啤酒游戏总结报告10p文档格式.docx
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下面，让我们先介绍一下此次啤酒游戏的主要内容。
一、实验目的
模拟一个啤酒生产、销售、消费供应链的运作，通过不同条件下的仿真模拟，使学生深入理解供应链管理中的库存决策和“牛鞭效应”，这种贴近现实环境的库存决策模拟实验可以充分锻炼学生的决策思维，更好地理解减缓“牛鞭效应”的一些具体措施。
二、实验手段
本实验采用MIT开发的专用“啤酒游戏”仿真软件BeerGame1.10作为本实验的工具。
该软件是一种模拟供应链的策略遊戏，游戏将使学生更深体会生产，预测，物流，库存在信息的运送延误的情况下会出现何种联动与影响。
三、实验假设
假设供应链由4个环节构成——生产厂商、经销商、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。
整个供应链如下图所示：
订单和啤酒在相邻两个环节之间需要经过1周时间才能到达，也即发出的订单最早也要3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）。
假设供应链各环节每周（期）1瓶啤酒存货的成本都是0.5元，各环节缺货1周（期）1瓶啤酒的成本是1.0元。
小组成员可分别扮演不同的角色，包括工厂、经销商、批发商和零售商，还可以由计算机自动进行库存决策。
四、实验方法
我们小组成员分别扮演不同的角色，并先后在信息共享和不共享，订货周期延长，确定性需求和随机性需求等多种环境下进行订货决策，最终是要实现价值链上库存的总成本最小。
五、实验过程
●生产商
●分销商
●批发商
●零售商
六、实验结果及分析
七、共享与不共享的区别
共享：
不共享：
八、结果
在每一次游戏中，都会在开始阶段产生库存不足，各环节都出现缺货的现象，为弥补损失满足需求，各商家都扩大了订货。
随着定单向供应链上游移动，订货的数量不断加大，在每一环节都尽力消除缺货成本的同时，库存成本却快速增加，最上层的制造商最大的库存量已经远远超过实际的市场需求数量。
上述情况的发生在传统供应链管理当中普遍存在，在实验中我们发现，啤酒市场的实际需求量变动并不大（仅在第三周增长了四箱），但我们整个供应链中库存和延期交货的水平却波动很大。
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，需求变动程度增大的现象被称为“牛鞭效应”。
九、原因分析及解决对策
通过对游戏各环节的分析，不断地调整和反复试验，以及查阅相关资料，我们了解到造成牛鞭效应的主要原因是：
（1）需求预测修正，即当供应链的成员采用其直接的下游订货数据作为市场需求信息和依据时，就会产生需求放大。
（2）价格波动，它是由于一些促销手段，或者经济环境突变造成的，如价格折扣、数量折扣、赠票、与竞争对手的恶性竞争和供不应求、通货膨胀、自然灾害、社会动荡等。
（3）订货提前期的存在，需求是随机的，运输需要时间，无论何时订货，上游要满足下游的订单总要有一个固定的交货提前期。
（4）市场需求的不确定性。
为此，我们提出了以下解决方案：
（1）信息共享
不了解实际的最终产品市场需求是订货持续扩大的最主要原因。
如果上游的供应商能够获得直接的市场销售数据，同时下游经销商能够共享供应商的库存水平、生产能力等信息，所发出的订单就会更加明智而准确，相应的库存和缺货成本自然减小了。
但通过时实验发现，信息共享只能减少牛鞭效应的影响，而不能完全消除。
因为每个人的决策都只局限自身利益最大化的考虑。
（2）缩短提前期
既然提前期的存在会加大牛鞭效应的影响，那么缩短这个期间就是解决问题的手段之一。
周期缩短了，这段时间里所需的存货数量减少，订货的灵活性增加，同时减小了缺货的可能性。
所以，可以通过外包、频繁送货等手段缩短订货周期。
（3）有效预测需求
即使每个阶段的供应商使用同样的需求数据，仍然可能因预测方法和判断方式的不同而引发牛鞭效应，因此科学的预测方法和准确的经验判断也不可或缺。
当然，这种方法对于信息共享的要求也是很高的。
（4）保持冷静头脑
在需求出现波动时，链上每个环节都不能放松警惕，要避免风险，就必须突破思维定势。
（5）规避短缺情况下的博弈行为
面临供应不足时，供应商可以根据顾客以前的销售记录来进行限额供应，而不是根据订购的数量，这样就可以防止销售商为了获得更多的供应而夸大订购量。
最后，感谢老师本学期带领我们进入一个全新而刺激的世界，让我们提前感受到了企业和商界的气息，让我们的实践能力得到了很大的提高，再次感谢您对我们的孜孜不倦的教诲！
2010年6月
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