供应链中牛鞭效应产生的原因及对策
牛鞭效应的产生原因和防范措施
牛鞭效应的产生原因和防范措施
牛鞭效应是指在供应链中，由于需求的波动和不确定性，而在供应链上下游之间引起的一种扭曲，使得上游的生产和采购环节会出现一系列的问题，导致下游的需求不能得到及时满足。
这种扭曲效应就像牛鞭一样，由小到大，越来越明显。
牛鞭效应的产生原因主要有以下几点：
1.信息不对称。
由于各个环节之间信息沟通不畅，对订单和库存的预测不准确，导致供应链上下游的信息不对称，从而加剧牛鞭效应的发生。
2.价格变动。
市场价格波动较大时，下游企业为了保证利润，会采取大量备货的措施，从而导致上游企业产生过多的订单和库存，进而引发牛鞭效应。
3.批量生产。
由于批量生产会导致生产效率的提高，但同时也会增加库存和运输成本，导致牛鞭效应的产生。
为了避免牛鞭效应带来的影响，供应链管理者需要采取以下的防范措施：
1.信息共享。
建立供应链信息共享平台，确保各个环节之间的信息传递准确无误，从而实现信息的共享和协同。
2.合理预测。
采用可靠的预测方法，对需求和市场变化进行预测，以便提前采取相应的措施，避免过多的库存积压。
3.流程优化。
对供应链的流程进行优化，减少订单和物流的繁琐，从而提高供应链的流程效率。
综上所述，牛鞭效应的发生是由于各种因素综合作用的结果，因此要解决牛鞭效应问题，需要从多个方面入手，采取多种措施，才能达到最佳的效果。
牛鞭效应解决方案
牛鞭效应解决方案引言概述：牛鞭效应是指在供应链中，由于信息传递滞后和定单波动等原因，供应链上的需求信号逐渐放大，导致库存波动加剧，进而影响整个供应链的稳定性和效率。
为了解决牛鞭效应带来的问题，需要采取一系列有效的解决方案。
本文将详细介绍牛鞭效应的原因以及五个部份的解决方案。
一、供应链透明度的提高1.1 加强信息共享：供应链各个环节应该建立有效的信息共享机制，包括定单信息、库存信息等。
通过信息共享，可以减少信息滞后，提高供应链的响应速度。
1.2 采用先进的技术工具：利用物联网、云计算等技术工具，实时监控供应链各个环节的情况，及时掌握库存、销售等数据，从而减少信息传递的延迟。
1.3 建立合作火伴关系：与供应链上的合作火伴建立密切的合作关系，共同分享信息，共同应对市场的波动，以提高供应链的透明度和灵便性。
二、需求预测的精确性提升2.1 数据分析和挖掘：利用大数据分析和挖掘技术，对历史销售数据进行深入分析，找出潜在的规律和趋势，从而准确预测未来的需求变化。
2.2 建立预测模型：根据历史数据和市场环境，建立合适的预测模型，通过模型的预测结果来指导供应链的生产和库存管理，以减少需求波动对供应链的影响。
2.3 引入市场反馈机制：及时采集市场的反馈信息，包括顾客的意见、销售数据等，根据市场反馈来修正预测模型，提高预测的准确性。
三、库存管理的优化3.1 采用合理的安全库存策略：根据需求预测和供应链的稳定性，制定合理的安全库存策略，以应对需求波动和供应链的不确定性。
3.2 实施定期盘点和库存调整：定期进行库存盘点，及时发现和纠正库存异常，避免库存积压或者断货的情况发生。
3.3 引入供应链协同管理：与供应链上的合作火伴建立协同管理机制，共同制定库存管理策略，实现库存的共享和优化。
四、生产计划的协调与优化4.1 采用合理的生产计划算法：根据需求预测和库存情况，采用合理的生产计划算法，平衡供需关系，避免产能的浪费和缺货的情况发生。
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。
供应链牛鞭效应的成因及解决办法分析
供应链牛鞭效应的成因及解决办法分析1410713 郑宇宁供应链上存在着需求与供给的不确定性，即由供应链的下游上溯，由零售商到批发商、制造商、供应商，订购量的波动幅度不断加大，形似一条美国西部牛仔所用的鞘细、根粗的鞭子，故称这种效应为“牛鞭效应”。
牛鞭效应对企业乃至整条供应链的危害极大，导致需求信息失真，扭曲的信息使供应链中的成员对市场和顾客的预测出现偏差，如果不能缓解牛鞭效应，很可能导致企业领导者决策失误。
可以说，牛鞭效应所带来的危害程度要超过一般管理者的预期。
牛鞭效应及其引发的失调对供应链的运营业绩有较大的负面影响，不仅增加了成本，降低了反应能力，而且不利于在供应链内部建立合作伙伴关系，从而导致整个供应链利润下滑。
它的影响主要有三方面：一是极大的增加了运营成本。
由于产品需求量的不真实，而且极易波动，导致企业增加了生产成本、库存成本、运输成本和管理成本。
二是导致企业服务水平下降。
扭曲的信息使企业无法正确的预测需求和作出决策，从而无法满足客户的需求，导致服务水平降低。
三是给供应链上各节点之间的关系带来了负面影响。
供应链的每个结点企业都认为自己做的尽善尽美而将责任归咎于其他结点企业，于是牛鞭效应就导致结点企业之间互不信任，从而使潜在的协调变得更加困难，使供应链在竞争激烈的市场中面临被其他企业取代的风险。
产生牛鞭效应的主要原因有以下八个方面：1.供应链的组织结构。
一般地说，供应链越长，处于同一节的企业越多，供应商离消费者越远，对需求的预测越不准。
同时经过各环节的传递及各企业安全库存的多层累加，需求资讯的扭曲程度越大，“牛鞭效应”越明显。
“牛鞭效应”产生的根本原因在于供应链各个环节的信息不对称，导致信息最终的无限放大，从而产生牛鞭效应。
由于供应链的各个企业是独立的个体，存在各自的利益目标。
供应链上参与者的利益目标和供应链最优化决策往往是互相制约和影响的，最终导致代理方在传递信息时按照自己最优而委托方次优的标准进行选择。
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。
简述牛鞭效应产生的原因及缓解方法
简述牛鞭效应产生的原因及缓解方法牛鞭效应是指在供应链中因为信息传递延迟和预测不准确而产生的波动放大现象。
它得名于牛鞭的形状，因为供应链中的波动会像鞭子一样不断放大。
牛鞭效应产生的原因有以下几个方面：1. 信息延迟：在供应链中，信息的传递需要时间，包括订单信息、库存信息和销售信息等。
如果信息传递的时间长，供应链上的各个环节就难以及时作出调整，从而导致波动的放大。
2. 预测不准确：供应链中的每个环节都需要根据需求预测来制定生产计划和采购计划。
如果预测不准确，就会导致生产和采购的偏差，进而影响供应链的整体运作。
3. 库存管理问题：库存是供应链中的一个缓冲区，用来平衡供需之间的差异。
如果库存管理不当，会导致供应链中的波动放大，例如过多的库存可能会导致销售下降，而库存不足则会导致无法及时满足需求。
为了缓解牛鞭效应，可以采取以下方法：1. 加强沟通与协作：供应链中的各个环节需要加强沟通，及时共享信息。
可以通过信息技术手段来实现信息的实时传递，从而减少信息延迟。
2. 提高预测准确性：采用先进的预测方法和工具，如数据分析和预测模型，来提升对需求的准确预测。
同时，也需要对预测结果进行及时修正和调整。
3. 优化库存管理：通过精细的库存管理，减少库存的波动。
可以采用先进的库存管理技术，如供应链协同规划和供应链可视化，来实现库存的最优化管理。
4. 强化供应链的灵活性：建立灵活的供应链网络，包括多个供应商和多个物流渠道，从而能够更好地应对市场的变化。
同时，也需要建立应急预案，以应对突发事件造成的波动。
总之，牛鞭效应是供应链中常见的问题，但通过加强沟通、提高预测准确性、优化库存管理和强化供应链的灵活性，可以有效地缓解和减少牛鞭效应的影响，提高供应链的效率和稳定性。
牛鞭效应的产生原因和防范措施
牛鞭效应的产生原因和防范措施牛鞭效应是指在供应链中，由于信息传递延迟和扭曲，导致最终消费者需求信号被放大或被削弱的现象。
这种现象通常会导致供应链中的库存过量或不足，进而影响企业的运营效率和利润。
牛鞭效应的产生原因主要有以下几点：信息滞后、扭曲和不完整、订货批量和周期的选择、缺乏协同合作以及市场不确定性。
为了避免牛鞭效应的产生，企业可以采取一些防范措施。
为了解决信息滞后和扭曲的问题，企业应该加强与供应链各个环节的信息共享和沟通。
建立起高效的信息系统，及时收集和传递销售数据、库存数据等信息，以便供应链各个环节能够根据实际需求做出准确的决策。
此外，企业还可以与供应链伙伴建立长期稳定的合作关系，共同分担风险和责任，加强协同合作，提高供应链的响应速度和灵活性。
企业在选择订货批量和周期时，应该根据市场需求和供应链的特点来确定。
过大的订货批量和周期会导致库存积压，增加企业的库存成本和风险；而过小的订货批量和周期则容易造成供应紧张，影响企业的生产和销售。
因此，企业需要根据实际情况，合理确定订货批量和周期，以平衡供需关系，避免牛鞭效应的产生。
企业还应该加强与供应链伙伴之间的协同合作。
通过信息共享、风险共担和利益共享，加强供应链各个环节之间的协调和合作，提高整个供应链的效率和灵活性。
例如，企业可以与供应商签订长期合作协议，共同制定供应计划，确保供应的及时性和稳定性；与分销商建立密切的合作关系，共同开展市场调研，准确了解市场需求，以便及时调整生产和销售策略。
企业应该加强市场预测和需求管理能力，准确把握市场需求的变化和趋势。
通过市场调研、分析数据等手段，及时获取市场信息，对市场需求进行准确预测，以便企业能够及时调整生产和销售策略，满足消费者的实际需求，避免库存过量或不足的情况发生。
牛鞭效应的产生主要是由于供应链中的信息传递延迟和扭曲所导致的。
为了防范牛鞭效应的发生，企业应该加强与供应链伙伴之间的沟通和协作，建立高效的信息系统，合理确定订货批量和周期，加强市场预测和需求管理能力。
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。
牛鞭效应的产生原因和防范措施
牛鞭效应的产生原因和防范措施一、牛鞭效应的含义牛鞭效应是指供应链上需求放大现象，也是营销活动中普通存在的现象。
当供应链上的各级供应商根据来自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供应链逆流而上，产生逐级放大的现象，到达源头的供应商，如总销售商或该产品的生产商时，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很大的偏差。
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下游需求更高的库存。
总销售商会大量增加库存，生产商会生产比实际需求更多的产品。
以应付销售商订货的不确定性。
从而人为的增大了上游供应商的生产、供应、库存和市场营销的风险。
因此，在供应链理论中，就形成了一个最著名的现象：牛鞭效应。
牛鞭效应是指需求信息沿着供应链从消费点向供应点反馈的时候会不断被扭曲，而扭曲的结果就是使需求的变化幅度不断增加，从图表上看，就像一条扬起的鞭子，因此，西方学者称之为“牛鞭效应”。
二、牛鞭效应产生的原因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.商业折扣和折价促销商业折扣和折价促销也是形成需求信息扭曲的一个原因，许多公司都会定期或不定期举办促销活动，每次促销活动因价格优惠，许多顾客会一次性大量购买商品或带来很多额外的订单，常常造成供不应求的现象，就造成顾客需求量增大的假象，人为制造了需求的扭曲。
供应链上的牛鞭效应的产生和消除方法(精选2篇)
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供应链中“牛鞭效应”的成因及其对策分析
供应链中“牛鞭效应”的成因及其对策分析“牛鞭效应”在供应链管理中不可能被根本消除，只能弱化。
本文在介绍了“牛鞭效应”概念及其形成过程的基础上，分析了“牛鞭效应”的成因，提出了4项弱化“牛鞭效应”的对策。
标签：供应链管理牛鞭效应成因对策一、牛鞭效应的存在及定义1995年，宝洁公司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，零售商那里销售量的波动也不大，但厂家从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。
这一现象与我们在挥动鞭子时手腕稍稍用力，鞭梢就会出现的大幅度摆动的现象相类似。
于是，人们就将这种现象称为牛鞭效应(Bullwhip Effect)。
尽管学术界目前对牛鞭效应的定义表述不尽相同，但基本思想可以概括为：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，到达最源头供应商时，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，导致其需求变异系数比分销商和零售商的需求变异系数大得多。
由于这种需求信息扭曲效应的影响，上游供应商往往维持比下游供应商更高的库存水平。
二、牛鞭效应的危害1.库存积压被扭曲的需求信息使供应链上各结点企业都相应地增加库存。
例如，在美国，许多制药企业的供应链中有双倍的库存，而像计算机行业的集成电路的供应链可能积存超过一年的供应量。
2.额外成本增加生产计划的不确定性使得各结点企业不得不频繁地修改生产计划，预期之外的短期产品需求导致了额外成本，如加班费用、加快运输的费用等，最终导致生产成本和运输成本上升。
3.服务水平下降扭曲失真的信息使各结点企业很难对市场需求做出准确的预测和正确的决策，生产能力闲置或过度使用，从而产生短缺与过剩交替，甚至产品过时的现象，无法充分满足客户需求，导致对客户服务水平的降低。
解决牛鞭效应的方法
解决牛鞭效应的方法牛鞭效应（Bullwhip Effect）指的是在供应链中，由于信息延迟和扭曲，导致需求的波动向上层供应链的传递，进而引发供应链中各个环节的波动扩大，最终造成供应链整体波动剧烈的现象。
为了解决牛鞭效应，需要从供应链的各个环节入手，采取一系列措施。
2.提高供应链的可见性：提高供应链可见性可以帮助企业更好地了解整个供应链上的情况，从而减少信息的延迟和扭曲。
可以借助于供应链管理系统，实时监测和跟踪各个环节的信息和数据，及时预警和处理潜在的问题。
3.减少订单批量和频率：订单的批量和频率对牛鞭效应有重要影响。
较大的订单批量和频率会增加供应链上下游环节的波动和不确定性。
因此，企业应该通过优化订单管理和预测，减少订单的批量和频率，从而减少供应链中的波动。
4.加强供应链协同：供应链中各个环节的协同合作是解决牛鞭效应的关键。
可以通过合理的共享信息、资源和风险，建立起供应链伙伴间的信任和合作，优化供应链中的协同效应。
同时，还可以引入供应链协同平台，实时协调和管理供应链中的各个环节，以减少牛鞭效应的影响。
5.预测与需求管理：通过准确的需求预测和管理，可以减少供应链中的波动和不确定性。
可以利用市场调研、统计分析和数学模型等方法，对需求进行精确预测。
同时，还可以采取合理的需求管理策略，如推拉策略、定期准确预测等，以平稳供应链中的波动。
6.降低库存水平：牛鞭效应的一个重要原因是库存的积累和波动。
过高的库存水平会导致供应链中各个环节的波动放大。
因此，企业应该采取合理的库存管理策略，优化供应链中的库存水平。
可以借助供应链管理系统，进行库存的实时监控和控制，及时调整库存水平，减少波动。
7.建立灵活的供应链：建立灵活的供应链可以使企业更好地应对市场的波动和需求的变化，减少牛鞭效应的影响。
可以采取灵活的生产和物流布局，提高供应链的适应能力。
同时，还可以建立多样化的供应链伙伴关系，实现资源和风险的共享，增强供应链的弹性。
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是指从零售端到生产端的订单变化明显放大的现象。
在一个供应链中，订单变化最初只是由一些正常的销售波动引起的。
但是，由于后续各个环节的反应不同，但都造成订单变化的完全无法准确预测。
这种不确定性使得生产商不得不增加库存、加大生产，存储和配送成本也会大幅增长。
产生牛鞭效应的主要原因在于来自消费端的需求波动传递而来，再由于生产环节对订单变化的警惕性不同，导致后续环节对需求波动的放大。
因此，解决牛鞭效应的关键在于改善供应链环节的反应能力，降低不确定性。
下面我们将具体分析造成牛鞭效应的三个主要原因：1. 缺乏信息共享供应链中的每个环节都需要有效的信息共享，这样才能更准确的预测和满足需求。
但是，在许多供应链中，信息的共享并不流畅和及时，导致很难准确地了解市场的需求。
而这种情况往往导致生产商难以预测订单量，结果在一段时间内生产数量过多或过少，进而导致“供不应求”或“产能过剩”的局面，并最终造成“牛鞭效应”。
2. 缺乏自动化技术支持在现代化的供应链中，自动化技术已经成为不可或缺的一部分。
但是，在某些供应链环节中，人工处理操作仍然是主要的生产方式。
在这些环节中，订单变化信息无法实时传达，而人员处理效率低，因此会增加供应链的不确定性。
3. 预测和计划不准确预测和计划在供应链中是非常重要的环节。
而且，预测和计划的准确性直接关系到供应链的稳定性。
如果预测和计划不准确，生产商将会做出不必要的调整，这会导致生产成本的上升，并会增加供应链环节的不确定性。
总之，供应链中的牛鞭效应是因为订单波动的传递过程中，不同环节反应能力不同所导致的。
为了更好地解决这个问题，供应链各个环节需要加强信息共享，推广自动化技术，并提高预测和计划的准确性。
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善，导致供应链上游的需求波动被放大传递到下游，进而引起供应链中的库存波动。
这种波动会导致供应链中的各个环节无法有效协调，进而影响整个供应链的运作效率和成本控制。
为了解决牛鞭效应带来的问题，制定一套解决方案至关重要。
二、问题分析1. 供应链信息不对称：供应链中的各个环节之间信息传递不畅，导致上下游环节对需求的理解存在差异，进而引起牛鞭效应。
2. 需求预测不许确：供应链中的需求预测存在误差，导致供应链上游的生产计划无法准确反映市场需求，从而加剧牛鞭效应。
3. 库存管理不合理：供应链中的各个环节对库存的管理不合理，过多或者过少的库存都会导致牛鞭效应的发生。
三、解决方案为了解决牛鞭效应带来的问题，可以从以下几个方面着手：1. 供应链协同建立供应链各个环节之间的密切合作关系，加强信息共享和沟通。
通过建立供应链协同平台，实时共享销售数据、库存情况和生产计划等信息，以便各个环节能够准确把握市场需求，及时调整生产和供应计划。
2. 需求预测优化利用先进的数据分析和预测模型，对市场需求进行准确预测。
可以采用时间序列分析、回归分析等方法，结合历史销售数据和市场趋势，建立预测模型，提高需求预测的准确性。
同时，与销售渠道和客户建立密切联系，获取更准确的市场信息。
3. 库存管理优化建立合理的库存管理策略，避免过多或者过少的库存。
可以采用先进的库存管理方法，如ABC分类法、定期盘点、定量定货等，根据产品的重要性和销售情况，合理划分库存等级，优化库存水平，降低库存成本。
同时，加强与供应商的合作，建立稳定的供应关系，提高供应链的灵便性和反应速度。
4. 信息技术支持借助信息技术，建立供应链信息系统，实现供应链的可视化管理。
通过信息系统，可以实时监控供应链各个环节的运作情况，及时发现问题和异常，做出相应的调整。
同时，利用大数据分析和人工智能等技术，对供应链数据进行深度挖掘和分析，提供决策支持，优化供应链运作效率。
供应链中牛鞭效应产生的原因及对策
供应链中牛鞭效应产生的原因及对策供应链中牛鞭效应是指在供应链中因为信息延迟、需求波动等因素，导致供应链各环节之间采购和生产的波动加剧，从而导致生产计划不准确，库存成本增加，甚至产生缺货和客户流失等诸多问题。
其产生原因主要有以下几个方面：1.信息传递不及时：每个供应链环节中的信息都是向上一个环节传递的，但是信息传递不及时，尤其是节点与节点之间的信息传递延迟，将会导致下游环节无法及时响应，并使得上游环节的需求波动加剧。
2.需求预测不准确：需求预测不准确是产生牛鞭效应的主要原因之一。
若供应商或制造商没有准确预测市场的需求波动，就很难满足市场需求，进而导致缺货或积压库存。
3.订单批量偏差：某些供应链环节内，订单的批量不同步或批量变化比较大，将导致后续环节产生波动，也会导致生产计划的不精确。
对于牛鞭效应的对策，供应链各环节需要共同合作，采取以下措施：1.共享信息：每个供应链环节都应该建立信息共享机制，及时共享信息，提高信息的透明度和准确性。
这样做有利于各方了解市场的需求变化，预测到生产计划的波动。
2.紧密合作：各环节间需密切合作，完善交货时间、保质保量等方面的协同机制，避免订单批量的偏差，降低牛鞭效应引起的影响。
3.优化库存：供应链各环节要根据实际情况进行库存的优化管理，制定适当的安全库存，避免出现过多的库存积压或缺货。
4.精准预测：针对市场需求的波动进行精准预测和计划，及时对生产计划进行调整，以适应市场需求的变化。
总之，解决供应链中产生的牛鞭效应需要各环节加强合作，共享信息，优化库存，精准预测。
只有这样才能降低损失，提高效率，实现全面协同的供应链管理。
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。
供应链管理中的牛鞭效应分析和应对措施
供应链管理--牛鞭效应1. 供应链图谱2. 牛鞭效应的含义牛鞭效应也称为信息曲解现象,是指当供应链上的一种需求变异突然放大时,由于在信息流从最终客户端向最初生产者(供应链初始端)传导的过程中无法有效地共享信息,导致信息扭曲逐级放大。
这种信息扭曲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,如图所示。
3牛鞭效应产生的原因(1)需求信号的处理。
供应链中的企业通常都会预测产品需求,以便安排生产进度、计划产量、控制库存和计划物料需求,而预测通常是基于企业直接接触顾客的购买历史进行的，当下游企业订购时,上游企业会把该信息作为将来产品需求的信号处理。
上游企业根据该信号调整需求预测;同时上游企业也会向其供应商增加订购,使其做出相应的调整。
因此,这种需求信号的处理是牛鞭效应产生的主要原因。
(2)批量订购。
为降低订货成本，企业经常会进行批量订购,而且在再次发出订购之前保持一定的存货。
当卡车满负荷载重时,单位产品运输成本最低。
因此,当企业向供应商订购货物时,他们都会倾向于大批量订货以降低单位运输成本。
而订单通常都是随机分布,甚至相互重叠。
当企业的订货周期重叠,即很多企业在同一时间订货时,需求高度集中,从而导致牛鞭效应高峰的出现。
(3) 价格波动。
厂商通常会进行周期性促销,如价格折扣、数量折扣、优惠券等,这会促使其下游企业如经销商提前购买日后所需的产品。
当厂商的价格恢复正常水平时,经销商由于有足够的库存,所以在其库存消耗完之前不会再购买。
即经销商的购买模式并不能真实反映他们的即时需求,并且使其购买数量的波动大于其消耗量的波动,从而产生牛鞭效应。
(4) 限量供应和短缺博弈。
当产品供不应求时,厂商经常根据经销商订购货物的数量按照一定比例进行限量供应,而经销商会在订货时夸大实际的需求量;当供不应求得到缓和时订购量会突然下降,大批经销商会取消订单。
博弈的结果是厂商无法区分这些增长的订单中有多少是由于市场的真实需求而增加的,有多少是经销商担心限量供应而虚增的。
造成牛鞭效应的原因及缓解对策
造成牛鞭效应的原因及缓解对策一、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。
4. 批量订货。
由于需求的增加，下游企业要向上游企业订货，但出于运输成本和订货成本的考虑，下游企业要需求达到一定程度才批量订货。
如此，上游供应商面临的是大的订单，而并没有反应真实的需求，从而引发了牛鞭效应。
5. 订货的提前期。
由于在供应链运作中，订货到收货这个过程中存在着延迟。
所以就使得订货量的信息得不到及时的修正，对于上游企业来说，要考虑延迟阶段的需求量，自然也就会提高安全库存。
也就是说，各个节点都在预计库存的时候计入了提前期，提前期越长，微小的变动引发的库存变化也就越大。
6. 价格波动。
当商品的价格发生变化时，尤其在商品促销或清仓时，顾客的需求会大大增加，而在促销期后，顾客又会有少的需求。
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游成员仅仅依靠其下游买方 的需求数 据做 出预 测和决策 ， 因
此其制定 的订货数量和库存水平将 更加偏离真实需求 。 这样
顾客 需求在往上 层各级供 应链成员 的传递过程 中将不 断被
放 大 ， 级 预 测 明 显加 剧 了 牛鞭 效 应 。 多
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供 应链 巾牛鞭 效应 产生硇 原 因及对 策
包旭 云 ， 李帮 义
（ 南京航空航天大学 经济 与管理学 院 ， 南京 ２ ０ １） １０ ６
摘
要： 牛鞭效应对整个供应链的运作水平造成严重影响 ， 多年 来一 直受到众 多学者关注。 本文
在讨论 了牛鞭 效应现 象的产生及其危 害之后 ， 从牛鞭效 应存 在的普遍性 出发 ， 分析 了引起 牛鞭 效应 的八 个重要原 因， 并给 出了三条弱化 牛鞭效应 的对策。 关键词 ： 应链 ； 供 牛鞭效应 ； 息共 享 信 中图分类号 ：２ ０ 文献标识码 ： 文章编号 ：０ ２ ６ ８ ｛０ ６ ０ － １７ ０ Ｆ７ Ａ １０ － ４ ７ ２ ０ ｝７ ０ ４ － ３
究， 发现该 现象 普遍存在于季节性商品 中。Ｆ ｒ ｓ ｒ ９ １ ｏｒ ｔ （ ６ ） ｅ ｅ １ 从
基 金 项 目： 苏省 教 育 厅 人 文 社科 基 金 （２ Ｊ ６ ０ ２ ） 江 ０ ＳＤ ３ ０ ０
的角度考虑 ， 为供应链个体 成员的非理性决策和供应链本 认
统计与决策 ２０ 年 ７ （ ０６ 月 下）
供应 商无法获取准确 、 实的需求信 息 ， 真 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 。 在以上这八种原 因 中 ， 供应链 的层级结 构 、 顾客需求 的 变化 、 时间延迟和供应变动属于供应链 系统原 因或者 客观原
状结构 ， 传统 的供应链结 构下 ， 在 供应链 中每个成 员总是 以 其直接下游的需求信息作为 自己需求 预测 的依据 ， 据此安 并 排生产计划或供应计划。因此 ， 应链 中的成员个数越多 ， 供 信
研 究。在他 之后 ， ｏｄ ｉ Ｇ ｏｗ ｎ和 Ｆａ ｋｉ（９ ４，Ｅ ａｓ １９ ） ｒｎｌ １９ ） ｖｎ 等（９ ６ ｎ 和 Ｈ ｌ ｔ ｍ等（９ ７利用 Ｓ ｒ ｎ的 啤酒 分销 模型从库 存 ｏ ｒ ｍｓ ｏ １９ ） ｔ ｍａ ｅ 水平等其他方 面再一次证 明了牛鞭效应存在的普遍性。 因此 ，以 Ｆｒ ｓ ｒ ｏｒ ｔ 为代表 的案例研究和 以 Ｓ ｎ ａ ｅｅ ｔ ｎｎ为代 ｅ 表 的啤酒 博弈模 拟研 究有 力地证 明了牛鞭 效应存 在的普遍 性， 并很好 的描述 了牛鞭效 应的产生过 程 ， 为众 多学者 寻找 牛鞭效应产 生的原 因以及探讨 可行 的对策奠定 了很好 的基
顾客流失 。所有这些危 害导致 供应 链上 的资源被无效 利用 ，
整条供应链 的运作效率严 重受 损。这些年来 ， 很多研究者试 图对其进行深入研究 以降低 它的危害 ， 该问题 目前 已成为供 应链参 与者 的最关心 问题之一 。
２ 牛 鞭 效 应 的原 因分 析 １ 牛 鞭 效 应 存 在 的 瞢 追 性 在分析 牛鞭效应 产生的原 因 上存在着两种不 同的观点 。 最早对 牛鞭效应 这种现象 进行分 析的是美 国麻省理 工 学 院斯 隆管理学 院 的 Ｆｒ ｓ ｒ ｏｒ ｔ 教授 。他 通过一 系列案 例研 ｅｅ 早期 的牛鞭 效应研究者 ， 括以 Ｆｒ ｓ ｒ 包 ｏ ｅｔ 为代表的案例研究 ｒ ｅ 者和以 Ｓ ｒ ｎ为代表的模 拟实验者 ，都是从供应链动态性 ｔ ｍａ ｅ
本 文 认 为 ， 针 对 牛 鞭 效 应 产 生 的 系 统 原 因 和 非 系统 原
（） ４ 供应变动 。 这种变动性来源于机器的不可靠性 ， 例如
３ 牛 鞭 效 应 的 弱 化 牛鞭效 应是 由供 应链 的系统原因和非 系统原 因共同造 成的 ， 鉴于供应链本 身必然存 在的层级结构和时 间延迟等 问 题， 我们无法从根本上消除牛鞭效应。 然而 ， 前人 大量 的研究 表 明 ， 了解 了牛鞭效应产 生的各种 原因 的基 础上 ， 在 有针对 性地 实施一些策 略能 够对牛鞭 效应起 到很大 的抑制 和减 轻 作用 ， 从而大大提高整个供应链的运作效率 。
工业动力学 的角度进行分析 ， 认为牛鞭效应 是工业 动力学或 ０ 引 １｜ ｜ ２ ０世纪 ９ ０年代初 ， 洁公 司（＆ ） 保 Ｐ Ｇ 发现其“ 帮宝适” 纸 牌 尿裤 的客 户的需求量 和销售商 的订货数 量之 间有很大 的偏 差 。通常该纸尿裤 的消费量在 它的顾 客群 中相当的稳定 ， 但 批发商的订单量总是随着时 间的推移不停地波动 ， 他们 还发 现 ，原材料供应商接收 到的订单 量的波动 比批发商还要大 。 者是工业组织随时 间变化 的行 为的结果 ， 他认 为牛鞭 效应可 以通过改变组织行为方式来加以克服。 在 Ｆｒ ｓ ｒ ｏｒ ｔ 的文章发表 之后 ， 多学者继续 对牛鞭效应 ｅｅ 很 现象进行深 入的研究 。美 国麻省理工学 院的 Ｓｅ ｎ（９ ９ ｔｒ ｍａ １ ８） 设计 了一个称为 “ 啤酒分销博弈” 的模拟实验 ， 进一步证 明了
牛鞭效应存在 的普 遍性。该实验 中， 四个参与者形成一个供 应链 ， 分别 以啤酒零售商 、 批发商 、 分销商和制造商 的身分独
立地做 出库存决 策和订货决 策 ， 并且以相邻参与者发 出的订
为此 ， 洁公 司使 用“ 保 牛鞭效 应” 这一名称来形 容供应链 中顾 客 的需求 信息在 向上游传 递的过程 中发生 的被扭 曲和放大
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身 的阶段延迟问题是牛鞭 效应产生 的最根本原 因。 即决 策者 总是过 分响应顾客需求 的变化 ， 导致 向上游 订货 过量 ， 而且 供应链成员之间 的阶段延迟加 剧了这种动态性 。 针对这些情 况 ，ｏ ｉ（９ １等还提 出了几种 减少供应链 动态性 的策略 ， Ｔ ｗｌ １９ ） ｌ 包括减少一个或更 多的中间成 员 ， 鼓励供 应链 成员 之间的合 作 ， 真实市场需求 实行信息共享 ， 对 缩短供应链 的时 间延迟 以及改变订货策 略等 。
（） ３ 时间延迟。由于顾客的订货信息需 要经过零 售商 、 批
发商进行订单处理 之后 才能传递到制造商 ， 这就造成 了信息
延迟 ； 同样 ， 造商生产 的产品也需 要经过批 发商和 零售商 制 等中间环节才能 交付到顾客手中 ， 势必 引起 物流延迟 。上述 两者都使得供 应链上各成 员企业无 法 同步响应市场 需求变 化， 大大增加了供应链 的牛鞭效应。
八个方面 ：
（） ８缺货博 弈。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 。买方为避免潜在 的缺货 可能 ， 就会在订货时故意提
（） １供应链 的层级 结构。供应链是 由若干成员组成 的链
高订货量 ， 而当需求 降温后 ， 订货 又突然下 降甚至取消 。 由于
础。
对顾客真实需 求信息 的扭 曲导致制造商 产品预测能力下降 ， 引起过量生产或缺货 ； 求变动性 的增大促使供 应链 上各参 需
与者为 了维持 已有 的服 务水平 而增 加安全库存 ， 而导致库 从
存持有成本增加 ； 过度的需求不确定性及需求 变化还使得产
品销售不畅 ， 效需 求得不到满足 ， 有 客户服务水平下降 ， 潜在
息被加工 的次数越多 ， 其被扭 曲的现象就越严重 。
（） 客需求 的变化 。即顾客需求 自身的波动 幅度 。顾客 ２顾
受季节 、 价格 、 购买心理 等因素的影响 ， 其需求往 往呈 现出上 下波动 的形式 ， 一定程度 上增加 了供应链 的不稳定性 。 因此 ，
因， 是供应 链系统本 身客观存在 的因素 ， 也是导 致牛鞭效 应
无法 真正 消除 的原 因 ： 而多级需求预测 、 批量订货 、 价格促 销 和缺货博弈是供 应链成 员在 自身利 益的驱动下 所做 出的理 性行为造成 的 ， 以利用特定 的手段加 以管理 和改 善 ， 可 从而
大 大 弱 化 牛鞭 效应 。 ．
需求波动大， 牛鞭效应相应强烈； 需求平稳， 则效应减弱。
法 反 映 实 际 的 需求 情 况 ， 且 购买 数量 的 变 化 大 于 消 费 数 量 并 的 变 化 ， 生 了牛 鞭 效 应 。 产
等（９ ７在分析牛鞭 效应 的原 因时 ， １９ ） 更关 注供应链 的结构 和 相关的运作过程 ， 他认 为牛鞭效应是供应链成员在供应链结 构下进行理性决策 的结果 ， 需求预测 、 批量 订货 、 价格波 动和
配 给 短 缺 博 弈 是 牛 鞭 效 应 的 四 个 主 要原 因 。 有 一 些 学 者 从 还
其他 角度补 充了牛鞭效应的原因 ， Ｗｉ ｉｇ１ ９） 如 ｌ ｎ（９ ８着重讨 论 ｄ 三方 面的因素 ： 确定性混沌 、 平行 交互作用和需求 放大 ；ａ一 Ｔ ｙ １Ｋ ９ ９ ２ ｏ ） 出 ， ｏ １９ ，ｏ ｏ提 机器 故障 、 出波动和产 品质量差 异加 产
剧 了供 应 链 的波 动 性 。 在 牛 鞭效 应 产 生 的原 因 这个 问 题 上 ，以 Ｆｒ ｓ ｒ ｏｒ ｔ 和 ｅｅ
Ｓ ｒ ｎ等为代表提 出了非理性根源说 ，以 Ｌ ｅ为代表提 出 ｔ ｍａ ｅ ｅ 了理性 根源说 ， 还有一些其 他学 者都 从各 自的角度分析 了牛 鞭效应的原因。本文综合分析 以上各学说 ， 认为牛鞭效应产 生的原因不外 乎系统原 因和非系统原 因 ， 具体来说包括 以下
的现 象 。
单作为唯一的信 息资源。 实验的参与者既包括学生也包 括公 司经理 ， 而且该 实验被 重复了许 多次 ， 其结 果一致表 明， 但 上
游成员总是过分地响应下游 的订货需求 ， 因此导致供应链 系 统 的总成本达到 了该系统 最优成本 的 ５ １ 。 — ０倍 通过 分析 啤酒 分销博 弈 的结 果 ，ｔ ｍａ Ｓ ｒ ｎ首先 归纳 出了 ｅ 供应链动态性 的三大基本特征 ： 振动 、 放大和阶段延迟 ， 并再