牛鞭效应与啤酒游戏
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。
啤酒游戏实验心得
啤酒游戏实验心得第一篇：啤酒游戏实验心得啤酒游戏实验心得实验结果分析根据实验数据做出以下图表进行分析从消费者到生产商的过程可看出需求变异程度逐渐增大，牛鞭效应明显。
牛鞭效应产生的原因按照游戏规则不与上游商家交流信息，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。
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商家传递时，无法有效地实现信息的共享，从而使得信息扭曲逐渐放大，导致需求信息出现越来越大的波动，就如上图表所示，从零售商的订货量就和市场需求量之间就开始有差额地波动，第七周时，零售商的波动的幅度就明显增大，导致紧随的生产商波动幅度进一步增大。
造成需求扭曲的原因有：供货时间：供货时间是下级商家向上级商家订货后，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，就可能缺货，为快速满足客户需要就会增加这种货物的库存量，即安全库存。
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。
安全库存沿着供应链向上，在各级供应商那里不断累积，这就造成需求扭曲的主要原因之一。
预测误差：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。
零售商往往根据历史销售量及现实销售情况进行预测，确定一个较为客观的订货量。
为保证这个订货量及时可得，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生产商订货。
供应商特别越往供应链上游的供应商的订货偏差越来越大。
如第7周的市场需求量是121，为保证供应，零售商会在121的基础上增加16.7%向生产商订货140，而生产商为保证零售商的需要，于是按照140来生产，并且考虑到货损等情况，又会加量生产。
人为制造需求扭曲:比如商业折扣和促销,造成顾客消费量骤增,供不应求,许多零售商会一次购买比预定需求量多得多的商品，此时零售商订货量没有反映实际需求的变化，夸大可需求量，因此零售商会进行一定数量放大后向生产商订货。
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。
啤酒游戏与牛鞭效应
从这个啤酒游戏的教训，可知：结构会 影响系统的总体行为。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...能怪罪任何一个份 子吗？
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。
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？
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。
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。
物流与供应链管理--啤酒游戏分析
啤酒游戏实验报告一、实验名称：啤酒游戏。
二、实验地点: 12教515实验时间：14至15周课时三、实验目的、要求：(一)目的：通过本游戏让学生分析并了解市场经济生活中出现的牛鞭效应。
同时加强同学的分析能力，使同学学会系统思考，学会从经验中学习。
（二）要求：（1）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）提交实验报告。
四、实验道具：纸牌若干张；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）1、每次游戏分轮进行，一轮就代表一天，一次游戏共进行30天，即30轮。
2、每天都会有顾客到零售商那里去买啤酒。
每天消费者会从扑克牌中抽一张牌，牌的点数在5到10之间，这就是最终消费者购买的啤酒罐数。
这张牌消费者只给零售商看，批发商和制造商是看不到的。
当然零售商也要保守秘密，不能告诉其他人。
如若违例，取消资格，并影响全组的成绩。
零售商从自己的柜台里拿出啤酒来给顾客，然后再向批发商订货，每天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。
如果柜台里的啤酒不够的话，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啤酒给零售商，2元一罐。
批发商有一个仓库，每天都可以从自己的库存中尽可能满足零售商的订单。
同时，每天有一次向制造商订货的机会，订货价是1.5元。
啤酒游戏中的牛鞭效应心得体会
啤酒游戏———牛鞭效应团队成员：王义军（201005930）马文宇（201005946）桑晶晶（201005943）柳丽丽（201005940）郭云冬（201005953）在物流与供应链管理课上老师带我们做了啤酒游戏，不仅让我学到了相关的理论知识，了解现实中企业的运行机制，理解牛鞭效应的深刻含义。
同时在游戏的过程中，带给我许多在生活和人生中非常有意义的启迪。
啤酒游戏是这样进行的：老师把班上的同学，每两个人一组，分别扮演供应商、制造商、批发商、零售商和消费者五种角色，彼此只能透过传送单／送货程序来沟通。
进货提前期设置为2周，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。
我们组是一个特殊的群体，即充当消费者和供应商以及物流公司。
以下是我们的游戏心得：首先，这个游戏有相互联系的一条链子来完成，每个环节是不同的角色，这必然决定在游戏中各个环节的人是合作伙伴的关系，只有在游戏中各个环节相互配合才能顺利的完成游戏。
在游戏的过程中，深有体会。
在当今竞争如此激烈的社会中，何尝不是一个需要合作的年代，单凭自己的一腔热血，恐难有作为。
不依靠和他人一起合作，脱离团队，注定是被这样一个残酷的社会被淘汰的。
其次，在游戏中，在中间的环节会有存货或缺货的的现象。
如果向上游采购太多，大于下游的需求量，便会出现存货，存货是需要成本的。
采购太少，不足以供应下游便会缺货，同样会需要成本。
因此整个游戏的过程中我们需要对下游需求有敏锐的预测能力，来控制存货和缺货的幅度，这需要冷静的决策。
而在以往的生活中我们又有多少次的决策失误，失去了多少应该抓住的机遇？拥有超强的决策能力往往决定你在一生中是否会成功。
很多时候机会与我们擦肩而过，我们又该怎样去抓住？值的我们去思考。
第三，游戏中，由于信息不对称，我们往往难以预测下游啤酒的需求量会有什么样的变化。
只有通过以往数据总结规律和经验来决定，然而，瞬息万变的环境让我们难以准确的预测。
供应链啤酒游戏
供应链啤酒游戏论文选做题目：啤酒游戏论文:牛鞭效应就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，这就是逐级放大的牛鞭效应(The Bullwhip Effect)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。
Sterman在库存管理场景实验中，用“啤酒游戏”（Beer Distribution Game）证实了牛鞭效应，认为供应链中的成员是非理性的,并主张通过加强个人教育来弱化牛鞭效应。
这个实践以四人为一组，分别代表供应链中的生产商、经销商、批发商和零售商。
实验过程中，由指导教师代表消费者发出订货，每个经营者将根据本期从各自下游经营者收到的订单发出货物，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。
任意两个经营者之间的订单传递需要两个经营周期，货物的运送也需要两个经营周期，换句话讲，每个经营者从发出订单到得该订单的订货需要四个经营周期。
这样，在经营一段时间以后，首先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，“牛鞭效应”的痕迹越来越明显。
这个游戏在《第五项修炼》与《供应链系统设计》这两本书中均有极为详细的解释。
结论该故事讲的是啤酒的制造商、批发商和零售商之间的关系。
原本三者之闻的销售、批发和制造基本维持了一种“平衡状态”。
就生产商、批发商和零售商而言，距离终端越远，对市场需求的把握度越弱，由此引起的库存波动也越大。
与实际需求量的偏差也越大．信息不畅通，供应链各环节相互分割，仅从自身利益着眼，要么，订单奇大；要么。
订单骤减，这样剧烈的动荡，势必使整个系统处于非良性运转中，严重者将使整个供应链系统陷于瘫痪状态．“牛鞭效应”还与企业所处的物流环境有极大关联。
订货交易成本的存在，运输中规模经济的影响，乃至订单处理、仓储管理的落后，现代化通信手段的匮乏，都会直接导致经营者延长订货周期，加大订批量。
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：
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。
啤酒游戏思考题
思考题1、什么是牛鞭效应？它是怎么产生的？牛鞭效应就是指供应链下游消费需求轻微变动而导致的上游企业生产、经营安排的剧烈波动现象，简单的说就是订货量在供应链上被逐级放大。
产生的原因：①需求预测修正，用下一级历史定单量进行需求预测，再根据需求信息进行修正后发出采购订单，从而导致每一级的需求放大②应付需求不确定性，应付需求不确定性的手段是保持安全库存，为了能够保持一定的库存量，从而使销售商加大订货量。
③订货提前期长，订货提前期越长，及时补货难度越大，所需周转库存越大，所需安全库存也就越大，因此，为了防止缺货，订货批量放大程度就越大。
④短缺博弈，零售商倾向在缺货期扩大订货量、避免断货，从而造成订单膨胀。
⑤订货批量决策，为享受批量价格折扣、降低采购成本，导致订货量往往被人为加大。
⑥价格波动，促销使零售商在低价时大量订购，人为导致订货量高于市场实际需求量，从而导致下游供应商都逐步扩大订单量。
2、游戏过程中你是怎样进行需求预测的？有什么值得改进的地方吗？你认为预测水平的提高有助于降低牛鞭效应吗？由于游戏中商品与订单仅仅在相邻两个节点之间传递，不能跨节点，所以供应链节点之间信息隔绝。
故作为批发商，我们的需求预测主要是根据零售商的订单与相应的库存量。
改进：由于信息不能有效的分享，所以在需求预测过程中仍有许多值得改进的地方。
其一，批发商不能片面的根据零售商的订单从而确定自己的需求，应该在预测时适当地把握市场需求，从而防止需求量过大。
其二，在需求预测中，缺少与上下游的沟通，应及时与上下各节点进行交流，使得信息被有效的利用，从而提高需求预测。
其三，在游戏中，我们发现订货量波动起伏过于剧烈，所以我们在向分销商每期的订单中，尽量控制保持需求量，从而减少大幅度波动。
从游戏中存在的问题中，可得出预测水平的提高有助于降低牛鞭效应，如果需求预测进行不断的提高，就能缓解需求量逐级放大的程度。
3、造成订单剧烈波动的原因是什么？如何解决或者缓解这种现象？造成订单剧烈波动的原因：①市场信息没有有效地传递与共享，由于各节点间信息是隔绝的，所以不能准确地把握市场需求量，所以导致我们批发商在向分销商订货时，放大了订单量，从而导致订单逐级增加。
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
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
• 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。
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。
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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
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
8
结论
牛鞭效应
牛牛鞭效应及其引发的失调对供
.
3
游戏中的问题
.
4
游戏中问题的解决
.
5
其实，这里没有谁是那个导致错误
啤酒游戏
的一方，各部门之间缺少足够的沟 通与交流，各自只盯住自己眼前的
游戏总结
任务，而忽略了横向与纵向的渠道
发展与趋势，也因为长久的平稳而
忽略了市场的在可“能啤引起酒的游起伏戏状”况中。，每个人都认为这种结局的
原因不是自己造成的而是别人。产品之所以
需求信息能更真实地传递到供应
链中的各个部门，实现信息共享，
减少生产的盲目性，控制供应过 . 程的成本，实现资源的优化配置 6
牛鞭效应产生的根本原因
牛鞭效应
在供应链中上，下游企业间缺乏 沟通的信任机制，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上 不断地被扭曲
.
7
牛鞭效应的危害
牛鞭效应 与
啤酒游戏
.
பைடு நூலகம்
1
牛鞭效应与啤酒游戏
牛鞭效应
啤酒游戏
这个游戏以四人为一组，分别代
是供应链上的
表供应链中的生产商、经销商、
一种需求变异变大现象。 批发商和零售商。实验过程中，
是供应链上的信息
每个经营者将根据本期从各自下
流从最终用户向原始供应 游经营者收到的订单发出货物，
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。 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
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
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
生产商
生产商明 白了需求 在逐渐增 加，大量 生产啤酒
大量积压,零售商认为：一是消费者的无序的
消费行为； 二是批发商的供货不及时。批发
商则认为是零售商的盲目扩大订货量和制造
商的备货不足。制造商则认为,他扩大生产完
全是根据订购量的上升而决定的,以销售量定
生产量完全是合情合理的。至于迟交货也是
正常的。因为生产周期是无法改变的。
~
我们需要做的就是最大程度上使
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。
.
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
.
10
THANK
.
11