移动平均法在减小供应链牛鞭效应中的有效性分析
供应链：牛鞭效应现象及其对策
供应链：牛鞭效应现象及其对策摘要：本文介绍了牛鞭效应的发生现象及其理论依据。
介绍了其产生原因以及缓解办法，并提出了利用供应商管理库存的解决措施。
关键词：牛鞭效应；供应链管理；供应商管理库存牛鞭效应是供应链管理中不可避免的现象，自20世纪此类现象被发现，该现象的产生原因就一直被研究，而且很多研究者已经提出了相关对策。
本文对于牛鞭效应进行了简要介绍并提出了最新的解决方法。
一、牛鞭效应的介绍牛鞭效应由英文“bullwhip effect”而来，是对需求信息扭曲在供应链中传递的一种形象的描述。
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。
关于牛鞭效应有一个经典的案例，某着名公司在考察其某种产品的订购分布的规律时发现，虽然最终消费者对于该产品的消费比较稳定，零售商的销售波动也不大，但厂家从经销商那里得到的订购量却出现大幅波动，受到此类的信息扭曲的影响，厂家向供应商的订货量波动幅度就更大。
同样，许多企业也发生这种供应链上最终用户的需求沿供应链上游前进过程中波动程度逐级放大的现象。
在萨斯期间，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。
但当萨斯接近尾声时，这些物品大量的囤积，以至于零售商不得不花精力来处理这些物品以免库存大量增加。
而对于供应商而言，因为受到零售商利好消息的影响，也大量的购入生产原料，加大马力生产，最终由于萨斯的很早的结束，如口罩、消毒水这些抗病毒物品库存大大的增加。
为了降低此类抗病毒物品的库存，许多零售商不得不进行折价甩卖活动。
供应链中的牛鞭效应分析
供应链中的牛鞭效应分析在供应链管理中，牛鞭效应是一种常见的现象，它描述了在供应链中初级制造商和终端购买者之间的需求和供应之间出现的波动。
这种波动会逐渐放大，导致供应链中的库存波动和成本增加。
了解和分析牛鞭效应对于供应链管理者来说非常重要，因为它可以帮助他们更好地理解供应链中的波动和不稳定性，并采取相应的措施来减少波动和成本。
本文将对供应链中的牛鞭效应进行深入分析，并探讨如何应对这种波动。
1. 牛鞭效应的定义牛鞭效应最早是由麻省理工学院的杰伊·弗奇和H·韦尔逊在1961年提出的，它描述了供应链中需求和供应之间出现的波动现象。
当终端购买者的需求发生变化时，供应链上的每个环节都会受到影响，但这种影响并不是线性的。
通常情况下，终端需求的波动会逐渐放大，而初级制造商和供应商之间的波动会更加剧烈。
这导致供应链中的库存波动和成本增加，给供应链管理者带来了挑战。
牛鞭效应通常是由几个因素共同作用导致的。
信息延迟是造成牛鞭效应的主要原因之一。
终端购买者的需求波动会逐渐放大，因为每个环节的信息传递都需要时间，而这种信息延迟会加剧供应链中的需求波动。
订单批量是另一个导致牛鞭效应的因素。
由于许多公司在供应链管理中使用了批量订单的模式，一旦终端需求发生变化，就会导致每个环节的需求和供应波动。
定价和促销也是导致牛鞭效应的原因之一。
一些公司通过定价和促销活动来影响终端购买者的需求，这种促销活动往往会导致需求的剧烈波动，从而引发牛鞭效应。
牛鞭效应会对供应链管理产生深远的影响。
牛鞭效应会导致供应链中的库存波动和成本增加。
由于对需求和供应波动的预测不准确，导致了供应链中的库存波动，这会增加公司的库存成本和持有成本。
牛鞭效应会导致供应链中的服务水平下降。
由于供应链中的波动导致了交货期的不确定性，这会对客户的满意度和忠诚度产生不利影响。
牛鞭效应会影响供应链中的采购和生产计划。
由于供应链中的需求和供应波动，会导致公司的采购和生产计划难以进行精确的预测，这会给公司的供应链管理和生产安排带来困难。
牛鞭效应在供应链管理中的应用及对策分析
牛鞭效应在供应链管理中的应用及对策分析摘要：牛鞭效应是在供应链中,每一个供应链节点企业的信息都有一个信息的扭曲,并且这种扭曲程度沿着供应链向上游不断扩大,使订货量的波动程度沿供应链不断扩大。
为尽量弱化“牛鞭效应”对供应链的影响,近年来,国内外许多学者对此进行了研究。
本文在对牛鞭效应原因分析的基础上，提出了几点消除牛鞭效应的对策。
关键词：牛鞭效应；供应链；对策1．产生“牛鞭效应”的原因分析1．1“牛鞭效应”牛鞭效应，也称需求放大效应，是美国著名的供应连管理专家Hau L.Lee教授对需求的信息扭曲（information distortion）在供应链中传递的一种形象描述。
早在20世纪50年代Forrester教授就发现这一现象，即微小的市场波动会造成制造商在进行生产计划时遇到巨大的不确定性。
后来许多实证研究与企业调查发现，这种现象存在于制造业的供应链结构中。
“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，需求变异系数比分销商和零售商的需求变异系数大得多。
由于这种需求放大效应的影响，上游供应商往往维持笔下游供应商更高的库存水平。
从图 1 中可以看出,在供应链中,每一个供应链节点企业的信息都有一个信息的扭曲,并且这种扭曲程度沿着供应链向上游不断扩大,使订货量的波动程度沿供应链不断扩大。
很显然,这种现象将会给企业带来严重后果:产品的库存水平提高、服务水平下降、供应链的总成本过高以及定制化程度低等问题,这必然降低供应链企业的整体竞争力,最终使每一个供应链成员蒙受损失。
因而弱化“牛鞭效应”的负面影响,进而提高供应链敏捷性,降低供应链的成本、缩短产品的供货时间等问题是提高供应链管理效果和赢得市场竞争优势的一种最新手段。
论企业物流管理中如何降低“牛鞭效应”的影响
论企业物流管理中如何降低“牛鞭效应”的影响“牛鞭效应”是由供应链的下游上溯，订购量的波动幅度不断加大而形成的一种造成企业经营成本的上升和管理的低效率的现象。
“牛鞭效应”产生的根本原因在于供应链中上、下游企业间缺乏沟通和信任机制，而每一个企业又都是理性人，有各自的利益，由此造成需求资讯在传递过程中不断地被扭曲。
为此企业之间应建立诚信机制，实现资讯共用，使各节点企业能从整体最优的角度做出决策，实现供应链的不断增值，各企业也都能获利，求得生存和发展。
标签：物流成本牛鞭效应信任机制0引言随着企业物流管理意识的增强，企业对于物流成本的关心日渐浓厚。
物流成本指的是在企业物流活动中所消耗的物化劳动和活劳动的货币表现。
我国企业物流成本占企业总经营成本的比重一直居高不下。
加强物流运营管理，降低损耗，有效控制物流成本，已经成为企业物流管理的首要任务。
在供应链内，由于从零售商到批发商、制造商、供应商订购量的波动幅度递增，供应链内出现需求信息扭曲，不同环节对需求状况有着截然不同的估计，从而导致供应链失调，企业物流成本增加，降低了企业的经营利润。
这种在供应链内形成的需求信息放大现象被形象的称为”牛鞭效应”。
企业要有效控制物流成本，如何有效降低“牛鞭效应“的影响是关键。
1“牛鞭效应”是如何产生的原因分析麻省理工学院的斯特曼教授做了一个著名的试验——啤酒试验。
在这个试验中有四组学生分别代表消费者、生产商、批发商、零售商，由此形成一个简单的供应链。
试验要求：任何上、下游企业之间不能交换任何商业资讯，只允许下游企业向上游企业传递订单，消费者只能将订单下给零售商。
结果表明：由于链中各节点企业之间资讯的不对称以及为了追求自身利益的最大化，造成需求资讯在供应链内部传递时失真了。
这种失真现象导致了企业物流成本的增加，降低了企业反应能力，从而导致企业利润下滑。
供应链运营出现的“牛鞭效应”现象其主要原因主要有以下几个方面：1．1需求预测信息单一如同在“啤酒实验”中所示，在传统的供应链中，各节点企业总是以其直接下游的需求资讯作为自己需求预测的依据，对未来没有准确预测，因而常在预测值上加上一个修正增量作为订货数量，产生了需求的虚增。
供应链中牛鞭效应的产生和解决方法
供应链中牛鞭效应的产生和解决方法牛鞭效应是指在供应链中，下游需求微小的变化可能会在上游产生巨大的影响。
这种效应在许多供应链中都存在，并且可能会导致库存积压、生产波动和不必要的成本。
下面我们将详细分析牛鞭效应的产生原因以及可能的解决方法。
一、牛鞭效应的产生1.需求预测错误：供应链中的参与者往往根据历史销售数据对未来需求进行预测。
然而，这种预测方法可能并不准确，因为市场状况、竞争环境和其他因素都在不断变化。
当预测需求量高于实际需求量时，供应商可能会生产过多的产品，从而导致库存积压和浪费。
2.批量生产：许多供应商为了降低生产成本，采用批量生产的方式。
这种方式可能会导致供应商在面对小批量订单时无法满足需求，从而引起订单的波动。
3.价格波动：在存在价格竞争的市场中，供应商可能会通过降价来吸引客户。
这种价格波动可能会导致客户订单量的不稳定，从而对供应商的生产计划产生负面影响。
4.提前期过长：当供应链中的提前期过长时，供应商需要预测未来的需求以便安排生产。
然而，由于需求的变化性和不确定性，这种预测往往很难准确。
5.缺乏信息透明度：在供应链中，如果各参与者之间的信息不透明，可能会导致需求信息的失真和扭曲。
例如，当供应商无法准确了解下游的销售情况时，他们可能会过度生产以防止缺货。
二、解决牛鞭效应的方法1.提高预测准确性：通过采用更先进的预测方法和技术，提高需求预测的准确性。
这可以帮助供应商更好地了解市场需求，从而避免生产过多的产品。
2.实施精细化管理：通过对供应链中的各个环节进行精细化管理，降低批量生产和价格波动的影响。
例如，通过实施精益生产、六西格玛等方法，提高生产效率和产品质量。
3.建立稳定的定价策略：供应商可以通过建立稳定的定价策略来减少价格波动对订单量的影响。
这可以帮助客户更好地预测产品价格，从而减少订单量的波动。
4.缩短提前期：通过缩短提前期，供应商可以更好地应对市场需求的变化。
这可以通过采用更先进的生产技术和管理方法来实现。
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。
供应链中“牛鞭效应”及其缓解途径分析
供应链中“牛鞭效应”及其缓解途径分析供应链中的“牛鞭效应”对企业的供应链管理产生不利影响，进而削弱企业的竞争力。
在对“牛鞭效应”对供应链的影响以及“牛鞭效应”产生的原因进行分析的基础上，提出了进行信息共享、合理进行库存管理、缩短订货提前期、建立伙伴关系等缓解“牛鞭效应”的对策。
标签：供应链；牛鞭效应；对策；信息共享上世纪九十年代，宝洁公司管理人员在分析婴儿一次性纸尿裤的订单分布规律时，发现在一定的地区，消费者对这种商品的消费与需求变化较小，零售商销售量的变化也不大，但生产商从销售商那里获得的订单却出现了很大的变化，同时生产商向原材料供应商的订单的变化更大。
这种信息的偏差如果和企业生产过程中的不确定性因素一起发生作用，将会给企业造成很大的经济损失。
人们将这种现象称为牛鞭效应（Bullwhip Effect）。
牛鞭效应就是指供应链中的需求信息在从下游往上游传递的过程中发生的一种扭曲放大的现象。
当消费者对某种产品的需求发生微小变化时，这种变化会沿着供应链下游企业向上游企业逐步放大，在到达最前端的供应商时，该供应商取得的消费需求信息会偏离实际的需求信息，需求信息发生偏差，这种信息变异的放大作用在图形显示上很像一根甩起的赶牛鞭，因此被形象地称为牛鞭效应。
也就是说，牛鞭效应是供应链上的一种需求变异放大现象，是信息流从供应链下游向上游传递时，信息的共享无法有效实现，使传递中的信息变异而逐步扩大，最终导致需求信息出现越来越大的偏差。
1 牛鞭效应对供应链的影响牛鞭效应对供应链管理是不利的，由于较差的需求预测，企业保持比实际需求大很多的库存，各级销售商所下的订单和制造商产量的数值可能会比消费者的现实需求量高很多，从而导致库存发生积压，资金被大量占用，导致企业经营风险加大、库存成本上升、利润下降，使整个供应链运作的效率较低，从而削弱企业的竞争力。
（1）牛鞭效应会导致供应链中产品积压，增加库存成本。
一般来说，在需求严重放大时，往往会导致库存的积压，被扭曲的需求信息使供应链中的每个成员都相应增加了库存，导致库存成本也会增加。
供应链上的牛鞭效应的产生和消除方法
供应链上的牛鞭效应的产生和消除方法一．牛鞭效应的产生
1、系统复杂性：随着参与的产业链节点越来越多，整个物流系统变
得越来越复杂，越来越多的环节导致每个节点的行动都会触发物流系统中
其他节点的行动。
因此，当供应链上的任何一个节点发生变化时，都会导
致供应链上的下游节点发生变化，从而形成物流系统中具有“牛鞭效应”
的现象。
2、资源不均衡：首先，在供应链上，生产能力的划分往往是不够的，因此当上游的产能不够时，就会导致下游节点无法获得充足的材料，从而
形成牛鞭效应。
此外，多数经营者将资源倾向于自己受益最大的产品，从
而将资源集中到有利可图的节点上，而忽视的节点又可能会使所面临的问
题更加严重，从而出现牛鞭效应。
3、协调机制不完善：在供应链中，如果各个节点之间的协调没有得
到有效的改善，或者相关的协调机制不完善，也会导致供应链上的节点变
动不及时或者节点之间的信息不能及时传达，也会导致物流系统中牛鞭效
应的产生。
4、不同的节点质量不均衡：在供应链系统中，不同节点的质量也会
存在着质量的差异，使得质量低劣的节点的完成量会受到影响，从而导致
物流系统中的牛鞭效应出现。
二．消除牛鞭效应措施。
供应链管理上的牛鞭效应的产生的主要原因和消除方法
供应链管理上的牛鞭效应的产生的主要原因和消除方法牛鞭效应是供应链上的一种需求变异放大（方差放大）现象，是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，因此被形象地称为牛鞭效应。
最下游的客户端相当于鞭子的根部，而最上游的供应商端相当于鞭子的梢部，在根部的一端只要有一个轻微的抖动，传递到末梢端就会出现很大的波动。
在供应链上，这种效应越往上游，变化就越大，距终端客户越远，影响就越大。
这种信息扭曲如果和企业制造过程中的不确定因素叠加在一起，将会导致巨大经济损失。
一、牛鞭效应产生的主要原因在供应链上，常会遇到尽管某种产品的末端市场需求变动不大，但上游的需求波动却很大的情况。
例如，宝洁公司在研究“尿不湿”的市场需求时发现，该产品的零售数量相当稳定，波动性并不大。
但在考察分销中心的订货情况时，却发现其定单的变动程度比零售数量的波动要大得多，而分销中心是根据销售商订货需求量的汇总进行订货的。
通过进一步研究发现，零售商为了能够应付客户需求增加的变化，往往在历史和现实销售情况的预测订货量上，作一定放大后再向批发商订货，而批发商也出于同样的考虑，进行加量订货。
这样，虽然客户需求波动不大，但层层加量订货就将实际需求逐级放大了。
例如，某零售商销售某产品的历史最高月记录为100件，为应付即将到来重大节日的销售不断货，他会在此基础上增加x件，订货量为(1+x%)100件；他的上一级批发商同样也会在其订货基础上增加y件，因此，向生产商订货的数量就变成了(1+x%+y％)100件；生产商为了保证供货，必须要按大于该订货的数量进行生产，这样一层层地增加，就导致“牛鞭效应”。
产生牛鞭效应的原因主要来自8个方面：1．需求预测修正。
供应链上成员采用不同的预测模型作各自的预测，所采用的数据仅限于下游客户的直接定单，对未来的掌握度极，因而常在预测值上加上一个修正增量作为订货数量，产生了需求的虚增；2．价格波动。
供应链管理中的牛鞭效应分析
供应链管理中的牛鞭效应分析摘要：供应链管理是以核心竞争理论为基础,从采购原材料开始，到制成半成品和最终产品,最后由销售网络把产品送到最终用户手中这一过程,实现对信息流、物流和资金流的控制。
它是将供应商、制造商、分销商、零售商直到最终用户连成一个整体的功能网链模式，对链中的资源进行有效配置的过程。
供应链中的牛鞭效应是由信息的不确定性造成的信息扭曲并逐渐放大，从而造成需求信息大幅度波动的现象.牛鞭效应造成了供应链的的巨大损失,因此，分析并提出弱化牛鞭效应的对策具有一定的现实意义。
关键词：供应链管理；牛鞭效应；库存积压;短缺博弈1 牛鞭效应的含义及核心思想1。
1牛鞭效应的含义牛鞭效应也称需求变异放大效应，是对需求信息在供应链中传递的过程中发生扭曲失真的一种形象描述.主要指供应链上的信息流从最终客户向原始供应商端传递时,由于无法有效地实现信息的共享，导致需求在需求链上的传递过程中被逐级放大，最终导致制造商在实施生产计划时遇到巨大的不确定性。
牛鞭效应，是供应链管理的基本原理之一，由于信息扭曲的放大作用在图形上很像很一根甩起的牛鞭，因此被形象地称为牛鞭效应。
1.2牛鞭效应的核心思想牛鞭效应的核心思想是:当供应链上的各成员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供应决策时,需求信息的失真性会沿着供应链逐级而上,产生逐级放大的现象。
当信息传递到最源头的原材料供应商时，其所获得的需求信息和终端消费市场中的顾客真实需求信息往往会发生巨大的偏差。
因为这种需求放大效应的影响,上游供应商通常需要保持比下游供应商更高的库存量.1。
3供应链中牛鞭效应的形成过程图1—1 供应链中牛鞭效应的形成过程图1-1显示，在供应链中，每一个供应链成员企业制定的采购量、生产计划信息都会发生扭曲，并且这种扭曲程度会沿着供应链从下游向上游不断扩大，从而各成员企业的订货量的变化水平也就沿供应链不断的扩大。
显而易见,这种现象将会给企业带来众多的不良后果：产品的安全库存量居高不下、服务水平降低、供应链的整体成本过高以及客户个性化定制化程度低等问题，这必然降低供应链中企业的整体竞争力。
供应链中的牛鞭效应及其策略
供应链中的牛鞭效应及其策略作者：张燕宏来源：《中国经贸》2009年第06期摘要:牛鞭效应是由于需求信息在传递过程中发生歪曲的而导致需求波动的现象，对供应链的运作产生的不良影响。
本文将在介绍牛鞭效应基本概念的基础上，对牛鞭效应的成因及其削弱策略进行一些初探。
关键词:牛鞭效应;供应链管理;信息共享一、引言牛鞭效应，指供应链上的一种需求变异放大现象，是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，此信息扭曲在图形上像一根甩起的牛鞭，因此称为牛鞭效应。
将处于上游的供应方比作梢部，下游的用户比作根部，一旦根部抖动，传递到末梢端就会出现很大的波动。
二、牛鞭效应产生的原因1.需求预测。
需求预测变动是牛鞭效应产生的主要原因。
在传统供应链中，上游节点企业总是以下游节点企业的需求信息作为自己需求预测的依据,一般采用移动平均或指数平滑等方法。
并且依据此来确定生产计划，控制库存和销售计划。
在这个过程中，上游企业会调整需求预测，同时也会向上级成员更大幅度的增加或者减小订购量，需求自然被放大，从而也就产生了牛鞭效应。
2.供应链的多层次结构。
由于供应链中有生产商，分销商，批发商，零售商和顾客，当顾客的需求在供应链节点间传递时，此信息被层层加工，导致越来越偏离了顾客的真实需求；同时由于生产商生产的产品需要经过很多的中间环节才能到顾客手中也就是物流延迟，而顾客的需求信息要经过零售商，批发商，分销商处理后才能到达生产商，这就是信息延迟。
所以可以看出，供应链中节点越多，牛鞭效应必然也就越严重。
3.节点企业间缺少沟通。
供应链中的各企业节点都为了自己的利益，都不愿意共享一些相当有意义的信息，从而为了维护自身的利益夸大需求信息。
使得制造商无法真正掌握下游的需求信息和上游的销售能力，所以就只能各自保证高库存。
而且在供应链运作中企业彼此都缺少良好的沟通，顾客的信息就无法及时的反馈到供应链中，造成相应之后，牛鞭效应自然也就产生了。
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。
供应链上的牛鞭效应的产生和消除方法
供应链上的牛鞭效应的产生和消除方法供应链上的牛鞭效应的产生和消除方法供应链上的牛鞭效应的产生和消除方法2006-11-28电子商务论文供应链上的牛鞭效应的产生和消除方法在供应链上，常常存在着如预测不准确、需求不明确，供给不稳定，企业间合作性与协调性差、造成了供应缺乏，生产与运输作业不均衡、库存居高不下，成本过高等现象。
引起这些问题的根源有许多，但主要原因之一是牛鞭效应（Bullwhip Effect）。
牛鞭效应是供应链上的一种需求变异放大（方差放大）现象，是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，因此被形象地称为牛鞭效应。
最下游的客户端相当于鞭子的根部，而最上游的供应商端相当于鞭子的梢部，在根部的一端只要有一个轻微的抖动，传递到末梢端就会出现很大的波动。
在供应链上，这种效应越往上游，变化就越大，距终端客户越远，影响就越大。
这种信息扭曲如果和企业制造过程中的不确定因素叠加在一起，将会导致巨大经济损失。
在供应链上，常会遇到尽管某种产品的末端市场需求变动不大，但上游的需求波动却很大的情况。
例如，宝洁公司在研究“尿不湿”的市场需求时发现，该产品的零售数量相当稳定，波动性并不大。
但在考察分销中心的订货情况时，却发现其定单的变动程度比零售数量的波动要大得多，而分销中心是根据销售商订货需求量的汇总进行订货的。
通过进一步研究发现，零售商为了能够应付客户需求增加的变化，往往在历史和现实销售情况的预测订货量上，作一定放大后再向批发商订货，而批发商也出于同样的考虑，进行加量订货。
这样，虽然客户需求波动不大，但层层加量订货就将实际需求逐级放大了。
例如，某零售商销售某产品的历史最高月记录为100件，为应付即将到来重大节日的销售不断货，他会在此基础上增加X件，订货量为(1+X%)100件；他的上一级批发商同样也会在其订货基础上增加Y件，因此，向生产商订货的数量就变成了(1+X%+Y％)100件；生产商为了保证供货，必须要按大于该订货的数量进行生产，这样一层层地增加，就导致“牛鞭效应”。
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牛鞭效应的发觉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定单模式进行检查时，发觉了一个奇怪的现象：该产品的零售数量是相当稳固的，波动性并非大，但在考察分销中心向她的定货情形时，吃惊地发觉波动性明显增大了。
其分销中心说，他们是依照汇总的销售商的定货需求量向她定货的。
她进一步研究后发觉，零售商往往依照对历史销量及现实销售情形的预测，确信一个较客观的定货量，但为了保证那个定货量是及时可得的，而且能够适应顾客需求增量的转变，他们通常会将预测定货量作必然放大后向批发商定货，批发商出于一样的考虑，也会在汇总零售商定货量的基础上再作必然的放大后向销售中心定货。
如此，尽管顾客需求量并无大的波动，但通过零售商和批发商的定货放大后，定货量就一级一级地放大了。
在考察向其供给商，如3M 公司的定货情形时，她也惊奇地发觉定货的转变更大，而且越往供给链上游其定货误差越大。
那个现象就像牛仔利用的长鞭，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，宝洁公司把那个现象命名为牛鞭效应（bullwhip effect）。
学术界普遍同意的牛鞭效应经典概念由Hau L Lee等（1997a）给出，他用进程的方差来定量的描述需求的波动：牛鞭效应描述的是供给链中供给商所同意的定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给链的上游传播（即方差的放大现象）。
牛鞭效应的成因和阻碍牛鞭效应的形成缘故最先注意到供给链中这种需求波动逐级放大现象的人是J. Forrester, 早在1961年他就依照系统动力学理论，对一个三时期四节点的进行分析，指出关于季节性商品，制造商觉察到的需求转变远远超过顾客的需求转变。
Forrester以为显现这种现象的缘故在于供给链系统太过复杂，而公司间的信息反馈又超级困难，因此单个公司很难独立理性地作出订购决策。
浅淡供应链中的“牛鞭效应”及其缓解对策
、
一
个 ， 至 更多 了。而实 际需求最 多 不会超过 １０个 ． 牛鞭效应 ” 就产生 了 甚 １ “ 也
２提 前期 。随着提前期的加长． ． 需求的变动性增大， 这就意味着安全 库存 和订货点 的很 大的变化， 因此订货量就会 发一 很大变化 ， 扛 这势 必会
导致 需 求 变 动 性 的增 大 。
于 订 货 策 略导 致 了“ 鞭 效 应 ” 牛 。 ４价格波动。 ． 价格也能导致牛鞭效应 。 如果价格波动 ， 零售商会设法
率低 下。文章分析 了“ 牛鞭效应” 产生的原因， 并提 出了解决“ 牛鞭 效应 ”
的具体对策、 关键 词 ： 应 链 供
牛鞭效应
信 息 共 享
中 图分 类 号 ：２４ Ｆ ７
测 的 歪 曲 和变 动 。
随着市场全球化 和竞争的加剧 ， 企业之间的 竞争已变成供应链之 间 的竞争 ．供应链管理 作为 ２ １世纪增强企业竞争 力最 主要 的管理思想 和 方法之一已经受到了越来越广泛的重视 。 供应链 由供应商 、 制造商 、 发 批 商 、 售 商 等 一 系 列企 业 组 成 ， 材 料依 次 通 过 “ ” 的 每个 企 业 ， 步 零 原 链 中 逐
变 成 产 品 ， 品再 通过 一 系列 流 通 环 节 ， 后 送 到 最 终 用 户 手 中 ， 一 系 产 最 这
列活动就构成了一个完整供应链的全部活动 。在供应链 上 ， 常常存在着 如 预 测 不 准 确 、 求 不 明确 、 给 不 稳 定 、 业 间 合作性 与 协 调 性 差 ， 需 供 企 造 成供应缺乏 、 生产 与运输作业不均衡 、 库存居高不 下 、 成本过高等问题 。 弓起 这 些 问 题 的根 源 有 许 多 ． 主 要 原 因之 一 是 “ ｌ 但 牛鞭效 应 ” 。 “ 鞭 效应 ” 概 念 牛 的 美 国著名 的供应 链管理专家 Ｈ ｕ ．ｅ ａ ＬＬ ｅ对需求信息扭曲在供应链 中传 递 的 现 象 进行 了深入 的研 究 ，提 出 了 “ 求 变异加 速 放 大 原理 ” ， 需 即 “ 牛鞭效应” 它的主要思想是 当供应链的某个节点企业只根据来 自其相 。 邻的下级企业 的需求信息进行生产或制定策略时 ， 需求 信息 的不真实性 会 沿 着 供应 链 逆 流 而 上 ， 生 逐 级 放 大 的现 象 ， 达最 源 头 的供 应 商 时 ， 产 到 其 获 得需 求 信 息 和 实 际 消 费 市 场 中 的 客户 需 求 信 息 之 间发 生 很 大 偏 差 ， 需求变异系数比分销商和零销商的需求变异 系数 大得多。 这种 随着往供 应 链 上游前 进需 求 变 动程 度 增 大 的 现 象称 为“ 效 应 ” 肆鞭 ： “ 鞭 效 应 ” 映 出供 应 链 上需 求 的不 同步 现 象 ． 揭示 了供 应 链 库 牛 反 它 存管理 巾的 一个普遍现象 ：看到的是非实 际的“ “ “ 牛鞭效应” 对供 应链管理是不利的 ， 它造 成批 发商 、 零售商的订 单 和生产商产量峰值远远高于实际 客户需求量 ， 而造 成产品积压 ， 进 资金 占用 ， 使得整个供应链运作效率低下。 随着供砬链 运作的企业越 多， 这种 效应越加明显 ， 整个供 应链的管理会变得 ｔ分复杂 、 困难。 二 、牛 鞭 效 应 ” “ 的产 生 原 因 为 ｙ削弱 “ 鞭 效应 ” 供 应 链 上 各节 点 企 业 的 影 响 ， 制 供 应 链 需 － 牛 对 控 求 变 动性 的增 加 是 关 键 ， 为此 。 先需 要找 到产 辱 “ 首 牛鞭 效 应 ” 原 因 。 的 １ ． 需求预测 。当处于不同供应链 位置 的企业 预测需求时 ， 都会包括 定的安全库存 ，以对付变化莫测 的市场需求 和供应 商可能的供货中 断。 当供货周期 长时 ． 这种安全库存的数量将会Ｉ 常显著。 ＝ ｝ ｝ 例如 当某企业 销售了 １０个产品时 ， ０ 他可能会乐观地估计未来 ． 也为了保证不断货 ， 他 会增加进货 ， 达到 １０个。同样地， ２ 由于信息的不完全， 批发商和分销商 也可能作出 ｝以往更多库存 的决策 ， 匕 传到制造商时 ， 订单可 能就是 ２０ ０
供应链牛鞭效应成因与减弱方法研究
价值 。
１ 供 应 链 库存 控 制及 其 特点
传统 意义 上 的库存 控制是指 为 了满 足用 户 的需
商生产 的平稳性 ， 导致 成本 上 升 、 量 下 降 ， 户需 质 客 求 不 能及 时满足 ， 且还 会 降 低 整个 供 应 链 系 统 的 而
求， 保证 企业运 营效 率和 降低成本 ， 而对 库存 物料 实
Ｄ Ｉ１．９ ９ｊ ｉ ｎ １０ － ８．０２０ ．２ Ｏ ： ３６／．ｓ ．０ ９ ８ １２ １．３０４ ０ ｓ ４
供应链牛鞭效应成 因与减弱方法研究
吴 丹， 谭 勇
（ 武汉工业学院 经济与管理学院 ， 湖北 武汉 ４ ０ ２ ） ３０ ３
摘
要： 库存控 制 一直都 是供应 链 管理 的一 个重要 环 节 ， 而在供 应 链 产供 销 各 个环 节运 作过
第 ３ 卷 第 ３期 １ ２１ ０ ２年 ９月
武
汉
工
业
学
院
学
报
Ｊｕｎ ｌ ｏ Ｗｕ ａ Ｐ ｌｔｃ ｎｃ Ｕ ｉｅｓｔ ｏ ｒａ ｆ ｈｎ ｏｙｅｈ ｉ ｎｖ ｒｉ ｙ
Ｖ０ ． Ｎｏ ３ １ ３ｌ ． Ｓ ｐ． ０１ ｅ ２ ２
文章 编号 ：０ ９４ ８ （０ ２ ０．０８０ １０ －８ １２ １ ）３０ ９ － ５
ＴＰＬ ｂ ｄ ｌｎ ｎｄ ａ ａｙ ｉ ｈ ｕ ｐ ｙ ｃ ａ ｎ ｓｒ ｃｕｒ ． ｏｎ ｕ ｈ ｔｉ ｖ ｎｏ ｏ ｔｏ ｔ ｏ ｓ ｃ ｎ ｒ ｃ ｄ ｈ ｙ ｍｏ ｅｉ ｇ ａ ｎ ｓｎｇ ｔ ｅ ｓ ｐ ｌ ｈ ｉ ｔｕ ｔ ｅ ｐ ｉｔｏ ｔｔ ａ ｎ ｅ ｔｒ ｃ ｎ ｒｌｍｅ ｈ ａ ｅ ｅ ｅ ｔ ｅ ｌ ｙ ｄ ｂ ｌｗｈ ｐ ｅ ｆｃ ｎ ｓ ｍｅ ｄｅ ｒ ｅ ｔ ｒ ｕ ｈ ｄ ｆｅ ｅ ｔａ ｐ ｃ ． ｕ ｌ ｉ ｆ ｔｉ ｏ ｇ ｅ ｈ ｏ ｇ ｉ ｒ ｎ ｓ ｅ ｔ ｅ ｓ
供应链中“牛鞭效应”案例分析及解决方法研究
供应链中“牛鞭效应”案例分析及解决方法研究第一篇：供应链中“牛鞭效应”案例分析及解决方法研究供应链中“牛鞭效应”案例分析及解决方法研究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。
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。
移动平均法在减小供应链牛鞭效应中的有效性分析
移动平均法在减小供应链牛鞭效应中的有效性分析[提要] 随着科学技术和经济的飞速发展，人们逐渐认识到竞争不再是企业与企业之间的竞争，而是供应链与供应链之间的竞争，随之而来，供应链管理已经成为国内外学者研究的热点。
本文研究在供应链市场预测环节使用移动平均法策略，借助matlab软件仿真，通过判断供应链牛鞭效应的大小来判定移动平均法的有效性。
关键词：供应链；移动平均法；牛鞭效应一、模型构建为了便于研究，首先构建一个简单的二级供应链系统，我们做如下假设：*供应链上有2个企业，它们分别是1个零售商和1个制造商；*零售商直接满足顾客需求，没有运输延迟时间；*零售商不准缺货，制造商的生产能力无限；*订单延迟以及运输延迟时间均为1周，制造商生产周期为2周；*各节点企业安全库存以及初始库存都为100，单位件；*各节点企业均采用安全库存策略；*模拟周期为50周；*各个周期的订货量以及发货量大于或等于零；*单位库存以及订货费用均为1元，单位缺货费用为2元。
相关说明：设定第三个假设的意义在于保证零售商与制造商的总时间延迟相同，目的是为了在时间延迟相同的条件下分析市场需求在向上传递过程中的放大现象。
零售商的订单延时与制造商运输延迟时间之和为2周，这就意味着零售商从发出订单到最后收到货物实际上经过了2周的延迟时间。
制造商的生产周期也为2周，表示制造商从制定生产计划到货物进入仓库成为库存的时间也为2周。
这就剔除了因为延迟时间不同对需求放大所造成的影响。
该模型中相关变量以及公式定义如下：*市场需求：市场需求是用MATLAB随机函数产生的一组均匀分布随机变量。
具体公式如下：NORMINV（RAND（）），80，10）*市场销售=MIN（上周库存+本周到货，市场需求）*订货量=MAX（（安全库存-库存）/库存调整时间+本周需求，0），初始值为0*本周需求=下游企业订货量（延迟时间以前）*库存量=上周库存量+本周到货-本周发货量，各节点企业库存初始值都为100*本周到货=上游发货量（运输延迟时间以前）*发货量=MAX（MIN（上周库存+本周到货，本周需求+上周缺货），0）*缺货量=本周需求-本周发货量*生产需求=（安全库存-库存）/库存调整时间+本周需求说明：上述公式中“本周到货”是由上游供应商的“发货量”经过运输延迟时间后传入的，它们在数值上是相等的。
VMI对供应链管理中“牛鞭效益”的缓解作用分析
VMI对供应链管理中“牛鞭效益”的缓解作用分析摘要：对供应链管理中牛鞭效应的现象及成因进行分析，说明了实施VMI 的条件和实施的步骤；建立模型对比分析了实施VMI前后供应链的情况，分析VMI对牛鞭效应的缓解作用。
关键词：供应链管理；牛鞭效应；VMIAn Analysis of the effect of VMI on the Bullwhip Effect in Supply ChainsWeiqiqi（Guang Xi University of Technology, Liu Zhou 545006, China）Abstract: The analysis of supplies chain management of the bullwhip effect phenomenon and origin , explained implements VMI the condition and the implementation step; The establishment model contrast analyzed has implemented around VMI to supply chain the situation, analyzed VMI to alleviate the function to the bullwhip effect.Key words: supply chain，bullwhip effect，VMI0 引言供应链(Supply Chain) 是指生产及流通过程中，涉及将产品更新换代或服务提供给最终客户的上游或下游企业，所形成的网链结构。
供应链从20世纪80年代提出概念至今，在欧美发达国家的企业中已得到了广泛应用。
许多国际著名企业如宝洁、惠普、IBM等公司已在供应链管理(Supply Chain Management，SCM) 的实践中获得了巨大收益。
移动平均法在减小供应链牛鞭效应中的有效性分析
用移动平均法策略， 借助 ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ 软件仿真， 通 过判断供应链牛鞭效应的大小来判定移动平 限；
均法的有效性。 关键词： 供应链； 移动平均法 ； 牛鞭效应 中图分类号： Ｆ ２ ７ 文献标识码 ： Ａ 收录 日期： ２ ０ １ ３ 年 ６月 ２ ５日
一
零售商不准缺 货， 制造商 的生产能力 无 为 了在 时间延迟相 同的条件 下分析 市场 需求
３ 、 建立有效的约束机制。 在建立有效的薪 的经 营板 块和产业结构 ， 子公 司产 品业务 关联
入； 要有 短期激 励也要有长期激励 （ 股票期权 、 酬激励制度 的同时， 必须相应建立有效 的制度 度 ， 集 团的规模 ， 集团的地域分布 ， 决策 的重要
退休金等） 。经营者的绩效奖金要与企业的经 来控制经营者的隐性收入， 实现对国有投资公 性， 子公司管理者的素质、 管理艺术和作风， 公 济效益、国有资产保值增值情况等相联系， 避 司经营者的约束。 免这些经营者只图表面业绩而忽视企业的根
移动平均法在减小供应链牛鞭效应中的 有效－ １ ＂ ９析
口文 ／肖亚 明
（ 安徽工 业大学研 究生学院 安徽 ・ 马鞍 山）
［ 提要］ 随着科学技术和经济的飞速发 供应链 系统 ， 我们做如下假设：
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移动平均法在减小供应链牛鞭效应中的有效性分析
作者：肖亚明
来源：《合作经济与科技》2013年第18期
[提要] 随着科学技术和经济的飞速发展，人们逐渐认识到竞争不再是企业与企业之间的竞争，而是供应链与供应链之间的竞争，随之而来，供应链管理已经成为国内外学者研究的热点。
本文研究在供应链市场预测环节使用移动平均法策略，借助matlab软件仿真，通过判断供应链牛鞭效应的大小来判定移动平均法的有效性。
关键词：供应链；移动平均法；牛鞭效应
中图分类号：F27 文献标识码：A
收录日期：2013年6月25日
一、模型构建
为了便于研究，首先构建一个简单的二级供应链系统，我们做如下假设：
*供应链上有2个企业，它们分别是1个零售商和1个制造商；
*零售商直接满足顾客需求，没有运输延迟时间；
*零售商不准缺货，制造商的生产能力无限；
*订单延迟以及运输延迟时间均为1周，制造商生产周期为2周；
*各节点企业安全库存以及初始库存都为100，单位件；
*各节点企业均采用安全库存策略；
*模拟周期为50周；
*各个周期的订货量以及发货量大于或等于零；
*单位库存以及订货费用均为1元，单位缺货费用为2元。
相关说明：设定第三个假设的意义在于保证零售商与制造商的总时间延迟相同，目的是为了在时间延迟相同的条件下分析市场需求在向上传递过程中的放大现象。
零售商的订单延时与制造商运输延迟时间之和为2周，这就意味着零售商从发出订单到最后收到货物实际上经过了2周的延迟时间。
制造商的生产周期也为2周，表示制造商从制定生产计划到货物进入仓库成为库存的时间也为2周。
这就剔除了因为延迟时间不同对需求放大所造成的影响。
该模型中相关变量以及公式定义如下：
*市场需求：市场需求是用MATLAB随机函数产生的一组均匀分布随机变量。
具体公式如下：NORMINV（RAND（）），80，10）
*市场销售=MIN（上周库存+本周到货，市场需求）
*订货量=MAX（（安全库存-库存）/库存调整时间+本周需求，0），初始值为0
*本周需求=下游企业订货量（延迟时间以前）
*库存量=上周库存量+本周到货-本周发货量，各节点企业库存初始值都为100
*本周到货=上游发货量（运输延迟时间以前）
*发货量=MAX（MIN（上周库存+本周到货，本周需求+上周缺货），0）
*缺货量=本周需求-本周发货量
*生产需求=（安全库存-库存）/库存调整时间+本周需求
说明：上述公式中“本周到货”是由上游供应商的“发货量”经过运输延迟时间后传入的，它们在数值上是相等的。
“本周需求”是由下游需求方的“订货”经过订货延迟传入的，它们在数值上也是相等的。
二、模型仿真
首先针对上述模型，运用matlab进行仿真，得出牛鞭效应图，如图1所示。
（图1）
图1说明：黑线为市场需求；红线为零售商需求；蓝线为制造商生产需求。
当需求出现波动时，运用matlab仿真，得出如下牛鞭效应图，如图2所示。
（图2）
图2说明：黑线为市场需求；红线为零售商需求；蓝线为制造商生产需求。
比较图1和图2可以看出，当需求出现波动时，制造商的生产需求峰值达到了170，牛鞭效应加剧。
三、在市场预测环节加入移动平均法，分析其牛鞭效应情况
移动平均法是取预测对象最近一组历史数据的平均值作为预测值的方法。
这种方法不是仅取最近一期的历史数据作为下一期的预测值，而是取最近一组历史数据的平均值作为下一期的预测值，这一方法使近期历史数据参与预测，使历史数据的随机成分有可能互相抵消，平均值所含的随机成分就会相应减少。
移动平均法的“平均”是指对历史数据的“算术平均”，而“移动”是指参与平均的历史数据随预测值的推进而不断更新。
当一个新的历史数据进入平均值时，要剔除原先参与预测平均的最陈旧的一个历史数据，并且每一次参与平均的历史数据的个数是相同的。
其计算公式为：F■=■∑■■X■
其中，F表示预测值，X表示历史数据，n表示参与移动平均的数据个数。
为了便于研究对比，在此取前面的研究数据运用移动平均法进行预测，仿真结果如下：
运用matlab对几个参数进行仿真，得出牛鞭效应曲线，如图3所示。
（图3）
图3说明：黑线为市场需求；红线为零售商需求；蓝线为制造商生产需求。
根据仿真结果我们可以看到使用移动平均法后，订货以及库存波动的趋势都有所减弱，对照图1与图3我们可看到制造商生产需求的峰值从140减少到115，振动明显减弱，有效地减小了系统的牛鞭效应。
据此可以看出，在需求预测环节，采用移动平均法能够减小牛鞭效应，有效地增加了供应链系统的稳定性。
当需求出现波动时，使用移动平均法的有效性研究。
针对需求突变的情形，现使用移动平均法对输入变量进行仿真，仿真结果如图4所示。
（图4）
图4说明：黑线零售商库存；红线为制造商库存；蓝线为制造商生产需求。
比较图2及图4我们可以看出，在需求出现突变也即波动时，图2振动加剧也即系统的不稳定性明显加剧，牛鞭效应增大，制造商的最大需求量达到了172。
在使用移动平均法对需求进行预测后，观察图4，系统振幅减弱，需求曲线振动减小，制造商的最大需求也减小到了150以下。
据此可以看出，在需求预测环节，即使出现需求波动，采用移动平均法也能够减小牛鞭效应，有效地增加了供应链系统的稳定性。