致牛鞭效应的一个关键因素。

3.理性选择和短缺博弈

一般情况下，零售商只是按需求订货，只要在补货期间不发生断货就可以，但是有时候零售商们不知道下一批货物在什么时候能够得到补充。如果需求不断增加而生产能力不足的话，零售商就需要等待很久之后才能得到货源补充。零售商的一个理性反应就是订购足够多的货物，那么即便将来的货源补充不够及时，零售商也有足够的存货来维持经营。

供应商的生产能力不能满足潜在的需求时，会根据买方的订货量限额配给，卖方为了得到更多的配额，就会提高订货量，超出实际的需求。当这种问题解决后，订货量就会回到正常的水平。其实，即使供应量充足，只要买方认为可能发生缺货，就可能采取以上的策略。当需求大于供应时，理性的决策是按照订货量比例分配现有供应量，比如，总的供应量只有订货量的40%，合理的配给办法就是按其订货的40%供货。此时，销售商为了获得更大份额的配给量，故意夸大其订货需求是在所难免的，当需求降温时，订货又突然消失，这种由于短缺博弈导致的需求信息的扭曲最终会导致“牛鞭效应”。

三、弱化牛鞭效应的对策

1.简化供应链结构，销售渠道下沉

供应链的水平层次和垂直规模的参与者越多，信息被加工的次数就越多，被扭曲的程度也就越大。在服装行业，由于广泛采取批发的大流通营销模式，导致供应链层级数量加大，不仅严重影响了市场需求信息的有效传递，而且增加了不必要的物流成本、库存成本、销售成本等，大大降低了服装供应链的反应速度和运作效率。因此，简化供应链的结构，弱化“牛鞭效应”的一个有效策略就是销售渠道下沉，发展直销或连锁经营,以及开展网络化销售。

2.加强信息共享，保障供应链信息畅通。

减少牛鞭效应最常用的方法是通过集中顾客需求信息减少整个供应链的不确定性，即为供应链各阶段提供实际的顾客需求的全部信息。而需求信息的个别占有是信息扭曲的一个重要原因，于是信息的共享便为减轻牛鞭效应提供了一条

途径。

这是因为，采用信息技术后，需求信息的传递由原来的线形结构变为网状结构，即供应链中的每个成员不仅接受其直接下游传来的订单信息，同时还接受来自最终顾客的需求信息，每个成员利用流向自己的各种信息来预测实际需求和向上游企业的订货量，能够有效地避免由多头预测引起的信息失真。同时，现代先进的信息技术如POS, EDI, ERO, Internet等，也为实现供应链成员之间的信息共享，减少信息传递过程中的失真，使信息在传递过程中更加会计便利提供了可行条件。

3.加强库存管理

(1)VMI库存控制。VMI管理系统就是指由供应商管理用户库存(Vendor Managed Inventory)，是连续补货的方式之一。VMI是一种供应链集成化运作的决策代理模式，它把客户的库存决策权代理给供应商，由供应商代理分销商或批发商行使库存决策的权力，从而打破传统的先产生订单再进行补货供应模式，以实际的或预测的消费者需求作补货的依据，减少了多方预测而导致的重复次优选择，消除了传统方法需求信息从分销商向供应商传递过程中的放大和扭曲，大大降低了牛鞭效应的影响。

(2)联合库存控制。不同于VMI集成化运作的决策代理模式，联合库存是一种风险分担的库存管理模式，简单来说，联合库存管理就是基于协调中心的联合库存管理模式。联合库存管理和供应商管理客户库存不同，它强调双方同时参与，共同制定库存计划，使供应链过程中的每个库存管理者(供应商、制造商、分销商)都从相互之间的协调性考虑，保持供应链相邻的两个节点之间的库存管理者对需求的预期保持一致，从而消除了需求变异放大现象。

4.建立战略联盟，加强信任合作

从供应链的整体出发，通过建立战略伙伴关系，实现信息共享，以获得关于整个供应链中的库存水平、订单、生产和交货情况的准确信息，使得生产按顾客的实际需求进行，减少供应链中需求的变动性，能有效地弱化“牛鞭效应”。

除此之外，还应通过完善企业间的契约关系，建立有效的激励和监督机制来保障服装供应链企业间战略合作的实现。一方面，供应链上的核心企业在设计激励契约时，必须充分考虑到其他参与企业的利益，并能使其他企业接受这个契约

所能获得的利益不少于不参与这个供应链或不接受这个契约时的所得;另一方面，加强合约的约束力，如完善监督机制对参与企业间的合作进行管理和控制等。

四、对我国经济中牛鞭效应的分析探讨

1.由于我国特殊的环境而导致的牛鞭效应产生的几个特殊原因

综合来讲，目前在我国造成牛鞭效应的原因可以归结为两大类，客观原因就是我国经济体制的约束;主观原因就是我国的企业的观念问题。(1)经济体制的约束。由于我国是由计划经济体制转变到市场经济体制，因此目前我国的市场经济体制存在着一些不完善的地方。市场经济体制不完善表现在市场法制不够健全。市场经济体制不完善的另一个表现就是企业的代理制度混乱。(2）企业本身的观念问题。目前我国大部分企业还没有建立现代化的企业制度，很多企业都只是把自己当作一个个体，而没有上升到供应链这一高度。根据实际调查结果表明，企业与供应商的合作还没有形成战略伙伴关系等具有战略联盟的关系,许多企业没有充分利用EDI /Internet等先进的信息通信手段，企业与企业之间信息传递工具落后。

2.对我国企业的一些启发

在我国，由于特殊的政治经济背景,以及人文环境，企业要想缓解牛鞭效应可以从以下几个方面入手: 首先，供应链上下游企业之间应该建立良好的合作伙伴关系。建立起一种合作机制，合作关系代替相互博弈。其次,企业间实现信息共享，有效利用Internet实现上下游企业供需信息间的沟通。企业只有得到准确有效的供需信息，才能减少由于信息不准确而导致的牛鞭效应。对我国企业最大也是最重要的一个启发就是企业自身需要转变思想，抛弃以前旧的经营观念和理念，用现代先进的管理思想来武装自己，从而适应市场经济的要求。企业应该站在供应链这一高度考虑自己的战略决策，而不是把自己看作孤立的生产者，只有这样才能从根本上减弱牛鞭效应的影响。

物流管理概念整理

物流概念的理解 物流系统化理念 包装技术 产品包装技法是指在包装作业时所采用的技术和方法。（一）产品包装的一般技法 对内装物进行合理置放、固定和加固 对松泡产品进行压缩 合理选择外包装的形状尺寸 合理选择内包装（盒）的形状尺寸 包装外的捆扎 （二）产品包装的特殊技法 缓冲包装技法（或称防震包装技法） 全面防震包装方法 部分防震包装方法 悬浮式防震包装方法 （三） 防破损保护技术

防锈包装技法（防锈油、气相防锈包装技术） 防霉包装技法(冷冻、真空、高温灭菌） 防潮包装技法 防虫包装技术 危险品包装技术 特种包装技术 集装箱的结构与标识 标准箱（TEU）——长为 20ft 的集装箱（Twenty-foot Equivalent Unit)。我国铁路行业集装箱标准：按重量分成 5t、10t、20t、30t 四种，相应型号为 5D、10D、1CC、1AA。5t 和 10t 集装箱主要用于国内运输；20 和 30 集装箱主要用于国际运输。 集装箱的结构和标记 1.集装箱的主要结构 集装箱通常是六面形的箱体。它是由两个侧壁，一个端壁，一个箱顶，一个箱底和一对箱门所组成。 2.集装箱的重要构件——角件

3.集装箱的标志 便于海关和各关系方对集装箱进行识别、监督和管理。 （一）集装箱标记的内容 1．必备标记内容 A．箱主代号：集装箱所有者的代号，前三位由箱主规定， 最后一位区分类型。如：中远集团为 COSU B．顺序号：用六位数字按国家规定对集装箱进行编号。 C．核对号：用于计算机核对箱主号和顺序号的正确性。 位于箱主号和顺序号后，加以方框，以示醒目。 核对号由箱主号的四位字母和顺序号的六位数字 以一定的方式换算而得。 D．最大重量和自重：最大重量（MAX GROSS）：最大载货重 量与空箱重量之和。 自重（TARE）：空箱重量。 要求用 Kg 和 lb 两种单位同时标出。 2．自选标记内容

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/99739351.html,/journal/mse https://www.wendangku.net/doc/99739351.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/99739351.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/99739351.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。

牛鞭效应的成因

巴里勒公司牛鞭效应的成因 需求预测：三级预测,多级预测 通心面的需求时变动的，而且呈现出明显的季节性，比如特殊类型的通心面用于夏天的通心面沙拉，而鸡蛋通心面则在复活节很受欢迎。相对变化的需求使得通心面供应链上的各个节点都有必要对未来的需求做出预测以指导生产的进程。对于巴里勒来说，产品的新鲜度十分重要，产品不可能被存放很长时间，因此工厂要预测分销商和自营的仓库的需求以生产恰当数量的通心面和面包产品，为了提高顾客服务水平，避免缺货和延期交货的风险，分销商要预测超市和商店对通心面和面包产品的需求以确定采购恰当数量的产品。在预测需求时，供应链上相互连接的两个节点之间会进行博弈，商店和超市为了防止顾客的需求而增加库存，分享商在预测了最终顾客的需求之后，为应对商店和超市的需求变动而增加库存，同样，工厂及配送中心为了防止分销商需求的增加而缺货的风险从而增加了自身的库存，因此各个节点增加了库存，牛鞭效应就产生了。 提前期：8-14天,平均为10天 由于订货提前期为8—14天，平均为10天，是相对较长的订货提前期，订货提前期越长，需求波动的概率就越大，因此为了规避风险，供应链每个节点需要增加的库存也就越多，于是越往上游，库存增加越大，牛鞭效应就会产生。而相比于JITD的模式，较短的订货提前期使得需求预测更加贴近实际，而且是由上游确定供应数量，不会出现牛鞭效应 库存策略与批量订货：分销商采用定期库存检查系统 大多数分销商使用简单的定期库存检查系统，分销商可能周二检查库存水平，然后对于那些低于订货点的产品进行订货。虽然几乎所有的分销商都有计算机支持订货系统，但很少有分销商具有能够确定订货量的系统或复杂的分析工具。这种简单的订货系统缺乏灵活性，没有针对市场的需求变化做出及时调账，因此分销商每次采购都需要订购大批量的产品作为库存，而对于配送中心，由于他们缺乏分销商的库存信息，所以要持有足够的库存来满足各大分销商每次大批量的订购。由于配送中心面对很多分销商，所以只有通过增加库存来满足分销商的需求。因此分销商的不灵活的订货模式以及配送中心对分销商库存信息的不了解产生了牛鞭效应。 促销策略：价格促销,数量促销,销售代表促销 巴里勒将一年分为10-12个市场为4-5周的兜售期。在每个兜售期都有一个促销计划，分销商可以通过兜售期的促销活动大量购买产品以满足现在和未来的需求。巴里勒根据销售代表在每一兜售期销售目标的实现情况来对其进行奖励，奖励取决于产品的利润结构。巴里勒的数量折扣表现在，巴里勒为分销商支付运输费。巴里勒为整车订单提供了2%-3%的折扣。而且如果购买者采购至少三整车的巴里勒的鸡蛋通心面，销售代表可向购买者提供每箱一千里拉的折扣。因此，价格促销和数量促销，以及销售代表在商店进行的促销都会使得分销商为获得折扣而增加库存，工厂预测到分销商会增加库存，所以自身也增加库存，于是产生了牛鞭效应。 短缺博弈行为：供应链各个节点之间的博弈 博弈行为是指在双方在进行决策时会考虑对方可能的决策行为，从而最终达到纳什均衡实现双方的共赢。在巴里勒公司的案例中，供应链的节点上也存在相关的博弈行为。也正是因为博弈行为，导致了牛鞭效应的出现。比如对于工厂的配送中心和分销商，在进行产品的供货

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，

《啤酒游戏之牛鞭效应分析》沙盘模拟

《啤酒游戏之牛鞭效应分析》沙盘模拟 【课程简介】 该课程是美国麻省理工学院史隆管理学院20纪六十年代开发完成、国际经典的沙盘课程。以生产与配销单一品牌啤酒的产销系统进行的模拟。参加沙盘的学员各自扮演不同的角色：零售商、批发商和生产商。他们每周只需做一件事情：那便是决策订购多少啤酒，扮演好自己的角色，对库存进行管理，实现利润最大化（成本最小化）。三组间的联系由卡车司机通过一张纸上的核对数字（订货单、发货量）来传递信息。 【课程目标】 通过该沙盘推演使学员们认识到以下几点： 1、时间滞延、资讯不足对产销系统的影响。 2、信息沟通、人际沟通的必要性。 3、扩大思考的范围，了解不同角色之间的互动关系，认识到将成员关系由竞争变为合作的必要性。 4、突破习惯思维方式，以结构性或系统性的思考找到问题改善的途径。 5、分析“牛鞭效应”产生的原因并提出改进措施。 6、了解牛鞭效应对现实工作的指导意义 【培训对象】企事业单位、团体的所有成员，人数在60内，最多100人 【培训时间】1天/6小时 【课程大纲】 此沙盘是在出货时间延迟、资讯不足的产销模拟系统中进行。沙盘推演中，由于消费者需求的小幅变动，而通过整个系统的加乘作用将产生很大的危机，即首先是大量缺货，整个系统订单都不断增加，库存逐渐枯竭，欠货也不断增加，随后好不容易达到订货单大批交货，但收到订货数量却开始骤降。

1 、角色设置 沙盘中教师担任消费者角色，并负责适时发布一定的信息。学员每8-9人一队，每队三组：其中，零售商组由2名学员扮演；批发商组由2名学员扮演；生产商组由2-3名学员扮演，司机分别由2名学员扮演。 2、沙盘推演 经过40个回合的推演，深刻体验在供应链环环相互作用下带来的效益变化，认识小的扰动带来需求大幅度变化的“牛鞭效应”的原因。通过学员认真总结与教师的点评分析，找出减小“牛鞭效应”的对策，树立系统思考的思想，学会系统思考的方法。 物流方向信息流方向 零售商 顾 客 批发商生产商

“牛鞭效应”的主要危害及其对策

摘要：介绍了供应链需求放大现象“牛鞭效应”的概念，深刻分析其产生的原因，阐述了“牛鞭效应”的主要危害，提出了一些缓解“牛鞭效应”的基本对策。 关键词：牛鞭效应；需求预测；战略联盟；库存管理；博弈 供应链是围绕核心企业，通过对信息流、物流、资金流的控制，从采购原材料开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中的将供应商、制造商、分销商、直到最终用户连成一个整体的功能网链结构模式。论文格式供应链由于具有开放性、动态性、集成性、群体性和分布性等特点，因此在供应链中有着大量的不确定性因素，这给供应链管理，尤其是供应链管理下的库存控制带来了巨大的挑战。其中最明显的问题就是“牛鞭效应（bullwhip effect）”。 一、供应链中的“牛鞭效应”及其产生的原因 供应链是一个包括满足顾客需求而产生的所有直接和间接环节的体系。因此供应链是由顾客需求来推动的。供应链成员在决策时都是直接利用来自下游的需求信息进行预测并向上游企业订货，每个企业都面临着前趋和后继间的订货问题。然而当下游需求发生变化时，由于供应链信息传递的时间和准确性上的误差会产生信息曲解，沿着零售商、批发商、分销商、制造商逆流而上，并逐渐扩大，在达到最终源头供应商时，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，需求信息严重失真、扭曲，这种现象被称为供应链中的需求放大，又称为“牛鞭效应”。“牛鞭效应”产生的原因主要有： 1．需求预测 表面上看，“牛鞭效应”表现为需求的不确定性，但实质上，这种不确定性是由于需求信息在供应链下游企业向上游企业转递过程中被扭曲放大的结果。在传统中，供应链的成员为了确定理想的库存水平和订货数量，总是将下游的需求信息作为自己需求预测的依据，一般利用移动平均或指数平滑等方法进行预测。一方面，预测方法本身属性的趋势性，不可能精确地预测变化着的需求市场的未来；另一方面，企业在考核绩效管理、绩效规划指标时，从来都是有增无减地要求，因此，沿着供应链向上游移动时，各成员获得的需求信息与实际的顾客需求信息产生越来越大的偏差。比如，销售商销售了1000个产品时，他可能会乐观地估计未来，或为了保证不断货，他会增加库存水平或订货数量达到1200个。同样地，批发商、分销商也可能做出比以往更多库存的决策，传到制造商时，订单可能就是2000个，甚至更多。而实际需求最多不会超过1100个，于是“牛鞭效应”也就产生了。 2．批量订购 在供应链中，每个企业向上游企业订货时，总要考虑到进货成本和库存成本，并且会对库存进行一定程度的控制。一方面，减少订货频率，可降低订货、进货成本，因此企业总是要间隔一定周期或累计到一定程度后才向上游企业发出订单，这样就产生了批量订购；另一方面，由于存货耗尽以后，企业很难马上（及时）从其供应商那里获得补充，所以通常各企业在采用最佳经济批量订货（EOQ）时，并在交货期内要保持一定量的安全库存，即提前期。其结果是预期的订货量将比需求量变大。提前期越长，对需求信息的时效性及对安全库存的影响就越大。而置身于供应链中的供应商，以接收的订单数量形成需求信息，又向自己的上游企业发出订货信息，从经销商→制造商→供应商溯流而上，订货量自然要比实际销售量大得多。此外，订单通常都是随机分布的，当顾客的订单周期重叠、需求高度集中时，甚至导致“牛鞭效应”高峰的出现。 3．价格波动 制造商通常会进行一些促销策略，比如降价折扣、数量折扣等。对下游企业来说，如果库存成本小于由于折扣所获得的利益，那么在促销期间，他们为了获得大量含有折扣的商品，就会增加即期订货量，即提前购买日后所需的产品，而提前购买的结果是顾客所购买的数量并

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。

供应链中的_牛鞭效应_成因及对策分析

V ol 116,N o.1 管 理 工 程 学 报 Journal of Industrial Engineering ΠEngineering Management 2002年第1期 收稿日期:2000209218(修改稿).作者单位:复旦大学管理学院,上海200433. 研究 简报 供应链中的“牛鞭效应”———成因及对策分析 傅　烨,　郑绍濂 摘要:本文从委托代理理论出发考察了供应链“牛鞭效应”的成因,指出供应链中的“牛鞭效应”和其他效率损失问题其根源在于供应链的结构。即供应链中任何一对买卖双方都具有双向的委托代理关系,而这种关系由于信息的不完备、契约的不完善,包括缺乏有效的激励与监督机制导致委托和代理双方产生了目标与结果的重复次优选择问题。 关键词:供应链管理;委托代理理论;信息一体化;合作与信任 中图分类号:F271,F06219 文献标识码:A 文章编号:100426062(2002)0120082202 引言 一直以来,许多制造企业经常发现他们所面临的产品需求量波动很大,其程度要远大于产品的市场实际销售量的变 化幅度。宝洁公司把这一现象称之为“牛鞭效应” (Bullwhip E ffect ):它使得需求信息在从供应链的一端向另一端传递的 过程中发生了严重扭曲。 牛鞭效应并非是最近才被发现。J.F orrester (1961)、J.D. S terman (1989)、D.R.T owill (19996)等都对此作过研究。但真 正对这一现象作出较全面而且正确的分析的是H.L.Lee (1997&1998)。他认为系统参与人是理性的并且是最优化 决策的,而牛鞭效应是供应链内部理性参与人之间战略性行为相互影响的产物;为控制牛鞭效应,企业可以对供应链内部组织间的基础结构及相关过程加以改进。 Lee 的模型得出了导致产生牛鞭效应的四个因素:供应 链内部各环节(企业)对需求信号的处理过程;因预计供应量不足而出现限量配给引致的零售商之间的博弈过程;零售商的批量订货方式;生产商的产品价格波动。 1　成因的经济学解释 正如Lee 所论述的,牛鞭效应是供应链内部参与人之间战略性行为相互影响的产物,而这些参与人是理性假设的、最优化决策的。也就是说,牛鞭效应是供应链内部理性参与人各自效用最大化决策的博弈结果。 从委托代理理论来看,供应链内部每一对买卖双方(上下游之间)、中间商(零售商)之间互为一种双向的、长期的委托代理关系。任何一个参与人(企业)都具有独立的利益目标,并作出自己的最优化决策。同时供应链所有成员的目标利益和最优化决策都相互制约和影响。 在任何一对委托代理关系中,由于传统供应链结构的限 制,其信息结构是不完全、不对称的。生产商的生产成本和产量以及库存信息、零售商(中间商)的销售成本和实时销售以及库存信息、生产商和零售商(中间商)对不确定市场未来需求的预期都不属于共同知识。与此同时,受传统供应链结构的限制,内部委托代理的契约关系中缺乏有效的激励与监督机制以保证代理人的决策最大化符合委托人的利益目标。特别是那些处于同一供应链角色(即同是中间商或者零售商)的成员之间的契约关系,传统上他们的利益目标要么是竞争的,要么就是互不相干的,其契约关系也是松散的,有效激励与监督机制的缺乏自不待言。 进一步考察Lee 所讨论的牛鞭效应的四种成因,则发现均可将之归因于生产商和零售商以及零售商之间的委托代理关系由不完善信息和不合理契约所引起的博弈过程。 简单地说,在传统供应链结构中的委托代理关系是结构内生的,而委托和代理双方的目标利益不协调(甚至是冲突的),不完善信息和契约的不合理安排(缺乏有效的激励与监督机制)导致了委托代理双方利益目标和博弈决策结果之间的次优选择。而随着供应链内部环节的增多,委托代理关系的梯次也就增加,利益目标和博弈决策结果之间的次优选择也就被多次重复,这也是牛鞭效应随供应链长度的增加而逐渐向上游放大的原因。 2　牛鞭效应的对策分析 由于牛鞭效应是传统供应链的结构内生的,单纯从信息完善和简化决策的角度出发无法根本解决。事实是,供应链内部各成员的目标利益的不协调、有效的激励与监督机制的缺乏使得完善信息和简化决策在传统供应链结构下是不可能的。 — 28—

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；

牛鞭效应实验报告

牛鞭效应实验报告

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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

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

北航企业管理

982 工商管理基础考试大纲（2012版） 一、考试组成 982企业管理基础包括生产与运作管理、微观经济学和会计学三部分，三部分分数分别为58分、51分和41分（总分150分）。 二、生产与运作管理部分的考试大纲 （一）参考书目 1.《生产与运作管理（核心理论与习题集）》，北京：机械工业出版社（2007年9月）王晶编著（二）复习内容及要求 第一章生产与运作管理概论 主要内容： 生产与运作管理的基本概念 转换过程 生产类型 服务产品 生产与运作管理面临的新挑战 基本知识点： 什么是生产与运作，生产与运作管理研究的基本问题； 转换过程，生产与运作系统的构成要素； 生产类型及其特点的比较； 服务产品的特点。 第二章生产与运作管理战略 主要内容： 用户-产品-运作系统的关系 产品竞争策略 运作战略的决策过程 运作系统的战略性构造 基本知识点： 现代企业产品竞争的特点； 产品竞争重点的转移； 运作管理的决策内容与决策过程； 各类运作系统的功能特点。 第三章新产品研究与开发 主要内容： 现代企业的新产品研究与开发 新产品研究与开发的组织 新产品研究开发技术 服务产品设计 基本知识点： 现代企业新产品研究与开发的特点； 新产品研究与开发过程； 产品开发对生产成本的影响； 新产品研究与开发绩效评价； 并行工程方法； 服务蓝图。 第四章需求预测 主要内容： 需求预测过程 定性需求预测 时间序列分析 回归分析需求预测法 基本知识点： 需求预测的影响因素及一般步骤；

主要定性预测方法； 简单移动平均法、加权移动平均法、指数平滑法； 线性回归需求预测模型； 预测误差度量。 第五章长期生产能力管理 主要内容： 生产能力的概念 生产能力计划的内容与意义 长期生产能力计划过程 长期生产能力计划方法 基本知识点： 生产能力的定义及度量方法； 生产能力利用率； 长期生产能力计划的影响因素； 盈亏分析法、决策树法、净现值法。 第六章设施选址与设施布置 主要内容： 影响设施选址的因素 设施选址过程和方法 影响设施布置的因素 工艺专业化设施布置 生产对向专业化设施布置 服务设施布置 基本知识点： 设施选择的重要性及影响因素； 选址的一般步骤和方案的评价方法； 设施布置的原则及影响因素； 物料流向图法与作业相关图法； 装配流水线平衡方法； 服务设施布置方法。 第七章工作设计与时间测定 主要内容： 生产率与人的行为 工作设计 时间研究与作业测定 劳动定额管理 学习曲线 基本知识点： 生产率及其影响因素； 工作设计的内容与方法； 流程分析方法； 时间测定方法、工作抽样法； 工时消耗的构成、工时定额管理； 学习曲线原理及模型。 第八章总生产计划 主要内容： 企业的计划管理 需求与生产能力管理 总生产计划的内容与方法 基本知识点： 企业计划层次、计划指标体系； 影响需求及调整生产能力的方法 制订总生产计划的方法。 第九章作业计划与作业排序

牛鞭效应的成因与弱化

2010—2011学年第一学期供应链管理论文 牛鞭效应的成因与弱化方法 课程名称：供应链管理 任课教师： 院系：研究生部 专业：管理科学与工程 学号： 姓名： 提交时间： 2010 12

牛鞭效应的成因与弱化方法 摘要：在经济全球化、市场一体化快速发展的同时，单一企业已经不能独自应对市场的竞争，为了更好的参加市场竞争，企业开始寻求在供应链之间应对竞争的策略。但是，牛鞭效应的存在就或多或少的削弱了供应链的竞争力。本文具体分析了引起牛鞭效应的原因，指出牛鞭效应产生的根本因素在于信息传播的不准确性和不及时性。并在最后提出了弱化牛鞭效应的一些方法。 关键字：牛鞭效应，供应链，信息共享，需求预测，联合库存管理 引言 随着经济全球化、市场一体化的到来，市场竞争日益激烈，已经由单一企业之间的竞争转变成了企业与企业组成的供应链之间的竞争。在20 世纪80 年代，供应链管理的产生就是为了提高整条供应链的增值能力，增强供应链的竞争力；这一目标也成了各节点企业共同奋斗的目标。但是牛鞭效应的存在缺削弱了供应链的这种增值能力与竞争力。 牛鞭效应又称需求变异放大效应，蝴蝶效应，牛鞭效应，长鞭效应，供应链需求的扭曲，信息时滞。牛鞭效应最早是由宝洁公司率先提出的。他们在90 年代初为其“帮宝适”牌纸尿裤做需求调查时，发现客户的需求量与销售商的订货量之间的波动有很大的偏差，而且越到上游波动越大。后来他们便使用“牛鞭效应”一词来形容这种需求信息在往供应链上游传递时被放大的情形。 目前为工业界和学术界普遍接受的牛鞭效应定义是：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的现象。 牛鞭效应的存在给整条供应链相当大的影响。例如波动性的过量生产与缺货、库存增加、顾客流失等。 为了尽量减少牛鞭效应对供应链的运作所造成的影响，许多人对此进行了研究。现在对于供应链中牛鞭效应的研究一般集中于三个方面：一是从经验和实践方面用案例分析来说明牛鞭效应的存在，主要代表为Forrester、Hammond（食品行业）、Holmstrom（零售行业）等；二是从模拟仿真角度对牛鞭效应进行定性和定量分析，主要有Sterman 设计的一个称为“ Beer Game”的课堂博弈，还有Towill 通过模拟的方法证实了库存管理方法对供应链信息扭曲的影响；三是从理论上来证明牛鞭效应的产生原因，并提出解决方案。 一、牛鞭效应产生的原因 在分析牛鞭效应产生的原因上存在着两种不同的观点。即以Forrester 和Sterman 等为代表提出的非理性根源说，和以Haul L Lee 为代表提出的理性根源说。 早期的牛鞭效应研究者，包括以Forrester 为代表的案例研究者和Sterman 为代表的模拟实验者，都是从供应链动态性的角度考虑，认为供应链个体成员的非理性决策和供应链本身的阶段延迟问题是牛鞭效应产生的最根本原因。即决策者总是过分响应顾客需求的变化，导致向上游订货过量，而且供应链成员之间的阶段延迟加剧了这种动态性。斯坦福大学的Haul L Lee 教授等在分析牛鞭效应的原因时，更关注供应链的结构和相关的运作过程，他认为牛鞭效应是供应链成员在供应链结构下进行理性决策的结果，需求预测、批量订货、价格波动和配给短缺博弈是牛鞭效应的四个主要原因。还有一些学者从其他角度补充了牛鞭效应的原因，如Wilding 着重讨论三方面的因素：确定性混沌、平行交互作用和需求