供应链管理实验报告——啤酒游戏
供应链管理中啤酒游戏实验报告
啤酒游戏实验报告班级：MEM2013 学号：1130209448 姓名：王贵成实验目的：1、了解具体的采购业务、收发货业务，在一定规则下进行实际业务的模拟。
2、学会定期订货决策模型的运用，学习运用预测模型对不确定需求进行预测。
3、认识时间滞延、资讯不足对产销系统的影响，认识和理解单一企业业务信息系统存在的局限性。
4、认识供应链上的牛鞭效应及其成因，理解供应链模式、系统化思考方式对企业管理及企业信息系统的影响。
游戏背景及规则：在啤酒产销模拟游戏中，产供销系统被简化为单线产供销，即只由零售商、批发商、分销商、制造商四个企业实体组成。
有需求时，尽量满足需求发货，除非缺货。
下达采购订单，各个企业实体只有一个决策，即采购数量的决策。
每个企业实体均可自由做出决策，其唯一目的是追求利润最大化，游戏的最后结果是以整组总成本最低者为优胜。
单位缺货成本为1元，单位库存成本为0.5元。
（1）零售商：按照顾客订单和库存量向顾客发货，并向批发商订货，订货周期为2周。
（2）同样，批发商向分销商，分销商向制造商订货，订货周期为2周。
（3）制造商根据订单和库存量决定生产量，并向分销商发货。
实验过程：一、普通模式角色：分销商供应链中订单的变化制造商分销商批发商零售商存货量成本：76 缺货量成本：70 订单完成率：100%实验分析：普通模式下的供应链具有明显的牛鞭效益，从零售商向上方差不断增大，成本也在不断增大。
需求存在明显不确定性，有2周提前期，造成供应链供需关系波动较大，成本上升。
二、集中信息供应链角色：制造商供应链中订单的变化制造商库存成本：49缺货成本：9订单完成率：100%实验分析：集中信息模式下供应链只能选择制造商进行模拟，该模式下需要从已知零售商外部需求量然后分析决策制造商的产量，库存达到一个阶段后，将会立刻被发往下一个阶段，只有零售商会持有库存，反应时间较长，需很好的预测供需量，该模式在运作的时候如果前期控制的不好容易导致零售商长期缺货，导致零售商成本过高，经过实验发现，我认为最好的方法应该是前期大量供货，始终保持零售商有库存，由于缺货成本比库存成本要高，往往反应不及时就会导致大量缺货而且时间较长，所以需时刻保持零售商库存。
“啤酒游戏”实验报告（精选五篇）
“啤酒游戏”实验报告（精选五篇）第一篇：“啤酒游戏”实验报告实验一：“啤酒游戏”实验1.实验目的（1）帮助学生认识供应链的基本结构和供应链企业之间的相互关联；（2）帮助学生认识到时间滞延、资讯不足的现实约束条件对供应链系统运营的影响；（3）帮助学生理解“需求变异放大”效应的表现和根源；（4）帮助学生掌握如何突破习惯思维方式，以系统性的思考寻求最优经营决策的具体方法。
2.实验内容在确定每位同学扮演的角色之后，分角色模拟供应链的订货过程20周以上，按要求作记录，并对订货结果进行分析。
3.实验仪器、设备及材料计算机，安装Windows2000及以上系统和“啤酒游戏”实验软件。
4.实验原理通过观察供应链管理中典型的“牛鞭效应”现象，认识到如何保证整条供应链的成本最小化是供应链管理的主要研究问题。
即使一个企业内部资源优化整合后，如果不注重供应链管理，在市场环境中仍然无法立于不败之地。
5.实验步骤（1）收货：将运输延迟的库存收到当前库存中；（2）发货：按上期收到的订单发货，按照订单量将库存中的货放入与下游间的运输2周延迟中。
发货后做缺货量记录和库存记录；（3）发订单：下游向上游发订单，作记录；（4）收订单：收下游的订单，并作记录；（5）实验结果分析。
6.实验报告要求（1）实验名称、学生姓名、班号和实验日期；（2）实验目的和要求；（3）实验仪器、设备与材料；（4）实验原理；（5）实验步骤；（6）实验原始记录；（7）实验数据计算结果；（8）实验结果分析，讨论实验指导书中提出的思考题，写出总结及心得体会。
7.实验结果8.思考题当价格随需求变动或生产提前期发生变化时，供应链会产生怎样的波动？如何缓解供应链中的“牛鞭效应”现象？答：当价格随需求变动或生产提前期发生变化时，供应链会产生需求逐级放大的情况，俗称“牛鞭效应”。
缓解供应链中的“牛鞭效应”现象的主要方法如下：（1）缩短供货时间供货时间长短影响到销售商的安全库存的多少，也影响到销售商的订货量的增加。
“啤酒游戏”实验报告
（4）收订单:收下游的订单,并作记录;
(５）实验结果分析。
６.实验报告要求
（１)实验名称、学生姓名、班号和实验日期；
(2)实验目的和要求;
（3）实验仪器、设备与材料;
(4)实验原理；
(5）实验步骤；
（6)实验原始记录；
（７）实验数据计算结果;
（８）实验结果分析，讨论实验指导书中提出的思考题，写出总结及心得体会。
通过集中实际需求信息，为供应链各级企业提供的顾客需求的全部信息,实现信息共享,是减少整个供应链的不确定性，也是减少和消除“牛鞭效应”最常用的方法。销售商通过销售时点信息系统采集顾客的实际购买量，在通过专用的信息网传入供应链的数据中心,数据中心可在很短时间内更新一次数据，这是没有任何放大和扭曲的最终需求量,数据中心对这些需求量进行分类汇总，供应链上各级供应商都有权进行数据中心分享这些信息,这样他们就能更及时更准确地掌握市场需求的真实变化,预先安排，降低“牛鞭效应”。
７．实验结果
８.思考题
当价格随需求变动或生产提前期发生变化时,供应链会产生怎样的波动?如何缓解供应链中的“牛鞭效应”现象?
答:当价格随需求变动或生产提前期发生变化时,供应链会产生需求逐级放大的情况，俗称“牛鞭效应”。
缓解供应链中的“牛鞭效应”现象的主要方法如下:
（1)缩短供货时间
供货时间长短影响到销售商的安全库存的多少，也影响到销售商的订货量的增加。缩短供货反应的时间,安全存货量就会下降,销售商的订货更接近需求,需求的扭曲得到了缓解。因此,通过应用现代信息系统可以及时获得销售信息和货物流动情况，建立快速反应系统,同时通过多频率小批量联合送货方法，努力将供货时间缩短到最短,减弱“牛鞭效应”。
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。
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。
啤酒游戏供应分析报告
啤酒游戏实训总结报告班级：国际商务组名: No.1一、供应链各节点数据分析1、零售商数据分析从图中可以看出，市场需求变化总体比较平稳，在第三周时销售稍有波动，却也对后期的需求预测产生明显影响，也间接影响到下一星期是缺货的急剧增加；零售商库存变化与前期由于上游企业缺货的影响与订货量关系并非紧密，但前期的订货数量直接影响到了后期的库存的极具增大，并且可以想象随着时间的往后推移，前期大批量订单的到货，必将识库存再一次的增大。
2、批发商数据分析从图中可以看出，市场需求变化即销售量在前期与期初库存量完全重合，这说明批发商对于满足零售商的需求能力不强必定在需求波动时产生缺货现象，零售商库存在前期由于下游企业的需求量即订单批量较大，库存量刚好或者不能满足下游企业需求，故订货量较大，当前期订货到货时库存量明显增大，且增大幅度较零售商的增幅更大；3、制造商数据分析从图中可以看出，市场需求从销售量来看波动较大，前期（1-2周）由于自己库存量限制使得不能满足下游企业的需求，必然产生缺货，中期（3-6周）由于前期订单陆续到货且数量很大，使得逐渐能满足下游企业需求，销售量经历了一个有猛然增多再到逐渐较少的过程，在后期（6-9周）下游企业需求减小己方的订单陆续增加，极具增大了库存；4、供货商数据分析批发商第一周第二周第三周第四周第五周第六周第七周第八周第九周销售量 20 15 10 10 10 5 3 0 0 期初库存量50 30 15 45 35 25 20 17 17 期末库存量30155352520171717从图中可以看出，市场需求整体趋势逐渐减少，为了防止缺货，供应商准备了充足的库存并在第4周增加了自己的库存数量，这必定会增加成本；二、 供应链整体数据分析制造商第一周第二周第三周第四周第五周第六周第七周第八周第九周订货量 20 10 10 5 5 15 5 0 0 到货量 4 4 12 4 4 20 10 15 5 销售量 12 4 4 12 4 4 20 10 5 期初库存量12 4 4 12 4 4 20 10 15 期末库存量1041484124420此图为上文中四个折线图集中到一起的对照产生的效果，很明显地我们可以看出，从零售商向批发商，制造商以及供应商依次数据变化幅度分析可以看出，变化幅度在变大，且变化现在有延后的现象；此二者表现明显为牛鞭效应的特征；三、各小组总结经验和教训1. 零售商：由于前期库存数量的不充足及需求的无法预测性，我们必然会在开始的时候大批量订货，然而随者后期订单的逐渐到货，我们的库存明显增多，若加上缺货成本，以及在后期是不对前期缺货进行补充，可以预见库存数量在后期会更加的增加，极大地增加了我们的成本；2. 批发商：前期时，下游企业的大批量的订单，与我们并非很充足的库存产生鲜明的对比，缺货成了前期的主要弊病，这对一个企业的影响不可估量，后期时，前期大批量订单的到货与下游企业需求的降低产生鲜明对比，使得库存数量急剧增大，若非前期缺货可以补发，我们的库存压力不可想象；3. 制造商：前期时，下游企业的大批量的订单，与我们并非很充足的库存产生鲜明的对比，缺货成了前期的主要弊病，这对一个企业的影响不可估量，后期时，前期大批量订单的到货与下游企业需求的降低产生鲜明对比，使得库存数量急剧增大，若非前期缺货可以补发，我们的库存压力不可想象；4. 供应商：下游企业的不可预知且具有诱导性的需求使得在前期我们大量囤货到时后期的巨大的库存压力；5. 司机：一句话概括，当下游企业的需求较大时，上游企业没有充足的库存予以销售，当下游企业需求变小时，上游企业库存产生巨大的压力；6. 分析成本：总成本=库存总量*0.5+缺货总量*1=期末库存总量*0.5+缺货库存*1=421*0.5+99*1=309.5四、分析实训的启示（牛鞭效应）：牛鞭效应是供应链系统自身的结构性特点造成，因此不可能从根本上消除，但在实际生产中，仍存在许多方法可以尽可能减少和降低“牛鞭效应”。
实验报告范例
情景模拟：啤酒游戏实验报告
一、实验目的
模拟一个啤酒生产、销售、消费供应链的运作，通过本模拟，了解供应链管理过程中的若干重要问题。
假设我们的供应链由4个环节构成——生产厂商、批发商和零售商，且每个环节只有单一的下游客户（当然，这只是为了方便),相邻环节之间存在物流（啤酒）和信息流（订单），上游环节根据下游相邻环节发来的订单安排生产或订货。
订单和啤酒在相邻两个环节之间需要经过两周时间才能到达，也即发出的订单最早也要4周后才可能到货（如果上游环节无货可发，可能还需要更长的时间）。
二、假设与目标
假设各环节上1瓶啤酒存货的成本都是1元，延期1瓶啤酒的成本是2元（这时意味着下游不能及时喝到啤酒），销售1瓶啤酒可获利5元。
我们制定各自的订货策略，使得自己所在的整个供应链总成本最小或利润最大。
三、实验模拟数据
表格说明：发货、库存、利润为负数的请用红色标出。
对上述表格进行简要分析。
画图，例子如下：
来源于课件。
将客户需求、零售商订货量、批发商订货量与制造商生产量画图。
进行简要分析，说明为什么会出现这种情况。
四、实验心得与体会
五、附录。
(完整)啤酒游戏实验报告
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类型综合型实验日期班级学号姓名成绩经济管理学院经济管理系统模拟实验室实验概述：【实验目的及要求】三次实验的游戏进程表和订货需求曲线图分别如下：延迟销售现有库存途一途二订货量供应商延迟货初始值0015000011005100100294051010537108515124840781520500410701067041010007001401000880161001009100610101001010060100011401200001200120000轮次客户需求二级供应商第五组第一次延迟销售现有库存途一途二订货量供应商延迟货初始值001500001150********0015505031001080804001800005909100100670128080700200000810010100100910010000010802909011605606012100115015013709000014801808015702100100第五组第二次轮次客户需求二级供应商延迟销售现有库存途一途二订货量供应商延迟货初始值001500001201300002607303035055050480280805505505066045050780112012089046060910001301301080550501110009090128019090131000100100146040000150040000160040000170040000第三次二级供应商轮次客户需求第五组计算三次游戏的利润如下第一次游戏：销售收入=73＊4=292元,从一级批发商获得延迟供货赔偿=47*0.1=4.7元，订货成本=70*2。
5+3＊6=193元，库存成本=219＊0。
02=4.38元，延迟销售损失=9＊0。
1=0。
9元，结余库存亏损=12＊2。
5＊（1—0.2）=24元。
供应链啤酒游戏实验报告
供应链啤酒游戏实验报告
本实验使用的是供应链啤酒游戏，旨在模拟供应链管理中的协调和风险管理问题，以及了解供应链各方之间的协调和合作。
实验中，我们分为五组，每组有三人。
我们被告知要从一家啤酒工厂开始，然后在供应链上寻找合适的合作伙伴进行生产和销售。
我们需要合理规划和管理供应链，
以获得最多的利润和最少的风险。
实验一开始，我们先通过交流了解对方的能力和优点，为后续的合作打下坚实的基础。
然后，我们开始寻找合适的供应商和分销商。
每次选择供应商时，我们需要考
虑到货期、品质、价格等因素。
在选择分销商时，我们要考虑到销售通道、市场分析、竞争情况等因素。
选择错误的供应商和分销商可能会导致无法按时交货、货物品质问
题等问题，降低企业的利润和信誉。
在供应链运作的过程中，我们要及时调整和协调各个环节，避免因为某个环节的变化而导致整个供应链崩溃。
例如，在实验中我们遇到了一种品质较好但是价格较高
的供应商，我们需要将这个供应商与其他供应商进行比较，在把握质量的前提下，选
择最优的供应商。
在实验中，我还发现，团队成员之间的合作和协调是非常重要的。
在面临困难的情况下，我们需要相互理解和支持，寻找解决问题的方法。
在整个实验过程中，我们
需要不断地沟通、协调，寻找优秀的合作伙伴和优化供应链各个环节，以确保整个供
应链的顺畅运作，获得最高的利润和最小的风险。
通过这次实验，我深刻认识到了供应链管理的重要性和复杂性。
供应链是一个多方合作的复杂系统，需要各方高效协调和顺畅沟通。
只有合理规划和管理供应链，我
们才能获得最高的利润和最小的风险。
物流管理啤酒实验报告
物流管理啤酒游戏实验报告实验名称：啤酒游戏实验实验地点:经管楼5楼实验室一、实验过程和实验结果1、创建游戏。
2、角色分配，各角色加入到刚创建好的游戏中，根据各角色的订货策略完成游戏。
第一次实验角色分配：第二次实验角色分配：3、游戏结束后，导出实验数据。
4、对实验数据进行分析，撰写实验报告。
二、实验数据分析第一次实验情况1、订货策略由于原始库存是已知的，因此刚开始我们订货策略是保持库存，根据需求发货，及时发出订购信息，补充库存。
表1-1零售商A1统计情况表1-2批发商A统计情况表1-3制造商统计情况由各角色的统计情况可以做出以下统计，如表1-4本期数据统计情况表，图1-1各角色需求曲线图所示。
表1-4本期数据统计情况表第二次实验情况1、订货策略由于原始库存很低，在第一次保持库存的订货策略的基础上进行改进，实行降低库存策略，当库存降到一定数量后（主观定下的安全库存）再采取少批量订货策略，将库存维持在一个自认为合适的库存水平，若接近本期期末，在满足市场需求的情况下，特别是在最后四周里，不计划再订购，而只要在满足市场需求的情况下保持低库存水平，降低各角色的库存持有水平，使利润增长。
即零售商A1的安全库存为：17，零售商A2的安全库存为：20，批发商A的安全库存为：30，制造商的安全库存为：202、实验数据统计情况如表2-1至2-4所示。
表2-1零售商A1数据统计表表2-2零售商A2数据统计表表2-3批发商A数据统计表表2-4制造商数据统计表对表2-1至2-4的需求量、订购量、利润做出统计：三、实验总结：（一）供应链需求放大效应分析根据实验数据我们制作了以下图表进行分析从以上图表可看出从消费者到制造商这一过程中需求的变异程度不断放大，供应链需求放大效应明显。
（二）供应链需求放大效应产生的原因在实验中组员之间严格按照游戏规则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，这是产生供应链需求放大效应的最主要原因。
啤酒游戏供应链实训报告
一、实验背景随着经济全球化的深入发展，供应链管理在企业运营中的重要性日益凸显。
为了让学生深入了解供应链管理的基本原理和实践操作，我们选择了“啤酒游戏”作为实训项目。
该游戏通过模拟供应链中的各个环节，让学生亲身体验供应链管理中的复杂性和挑战。
二、实验目的1. 理解供应链管理的基本概念和运作流程。
2. 掌握供应链中各环节之间的相互关系和影响。
3. 培养学生分析和解决问题的能力。
4. 提高团队协作和沟通能力。
三、实验内容1. 游戏规则：游戏分为多个阶段，每个阶段代表一段时间。
玩家扮演的角色包括零售商、批发商、制造商和供应商。
每个角色在游戏中都有自己的目标和任务。
2. 游戏过程：- 零售商根据市场需求向批发商下订单。
- 批发商根据订单向制造商下订单。
- 制造商根据订单进行生产，并向批发商发货。
- 批发商将货物销售给零售商。
- 供应商为制造商提供原材料。
3. 关键指标：- 库存成本：指因库存积压而产生的成本。
- 缺货成本：指因缺货而导致的损失。
- 服务水平：指满足客户需求的能力。
四、实验结果1. 库存成本：在游戏过程中，各个角色的库存成本波动较大。
制造商的库存成本最高，因为需要承担生产原材料和产品的成本。
2. 缺货成本：缺货成本在游戏过程中也较为显著。
零售商的缺货成本最高，因为直接面对消费者，缺货会直接影响销售。
3. 服务水平：服务水平在游戏过程中波动较大。
制造商的服务水平最高，因为其生产能力较强。
五、实验分析1. 信息不对称：在游戏过程中，各个角色之间的信息传递存在滞后和不对称。
这导致各个角色在决策时难以全面了解市场变化，从而增加了供应链管理的难度。
2. 牛鞭效应：牛鞭效应是指供应链中需求波动的放大现象。
在游戏中，零售商的需求波动较大，而制造商的生产波动较小。
这反映了供应链中信息传递的滞后和放大效应。
3. 库存管理：库存管理是供应链管理中的重要环节。
在游戏中，各个角色需要根据市场需求和生产能力合理控制库存水平，以降低库存成本和缺货成本。
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
供应链管理实验报告之“啤酒游戏”(doc 7页)
供应链管理实验报告之“啤酒游戏”（doc 7页）北京科技大学天津学院《供应链管理》实验报告[实验过程] 一：普通模式1.角色：生产商2.角色：分销商3.角色：批发商4.角色：零售商[实验结果及分析]二：信息共享与不共享的区别共享：不共享：分析：共享信息的成本比不共享的成本少，但还是无法消除牛鞭效应的相应损失。
总结：啤酒游戏充分反应了牛鞭效应，且无法消除。
“牛鞭效应”是营销活动中普遍存在的现象，因为当供应链上的各级供应商只根据来自其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着供应链逆流而上，产生逐级放大的现象，到达最源头的供应商（如总销售商，或者该产品的生产商）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了很大的偏差，需求变异系数比分销商和零售商的需求变异系数大得多。
由于这种需求放大变异效应的影响，上游供应商往往维持比其下游需求更高的库存水平，以应付销售商订货的不确定性，从而人为地增大了供应链中的上游供应商的生产、供应、库存管理和市场营销风险，甚至导致生产、供应、营销的混乱。
[实验启示]从这个啤酒游戏的教训，可知：结构会影响系统的总合行为。
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，但结局却是不尽其然，信息不对称，各自理性判断但没有相互协调。
结果就是牛鞭效应无法消除，只能通过信息交流适当减少。
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。
啤酒游戏实验报告总结
减少牛鞭效应的措施
1、资源共享。下游的零售商与上游的批发商 必须保持良好的沟通。同时，二者的信息预测 最好采用相似的预测方法，这样才能提高预测 的准确性。并且能够更好地把握顾客需求，才 能使自己的库存控制的适量。
零售商2
零售商汇总表2 25 20 15 10 5 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
市场需求 销量 本期欠货 初期库存 期末库存 订货量
数据分析
从上图中可以看出，销量是与市场需求密切相关的， 市场需求增加，销量也随之增加。销量增加，库存就 相应减少。库存减少，订货量就要相应增多。所以， 订货量要与市场需求相联系，这样缺货现象不易出现， 那么总成本也将会处于稳定状态 总结：对市场的需求预测出现偏差，将会造成生产与 下游分销商的订单偏离，间接会导致缺货。反之，在 需求增加时盲目扩大生产，当下游分销商需求下降时， 造成大量的库存成本，总成本就随之不断上升。
实验要求：
1、通过游戏规则完成游戏，填制表格。
2、根据游戏数据进行分析，得出结论。
供应链小组：
制造商： 批发商： 零售商：
三个体系的关系 这三个个体之间，透过订单/送货来沟通。也
就是说，下游向上游下订单，上游则向下游供货。
游戏的参与者都需要记录自己的销售和库存情况， 每个角色都是独立的个体，目标是使自己利益最 大化。
制造商
汇总表（不包含利润）
制造商汇总表
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
牛鞭效应——供应链管理入门2014年春季学期实验报告实验报告第二次、第三次啤酒游戏张新70 陶君宇54 列娜?沙哈79任镜泽81 周毅博282014/4/8第二次啤酒游戏一．实验要求：不能相互沟通，订单下限是8，顾客订单0—15随机得出。
二．实验目的：进一步了解供应链中的牛鞭效应。
结合第一次实验，增加订单下限以更为贴近实际。
在不能沟通的前提不变下，观察牛鞭效应在一定限定条件下的发生。
三．实验分析：（一）数据分析：【第一部分】：本组各部分单独分析A. 零售商：1. 三组一开始大致相同，先是一开始库存不足，至缺货20多，订单也增至二十。
2. 随后收到订单持续低于10，使得库存有开始积压。
3. 收到的订单开始不断波动，从二十周起，第一组开始出现较大不同，其库存持续下降。
4. 第一组订单开始不断增大，远大于其余两组，最终三十周期，缺货有所好转。
5. 不同之处大致始于第二十周。
首先是第一组库存下降，接着四五周以后开始突然加大订单，最高将近30，之后库存状况有所改善B. 批发商：收到订单数波动很大，故订单数目波动也很大，基本随着订单数而变化，也会出现8080的情况。
C. 分销商：由于本次试验的收到订单量在0-15随机，而发出订单量不得小于八，于是总体而言我们组的分销商发出订单量多为8和零，并一直处于波动，又由于接受订单的期望为8，故在某段集中的时间中订单大于八，但从未超过14。
正是因为大家都能比较好的控制下订单量，于是总成本较第一次试验有所下降。
下面是库存分析，这次试验我们大约经历了两个半波动周期，从有库存到缺货再到有库存再到缺货。
缺货最大量量是第7周的29，库存最大量是第18-23周的连续20，尽管缺货绝对值大，但持续时间短，而库存尽管时间长但缺货量小且成本低，所以影响不大。
第二组由于在前7周中连续下大订单，导致出现大库存（后一段时间库存未变）。
第一组的订单波动小，也表现好。
D. 生产商首先在实验前提下，0-15随机数，即期望值是，而实验初值状态12 4 4即3天有20个啤酒，所以在并不知道其他人信息的情况下，以平均为基础，在加之所公开的消费者需求进行微调。
其次，实验正式结果，前15天收到的订单几乎稳定在8-10，所以波动不大，而16-27有一半的时间是0订单，对生产商的库存有一点影响，最后28到36阶段又是有稳定的订单，生产任务稍微有点跟不上突然的增加。
【第二部分】：三组各个环节之间的关系分析：图表1. 第一组发出订单消费者订单变化的幅度最小。
订单数量的波动，呈现出由上游到下游不断增大的趋势。
可以看到，零售商订单波动最大。
其原因是由于上游订单稳定且略微缺货，传递到零售商时，缺货量变大。
零售商不得不增加订单来给上游刺激，要求增加供应弥补缺口。
图表2. 第一组库存从图中可以看出，仍然是零售商的库存、缺货量的波动最大。
订单与库存是强大反相关。
从上游到下游，波动递增。
而且，处于上游的环节波峰较之于下游会有一定程度的延迟，即下游零售商的库存、亏损情况需要经过一段时间才能传递到生产商。
图表3. 第二组发出订单：第二组的订单情况较为特殊。
可以看到，零售商的订单数是紧随消费者订单的数量不断变化的，甚至可以说是重合的。
而这种情况下，对生产商的要求就大大提高。
从图表中观察，生产商的生产任务的波动远远大于任何一个环节的订单波动。
图表4. 第二组库存：由于订单的特殊性，第二组各个环节的库存之间是强的正相关。
与第一组截然相反，库存、缺货的波动大小从下游到上游递增。
图表5. 第三组发出订单：第三组的优势在于波动的范围最小。
订单的最大值没有超过20，导致库存、亏损的方差普遍较小。
四个环节的数据波动都不大。
图表6. 第三组库存：与前两组不同的是，第三组的库存、缺货数量，是中间分销商和批发商的波动最大。
零售商和生产商的波动反而不是很大。
参考表格7：数据方差（二）问题分析：A.零售商：二十周左右第一组库存下降，但观察其前几周的订单，订单和其余两组相比，量甚至还略高。
所以应该是因为上游供应商缺货的问题。
其实若观察第二三组的异同，前期第二组的库存波动较大，但两组订单类似，所以供应商的水平对于零售商来说也是很重要的因素。
其在二十六周左右突然开始加大订单，在随后几周内有效地改善了缺货状况。
所以在不可以交流的情况下，通过订单来调节生产和供应链是很好的方法，一味的保持订单的稳定，会给予上游供应商错误的信息。
从条件上看，和第一次实验相比，第二次与之的区别在于，规定了顾客需求在0~15之间取随机数，且最小订单为8。
如此零售商便无法掌握销量的规律了，更接近实际情况，所以零售商订单也处于小幅波动之中。
总的来说，更难把握了，但也更能体现出牛鞭效应这个现象。
但最小为8对零售商并无较大的影响，因为零售商无非是把3，3，3，给成了0，8，0罢了。
B 批发商：下单数目随着收到订单数目的变化而变化，而因为订单下限为8，故会出现8080等情况。
批发商由于想维持库存和缺货的最小值，下单比较保守，却会出现没有来得及应付快速变化的市场而导致缺货量大继而存货量大的情况。
C 分销商：第一次缺货是因为批发商在第3-7周连续下了超过12的订单，库存是因为第16-21周连续下了0订单，再次缺货时因为在32和34下了20的订单。
可见从库存到缺货或是其逆转多由于订单突变。
另外，当下游在某周由于接到大订单时发出大订单时，上游的货物运输延迟会有两周（若上游缺货，延迟时间会更长）导致这两周仍会缺货，导致下订单者会忽略已经下过的大订单，再下一次，而当2周（或更多）以后货物运到时(尽管一部分用来补缺货)，仍会造成大的库存积压。
供应链中各个环节均在乎自己利益，而有时个人利益最大化与集体利益最大化矛盾，故造成不必要的损失。
由于先前得知顾客需求量的信息且能看到顾客需求量的信息，所以在向上一级下订单时会综合六周前的顾客需求量以及收到的订单量。
个人在做实验中比较考虑上下级的感受，故不会因为收到订单的突变而突变自己的订单量，而是将大订单评分（当然这种方法会造成更大的延迟，可能对上级产生误导），。
而且在可控范围内（即自己没有大缺货或大库存的情况）尽量使收到的订单与发出订单相同以保持良好状况。
整个过程中第7周和第34周心理比较忐忑外其他时间比较冷静。
D. 生产商：由于生产商是离消费第一线最远的单位，所以对市场的波动反应是最慢的，而生产商又是能较快地无上游缺货负担地得到啤酒，所以作为生产商，我是希望库存量尽量少，以个啤酒为生产基础，对收到的订单进行些许改变达到作为生产商的成本最低化。
但是实际操作中，由于前期的一次大订单，零售商直接面临缺货，而这反应到在供应链中很迟缓，我就没有敢下大生产任务，想利用初值中冗余的（12+4+*2）*4=20瓶多的啤酒进行中和，最终造成前期的少许缺货。
然后就是缺货后的补货，又是过于盲目，导致16-25天有8到16甚至的而由于中期的一波0订单，突然有订单后生产反应较慢，又产生了最后阶段的缺货。
（三）改进措施：A.零售商:在供应链各个环节无法沟通时，应按实际情况发出订单，不要给上游错误信息，但每个大订单后，都应耐心的等待到货，不可连续发出大订单。
B.批发商：批发商想减少自己的成本而保持库存量少的决策是不明智的，因为市场的需求量并不确定，而当有需求再下订单的时候会有两周的送货延迟。
故，宁愿多一点库存，也要防止后续的缺货现象。
C.分销商:1.更好地关注近几周的顾客需量以防止被收到的不正常订单所误导。
2.冷静冷静，无论上游如何下订单，在此种情况下最大订单最好不超过15，每次下订单前都要考虑上级经销商的感受，并考虑即将运过来的两批货的数量来确定订单，放眼长远计划。
3.由于缺货比库存更贵，尽量减少缺货。
D.生产商：作为生产商，他的下游批发商的订单对他的影响是十分巨大的，所以只有生产商个人的改变对于整条生产链并没有实质性的改变。
但是可以确定的方向是有的，即保持一个相对平稳的状态，每个运输的地方有7-8瓶啤酒，而库房中的货物或者缺货尽量少。
第三次啤酒游戏一．实验要求：没有订单下限，相互间可以沟通交流，能够知道组内各个环节的库存和亏损。
二．实验目的：改变最重要的实验条件，让各个环节可以沟通交流，看牛鞭效应是否仍然发生作用。
三．实验分析：（一）数据分析：【第一部分】：本组各个环节单独分析：A．零售商：在本次实验中，消费者订单的波动与第二次实验相比差别不大。
发出订单稳定，最大没有超过18。
应该注意到，本次零售商有两次较大的亏损，但从订单来看，并没有少定。
原因是上游生产商没有关注到下游零售商的情况，不增加生产任务。
本次的亏损基本都是由于缺货。
B．批发商：在前期库存量和缺货量波动稍大。
后期基本保持低库存无缺货状态。
发出订单数目小幅度波动，基本稳定。
C.分销商：由于本次实验各级经销商可以进行沟通，且没有订单的下限要求，于是相比于其他次实验，成本达到了最低，沟通使得下的订单量变化更小，大多集中在6和8，就库存量而言，在第7周左右出现了一次缺货，但周期只有5周，在26周出现了一次库存积累，但周期也只有7周。
其余时刻下级的订单量多是我本周能提供的啤酒量所决定，致使库存量（或缺货量）基本维持在零，此外，分销商的订单量也是根据上游工厂能提供的量所决定。
而第二组采用的准直销式方案使得经销商成本降低为34，其中后面的周的库存基本为零。
而第一组的实验结果我组基本相似，但波动频率较大。
D.生产商：首先，在第三次实验的前提下，生产商以及中间的分销商和批发商是可以做到零缺货的，应为下游可以通过你所拥有的数量进行下单，并告知你实际上的缺货。
这可以说是实验的一个漏洞，但并没有违反某个明显的规则。
其次，实验正式结果方面，前10天的订单数总体较大，但是由于大家的信息交流，生产任务也比较大，所以并没有产生很大的漏洞。
10-15这几天有10左右的库存。
15-31又是一段相对平稳的时期。
32-36产生了14左右的库存。
【第二部分】：三组各个供应链环节的分析;图表8：第一组订单：第一组的订单波动频率最大，仍然是下游订单波动最大，越到上游，订单波动越小。
图表9：第一组库存：由于信息的沟通，四个环节订单波动的波峰之间的差距缩小，即上下游相互之间的信息传递的延迟减少。
图表10：第二组订单：第二组的订单各个环节之间联系紧密，是强的正相关。
由于消息的沟通，第二组的订单波动小，最大值为18，各个环节之间的方差大小差别不大。
图表11：第二组库存：第二组的特殊之处在于，中间的批发商和分销商几乎没有库存和亏损，简单地承担运输桥梁的作用，相当于一定程度上的直销。
一直都是零售商的库存、缺货数量随着消费者订单的变动而反向变动。
批发商、分销商、生产商的库存和亏损数量一直为0。
图表12：第三组订单：第三组的订单数变化幅度不大，基本是随着消费者订单的变化而变化。