牛鞭效应实验报告

《供应链管理》实验报告

专业 实验地点 物流工程 B10 303 姓名 方颉 实验一：牛鞭效应实验 一、 对牛鞭效应的理解 在实验之前，我对“牛鞭效应”的理解停留在文字的基础上，知道他是供应链管理的基本原理之一，经济学上的一个术语，是供应链上的一种需求波动放大现象，当信息流从最终客户端向原始供应商端传递时，如果无法有效地实现信息共享，信息将被扭曲，导致了需求信息出现越来越大的波动，需求信息的波动放大现象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。同时根据文献资料来看，牛鞭效应也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[1]。 然而，挡我进行完这30次决策后，我发现了“牛鞭效应”的深层意义,牛鞭效应，如其名，是一节一节的“牛鞭”，在供应链上的每一个环节都发挥着其巨大的作用，而牛鞭效应是将供应链中的不确定性从下游放大至上游（假设其中每个节点仅仅根据前一节点提供的数据进行分析，那样，不确定型带来的收入，库存，缺货成本等指标会不断放大，直至整条供应链盈余为负甚至直接绷断）。 从另一个角度来看，我认为牛鞭效应是一个重要的母题，因为供应链管理总是绕不过需求预计的，不能找到应对牛鞭效应的有效方法的话只能是遭受失败！ 最后对于牛鞭效应的另一个看法是，早在实验前我就质疑为何我们被限定为一定要满足自己下游的所有订货量（为了实现自我利润最大化）。我认为这样是去早就牛鞭效应而不是解决它，事实的确如此，做完试验后和老师好好地聊了一下感受，的确实验的主体是让我们好好感受牛鞭效应带来的巨大失落感，在此基础上，我们才会有方向去寻找解决之道！

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班级 2015.11.09 物流工程2班 实验时间 指导教师 陈荣初 学号 201430660110 二、 供应链中各种库存管理的策略理解 （市场——节点1——节点2——节点3——节点4——节点五——上游企业） 首先，我们的实验是建立在无契约基础之上的，即各节点的唯一目的在于实现自我盈利最大化，并且除了节点一以为，我们不需要考虑缺货成本。 对于节点1来说，因为需要考虑缺货成本，加之此处的缺货成本远高于库存成本，所以节点一的策略应当为在一定范围内大胆向上游订货，承担库存成本以避免缺货损失。 对于节点2至5，由于不考虑缺货成本，所以可以尽量的向下游送货但尽量少的向上游订货以避免过高库存成本。 综上来看，就该实验假设下的库存管理的决策是为局部利益考虑的，易于导致需求波动随供应链的推进而放大，引发牛鞭效应，造成意想不到的整体损失，从而再影响到各节点的利益！ 三、 各参数对库存策略的影响以及本实验所用到的库存策略 节点成本＝买入价格×本期收到的货物＋固定订货成本＋单位持货成本 ×库存数＋单位缺货成本×缺货数 节点收益＝售出价格×售出货物数量 节点利润＝节点收益-节点成本

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主题 每个节点 参数 位置，提前期，订货成本，持货成本，缺货成本，进货价格，出货价格 每条链 每期游戏 节点数，总期数，市场需求分布类型，分布参数 各节点的库存，缺货，到货，需求，成本，收益，利润 主要参数影响： 提前期：不同的订单有着不同的提前期，需要分析每一笔订单实际生效的企业，才能够将决策和实际完美地链接起来。 订货成本：每下一笔订单都存在固定成本，而其中又根据运货数量设置变动成本。 持货成本：当库存量大于对下游企业的供应量时，我们就需要为多余货物的存储支付一部分的成本。这一部分的掌控对于中游供应商来说尤为重要。 缺货成本：当下游的需求量高于自己所能提供货品的能力时，我们就会遭受到 缺货成本，而对于最接近市场的零售商来说，这一环节就显得尤为重要，需要控制好库存量和向上游的订货量来避免这一损失。 市场需求分布类型：市场的需求可能本身是变化比较平稳的，或者按季节波动什么的，在本次模拟中，我们不需要去预估一级市场的需求波动，但在今后预防牛鞭效应的实验中，每一级供应商都有必要去预估市场的需求，确定需求分布类型，从而遏制牛鞭效应！ 库存策略: 对于节点1来说，因为需要考虑缺货成本，加之此处的缺货成本远高于库存成本，所以节点一的策略应当为在一定范围内大胆向上游订货，承担库存成本以避免缺货损失。并且着重要关注下游订单的提前期和市场需求的分布类型。 对于节点2至5，由于不考虑缺货成本，所以可以尽量的向下游送货但尽量少的向上游订货以避免过高库存成本。要着重关注上游企业的订单提前期，并且与下游企业的订单量保持协调即可，全力供给下游企业。 四、实验结果分析和总结 3

（1）节点三部分的模拟结果： 链序节期库缺货 号 点数 存 序号 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 3 20 3 19 3 18 3 17 3 16 3 15 3 14 3 13 3 12 3 11 3 10 3 9 3 8 3 7 3 6 3 5 3 4 3 3 3 2 3 1 3 31 3 30 3 29 3 28 3 27 3 26 3 25 3 24 3 23 3 22 3 21 0 0 0 0 0 0 0 # # # # # 0 0 0 0 0 # 0 0 # 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 310 200 280 340 310 220 70 0 0 0 0 0 80 20 40 10 10 30 0 0 0 80 430 530 580 610 560 610 540 640 520 到货 需求 发货 本期订货 单期成本 单期利润 90 110 200 160 120 60 0 20 20 100 130 160 110 40 120 60 110 110 110 110 0 710 500 300 300 180 150 200 80 150 30 300 220 120 100 150 150 150 150 120 120 50 80 10 100 100 90 110 110 120 110 0 0 150 200 250 150 200 150 150 50 150 90 110 200 160 120 60 0 80 120 120 50 80 90 40 120 60 110 130 90 110 0 80 500 300 300 180 150 200 80 150 30 200 220 300 200 200 160 120 60 0 20 0 90 160 120 60 130 50 50 100 200 0 0 0 500 250 500 500 300 400 400 250 1440 1760 3200 2560 1920 960 0 320 416 1856 2368 2720 1792 640 1920 960 1760 1760 1792 1760 0 12368 8000 4800 4800 2880 2400 3200 1280 2400 480 1420 3440 960 560 -360 -960 2080 2800 2704 -556 -288 -380 -752 2480 -360 1900 1620 580 1068 1100 0 632 -200 3000 -120 1020 2800 -1120 2620 -1620 1860 结果分析：

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从EXCEL数据生成的需求量变化表和订货量变化表中可以看出，节点三的操作在30次操作中的前9次中每次都含有很大程度的库存成本，即这反应了自身存货量持续大于下游订货量的情况，造成这个情况的可能性有多重，然而在本次实验中，原因在于我们组的下游同学一直预判市场需求量不大，他不敢多订货想避免缺货损失，当整体供应链缺货的苗头非常明显的时候，处在节点5的同学也无法力挽狂澜，毕竟在初期，他之前的所有人都觉得需求量少，这一个在节点一判断的错误信息被不断放大，是的节点5的同学和我们说，他真的不敢多订货，怕库存成本，这也就是他身为供应链上游，库存极少，乃至当整体供应链需要大量货物的时候无法施以援手！经过9-20期的努力，我们终于逆转了局势，使得供 5

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