牛鞭效应总结
牛鞭效应实验心得
现代物流管理牛鞭效应实验心得—杜国贤这次实验内容大概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，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，也就被形象地称为长鞭效应。
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。
第一个是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。
通过网络平台模拟供应链上各节点操作决策的环境，通过亲身实践加深了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，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；体验牛鞭效应现象的产生，并分析其产生原因；分析如何减小牛鞭效应。
通过实验大概了解牛鞭效应产生的原因，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。
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第二个有信息共享的多级库存管理供应链在信息共享的运作下，信息的种类很多，有库存信息、原料和订单信息、供应或生产能力等。
牛鞭效应
牛鞭效应一、“牛鞭效应”（一）产生“牛鞭效应”的原因分析牛鞭效应，是经济学的一个术语，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，此信息扭曲的放大作用在图形上很像很一根甩起牛鞭，因此被形象地称为牛鞭效应。
其形成原因主要有以下四个方面：1．需求预测在传统供应链中的上游节点企业总是以直接下游节点企业或用户的需求信息作为自己需求预测的依据，并在此基础上安排市场调度，协调生产能力，控制库存和生产资源。
这一需求信息的产生过程是导致产生“牛鞭效应”的主要因素。
2．批量订货下游企业在向上游企业订货时，总要考虑其进货成本与库存成本。
为了减少订货频率，降低成本，企业总是在需求累计到一定程度或者在一个周期后才向上游企业发出订单，这样就形成了需求的变动。
一般来说，分批订货决策比订单订货决策需求的变动性更大。
此外，由于订货的随机性，当很多顾客的订货周期重叠时，即很多顾客在同一时间订货，需求高度集中，从而导致“牛鞭效应”高峰的出现。
3．价格波动在市场经济条件下，商品的价格不但受到产品的内在价值的影响，而且在很大程度上还受市场供求关系的影响。
所以制造商的产品价格波动是非常平常的事情。
当产品价格在一定范围内随机变化时，零售商的最优订货决策是价格低时扩大订货，价格高时减少订货。
另外，由于在某些时期对大量采购提供促销和打折措施，导致不正常的订货或销量，从而加剧了“牛鞭效应”。
4．短缺博弈短缺博弈又称订单膨胀。
当制造商的生产能力不能满足潜在的需求时，制造商理性的决策是按客户订货量的一定比例实施定量配给。
买方为了维持正常甚至更大的货物量，就会在订货时故意提高订货量,而当需求降温后,订货又突然下降甚至取消。
由于供应商无法获取准确、真实的需求信息,常常为这些抽象需求信息付出超量存货、增加生产能力或赶工引起成本增加的代价，从而导致“牛鞭效应”的加剧。
供应链中的牛鞭效应分析
供应链中的牛鞭效应分析供应链中的牛鞭效应，又被称为小球效应或者正弦波效应，指的是在供应链中，由于信息传递和订单传递的延迟，对需求的错误估计和产品生产的滞后性会导致供应链的波动放大。
这一现象在现代供应链管理中是非常常见的，对企业的生产和经营都会产生深远的影响。
1. 牛鞭效应的概念在供应链中，每个环节之间存在着一定的延迟时间，包括供应商的生产周期、运输时间、订单处理时间等。
而在这些环节中，由于信息传递不够及时或者由于需求的错误估计，会导致每个环节的决策都存在一定程度的偏差。
这种偏差在不断地叠加和放大之后，就会形成牛鞭效应，呈现出波动增长的特点。
通常情况下，牛鞭效应会表现为需求的小幅波动，但是在供应链中的表现却是周期性的大幅波动，这是因为每一个环节都会对前一环节的波动做出反应，并且每一个环节的反应都会放大原有的波动。
这就会导致在供应链中出现过剩和缺货的现象，从而影响整个供应链的运转。
2. 牛鞭效应在供应链中的表现在实际的供应链管理中，牛鞭效应表现出来的形式多种多样，但是大致可以总结为以下几种情况：（1）需求的不确定性导致的波动：由于消费者需求的不确定性，会导致零售商对产品需求的估计产生偏差，从而给供应链中的每个环节带来不确定性，形成需求的波动。
这种波动在向上游传递的过程中会不断叠加和放大，从而导致整个供应链的波动增长。
（2）批量订货带来的波动：当供应链中的一个环节面临需求增长时，为了应对这种增长，通常会选择进行批量订货。
但是由于批量订货的周期性和间歇性，会导致供应链中出现周期性的波动和小周期的缺货或过剩现象。
（3）信息传递的延迟带来的波动：在供应链中，由于信息传递的延迟，可能导致每个环节对需求的反应都存在一定程度的滞后，而这种滞后又会导致波动的放大。
（4）价格波动带来的效应：市场价格的波动也会对整个供应链产生影响，当市场价格上涨时，供应链中的每个环节都会选择增加库存，以应对价格上涨导致的成本压力，而当价格下跌时，又会选择减少库存以避免损失。
供应链中的牛鞭效应分析
供应链中的牛鞭效应分析1. 引言1.1 什么是牛鞭效应牛鞭效应是指在供应链中，随着订单向上游传递，需求信号会逐渐被放大，导致供应链中出现波动性增加的现象。
也就是说，由于信息传递和反馈滞后的影响，小的变动在顾客需求端会被放大传递到供应端，使得供应链中的库存水平和生产计划产生波动。
这种现象类似于一根鞭子抽打时的波动，因而得名牛鞭效应。
牛鞭效应通常会导致供应链中的库存持续上升或下降，生产计划频繁变动，造成生产效率下降、成本增加以及供应链中各个环节的不稳定性。
为了解决牛鞭效应带来的问题，供应链管理者需要深入理解其原因和影响，采取有效的应对措施，使供应链运作更加稳定和高效。
【牛鞭效应不仅对企业自身的生产经营带来不利影响，也会影响整个供应链的运作，对供应链管理者来说，了解和应对牛鞭效应是至关重要的。
】1.2 为什么会出现牛鞭效应牛鞭效应是供应链管理中一个常见的现象，其主要原因是由于供应链中信息传递不畅、需求波动大、批发商和零售商之间的订货行为不一致等因素所导致的。
供应链中的信息传递存在滞后和不准确的情况，导致生产商无法准确了解市场需求，从而产生过量或过少的生产。
消费者的需求波动大，也会加剧牛鞭效应的出现。
供应链中的每个环节都会根据前一环节的需求做出反应，而随着信息传递的延迟和失真，每个环节对需求的预测都有可能出现偏差，进而放大供应链中的波动。
批发商和零售商之间的订货行为不一致也是导致牛鞭效应的重要原因。
当零售商的销售情况出现波动时，批发商常常会根据自己的预测而非实际需求进行补货，这使得供应链中的波动更加剧烈。
牛鞭效应的出现是由于供应链中信息传递不畅、需求波动大、批发商和零售商之间订货行为不一致等多种因素共同作用的结果。
2. 正文2.1 供应链中的牛鞭效应原理供应链中的牛鞭效应是指在供应链中出现的需求扭曲现象，表现为随着信息传递到供应链的后段，需求的波动会呈现逐渐放大的趋势。
这种现象经常出现在供应链中的零售商、批发商、生产商之间，造成了库存波动加剧、生产计划失调等问题。
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。
牛鞭效应解决方案
牛鞭效应解决方案一、背景介绍牛鞭效应是指在供应链中，由于信息传递的延迟或不准确，导致零售商对需求的预测不准确，进而影响到供应链中上游供应商的生产和库存管理。
这种效应会导致供应链中的库存过剩或不足，进而影响到整个供应链的运作效率和成本控制。
二、问题分析牛鞭效应的产生主要有以下几个原因：1. 信息延迟：供应链中的信息传递存在延迟，导致上游供应商无法准确了解零售商的实际需求。
2. 需求波动：零售商的需求存在波动，上游供应商无法准确预测和应对需求变化。
3. 订单批量：供应链中的订单批量较大，导致信息传递和生产计划的不准确性。
三、解决方案为了解决牛鞭效应带来的问题，可以采取以下措施：1. 信息共享：建立供应链中各个环节的信息共享平台，实现实时的信息传递和共享，减少信息延迟的问题。
- 建立供应链管理系统：通过建立供应链管理系统，实现供应链中各个环节的信息共享和管理，提高信息传递的准确性和时效性。
- 使用物联网技术：借助物联网技术，实现供应链中各个环节的数据采集和传输，提供实时的数据支持和分析。
2. 需求预测：通过精确的需求预测，减少需求波动对供应链的影响。
- 数据分析和预测模型：利用供应链中的历史数据和市场趋势分析，建立准确的需求预测模型，提高预测的准确性。
- 与零售商合作：与零售商进行紧密合作，共同分析市场需求和趋势，准确预测未来需求，提前调整生产和库存策略。
3. 订单管理：优化订单批量，减少批量的不确定性。
- 减少订单批量：通过减少订单批量，降低信息传递和生产计划的不确定性，提高供应链的灵活性和响应速度。
- 引入定制化生产：根据市场需求的变化，引入定制化生产，减少库存积压和订单延迟的问题。
四、效果评估为了评估牛鞭效应解决方案的效果，可以从以下几个方面进行评估：1. 供应链运作效率：通过比较引入解决方案前后的供应链运作效率，包括库存周转率、订单交付时间等指标，评估解决方案的效果。
2. 成本控制：比较引入解决方案前后的供应链成本，包括库存成本、运输成本等，评估解决方案的成本控制效果。
牛鞭效应总结
牛鞭效应总结一、定义及产生原因牛鞭效应是指在供应链中，下游企业的需求波动比上游企业更大，这种波动的放大现象类似于挥动鞭子时，远端鞭梢的运动比近端更大。
产生牛鞭效应的主要原因包括：需求预测误差、批量订货、价格波动、过度关注自身利益以及缺乏信息共享等。
二、对供应链的影响牛鞭效应对供应链管理具有很大的影响，主要包括：1. 库存积压：为了应对需求预测的高波动，供应商会积压大量库存，这可能导致库存成本增加，甚至造成库存过剩。
2. 生产计划混乱：由于需求预测的不准确性，生产计划可能频繁调整，导致生产效率低下，生产成本增加。
3. 客户服务水平下降：由于需求波动大，供应链难以满足客户需求，可能导致客户满意度下降。
4. 供应链稳定性受损：牛鞭效应可能导致供应链中的企业关系紧张，甚至出现信任危机。
三、常见的缓解策略为了降低牛鞭效应的影响，以下是一些常见的缓解策略：1. 实时共享需求信息：通过实时共享需求信息，供应链中的企业可以更好地了解实际需求，减少预测误差。
2. 实施小批量、多批次的采购或生产策略：这种方式可以降低需求波动，减少批量订货的影响。
3. 建立长期合作伙伴关系：通过建立长期合作伙伴关系，企业可以增加相互信任，减少过度关注自身利益的行为。
4. 实施协同预测和补货策略：协同预测和补货策略可以帮助供应链中的企业共同预测需求，实现库存和生产计划的协同优化。
5. 引入平准化库存管理策略：通过设定安全库存来平准需求的波动。
四、信息技术在降低牛鞭效应中的作用信息技术在降低牛鞭效应中起着重要作用。
例如，利用大数据和人工智能技术进行需求预测，可以提高预测准确性；通过电子数据交换（EDI）或电子商务平台实时共享需求信息，可以促进信息流通；利用供应链管理软件进行协同计划和补货，可以提高供应链的协同性。
因此，应充分发挥信息技术的作用，以更好地降低牛鞭效应的影响。
五、案例分析与实践经验在实践中有许多关于如何缓解牛鞭效应的案例。
例如，某电子产品零售商通过与供应商实时共享销售数据，提高了需求预测的准确性，减少了库存积压和生产计划的波动。
非对称信息 牛鞭效应总结
非对称信息牛鞭效应总结
供应链上游的客户需求对于后端的影响很大，其中的一个表现方面就是在库存上。
如果要消除牛鞭效应，最好的办法就是从其源头，也就是需求侧来想办法。
先解释什么是牛鞭效应？牛鞭效应是需求信息在传递过程中逐
级放大的现象。
以汽车为例，终端客户就是车主，经销商是我们所熟知的4S店，制造商是生产汽车的整车厂，比如上海大众、通用，供应商就更多了，比如直接给整车厂供货的被称为一级供应商，最著名的有德国博世Robert Bosch，美国李尔Lear集团等等。
这里有三个关键词：1. 需求信息，包括了订单和预测。
2. 传递过程，经过了多个经销商和供应商的传递节点。
3. 逐级放大，供应链条尾部的振幅最大。
现在国家的政策是“坚持去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板，优化存量资源配置，扩大优质增量供给，实现供需动态平衡。
”
库存就是钱，现金。
在财务的资产负债表中，库存属于流动资产。
库存只有在出售后，才可以转化为现金，否则永远是在账面上的资产，无法变现。
库存占用着企业的流动资金，被库存占用着的资金会妨碍企业进行一系列的投资活动。
缺乏资金的话，企业就不能购买原材料或是新设备，如果遇到资金链条紧张的情况，企业还不得不去向银行或是贷款利率更高的金融
机构去借贷，结果是辛辛苦苦挣来的钱都去还了贷款，为他人做了嫁衣。
受到了牛鞭效应影响的企业，面对变化莫测的客户需求，很难保证按时交货。
为了改善准时交货率低的情况，企业又不得不任意改动生产计划，导致了额外的营运费用，比如工人加班费和超额运输费。
这些都是源于牛鞭效应引起的恶性循环。
牛鞭效应知识点‘’
牛鞭效应知识点‘’牛鞭效应是指一种经济现象，即在传统农耕社会中，农民在农闲时期使用了牛鞭来驱赶牲畜，以提高牲畜的生产力。
这个概念常常被用来描述一种经济现象，即在其中一经济部门或产业的发展过程中，当这个部门或产业发展初期受到一定程度的扶持和正确引导时，会产生一系列的正向效应，逐渐扩大产业规模，带动整个经济的增长。
牛鞭效应的核心是通过一定的刺激手段或政策支持来激发市场活力，从而带动相关产业的发展。
它可以体现在多个层面，包括经济增长、就业、创新和技术进步等方面。
首先，牛鞭效应可以推动经济增长。
当一个产业或部门发展初期得到政府的支持和引导时，会吸引各种资源的投入，促进产业链的延伸和拓展，从而创造更多的就业机会和财富。
这不仅会带动该产业本身的发展，还会带动相关产业的发展，形成产业集群效应，推动整个经济的增长。
其次，牛鞭效应能够刺激创新和技术进步。
政府在发展其中一产业时会采取一系列的政策措施，如提供资金支持、减税优惠等，以鼓励企业进行研发创新和技术升级。
这种创新和技术进步不仅有利于提高产品质量和竞争力，还能推动整个产业链的升级和转型，促进经济的可持续发展。
此外，牛鞭效应还可以带动就业机会的增加。
一个产业的发展往往需要大量的劳动力投入，尤其是在发展初期。
政府的扶持政策可以吸引企业加大对该产业的投资和开展扩招行动，从而创造更多的就业机会，缓解就业压力，提高居民收入水平，促进社会稳定。
然而，牛鞭效应也有一些潜在的问题和风险需要注意。
首先，牛鞭效应的刺激效果是有限的。
一旦政府的扶持政策结束或减少，产业发展往往会遭遇停滞甚至倒退。
因此，政府在制定扶持政策时需要考虑到产业的可持续性和发展潜力，防止过度依赖外部刺激而忽视内部发展。
其次，牛鞭效应可能存在资源浪费和环境破坏的问题。
为了迅速发展一个产业，政府可能会过度投入资源和环境，导致资源的浪费和环境的恶化。
因此，在推动产业发展的过程中，需要权衡好经济效益与环境保护之间的关系，采取合理的措施来减少环境污染和资源浪费。
牛鞭效应解决方案
牛鞭效应解决方案一、背景介绍牛鞭效应是指在供应链中，由于信息传递延迟和不完全导致的需求波动逐级放大的现象。
这种现象会对供应链的稳定性和效率造成负面影响，因此需要采取相应的解决方案来应对牛鞭效应。
二、牛鞭效应的原因1. 信息传递延迟：在供应链中，每个环节的信息传递需要时间，而这个时间延迟会导致信息不准确或不及时，从而影响到后续环节的决策。
2. 订单批量变化：由于需求的不确定性，供应链中的订单数量会发生变化，而这种变化会逐级放大，进一步加剧了牛鞭效应。
3. 缺乏协同合作：供应链中各个环节之间缺乏有效的协同合作机制，导致信息传递和决策不够及时和准确。
三、牛鞭效应解决方案1. 信息共享和透明化：建立供应链中各个环节之间的信息共享平台，实现信息的实时传递和透明化，从而减少信息传递延迟和不准确性。
- 可以采用物联网技术，通过传感器和互联网实现供应链中各个环节数据的实时监测和共享。
- 可以建立供应链管理系统，将各个环节的信息集中管理，并提供实时的报表和分析功能，帮助决策者更好地了解供需情况。
- 可以引入大数据和人工智能技术，对供应链中的数据进行分析和预测，提前发现需求波动的趋势，从而更好地应对牛鞭效应。
2. 需求预测和订单管理：通过对市场需求的准确预测和订单管理，可以减少需求波动对供应链的影响。
- 可以采用统计模型和时间序列分析等方法，对历史销售数据进行分析和预测，提前发现需求的变化趋势。
- 可以与供应链中的合作伙伴进行紧密合作，共同制定订单管理策略，减少订单数量的波动。
3. 供应链协同和合作：建立供应链中各个环节之间的紧密协同和合作关系，共同应对牛鞭效应。
- 可以建立供应链协同平台，促进各个环节之间的信息共享和沟通，实现协同决策和协同运作。
- 可以建立供应链合作伙伴关系，与供应商、分销商等建立长期稳定的合作关系，共同承担风险和责任。
四、案例分析以某电子产品供应链为例，通过引入物联网技术和大数据分析，实现了供应链中各个环节数据的实时监测和共享。
牛鞭效应实验报告
牛鞭效应实验报告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 个人历史数据图2.3 个人历史数据图3 需求分布曲线图从图3来看，需求分布曲线图呈现出起伏不定的波浪状，其中3~6期和21~29期曲线处于零需求的水平状态，随之而导致的就是利润柱状图的5~9期和24~32期进入负利润状态。
由此可以看出第四节点对于下一级的需求具有很强的依赖性，从侧面也显示出我的订货策略出现了问题，在下一级的需求为0时，第四节点的成本全部由存货成本承担，而且随着前期订单的不断到货导致存货成本呈直线上升趋势。
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。
牛鞭效应的解决方案
牛鞭效应的解决方案1. 简介牛鞭效应是指在供应链中由于信息传递滞后而引发的波动放大现象。
当顾客需求的不确定性增加时，供应链中的每个环节都会根据自身情况形成相应的库存，从而导致库存水平的激增和下游环节积压的现象。
牛鞭效应会导致供应链中的资源浪费、需求不匹配、交货延误等问题，给企业带来巨大的损失。
本文将介绍牛鞭效应的原因分析，并提出一些解决方案。
2. 原因分析牛鞭效应的原因主要包括以下几个方面：2.1 信息延迟与不准确在供应链中，信息的传递通常存在延迟和不准确的问题。
供应链中的各个环节都依赖于上游环节提供的需求信息，而这些信息往往在传递过程中会被滞后或失真。
因此，下游环节很难准确预测需求情况，从而导致库存过量或不足。
2.2 传统的经济批量模式在传统的供应链管理中，通常采用经济批量模式来实现成本最小化。
但这种模式往往会导致供应链中的波动放大，即对需求变化的反应过度，进而导致牛鞭效应的产生。
2.3 缺乏协同与合作机制供应链中的各个环节往往相互独立运作，缺乏协同与合作机制。
这导致了信息的断层和不流畅，无法及时响应市场变化。
因此，牛鞭效应在这样的供应链中更容易发生。
3. 解决方案针对牛鞭效应，我们可以采取以下一些解决方案：3.1 信息共享与透明化加强供应链中各个环节之间的信息共享与透明化是解决牛鞭效应的重要手段。
通过建立信息化系统，实现信息的实时传递和准确反馈，可以帮助各个环节更好地了解市场需求，减少信息滞后的问题。
3.2 需求预测与优化利用先进的需求预测方法和技术，可以更准确地预测市场需求，从而避免库存过量或不足的情况。
同时，还可以利用优化算法和模型来帮助供应链中的各个环节进行订货和生产计划的优化，减少波动和浪费。
3.3 建立资讯共享平台与合作伙伴关系建立资讯共享平台，促进供应链中各个环节之间的合作与协同，是减缓牛鞭效应的关键。
通过建立稳定的合作伙伴关系，共同制定需求预测和库存管理策略，可以实现供应链中的资源共享和风险分担。
牛鞭效益总结
牛鞭效应“牛鞭效应”是市场营销中普遍存在的高风险现象，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。
企业可以从6个方面规避或化解需求放大变异的影响：即订货分级管理；加强入库管理，合理分担库存责任；缩短提前期，实行外包服务；规避短缺情况下的博弈行为；参考历史资料，适当减量修正，分批发送；提前回款期限。
牛鞭效应的背景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，供应链内部的结构、策略和相互作用是导致需求变动放大的原因。
Sterman设计了“啤酒博弈”的课堂游戏（1989），从人的行为研究出发，认为决策者对反馈信息的误解是造成这种现象的主要原因。
Hau L Lee等（1997）对需求放大现象进行了全面深入的分析，总结了导致牛鞭效应的四个原因并提出了牛鞭效应的量化模型和方法。
供应链管理的牛鞭效应概述“牛鞭效应”是在下游企业向上游企业传导信息的过程中发生信息失真，而这种失真被逐级放大的结果，从而波及到企业的营销、物流、生产等领域。
供应链的有效运作是受很多因素制约的，例如组织结构、信息渠道、地域分布、行业特征等。
但是，其中最根深蒂固的影响因素当属“牛鞭效应”。
何为牛鞭效应？在一条供应链中，消费市场需求的一点点变化都会被一级级放大到制造商、首级供应商、次级供应商那里。
例如计算机市场需求预测轻微增长2%，放大到戴尔（制造商）时可能成了5%，传递到英特尔（首级供应商）时则可能是10%，而到了替英特尔生产制造处理器的设备商（次级供应商）时则可能变为20%。
简单来说，当经营者接到消费者发出的订单后，会根据本期从下游经销商收到的订单发出货物，并以此为依据参考销售记录预测未来需求的变化，结合本期期末库存量向上游供应商发出订单。
牛鞭效应
价格波动 短缺博弈
高低价格策略，运转和 购买不同步 比例话的分配方案，无 视供应链的具体情况， 无约束的自由退货策略
库存责任失衡
信息的不确定性
注：
1.所谓VMI（Vendor Managed Inventory）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。 2.EDI是英文Electronic Data Interchange的缩写，中文可译为“电子数据互换” 它通过计算机通信网络将贸易、动输、保险、银行和海关等行业信息，用一种 国际公认的标准格式，实现各有关部门或公司与企业之间的数据交换与处理， 并完成以贸易为中心的全部过程 3.“二八管理法则”。企业主要抓好20％的骨干力量的管理，再以20％的少数 带动80％的多数员工，以提高企业效率。
四.牛鞭效应的危害
1增加了生产和库存成本。为了应付这种增大的变动性，公司要么扩大生产 能力，要么增加库存量。就有可能造成库存积压和生产过剩或短缺 2延长了供应链的补给供货期.与一般需求相比，公司及其供应商的生产计划 更加难以安排，往往会出现当前生产能力和库存不能满足订单需求的情况， 从而导致供应链内公司及其供应商的补给供货期延长 3 提高了供应链的运输成本。公司及其供应商在不同时期的运输需求与订单 的完成密切相关。由于牛鞭效应的存在，运输需求将会随着时间的变化而剧 烈波动。因此，需要保持剩余的动力来满足高峰的需求，都会增加劳动力总 成本。 4 物料计划频繁改变。无法满足客户的需求，降低服务质量。
五.总结及措施
产生原因 库存管理和需求预测 影响因素 终端用户需求不可见， 多重预测，长提前期 建议的决策措施 信息共享，缩减提前期 压缩供应链的流通环节 .VMI库存控制
牛鞭效应实验报告
《供给链治理》实验报告最后对于牛鞭效应的另一个看法是，早在实验前我就质疑为何我们被限定为一定要满足自己下游的所有订货量（为了实现自我利润最大化）。
我认为这样是去早就牛鞭效应而不是解决它，事实的确如此，做完试验后和老师好好地聊了一下感受，的确实验的主体是让我们好好感受牛鞭效应带来的巨大失落感，在此基础上，我们才会有方向去寻找解决之道！二、供应链中各种库存管理的策略理解（市场——节点1——节点2——节点3——节点4——节点五——上游企业）首先，我们的实验是建立在无契约基础之上的，即各节点的唯一目的在于实现自我盈利最大化，并且除了节点一以为，我们不需要考虑缺货成本。
对于节点1来说，因为需要考虑缺货成本，加之此处的缺货成本远高于库存成本，所以节点一的策略应当为在一定范围内大胆向上游订货，承担库存成本以避免缺货损失。
对于节点2至5，由于不考虑缺货成本，所以可以尽量的向下游送货但尽量少的向上游订货以避免过高库存成本。
综上来看，就该实验假设下的库存管理的决策是为局部利益考虑的，易于导致需7432705803002503002504800-12074326061018015018050028801020743250560150200150500240028007432406102001502003003200-1120743230540801508040012802620743220640150501504002400-162074321052030150302504801860结果分析：从EXCEL数据生成的需求量变化表和订货量变化表中可以看出，节点三的操作在30次操作中的前9次中每次都含有很大程度的库存成本，即这反应了自身存货量持续大于下游订货量的情况，造成这个情况的可能性有多重，然而在本次实验中，原因在于我们组的下游同学一直预判市场需求量不大，他不敢多订货想避免缺货损失，当整体供应链缺货的苗头非常明显的时候，处在节点5的同学也无法力挽狂澜，毕竟在初期，他之前的所有人都觉得需求量少，这一个在节点一判断的错误信息被不断放大，是的节点5的同学和我们说，他真的不敢多订货，怕库存成本，这也就是他身为供应链上游，库存极少，乃至当整体供应链需要大量货物的时候无法施以援手！经过9-20期的努力，我们终于逆转了局势，使得供应链的供求比较正常，但之前操作带来的损失无法被抹去。
供应链中的牛鞭效应分析
供应链中的牛鞭效应分析牛鞭效应又称为“缺货效应”或“炮轰效应”，它是指在供应链中，因为信息传递不完整、传递延迟以及缺乏协调等因素，导致销售数据需求的波动向上扩散，产生了像牛鞭一样的波动，每个环节的波动呈倍增的趋势，使得供应链中出现了生产过剩和库存积压或缺货的情况。
牛鞭效应不仅对供应链运营造成了很大影响，而且对消费者也产生了不利的后果。
本文分析了牛鞭效应的根本原因和影响因素，并提出了相应的解决方案。
一、牛鞭效应的根本原因1.信息延迟与不完整在供应链中，信息传递是保证供需匹配的重要因素。
如果供应链中信息传递延迟或不完整，就会导致每个环节对实际需求的不完全了解，从而采取了不合适的决策，进一步误导下一个环节的决策，导致供需不平衡。
2.订单批量在供应链中，有些企业采用大批量、低频次的订单方式。
这种方式会导致下一个节点的压力增加，因此采取了更严格的控制措施，以避免错误。
然而，过多的控制会导致无法及时响应市场需求，并且不利于整个供应链的协调。
3.价格信号价格是供需关系中的重要因素，价格的信号会传递到产品的每个环节。
如果价格波动太大，供应链中的企业可能会采取过激措施，如缩减生产、停产等，这会导致供需失衡并加剧牛鞭效应。
4.承诺在供应链中，企业之间需要互相信任和承诺，以确保整个供应链的协调运作。
但是，由于各种原因，这些承诺可能会打破。
这会导致某些企业遭受损失，失去信任，从而必须采取保护措施，进一步加剧牛鞭效应。
1. 采购订单变化当销售订单突然增加时，上游的供应商必须加快生产以满足需求。
如果供应商每次只处理一个订单，他们就需要采取更保守的策略，以确保订单被及时满足。
因此，任何异常都会产生大幅影响。
2. 传统的安全存储策略安全存储是在供应链中应对不确定性的一种重要策略。
如果下游的客户采取更多的订单，那么生产商就需要增加库存量。
每个环节都会增加库存，进一步加剧了牛鞭效应。
3. 传统的销售预测方法传统的销售预测方法通常不太准确。
牛鞭效应的概念
一、牛鞭效应的概念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。
牛鞭效应是指供应链的产品需求的订货量随着供应链向上游不断波动且放大，结果远远超出最初的预测的消费者需求。
也就是说，到达供应链最上游的产品需求量远远大于市场实际需求量的变动。
这一定义类似蝴蝶效应的定义：一个系统的某一段的小幅变动通过整个系统的加乘作用从而在系统的另一端产生极大的影响。
首批研究牛鞭效应的专家中H.L.Lee关于牛鞭效应的定义是：供应链中产品需求订货量的波动程度远远大于产品的实际市场销售量的变化程度，并且沿供应链向上游放大的一种现象。
牛鞭效应的具体表现是以订单为载体的需求信息沿着供应链从顾客向零售商、批发商、分销商、制造商、原材料供应商传递的过程中，需求信息的变异会被逐级放大。
牛鞭效应可用下图表示二、我们以啤酒游戏为例来讨论供应链中牛鞭效应啤酒实验的要求是：供应链上下游企业之间不可有任何商业信息的交流，而只允许下游企业向上游企业传递订单，保证最少的库存，但又不能脱销。
实验结果显示：供应链中的企业都依照上述要求制定各自的库存量决策，并且将市场波动归因外部，消费者需求正是顺应这种波动而发生变化的，逐级放大，最终呈现显著差异。
实验结论：许多市场波动是由于供应链内部在传递信息时的扭曲产生的“假行情”。
因此，供应链结构决定了经营者的行为。
产生以上结果的原因是：参与者没有认识到系统是一个彼此联系的整体，因而不能合理地估计系统中存在着时间延迟的复杂信息反馈。
另外参与者表现出的一种普遍的行为是他们趋向于根据自己的在手库存减去未交付的需求来决定下期订单数量，而忘记了考虑自己的在途定货。
啤酒游戏的缺陷：不能帮助研究者精确地估计牛鞭效应所产生的费用影响。
供应链中牛鞭效应产生的原因：1、各部门没有供应链的整体观念在整个过程中，绩效是取决于每个部门的绩效，但是各个部门都是独立的单元，都有自己独立的目标。
从库存功能可以看出，持有一定的库存是非常必要的。
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促销
• 巴里勒把一年划分成10到12个“兜售”期
– 每期通常为4到5周长，每期对应一个促销计划，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
• 数量折扣
– 巴里勒支付运输费，为满车定单提供了2-3%的折扣
• 销售代表
– 向采购至少三整车通心面的购买者提供每箱1000里拉 的折扣（相当于4%的折扣）
一天或哪一月的需求明显地高于其他时期。然而，分销商向宝洁 工厂的订单的变易程度比零售数量的波动要大得多。不仅如此， 宝洁公司工厂向其供应商的订单的波动程度更大。
• 1961年Forrester在Industrial Dynamics 杂志中明确提出了这个 概念，因此“牛鞭效应”也有人称为Forrester效应。
牛鞭效应
• 牛鞭效应( Bullwhip Effect )
– 需求信息以订单的方式从零售端沿供应链层级向上游传递过程中，
所产生的逐级放大的波动现象。
– 牛鞭效应是由供应链中上下游信息的无序性而产生的不确定性引 起的。
• 例：“尿不湿”产品需求的牛鞭现象
– 宝洁公司(P&G Company )的经理注意到了一个很有意思的现象。 “尿不湿”(Baby diapers)产品的零售数量是相当稳定的，没有哪
– 想法: 实施JITD（ Just-in-time Distribution） – 外部/内部阻力
• 决策
– 放弃JITD？ – 不放弃 ？
生产
• 不同的工厂生产不同的产品
– 鸡蛋/菠菜 –不同的面粉 (原料) – 规格/形状
• 准确的温度和湿度
– 为了保证产品的高质量，必须严格控制好烘炉的温度和湿度。为了 减少生产转换成本和提高产品质量，巴里勒遵守经过精细安排的生 产顺序，从而减少不同形状的通心面所需烘炉的温度和湿度的变化 程度
配送
巴里勒干货厂 65% TL 10% TL 35% TL 中央配送中心
•
8-14天
90%
TL LTL LTL 独立超市
•
18 家巴里勒 经营的仓库 LTL
最高分销商
组织分销商
• •
24-48小时
连锁超市 TL = 整车运输 LTL = 零担运输 注:：运输费率取决于产品重量.
杂货商店
•
产品种类 – 干货有800种不同包装 – 通心面有200种不同的形状和规 格，提供470多种不同的包装单 位 – 平均每个分销商约销售巴里勒公 司800种干货产品包装类型中的 130种 预测 1 : – 零售商的销售量 预测2 : – 零售商向分销商的定单 预测 3 : – 分销商每周向巴里勒发出的定单 提前期 : – 配送中心在接到定单之后的24到 48小时内把商品送到商店 – 巴里勒在定单开始后的8天到14 天之间把产品运输到分销商处， 平均提前期为10天
JITD的遭遇
分销商不屑一顾
• “管理库存是我的工作；我不需要你们来检查 我的库存或我的数据。如果你们能够更快地送 货的话，我自己能够降低库存和提高服务水平。 我给你们提个建议——我订货，你在36个小 时内给我交货。” • “我们给巴里勒权力把产品推销到我们的仓库， 这样巴里勒就可降低自己的成本了。” • “你们凭什么认为能比我更好的管理我的库存 呢？”
牛鞭效应：案例1
多级分销系统需求和订货量波动的放大效应
供应商
工厂
中央分销 中心
地区分销
分销商向 中央分销 中心的订 货量
零售商向 分销商的 订货量
消费者向 零售商的 购买量
牛鞭效应：案例2
• X公司生产家用小型工具，由于经济不景气客户对公司产 品的需求不断减少，于是 零售商开始用促销手段来刺激 产品的销售。 • 然后零售商没有事先通知制造商这次促销计划 • X公司则认为市场开始复苏，消费者对该产品的需求量开 始增大。 • 于是X公司就开始增加产成品库存来应付市场突增的需求。 • X公司的供应商意识到X公司的订单量增加后，也开始增 加零部件的存货，来应对X公司暴增的订单。
Supply Chain Disrupted
• 为什么会产生牛鞭效应？ – 需求预测不准确 --- 不准确 – 订货提前期不确定 --- 不确定 – 批量订货 --- 不连续
• 由于运输工具原因 • 由于希望享受批量折扣原因
– 价格波动 --- 不协作
• 很多情况下是由于企业的促销活动所致
– 对缺货的过度响应 --- 不沟通 – 无条件退货政策
• 如何减小牛鞭效应？ – 通过集中信息减少整个供应链的不确定性
• 向供应链每一环节提供有关其顾客的顾客的需求信息。
– 减小变易性 • Wal-Mart 的“天天低价”策略
• 无计划的短期促销活动对供应链的整体运营是一种随机
扰动
– 缩短提前期
• 缩短订货提前期 • 缩短生产提前期
– 建立战略伙伴关系 – 实行连续补货计划(CRP)
问题
• 需求波动巨大。 • 高库存水平与高缺货率（低服务水平）并存。
JITD的遭遇
公司内部大反对：
• “如果我们实施这个计划，我们的销售水平将是平坦 的。” • “我们冒着不能够对销售方式或促销的变化足够快地 调整运输的风险。” • “在我看来，大部分配送组织还没有准备好处理这样 复杂的关系。” • “如果我们产品库存的下降给分销商的仓库腾出了空 间，那么我们冒着给竞争对手更多的货架空间的风险。 分销商将更多地推销竞争对手的产品” …… ……
案例5：Barilla SpA 牛鞭效应
内容提要
案例介绍
案例目的
案例问题
案例分析
内容提要
案例介绍
案例目的
案例问题
案例分析
一个减小牛鞭效应的经典案例 ---Barilla公司推行准时分销（JITD）的实践 行业背景及公司简介
• 1875年成立
• 从1990年起成为世界最大的通心 面制造商
• 占意大利通心粉市场35%，欧洲 通心粉市场 22%
• 意大利每人每年消费18公斤 通心粉 • 2000家企业竞争 通心粉市场
• 产品线分为鲜品和干品
• 总部设在Pedrignano • 遍布全国的工厂网络 • 根据品种专业化生产
介绍
• 巴里勒公司（Barilla SpA）
– 最大的通心面食生产商 – 面临的需求变动程度越来越大
• 玛吉利（Maggiali），新任物流主任