供应链实验报告.docx
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供应链实验报告
《供应链管理》课程实验
供应链仿真实验实验报告
班级____212101_____
姓名__刘梦淼______
学号__21210103____
一、实验目的
按照供应链管理课程实验大纲的要求，应用仿真软件，对供应链上各节点的参数进行设定，选择不同的需求预测方法以及库存策略，评价供应链的绩效，从而加深对课堂上供应链理论的理解。
通过该实验，学生在实际案例的分析中进一步了解供应链绩效的评价方法，供应链策略的选择对其绩效的影响，供应链上的牛鞭效应。
二、实验方法
本次实验方法主要仿真软件（LOGWARE）来分析供应链的绩效及各节点企业的运作。
三、实验内容
本次实验的内容是熟悉和掌握供应链仿真软件，了解仿真的意义，概率分布类型在仿真中的应用（本仿真中使用正态分布），并且了解不同需求预测模型、订货策略的特点及参数设置方法。
本次实验基于计算机仿真，通过一系列假设条件的设置，并运行仿真模型，获得评价供应链绩效的数据，如评估区间内的总收入、总成本、运输费用、定单处理费用、延期交货费用、库存费用、净利润等；对供应链上的各节点，通过需求预测、平均库存量、库存周转率、日订单数量、延期交货订单量等指标，评价其效率，并能通过各节点的订单数据、库存数据比较，进一步理解牛鞭效应理论。
四、实验要求
１.本次实验要求每个同学完成两个案例分析，掌握两个案例中供应链各节点参数的意义及设置方法；比较两个案例的参数设置、需求预测法、订货策略。
（1）工厂/来源（Factory/Source）：
（产品项目资料）产品费用、规格、仓库费用、平均生产时间、购买费用等；
（2）需求设置（Demand）：
顾客需求模型包括：
一般日常需求和特定需求模式；有日平均需求、日需求标准偏差、年平均增长率以及一年12个月指标；
（3）一般设置（General）：
从供应者、工厂、仓库、配送商、零售商最后至顾客手中的全过程；
（4）零售商/第一级设置（RetailerLevel1）：
1）产品项目资料：
库存价值、合理订单成本、库存履行水平、从供应者、工厂、仓库、配送商、零售商最后至顾客手中的全过程；2）预测方法：
指数平滑法、移动平均法、在一定期间特定的预测值；3）再订购策略：
按点再订购、按期间再订购、按库存需求再订购；
（5）初始值设置（Initialization）：
种子值、仿真模拟时间、每千磅销售价格；
（6）零售商仓库/第二级设置（RetailerLevel2）：
具体内容与零售商/第一级设置内容相同；
（7）运输设置（Distributor）：
零售商仓库到零售商参数设置（运输费用、平均运输时间、标准差）；仓库到零售商仓库参数设置（运输费用、平均运输时间、标准差）；工厂到仓库参数设置（运输费用、平均运输时间、标准差）；
（8）仓库/第三级设置（WarehouseLevel3）：
具体内容与零售商/第一级设置内容相同。
２.理解仿真结果报告（SimulationResults）中包含的信息。
通过对报告的分析，了解供应链绩效评价指标和方法。
SUPPLYCHANNELREPORTFORSIMULATEDYEARS1TO2（1-2年的供应渠道模拟报告）
YearlySimulated
Average（年平均）period（模拟期）FINANCIALPERFORMANCE（财务绩效）
$2,692,163$5,384,325Revenue（收入）
1,420,0002,840,000Costofpurchasedgoods（采购商品成本）
1,272,1632,544,325Grossmargin（毛利）
426,000852,000Productioncost（生产成本）
Transportationcosts:
（运输成本）
44,86689,731Distributortoretail（分销商到零售商）
75,319150,639Warehousetodistributor（仓库到分销商）
86,975173,950Factorytowarehouse（工厂到仓库）
Salesorderhandlingcostfor:
（销售订单处理成本）
179,478358,955Customerorders（客户订单）
25,11950,238Retailerorders（零售商的订单）
18,01936,038Distributororders（经销商的订单）
Orderprocessingcostfor:
（订单处理成本）
6661,332Orderstodistributor（经销商订单）
120240Orderstowarehouses（仓库订单）
6001,200Orderstofactory（工厂订单）
Inventorycosts（库存成本）
1,7563,512Retailer（零售商）
22,97545,951Distributor（经销商）
13,05626,112Warehouse（仓库）
Backordercosts（延迟订单成本）
9551,910Retailer（零售商）
00Distributor（经销商）
23,64547,290Warehouse（仓库）
$352,613$705,227Netprofitcontribution（净利润的贡献）
DISTRIBUTORREPORTFORSIMULATEDYEARS1TO2（1-2年的经销售模拟报告）
Forecastingmethod:
Movingaverage（预测方法：
移动平均法）
Inventorycontrolmethod:
Stock-to-demand（库存控制方法：
库存需求）
YearlySimulated
Average（年平均）period（模拟期）PERFORMANCESTATISTICS（性能统计）
36,16572,329SalesForecast,units（销售预测）
36,43772,874Distributorsalestoretailer,units
（仓库销售到经销商）
2,417.10Averageinventoryonhand,units（平均库存）
15.07Inventoryturnoverratio（库存营业额）
411Dailybackorders,units（日延期订单）
<50%Averagedemandfilledonrequest
（平均需求）
6,28312,565Backorderoccurrences（延期订单）
2,049Dailyquantityonorder,units（日常订单数量）
918Numberofordersplaced（订单数目）
FINANCIALPERFORMANCE（财务绩效）
675.001,350Costtoprocesswarehouseorders
（仓库处理订单的成本）
728,740.001,457,480Costforhandlingretailerorders
（零售商处理订单的成本）
1,341,488.192,682,976Costforcarryinginventory（搬运）
628,250.001,256,500Costforbackorders（延期交货成本）
997,600.001,995,200Costfortransporttoretailer
（到零售商的运输成本）
$3,696,753.19$7,393,506Totalcost（总成本）
WAREHOUSEREPORTFORSIMULATEDYEARS1TO2（1-2年的仓库模拟报告）
Forecastingmethod:
Movingaverage（预测方法：
移动平均法）
Inventorycontrolmethod:
Periodicreview（库存控制方法：
定期审查）
YearlySimulated
Average（年平均）period（模拟期）PERFORMANCESTATISTICS（性能统计）
36,76873,536SalesForecast,units（销售预测）
36,03872,076Warehousesalestodistributor,units（仓库销售到经销商）
2,176.01Averageinventoryonhand,units（平均库存）
16.56Inventoryturnoverratio（库存营业额）
49.76Dailybackorders,units（日延期订单）
50.29%Averagedemandfilledonrequest
（平均需求）
2,364.504,729Backorderoccurrences（延期订单）
1,508Dailyquantityonorder,units（日常订单数量）
1224Numberofordersplaced（订单数）
FINANCIALPERFORMANCE（财务绩效）
600.001,200Costtoprocessfactoryorders
（工厂处理订单的成本）
18,019.0036,038Costforhandlingdistributororders
（经销商处理订单的成本）
13,056.0426,112Costforcarryinginventory（搬运）
23,645.0047,290Costforbackorders（延期交货成本）
75,319.42150,639Costfortransporttodistributor（到经销商的运输成本）
$130,639.46$261,279Totalcost（总成本）
FACTORYREPORTFORSIMULATEDYEARS1TO2（1-2年的工厂模拟报告）
YearlySimulated
Average（年平均）period（模拟期）PERFORMANCESTATISTICS（性能统计）35,50071,000Factorysalestowarehouse,units
FINANCIALPERFORMANCE（财务绩效）
1,420,000.002,840,000Costofpurchasedmaterials（原料成本）
426,000.00852,000Costofproduction（生产成本）
86,975.00173,950Costfortransporttowarehouse
（工厂到仓库的运输成本）
$1,932,975.00$3,865,950Totalcost（总成本）
3、通过运行仿真程序，对供应链上各节的订单数据、库存数据进行比较，证明牛鞭效应理论。
“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。
SUPPLYCHANNELREPORTFORSIMULATEDYEARS1TO2
YearlySimulated
averageperiodFINANCIALPERFORMANCE
$104,907,000$209,814,000Revenue
40,505,00081,010,000Costofpurchasedgoods
64,402,000128,804,000Grossmargin
34,429,25068,858,500Productioncost
Transportationcosts:
997,6001,995,200Distributortoretailer
2,793,2805,586,560Warehousetodistributor
3,159,3906,318,780Factorytowarehouse
Salesorderhandlingcostfor:
36,30072,600Customerorders
728,7401,457,480Retailerorders
534,4951,068,990Distributororders
Orderprocessingcostfor:
1,6453,290Orderstodistributor
6751,350Orderstowarehouses
6381,275Orderstofactory
Inventorycosts
225,804451,608Retailer
1,341,4882,682,976Distributor
1,956,4433,912,887Warehouse
Backordercosts
3,3466,692Retailer
628,2501,256,500Distributor
322,075644,150Warehouse
$17,242,581$34,485,162Netprofitcontribution
DISTRIBUTORREPORTFORSIMULATEDYEARS1TO2
Forecastingmethod:
Movingaverage
Inventorycontrolmethod:
Stock-to-demand
YearlySimulated
averageperiodPERFORMANCESTATISTICS
36,16572,329SalesForecast,units
36,43772,874Distributorsalestoretailer,units
2,417.10Averageinventoryonhand,units
15.07Inventoryturnoverratio
411Dailybackorders,units
<50%Averagedemandfilledonrequest
6,28312,565Backorderoccurrences
2,049Dailyquantityonorder,units
918Numberofordersplaced
FINANCIALPERFORMANCE
675.001,350Costtoprocesswarehouseorders
728,740.001,457,480Costforhandlingretailerorders
1,341,488.192,682,976Costforcarryinginventory
628,250.001,256,500Costforbackorders
997,600.001,995,200Costfortransporttoretailer
$3,696,753.19$7,393,506Totalcost
WAREHOUSEREPORTFORSIMULATEDYEARS1TO2
Forecastingmethod:
Movingaverage
Inventorycontrolmethod:
Stock-to-demand
YearlySimulated
averageperiodPERFORMANCESTATISTICS
36,83373,665SalesForecast,units
35,63371,266Warehousesalestodistributor,units
5,720.59Averageinventoryonhand,units
6.23Inventoryturnoverratio
1,315.52Dailybackorders,units
<50%Averagedemandonrequest
12,883.0025,766Backorderoccurrences
1,931Dailyquantityonorder,units
917Numberofordersplaced
FINANCIALPERFORMANCE
637.501,275Costtoprocessfactoryorders
534,495.001,068,990Costforhandlingdistributororders
1,956,443.303,912,887Costforcarryinginventory
322,075.00644,150Costforbackorders
2,793,280.005,586,560Costfortransporttodistributor
$5,606,930.80$11,213,862Totalcost
FACTORYREPORTFORSIMULATEDYEARS1TO2
YearlySimulated
averageperiodPERFORMANCESTATISTICS
40,50581,010Factorysalestowarehouse,units
FINANCIALPERFORMANCE
40,505,000.0081,010,000Costofpurchasedmaterials
34,429,250.0068,858,500Costofproduction
3,159,390.006,318,780Costfortransporttowarehouse
$78,093,640.00$156,187,280Totalcost
五、思考题
1.什么叫计算机仿真（Computersimulation）？
在供应链及物流系统分析及优化中应用仿真分析法，其优势有哪些？
答：
计算机仿真（computersimulation）利用计算机科学和技术的成果建立被仿真的系统的模型，并在某些实验条件下对模型进行动态实验的一门综合性技术。
它具有高效、安全、受环境条件的约束较少、可改变时间比例尺等优点，已成为分析、设计、运行、评价、培训系统（尤其是复杂系统）的重要工具。
在供应链及物流系统分析及优化中应用仿真分析法，其优势有：
（1）并行运算，速度快，很方便；通过软件仿真可以很快解决实际供应链上的决策选址、路线和预测等。
（2）很实用，输出为连续量，易于与实物连接，更接近实际的控制系统，与实际供应链模型较为吻合；
2.SCSIM对供应链做了哪些假设和简化，这种假设和简化是否合理？
除了系统模块中已涉及的因素和条件外，您认为程序还可以做哪些改进？
答：
假设和简化：
所有的分布是正常的1的最小平均值；在一个正常的分布产生一个小于1的数字被截断为1；时间规定是一天，一周7天，一个月30天，一年360天；到达某一天一个梯队通道添加量从之前由于销售库存扣除库存了；销售需求和生产批量的最小值大小是1；产品批量是整数；数字输入数据或计算的值大于1000000000，应尽量避免他们可能导致溢出错误；所有制成为病命令返回的订单，不失去销售，直到足够的库存，可以消除回订单。
这些假设和简化还是比较合理的。
改进：
增加一些因子，如增加供应商、工厂、经销商、零售商的个数等。
六、实验小结
LOGWARE是一款集选择、分析的软件程序，用于物流和供应链管理的相关问题和案例研究。
本实验主要应用LOGWARE中的SCSIM模块，SCSIM模块主要是对一个供应渠道进行仿真预测。
通过四节课的上机实验操作，我们对LOGWARE软件有了进一步的了解。
SCSCIM模块仿真模拟操作可以帮助我们较快地解决供应链上的决策预测模型，通过正态分布、指数平滑法、移动平均法等较为准确地预测。
仿真目的是模拟和仿真性能和供应渠道成本时，各种预测方法研究，库存政策，运输服务，生产批量，订单处理成本等用于整个供应通道。
用报告和图形来描述供应链执行不同的机会模拟运行。
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