啤酒游戏实验报告.doc

_牛鞭效应-啤酒游戏实验报告一. 模拟结果我们小组成员进行了啤酒游戏，模拟了供应链上制造商、批发商、零售商订货需求变化，认识了供应链中需求异常放大现象（即“牛鞭效应”）的形成过程 ，其结果如下：第130轮：零售商：回合销售量销售收入库存储存成本订货量订货成本赔偿每日净收益1618242.410220-6.42721171.700019.33515222.200012.84515171.715320-18.75618111.151204.96412222.20009.87515222.210220-9.28515171.700013.397212020001910618141.415320-15.4114121010001112824272.710220-0.713618212.100015.914515161.610220-8.6156181010001716412161.615320-21.617412121.25120-1.218927181.8512013.219515181.800013.220721161.651207.421515111.151201.922412121.200010.823515121.251201.82441280.810220-10.82561870.751205.326618111.151204.927515111.151201.92861810110220-5295151010001430824121.200022.8批发商：回合（轮）向制造商订货库存量（罐）零售商订货（罐）缺货数（罐）赔偿（元）订货成本（元）订货费（元）卖给零售商收费（元）储存费用（元）每日净收益（元）110301000315200.61.420200000000.4-0.430300000000.6-0.6410301500315300.611.4501550000100.39.760250000000.5-0.57525100037.5200.5980150000000.3-0.390200000000.4-0.41010201500315300.411.611050000000.1-0.11210151000315200.31.713050000000.1-0.114015100000200.319.71520500033000.1-33.116051510100300.128.91701050000100.29.818105500315100.1-8.11900000000002001050000100.29.8215550037.5100.1-0.62220000033000-33235550037.5100.1-0.624020100000200.419.62551550037.5100.3-0.82651050037.5100.2-0.7272010500330100.2-23.228010100000200.219.8290200000000.4-0.43032000004.500.4-4.9制造商：回合（轮）启动成本（元）库存量（罐）库存成本（元）订货量（罐）生产量（罐）生产成本（元）缺货量（罐）缺货成本（元）成本总计（元）订货收益（元）每日净收益（元）10300.31000000.31514.720200.2000000.20-0.233200.2010110014.20-14.240200.21000000.21514.850200.2000000.20-0.260200.2000000.20-0.273200.2555.5008.77.5-1.280150.15000000.150-0.1590200.2000000.20-0.2103200.21055.5008.7156.3110100.1000000.10-0.1123150.151010110014.15150.8513350.05055.5008.550-8.55140150.15000000.150-0.15153200.22040440047.230-17.21600000000000170400.4000000.40-0.4183400.41010110014.4150.6190300.3000000.30-0.3200400.4000000.40-0.4210400.4500000.47.57.1220350.352000000.353029.65230150.15500000.157.57.35243100.1020220025.10-25.1253100.1555.5008.67.5-1.1260250.25500000.257.57.25273250.252020220025.25304.7528050.05000000.050-0.05290250.25000000.250-0.25300250.25300000.254.54.25零售商、批发商、制造商前30轮订货需求折线图：第3150轮：零售商：回合销售量销售收入库存储存成本订货量订货成本赔偿每日净收益3182440.414300-6.432618-2-0.29120.263351570.771202.33472190.951208.13592770.742204.33672150.55220-1.53751540.441202.63841250.55120-0.53951540.461202.64041250.540011.54151560.671202.44261840.49220-4.44341270.77120-0.74472190.941208.14592770.772204.34672140.461208.64741270.75120-0.74872160.601208.44961850.501205.5505150000015总计 175.3零售商50轮后净利润175.3元批发商：回合（轮）向制造商订货库存量（罐）零售商订货（罐）缺货数（罐）赔偿（元）订货成本（元）订货费（元）卖给零售商收费（元）储存费用（元）每日净收益（元）317201400010.5280.417.1325990037.5180.187.32334770036140.144.86345550037.5100.1-0.635444003680.08-1.08365550037.5100.1-0.637644003980.08-4.08384550036100.10.93976600310.5120.12-1.624094400313.580.08-8.584177700310.5140.140.36424990036180.188.824377700310.5140.140.3644644003980.08-4.08455770037.5140.143.36460660000120.1211.88470550000100.19.9480000000000490000000000500000000000批发商50轮净利润：88.82元制造商：回合（轮）启动成本（元）库存量（罐）库存成本（元）订货量（罐）生产量（罐）生产成本（元）缺货量（罐）缺货成本（元）成本总计（元）订货收益（元）每日净收益（元）310220.22700000.2210.510.28323150.15555.5008.657.5-1.15330100.1400000.165.934360.06555.5008.567.5-1.0635360.06444.4007.466-1.4636370.07544.4007.477.50.0337360.06677.70010.769-1.7638340.04499.90012.946-6.9439370.07777.70010.7710.5-0.2740390.09944.4007.4913.56.0141370.07777.70010.7710.5-0.2742340.04466.6009.646-3.6443370.07755.5008.5710.51.9344060.06600000.0698.9445050.05500000.057.57.454600000000000470000000000048000000000004900000000000500000000000050轮后制造商净利润：51.64元零售商、批发商、制造商后20轮订货需求折线图：二“牛鞭效应”的定义、产生原因1.定义：牛鞭效应（Bullwhip effect ）指营销过程中的需求变异放大现象被通俗地称为“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”是市场营销活动中普遍存在的高风险现象，它直接加重了供应商的供应和库存风险，甚至扰乱生产商的计划安排与营销管理秩序，导致生产、供应、营销的混乱，解决“牛鞭效应”难题是企业正常的营销管理和良好的顾客服务的必要前提。 2.产生原因：“牛鞭”效应产生的原因是需求信息在沿着供应链向上传递的过程中被不断曲解。企业的产品配送成为被零售商所夸大的订单的牺牲品；反过来它又进一步夸大了对供应商的订单。“牛鞭效应”是对需求信息在供应链中扭曲传递的一种形象的描述。其基本思想是：当供应链上的各节点企业只根据来自其相邻的下级企业的需求信息进行生产或者供应决策时，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。试着想象客户手中拿着一根鞭子，同时购买心理不停的改变，鞭子也不停的跟着摆动，鞭子越长摆动的越大。解决长鞭效应最好的方法是将这个鞭子缩得越短越好，这样引起的变化也会很小。三减少“牛鞭效应”的方法策略通过这次的“啤酒游戏”我们对牛鞭效应也有了更深一步的理解。啤酒游戏中所反映的问题是“牛鞭效应”存在供应链上的每一个环节，给供应链上各厂商带来严重后果。消费者需求的一点变化，导致零售商对分销商订单量的扩大，批发商根据自己的判断，明白了需求在逐渐增加。需求增加的信息从批发商处传到生产商处时又被放大，导致生产商以为消费者需求大大增加。这样啤酒厂就会大量生产啤酒。使得后期的啤酒供给逐渐增加，大大超过了消费者的需求，这就造成极大的浪费。此外，牛鞭效应导致供应链上各厂商库存积压，特别是对于生产商来说，需求严重被放大，库存产品积压非常严重。这在现实中是随处可见的，消费者的一点点需求变化可能会被无限放大，以至于市场动荡剧烈。“啤酒游戏”给我们的启示是通过分析游戏中供应链上各部门存在的“牛鞭效应”的机理，找到应对供应链上各部门需求放大的方法以解决企业存在的 “牛鞭效应”。在啤酒游戏中，各部门都存在以下的问题：1、各部门没有供应链的整体观念在整个过程中，绩效是取决于每个部门的绩效，但是各个部门都是独立的单元，都有自己独立的目标。从库存功能可以看出， 持有一定的库存是非常必要的。于是供应商持有自己的库存，生产商持有自己的库存， 分销商持有自己的库存， 零售商持有自己的库存。也就是说，整条供应链各个部门都独立持有自己的库存，虽然每个部门都采取各种措施来使本身的库存成本最小化； 但是从供应链全局整体的角度来看这种方式并不可取， 因为它仅仅是各个部门的最优化，而不是整个供应链最优化，最终影响了整个供应链的优化运行。2、缺乏合作和协调性为了应付不确定性，供应链的各个部门都有一定的安全库存，这在运作中是必要的。问题在于，在供应链中，组织的协调涉及到更多的利益群体，如果部门之间缺乏协调与合作，相互之间的信息透明度不高，会导致交货期延迟，同时库存水平也由此而增加。因此，部门之间存在的障碍有可能使得库存控制变得更为困难， 因为各自都有不同的目标和绩效评价尺度，拥有不同的仓库，也不愿意与其他部门共享资源。3、缺乏信息共享啤酒游戏中各部门之间的关系是买卖关系，在整个过程中各个部门并不习惯与其他部门交换信息，更不用说在整个供应链上共享信息。这样，就导致大量库存。同样，各个部门与各自的客户（需求方）之间缺乏必要的信息交换，从而对客户的需求，特别是最终消费者的实际需要难以把握， 往往依靠销售预测来安排生产。由于预测与实际往往存在差距，容易产生库存不足或过剩的现象。4、忽视不确定性对库存的影响在整个游戏过程中，存在着诸多不确定因素。各个部门并没有重视过程中的不确定性，造成物品库存增加或是减少。5、订货提前期的影响下游部门的订货提前期也是影响各个节点部门正常运营的重要因素。提前期越长，对部门的安全库存的影响越大，同时也降低了需求信息的时效性。对于啤酒游戏中产生的问题，可以从以下几个方面来解决：1、实现信息共享能降低“牛鞭效应”各部门保持良好的沟通，分享各自所拥有的信息，实现信息共享。各部门使用相似的预测方法来进行预测，这样就能有效的提高预测的准确性。供应链上各成员间可通过互联网等手段来实现交流和共享信息，降低和消除信息的不对称性和不完全性，准确把握消费者的实际需求。从而使自己掌握最真实的需求信息，控制适量的库存。例如零售商与其他供应链成员共享POS 数据，就能使各成员对实际顾客需求的变化作出响应。因此， 在供应链上实行销售时点数据（POS）信息共享，使供应链每个阶段都能按照顾客要求进行更加准确的预测，从而减少需求预测变动性，减少牛鞭效应。2、供应链中各成员间建立合作伙伴关系也能降低“牛鞭效应”在整个啤酒游戏的供应链中，零售商、批发商和生产商个体的理性决策却导致了整个供应链的危机。通过建立合作伙伴关系，而不再是以往的短期的、追求单方效益最大化的交易竞争关系。各厂商间实现业务紧密集成，形成顺畅的业务流，这既能减少下游的需求变动的放大，又能掌握上游的供货能力，不再虚增需求。通过实施供应链上各厂商间的战略伙伴关系，双方相互信任，公开业务数据，共享信息和业务集成，从而降低产生“牛鞭效应”的机会，进而实现整个供应链的利润最大化。3、加强库存的管理 VMI库存控制。VMI管理系统就是指由供应商管理用户库存。Vendor Managed Inventory是连续补货的方式之一。VMI是一种供应链集成化运作的决策代理模式，它把客户的库存决策权代理给供应商，由供应商、代理分销商或批发商行使库存决策的权力，从而打破传统的先产生订单再进行补货供应模式，以实际的或预测的消费者需求作补货的依据，消除了传统方法需求信息从分销商向供应商传递过程中的放大和扭曲大大降低了牛鞭效应的影响。 联合库存控制。联合库存是一种风险分担的库存管理模式，简单来说，联合库存管理就是基于协调中心的联合库存管理模式。联合库存管理和供应商管理客户库存不同，联合库存管理是使供应商与销售商权利责任平衡的一种风险分担的库存管理模式，它在供应商与销售商之间建立起了合理的库存成本、运输成本与竞争性库存损失的分担机制，将供应商全责转化为各销售商的部分责任，从而使双方成本和风险共担，利益共享，有利于形成成本、风险与效益平衡，从而有效地抑制了“牛鞭效应”的产生和加剧。其次，缩短帐期，降低或取消铺货也是从根本上解决问题的办法。联合库存中需要注意的是要建立供需协调的管理机制。制造商要担负起责任，提供必要的资源与担保，使经销商相信承诺，协调其经销商的工作 (有时可能是相互竞争的经销商 )，本着互利互惠的原则，建立共同的合作目标和利益分配、激励机制，在各个经销商之间创造风险共担和资源共享的机会。4、提前期的长短对于减轻牛鞭效应有着重要的影响提前期的缩短能降低“牛鞭效应”，而提前期的增长，则会增大“牛鞭效应”。这就需要供应链中各角色考虑历史数据和当前销售额等因素，从而提高预测的精确度，降低“牛鞭效应”。生产商可采用JIT（just in time）生产方式的一些原则，以减少生产时间的延迟；供应商可采用ASN（Autonomous System Number）以减少供货时间；对于订单准备和处理的延迟，供应链上各部门可采用信息技术如EDI（Electronic Data Interchange）来处理订单，这样能极大地减少订单下达及信息传输的提前期，从而使订单的处理更加快速且精准。四分析策略改进后“牛鞭效应”的变化前30轮，在消费者需求未公开的情况下，我们通过作图分析，发现当消费者需求出现微小的调整，随后零售商、批发商、生产商的订单、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，“牛鞭效应”的痕迹越来越明显。而在后20轮我们改变策略，将消费者需求公开，有效地实现信息共享，零售商、批发商、生产商订单、库存量的波动幅度明显减小“牛鞭效应”的痕迹也大大减弱。因此我们得出结论，信息共享是导致牛鞭效应的一个重要因素，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。各个部门与各自的客户（需求方）之间缺乏必要的信息交换，从而对客户的需求，特别是最终消费者的实际需要难以把握， 往往依靠销售预测来安排生产。由于预测与实际往往存在差距，容易产生库存不足或过剩的现象。 五结束语在“ 啤酒游戏”中，每个人都认为这种结局的原因不是自己造成的而是别人。产品之所以大量积压,零售商认为：一是消费者的无序的消费行为； 二是批发商的供货不及时。批发商则认为是零售商的盲目扩大订货量和制造商的备货