啤酒游戏牛鞭效应

合集下载

基于啤酒游戏对牛鞭效应的思考

基于“啤酒游戏”对“牛鞭效应”的思考“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，是供应链中普遍存在的现象。

“牛鞭效应”的存在直接加重了供应商的供应和库存风险，扰乱生产商的计划安排与营销管理秩序，导致生产、供应、销售的混乱，解决“牛鞭效应”难题是企业正常营销管理和良好的顾客服务的必要前提。

“啤酒游戏”是麻省理工学院斯隆管理学院在20世纪60年代率先开发的，模拟一条啤酒供应链上零售商、分销商和啤酒厂营销主管的决策情况对供应链的巨大影响。

游戏通过零售商、分销商和啤酒厂各自从自己的角度叙述故事的经过，我们能够看到在“啤酒游戏”中，不是有人把事情搞砸，让大家陷入困境的罪魁祸首并不存在，三个角色的意图都是好得不能再好：想服务好自己的顾客，希望产品能在系统中顺利流通，想避免问题的出现。

每个角色都带着良好的动机符合逻辑的对接下来的事情进行预测并做出决定，没有谁不是尽职的人，但危机还是发生了。

“啤酒游戏”所反映的问题是“牛鞭效应”存在供应链上的每一个环节，给供应链上各厂商带来严重后果。

1.牛鞭效应导致啤酒厂盲目生产，加大生产成本啤酒厂过分依赖分销商的销售订单进行产品预测、控制库存及安排生产时间，由于牛鞭效应的存在，导致啤酒厂“情人啤”需求信息过分放大，啤酒厂盲目的加班加点加大生产，以至于“情人啤”库存增加。

同时为了及时满足突然增加的需求，啤酒厂必须加班加点的生产，甚至新建工厂，导致产品成本增加，还可能无法保证产品的质量。

2. 牛鞭效应导致供应链上各厂商库存积压牛鞭效应导致供应链上各厂商库存积压，特别是对于啤酒厂来说，需求严重被放大，库存产品积压严重。

这在现实中是随处可见的，消费者的一点点需求变化可能会被无限放大，以至于市场动荡剧烈。

“啤酒游戏”中的啤酒厂营销主管可能辞职，但危机如果影响工厂的运转，后果将是灾难性的，可能导致裁员或是工厂倒闭。

牛鞭效应与啤酒游戏

周期。这样，在经营一段时间以
后，消费者需求出现微小调整，
随后零售商、批发商、分销商的
订单、库存量相继出现波动，并
且，沿供应链回溯波动幅度越来
越大。
2
“啤酒游戏”问题的反映
消费者
消费者需求的一点变化!!
批发商
零售商
零售商对批发商订单量的扩大
批发商根据自己的判断，明白了需求在增加，加大订单
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。这种信息扭曲的放大作用
在图形显示上很像一甩起的赶牛鞭，因此被称作 2021/8/5牛鞭效应。
并以此为依据参考销售的历史记
录预测未来需求的变化，结合本
期期末库存量向上游的供应商发
出订单。每个经营者从发出订单
到得该订单的订货需要四个经营
8
结论
牛鞭效应
牛鞭效应及其引发的失调对
牛
供应链的运营业绩有较大的负面影响。牛鞭效应增加了成本，降低了反应能力，从
而导致供应链利润下滑。
2021/8/5
9
牛鞭效应的消除
1 提高预测的精确度 2 实现信息共享 3 业务集成；建立伙伴关系 4 订货分级管理；缩短提前期 5 合理分担库存
6 采用业务外包
2021/8/5
7
牛鞭效应的危害
增加了生产成本和库存成本
危害一
危害二
提高了供应链运输成本和相关劳动力成本
危害三
危害四
给供应链每个结点企业的运营都带来负面影响，整个供应链管理会应得十分复杂
2021/8/5
危害五
延长了供应链的补给供货期
降低了供应链内产品的供给水平，导致更多的货物不足现象发生

牛鞭效应和啤酒游戏

结论
• 通过研究牛鞭效应的产生机理，找出削减供应链中牛鞭效 • 应的对策，从而最大程度上使需求信息能更真实地传递到供应 • 链中的各环节，实现销售，供应，生产的信息共享，减少生产的 • 盲目性，控制供应过程的成本，实现供产销成本配置的最优化， • 从而实现社会资源的最优化配置，提高社会资源的利用率。在 • 资源稀缺的今天，这一点显得更为重要。
游戏方法
• 游戏是这样进行的：由一群人，分别扮演制造商、批发商和零售商三种角色，彼此只能透过订单／送货程序来沟通。各个角色拥有独立自主权，可决定该向上游下多少订单、向下游销出多少货物。至于终端消费者，则由游戏自动来扮演。而且，只有零售商才能直接面对消费者。
在啤酒游戏中，消费者需求的一点变化，导致销售商对上游分销商订单量的扩大，分销商根据自己的理性判断，接受需求扩大的信息，然后加大订单量，上游制造商根据自己理性判断，认为消费者需求已大大增加，于是开始扩大生产，加大投入，但其实消费者的需求只有刚开始的那一次！因为需求信息从供应链下游传到上游制造商的加乘效应，导致厂商以为消费者需求大大增加，扩大生产，最终大量的库存积压，面临生产危机。这种需求信息从供应链的下游向上游传递的过程中呈现变动程度逐渐增大的现象。即供应链下游消费需求轻微变动而导致的上游企业生产、经营安排剧烈波动的现象。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，即需求扭曲的现象就是牛鞭效应。
1.1 加乘效应导致生产商盲目生产，生产成本剧增过度的需求变化使企业生产计划变化加剧导致额外成本支出增加，制造商通常依赖分销商的销售订单进行产品预测、设计生产能力、控制库存及安排生产时间，由于存在牛鞭效应，制造商面临的需求波动性很大，这给生产计划带来许多问题， 1.2 牛鞭效应是导致供应链上企业库存积压的原因之一牛鞭效应是导致供应链上企业库存积压的原因之一，特别是对于生产商来说，在需求严重放大时，最后往往导致库存严重积压，影响企业的运转，甚至威胁企业的生存。 1.3 市场上对某一行业热门产品进行盲目投资和重复建设的原因之一消费者需求的一点变化，导致销售商对上游分销商订单量的扩大，分销商根据自己的理性判断，接受了需求扩大的信息。 1。4提前期的长短对于减轻牛鞭效应有着重要的影响提前期的缩短能减轻牛鞭效应，而提前期的增长，则会增大牛鞭效应。这就需要供应链中各成员考虑历史数据、定价季节、促销和销售额等因素，从而提高预测的精确度，减少牛效应。

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。

啤酒实验与牛鞭效应实验总结

可以看到，由于我们在库存控制上的努力，使得库存总水平较低，并且缺货发生概率很少。因此图中利润变化趋势和下游批发商订单趋势基本一致。但是由于供应链上下游之间不能信息交流，从而对下游需求预测不准，加上库存成本和缺货的发生，造成利润在第2、6、23周出现负值。但是总体上获利很大
数据分析
数据分析
生产商数据分析
（2）缩短提前期
既然提前期的存在会加大牛鞭效应的影响，那么缩短这个期间就是解决问题的手段之一。周期缩短了，这段时间里所需的存货数量减少，订货的灵活性增加，同时减小了缺货的可能性。所以，可以通过外包、频繁送货等手段缩短订货周期。
（3）有效预测需求
即使每个阶段的供应商使用同样的需求数据，仍然可能因预测方法和判断方式的不同而引发牛鞭效应，因此科学的预测方法和准确的经验判断也不可或缺。当然，这种方法对于信息共享的要求也是很高的。
数据分析
数据分析
经销商数据分析
我们可以得到制定的新定单轨迹与接收下游的新订单变化趋势之间的规律：高库存保障二者走势趋同，而库存减少后二者就会差距很大。作为经销商我们的成功之处在于：很少有缺货现象，同时库存水平总体不高，进而获得了较高的利润。
数据分析
数据分析
经销商数据分析
同样的，这里的利润值也是原利润的30%
三、蝴蝶效应
虽然本次实验，我们只做了26周，但那样一个小幅的扰动，透过整个系统的加乘作用，竟使得大家的订购量都大幅增加。当随着周期的增加，整个系统都将有巨大变化。（就如混沌理论所说的“蝴蝶效应”一般— —佛罗里达的暴风，是由于北京的一只蝴蝶翅膀挥动了一下而引起的）。
汇总分析
汇总分析
分析产生牛鞭效应的原因通过对数据的分析可知牛鞭效应产生的原因是因为是试验中息的透明度不够，供应商，经销商，批发商，零售商之间信息发生扭曲，从而导致各环节出现问题，综合作用后对供应链造成了消极影响。

啤酒游戏心得体会

牛鞭效应-啤酒游戏实验报告一、“牛鞭效应”的定义、产生原因1.定义：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”。

(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，导致了需求信息出现越来越大的波动。

)“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。

2.产生原因：“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订单的牺牲品；反过来它又进一步夸大了对供应商的订单。

“牛鞭效应”是对需求信息在供应链中扭曲传递的一种形象的描述。

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。

二、减少“牛鞭效应”的方法策略通过这次的“啤酒游戏”我们对牛鞭效应也有了更深一步的理解。

啤酒游戏中所反映的问题是“牛鞭效应”存在供应链上的每一个环节，给供应链上各厂商带来严重后果。

消费者需求的一点变化，导致零售商对分销商订单量的扩大，批发商根据自己的判断，明白了需求在逐渐增加。

需求增加的信息从批发商处传到生产商处时又被放大，导致生产商以为消费者需求大大增加。

这样啤酒厂就会大量生产啤酒。

使得后期的啤酒供给逐渐增加，大大超过了消费者的需求，这就造成极大的浪费。

此外，牛鞭效应导致供应链上各厂商库存积压，特别是对于生产商来说，需求严重被放大，库存产品积压非常严重。

啤酒游戏与牛鞭效应

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。
该游戏是一个生产和配送单一品牌啤酒、出货时间延迟、资讯不足的产销模拟系统中进行的。在该游戏中，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，但新收到订货数量却开始骤降。
避免使用多种方法更新需求预测
打破大批量订购
稳定价格消除短缺情况下的博弈行为
供应商应根据一定标准将销售商进行分类，对于不同的销售商划分不同的等级，对他们的订货实行分级管理，如对于一般销售商的订货实行满足管理，对于重要销售商的订货进行充分管理，对于关键销售商的订货实现完美管理，这样就可以通过管住关键销售商和重要销售商来减少变异概率。使用外包服务，如第三方物流也可以缩短提前期和使小批订货实现规模经营，这样销售商就无须从同一个供应商那里一次性大批订货。虽然这样会增加额外的处理费用和管理费用，但只要所节省的费用比额外的费用大。
主要角色是零售商、批发商、制造商。各个角色拥有独立自主权，可决定该向上游下多少订单、向下游销出多少货物。终端消费者，则由游戏自动来扮演。而且，只有零售商才能直接面对消费者。
下游零售商、中游批发商、上游制造商，起初都严重缺货，后来却严重积货。结果并没有所谓的「客户需求暴起暴落」现象。那么，问题出在哪里呢？该怪罪谁？
“牛鞭效应”所造成的需求大幅度变化对每个经营者都是棘手的难题，都将可能导致企业生产安排不当（规模过大或过小），运输不合理，库存过多，企业对市场化反应慢，客户满意程度下降，造成收益减少。表面上看，“牛鞭效应”表现为需求的不确定，但实质上，这种不确定却是由于需求变化的信息在由供应链下游企业向上游企业传导过程中被扭曲、进而扭曲被放大的结果。“牛鞭效应” 产生的原因复杂多样，涉及到企业的营销、物流、生产各个领域。但简单来讲，这些原因主要有两大类，一类是系统原因；一类是管理原因。两种原因纠结在一起，共同作用提高了企业经营成本，对产品供应链造成消极影响。

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。

啤酒游戏

• 提高服务和降低库存无法同时实现？
•
该“啤酒游戏”，用于介绍和解释“牛鞭效应”现象，游戏者扮演供应链中不同的角色，唯一的目标是尽量扮演好自己的角色，使得自己的成本最低，利润最大。他们的总体目标是使得整体供应链的总体成本最小化。通过参与，游戏者能够了解到：
– – – 什么是“牛鞭效应”？在供应链中“牛鞭效应”是如何产生的？ “牛鞭效应”对供应链运营绩效有什么不良影响？
牛鞭效应
• 随着往供应链上游前进需求变动程序增大的现象即著名的“牛鞭效应”
牛鞭效应两种表现
• 需求变异加速放大原理 • 欠货 --- 存货：先是库存不足，然后库存过多
牛鞭效应原因
• • • • • 需求预测提前期批量订货价格波动定单膨胀
牛鞭效应解决方案
• • • • 减少不确定性减少变动性缩短提前期战略伙伴关系
25.0 0.68 8.1 1.40 2.3 2.00
20.0 0.84 6.7 1.50 2.0 2.05
16.0 1.00 5.5 1.60 1.4 2.20
15.0 1.04 5.0 1.65 1.0 2.33
13.6 1.10 4.0 1.75
定期订货法
一、定期订货法的概念和基本原理 1 ．概念：定期订货法是按预先确定的订货时间间隔进行订货补充的库存管理方法。 2．基本原理：预先确定一个订货周期T和最高库存量Qmax，周期性的检查库存，根据最高库存量、实际库存、在途订货量和待出库商品数量，计算出每次订货批量，发出订货指令，组织订货。
定期订货法
其库存的变化如图所示：
定期订货法原理
• 目标库存水平的确定目标库存水平是满足订货期加上提前期的时间内的需求量。它包括两部分：

啤酒游戏及其牛鞭效应的vensim模拟

啤酒游戏及其牛鞭效应的vensim模拟啤酒游戏：该游戏是由麻省理工学院斯隆治理学院在20世纪60年代创立的库存治理策略游戏，该游戏形象地反映出牛鞭效应的存在及阻碍。

几十年来，游戏的参加者成千上万，但游戏总是产生类似的结果。

因此游戏产生恶劣结果的缘故必定超出个人因素, 这些缘故必定是藏在游戏本身的结构里。

在游戏中，零售商通过向某一批发商订货，来响应顾客要求购买的啤酒订单，批发商通过向生产啤酒的工厂订货来响应那个订单。

该实验分成三组，分别扮演零售经理、批发经理和工厂经理。

每一组都以最优的方式治理库存，准确订货以使利润最大化。

案例介绍：此案例要紧是通过模拟啤酒游戏来仿真供应链中的牛鞭效应，从为改善牛鞭效应来提供关心。

第一假设啤酒游戏中包含零售商、批发商、供应商三个成员。

同时对游戏中的参数进行如下假设：市场对啤酒的前4周的需求率为1000周/箱，在5周时开始随机波动，波动幅度为±200，均值为0，波动次数为100次，随机因子为4个。

假设各节点初始库存和期望库存为3000箱，期望库存连续时刻为3周，库存调整时刻为4周，移动平均时刻为5周，生产延迟时刻和运输延迟时刻均为3周，不存在订单延迟。

仿真时刻为0～200周，仿真步长为1周。

期望库存等于期望库存连续时刻和各节点的销售推测之积。

(01) FINAL TIME = 100Units: MonthThe final time for the simulation.(02) INITIAL TIME = 0Units: MonthThe initial time for the simulation.(03) SAVEPER =TIME STEPUnits: Month [0,?]The frequency with which output is stored.(04) TIME STEP = 1Units: Month [0,?]The time step for the simulation.(05) 市场需求率=1000+if then else(Time>4,random normal(-200,200,0,100,4),0) Units: **undefined**(06) 库存调整时刻=4Units: **undefined**(07) 批发商发货率=delay3(零售商订单,运输延迟)Units: **undefined**(08) 批发商库存= INTEG (生产商发货率-批发商发货率,3000)Units: **undefined**(09) 批发商期望库存=批发商销售推测*期望库存覆盖时刻Units: **undefined**(10) 批发商订单=max(0,批发商销售推测+(批发商期望库存-批发商库存)/库存调整时刻)Units: **undefined**(11) 批发商销售推测=smooth(批发商发货率,移动平均时刻)Units: **undefined**(12) 期望库存覆盖时刻=3Units: **undefined**(13) 生产商发货率=delay3(批发商订单,运输延迟)Units: **undefined**(14) 生产商库存= INTEG (生产商生产率-生产商发货率,3000)Units: **undefined**(15) 生产商期望库存=期望库存覆盖时刻*生产商销售推测Units: **undefined**(16) 生产商生产率=delay3(生产商生产需求,生产延迟)Units: **undefined**(17) 生产商生产需求=max(0,生产商销售推测+(生产商期望库存-生产商库存)/库存调整时刻)Units: **undefined**(18) 生产商销售推测=smooth(生产商发货率,移动平均时刻)Units: **undefined**(19) 生产延迟=3Units: **undefined**(20) 移动平均时刻=5Units: **undefined**(21) 运输延迟=3Units: **undefined**(22) 零售商库存= INTEG (批发商发货率-市场需求率,3000)Units: **undefined**(23) 零售商期望库存=期望库存覆盖时刻*零售商销售推测Units: **undefined**(24) 零售商订单=max(0,零售商销售推测+(零售商期望库存-零售商库存)/库存调整时刻)Units: **undefined**(25) 零售商销售推测=smooth(市场需求率,移动平均时刻) Units: **undefined**运行结果，能够看到牛鞭效应明显。

《啤酒游戏牛鞭效应》课件

案例三：某零售企业的需求预测优化
总结词：应对不足
详细描述：某零售企业虽然采用了需求预测模型，但由于数据准确性和模型更新不及时，导致预测结果不准确，牛鞭效应问题依然严重。企业需要加强数据管理和模型优化，提高预测准确性。
05
总结与展望
牛鞭效应的重要性和影响
牛鞭效应对供应链管理的影响
01
牛鞭效应会导致供应链中的需求信息放大，进而影响企业的生
03
牛鞭效应的应对措施
信息共享
建立信息共享平台
通过建立供应链信息共享平台，实现各节点企业之间的信息实时交换，减少信息传递过程中的失真和
延误。
强化信息沟通
加强各节点企业之间的沟通与协作，确保信息传递的准确性和及时性，降低
牛鞭效应的影响。
建立信息反馈机制
建立有效的信息反馈机制，鼓励各节点企业及时反馈市场需求和库存变化情况，以便更好地调整生产
9字
探索更加有效的预测方法和技术，以提高需求预测的准确性和可靠性。
9字
关注新技术和新理念在供应链管理中的应用，如区块链技术、人工智能等，为解决牛鞭效应问题提供新的思路和解决方案。
谢谢您的聆听
THANKS
产和库存管理，导致资源浪费和增加运营成本。
对企业竞争力的影响
02
由于牛鞭效应的存在，企业难以准确预测和应对市场需求，导
致产品供应不足或过剩，影响企业的竞争力。
对整个社会经济的影响
03
牛鞭效应会导致整个社会资源的浪费和经济效率的降低，影响
经济的稳定和发展。
应对牛鞭效应的挑战与机遇
面临的挑战
如何准确识别和度量牛鞭效应、如何协调供应链各方的利益和目标、如何提高供应链的透明度和协同性等。

案例二基于啤酒游戏的供应链牛鞭效应分析与研究

• SIMULINK是MATLAB提供的实现动态系统建模和仿真的一个软件包，它适用于连续系统和离散系统，也适用于线性系统和非线性系统。它采用系统模块直观的描述系统典型环节，因此可十分方便的建立系统模型而不需花较多时间编程。此软件有两个明显的功能：仿真和连接，亦即可以利用鼠标器在模型窗口上画出所需的控制系统模型，然后利用该软件提供的功能来对系统直接进行仿真。很明显，这种做法使得一个很复杂系统的输入变得相当容易。因此，本文选用 SIMULINK作为仿真语言。
• 二、国内外研究现状
目前对供应链中牛鞭效应的研究国外学者起步较早，大多数的研究侧重于证实牛鞭效应的存在，分析可能产生的原因，提出一些降低和缓解牛鞭效应影响的方法。
到目前为止，牛鞭效应的的研究工作主要集中于三个方面:第一，牛鞭效应的存在性;第二，牛鞭效应的定量化研究;第三，对牛鞭效应的抑制及其稳定性优化。但目前的研究尚处于游离阶段，绝大多数的文献往往是对上述三个方面的其中一个或两个方面进行研究。
由图可知，在某一周顾客需求突增后，库存量的波动直至40周后才变得平稳。
Step Response
订货量（订货单位）
时间（订货周期）（sec）图4-5 订货量曲线
图4-5表明，在某一周顾客需求突增后，零售商的订货量将会产生较长时间（即大于10周）的波动，直至40周后才变得平稳。
Dt
应链模型。假设以下的事件序列:在每个周期t，零售商①接收下游订单,②满足下游需求,③收到上游来货,④察看库存水平,⑤向上游发出订单。在零售商发出订单和接收到货物之间有一个固定的时间间隔，因此在一个周期t末发出的订单将在周期t+L的开始接收到货物。特别是，提前期L包含一段时间的订单传送和TP时间周期的商品生产和发送。这里假设订单传送为1个周期，TP=3倍的时间周期。

啤酒游戏牛鞭效应

在供应链上订货数量变动的放大
20
Order Quantity
用户的购买数量
Order Quantity
20 15 10 5
零售商的订货数量
15 10 5 0 Time
0
Time
批发商订货数量
20
Order Quantity
Order Quantity
制造商的订货数量
20 15 10 5
15 10 5 0 Time
订货提前期订货提前期订货提前期
生产提前期
生产厂
交货提前期
销售商
交货提前期
批发商
交货提前期
零售商
顾客
订单量（需求）
订单量（需求）
订单量（需求）
订单量（需求）
生产厂
批发（分销）商
零售商
客户（消费）
存货流动
牛鞭效应的主要因素
每周在一张表单上填上数目交给司机，平均4周后，所订的啤酒可以送到，只是订购的不是以箱计，而是整批的。每周销给零售商的总数量都差不多是 4 卡车的量，所以，批发商固定每周向制造商订 4 卡车的情人啤酒，维持 12 卡车的库存。
制造商有欠货的问题，从制造到出货的准备至少要2周的时间。
4. 价格波动零售商设法在低价时多存储商品，例如对市场的分析，促销打折活动等； 5. 定单的膨胀零售商和分销商怀疑一种产品可能会短缺，到时供应商的供货量会对订货量打折，因此提出一个较大的定货量。
减少牛鞭效应的措施 1，减少不确定性集中信息，为供应链各成员提供实际顾客需求的全部信息； 2，减少变动性通过利用如“天天低价 ”（EDLP）等策略来减少顾客需求的变动性； 3，缩短提前期 4，战略伙伴关系制造商自己根据各种信息，确定生产、库存、向零售商运输产品，而不依赖零售商发出的定单。

供应链牛鞭效应与啤酒游戏

制造商对供应商的订单
批发商订单
600 500 400 300 200 100 0
制造商订单
600 500 400 300 200 100 0 1 5 9 13 17 21 25 29 37 41
13
17
21
25
29
33
37
41
1
5
9
时间
时间
41
1
5
9
订单大小
制造商的订单零售商的订单客户需求批发商的订单
通过该游戏使学员们到有几点认识：
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，认识到自己若想成功，必须其他人能成功。 4、突破一定的习惯思维方式，以结构性或系统性的思考才能找到问题并有改善的可能。 5、避免组织学习的障碍。

“啤酒游戏”的不足
供应链的企业数量固定、流程环节稀少、运作环境简单。没有考虑多产品在供应链中流通的情况。没有考虑到供应链中产品的转变。没有考虑到制造企业的专有属性，比如生产准备时间、设备可靠性和产品质量问题等。没有考虑生产能力分配问题，但事实证明，这是生产企业的一个主要约束条件，尤其在多产品情况下。各个企业的结构同质，没有考虑不同企业的特性。
联合库存管理
二、采用拉动型的供应链战略
拉动型供应链

三、缩短订购提前期
定购提前期与预测误差的关系
四、建立供应链模型，实现供应链整体效率
最大化（1）建立目标函数（2）建立约束条件运用管理运筹学的知识对效率模型求解，确定在变动因素下，实现供应链的最佳效率，从而消弱牛鞭效应的负面影响。

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。

牛鞭效应在啤酒游戏中的运用

牛鞭效应在啤酒游戏中的运用牛鞭效应是指获得奖励的激励，可以使个体表现出更强的动力和努力，以期望获得更多的奖励。

在各种社交场合中，啤酒游戏成为了大家喜爱的娱乐活动。

而牛鞭效应的运用也使得这个游戏更加有趣和刺激，将参与者积极性调动起来，给予他们更多参与和奉献的动力。

首先，牛鞭效应可以激发参与者之间的竞争。

在啤酒游戏中，通常会有多个参与者同时参与。

每个参与者都希望能够成为最后的胜利者，获得最多的奖励。

而通过牛鞭效应的运用，参与者们会感受到奖励越多，他们就越有动力去争取更多的胜利。

这样一来，参与者们之间的竞争就会越来越激烈，他们会竭尽全力去赢得比赛。

这不仅增加了游戏的乐趣，也使得游戏更加具有挑战性。

其次，牛鞭效应可以增加参与者对游戏的投入。

在啤酒游戏中，参与者需要付出一定的时间和努力来完成任务，从而获得奖励。

而通过牛鞭效应的运用，参与者会意识到付出越多，他们获得的奖励也会越多。

这样一来，参与者们就会更加主动地参与游戏，投入更多的精力和注意力。

他们会更加积极地思考策略，寻找更多的机会来获得奖励。

这不仅使得参与者对游戏更加感兴趣，也增加了他们的参与度。

再次，牛鞭效应可以提升参与者的团队合作意识。

在啤酒游戏中，参与者通常会分成不同的团队或小组进行竞争。

而通过牛鞭效应的运用，每个团队的成员会明白只有团结一心，共同努力，才能够获得更多的奖励。

这样一来，参与者们就会更加注重团队合作，相互协作，共同为团队争取胜利。

他们会更加积极地交流合作，互相支持，共同攻克难关。

这不仅增强了团队之间的凝聚力，也加深了参与者之间的友谊。

最后，牛鞭效应可以增加参与者们对于游戏的留存度。

在啤酒游戏中，通过牛鞭效应的运用，参与者获得的奖励越多，他们对于游戏的兴趣和热情也会越高。

这样一来，参与者会更加愿意参与到游戏中，并且持续投入时间和精力。

他们会对游戏产生更大的依赖性，更加期待下一次的参与和奉献。

这不仅提高了游戏的可玩性，也增加了游戏的用户粘性。

2021年啤酒游戏实验报告3

啤酒游戏实验报告一、试验目（1）充足认识牛鞭效应原理并深刻体会其对于供给链影响。

（2）经过实训充足了解供给链管理系统化思想。

（3）了解不一样角色之间互动关系, 深刻认识信息沟通必需性。

二、试验原理1、牛鞭效应（Bullwhip effect ）指营销过程中需求变异放大现象被通俗地称为“牛鞭效应”, 是指供给链上信息流从最终用户向原始供给商端传输时候, 因为无法有效地实现信息共享, 使得信息扭曲而逐步放大, 造成了需求信息出现越来越大波动。

这是营销过程中一个高风险现象, 它直接加重了供给商供给和库存风险, 甚至扰乱生产商计划安排与营销管理秩序, 造成生产、供给、营销混乱, 处理“牛鞭效应”难题是企业正常营销管理和良好用户服务必需前提。

2、“牛鞭”效应产生原因是需求信息在沿着供给链向上传输过程中被不停曲解。

企业产品配送成为被零售商所夸大订单牺牲品; 反过来它又深入夸大了对供给商订单。

其基础思想是: 当供给链上各节点企业只依据来自其相邻下级企业需求信息进行生产或者供给决议时, 需求信息不真实性会沿着供给链逆流而上, 产生逐层放大现象。

试着想象用户手中拿着一根鞭子, 同时购置心理不停改变, 鞭子也不停跟着摆动, 鞭子越长摆动越大。

处理长鞭效应最好方法是将这个鞭子缩得越短越好, 这么引发改变也会很小。

三、试验结果分析（一）角色分配（二）数据计算说明: （单位: 元/瓶）（三）结果分析及体会1、消费者——xx（1）试验数据表注明: 作为消费者, 天天都需要喝啤酒, 影响我购置啤酒数量原因也有很多, 在本例中, 我们只简单地选择了天气改变这个原因对于试验所造成影响。

（2）相关量改变曲线从上面市场需求量曲线可知, 啤酒市场需求特征是: 需求量总体上下波动较强, 最高点需求量达成32个, 最少时只要10个, 不过每个点之间改变幅度并不是很大。

（3）心得体会在此次试验中, 我担当是消费者角色, 关键任务就是依据合理改变原因, 适时合理地调整自己天天需求量, 然后告诉零售商自己每个工作日需求量, 让她依据我需求量来调整自己库存, 以做到既要满足我需求量, 同时尽可能降低自己库存成本, 达成利润最大化。