Anylogic牛鞭效应仿真研究方案与分析

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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扭曲，导致供应链上游的需求波动放大，最终影响到供应链下游的生产和库存管理。

为了解决牛鞭效应带来的问题，我们提出了以下解决方案。

二、解决方案1. 数据共享与协同建立供应链各环节的数据共享平台，包括供应商、生产商、分销商和零售商等。

通过实时数据的共享和协同，可以减少信息传递延迟和扭曲，提高供应链的响应速度和准确性。

2. 需求预测与计划利用先进的数据分析技术，对历史销售数据、市场趋势、季节性变化等进行分析，以预测未来的需求。

基于需求预测结果，进行合理的生产计划和库存管理，避免产生过多的库存或者缺货现象。

3. 弹性供应链设计建立弹性供应链，通过与供应商的密切合作和灵便的生产能力，能够更好地应对市场需求的波动。

弹性供应链的设计包括多供应商选择、备货策略、生产能力的调整等。

4. 定单管理与协调通过定单管理系统，实现对定单的追踪和协调。

及时传递定单信息，确保供应链各环节之间的协同和配合，避免定单的滞后和延误。

5. 供应链可视化与监控利用物联网技术和大数据分析，实现供应链的可视化和实时监控。

通过监控各环节的数据指标和关键性能指标，及时发现和解决供应链中的问题，提高供应链的透明度和效率。

6. 运输与配送优化优化物流运输和配送网络，提高运输效率和准时率。

通过合理的路线规划、运输方式选择和配送策略，降低运输成本，缩短交货时间，提高客户满意度。

三、方案效益1. 减少库存成本：通过需求预测和合理的库存管理，避免库存积压和过剩，降低库存成本。

2. 提高供应链效率：通过数据共享和协同、弹性供应链设计等措施，提高供应链的响应速度和准确性，降低生产和配送的时间成本。

3. 提升客户满意度：通过优化运输和配送网络，提高交货准时率，提升客户满意度和忠诚度。

4. 降低风险：通过供应链的可视化和监控，能够及时发现和解决问题，降低供应链风险。

四、实施步骤1. 确定解决方案的范围和目标，明确实施的重点和时间计划。

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，由于信息传递不畅或者供需不平衡，导致库存波动加剧，进而引起整个供应链上下游的扰动。

这种效应会导致供应链中的一环浮现异常，进而影响到整个供应链的运作效率和稳定性。

为了解决牛鞭效应带来的问题，需要制定相应的解决方案。

二、牛鞭效应解决方案1. 数据共享和协同为了解决牛鞭效应，供应链中的各个环节应该建立起有效的数据共享和协同机制。

通过共享实时的销售数据、库存数据和生产计划等信息，供应链中的各个环节能够更好地预测需求和调整生产计划，从而减少库存波动。

2. 需求预测和定单管理准确的需求预测是解决牛鞭效应的关键。

供应链中的企业可以通过引入先进的需求预测模型和算法，结合市场趋势和历史数据，准确预测未来的需求量。

同时，优化定单管理流程，提高定单的可见性和透明度，减少定单的波动，从而降低牛鞭效应的发生概率。

3. 库存管理和供应计划合理的库存管理和供应计划也是解决牛鞭效应的重要手段。

通过优化库存管理策略，如采用先进的库存控制模型和技术，减少库存持有成本，同时保证供应链的稳定性。

此外，建立灵便的供应计划，能够根据市场需求的变化及时调整生产和供应，避免浮现过剩或者缺货的情况。

4. 合作火伴关系和供应链协同建立良好的合作火伴关系和供应链协同机制，是解决牛鞭效应的关键。

供应链中的各个环节应该积极沟通和协调，共同制定供应链策略和计划。

此外，建立长期稳定的合作火伴关系，共同承担风险和责任，能够有效减少牛鞭效应的发生。

5. 技术支持和信息系统建设引入先进的技术支持和信息系统建设，对于解决牛鞭效应具有重要意义。

通过建立信息系统，实现供应链中各个环节的数据共享和协同，提高供应链的可见性和透明度。

同时，利用物联网、大数据和人工智能等技术手段，提高需求预测的准确性和供应链的敏捷性。

三、案例分析以某电子产品供应链为例，该供应链中的各个环节通过共享销售数据、库存数据和生产计划等信息，实现了数据共享和协同。

供应链系统“牛鞭效应”WITNESS仿真建模与优化分析

一、基于“牛鞭效应”的物流供应链系统优化设计针对一个特定的供应链进行分析，供应链中共有四个角色，制造商，分销商，批发商，零售商。

在此供应链中由于出货时间延迟、资讯不足等情况会产生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的情况。

也就是我们所说的”牛鞭效应”。

1.1供应链结构供应链是由供应商,制造商,分销商,零售商,顾客等组成的一条以物流，信息流为内容的相互影响,相互作用的响应链条。

而各个物流单元之间用通讯和运输相联系。

当普通消费者向零售商提出自己的需求以后，零售商会通过供给相应数量的商品来满足顾客的需求，这样就会造成零售商库存水平的变化。

零售商根据这个变化，并结合自身的情况对未来市场进行预测，从而向批发商发出一定量的定货需求，同时，批发商也会根据自己的库存情况以及下游零售商的订单情况，对其上家分销商发出相应的订单，分销商也会根据自己的库存情况以及下游批发商的订单情况，对其上家制造商发出相应的订单。

所以，分销商的定货情况会直接影响制造商的生产安排和计划。

这就是整个供应链的过程，这个过程也简单地构成了的供应链，如图1.1所示图1.1供应链各成员示意图需要说明的是，各个环节的订单发出后到执行本订单，都会产生一定的时延，因为在流通企业接到订单以后，必然需要花费一段时间完成订单处理、生产组织以及运输作业等工作，而制造商虽然不需要向上游发出订单，但是也有一定的生产周期。

1.2供应链运作策略在本供应链中规定，生产商，分销商，批发商，零售商的起始库存分别为20，30，40，50箱，订货提前期为三个周期每个周期内有八个工作日，假定所有的商家在每个周期的第一个小时检查库存，如果库存量小于等于零那么则开始订货，订货的策略采用移动平均法，客户的要求采用随机函数。

并且上游企业要最大限度的满足下游企业的订货，如果本次订货没有满足，则要在下次的发货中补齐上次的欠货。

基于Anylogic的物流服务供应链牛鞭效应仿真分析

第２７卷第１期
２１００年１月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｏｕｅｓｐｉｔｏｓａｃｆＣｍｐｔｒｃ
Ｖｏ＿７Ｎｏ１ｌ２．
Ｊｎ２１ａ．００
基于Ａｙｇｃ的物流服务供应链牛鞭效应仿真分析半ｎｌｉｏ
桂寿平，丁郭音，张智勇，石永强
（南理工大学物流工程系，广州５００华１０６）摘要：针对当前牛鞭效应研究集中于产品供应链的现状，以及服务的无形性等众多与产品不同的特性，出提
以服务能力模拟产品库存进行牛鞭效应研究的可能；构建了物流服务供应链的概念模型，纳出其牛鞭效应的归
四个成因；以上下游服务能力调配策略为基础，造了三阶物流服务供应链中的成本函数和等待时问函数，用构运仿真软件Ａｙｇｃ行了实证分析和优化改进。结果表明牛鞭效应确实也存在于服务型供应链中，成能力利ｎｌｉ进ｏ造用率偏低和资源浪费，同时验证了以服务能力模拟产品库存进行牛鞭效应研究的有效性。
ｄｆｅｓｆｏｐｏｕｃ，ｓｃｓｉｔｎｉｉｉｙ，ｔａｅｒｐｏｅｈｏｓｉｌｔｏｓｕｙｂｕｌｉｆｅｔｂｉａｉｇｐｏｕｔｉ— ｉｆｒｒｍｒｄｔｕｈａｎａｇｂｌｔｈｅｐｐｒｐｏｓｄｔｅｐｓｂｉｙｔｔｄｌｗｈｐｅｆｃｙｓｍｕｌｔｎｒｄｃｎｉｖｎｏｖａｅｖｃａａｉｖｅｔｒｓｓｒｉ，ｅｐｅｔ．ＥｓａｌｓｅｈｏｎｅｔｏｄｅｏＳＳｅｔＢｉｈｄｔｅｃｃｐｉｎｍｏｆＬＣ．ｔｎｐｏｏｅｏｒｒｏａｓｓｏｌｗｈｐｅｆｃｎＬＳＣ．ｈｅｒｐｓｄｆｕｏｔｃｕｅｆｂｕｌｉｆｅｔｉＳＳｒｃｕｅｈｅｆｎｔｏｓｏｏｔａｔｉｇｔｍｅｉｈｅ —ｔｇＳｓｄｏｈａｃｔｌｏａｉｎｓｒｔｇｅｗｅｎｕｔｅｍｔｕｔｒｄｔｕｅｉｎｆｃｓｎｄｗａｔｎｉｎａｔｒｅｓａｅＬＳＣｂａｅｎｔｅｃｐａｉｙａｌｃｔｏｔａｅｙｂｔｅｐｓｒａａｄｄｗｎｔｅｍＵｓｄｔｅｓｍｕｌｔｏｏｔｒｙｏｉｏｍｐｒｃｌａｌｓｓａｄｏｔｍｉａｉｎＴｈｅｕｔｐｏｅｈａｕｌｐｎｏｓｒａｅｈｉａｉｎｓｆｗａｅＡｎｌｇｃｆｒｅｉｉａｎａｙｉｎｐｉｚｔｏ．ｅｒｓｌｒｖｓｔｔｂｌｗｈｉｅｆｃｎｅｘｓｓｊｅｖｃｕｐｌｈｉｆｅｔｉｄｅｄｅｉｔｎｓｒｉｅｓｐｙｃａｎ．ｗｈｉｈｃｕｉｇｔｅ１ＷａａｉｔｌｚｔｎａｄｗａｔｆｒｓｕｃｓｃａｓｎｈＯｃｐｃｔｕｉａｉｎｓｅｏｅｏｒｅ．Ｔｈｘｅｍｅｔａ— ｙｉｏｅｅｐｒｎｌｉＳｈＷＳｔｅｓｂｉｔｏｓｕｙ “ｂｕｌｉｆｅｔｂｉｌｔｎｇｐｒｄｔｉｅｔｒｓｓｒｉｅｃｐａｉｙＯｓＯｈｅｆａｉｌｙｔｔｄｉｌｗｈｐｅｃ” ｖｓｍｕａｉｏｕｃｎｖｎｏｖａｅｖｃａｃｔ．

牛鞭效应的仿真研究

牛鞭效应的仿真研究作者：张超来源：《科学与财富》2016年第32期摘要：本文通过建立供应链仿真模型，验证牛鞭效应的存在，引入BE系数来评价牛鞭效应的大小。

通过仿真实验，重点研究了物流时间和安全库存量对牛鞭效应的影响，并在此基础上提出了抑制牛鞭效应的措施。

关键词：牛鞭效应；物流时间；安全库存；供应链1 引言1961年，美国麻省理工学院的Forrester教授在其出版的《工业动力学》中首次提到牛鞭效应。

牛鞭效应是指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（即需求扭曲），这种扭曲以放大的形式向供应链的上游蔓延（方差变大）。

i牛鞭效应降低了供应链的效率，削弱了供应链中企业的竞争力。

导致牛鞭效应的因素有很多，如需求信息更正、订单批量决策、价格波动、短缺博弈、提前期、供应链结构等等ii。

本文将重点研究供应链中物流时间和安全库存对牛鞭效应影响，并在此基础上提出抑制牛鞭效应的有效措施。

2 供应链管理中牛鞭效应的建模2.1 供应链系统描述iii现有一条由钢铁厂、钢铁加工厂、汽车部件生产商和汽车厂组成的供应链。

为了简化，我们将物料单位当量化，统一用“批”表示。

钢铁加工厂当库存小于15批时，向钢铁厂订货，钢铁厂每生产一批原钢卷材需要的时间服从1-3小时的均匀分布。

汽车部件生产商当库存小于6批时，钢材加工厂开始配货，每配一批货需要的时间服从0.5-1小时的均匀分布。

四个汽车厂商中当库存量最小的小于3批时，五个部件生产商开始组织生产，每生产一批部件需要的时间服从2-6小时的均匀分布。

汽车生产商每耗用一批部件需要4小时。

供应链每两个环节之间的物流需要5小时。

2.2 仿真建模本文主要运用WITNESS仿真软件对供应链进行建模。

以下是在WITNESS中建立的供应链模型：取系统仿真钟的时间单位为小时，则模型运行365天*24小时/天=8760小时，得到库存统计二维图如下：此库存统计二维图中，红色曲线表示钢铁加工厂的库存波动，绿色曲线表示汽车部件生产商的库存波动，黄色、蓝色、橙色和青色分别表示四个汽车厂的库存波动。

基于系统动力学的供应链牛鞭效应仿真研究

ｆＸｉｎｇｉａｉＶｏｃａｔｉｏｎａｌ＆ＴｅｃｈｎｉｃａｌＣｏｌｌｅｇｅ，Ｘｉｎｇｔａｉ０５４０３５，Ｃｈｉｎ￣
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｓｔａｒｔｉｎｇｆｒｏｍｔｈｅｉｎｖｅｎｔｏｒｙｃａｐａｃｉｔｙａｎｄｒｅａｌ — ｔｉｍｅｏｒｄｅｒｉｎｇｖｏｌｕｍｅｏｆｔｈｅｖａｒｉｏｕｓａｇｅｎｔｓｏｆｔｈｅｓｕｐｐｌｙｃｈｍｎａｎｄｕｓｉｎｇｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆｓｙｓｔｅｍｄｙｎａｍｉｃｓ，ｗｅｓｔｕｄｉｅｄｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｉｌｙｔｈｅｏｒｄｅｒｉｎｇｌｅａｄｔｉｍｅｏｆｔｈｅｓｕｐｐｌｙｃｈａｉｎ，ｆｕｒｔｈｅｒｅｘｐｌａｉｎｅｄｔｈｅｃａｕｓｅｏｆｔｈｅ
技术与方法
ｄｏｉ：ｌＯ．３９６９￣．ｉｓｓｎ．１００５－１５２Ｘ．２０１４．０２．０５４
物流技术２０１４年第３３卷第２期（总第３０５期）
基于系统动力学的供应链牛鞭效应仿真研究
沿着供应链逐级传递给零售商、分销商、生产商，但在传递过

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。

牛鞭效应实验报告

篇一：牛鞭效应实验报告牛鞭效应实验报告一、实验内容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，如图1所示。

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，因此被形象地称为长鞭效应。

需求时间需求时间需求时间需求需求二、实验原理长鞭效应产生的原因主要有以下几方面： 1) 需求预测的数据更新 2) 批量补货 3) 价格波动4) 限量供应和短缺博弈 5) 补货提前期。

三、实验目的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。

学生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，应着重：a) 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； b) 体验牛鞭效应现象的产生，并分析其产生原因； c) 分析如何减小牛鞭效应。

四、牛鞭效应产生的原因(1) 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。

Anylogic牛鞭效应仿真研究方案与分析

基于Anylogic对牛鞭效应仿真研究与分析张伟力(东南大学物流管理项目系,南京,210096）摘要：为了找到时间因素如何影响牛鞭效应,以库存和订单数量为牛鞭效应强度地衡量指标,借助Anylogic 软件建立三阶供应链模型进行仿真,并对仿真结果进行了比较分析.可视化地研究供应链地动态变化,并分析订货提前期与牛鞭效应地关系,如何减轻牛鞭效应,为企业提供决策支持.研究表明,时间因素对牛鞭效应有重要影响,订货提前期地缩短能够减轻牛鞭效应.关键词：牛鞭效应；仿真；AnylogicAnylogic-Based Bullwhip Effect SimulationZhang Weili(Department of logistic s management construction, SoutheastUniversity, Nanjing, 210096> Abstract:In order to find out how the time factoraffects the bullwhip effect, regard inventory and order quantity as the measurements, with the help of Anylogic software simulate the model of three-echelon supply chain, and the simulation results are analyzed. To study the dynamic chain changes visually, and analyzed the relationshipbetween order lead time and bullwhip effect, to find out how to alleviate bullwhip effect. Research shows that time factors affectbullwhip effect obviously, and cutting down order lead time can reduce the strength of the bullwhip effectavailably. Keyword:Bullwhip Effect。

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者不许确，导致零售商对需求的预测不许确，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者不足，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. 定单批量：供应链中的定单批量较大，导致信息传递和生产计划的不许确性。

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：与零售商进行密切合作，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. 定单管理：优化定单批量，减少批量的不确定性。

- 减少定单批量：通过减少定单批量，降低信息传递和生产计划的不确定性，提高供应链的灵便性和响应速度。

- 引入定制化生产：根据市场需求的变化，引入定制化生产，减少库存积压和定单延迟的问题。

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先后的供应链运作效率，包括库存周转率、定单交付时间等指标，评估解决方案的效果。

2. 成本控制：比较引入解决方案先后的供应链成本，包括库存成本、运输成本等，评估解决方案的成本控制效果。

牛鞭效应实验

对比第一轮ห้องสมุดไป่ตู้第三轮，差别是第三轮的信息得到了共享，根据客户需求大家可以在一起共同进行订货行动。得到的结果和第一次对比明显波动减缓。可见信息的共享对于减缓牛鞭效应有着重要影响。
【结论】：
牛鞭效应产生原因：
在此游戏中，每个企业都会向其上游订货，一般情况下，作为游戏的参与者并不会来一个订单就向上级供应商订货一次，而是在考虑库存和订购费用到货周期的基础上，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，我们往往会打出一定富余量。同时不停的订货也会增加上游企业的工作量和成本，上游企业也往往要在一定数量或一定周期订货，上游企业为了尽早得到货物或全额得到货物，或者为备不时之需，往往也会人为提高订货量，这样就导致了“牛鞭效应”。
【实验环境】
两副扑克牌
实验内容：
【实验方案设计】
（1）该游戏的供应链只涉及一种产品：可乐。
（2）供应链为直线型供应链，有制造商（Manufacturer），批发商（Distributor），零售商（Retailer
），消费者（Consumer）等4个节点，商品与订单仅仅在相邻的两个节点之间传递，不能跨节点，如图所示。
（2）每轮都会有顾客到零售商那里去买可乐，购买的数量随机生成（5~10之间）。零售商从自己的柜台里拿出可乐来给顾客，然后再向批发商订货，每轮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。如果柜台里的可乐不够的话，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。

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和不许确性，导致下游环节对上游环节需求的波动放大，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，提高供应链的运作效率和准确性，需要制定相应的解决方案。

二、问题分析1. 信息传递延迟：供应链中的各个环节之间信息传递存在延迟，导致上下游环节无法准确了解对方的需求和供应情况。

2. 需求波动放大：由于信息传递延迟和不许确性，下游环节对上游环节的需求进行预测时往往存在误差，进而导致需求波动放大。

3. 库存过高或者过低：由于需求波动放大，上游环节往往会根据下游环节的需求进行生产，但由于信息传递延迟，导致生产计划无法及时调整，进而导致库存过高或者过低的问题。

4. 供应链协同不足：供应链中的各个环节之间缺乏有效的协同机制，导致信息传递不畅、协调能力不足，进一步加剧了牛鞭效应的问题。

三、解决方案1. 信息共享与透明化：建立供应链信息平台，实现各个环节之间的信息共享和透明化。

通过共享实时的需求和供应信息，可以减少信息传递延迟，提高信息准确性，从而减小牛鞭效应的影响。

2. 需求预测与优化：利用数据分析和预测模型，对需求进行准确预测，并根据预测结果进行生产计划的优化。

通过准确预测需求，可以避免需求波动放大，进而减少库存过高或者过低的问题。

3. 协同机制的建立：建立供应链协同机制，加强各个环节之间的协调与合作。

通过建立协同机制，可以实现信息的快速传递和协调能力的提升，从而有效缓解牛鞭效应的问题。

4. 供应链可视化管理：利用物联网、大数据等技术手段，实现供应链的可视化管理。

通过实时监控和数据分析，可以及时发现和解决供应链中的问题，提高整个供应链的运作效率和准确性。

四、实施步骤1. 建立供应链信息平台：搭建供应链信息平台，实现各个环节之间的信息共享和透明化。

2. 数据采集与分析：采集供应链中的各个环节的需求和供应数据，并进行数据分析，建立预测模型。

供应链的“牛鞭效应”与不确定性分析及其对策探讨.kdh(最全)word资料

供应链的“牛鞭效应”与不确定性分析及其对策探讨.kdh(最全)word资料0引言供应链中存在着特有的“牛鞭效应”和多样的不确定性,这些不确定性的影响以及“牛鞭效应”的存在,使得要准确预测需求和制定生产供应计划变得困难。

库存存在的一个客观目的就是应付各种各样的不确定性,保持供应链运作的稳定性和连续性。

研究库存控制,就要研究和防范不确定性的影响,在既定的供应链管理目标下,维持一个合理经济的库存水平。

1供应链的“牛鞭效应”分析1.1“牛鞭效应”的涵义供应链活动中存在一种奇怪的现象,当真实的需求信息在供应链中自下而上传递时,需求信息会不断被扭曲变异和逐级放大,这种现象被形象的描述为“牛鞭效应”。

[1]当真实消费者的市场需求信息从供应链的下游零售商向上游分销商直至制造商传递时,需求信息的不确定性会不断加剧,会产生逐级放大的现象,如图1所示,当达到源头的供应商时,其获得的需求信息与实际的消费者需求信息会产生很大的偏差,与下游的制造商、分销商相比,其需求变异系数更大。

由此而导致供应链上游企业比下游企业维持更高的库存水平,以应付下游企业订货的不确定性,人为地增加了整个供应链的库存水平、经营成本和营销风险。

1.2“牛鞭效应”产生的原因分析①需求预测偏差。

供应链中的各企业都需要进行需求预测,以便作出各自的订货量决策。

当企业将其直接的下游企业的订货数据作为市场实际需求数据而进行预测时,便会产生需求放大现象。

作为库存管理者,总会用一些需求预测方法,比如指数平滑法,预测数据来源于直接顾客过去几个月的订单数量,这样,传递给供应商的补货订单数量便是过去几个月数据的修正值。

当提前期较长时,订货量的时间波动更显著一些,与实际市场销售量就会发生偏差。

如果更上游的供应商也采用指数平滑法预测市场需求和安全库存量时,就会加剧供应链的“牛鞭效应”与不确定性分析及其对策探讨To Discuss on Analysing of Bullwhip Effects and Uncertaintyfor the Supply Chain and Its Countermeasures赵临风Zhao Linfeng(中山广播电视大学,中山528403(Zhongshan Radio&TV University,Zhongshan528403,China摘要:供应链的“牛鞭效应”与不确定性,使得要准确预测需求和制定生产供应计划变得困难。

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供应链中的一种现象，即在市场需求波动较大的情况下，供应链的反应速度滞后于市场需求的变化。

这种滞后导致了供应链中的库存积压或者缺货现象，进而影响到企业的运营效率和客户满意度。

为了解决牛鞭效应带来的问题，我们提出了以下解决方案。

二、解决方案1. 建立信息共享机制建立供应链中各个环节之间的信息共享机制，包括供应商、生产商、分销商和零售商等。

通过共享销售数据、库存数据和预测数据等信息，可以更准确地预测市场需求，从而减少库存积压或者缺货现象的发生。

2. 优化供应链管理通过优化供应链管理，提高供应链的反应速度和灵便性。

可以采取以下措施：- 建立快速补货机制：及时获取销售数据，根据销售情况进行快速补货，避免库存积压或者缺货。

- 采用先进的物流技术：利用物流技术提高物流效率，缩短物流时间，加快产品流通速度。

- 灵便的生产计划：根据市场需求的变化，灵便调整生产计划，避免产能过剩或者不足。

3. 建立合理的库存管理策略建立合理的库存管理策略，包括准确预测市场需求、合理设置安全库存和采取有效的库存管理措施等。

可以采取以下方法：- 利用先进的预测技术：通过分析历史销售数据和市场趋势，准确预测市场需求，避免库存积压或者缺货。

- 设置合理的安全库存：根据供应链的反应速度和市场需求的波动情况，合理设置安全库存，以应对突发情况。

- 实施库存周转策略：采取合理的库存周转策略，及时处理滞销或者过期产品，减少库存积压。

4. 加强供应链合作与协调加强供应链中各个环节之间的合作与协调，建立稳定的合作关系。

可以采取以下措施：- 建立长期合作关系：与供应商、生产商、分销商和零售商等建立长期合作关系，提高供应链的稳定性和可靠性。

- 加强沟通与协调：及时沟通市场需求和供应链情况，共同制定应对策略，避免信息滞后和决策失误。

三、效果评估针对牛鞭效应解决方案的效果评估可以从以下几个方面进行：1. 库存水平：通过比较方案实施先后的库存水平，评估方案对库存积压或者缺货现象的改善程度。

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供应链中的信息传递延迟，导致供应链各环节浮现过剩或者缺货的现象。

这种现象往往会导致供应链的不稳定性，增加了企业的成本和风险。

为了解决牛鞭效应带来的问题，我们需要制定一套解决方案，以提高供应链的效率和稳定性。

二、问题分析1. 信息不对称：供应链中的各个环节之间信息传递不及时、不许确，导致供需信息的失真。

2. 定单批量波动：由于信息传递延迟，各环节往往会根据自身的需求情况进行定单批量的调整，从而导致供需失衡。

3. 缺乏协同合作：供应链中的各个环节往往缺乏有效的协同合作机制，无法共享信息和资源。

三、解决方案为了解决牛鞭效应问题，我们提出以下解决方案：1. 信息共享与透明化建立一个供应链信息平台，实现供应链各环节之间的信息共享和透明化。

通过共享实时的销售数据、库存数据和生产计划等信息，供应链中的各个环节可以更准确地预测需求，从而减少信息传递延迟带来的问题。

2. 需求预测与定单管理利用数据分析和预测模型，对市场需求进行准确预测，并将预测结果应用于定单管理。

通过与供应链信息平台的结合，可以实现定单的自动化处理和及时调整，避免定单批量的波动，减少供需失衡。

3. 协同合作与供应链优化建立供应链协同合作机制，促进各环节之间的密切合作。

通过共享资源、优化物流和生产计划等方式，实现供应链的协同优化，提高供应链的整体效率和稳定性。

4. 库存管理与风险控制建立合理的库存管理机制，通过合理的库存策略和库存控制手段，降低库存水平，减少库存风险。

同时，建立风险预警机制，及时发现和应对供应链中的风险，保障供应链的稳定运行。

四、实施步骤1. 确定解决方案的具体实施计划和时间表。

2. 建立供应链信息平台，实现信息共享和透明化。

3. 进行需求预测和定单管理的系统开辟和实施。

4. 推动供应链各环节之间的协同合作，建立协同合作机制。

5. 设计和实施库存管理和风险控制措施。

6. 建立监控和评估机制，对解决方案的实施效果进行评估和调整。

10.牛鞭效应仿真

行数学分析（缺货成本、总成本并不呈现放大趋势）需求不平稳条件下

– 信息共享价值 – 延迟的影响
– 预测方法的影响

采用不同预测方法的影响
谢
谢
请老师、同学批评指教
2002年10月21日
Order Quantity
Time
20
Order Quantity
批发商的订货数量
制造商的订货数量
15 10 5 0 Time
15 10 5 0 Time
牛鞭效应的影响

在“啤酒游戏”中，订货量放大、库存放大等等如果需求稳定，对各节点的影响如何？

假设
设各子系统的延迟时间均为4周，顾客需求是服从均值为16、标准差为0.5的正态分布的随机数，没有固定订货成本。各节点均采用指数平滑法对平均库存进行预测。假定单位持有成本为0.5。如果顾客订货量大于库存量则将库存全部发出，二者之差为缺货，假定单位缺货成本为1，以后不再补发货。
牛鞭效应仿真
市场需求稳定
牛鞭效应

向供应链的上游方向扩大订货的变动一种信息的扭曲是供应链各个主体理性行为的结果
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 20
各节点总成本(平滑指数4）
各节点总成本(平滑指数2）
分析
平滑指数为4，即以前各期数据所占权重较大，波动较小。尽管订货量波动有所放大，但总成本并未呈现放大趋势。订货量波动较大，但缺货成本期望值呈：零售商〉批发商〉生产商的趋势长期趋势趋于平稳，信息共享价值有限。增加、缩短延迟影响不大。（图未附）

基于Anylogic的供应链网络建模与优化

基于AnyLogic的供应链网络建模与优化【摘要】针对Down Jacket 服装公司华东销售区域供应链网络的复杂性，利用AnyLogic软件对该供应链网络进行仿真分析。

将总仓、区域仓及门店之间的关系，通过智能体以及流程图等进行衔接，并将最终成果在GIS中直观地展现出来，对其区域仓的产品流以及布局进行分析，统计初始状态下的物流成本。

采用最大最小距离聚类算法对门店进行分组，将多重心选址转换成单一重心选址，求出各个区域的分仓选址，再使用AnyLogic进行仿真，验证优化成果。

【关键词】供应链网络；建模；重心法；目录21 前言 ...................................................................1.1 研究背景与研究意义 (2)1.1.1 研究背景 (2)1.1.2 研究意义 (2)1.2 国内外研究现状 (3)1.2.1 国外研究现状 (3)1.2.2 国内研究现状 (3)52 供应链网络建模理论概述 ................................................2.1 供应链网络 (5)2.2 供应链建模与模型 (5)2.2.1 Anylogic软件介绍 (6)73 D公司的供应链网络建模与优化 ..........................................3.1 D公司简介 (7)3.2 基于AnyLogic的供应链网络建模 (7)3.2.1 假定条件 (7)3.2.2 建立初始模型 (8)3.3 运行模型 (14)3.4 基于聚类算法的多重心法供应链网络选址优化 (14)3.4.1 重心法概述 (14)3.4.2 多重心法概述 (16)3.4.3 最大最小距离聚类算法 (16)3.4.4 确定分仓选址 (17)3.5 仿真结果分析 (18)204 结论 ...................................................................1 前言1.1 研究背景与研究意义1.1.1 研究背景随着经济的快速发展，信息化程度越来越高，科学技术也在不断发展，市场的信息更加透明，加剧了对各个企业自身实力的考验，伴随着消费者生活质量的提高，消费者的需求变得多种多样，企业需要做好众多准备，以满足消费者的需求。

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。

基于Anylogic的物流服务供应链牛鞭效应仿真分析

收稿日期:2009-05-10;修回日期:2009-06-15 基金项目:广东省科学科技厅软科学软件计划项目(00312551150310009)作者简介:桂寿平(1953-),男,湖北黄梅人,教授,主要研究方向为服务供应链、区域物流与区域经济;丁郭音(1984-),女,广东东莞人,硕士研究生,主要研究方向为物流服务供应链、供应链重构与仿真(guoyinding@);张智勇(1970-),男,湖北浠水人,副教授,主要研究方向为供应链管理、工业工程;石永强(1973-),男,山东青岛人,博士,主要研究方向为供应链管理、物流车辆调度.基于Anylogic 的物流服务供应链牛鞭效应仿真分析*桂寿平,丁郭音,张智勇,石永强(华南理工大学物流工程系,广州510006)摘要:针对当前牛鞭效应研究集中于产品供应链的现状,以及服务的无形性等众多与产品不同的特性,提出以服务能力模拟产品库存进行牛鞭效应研究的可能;构建了物流服务供应链的概念模型,归纳出其牛鞭效应的四个成因;以上下游服务能力调配策略为基础,构造了三阶物流服务供应链中的成本函数和等待时间函数,运用仿真软件Anylogic 进行了实证分析和优化改进。

结果表明牛鞭效应确实也存在于服务型供应链中,造成能力利用率偏低和资源浪费,同时验证了以服务能力模拟产品库存进行牛鞭效应研究的有效性。

关键词:物流服务供应链;牛鞭效应;仿真中图分类号:TP 391.3;F253.4 文献标志码: A 文章编号:1001-3695(2010)01-0138-03doi:10.3969/j.issn.1001-3695.2010.01.041Sim ulation a nalysis of bu llw hip effect on logist ics servicesupply chain based on An ylogicGU I S hou-ping,DIN G Guo-y in,ZHANG Zhi-y ong,S HI Yong-qia ng(School of Economics &Commer ce,S outh China Univers ity of Technology,G uangz hou 510006,China)Abst ract :C ons idering the st udy of “bullwhip effect ”is concent rat ed in product supply chain,a nd the cha racteris tics of service differs from product ,s uch a s int ang ibility ,t he paper proposed t he poss ibility t o st udy bullw hip effect by s im ula ting product in-v ent ory as service capa cit y.E st ablis hed t he conception m ode of LS S C,t hen propos ed four root caus es of bullw hip effect in L S S C.S t ruct ured t he funct ions of cos t and w at ting tim e in a t hree-s ta g e L S SC ba sed on the ca pacity a llocat ion s trat egy bet ween upst rea m a nd downs tream .U sed t he sim ulat ion s oftw are Any logic for em pirical a na ly sis and optim iza tion.The result proves t hat bullw hip effect indeed exist s in s erv ice supply cha in,which caus ing t he low capa city ut iliz at ion a nd wa st e of res ources.The ex perim ent a l-s o shows t he fea sibilit y to s tudy “bullwhip effect ”by sim ula ting product inv ent ory a s service ca pacit y.Key words:logist ics serv ice supply chain(LS SC);bullwhip effect;sim ulat ion 供应链管理中一个重要现象就是牛鞭效应,又称需求变异放大效应,即供应链中产品(服务)订单数量的波动程度远远大于产品(服务)的实际市场需求量的变化程度,并沿供应链向上游放大。