啤酒游戏第一轮分析报告.docx
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啤酒游戏第一轮分析报告
啤酒游戏（第一轮）
2018年9月21日
目录
一、游戏进程说明3
1.1角色分配3
1.2.消费者需求及基础规则3
二、成本分析4
2.1制造商成本分析4
2.2批发商成本分析5
2.3零售商一成本分析6
2.4零售商二成本分析7
三、消费需求和订货量对比9
3.1消费需求和零售商、批发商、制造商订货量对比分析9
3.2零售商和消费需求对比10
3.3批发商订货量和零售商订货量对比10
3.4批发商订货量和制造商订货量对比11
四、库存分析12
4.1各级别库存分析12
五、利润分析13
5.1各级别各轮次利润分析13
六、总结14
6.1牛鞭效应产生原因分析14
6.2减少牛鞭效应措施14
6.3个人游戏过程总结15
一、游戏进程说明
1.1角色分配
共分为四个角色——消费者，零售商，批发商和制造商。
而在本轮游戏中，消费者为老师、零售商为姜永珍、陈浩喆、焦乾、周翰、钱其伟；批发商为我、陆文情；制造商为王岩。
在本轮游戏中我们的供应链条为制造商王岩到批发商我到零售商焦乾、陈浩喆到消费者老师这里，故在此我就分析此条供应链并做一个报告。
1.2.消费者需求及基础规则
在本轮游戏中，游戏共进行15轮。
我们拥有订货单，发货单，收货单。
我们将自己所需要的货物量通过填写订货单发送给上游，然后通过3轮货物才能到达手中，并且每个角色都有相对应的订货成本，发货成本，库存成本等，我们通过降低成本，提高销售使得自己的利润最大化。
游戏过程中没有交流等。
本轮游戏消费者需求平均在7.5个，以扑克牌面数值为准。
2、成本分析
2.1制造商成本分析
（表1）
如表一所示，其中缺货成本占到了8元，订单成本9元，库存成本21.66元。
由此可见，其中库存成本过高，说明囤货太多，无法及时销售。
轮次
缺货成本
订单成本
剩余库存量
库存成本
1
0
3
40
0.4
2
2.5
3
0
0
3
5.5
0
0
0
4
0
0
85
0.85
5
0
0
335
3.35
6
0
0
215
2.15
7
0
0
200
2
8
0
0
152
1.52
9
0
3
147
1.47
10
0
0
132
1.32
11
0
0
132
1.32
12
0
0
182
1.82
13
0
0
182
1.82
14
0
0
182
1.82
15
0
0
182
1.82
（表2）
如表二所示，已经具体列出每轮所占有的库存成本，首先批发商问制造商在第一轮第二轮订货直接导致库存空了，然后在第二第三轮就拥有库存成本，而制造商在第一第二次订购了450个总量的情况下，没全部卖出的情况下再在滴9轮也就是后面10-15轮都可能不订货的情况下又订了50个总量，导致了最后囤积了182个总量，并且在最后还需要清仓抛售，直接从清仓前盈利118元，清仓掉109.2元后，只盈利了9.34元。
2.2批发商成本分析
（表3）
批发商共计成本有42.18元，其中订单成本占27元，占到64%左右。
因为批发商是我自己，我对自己这个分析有两个原因，第一是因为我一开始不清楚规则，以为订货不订货，都需要订单成本，所以基本上每轮我都订货，比如说订货5个，10个这样。
第二，到第七轮左右都基本保持在供货完全的情况，而在第七轮缺货了，所以在789三轮中依然订货，没考虑到运输时间问题，导致后面货物过多，清仓后直接亏损。
（表4）
表四我做了一个订货量和库存的折线比较图，我们可以很清晰的看到在第一轮订完60个的情况下，我们在第二轮又订了15个，这个15个完全可以省下来，第一轮多订点，或者加到后面订，而后面第三第四又犯了同样错误，而第六轮，直接缺货了，导致一下子订了40个，在知道后面9-15轮可能不需要任何货物的情况下，7-10连续三轮又订了很多的货物量，首先导致了货物溢出，订货次数多，订货成本高。
因为多次，小批量，没有掌握订货时机是直接导致成本过高的原因。
2.3零售商一成本分析
（表5）
这里分析的是零售商一的成本分析，零售商一我们订义为焦乾。
我们从表五可以看到他从来没有缺货过，而主要还是库存成本过高，订单成本也有4次左右。
（表6）
我们可以看到他这里库存基本保持在10-25左右，其中可以说他这里很稳订可以订量，而在第三轮中应该订了30个，我认为可以降低到20个，每隔两轮订一次，这样可以保持库存成本的降低，因为在第三轮，其库存直接降到了8所以他一下子订了30个，然后保证其库存够，但是现在分析完全可以降低第三轮的量，从而降低库存成本，分析好每轮大概需要量多少，在第几轮可以订货，从而让库存成本降低。
2.4零售商二成本分析
（表7）
零售商二是陈浩喆，我们这里可以看到和零售商一作比较，少了一次订货成本，并且库存成本下降不少。
所以导致总利润比其高一点。
（表8）
从表八我们可以看到第二轮订货25个以外，第4和第9轮都是订货32个。
而结合库存来看，第一轮就订货了25个，在第三轮库存剩余8个的时候，等到第四轮又再次订货32个，而第六轮降低到了10个，第七轮因为第四轮到货到了又到了35个，而第九轮又到了17个，订货32个，在第12轮到货后，持续销售，直到剩下4个。
他是根据自己库存不多了来进行订货，所以这个方案在没有讨论的情况下对于他自己是比较合理的。
3、消费需求和订货量对比
3.1消费需求和零售商、批发商、制造商订货量对比分析
（表9）
我这里做的消费总需求和零售商总订货量是两个零售商所相加的，我们可以看到基本上消费需求特别稳订，而零售商总订货量就开始有所波动，但是波动不是特别厉害。
再往上到我这里，我因为有5个15个这样的订货，但是可以看到波动比之零售商又有所增加。
而再看制造商，波动直接从0到300，也就是随着供应链往上，这个波动是逐级增加。
3.2零售商和消费需求对比
（表10）
因为这里有两个零售商，而如果我们按一个算可以看到消费需求基本稳订在5-10之间，而零售商一的订货量就已经是0-32之间，加上批发商管理两个零售商，所以我们这里可以分析出来的是对于批发商来说只能猜测出零售商需求量在0-60之间，实际上是0-45之间，因为除了一轮一个订了15个一个订了20个是35个，没有出现两个一起订的情况，但是批发商猜测只能是0-60个。
3.3批发商订货量和零售商订货量对比
（表11）
通过表11，我们可以看出来在零售商的订货量在0-45之间波动，而我们批发商则直接在0-60之间波动，因为信息的不共享，以及猜测他们的订货量，从而导致我这里多次订货，有大批量订货，也有小批量订货，但是波动随之所增加，而我这里给予制造商，制造商会更加大的波动。
3.4批发商订货量和制造商订货量对比
（表12）
我们可以看到，前面也分析过随着逐级，这个波动在持续上升。
而到了制造商这里最为明显，波动直接在0-300之间，这也是导致他不清楚后面批发商库存多少，零售商还是否会要货，从而挤压太多货物。
4、库存分析
4.1各级别库存分析
（表13）
我们可以看到零售商库存一直保持在一个比较稳定的水准，比如说快要缺货了就定。
而批发商则是预测，甚至还缺货过，所以批发商相对应就不是那么稳定，甚至在后面货出售不掉。
至于到了制造商，那么库存要么缺货，要么居高不下，十分不稳定，这也是零售商能根据消费者需求来制定自己库存，而批发商因为不知道消费者需求，但是可以从零售商库存这里大概猜出消费者需求，从而大概制定出自己的库存，但是也存在很大风险，比如后面10-15轮大量货物无法出售。
而制造商随着信息的减少，囤货量更加巨大，所以库存也是更加的多，导致清仓赔本更多。
5、利润分析
5.1各级别各轮次利润分析
（表14）
我们可以从表14看出来基本上零售商除了在清仓时有亏损以外，别的时候都是有利润可以赚的，而批发商和制造商就不是这样了，批发商要么赚很多，要么就是亏的。
而对于制造商来说更是这样，要么有50以上的利润，要么就是困损。
而到了清仓，利润更是直接亏损100多，批发商50多。
6、总结
6.1牛鞭效应产生原因分析
首先在我们这条供应链中，赚的有零售商，制造商赚了9元左右的利润。
而亏损的有批发商，20多元。
首先利润亏损的主要原因在于我这里多次订货，以及后期对于需求量分析不准确从而造成了大量囤货。
而制造商同样如此，在第10轮左右，因为大量的囤货，导致100多个货无法出售，而在清仓时将本来赚取的利润全部清完。
而造成这样最主要的原因在于信息的不共享，除了零售商以外，批发商和制造商无法知道客户需求量，而只能进行预测。
而导致了库存大量波动，首先我批发商因为多次订货，而制造商因为大批量订货，以及最主要的预测值不准确。
6.2减少牛鞭效应措施
首先我们要做到信息共享，也就是我们能知道客户需求量，并且知道下游库存，以及上游库存等一些信息，从而让我们做到库存最小化。
以及让我们减小预测的风险值。
其次，我们可以设置建议发货量等，让制造商，批发商在发货上就不会产生缺货成本。
然后，如果实施妥当，我们可以实现制造商，批发商零库存；零售商最小库存，这样可以让整条供应链上达到利润最大化。
这也是我们在下一次做的啤酒游戏中，所要做的VMI，这样让我们不管是下游的零售商还是批发商又或者最上游的制造商达到利润的最大化。
6.3个人游戏过程总结
首先因为一开始缺了一节课导致规则不完全了解的情况下，做了批发商这个位置。
以为订单成本，不订货也要产生成本，所以每一轮至少都定5个左右。
从而产生了高额的订单成本，所以个人认为，这也是导致我总利润为负数的主要原因之一——订货次数太多，订单成本过高，然后是对于下游两个零售商的预测值不准确，两个零售商的订货几乎没有规律可言，我没有事先推算出大概第几轮订货，是在每轮订货后，才分析大概第几轮要货，从而导致了预测不准群并且基本都保持在30左右的大量库存挤压。
并且一旦缺货就想订货，并且没有很好的计算出运货时间，到达时间，导致最后库存过多。
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