供应链管理啤酒游戏实验报告牛鞭效应.docx
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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
角色
零售商
批发商
制造商
姓名
学号
成绩
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。
9、每个角色自己计算其经营业绩。
10、每个小组绘制每次游戏的订货需求变化曲线图，揭示“牛鞭效应”。
11、每个小组成员各自分析“牛鞭效应”的产生原因，分析策略改进后“牛鞭效应”的变化，并提出减少“牛鞭效应”的对策。
【实验过程】（实验步骤、记录、数据、分析）
第一次游戏：
在第一次游戏中，零售商、批发商、制造商之间无信息交流，货物在途两天。
第1次游戏进程表 （零售商）
轮次
客户需求
延迟销售
现有库存
途一
途二
订货量
供应商延迟供货
初始
30
1
7
0
23
0
2
10
0
13
27
27
3
9
0
4
27
0
4
6
0
25
0
5
8
0
17
23
23
6
5
0
12
23
0
7
10
0
25
0
8
5
0
20
10
10
9
7
0
13
10
0
10
7
0
16
14
14
11
9
0
7
14
0
12
6
0
15
15
15
13
8
0
7
15
0
14
7
0
15
0
15
9
0
6
0
第1次游戏进程表 （批发商）
轮次
客户需求
延迟销售
现有库存
途一
途二
订货量
供应商延迟供货
初始
30
1
0
0
30
0
2
27
0
3
30
30
3
0
0
3
30
0
4
0
0
33
0
5
23
0
10
27
27
6
0
0
10
27
0
7
0
0
37
0
8
10
0
27
0
9
0
0
27
13
13
10
14
0
13
13
0
11
0
0
26
0
12
15
0
11
9
9
13
0
0
11
9
0
14
0
0
20
0
15
0
0
20
0
第1次游戏进程表 （制造商）
轮次
客户需求
延迟销售
现有库存
途一
途二
订货量
初始
30
1
0
0
30
0
2
30
0
0
30
30
3
0
0
0
30
0
4
0
0
30
30
30
5
27
0
3
30
0
6
0
0
33
0
7
0
0
33
0
8
0
0
33
0
9
13
0
20
15
15
10
0
0
20
15
0
11
0
0
33
0
12
19
0
14
6
6
13
0
0
14
6
0
14
0
0
20
0
15
0
0
20
0
小组成绩（第3组 第1次）
姓名
角色名
延迟
销售
延迟销售赔偿金额
订单
次数
订单
成本
总计
库存
总计库存成本
总订货量
销售总成本
销售总量
销售额
毛利润
净利润
零售商
0
0
5
10
397
39.7
89
226
113
339
110
70.3
批发商
0
0
4
12
439
8.78
79
133.5
89
178
34.5
13.72
制造商
0
0
4
12
465
4.65
81
97.9
89
133.5
28.6
11.95
第一次实验
图1第一次实验订货需求变化曲线图
第一次实验分析：
根据图表可以观察出，顾客需求量的变化很小，而零售商，批发商，生产商的订货量却出现很大波动，牛鞭效应显著，整条供应链的赢利为:
95.97。
第二次游戏：
在第二次游戏中，零售商、批发商、制造商之间无信息交流，货物在途一天。
第2次游戏进程表 （零售商）
轮次
客户需求
延迟销售
现有库存
途一
订货量
供应商延迟供货
初始
30
1
7
0
23
0
0
2
10
0
13
0
0
3
8
0
5
25
25
0
4
6
0
24
0
0
5
9
0
15
0
0
6
8
0
7
23
23
0
7
5
0
25
0
0
8
6
0
19
0
0
9
10
0
9
20
20
3
10
7
0
19
3
0
0
11
8
0
14
0
0
12
6
0
8
20
20
0
13
7
0
21
0
0
14
10
0
11
0
0
15
8
0
3
0
0
第2次游戏进程表 （批发商）
轮次
客户需求
延迟销售
现有库存
途一
订货量
供应商延迟供货
初始
30
1
0
0
30
0
2
0
0
30
0
3
25
0
5
0
4
0
0
5
15
15
5
0
0
20
20
20
6
23
0
40
0
7
0
0
17
0
8
0
0
17
0
9
20
3
0
30
30
10
0
0
27
0
11
0
0
27
0
12
20
0
7
0
13
0
0
7
0
14
0
0
7
0
15
0
0
7
0
第2次游戏进程表 （制造商）
轮次
客户需求
延迟销售
现有库存
途一
订货量
初始
30
1
0
0
30
0
2
0
0
30
0
3
0
0
30
0
4
15
0
15
20
20
5
20
0
15
27
27
6
0
0
42
0
7
0
0
42
0
8
0
0
42
0
9
30
0
12
0
10
0
0
12
0
11
0
0
12
0
12
0
0
12
0
13
0
0
12
0
14
0
0
12
0
15
0
0
12
0
小组成绩（第3组 第2次）
姓名
角色名
延迟
销售
延迟销售赔偿金额
订单
次数
订单
成本
总计
库存
总计库存成本
总订货量
销售总成本
销售总量
销售额
毛利润
净利润
零售商
0
0
4
8
304
30.4
88
230
115
345
113.5
75.1
批发商
3
0.3
3
9
311
6.22
65
117
78
156
35.5
19.98
制造商
0
0
2
6
377
3.77
47
71.5
65
97.5
21.8
12.03
第二次实验
图2第二次实验订货需求变化曲线图
第二次实验分析：
根据图表可以观察出，顾客需求量的变化很小，而零售商，批发商，生产商的订货量却出现很大波动，牛鞭效应显著，整条供应链的赢利为:
107.11。
第三次游戏
在第三次游戏中，制造商、批发商、零售商之间实现了信息共享，货物在途一天。
第3次游戏进程表 （零售商）
轮次
客户需求
延迟销售
现有库存
途一
订货量
供应商延迟供货
初始
30
1
6
0
24
0
0
2
9
0
15
0
0
3
10
0
5
25
25
0
4
8
0
22
0
0
5
8
0
14
0
0
6
7
0
7
23
23
0
7
9
0
21
0
0
8
7
0
14
0
0
9
6
0
8
22
22
0
10
8
0
22
0
0
11
8
0
14
0
0
12
5
0
9
20
20
0
13
7
0
22
0
0
14
9
0
13
0
0
15
8
0
5
0
0
第3次游戏进程表 （批发商）
轮次
客户需求
延迟销售
现有库存
途一
订货量
供应商延迟供货
初始
30
1
0
0
30
0
2
0
0
30
0
3
25
0
5
0
4
0
0
5
0
5
0
0
5
30
30
6
23
0
12
0
7
0
0
12
0
8
0
0
12
30
30
9
22
0
20
0
10
0
0
20
0
11
0
0
20
0
12
20
0
0
0
13
0
0
0
0
14
0
0
0
0
15
0
0
0
0
第3次游戏进程表 （制造商）
轮次
客户需求
延迟销售
现有库存
途一
订货量
初始
30
1
0
0
30
0
2
0
0
30
0
3
0
0
30
0
4
0
0
30
0
5
30
0
0
0
6
0
0
0
0
7
0
0
0
30
30
8
30
0
0
0
9
0
0
0
0
10
0
0
0
0
11
0
0
0
0
12
0
0
0
0
13
0
0
0
0
14
0
0
0
0
15
0
0
0
0
小组成绩（第3组 第3次）
姓名
角色名
延迟
销售
延迟销售赔偿金额
订单
次数
订单
成本
总计
库存
总计库存成本
总订货量
销售总成本
销售总量
销售额
毛利润
净利润
零售商
0
0
4
8
311
31.1
90
230
115
345
112.5
73.4
批发商
0
0
2
6
231
4.62
60
135
90
180
45
34.38
制造商
0
0
1
3
150
1.5
30
66
60
90
24
19.5
第三次实验
图3第三次实验订货需求变化曲线图
第三次实验分析：
根据图表可以观察出，顾客需求量的变化很小，而零售商，批发商，生产商的订货量却相差不大，牛鞭效应不如第一、第二次实验显著。
这是由于零售商、批发商、制造商之间的信息是共享的，这就使三者之间有了共同目标，就是使整个供应链最优。
整条供应链的赢利为:
127.28。
【结论】（结果）
首先，由三组实验的结果对比来看，在上下游信息不共享的情况下（第一、第二次实验）牛鞭效应显著，此时，各个环节是以自己的成本最低化，利润最大化为原则的，而在信息共享后（第三组实验），零售商、批发商、制造商就会以整条供应链最优为原则，这样就会很大程度上减少上游供货商的库存。
其次，在分析问题时要运用科学的方法。
当刚开始啤酒供不应求时，应该当机立断，及时进货，保留一个安全库存，避免严重欠货。
但订货应该根据需求预测和库存确定进货量，避免库存过多而积压，从而使得啤酒变质，过多的库存同时也会增加库存管理成本。
在进行需求预测时，不仅要进行短期需求预测，还要做长远考虑，进行长期需求预测。
各个环节都应该保持一个较为稳定的进货量，这样才会使后续环节作出比较正确的决策，否则忽高忽低会使后续的决策者及时在订单很多时候也不敢生产太多。
最后，通过这次实验，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。
【小结】（零售商：
xxx）
通过本次实验，我们可以清晰地观察到牛鞭效应,下对牛鞭效应产生的原因及解决方法进行简要分析。
1、“牛鞭效应”产生的原因：
由于下游客户对货物的需求量的信息只传递给了零售商，然后信息又是一级一级的往上传的，这样就使每一级得到的信息受到了限制，就导致每一级只优化了自己的这一条供应链，而没有考虑到整体。
而单一的最优并不代表整体的最优，由此次试验就可以看出，每一级都把自己的环节控制的很好，最终却导致最上游的制造商库存太多，进而加大了生产成本和库存成本。
因此，通过本次实验来看，牛鞭效应产生的主要原因是信息的不畅通，没有从整体的供应链进行考虑。
2、“牛鞭效应”的解决方法：
1、加强信息共享，以EDI和Internet来快速传递信息，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。
3、实行联合库存管理（JMI），加强责任制。
各角色要担起责任，共同管理供应链，分担供应链压力。
4、调控好每一级的订货周期，做到需货必有，有货不废。
尽可能的采取JIT的管理模式，争取做到零库存。
5、制定合理的层次结构，在使整体达到最优时尽可能的使每一级也达到最优。
【小结】（批发商：
xxx）
通过本次实验，我们可以清晰地观察到牛鞭效应,下对牛鞭效应产生的原因及解决方法进行简要分析。
1、“牛鞭效应”产生的原因：
（1）由于库存成本小于由于价格折扣所获得的利益，作为批发商的我当然愿意预先多买，宁愿多订货也不能造成缺货的心理，这样订货没有真实的反映需求的变化，从而产生需求变异放大的现象。
（2）由于制造商会把供货期间的需求时间计算在内，我的一次偶然订货量上升会被制造商误认为是订货增长的趋势。
这也适时使需求量无端的被放大了。
于此同时，经过第一和第二次实验的比较，我们可以看出补货供给期越长，需求变动就越大，牛鞭效应就越明显。
（3）如果我出现缺货现象时，零售商会适时的抬高订货量，来赢得更多的订货来满足自己的销售量，订货量虚高，会让我进一步的把我的需求量抬高，这也是牛鞭效应产生的重要原因。
2、“牛鞭效应”的解决方法：
（1）提高供应链企业对需求信息的共享性。
这可以让供应链的每一个环节都了解到真实的终端客户需求量，不必通过不合理的预测来生产，从而在保证完成任务的同时让自己的库存最小化，也可以保证自己的商品都可以出售，不必应为供应过剩而导致的低价出售。
（2）提高运营管理水平，缩短提前期。
企业在传统运作方式下通过确定经济订货批量来降低成本，而库存相关成本被认为是不能减少的。
要缓解因批量订货而出现的长鞭效应的影响，降低订货成本与运输成本是关键。
正如我之前的对于牛鞭效应产生的原因的第二点的叙述，提前期可以直接关系到我和上游制造商的订货的虚高程度。
（3）零售商和批发商以及制造商之间应该采取利益共享，风险共担的合作方式，不能光以自身利益为重，以为牛鞭效应的产生，不光会引起需求的虚高，还会造成缺货的现象的发生，对每个环节都会造成不良的影响，损害三方的利益。
风险利益共担的好处就是可以进行联合库存管理，共同制定库存控制计划，是供需双方能相互协调，使库存管理成为供需双方连接的桥梁和纽带，从而降低牛鞭效应。
【小结】（制造商：
xx）
通过本次实验，我们可以清晰地观察到牛鞭效应,下对牛鞭效应产生的原因及解决方法进行简要分析。
1、“牛鞭效应”产生的原因：
牛鞭效应产生的办法主要是信息不共享。
当供应链的各节点企业只根据其来自相邻的下级企业的需求信息进行生产或供应决策时，需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上，是订货量产生了逐级放大的现象，达到源头供应商时，其获得的需求信息与实际消费市场中的顾客需求信息发生了很大的偏差，需求变异将实际需求量放大了由于这种需求放大效应的影响，上游供应商往往持续比下游供应商更高的库存水平。
这种现象反映了供应链上需求的不同步，它说明供应链库存管理中的一个普遍现象：
“看到的是非实际的”。
我扮演的制造商。
在第一次和第二次实验的时候，我的库存往往比下游的批发商和零售商都要多，因为不知道下一次的需求量，又要避免断货赔款，于是只能提高自己的库存量。
这就是我在本次试验中产生牛鞭效应的原因。
2、“牛鞭效应”的解决方法：
最基本的解决办法就是共享信息。
还有就是订货分级管理，在供应短缺时，可以优先确保关键销售商的订货；供应商还可以通过分级管理策略，在合适时机剔除不合格销售商，维护销售商的统一性和渠道管理的规范性；2、加强出入库管理，合理分担库存责任3、缩短提前期，实行外包服务。
一般来说，订货提前期越短，订量越准确，因此鼓励缩短订货期是破解“牛鞭效应”的一个好办法。
规避短缺情况下的博弈行为。
参考历史资料，适当减量修正，分批发送。
供应商根据历史资料和当前环境分析，适当削减订货量，同时为保证需求，供应商可使用联合库存和联合运输方式多批次发送，这样，在不增加成本的前提下，也能够保证订货的满足。
附录:
课堂游戏计算说明
游戏成绩计算表格：
个人成绩（第组 第次）
姓名
角色名
延迟
销售
延迟销售赔偿金额
订单
次数
订单
成本
总计
库存
总计库存成本
总订货量
销售总成本
销售总量
销售额
毛利润
净利润
零售商
批发商
制造商
计算说明：
客户需求：
一个个随机产生的介于5到10之间的数
订单次数（成本）：
总计下的订单的次数（由于下订单本身而产生的总成本）
延迟销售：
max[客户需求-现有库存（上一轮）-途一（上一轮）+延期销售（上一轮）,0]
库存（成本）：
包括在途和在库的总库存（个/天）以及所消耗的成本
现有库存:
max[现有库存+途一（上一轮）-客户需求-延期销售（上一轮）,0]
清算成本：
剩余库存x买入价
清算收入：
剩余库存x卖出价/2
途一：
途二（上一轮）
销售总成本：
销售总量x买入价
途二：
订货量+供应商延迟销售（上一轮）
销售总量&销售额：
总共售出的可乐罐数以及总共的销售额。
销售额=销售总量x卖出价
订货量：
除客户外各角色自行决定。
零售商的订货量是批发商的需求，批发商的订货量是制造商的需求。
毛利润：
销售额+清算收入-销售总成本-清算成本
延迟销售赔偿金：
由于客户的订单没有及时满足而造成的延迟销售
净利润：
毛利润-库存成本-订单成本-延迟销售赔偿金总额
注：
延迟销售赔偿标准：
零售商、批发商、制
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