BeerGame供应链试验报告学习小结.docx
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BeerGame供应链试验报告学习小结
BeerGame试验报告
工业工程kelvin.yjw@
2014年6月
一、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。
二、试验要求：
1、分别完成以下三种场景的订货：
正常供应链、集中信息供应链、短提前期供应链。
2、分别扮演供应商、制造商、批发商、零售商。
3、持续时间：
20周。
三、试验过程：
（试验步骤、记录、数据、分析）
第一次游戏：
试验场景：
正常供应链，扮演角色：
零售商retailer
globleinformation未选中，Centralized未选中
初始状态库存为4，delay1（1周后到货）为4，delay2（2周后到货）为4。
数据记录：
周次
期初库存
顾客订单
供应量
剩余库存
1周到货
2周到货
总成本
缺货数量
订货数量
0
4
0
0
4
4
4
0
0
1
8
8
8
0
4
0
0
0
8
2
4
4
4
0
0
8
0
0
4
3
0
6
0
0
8
4
6
6
6
4
8
3
8
0
4
0
7
1
8
5
4
6
4
0
0
12
10
3
5
6
0
4
0
0
12
0
17
7
8
7
12
10
12
0
0
0
22
5
10
8
0
4
0
0
0
12
31
9
10
9
0
6
0
0
12
0
46
15
10
10
12
5
12
0
0
0
54
8
10
11
0
2
0
0
0
30
64
10
10
12
0
5
0
0
30
22
79
15
5
13
30
7
22
8
22
6
83
0
5
14
30
10
10
20
6
5
93
0
5
15
26
5
5
21
5
5
103
0
0
16
26
4
4
22
5
0
114
0
2
17
27
4
4
23
0
2
125
0
2
18
23
4
4
19
2
2
134
0
2
19
21
6
6
15
2
2
141
0
5
20
17
7
7
10
2
5
146
0
5
通过比较第一次实验数据分析：
在最初的几周库存水平一直维持的较好，由于供应商延迟交货，从第8周开始到13周，因为出现较多缺货，因此加大了订单量，造成后期库存增长较快。
上游供应商图表：
从统计表可知，本期内市场需求数量波动不定，呈现不稳定状态，因此在做计划时很难预测订货的多少以及订货周期的长短，导致了第一次实验是在很主观的情况下根据需求变动来向上游角色的订购单。
但是市场发展的不可预知性，以及货物的延期交货，出现了以下结果：
（1）各角色的库存变动很大，保持不了原有的库存水平；
（2）在满足了市场需求的情况下，库存过剩，导致库存积压，库存持有成本变大，利润变少；（3）库存满足不了市场需求的情况下，出现欠货现象，导致缺货成本变大，利润变少；（4）整个供应链总体亏损。
由结合各统计表中本期内各角色需求曲线图可知，零售商和批发商的需求大体上呈现上下波动状态，各角色的需求并不稳定，且波动越来越大。
各角色的需求信息和订购信息都有所差别，下游向上游的订购量明显比下游自身的需求量大，信息出现变异放大现象，而整个供应链也没有达到互利共赢的关系。
总成本：
1674
由以上对比数据可看出在供应链的上游，供货商为满足下一级的需求，不得不保持较高的库存水平，导致成本增加，使得链上所有商家蒙受了损失。
这种随着往供应链上游前进，需求不断扩大，产生了“牛鞭效应”。
第二次游戏：
（制定一定的采购规则）
试验场景：
正常供应链，扮演角色：
分销商Distributor
采取策略：
根据经验控制订货批量不要过大，为保持库存，下订单前计算已下订单量与顾客订单量的差距，最初先预备一定库存以应对顾客的突然增加的订单，
周次
期初库存
顾客订单
供应量
剩余库存
1周到货
2周到货
总成本
缺货数量
订货数量
0
4
0
0
4
4
4
0
0
1
8
0
0
8
4
0
6
0
10
2
12
0
0
12
0
10
12
0
10
3
12
4
4
8
10
2
18
0
10
4
18
23
18
0
2
0
34
5
10
5
2
0
2
0
0
0
47
3
5
6
0
10
0
0
0
0
61
13
5
7
0
0
0
0
0
30
74
13
5
8
0
1
0
0
30
13
88
14
0
9
30
6
20
10
13
0
103
0
5
10
23
20
20
3
0
5
124
0
10
11
3
4
3
0
5
10
136
1
10
12
5
5
5
0
10
10
141
1
3
13
10
4
5
5
10
3
148
0
4
14
15
11
11
4
3
4
158
0
11
15
7
8
7
0
4
11
168
1
8
16
4
5
4
0
11
8
176
2
5
17
11
2
4
7
8
5
183
0
5
18
15
5
5
10
5
5
192
0
0
19
15
5
5
10
5
0
202
0
0
20
15
0
0
15
0
0
212
0
0
零售商的数据
批发商的数据
分销商的数据
制造厂的数据
各个供应商的比较：
由于本次实验采取了一定的策略，各供应商的波动明显减少，牛鞭效应有所降低。
与第一次实验比较，各供应商的成本明显降低，总成本为917。
第3次实验：
（考察信息共享对采购的影响）与第2次实验进行对照
试验场景：
共享信息的供应链，扮演角色：
分销商Distributor
选中globleinformation，
采购策略：
根据零售商的订单数据向制造厂下订单。
周次
期初库存
顾客订单
供应量
剩余库存
1周到货
2周到货
总成本
缺货数量
订货数量
0
4
0
0
4
4
4
0
0
1
8
0
0
8
4
0
6
0
8
2
12
0
0
12
0
8
12
0
9
3
12
20
12
0
8
4
26
8
6
4
8
12
8
0
4
0
48
12
9
5
4
7
4
0
0
0
69
15
4
6
0
9
0
0
0
0
95
24
3
7
0
4
0
0
0
27
123
28
7
8
0
3
0
0
27
7
154
31
6
9
27
6
27
0
7
6
177
10
4
10
7
5
7
0
6
4
202
8
4
11
6
4
6
0
4
4
215
6
5
12
4
3
4
0
4
5
225
5
5
13
4
4
4
0
5
5
234
5
3
14
5
2
5
0
5
3
240
2
6
15
5
3
5
0
3
6
245
0
5
16
3
3
3
0
6
5
249
0
6
17
6
5
5
1
5
6
253
0
3
18
6
7
6
0
6
3
260
1
5
19
6
2
3
3
3
5
265
0
5
20
6
4
4
2
5
5
270
0
5
零售商的数据
批发商的数据
分销商的数据
制造厂的数据
各厂商的比较：
由图可见，各厂商的数据较前两次实验的波动减少了。
成本节约效果十分显著，总成本为858。
4、实验总结：
（一）供应链管理的系统化思想
造成库存波动明显的原因是由于供应链每一个节点都有自己管理的库存，都有自己的库存控制目标和相应的策略，而且相互之间缺乏信息沟通，彼此独占库存信息，因此不可避免地产生了需求信息的扭曲和时滞，库存责任失衡加剧了订货需求放大。
对需求的预测不合理，订单下的偏大或者偏小，没有考虑到生产周期的影响，使供应商无法快速准确地满足用户的需求。
实施网上订货，及时了解信息，根据实际需求进行订货补货，并且在一定程度上及时更新各自节点的库存量，尽快在最大程度上做到信息共享，减小牛鞭效应的影响，同时加快信息的传递流通速度，还有缩短周期也是比较有效的方法。
价值链中每个环节的决策都不是独立的，而是一个整体的计划过程。
游戏中的每个角色都是整体结构中的一个点，而销售关系就像是一条线将他们连接起来。
从全局出发来思考问题，扩大自己的眼界，从整体结构出发考虑所有环节的关系，同时充分考虑时间上的滞后效应，在做出决定之前能够看到事件的起因和行为之间的相互影响。
这样，就有可能大幅度降低游戏带来的振荡。
信息和沟通在企业经营中意义重大。
实现市场需求信息及时、准确传达到供应链各个环节是改善缺货和库存状况，实现最小缺货和库存成本的有效方法。
（二）牛鞭效应
通过这次实验，使我们对牛鞭效应有了进一步的认识，牛鞭效应，指供应链上的信息流从最终客户向原始供应商端传递时候，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。
“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。
这些都需要在以后加强学习。
在这次实验中牛鞭效应导致了生产过剩或货品不足：
1、作为零售商的订货预测，所采用的数据仅限于下游客户的直接定单，对未来的掌握度并不准确。
再加上订货量宁可多一点也不欠货的心理，因而常在订货预测上加上一个修正增量作为订货数量，这使其上游供应商看到的是一个不真实的需求量；
2、当市场上啤酒的需求增大时，使零售商会怀疑这些商品将短缺情况，这引发零售商扩大订货量。
但当需求降温或短缺结束后，大的订货量又突然消失，造成了需求预测和判断的失误；
3、总的来说，需求的变动随提前期的增长而增大，且提前期越长，需求变动引起的订货量就越大，企业由于对交货的准确时间心中无数，往往希望对交货日期留有一定的余地，因而持有较长的提前期，因此逐级的提前期拉长。
五、解决策略
1、加强信息共享，快速传递信息，将各角色的库存信息和市场需求即使共享。
2、采用科学的方法进行市场需求预测，运用适合的模型来制定订货计划，管理好库存。
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