啤酒分销实验的系统问题思考.doc

物流系统论课程论文2011-2012学年第1学期题 目： 啤酒分销实验的系统问题思考 学生姓名： 钱彬 学 号： 20091347038 院 部： 经济管理学院 专 业： 物流管理专业 班 级： 09物流管理01班 任课教师： 吴敏洁 二一一年 12 月 14 日啤酒分销实验的系统问题思考【摘要】啤酒分销实验是模拟啤酒生产、销售、消费供应链的运作过程。本文从定性和定量两个方面对供应链运行过程中的原理和问题进行深入分析，并提出解决策略。【关键词】啤酒分销 系统思想 牛鞭效应 利益最大化一、 引言啤酒分销实验旨在研究在供应链信息不共享的情况下所作出的理性决策对供应链系统行为造成的影响，即每个成员角色如何控制自己的订货决策，使自己的利润最大化，从而使整个供应链系统成本达到最优化。同时认识供应链中需求异常放大现象，即牛鞭效应的形成过程，分析牛鞭效应的产生原因并找出减少牛鞭效应的方法。假设我们的供应链由3个环节构成制造商、批发商和零售商，几个角色互相是独立的，在游戏开始后上游不知道下游将要下订单的数量。啤酒由制造商生产出来，先卖给批发商，然后再由批发商卖给零售商，最后在零售商的店里卖给最终消费者，即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发出的订单安排生产或订货。整个供应链如下图所示：生产商批发商A批发商B零售商A零售商B零售商A零售商B用户用户用户用户订单和啤酒在相邻两个环节之间需要经过两天的时间才能到达，也就是说零售商下的订单当天不会到货，要过两天才会收到，零售商第一轮下的订单，要到第三轮才会进入零售商的柜台。零售商的仓储成本为0.1元/罐/天；批发商的仓储成本为0.02元/罐/天；制造商的仓储成本为0.01元/罐/天。顾客需求服从正态分布，均值为7，标准差为1。如果库存缺货，不足以满足下游的需求，那么上游可以延迟发货，不足的部分，要对下游做出赔偿，每罐一毛钱。各扮演角色制定各自的订货策略，使得自己所在的整个供应链的总成本最小。二、 供应链管理的系统化原理1、系统整体性原理系统整体性原理指的是，系统是由若干要素组成的具有一定新功能的有机整体，各个作为系统子单元的要素一旦组成系统整体，就具有独立要素所不具有的性质和功能，形成了新的系统的质的规定性，从而表现出整体的性质和功能不等于各个要素的性质和功能的简单加和。从相互作用是最根本原因来看，系统中要素之间是由于相互作用联系起来的。系统之中的相互作用，是大量线性相互作用，这就使得系统具有了整体。各个部分处于有机的复杂的联系之中，每一个部分都是相互影响，相互制约的。这样就有了每一个部分都影响着整体，反过来整体又制约着部分。2、系统的目的性原理系统在于环境的相互作用中，在一定范围内其发展变化不受或少受条件变化的影响，坚持表现出某种倾向预先确定的状态的特性，这就是系统的目的性。系统的目的是多元化的，有时还是冲突的。当系统以整体面目出现的时候一定要对系统的不同的目的进行协调和权衡，将系统的目标分成不同层次、不同的重要程度、不同的时间序列，最终形成整个系统统一的目的。三、 啤酒分销实验的系统问题思考1、啤酒分销中各角色分析符号说明：a) 订单：、分别表示消费者、零售商、批发商第n期（天）发出的订单（购买量）；表示生产商第n期的生产量。b) 订单响应量：、及分别表示零售商、批发商、和生产商对其下游采购量（订单量）的响应量。c) 期末库存量：、及分别表示零售商、批发商和生产商第n期期末的库存量。d) 期末缺货量：、及分别表示零售商、批发商和生产商第n期期末的缺货量。1.1零售商分析1.1.1零售商的任务零售商作为产品的最终出售者，是直接与消费者联系的，可以在第一时间得到市场上对产品的需求情况。在这个实验中，每期周末零售商需要预测下期需求量，并结合本期期末库存量和下期的本期到货量来判断这期是否需要订货，如果预测下期需求量较少，而期末库存量和本期到货量足够的话，那么就不需要订货。反之，则需要订货。而且准确的预测下期需求量是非常重要的，这样既可以减少库存量，又可以满足需求量。零售商的主要任务如下：记录下游（消费者）订单；记录当期期末库存量和期末缺货量预测并向上游批发商发出订单接受上游批发商发来的对自己订单的响应量响应消费者1.1.2零售商经济订货模型定量订货法：经济订货批量就是使库存总成本达到最低的订货数量，它可通过平衡订货成本和持有成本两方面得到订货点的确定（需求服从正态分布）基于订货提前期需求量DL的公式：QK=DL+QS= DL+系数*提前期内需求率的标准差=15其中DL为提前期的平均需求量经济订货批量EOQ= (2DS/H)1/2 =16 利润 Ln=销售量*差价格-库存成本-订货成本-缺货成本-运输费用 总利润=求和 定期订货法： 是基于时间的订货控制方法，它设定订货周期和最高库存量从而达到库存控制的目的。 订货周期的确定 T=(2c0/c1*R)1/2=2.3=2 安全库存量的确定 假设零售商想要达到A的满足率，则安全系数A0可查表得到。 Qs=A0*标准差 最高库存量的确定 第n次订货量 = 利润= 总利润= 1.2批发商分析1.2.1批发商的任务在啤酒分销实验模拟中，批发商根据零售商的订单需求，并结合本期期末库存量和下期的本期到货量向生产商发出订单，将库存控制在一个合理的范围之内，确保既满足零售商的需求，又不会产生缺货成本。批发商的主要任务如下：记录下游（零售商）订单；记录当期期末库存量或者缺货量预测并向上游制造商发出订单接受上游制造商发来的对自己订单的响应量响应零售商1.2.2批发商经济订货模型定量订货法：经济订货批量就是使库存总成本达到最低的订货数量，它可通过平衡订货成本和持有成本两方面得到订货点的确定基于订货提前期需求量DL的公式：QK=DL+QS= DL+系数*提前期内需求率的标准差=15其中DL为提前期的平均需求量经济订货批量EOQ= (2DS/H)1/2 =16 利润 Ln=销售量*差价格-库存成本-订货成本-缺货成本-运输费用 总利润=求和 定期订货法： 是基于时间的订货控制方法，它设定订货周期和最高库存量从而达到库存控制的目的。 订货周期的确定 T=(2c0/c1*R)1/2=2.3=2 安全库存量的确定 假设零售商想要达到A的满足率，则安全系数A0可查表得到。 Qs=A0*标准差 最高库存量的确定 第n次订货量 = 利润= 总利润= 1.3生产商分析生产商：生产商主要根据批发商的订单需求，并结合自己的本期期末库存量组织生产，提高自身的生产能力，不断满足批发商的需求。生产商的主要任务如下：记录下游（批发商）订单；记录当期期末库存量或者缺货量确定当期（第n期）的计划生产量接受下游批发商的计划生产量响应批发商1.3.1生产商经济生产模型定量生产法：经济生产批量就是使库存总成本达到最低的生产数量，它可通过平衡生产成本和库存持有成本两方面得到生产点的确定基于生产提前期需求量DL的公式：QK=DL+QS= DL+系数*提前期内需求率的标准差=15其中DL为提前期的平均需求量经济生产批量EPQ= (2DS/H)1/2(p/p-d)=16 利润 Ln=销售量*差价格-库存成本-生产启动成本-缺货成本 总利润=求和 定期生产法： 生产周期的确定 T=(2c0/c1*R)1/2=2.3=2 安全库存量的确定 假设零售商想要达到A的满足率，则安全系数A0可查表得到。 Qs=A0*标准差 最高库存量的确定 第n次生产量 = 利润= 总利润=2、 供应链整体最优化 价值链中每个环节的决策都不是独立的，而是一个整体的计划过程。供应链各节点要为整体谋福利，必要时牺牲自身的利益。每周啤酒市场需求量都会有波动，由于零售商、批发商和啤酒制造商分别独立决策，导致每期各自的库存量和缺货量都有变化。在这个实验中，除零售商掌握啤酒市场需求的实际数据，批发商和制造商的啤酒市场需求量是鉴于对下游的销售预测。而且在这个过程中，零售商、批发商和制造商要从整体的角度出发，作出合理的利于系统发展的决策，使整体利益达到最大化。整体利润=An+Bn+Cn即三个总利润之和3、 绩效评估某节点第t期的利润第t周订单响应量（销售价采购价或者生产成本）第t周缺货量缺货成本第t期周末库存量库存成本表格，三种方法进行对比然后对每期的利润加总求和即可得到各个节点的总利润4、 启示41供应链管理的系统化思想造成库存波动明显的原因是由于供应链每一个节点都有自己管理的库存，都有自己的库存控制目标和相应的策略，而且相互之间缺乏信息沟通，彼此独占库存信息，因此不可避免地产生了需求信息的扭曲和时滞，库存责任失衡加剧了订货需求放大。对需求的预测不合理，订单下的偏大或者偏小，没有考虑到生产周期的影响，使供应商无法快速准确地满足用户的需求。实施网上订货，及时了解信息，根据实际需求进行订货补货，并且在一定程度上及时更新各自节点的库存量，尽快在最大程度上做到信息共享，减小牛鞭效应的影响，同时加快信息的传递流通速度，还有缩短周期也是比较有效的方法。价值链中每个环节的决策都不是独立的，而是一个整体的计划过程。游戏中的每个角色都是整体结构中的一个点，而销售关系就像是一条线将他们连接起来。从全局出发来思考问题，扩大自己的眼界，从整体结构出发考虑所有环节的关系，同时充分考虑时间上的滞后效应，在做出决定之前能够看到事件的起因和行为之间的相互影响。这样，就有可能大幅度降低游戏带来的振荡。信息和沟通在企业经营中意义重大。实现市场需求信息及时、准确传达到供应链各个环节是改善缺货和库存状况，实现最小缺货和库存成本的有效方法。4.2 牛鞭效应通过这次实验，使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