供应链【啤酒游戏】实验报告
啤酒游戏供应分析报告精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版啤酒游戏实训总结报告班级：国际商务组名: No.1点数据分析1、零售商数据分析从图中可以看出，市场需求变化总体比较平稳，在第三周时销售稍有波动，却也对后期的需求预测产生明显影响，也间接影响到下一星期是缺货的急剧增加；零售商库存变化与前期由于上游企业缺货的影响与订货量关系并非紧密，但前期的订货数量直接影响到了后期的库存的极具增大，并且可以想象随着时间的往后推移，前期大批量订单的到货，必将识库存再一次的增大。
2、批发商数据分析从图中可以看出，市场需求变化即销售量在前期与期初库存量完全重合，这说明批发商对于满足零售商的需求能力不强必定在需求波动时产生缺货现象，零售商库存在前期由于下游企业的需求量即订单批量较大，库存量刚好或者不能满足下游企业需求，故订货量较大，当前期订货到货时库存量明显增大，且增大幅度较零售商的增幅更大；3、制造商数据分析制使得不能满足下游企业的需求，必然产生缺货，中期（3-6周）由于前期订单陆续到货且数量很大，使得逐渐能满足下游企业需求，销售量经历了一个有猛然增多再到逐渐较少的过程，在后期（6-9周）下游企业需求减小己方的订单陆续增加，极具增大了库存；4、供货商数据分析批发商第一周第二周第三周第四周第五周第六周第七周第八周第九周销售量20 15 10 10 10 5 3 0 0期初库存量50 30 15 45 35 25 20 17 17期末库存量30 15 5 35 25 20 17 17 17从图中可以看出，市场需求整体趋势逐渐减少，为了防止缺货，供应商准备了充足的库存并在第4周增加了自己的库存数量，这必定会增加成本；二、供应链整体数据分析此图为上文中四个折线图集中到一起的对照产生的效果，很明显地我们可以看出，从零售商向批发商，制造商以及供应商依次数据变化幅度分析可以看出，变化幅度在变大，且变化现在有延后的现象；此二者表现明显为牛鞭效应的特征；三、各小组总结经验和教训1. 零售商：由于前期库存数量的不充足及需求的无法预测性，我们必然会在开始的时候大批量订货，然而随者后期订单的逐渐到货，我们的库存明显增多，若加上缺货成本，以及在后期是不对前期缺货进行补充，可以预见库存数量在后期会更加的增加，极大地增加了我们的成本；2. 批发商：前期时，下游企业的大批量的订单，与我们并非很充足的库存产生鲜明的对比，缺货成了前期的主要弊病，这对一个企业的影响不可估量，后期时，前期大批量订单的到货与下游企业需求的降低产生鲜明对比，使得库存数量急剧增大，若非前期缺货可以补发，我们的库存压力不可想象；3. 制造商：前期时，下游企业的大批量的订单，与我们并非很充足的库存产生鲜明的对比，缺货成了前期的主要弊病，这对一个企业的影响不可估量，后期时，前期大批量订单的到货与下游企业需求的降低产生鲜明对比，使得库存数量急剧增大，若非前期缺货可以补发，我们的库存压力不可想象；4. 供应商：下游企业的不可预知且具有诱导性的需求使得在前期我们大量囤货到时后期的巨大的库存压力；5. 司机：一句话概括，当下游企业的需求较大时，上游企业没有充足的库存予以销售，当下游企业需求变小时，上游企业库存产生巨大的压力；6. 分析成本：总成本=库存总量*0.5+缺货总量*1=期末库存总量*0.5+缺货库存*1=421*0.5+99*1=309.5四、分析实训的启示（牛鞭效应）：牛鞭效应是供应链系统自身的结构性特点造成，因此不可能从根本上消除，但在实际生产中，仍存在许多方法可以尽可能减少和降低“牛鞭效应”。
“啤酒游戏”实验报告（精选五篇）
“啤酒游戏”实验报告（精选五篇）第一篇：“啤酒游戏”实验报告实验一：“啤酒游戏”实验1.实验目的（1）帮助学生认识供应链的基本结构和供应链企业之间的相互关联；（2）帮助学生认识到时间滞延、资讯不足的现实约束条件对供应链系统运营的影响；（3）帮助学生理解“需求变异放大”效应的表现和根源；（4）帮助学生掌握如何突破习惯思维方式，以系统性的思考寻求最优经营决策的具体方法。
2.实验内容在确定每位同学扮演的角色之后，分角色模拟供应链的订货过程20周以上，按要求作记录，并对订货结果进行分析。
3.实验仪器、设备及材料计算机，安装Windows2000及以上系统和“啤酒游戏”实验软件。
4.实验原理通过观察供应链管理中典型的“牛鞭效应”现象，认识到如何保证整条供应链的成本最小化是供应链管理的主要研究问题。
即使一个企业内部资源优化整合后，如果不注重供应链管理，在市场环境中仍然无法立于不败之地。
5.实验步骤（1）收货：将运输延迟的库存收到当前库存中；（2）发货：按上期收到的订单发货，按照订单量将库存中的货放入与下游间的运输2周延迟中。
发货后做缺货量记录和库存记录；（3）发订单：下游向上游发订单，作记录；（4）收订单：收下游的订单，并作记录；（5）实验结果分析。
6.实验报告要求（1）实验名称、学生姓名、班号和实验日期；（2）实验目的和要求；（3）实验仪器、设备与材料；（4）实验原理；（5）实验步骤；（6）实验原始记录；（7）实验数据计算结果；（8）实验结果分析，讨论实验指导书中提出的思考题，写出总结及心得体会。
7.实验结果8.思考题当价格随需求变动或生产提前期发生变化时，供应链会产生怎样的波动？如何缓解供应链中的“牛鞭效应”现象？答：当价格随需求变动或生产提前期发生变化时，供应链会产生需求逐级放大的情况，俗称“牛鞭效应”。
缓解供应链中的“牛鞭效应”现象的主要方法如下：（1）缩短供货时间供货时间长短影响到销售商的安全库存的多少，也影响到销售商的订货量的增加。
供应链管理实验报告——啤酒游戏(一)
牛鞭第一次实验报告----德国黑啤组（一）实验内容：模拟生产-销售供应链。
（二）实验目的：通过实验，探究下游(顾客)需求量的变化对上游(工厂)的影响，验证牛鞭效应，即一种供应链上的需求变异放大的现象。
信息流从最终客户端向原始供应商端传递，无法有效的实现信息的共享，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。
（三）实验过程：五个同学分别模拟供应链中的顾客，零售商，批发商，分销商以及生产商。
各级以一周为单位，通过下游的订单量综合自己的库存量，决定向上游的需求量（有两周运输延迟）。
模拟50周并记录数据。
（四）各级商家独立数据分析（1）顾客：前四周需求为4，之后为8。
（2）零售商数据分析：1. 起初三周由于顾客订单数目很少，零售商的订单数目都很少，平均数为3。
2. 从第四周开始顾客订单数开始增多，相应的零售商订单也随之增多。
3. 在顾客订单数目稳定的情况下，零售商由于缺货量越来越多，导致订单数目高居不下。
4. 当姗姗来迟的存货开始增多时，零售商均减少订单或持续几周订单数目为零。
第二轮供货紧张开始，但是这次零售商们增加订单的幅度没有上一次多。
（3）批发商数据分析：1.三个批发商的库存都在8-9天开始由有库存转变到缺货，在18天左右缺货的数量达到最高，然后库存又开始上升，到25天左右达到极值2．批发商的订单变化基本是和库存变化呈负相关的关系，即库存多时少订单，缺货时会多订单3.游戏中亏损最小（库存的最大缺货数和最大库存数小）的小组批发商的库存呈现周期变化了差不多3.5个周期，而中间的批发商呈现了2.5周期，表现最差的批发商甚至连两个个周期都没有经过（一个周期指库存变化由有库存到缺货再到有库存）（4）分销商数据分析：1.以第三组数据来看，分销商库存数量和发出订单的关系是强的反相关线性关系。
即库存越多订单越少；库存越少，订单越多。
2.从三组数据以及最终结果来看，波动幅度越小频率越大，因信息闭塞导致的损失越小。
啤酒游戏实验报告
NANCHANG UNIVERSITY啤酒游戏实验报告学院：专业班级：学生姓名：学生姓名：学生姓名：学生姓名：啤酒游戏实验报告一、实验名称：啤酒游戏.二、实验目的、要求：一目的：掌握多级库存管理中的库存成本、库存控制的概念以及供应链一体化决策的思想,了解牛鞭效应的产生原因,知道信息共享、缩短订货提前期、及时配送等消除牛鞭效应的方法.二要求：1假设只经营一种产品：啤酒.啤酒由制造商生产出来,先卖给批发商,然后再由批发商卖给零售商,最后在零售商的店里卖给最终消费者.现实的情况当然要复杂得多,但这里只是游戏,就只有零售商、批发商、啤酒制造商、游戏记账员担任顾客四个角色,4人组成游戏的一个小组.按游戏规则完成游戏,并填制表格.游戏成员之间不得互相透漏其客户需求.2按游戏数据制作消费者、零售商、批发商的订购量曲线图及制造商的生产量曲线图.3分析牛鞭效应现象产生的原因及可解决的办法.4分析需求的随机性、延迟供应、在途时间等对订货决策和库存的影响.5假定上下游之间可以交流信息,模拟得到实验结果,分析信息共享的作用.6假定整条供应链决策者一起制定决策,以最大化供应链整条利润,模拟实验后分析集中式决策以供应链总利润最大化为目标进行统一决策和分散式决策各成员以自身利润最大化为目标进行各自为政的决策的优劣.7提交实验报告.四、实验道具：点数在1到13之间的纸团13张；零售商、批发商、制造商的实验记录表各一张及实验结果数据汇总表一张,共四张；游戏规则表两张；铅笔若干.五、实验内容和步骤：游戏规则说明略六、第一次实验过程记录和实验结果：1、零售商表格2、批发商表格3、生产商表格4、利润汇总表001659191009397171供应链总利润=++=七、第一次实验总结：1、牛鞭效应一牛鞭效应分析根据实验数据我们制作了以下图表进行分析从以上图表可看出从消费者到制造商这一过程中需求的变异程度不断放大,牛鞭效应明显.二牛鞭效应产生的原因在实验中组员之间严格按照游戏规则不与上一层商家交流信息,需求信息不能实现共享、信息透明度不够,这是产生牛鞭效应的最主要原因.同理在现实经济生活中产生牛鞭效应是因为供应链上的信息流从最终客户向原始供应商端传递时候,无法有效地实现信息的共享,从而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.但是经济生活中导致牛鞭效应的原因不仅于此,它更加多元化.牛鞭效应产生的原因主要是需求扭曲而造成,而造成需求扭曲主要有以下几个方面的原因：1、供货时间供货反应的时间是产生牛鞭效应最重要的原因之一.供货反应时间与需求的扭曲主要反映在安全库存上.供货时间是下级企业向上级供应商订货后,货物送达之前的时间.如在这段时间内下级企业接到意外客户的订单,就可能出现缺货,为快速满足客户的需要就会增加这种货物的库存量,即安全库存.安全库存的目的是为了满足供货时间内发生的需求变化.需求变化越大,要求的安全库存就越多,供应时间越长,要求的安全库存也越多.为了满足市场的需求,下级企业向上级供应商加大订货量.安全库存会沿着供应链向上,在各级供应商那里不断累积,这就是造成需求扭曲的主要原因之一.2、预测误差预测误差是由于需求的随机性造成的.需求预测误差是指当供应链的成员利用其直接的下游订货数据作为市场需求信息和依据时,就会产生需求放大.通过研究发现,零售商往往根据历史销售量及现实销售情况进行预测,确定一个较客观的订货量.为了保证这个订货量能及时可得,并且能够适应顾客需求的变化,通常会将预测订货量进行一定数量放大后向批发商订货.批发商由于同样的原因,也会在汇总零售商订货量的基础上再进行一定数量的放大向销售中心订货.因此,虽然顾客需求量并没有大的波动,但经零售商和批发商的层层放大,供应商特别是越往供应链上游的供应商的订货偏差就越来越大.如零售商正常的最高月销量是100台电视机,如临节假日,可能销售量会增加,为保证不断货,他会在月最高销售量的基础上加10%,于是他向上级供应商上订单是1001+10%台,如上级批发商总汇该地区的零售商的订货量后为1000台,他为保证零售商的需求,在1000台的基础上又增加5%向生产商订货,于是他向生产商下的订单是10001+5%台.生产商为了保证批发商的需要,虽然他明知其中有夸大成分,但由于他不知实际需求情况,于是不得不按10001+5%台生产,并且在考虑到货损等情况,又加量生产,这样一层一层地增加预订量,引起了需求的扭曲,导致理了牛鞭效应.3、恐慌性购买当产品供不应求的情况下,通常是供应商按订货量的比例分配,订货量大的客户相对多分配一些,订货量小的客户少分配一点,此时零售商或客户为了得到更大份额的配给量,一般会加大订货量.如果每个客户都这样做,供应商从客户订单获得需求信息将会被夸大.这种短缺情况下的恐慌性购买会导致需求信息的扭曲,由此可见,恐慌性购买也是产生“牛鞭效应”的一个原因.4、订货策略不同在供应链中,各企业都会向上游企业订货,一般情况下,销售商在考虑库存和运费的基础上,不会来一个订单就向上级供应商订货一次,而是在一个周期式汇总到一定数量后再向供应商订货.为减少订货频率,降低成本,销售商会在汇总的数量上加量订货.同时供应商为减少频繁订货的工作量和成本,也会要求销售商订货量在一定数量以上,或在一定的时间内订货.这时销售商为及时得到货物或为急需之用,往往人为提高订货量,这样的订货策略导致了“牛鞭效应”.5、供应链的多层次性由于在供应链的各个层次,经营者都会设置安全库存,多层的累积,乃至同一层次中多个仓库库存的累加都会导致整个供应链系统库存产品量的数倍增加,进而导致企业对市场波动的反映速度减缓,再促使企业提高为客户服务的水准,尤其是现货供应水平和提高安全库存,形成“牛鞭效应”.6、信息沟通不顺畅由于缺少信息交流和共享,企业无法掌握下游的真正需求和上游的供货能力,只好自行多储备货物.同时,供应链上无法实现存货互通有无和转运调拨,只能各自持有高额库存,这也会导致牛鞭效应.通过以上的分析,我们可以发现“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.2、需求随机性,延迟供应,在途时间影响详见牛鞭效应产生的原因1,2.八、第二次实验过程记录和实验结果信息可以交流：1、零售商表格2、批发商表格3、生产商表格4、利润汇总表供应链总利润=++=九、第二次实验总结：1、信息分析的作用由于参与游戏的人少,所以将上下游信息沟通和整体供应链决策者一期制定决策合并为同一个实验.通过比较两次实验结果可以发现信息交流下的实验,供应链的总利润变大,各级分销商的利润也变大了,虽然考虑到第二次实验的顾客需求较第一次有所增加,利润并不是相较于订货量同比增长,而是有了较大幅度的提高,由此可以说明,信息交流可以在一定程度上减小牛鞭效应.2、集中式决策和分散式决策的优劣集中式决策优势：可以提高供应链的利润以及各级分销商的利润.集中式决策劣势：在现实生活中很难做到,在做决策之前要花大量的时间讨论和分析,现实可行性不大.分散式决策优势：决策快速,节省时间.分散式决策劣势：为追求自身利润最大化往往会损坏他人的利益,最后导致整条供应链的利润大幅下降.十、游戏策略说明详见各销售商的记录表十一、游戏总结1、啤酒游戏是一个看似简单但暗藏玄机的游戏,在每次的游戏过程中都会出现或多或少的记录混乱以及沟通障碍等,这源于我们对规则的理解不透彻.2、游戏的轮数以及顾客需求的限定都对游戏结果有着较大的影响,这些因素的影响还可以继续进行更进一步的讨论研究.3、在游戏过程中,各成员能够相互配合,为实现整体利润最大化或自身利润最大化而积极讨论.十二、游戏收获通过这几次的啤酒游戏,我们不仅学习了相关理论,感受了企业的运行机制,体会了牛鞭效应会带来的影响,还明白了团队合作与信息沟通的重要性,受益匪浅.。
“啤酒游戏”实验报告
（4）收订单:收下游的订单,并作记录;
(５）实验结果分析。
６.实验报告要求
（１)实验名称、学生姓名、班号和实验日期；
(2)实验目的和要求;
（3）实验仪器、设备与材料;
(4)实验原理；
(5）实验步骤；
（6)实验原始记录；
（７）实验数据计算结果;
（８）实验结果分析，讨论实验指导书中提出的思考题，写出总结及心得体会。
通过集中实际需求信息，为供应链各级企业提供的顾客需求的全部信息,实现信息共享,是减少整个供应链的不确定性，也是减少和消除“牛鞭效应”最常用的方法。销售商通过销售时点信息系统采集顾客的实际购买量，在通过专用的信息网传入供应链的数据中心,数据中心可在很短时间内更新一次数据，这是没有任何放大和扭曲的最终需求量,数据中心对这些需求量进行分类汇总，供应链上各级供应商都有权进行数据中心分享这些信息,这样他们就能更及时更准确地掌握市场需求的真实变化,预先安排，降低“牛鞭效应”。
７．实验结果
８.思考题
当价格随需求变动或生产提前期发生变化时,供应链会产生怎样的波动?如何缓解供应链中的“牛鞭效应”现象?
答:当价格随需求变动或生产提前期发生变化时,供应链会产生需求逐级放大的情况，俗称“牛鞭效应”。
缓解供应链中的“牛鞭效应”现象的主要方法如下:
（1)缩短供货时间
供货时间长短影响到销售商的安全库存的多少，也影响到销售商的订货量的增加。缩短供货反应的时间,安全存货量就会下降,销售商的订货更接近需求,需求的扭曲得到了缓解。因此,通过应用现代信息系统可以及时获得销售信息和货物流动情况，建立快速反应系统,同时通过多频率小批量联合送货方法，努力将供货时间缩短到最短,减弱“牛鞭效应”。
啤酒游戏实验报告结论(3篇)
第1篇一、实验目的达成1. 通过模拟啤酒生产、销售、消费供应链的运作，参与者充分了解了供应链系统的组成、供应链系统不同节点之间的关系、供应链中库存的特点、及牛鞭效应、库存持有成本和缺货成本的知识。
2. 参与者通过实训，充分理解了供应链管理的系统化思想。
3. 实验扩大了参与者的思考范围，使他们了解到不同角色之间的互动关系，深刻认识信息沟通、人际沟通的必要性。
4. 参与者突破了固有的思维方式，以结构性或系统性的思考找到了问题，并找到了改善的可能。
5. 实验使参与者认识到团队合作的重要性。
二、牛鞭效应的影响1. 实验结果显示，牛鞭效应对整个供应链产生了严重的危害，导致库存成本和缺货成本增加。
2. 由于信息不对称，下游厂商在需求变化时，为了减少缺货风险，往往选择多订货，导致上游厂商生产过剩。
3. 牛鞭效应使得供应链各环节之间的库存水平波动加剧，增加了供应链的成本。
三、抑制或消除牛鞭效应的关键因素与方法1. 加强供应链各环节之间的信息共享，提高供应链透明度。
2. 采用先进的供应链管理技术，如需求预测、库存优化等。
3. 建立有效的沟通机制，促进供应链各环节之间的协作。
4. 实施合理的库存管理策略，如采用安全库存、经济订货批量等。
5. 培养供应链管理人才，提高供应链管理水平。
四、实验总结啤酒游戏实验是一项具有很高实用价值的供应链管理培训工具。
通过实验，参与者深刻认识到了供应链管理的重要性，以及牛鞭效应的危害。
同时，实验也为参与者提供了抑制或消除牛鞭效应的有效方法，有助于提高供应链的效率和竞争力。
在今后的供应链管理实践中，我们应该充分借鉴啤酒游戏实验的经验，加强供应链管理，提高供应链的整体水平。
第2篇一、实验概述啤酒游戏实验是一项经典的供应链管理模拟实验，旨在通过模拟供应链的运作过程，让学生了解供应链系统的组成、不同节点之间的关系、库存特点以及牛鞭效应、库存持有成本和缺货成本等知识。
本实验分为多个阶段，参与者分别扮演零售商、分销商、批发商和制造商等角色，通过订单送货程序进行沟通，最终实现供应链的运作。
供应链管理实验报告之“啤酒游戏”(doc 7页)
供应链管理实验报告之“啤酒游戏”（doc 7页）北京科技大学天津学院《供应链管理》实验报告班级：物流072“啤酒游戏”仿真实验课程名称：供应链管理实验课时：2学时[实验目的] 模拟一个啤酒生产、销售、消费供应链的运作，通过不同条件下的仿真模拟，使学生深入理解供应链管理中的库存决策和“牛鞭效应”，这种贴近现实环境的库存决策模拟实验可以充分锻炼学生的决策思维，更好地理解减缓“牛鞭效应”的一些具体措施。
[实验手段] 本实验采用MIT开发的专用“啤酒游戏”仿真软件BeerGame1.10作为本实验的工具。
该软件是一种模拟供应链的策略遊戏，游戏将使学生更深体会生产，预测，物流，库存在信息的运送延误的情况下会出现何种联动与影响。
[实验假设]假设供应链由4个环节构成——生产厂商、经销商、批发商和零售商，且每个环节只有单一的下游客户（当然，这只是为了方便),相邻环节之间存在物流（啤酒）和信息流（订单），上游环节根据下游相邻环节发来的订单安排生产或订货。
整个供应链如下图所示：订单和啤酒在相邻两个环节之间需要经过1周时间才能到达，也即发出的订单最早也要3周后才可能到货（如果上游环节无货可发，可能还需要更长的时间）。
假设供应链各环节每周（期）1瓶啤酒存货的成本都是0.5元，各环节缺货1周（期）1瓶啤酒的成本是1.0元。
学生可分别扮演不同的角色，包括工厂、经销商、批发商和零售商，还可以由计算机自动进行库存决策。
[实验目标] 学生扮演不同的角色，分别在信息共享和不共享，订货周期延长，确定性需求和随机性需求等多种环境下进行订货决策，最终是要实现供应链的总成本最小。
[实验过程] 一：普通模式1.角色：生产商2.角色：分销商3.角色：批发商4.角色：零售商[实验结果及分析]。
啤酒游戏实验报告
啤酒游戏实验报告一、实验目的(1)充分认识牛鞭效应的原理并深刻体味其对于供应链的影响。
(2)通过实训充分理解供应链管理的系统化思想。
(3) 了解不同角色之间的互动关系，深刻认识信息沟通的必要性。
二、实验原理1、牛鞭效应(Bullwhip effect )指营销过程中的需求变异放大现象被通俗地称为“牛鞭效应”，是指供应链上的信息流从最终客户向原始供应商端传递时候，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，导致了需求信息浮现越来越大的波动。
这是营销过程中的一种高风险现象，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。
2、“牛鞭”效应产生的原因是需求信息在沿着供应链向上传递的过程中被不断曲解。
企业的产品配送成为被零售商所夸大的定单的牺牲品；反过来它又进一步夸大了对供应商的定单。
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。
试着想象客户手中拿着一根鞭子，同时购买心理不停的改变，鞭子也不停的跟着摆动，鞭子越长摆动的越大。
解决长鞭效应最好的方法是将这个鞭子缩得越短越好，这样引起的变化也会很小。
三、实验结果分析(一)角色分配(二)数据计算说明：(单位：元/瓶 )(三)结果分析及体味1、消费者——xx(1)实验数据表注明：作为消费者，每天都需要喝啤酒，影响我购买啤酒数量的因素工作日 晴雨表 实际需求量 实际可买到量 短缺数量 1晴 27 26 1 2 晴 32 20 12 3 晴 25 25 0 4 多云 19 18 1 5 阴 16 14 2 6 阴 14 14 0 7 下雨 10 10 0 8 多云 13 12 1 9 晴 18 12 6 10 晴 19 5 14 11 晴 23 8 15 12 多云 14 14 0 13 多云 13 13 0 14 阴 10 10 0 15下雨9929 3524 2920 2435 4515 20买进价 卖出价也有不少，在本例中，我们只简单地选择了天气变化这个因素对于实验所造成的影响。
供应链管理-啤酒游戏实验报告 - 牛鞭效应
《供应链管理》啤酒游戏实验报告第（）组实验报告实验项目名称啤酒游戏所属课程名称供应链管理实验日期 2012年10月18日实验概述【实验目的及要求】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5．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6．每个角色计算自己的经营业绩7．每个小组画出订货需求变化曲线图，揭示“牛鞭效应”8．分析“牛鞭效应”的产生原因9．分析策略改进后“牛鞭效应”的变化10．找出减少“牛鞭效应”的对策【实验原理】牛鞭效应，是经济学上的一个术语，指供应链上的需求变异放大现象，是信息流从最终客户端向原始供应商端传递时，由于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。
此信息扭曲的放大作用在图形上很像一根甩起的牛鞭，因此被形象地称为牛鞭效应。
可以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。
简而言之，牛鞭效应指沿着供应链上游移动，需求变动程度不断增大的现象。
从而导致安全库存大量增加。
实验内容【实验方案设计】1、三人组成团队小组，第一次游戏的第一轮开始。
2、零售商根据消费者需求数量（纸牌随机点数）和相关经营数据，制定订货策略，向批发商发出订货。
3、批发商根据零售商需求数量（零售商订货数量）和相关经营数据，制定订货策略，向制造商发出订货。
4、制造商根据批发商需求数量（批发商订货数量）和相关经营数据，制定生产计划，进行生产。
5、第一轮结束，下一轮开始，依次进行，每轮都要重复步骤3、4、5，直到系统提示本次游戏停止。
6、第一次游戏结束。
7、提前期缩短后进行第二次游戏，游戏过程与第一次游戏相似，只是在途时间为1天。
8、信息共享后进行第三次游戏，游戏过程与第二次游戏相似，只是每个角色能够看到供应链上其他角色的相关信息。
(完整)啤酒游戏实验报告
实验报告实验项目名称啤酒游戏所属课程名称供应链管理实验类型综合型实验日期班级学号姓名成绩经济管理学院经济管理系统模拟实验室实验概述：【实验目的及要求】三次实验的游戏进程表和订货需求曲线图分别如下：延迟销售现有库存途一途二订货量供应商延迟货初始值0015000011005100100294051010537108515124840781520500410701067041010007001401000880161001009100610101001010060100011401200001200120000轮次客户需求二级供应商第五组第一次延迟销售现有库存途一途二订货量供应商延迟货初始值001500001150********0015505031001080804001800005909100100670128080700200000810010100100910010000010802909011605606012100115015013709000014801808015702100100第五组第二次轮次客户需求二级供应商延迟销售现有库存途一途二订货量供应商延迟货初始值001500001201300002607303035055050480280805505505066045050780112012089046060910001301301080550501110009090128019090131000100100146040000150040000160040000170040000第三次二级供应商轮次客户需求第五组计算三次游戏的利润如下第一次游戏：销售收入=73＊4=292元,从一级批发商获得延迟供货赔偿=47*0.1=4.7元，订货成本=70*2。
5+3＊6=193元，库存成本=219＊0。
02=4.38元，延迟销售损失=9＊0。
1=0。
9元，结余库存亏损=12＊2。
5＊（1—0.2）=24元。
供应链啤酒游戏实验报告
供应链啤酒游戏实验报告
本实验使用的是供应链啤酒游戏，旨在模拟供应链管理中的协调和风险管理问题，以及了解供应链各方之间的协调和合作。
实验中，我们分为五组，每组有三人。
我们被告知要从一家啤酒工厂开始，然后在供应链上寻找合适的合作伙伴进行生产和销售。
我们需要合理规划和管理供应链，
以获得最多的利润和最少的风险。
实验一开始，我们先通过交流了解对方的能力和优点，为后续的合作打下坚实的基础。
然后，我们开始寻找合适的供应商和分销商。
每次选择供应商时，我们需要考
虑到货期、品质、价格等因素。
在选择分销商时，我们要考虑到销售通道、市场分析、竞争情况等因素。
选择错误的供应商和分销商可能会导致无法按时交货、货物品质问
题等问题，降低企业的利润和信誉。
在供应链运作的过程中，我们要及时调整和协调各个环节，避免因为某个环节的变化而导致整个供应链崩溃。
例如，在实验中我们遇到了一种品质较好但是价格较高
的供应商，我们需要将这个供应商与其他供应商进行比较，在把握质量的前提下，选
择最优的供应商。
在实验中，我还发现，团队成员之间的合作和协调是非常重要的。
在面临困难的情况下，我们需要相互理解和支持，寻找解决问题的方法。
在整个实验过程中，我们
需要不断地沟通、协调，寻找优秀的合作伙伴和优化供应链各个环节，以确保整个供
应链的顺畅运作，获得最高的利润和最小的风险。
通过这次实验，我深刻认识到了供应链管理的重要性和复杂性。
供应链是一个多方合作的复杂系统，需要各方高效协调和顺畅沟通。
只有合理规划和管理供应链，我
们才能获得最高的利润和最小的风险。
啤酒游戏供应链实训报告
一、实验背景随着经济全球化的深入发展，供应链管理在企业运营中的重要性日益凸显。
为了让学生深入了解供应链管理的基本原理和实践操作，我们选择了“啤酒游戏”作为实训项目。
该游戏通过模拟供应链中的各个环节，让学生亲身体验供应链管理中的复杂性和挑战。
二、实验目的1. 理解供应链管理的基本概念和运作流程。
2. 掌握供应链中各环节之间的相互关系和影响。
3. 培养学生分析和解决问题的能力。
4. 提高团队协作和沟通能力。
三、实验内容1. 游戏规则：游戏分为多个阶段，每个阶段代表一段时间。
玩家扮演的角色包括零售商、批发商、制造商和供应商。
每个角色在游戏中都有自己的目标和任务。
2. 游戏过程：- 零售商根据市场需求向批发商下订单。
- 批发商根据订单向制造商下订单。
- 制造商根据订单进行生产，并向批发商发货。
- 批发商将货物销售给零售商。
- 供应商为制造商提供原材料。
3. 关键指标：- 库存成本：指因库存积压而产生的成本。
- 缺货成本：指因缺货而导致的损失。
- 服务水平：指满足客户需求的能力。
四、实验结果1. 库存成本：在游戏过程中，各个角色的库存成本波动较大。
制造商的库存成本最高，因为需要承担生产原材料和产品的成本。
2. 缺货成本：缺货成本在游戏过程中也较为显著。
零售商的缺货成本最高，因为直接面对消费者，缺货会直接影响销售。
3. 服务水平：服务水平在游戏过程中波动较大。
制造商的服务水平最高，因为其生产能力较强。
五、实验分析1. 信息不对称：在游戏过程中，各个角色之间的信息传递存在滞后和不对称。
这导致各个角色在决策时难以全面了解市场变化，从而增加了供应链管理的难度。
2. 牛鞭效应：牛鞭效应是指供应链中需求波动的放大现象。
在游戏中，零售商的需求波动较大，而制造商的生产波动较小。
这反映了供应链中信息传递的滞后和放大效应。
3. 库存管理：库存管理是供应链管理中的重要环节。
在游戏中，各个角色需要根据市场需求和生产能力合理控制库存水平，以降低库存成本和缺货成本。
供应链【啤酒游戏】实验报告
第二轮：扮演分销商，零售商批发商制造商的参数和第一轮相同，这时自主设置订货策略，从而对比不同的订货策略对上下游以及整个供应链的影响。
实训结果
总成本
平均库存
平均拖欠
零
批
分
制
总
零
批
分
制
零
批
分
制
1
452
260
571
1410
实验结果表明，长周期和较大的采购策略可以有效削减牛鞭效应。
实训成绩
教师评价
实训报告四
学生姓名
所在班级
专业
学号
实训时间
201年4月17日
指导教师
实训项目
啤酒游戏多种采购决策
实训内容
通过选择供应链上不同的角色扮演，在其他参数已知的情况下，自主选择订货参数，来检验多种采购决策下供应链成本最优化。
实训过程
在随机性需求长周期前提下
实训收获
试验表明，在相同的采购周期前提下，不同的订货策略对库存成本的影响程度是不同的。从上述结果中可以看出：需求随机时，安全库存s不同，即使订购相同数量的产品，s越小，库存总成本反而越大。而在第三轮中，通过适当提高安全库存s和订货批量，可以减少库存成本，使库存总成本最优化。
实训成绩
教师评价
实训报告三
5.58
10.68
10.68
11.75
0.33
2.00
1.08
2.03
3
209
156
225
203
793
1.18
3.33
0.60
8.13
供应链管理实验报告之“啤酒游戏”(doc 7页)
供应链管理实验报告之“啤酒游戏”（doc 7页）北京科技大学天津学院《供应链管理》实验报告[实验过程] 一：普通模式1.角色：生产商2.角色：分销商3.角色：批发商4.角色：零售商[实验结果及分析]二：信息共享与不共享的区别共享：不共享：分析：共享信息的成本比不共享的成本少，但还是无法消除牛鞭效应的相应损失。
总结：啤酒游戏充分反应了牛鞭效应，且无法消除。
“牛鞭效应”是营销活动中普遍存在的现象，因为当供应链上的各级供应商只根据来自其相邻的下级销售商的需求信息进行供应决策时，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，到达最源头的供应商（如总销售商，或者该产品的生产商）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。
由于这种需求放大变异效应的影响，上游供应商往往维持比其下游需求更高的库存水平，以应付销售商订货的不确定性，从而人为地增大了供应链中的上游供应商的生产、供应、库存管理和市场营销风险，甚至导致生产、供应、营销的混乱。
[实验启示]从这个啤酒游戏的教训，可知：结构会影响系统的总合行为。
不同的人，置身于相似的结构当中，倾向于产生类似的结果。
但是，参与系统的各个份子，常常只见树而不见林，只能针对眼中所见的local 信息，做local 的最佳决策。
不幸的，每个人的local 最佳决策，不见得会导致整个系统的global 最佳决策。
像啤酒游戏里头，不管是下游零售商、中游批发商、上游制造商，每个人都在自己的岗位上、对自己所能接触的local 信息，做出最符合本身预期的善意、果决、最佳决策，但结局却是不尽其然，信息不对称，各自理性判断但没有相互协调。
结果就是牛鞭效应无法消除，只能通过信息交流适当减少。
啤酒游戏实验报告
啤酒游戏实验报告（第12组）【实验目的与要求】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、 认识供应链中需求变异放大现象（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【实验原理】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传递时候, 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。
是销售商与供应商在需求预测修正、订货批量决策、价格波动、短缺博弈、库存责任失衡和应付环境变异等方面博弈的结果, 增大了供应商的生产、供应、库存管理和市场营销的不稳定性。
【实验内容与步骤】1、 游戏中有三个角色: 制造商、批发商、零售商。
每组三个人, 每个人扮演一个角色。
2、 游戏周期为30周, 每一轮就代表一周。
3、 零售商先向下游客户发货, 再向上游厂商订货。
4、 批发商的责任是卖货物给零售商, 同时每轮有一次向制造商订货的机会。
不过, 所订的货也要过两轮才会到达批发商的仓库。
5、 制造商发货给批发商, 同时每轮又一次机会下订单生产货物。
每轮下的生产订单也要等两轮才进入仓库。
6、 游戏结束后, 每个角色都会生成统计明细情况表和统计总情况表, 每个角色进行数据分析并画出相应折线图。
7、 分析“牛鞭效应”的产生原因。
所有角色都是独立的企业, 目标是使自己的利润最大化, 也就是收入和成本的差值最大化。
实验数据与记录:1反映市场客户的各期需求量, 零售商、批发商及制造商各期的订购量在一张折线图上。
啤酒 啤酒订单2.反映零售商、批发商及制造商各期的期末库存量一张折线图上, 以观察供应链库存的波动。
3、将零售商、批发商、制造商各自各期的利润反映在一张折线图上, 以观察供应链成员利益的波动幅度。
【实验分析】1.分析牛鞭效应产生的原因通过对数据分析可知产生牛鞭效应的原因就是因为实验中组员之间不与上一层商家交流信息, 需求信息不能实现共享、信息透明度不够, 节点与节点之间（即供应商、批发商和零售商之间）的信息发生扭曲, 从而导致各环节出现问题, 最后各环节综合作用, 对供应链造成了消极影响。
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应
链
库
存
采
购
决
策
实
训
姓名：
学号：
班级：
指导老师：
得分：
实训报告一
学生姓名
所在班级
专业
学号
实训时间
201年3月24日
指导教师
实训项目
啤酒游戏软件操作与牛鞭效应
实训内容
在相同的需求背景下，设置相同的参数，来检验牛鞭效应是如何放大的。
实训过程
在随机性需求下，采用长周期40周。整个实验需求参数设置为s-S:6-10其他条件为默认状态。
5.58
10.68
10.68
11.75
0.33
2.00
1.08
2.03
3
209
156
225
203
793
1.18
3.33
0.60
8.13
4.56
2.28
5.33
1.08
第三轮实训库存策略参数：
零售商：s___10__ S__25____批发商：s___8___ S___15____
分销商：s__ 10___S_ 20___制造商：s___15__ S__25_____
9.00
4.94
9.83
9.66
10.03
1.26
2.77
2.06
2.26
3
1.96
9.24
8.07
9.60
0.91
3.74
3.06
4.37
11.06
5.20
6.31
3.06
第一轮实训：供应链上游的制造商比下游的零售商，其需求偏差放大了__4.012______倍。
第二轮实训：供应链上游的制造商比下游的零售商，其需求偏差放大了__5.085______倍。
第三轮实训：供应链上游的制造商比下游的零售商，其需求偏差放大了__4.898______倍。
实训收获
在此次试验中，我理解了牛鞭效应产生的原因——周期、订货策略。在需求不确定的前提下，要想使库存最优化，需要综合考察周期、订货策略。
单一影响因素的改变不足以说明牛鞭效应，对周期、订货策略的考察目的就是为实际生活中的库存提供指导，使库存收益最大化。
2693
0.05
13.0
1.70
69.9
11.8
0.00
13.4
0.30
2
541
254
653
1526
2974
0.18
7.03
0.83
76.33
13.45
2.85
15.90
0.00
实训收获
从实验中可以得出：扮演分销商时，由于采购策略自主决定，导致上下游需求不确定性加大，从而扩大了牛鞭效应。从平均库存水平看，自主扮演的分销商对零售商影响很小，这表明处于供应链末端的节点对整个牛鞭效应的影响是最小的，效应放大现象逐层向上传递，最终导致牛鞭效应的聚集。
分
制
零
批
分
制
1
281
345
335
310
1271
3.45
10.3
10.08
10.75
5.48
3.55
3.38
2.43
2
285
369
415
478
1547
0.60
3.83
5.30
15.5
6.83
7.43
7.68
4.20
实训收获
在此次实验中，个人扮演的不同角色因决策变化导致实验结果差异很大。在第一轮实验中，总成本控制的不错，但是平均库存很高，给下游节点造成了很大的影响，因为处在供应链上端，所以平均拖欠很小。
第一轮：零售商、批发商、分销商和制造商其他参数是相同的，但是分别使用不同的订货策略。
第二轮：扮演分销商，零售商批发商制造商的参数和第一轮相同，这时自主设置订货策略，从而对比不同的订货策略对上下游以及整个供应链的影响。
实训结果
总成本
平均库存
平均拖欠
零
批
分
制
总
零
批
分
制
零
批
分
制
1
452
260
571
1410
实验结果表明，长周期和较大的采购策略可以有效削减牛鞭效应。
实训成绩
教师评价
实训报告四
学生姓名
所在班级
专业
学号
实训时间
201年4月17日
指导教师
实训项目
啤酒游戏多种采购决策
实训内容
通过选择供应链上不同的角色扮演，在其他参数已知的情况下，自主选择订货参数，来检验多种采购决策下供应链成本最优化。
实训过程
在随机性需求长周期前提下
第三轮：设置相同的长周期，自主设置订货策略（s-S）,在随机性需求的模式下，考察库存总成本。具体结果见下表。
实训结果
总成本
平均库
平均拖欠
零
批
分
制
总
零
批
分
制
零
批
分
制
1
526
639
589
542
2296
0.15
0.53
0.70
3.80
13.10
15.73ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
14.35
11.65
2
128
287
250
309
947
在第二轮实验中，批发商的平均库存较低，说明所采取订货策略是合理的，然而受零售商的影响，需求的变化造成平均拖欠很高，表明在估计需求时，要结合多种因素考虑。
实训成绩
教师评价
实训收获
从整个实验结果来看，牛鞭效应只放大了1.4倍，说明在已知条件下，牛鞭效应产生的变动是不太剧烈的。但从总成本角度看，零售商的总成本最高，说明零售商处在销售末端，受需求的变动影响是最大的。
实验表明：尽管供应链上的节点所处环境一样，但是消费末端的受到的影响波动较大，对于制造商而言，成本最小。这与实际生活中的牛鞭效应所造成的结果是不一致的。关于这一悖论还需要进一步研究。
实训过程
在长周期和随机性需求的前提下：
第一轮扮演制造商，采用s-Q:4-20策略，根据上游节点发出的订单合理确定订货量。
第二轮扮演批发商，采用s-S:5-10策略，适当制定订货策略，以降低成本。
对比结果，分析影响成本的因素，不断调整参数使供应链总成本最小。
实训结果
总成本
平均库存
平均拖欠
零
批
分
制
总
零
批
实训成绩
教师评价
实训报告二
学生姓名
所在班级
专业
学号
实训时间
201年4月7日
指导教师
实训项目
订单满足率与库存的关系
实训内容
在相同的采购周期前提下，通过调整订货策略，使库存总成本最优化。
实训过程
第一轮：设置长周期和订货策略（s-S）6-30,在随机性需求的模式下，考察库存总成本。
第二轮：设置相同的长周期和订货策略（s-S）15-30,在随机性需求的模式下，对比第一轮参数，考察安全库存不同时库存总成本的变化。
从成本角度看，第二轮实验成本并没有降低，表明个人扮演的分销商所采取的订货策略和库存策略是不合理的，仍需要不断调整和试验，以实现总成本最小。
实训成绩
教师评价
实训报告五
学生姓名
所在班级
专业
学号
实训时间
201年4月21日
指导教师
实训项目
集中控制策略下的供应链
实训内容
在长周期和随机性需求的前提下，通过自主扮演制造商和批发商，采用不同的库存策略，使供应链总成本最小，同时考察个人对供应链的整体掌控能力和决策能力。
第三轮：在随机性需求和短周期的条件下，订货策略s-S采用4-20。便于和第二轮对比，考察不同的库存策略对牛鞭效应的影响。
实训结果
需求偏差
平均库
平均拖欠
零
批
分
制
零
批
分
制
零
批
分
制
1
2.16
8.62
8.49
8.68
5.08
9.90
9.85
10.93
0.85
2.33
1.60
1.90
2
1.77
8.86
8.82
学生姓名
所在班级
专业
学号
实训时间
201年4月13日
指导教师
实训项目
提前期对牛鞭效应的影响
实训内容
在随机性需求的前提下，通过缩短订货周期和改变订货s-S策略来考察牛鞭效益对库存的影响。
实训过程
第一轮：在随机性需求和长周期的条件下，订货策略s-S采用15-30
第二轮：在随机性需求和短周期的条件下，订货策略s-S采用15-30。便于和第一轮对比，考察订货周期长短对牛鞭效应的影响。
实训结果
平均需求
需求平均偏差
平均库存
平均拖欠
总成本
零售商
5.83
2.06
0.08
25.03
1002
批发商
5.35
2.95
0.93
12.58
521
分销商
5.60
2.70
0.48
18.83
762
制造商
5.03
2.89
1.53
6.35
284
供应链上游的制造商比下游的零售商，其需求偏差放大了______1.403_______倍。
实训收获
试验表明，在相同的采购周期前提下，不同的订货策略对库存成本的影响程度是不同的。从上述结果中可以看出：需求随机时，安全库存s不同，即使订购相同数量的产品，s越小，库存总成本反而越大。而在第三轮中，通过适当提高安全库存s和订货批量，可以减少库存成本，使库存总成本最优化。