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高科技行业“鞭子效应”的成园、后果与解决方案复旦大学2 0 0 3 届m b a 论文 中文摘要 本文主要围绕高科技行业供应链管理中的“鞭子效应”进行阐述，利用模型 分析和案例分析的手法，研究了它的来源，概念、表现、成因、后果和解决方案。 “鞭子效应”不是一个罕见的现象，相反，它在供应链领域几乎无处不见。 但是在这样一个普遍的现象背后，又有着纷繁复杂的原理。而高科技行业的行业 特点，又给研究“鞭子效应”提供了合适的领域。因此，本文除了参考了相当数 量的文献以外，还结合高科技行业中众多知名企业的问题和举措进行了深入探 讨。 结合成因分析和影响分析，本文提出了防范“鞭予效应”发生的诸多要点； 同时，也对“鞭子效应”产生后各种不同情况的问题，都提供了相关的方案和解 决思路。 关键字；供应链管理，鞭子效应，供需匹配 e n g l i s ha b s t r a c t f o c u s i n g o nt h e “b u l l w h i pe f f e c t i nt h ed o m a i no fs c m ( s u p p l yc a i n m a n a g e m e n t ) o fh i g h t e c hi n d u s t r y , t h es o u r c e ，d e f i n i t i o n , r e a s o n , r e s u l ta n d s o l u t i o n so ff a m o u sp i n p o i n t sa r ee m p h a s i z e di nt h i st h e s i sw i t ht h e a i do fc a s e - s t u d y a n dm o d e l a n a l y s i s a sac o m m o np h e n o n e m o ni nt h ef i e l do fs c m 。t h e “b u l l w h i pe f f e c t i sf a m o u s f o ri t sc o m p l i c a t e dt h e o r y b u tt h es u c c e s s f u lp r a c t i c e so ft h eo u t s t a n d i n ge n t e r p r i s e s i nt h eh i g h t e c hi n d u s t r yo f f e r g r e a th e l pf o rm y r e s e a r c h w i t ht h ee q u a li m p o r t a n t e ，t h ep r e v e n t i o na n dt h ec o r r e c t i o no f “b u l l w h i p e f f e c t i st h em a i no b j e c t st or e a l i c ei t c e r t a i n l y , t h es o l u t i o n sa l ep r a t c i c a la n d s i t u a t i o n - r e l a t e d ，w h i c hi nt h et h e s i si so r g a n i z a dw i t h p a u e m ” k e y w o r d s ：s c m ( s u p p l yc a i nm a n a g e m e n t ) ，b u l l w h i pe f f e c t ，d e m a n d m a n a g e m e n t ，s u p gm a n a g e m e n t 中图分类号：c 9 3 高科技行业“鞭子效应”的成因、后果与解决方案复旦大学2 0 0 3 届m b a 论文 1 前言 我们都知道，在商业领域的很多问题都有着浅显的道理，但是由于具体的环 境因素影响而变得十分复杂。而且在不同的行业中，表现形态也完全不同。例如 众所周知的“繁荣停滞一萧条复苏”商业周期学说，尽管学说在百年前就已经提 出，理论发展也经历了百个世纪，但我们至今也无法对商业周期进行准确预测， 甚至不能肯定自己是处于周期的哪个阶段。 “鞭子效应”也是如此。所以我们在进行研究的时候就需要确定时间和空间， 工商管理科学研究的主要空间是行业，在这里我们选择的是高科技行业，也就是 以信息科学技术为主要方向的产品领域。因为这个行业真正发展的时间也不过四 十年( 从第一台电子计算机发明起) 。因此本文把时间范围定义在最近的二十年。 在高科技行业中，供应链的管理已经成为事关兴衰存亡的重要话题。根据 g a r t n e rg r o u p 著名的“2 个2 0 理论”，企业大约2 0 f l q 效益来自于供应链管理， 而2 0 的企业是因为供应链管理不善而走向末路的。这两个数字在竞争激烈的高 科技行业中可能还会更高。而“鞭子效应”则是供应链管理中的一个重要课题， 对于它的研究无论是在理论上还是现实中都是有很大意义的。 高科技行业的鞭子效应为什么是值得研究的话题? 我们研究这个问题的切 入角度是什么? 为何持这样的观点? 支撑这些观点的理论和现实论据分别是什 么? 怎么解决问题? y i 什么? 这些问题就是本文的研究目的，我们将带着他们继 续下去。 1 1 供应链定义 供应链协会( s c c ) 定义供应链活动为“所有的客户交互作用，从订单进入直 到支付发票；所有的产品( 实际的材料或服务) 交易，从供货商的供货商到客户 的客户；以及所有的市场交互作用，从总体需求的理解到每个订单的实现。” 1 2 高科技行业的供应链 对于高科技企业来说，产品的生命周期不断缩短，市场需求情况的波动迅速， 复杂的库存情况，多级供货商和外包服务，以及创新管理的迫切需要，都使得供 应链管理面临着严重挑战。此外，认识到供应链管理重要性的客户们的要求日渐 提高，他们要求供应链传递的不仅是产品和服务，还有满意度。 如果希望在竞争激烈的市场中立足和成功，那么企业不但要敏捷地获取市场 需求方面的变动，而且必须迅速对于这些变动做出反应，更要积极地对供应链上 的变动进行管理。 高科技行业“鞭子效应”的成因，后果与解决方案 复旦大学2 0 0 3 届n b a 论文 本文要涉及的外延主要是高科技行业的供应链管理问题，主要集中在鞭子效 应的研究上。之所以如此选择，原因主要有以下几点： 高科技企业的供应链管理一直是其竞争优势的重要来源； 高科技行业是信息化应用的前沿； 由于其行业特征，鞭子效应的影响很大； 高科技行业对于鞭子效应的解决和克服，不仅有了非常成熟的理论和方案， 也有了相当的范例。 1 3 论文范围与目的 从高科技行业的相关研究出发，阐述供应链“鞭子效应”的特点、原因和危 害，并且寻求以管理科学为基础、信息技术为手段的解决方法。 在结论部分，将对比现今世界上几各著名的供应链信息解决方案在解决“鞭 子效应”中的特色。并且以该领域成功企业作为模板进行解说。 2 高科技行业“鞭子效应”的成因、后果与解决方案复旦大学2 0 0 3 届m b a 论文 2“鞭子效应”与供应链失衡 2 1 “鞭子效应”概念 2 1 1 溯源：神奇的“鞭子” 关于“鞭子效应”的案例主要有两个：一个是宝洁( p g ) 公司对婴儿产品 波动曲线的研究；另外一个则是麻省理工学院管理学院所设计的“啤酒游戏”。 数年前，p g 管理人员在考察婴儿一次性纸尿裤的订单分布规律时惊奇地 发现，虽然市场上婴儿产品的消费量比较稳定，零售商那里销售量的波动也不大， 但生产厂家从经销商那里得到的订货量却出现大幅波动，同时生产厂家向原材料 供应商的订货量波动幅度更大。处于其他行业的企业也做过类似调查，同样印证 了这一现象的存在，这与我们在挥动鞭子时手腕稍稍用力，鞭梢就会出现大幅度 摆动的现象类似，人们就将这种现象称为“鞭子效应”。 由麻省理工学院管理学院设计的供应链物流管理动态模拟实验啤酒游 戏( b e e rg a m e ) ，为我们较好地再现了鞭子效应产生的过程。这个实验以4 人 为一组，实验者分别代表供应链中的生产商、经销商、批发商和零售商。在实验 过程中，由指导教师代表的消费者发出订单，每个经营者则根据本期从下游经销 商收到的订单发出货物，并以此为依据参考销售的历史记录预测未来需求的变 化，结合本期期末库存量向上游供应商发出订单。在任意两个经营者之间订单的 传递需要两个经营周期，货物的运送也需要两个经营周期，换句话讲，每个经营 者从发出订单到得到该计单的订货需要四个经营周期。这样，在经营一段时间以 后，首先消费者需求出现微小调整，随后零售商、批发商、分销商的订单、库存 量相继出现波动，并且，沿供应链回溯波动幅度越来越大，“鞭子效应”的痕迹 越来越明显。 虽然说在整个游戏过程中( 一般是模拟3 6 周或者5 2 周的时间) ，终端客户 的需求可能只发生一次波动( 例如终端客户只有一次将订货数量是从4 个单位变 成了8 个单位，在此前后都保持4 个单位和8 个单位不变) ，但是由于各个节点 企业都是根据自身的经营状况进行决策，加之上下游企业之间信息不畅，从而导 致啤酒零售商、批发商、分销商、制造商的存货数量发生巨大波动。在某些周内 这些供应链上的节点企业的缺货量和存货量分别都会高达1 0 0 单位以上，有些甚 至还会攀升到不可思议的2 0 0 单位以上。这非常类似一个牧童拿着鞭子的一头轻 轻抖动，结果导致整条鞭子的各个组成部分都发生剧烈的上下波动。 应该说，对于任何一个有供应链管理知识或商业经验的人来说，“鞭子效应” 带来的市场波动都是再平常不过的事情了，然而即使是在今天的经典理论中，也 基本都是以推论列举和行业分析的办法进行阐述，缺少完整的理论。也就是说， 这根实践中跳出来的“鞭子”依旧是神奇的。 3 高科技行业“鞭子效应”的成园、后果与解决方案复旦大学2 0 0 3 届m b a 论文 2 1 2 定义“鞭子效应” 关于“鞭子效应”【l l 的概念，应该从供应链管理面临的挑战说起，现代供应 链面临的挑战中最主要的是有四个r ，即r i g h tp r o d u c t - 正确的产品、r i g h t p l a c e 一正确的地点、r i g h tt i m e 一正确的时间、r i g h t p r i c e 一正确的价格， 它们就是供应链管理要达到的目标。 而“鞭子效应”实际上就是妨碍这四个r 实现的一种现象。简单来说，就是 供应链上游的供应和下游需求之间不协调的物流和信息流传递结果。当市场有了 微小的变化时，顺着供应链越往上走，变化越大。简单讲，“鞭子效应”就是指 供应链下游消费需求轻微变动而导致的上游生产企业、原材料供应商经营安排剧 烈波动的现象。 b u l l w h i p 效应 髓矗碡昏瞩鹰 警謦鼙瞒蹙_ 霉 辩匿l 垒吟d 畛。鹾l 金睁穗鸭岭绷 趔t i m 掣艺t i m e 仨l i r 。 图一 这种现象会带来库存增加，成本升高和后勤效率低下的“供应链病”。通俗 一点来说，就是供需在数量，时间和空间上的不对称所造成的问题。美国消费者 协会2 0 0 0 年的统计数字表明，由于削价促销活动，3 0 以上的消费者在商场内 购买了自己所不需要的东西，而这些东西往往是在上一次消费热潮中的诞生的， 因为商场过分估计了消费者的需求，所以仓库里堆满了这些东西。而当消费者看 着家里一大堆并不需要的商品犯愁时，被销售数字所激励的生产线则正在日夜加 班。 2 1 3 高科技行业中的“鞭子效应”的研究意义 首先明确在本文中的“高科技行业定义”( h i g h t e c h i n d u s t r y ) ，是指从事电 子类，通讯类和其他信息化相关产品的生产和经营的行业。 4 高科技行业“鞭子效应”的成因、后果与解决方案复旦大学2 0 0 3 届n b a 论文 高科技行业中，从电子元器件类，到半导体通讯类产品，甚至包括软件产品 在内，都有着产品生命周期短，竞争性强，需求波动剧烈的特点。简而言之，就 是对供应链的要求非常之高。一旦产生供应链上的滞涩，就会丧失市场机会，以 及造成巨大损失。 同时，高科技行业的供应链又是相当复杂的，行业内的企业普遍应用了j i t 生产，o u t s o u r c i n g ，o e m ，o d m 等模式，这样做，一方面提高了供应链的效率 和灵活度，另外一个方面造成了供应链管理的困难。多样化需求、多级供货、需 求供给频繁波动、信息传递节点过多，这些都造成了“鞭子效应”的频发。 正因为这些行业特点，因此“鞭子效应”在高科技行业内表现出的某些特点 更加典型，可以帮助本文阐述观点。 2 2 “鞭子效应”的模型分析 品。 我们用个数据模型来分析一下“鞭子效应”。 在我们的模型中，有四家企业，他们处于同一条供应链上，各自生产一类产 某电子器件生产企业a ，生产唯一产品x l ，需要采购两类半成品x 2 和x 3 ， 分别来自于供应商b 和c ，而c 生产的半成品x 3 还需要来自于再上一级供应商 d 的原材料x 4 。以下是简化了的供应链图： 霪多 曝 露坠藏少 两嗣 黝- 酽嘎黟f 怠、。 d 图2 2 a 5 c 园媾 高科技行业“鞭子效应”的成因、后果与解决方案复旦大学2 0 0 3 届m b a 论文 情景假设 产品类型存货损失率 生产者单位生产时间 ( 天) x l最终产5 0 a1 5 日口 x 2 半成品3 0 b3 0 x 3 半成品 3 0 c 3 0 x 4 原材料 2 0 d 6 0 表2 2 a 最终产品x l 是非季节性商品，但是a 采取了渠道分销的方式，所以经常会 出现促销行动，这也是需求波动的主要来源。 半成品x 2 和x 3 是组装x 1 的原材料，生产需要的比例都是l ：l 。 x 2 的来源主要为进口代理，因此不考虑其原材料来源和生产问题。 x 3 的生产需要原材料为x 1 ，生产需要的比例也是1 ：1 。 存货损失 我们用的存货公式l = p * m 存货损失率p 存货数量m 存货损失l 存货损失和存货数量自然没有什么可多说的，在这里需要进一步说明的是存 货损失率。 在货拯塞奎指单位时间内商品库存的成本占市场价值的百分比，为了简化计 算考虑，这里不单独考虑库存的存储和维护费用，一律计算入存货损失率中。以 b 产品3 0 的存货损失率为例，就意味着如果将价值1 0 0 万的产品在仓库中保 留一年，那么一年后扣除贬值和保管费用后，这些产品只剩下7 0 万的实际价值。 我们将存货损失率以以下公式来表达 存货损失率公式p = p 伥，b ，t ) 维护成本k 市场价值变动率b 专门化程度t 6 高科技行业“鞭子效应”的成困、后果与解决方案复旦大学2 0 0 3 届m 队论文 存货损失率和维护成本成正比，也和专门化程度1 2 】成正比。至于考虑到高科 技行业的多数产品都会随着时间而贬值，因此在这里市场价值变动率为负值，所 以它和存货损失率之间是反比关系，但是它的绝对值和存货损失率成正比关系。 损失 应该说，“鞭子效应”中带来的主要成本和损失是存货带来的损失。但是我 们也需要考虑到其他的成本，例如超额订货和固定资产投资带来的损失。宏观上 看，我们也必须把这些损失考虑在内。 在接下来的论述里，我们将引用该数据模型进行论述。 2 3 模型一：“简单震荡”传递 我们首先来看分析第一个模型：一次典型的“震荡传递”。在这个被抽象了 的模型中，只会有一次主动决策的失误，那一般也是震荡的起源地。在我们的数 据模型中，a 做出了第一次决策，无论是因为乐观的想法还是错误的数据，他 将订货量提高了1 0 。 在这里，我们的约束条件是：除了第一个决策者以外，供应链上的其他企业 都只进行被动决策，不会有主动行为；同时，他们的生产线也有足够的容量，不 需要进行新的固定生产投资。 随后出现的是一系列被动决策，也就是说，a 上游的供应商们必须将这个 “1 0 ”一站一站的传递下去，走完整个供应链，例如c ，出于满足a 扩大订货 量的需要，也必须将自己的生产数量提高1 0 ，然后它对d 的订货也自然上升 了1 0 。于是，大家都把产量提高了1 0 。 不过最后的结果是，只有a 受到了损失，因为所有1 0 的多余产品都来自 他的订货，现在都堆积在他的仓库中，而a 上游的供应商们，如果完全按照合 同执行，几乎没有遭受什么损失。 a ( x 1 )b ( x 2 )c ( ) 【3 )d ( x 4 ) 产量1 1 0 1 1 0 1 1 0 l l o 上游需求 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 l o 冗余产量= 产量上游需求1 0 0o0 存货损失率5 0 3 0 3 0 2 0 存货损失= 冗余产量存货损失率 5 oo0 总损失 5 ooo 表2 3 a 7 高科技行业“鞭子效应”的成园、后果与解决方案复旦大学2 0 0 3 届m b a 论文 这是比较理想化的模型。产量都可以无限扩张，而且只有一次主动决策。因 为只有一个决策主体犯错误的，所以也只有一个主体受损失。 对于存货损失率，这里还需要进行一点说明，x 1 、x 2 、x 3 和x 4 的维护成 本基本相同，差异在于专门化程度和市场价值变动率。越是处于下游的产品，专 门化程度越高，市场价值波动最大，所以存货损失率相对而言也最大，b 、c 、d 则逐步减少。 2 4 模型二；扩展震荡模型 2 4 1 模型介绍 然后我们再看模型二。 在这里，我们放松部分限制。在供应链上的所有企业都可以独立做出决策。 但假设他们的决策不受到已有生产规模的限制，也就是说，他们不需要进行新的 固定资产投入。 对于a 的生产决策，b c d 的反应就是在下游的生产基础上同比例扩张规模。 以b 为例，它将在a 的需求数量基础上再增加1 0 的产量，也就是 11 0 + ( 1 + 1 0 ) = 1 2 1 ；c 也和b 类似；而d 将在c 的基础上再增加2 0 的产量， 达到原定产量的1 2 1 * ( 1 + 2 0 ) = 1 4 5 。 他们的生产和损失数量如下所示 a ( x 1 )b ( x 2 )c ( x 3 )d ( x 4 ) 产量 1 1 0 1 2 l 1 2 1 1 4 5 上游需求1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 2 1 冗余产量= 产量上游需求 1 0 1 1 1 1 2 4 存货损失率 5 0 3 0 3 0 2 0 存货损失= 冗余产量存货损失率 5 3 _ 3 3 3 4 8 总损失 5 3 3 3 3 4 8 表2 4 a 在这里，作为上游企业，b c d 都是a 决策的接收者，但在同时，又做出了 自己独立的决策，由于这些决策本身是基于错误的数据和判断进行的，所以不但 造成了自身的损失，同时也加剧了“鞭子效应”本身。 因此我们将公式扩展为： 8 高科技行业“鞭子效应”的成因，后果与解决方案复旦大学2 0 0 3 届m b a 论文 存货损失l = p * m + i ( p d ) 增量损失i = i o + p d * i 其中i o 为基本损失数量，p d 为以可靠需求为基础的产量，i 为增量独立损失 率。例如，b 的p d 就是1 1 0 ，而i 就是它独立决策提高的产量比例1 0 ，而 i o 在此为0 。 2 4 2 扩散因素 严格来说，“模型一”只是简单的需求预测失误，而不是“鞭子效应”，“模 型二”才是。所以说，构成“鞭子效应”必须有两个要素，也就是初始要素 那只挥动鞭子的手，和扩散因素能够不断传导和扩大力量的鞭子本身。在“模 型二”中，a 的决策就是初始因素，b c d 的决策是扩散因素，而在“模型一” 中间，就不存在扩散因素。 那么，扩散因素是如何产生的呢? 首先，是由于乐观因素的传播，影响了应对决策。a 的上游厂商们相信a 更 加接近最终消费者，因此对形势的判断更加准确，所以他们会倾向于更进一步提 升自身的产量，以把握住市场机会。甚至认为整个市场形势看好会使得上游产品 供不应求，价格升高也会让他们提高预定数量。 其次，是生产提前期的影响。我们知道，任何产品都有一定的生产周期，例 如d 是b 和c 的上游供应商，它的生产周期是1 5 天，那么b 就必须提前1 5 天 向d 订货，在此期间b 必须准备一定的存货。这也是扩散因素的一部分。 最后，出于后勤管理经济最优上的考虑。很多企业会被要求和诱使增加订货 以降低成本，这也导致他们购买了自己其实并不需要的数量【3 】。 2 4 3 损失衡量 通过数据对比，我们可以看到，相比较而言，在最下游的企业，其产品的专 门性最强，因此，存货损失率也最高。但作为震荡的起源，他背离实际需求的产 量最小。而在上游的企业这两样数据则正好相反，他们的产品专门性弱，因此存 货损失率低，但由于受到“扩散效应”的影响，一般来说，冗余的产量更多。 a ( x 1 )b ( x 2 ) c ( x 3 ) d ( x 4 ) l 背离实际需求的产量= 产量实际需求 1 0 2 l 2 1 4 5 l 存货数量1 0 1 1 l l 2 4 9 高科技行业“鞭子效应”的成因、后果与解决方案 复旦大学2 0 0 3 届m b a 论文 表2 4 b 当然，上游企业的一部分多余产量被下游所吸收，减少了他们的损失，因此 我们在表格中发现“背离实际需求的产量”往往大于“存货数量”。例如，对于 b 来说，2 1 的多余产量中1 0 是作为a 订单形式存在的，因此只需要承担1 1 的损失。不过总的来说，上游企业的存货数量更多，而下游企业的存货损失率更 高。 由于最终存货损失是由两者的乘积决定的，因为存货损失率相对而言与企业 的经营决策无关，所以他们可能遭受的损失往往和他们的产量有关，也就是和扩 散因素相关。而扩散因素的数学值就是i 。 2 5 模型三：乘数扩展模型 2 5 1 模型介绍 然后我们可以再看第三个模型。 基本条件不变，不过我们再次放松假设，企业为了扩大生产，不得不投资于 新的厂房和设备，这样一来，就出现了一笔新的成本，也就是说，固定资产投资 的开支。我们假设这项成本和新增产量( 也就是多于实际需求的产量) 成正比 比例为2 0 。 a ( x 1 )b ( x 2 )c ( x 3 )d ( x 4 ) 产量1 1 0 1 2 1 1 2 1 1 4 5 上游需求 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 2 l 背离实际需求的产量= 产量实际需求 l o 2 1 2 l 4 5 冗余产量= 产量上游需求l o 1 l 1 1 2 4 存货损失率5 0 3 0 3 0 2 0 存货损失= 冗余产量存货损失率 5 3 3 3 3 4 8 固定资产投资( 背离实际需求的产量 2 4 2 4 2 9 * 2 0 ) 总损失5 3 3 3 3 4 8 2 5 2 投资乘数 表2 5 a 1 0 高科技行业“鞭子效应”的成因、后果与解决方案 复旦大学2 0 0 3 届m b a 论文 从这里我们可以看到，因为上游企业的产量扩张得最厉害，他们不得不在固 定资产上投入更多，这样一来，未来当下游的企业缩减产量的时候，这些投资就 会变成废物，甚至是负担了。 从实际情况看，一般来说，企业总是会把生产规模调整到与自己的被需求状 况相接近的水平，这样可以避免大量的设备闲置成本。因此，一旦出现对生产的 额外要求，要么投资扩建，要么放弃市场份额，很难有第三种选择。 于是这里就出现了一个比例，或者说是一个乘数。在这个模型中，a 的额外 投资是2 ，而他的上游企业最终的投资却分别是他的若干倍。将整个行业由于 a 的这次调整而花费的新投资加总，再除以a 的投资，得出的就是乘数。 为了计算简便考虑，我们在这里假设所有的固定投资都以相同的单位来计 算，因此可以简单相加。因此，在这里社会总投资( 包括a ) 为 2 + 4 2 + 4 2 + 9 = 1 9 4 ，因此乘数为1 9 4 2 = 9 7 。 我们都知道，对于固定资产的投资会带来滚动和放大的乘数效应【4 1 ，这也是 凯恩斯理论的一块柱石，乘数实际上推动了社会化生产的连续进行。 放开对于固定资产进行投资的约束非常重要【5 】首先，这意味着由于“鞭子 效应”带来的损失可能会超出生产投资的范畴，扩大到资产投资的领域，如果没 有资产投资，“鞭子效应”的滚动作用就无法展开；其次，因为有了固定资产的 投资，“鞭子效应”的传播可能会由线而面，扩散到其他行业，这将引发出下一 个模型。 2 6模型四：跨供应链扩展效应模型 我们还可以把分析再延伸一下。 设想，任何企业都不会仅仅生存在一条供应链上。他们的行为往往会对其他 供应链上的企业造成影响。 假设在a 的影响下，b 向设备供应商t 购买了多余的设备x 5 ，那么它就从 一个被动应对者变成了“鞭子效应”的源头。从b 开始，经过t ，再到t 1 ，t 2 和t 3 新的供应链震荡就会顺着这条线路延伸下去。在这里，“鞭子效应”的 传播就不是呈线性而是呈网状发散了。 高科技行业“鞭子效应”的成因、后果与解决方案复旦大学2 0 0 3 届m b a 论文 - - i p ? i 呼x 3 絮- f x 4 器 雾弋”a 露二一蛾l d 图2 6 a c 事实上，如果我们稍微将模型改变一下，将整个社会的生产体系也看作一个 供应链体系的话，那么一个行业的需求其实就是另外一个行业( 或几个行业) 的 供给，“鞭子效应”在这里一样是可以成立的【6 l oa 、b 、c 和d 可以是企业，也 可以是行业。行业内的“鞭子效应”可以扩展到行业之间，行业之间的“鞭子效 应”也可能会在行业内部继续蔓延。 当然，我们也需要考虑到，一只蝴蝶扇动翅膀就可以引起风暴的状况毕竟也 是属于极端情况。更多的可能是，“鞭子效应”的传播受到了阻碍或者是提前爆 发而停止。决策者的理性和冷静，市场的自我修复功能以及信息的正常流动，这 些都是应对“鞭子效应”的良药，另外，不同行业具有不同的供应链特性，也是 “鞭子效应”的扩散被遏制的原因。 2 7 模型分析总结 总的末说，在我们的数掘模型中，可以得出以下结论 结论一：造成“鞭子效应”的因素包括初始因素和扩散因素。初始因素点燃 火种，扩散因素则在火上浇油。在实际商业环境中，初始因素是初始决策，而扩 散因素往往是应对决策。 如果应对决策不利，那么初始决策带来的错误不但无法快速得到纠正，而且还会 不断扩大和蔓延。就像在干燥的山林中投入的一颗火星一样。而考察“鞭子效应” 的关键，在于扩散因素。 1 2 ” 2一移_ 卜 高科技行业“鞭子效应”的成因、后果与解决方案复旦大学2 0 0 3 届m b a 论文 结论二：由于考虑到固定资产投资的问题，“鞭子效应”带来的破坏作用往 往是有具有乘数效应的。“鞭子效应”的后果是和企业扩大生产的数量直接相关 的，而扩大生产的数量又和固定资产投资的可能性直接相关，因此“鞭子效应” 可能造成的后果就和资本市场的便利性产生了关畴7 】o 结论三：由于现代社会经济的高度相关性，所以“鞭子效应”不但有纵向， 也有横向的扩展效应。当然，这种扩展效应有相当的复杂性，而且和多个行业的 特点相关，因此，我们在这里不进行深入研究。 1 3 高科技行业“鞭子效应”的成因、后果与解决方案复旦大学2 0 0 3 届m 队论文 3 “鞭子效应”的后果和影响 3 1 案例：1 9 2 9 1 9 3 3 经济危机中的火车头 关于1 9 2 9 1 9 3 3 年的故事，至今依旧有很多解释，而我们引用这个案例，是 希望将大萧条的社会现象和“鞭子效应”的后果与影响联系起来。 1 9 2 8 年，全美共生产和出售了火车机车2 8 1 辆，次年，也就是1 9 2 9 年，这 个数字是4 0 0 台( 还必须考虑到大萧条突然爆发以后的因素) ，而1 9 3 0 年，在危 机最严重的时刻，全国总共只卖出了l 台机车【8 卜 这个例子并不比6 4 0 万吨牛奶倒入大海，或者两千万英亩小麦直接被毁掉更 加触目惊心，但是却给了我们一个很实证的例子来研究鞭子效应的后果。在这里， 我们需要关注的不仅是4 0 0 到1 的变化，也包括2 8 1 到4 0 0 的变化。 为什么生产的数量会有如此大的波动? 这种波动又带来了什么样的后果 呢? 这正是我们要从案例中获取的信息。 1 9 1 0 1 9 2 5 年一直是美国铁路发展的高潮。到1 9 2 5 年的时候，美国的铁路总 里程已经超过了全欧洲铁路的长度。与此同时，几乎所有的铁路公司都预测客运 和货运的总数将会有爆炸性的增长。因此大量订购眼下还用不上的火车头，而机 车的生产行业也招兵买马，日夜不停地生产。 最后，他们所预定的机车数量使他们可以一直用到5 0 年以后。本来就已经 严重倒挂的供需矛盾在大萧条来临后更是暴露无遗，美国的机车行业几乎一蹶不 振，到1 9 3 8 年底才随着军事订货的增加而恢复过来。 3 2 “后鞭子效应” 迄今为止，我们讨论的“鞭子效应”的后果都是局限在当时发生的物质损失 上，例如存货和固定资产的冗余投资，但事实上，“鞭子效应”的主要问题是在 一个时间段内逐步发生的，也就是说，在发生“鞭子效应”以后的反向运动 经济的停滞和萧条，在这里，把它称为“后鞭子效应”。 可以想象一下，一条鞭子挥动以后的情景。一个企业在经历巨大的震荡以后， 一般就会陷入很长时间的调整时期，在此期间，它会减少订货，清理存货，停止 购买甚至出售固定设备。而它的行为又会影响到同一供应链上的其他企业，和“鞭 子效应”一样，停滞和萧条不可避免地也会产生扩散效应。 我们再从a 开始研究，由于上一年度的超量订货，因此它必须削减订货1 0 。 1 4 高科技行业“鞭子效应”的成因，后果与解决方案复旦大学2 0 0 3 届m b a 论文 a ( x 1 )b ( x 2 ) c ( x 3 ) d ( x 4 ) 可用产量 1 l o 1 2 l 1 2 l 1 4 5 产量9 0 9 0 9 0 9 0 空置产量= 可用产量产量2 0 3 l 3 1 5 5 表3 2 a 仅仅是空置的产量数就表明这条供应链上的企业实际上已经陷入了巨大的 危机。因为在新投入巨大资金购置固定资产以后突然遇到市场萎缩：企业就会 面临一系列的资金问题，包括债务偿还，固定资产维护费用等等。然后企业不是 陷入清理存货的价格战中，就是不得不大量清理资产、裁减员工以求渡过难关。 这样的估计某种意义上还属于乐观的。因为a 在受挫折以后，势必会转向 紧缩和保守，因此它减少的产量和订货可能会超过1 0 。那样，上游企业也会受 到更剧烈的影响。 以上仅仅是停留在数字上的分析，实际情况可能会复杂的多。在累积性的 胀以后，一旦市场有了变化( 知名企业崩溃或人们预期转向) ，就会出现反常的 需求收缩，市场会突然萧条下去，于是，在供应链上的所有企业都会受到影响。 按照常理来说，美国3 0 年代，机车的保有数量大致在2 5 0 0 3 0 0 0 左右，即使正 常的更换也需要每年1 5 0 台左右。但是在“鞭子效应”的后期，人们会在悲观心 理和大量库存面前自发的压缩购买数量，甚至是正常的需求。这时候，那些已经 扩大了生产规模的企业就面临着十分尴尬的处境，在巨额投资负债、市场萧条和 库存的三重压迫下，势必有一大批企业会被淘汰，经济在局部或整体进入下降周 期。也需要经历很长时期才能恢复过来。 3 0 年代的世界经济大萧条，就其起源来说，可以说是一场规模巨大的“鞭子 运动”。当时，对金钱的贪婪和对繁荣的狂热使人们忘记了谨慎，顾客过度透支 信用消费，而供货商则疯狂的扩大生产，追加订货，这些错误的决策通过供应链 上的不断放大，变成了一列失控的火车，转化为堆积如山的无人问津的煤炭小麦 和牛奶，转化为了企业账上的巨额亏损，也转化为了街头怒吼的失业人群。这一 切，最终撞倒了2 0 年代镀金的繁华时代。 我们现在所说的大萧条时代，其实是属于“后鞭子运动”。对应于它的，2 0 年代的镀金时代则属于“鞭子效应”。 3 3 后果与影响的总结 总的来说，“鞭子效应”会造成的后果主要有以下几点： 一、 打乱人们对于经济的预期，造成错误的“经济人”行为。 高科技行业“鞭子效应”的成因、后果与解决方案复旦大学2 0 0 3 届m b a 论文 激励失效，影响经济体的平稳运行。 需求和供给的严重失调。 过度的投资和过度的紧缩。 1 6 高科技行业“鞭子效应”的成因、后果与解决方案复旦大学2 0 0 3 届m b a 论文 4 高科技行业“鞭子效应”的成因探索 4 1传统理论 没有证据和文献表明，在宝洁公司的实验之前，管理学界对于鞭子效应有过 系统的研究，但是我们知道，早在1 9 世纪3 0 年代，像洛科菲勒石油和美国钢铁 公司这样的巨型企业就有过供应链管理的尝试。当时在摩根旗下的“美国钢铁公 司”( 美钢) 拥有了整条供应链上的一切单位，包括森林、矿山和比美国海军还 要庞大的运输队，目的也就是要维护价格和供应数量稳定的供应链。 很多管理科学家都对供应链上的“鞭子效应”进行过研究。例如美国斯坦福 大学的h a ul l e e 教授就有关关于计算机行业的“牛鞭效应”( 即“鞭子效应”) 的专著。其他如v p a d m a n a b h a n ( 他有关于供应链效率理论的专著) 和c o r e y b i l l i n g t o n ( 他是h p 的供应链经理) 也有很多重要的研究。 4 1 1 传统理论总结下的“鞭子效应”的原因 一般认为，“鞭子效应”产生的原因复杂多样，它涉及到企业的营销、物流、 生产各个领域。但简单来讲这些原因主要可归为两大类，一类是系统原因；一类 是管理原因。两种原因纠结在一起，共同作用提高了企业经营成本，对产品供应 链造成消极影响。我们将之罗列如下： 系统原因【9 】 1 需求的变化 2 订货周期的存在。 3 供应链的多层次性 管理原因1 10 】 1 信息不对称情况下的理性决策 2 优化物流的需要 3 营销策略的后果 非理性决策 4 1 2 关于传统原因的问与答 传统上认为，供应链设计本身的问题，造成了“鞭子效应”，这些因素包括 1 7 高科技行业“鞭子效应”的成因、后果与解决方案 复旦大学2 0 0 3 届h b a 论文 需求的不稳定变化、订货周期( 从订货到收到之间的时间间隔) 的存在、供应链 复杂度增加、供应链各个环节之间信息流动的滞涩和安全库存的存在等等【1 1 1 0 这些原因，既包含了系统因素( 供应链属于多个企业管理下的分散化状态) ， 又包括了管理因素。 而我们对这些问题的探讨将会通过下列问题来展开。 问题一：供应链上环节的增加是否会加剧“鞭子效应”的可能性? 一种通常的看法是：一旦供应链上的环节增加，那么信息流动的效率也会相 应降低，上下游无法沟通，因此产生“鞭子效应”的可能性也就增加了? 那么，是不是环节本身导致了“鞭子效应”呢? 首先，“鞭子效应”的确是和信息的流动有关，但主要是信息的质量和数量， 而不是流动速度。 其次，环节数量本身也不能对信息流动起到关键作用，多个环节只要整合得 好，并不会对信息的流动起什么消极影响，相反，环节少也并不能防止信息孤岛 的产生。所以，关键是渠道，不是环节。 这两点加起来，那么上面引用的那种看法就站不住了。环节本身并不会起关 键作用。 相反，我们在现实中往往还可以看到一种情况，多个环节的存在有时候也起 到了一种缓冲作用，防止“鞭子效应”的扩散作用蔓延太快。 回到我们的模型中，假设某些原因c 无法扩大生产数量( 固定资产利用效率 已经达到了极限) ，它也就不再向自己的下游传递错误信号，所以d 也就不会被 卷进这个糕的游戏里面。 所以，结论是，环节本身并没有决定性的意义，供应链的复杂度和“鞭子效 应”之间的关系是比较复杂的，并非由此及彼。应该说，只有当环节的增加妨碍 了信息交互的时候，才提高了“鞭子效应”发生的风险。 问题- - 安全库存的存在是否导致了“鞭子效应”的发生? 几乎所有的企业都有库存，库存可以分为两种：经营库存和安全库存，前者 指因为经营问题而导致的库存，如商品滞销等，后者指为了保持持续供货而保留 的库存。 1 8 高科技行业“鞭子效应”的成因、后果与解决方案复旦大学2 0 0 3 届n b a 论文 安全库存和供货周期是成反比的，和预测的销售数量成正比。过去，企业往 往按照销售预测数量的一定比例来确定安全库存，这样就在“鞭子效应”发生时， 让后果更加严重。不过即使按照这样的逻辑来看，安全库存也最多只能称为是“鞭 子效应”的催化剂，而不是罪魁祸首。 那么，我们再回头分析一下，安全库存有什么正面作用吗? 我们知道，由于最小订货批量的存在，企业往往因为不可预测的需求而订购 了所不需要的供给。有库存( 安全库存) 的存在，在很大程度上可以让需求信息 传递平稳下来。 回到我们的数据模型，假设a 向b 订货的最小数量为1 0 0 ，如果现在a 突 然需要的数量为5 0 ，那么它就不得不多接受5 0 的库存。而如果它本身就保留有 5 0 的安全库存，那么很大程度上就可以避免这次订货。 当然，如何保留安全库存是一个需要精确衡量和丰富经验一起平衡的结果。 但从上面这个角度来看，它可以在一定程度上缓解“鞭子效应”。 问题三：我们是不是应该追求供应链的效率来解决这个问题? 第一代供应链管理系统主要针对的就是效率问题，由于正处于信息交互手段 快速发展的时期，因此关注点主要集中在了有效的信息沟通上。而当时人们也都 认为信息系统所能带来的最大变化就是在效率方面。 而第二代系统开始关注的主要是整合供应链管理，强调协调而非仅仅是速度 和数量。这其实是信息系统的一次飞跃，研发者和应用者在这里都做出了令人瞩 目的贡献。 如果单纯追求效率而不对供应链体系的信息沟通和交互进行改善，那么就像 是不断提高一辆赛车的发动机马力而不强化方向盘一样危险，结果往往就是在路 上横冲直撞，造成一系列的事故。“鞭子效应”就是在供应链这条路上类似的“事 故”。 严格来说，“鞭子效应”不是一个供应链效率的问题，因此也不能单纯通过 效率的提高来解决问题。如果说信息是关键，那么信息流动的效率在这里不是关 键。 问题四：高科技行业特色对“鞭子效应”有什么影响呢? 由于高科技行业的历史很短，因此形成了属于自己的一套生产规范，因此受 到的传统影响比较少，我们可以从分析行业特点的角度来观察“鞭子效应”的成 因。 1 9 高科技行业“鞭子效应”的成因，后果与解决方案复旦大学2 0 0 3 届_ b 论文 首先，创新频繁，产品生命周期短：这样就造成了预测上的困难，一是缺少 历史数据来，二是产品的特质也在不断更新，三是目标客户和他们的需求变动迅 速。 其次，高度分工化的生产结果，造成决策点多样化。例如，外包生产的流行 就造成了营销决策和生产决策的分离。 最后，竞争激烈，造成企业不断试图采取主动性未来掌握市场主导权。也就 是说，他们更多的会采取主动应对而不是对变化听之任之。 在前面的模型分析中，我们知道了“鞭子效应”的初始原因和扩散原因。而 行业特点的分析正好可以对号入座。第一个特点说明了会引发“鞭子效应”的可 能性很多，后两个特点说明造成震荡和波动的理由也很充分。 4 2 科学管理的努力：, t i t ( j u s t i nt i m e ) 生产方法与“鞭子效应” 4 2 1 , l i t 和零库存 9 0 年代开始引进的j u s t i n - t i m e 生产方法是由丰田首创，继而被戴尔等很多 知名企业在高科技领域发扬光大，成为一时间业界尊崇的圭皋。 j i t 方法的主要特色就是零部件只有在生产时刻才会到位，这样就使企业“摆 脱”了库存。而在产品生命周期短，时间损耗率高的高科技行业，库存几乎就是 “损失”的同义词。为了达到这个目的，就必须最大限度降低原材料供货周期， 达到所谓的“j u s t - l n - t i m e ”境界。 j i t 方法的最大特色是所谓“零库存”，当然库存只是从生产方的仓库里直接 转到了供应商的仓库里，而且还直接增加了“订货订单生产交货”的过程。前 面我们就已经提到过，存货的意义在于，稳定供应链的缓冲器，而现在，为了降 低成本，缓冲不再存在，以频繁的订货来取代，而订货存在一个最低数量和初始 成本，所以往往就会出现“不必要的订货”问题。 4 2 2 稳定供应链的努力，作用和反作用 j i t 生产方法之所以引起了我们的关注，主要是因为，它力图通过压缩供货 周期来避免“鞭子效应”的产生。这样做，一来，消灭了需求和供应之间的滞后 期，二来也使库存成本大大降低。着可以说，是从生产管理角度研究以寻找“鞭 子效应”解决方案的一种探索。 2 0 高科技行业“鞭子效应”的成因、后果与解决方案复旦大学2 0 0 3 届m 8 a 论文 所以，特别适合于那些原料和零件种类繁多的大型生产商。因为他们一般都 依靠供应商提供原料与半成品，自己完成最后组装。此外，由于他们所处的强势 地位，可以要求供应商来按照他们的游戏规则行事。 然而从某些意义上看，这些杰出的生产流程管理方法也导致了“鞭子效应” 的发生。 举例来说，上游的工厂a 的组装时间为8 小时，它要求其供应商b 必须在 2 小时之内将所需要的配件送到自己仓库内。表面上看，这样，a 可以在接受到 定单以后立刻投入生产并在1 0 小时内交货，这样就不会出现需求预测不准确的 问题，也不会有任何库存( 除了次品和退货外) 。 当然，如果我们换个角度，从供应商身上来看问题，就完全不同了。因为它 的生产时间绝对不会是2 个小时。这就意味着，为了达到大主顾的要求，它要么 提高生产的速度，要么不得不保留大量的库存来满足需要。生产效率的提高总有 限度，一般来说，保留库存是比较现实的出路，数量就应该是供货要求的上限。 于是，我们看到了一个现象，在号称“零库存”的轻装前进的骑士周围，伴 随着的是一大堆背着沉重包袱的侍从。库存并非不存在，“鞭子效应”也时时都 有。 4 2 3 模型应用 我们再从初始因素和扩散因素的角度来分析。 首先必须澄清一个概念，j i t 生产并不是不需要需求预测，恰恰相反，成功 的j i t 生产对中长期供应计划的要求是更高而不是更低了，反过来说，供给必定 依赖于需求，那么对需求预测，起码是中长