论供应链中“牛鞭效应”产生原因及对策分析

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1、西南财经大学夭府学院2013届本科毕业论文论文题目：论供应链中“牛鞭效应”产生原因及对策分析学生姓名：一所在学院：专业：—学号：指导教师：-2013年1月1日摘要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，俗称“牛鞭效应”。“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。本文分析了牛鞭效

2、应对整个供给链的影响，着重对牛鞭效应产生的系统和非系统原因进行了深进分析，并针对其产生原因提出了一些缓解对策。关键词：供给链；牛鞭效应；供给商治理库存；联合库存治理一、牛鞭效应的背景最早注意到供应链屮这种需求波动逐级放大现彖的人是J.Forrester,早在1961年他就根据系统动力学理论，对一个三阶段四节点的供应链系统进行分析，指出对于季节性商品，制造商觉察到的需求变化远远超过顾客的需求变化，供应链内部的结构、策略和相互作用是导致需求变动放大的原因。Sterman设计了“啤酒博弈”的课堂游戏（1989）,从人的行为研究出发，认为决策者对反馈信息的误

3、解是造成这种现象的主要原因。HauLLee等（1997）对需求放大现象进行了全面深入的分析，总结了导致牛鞭效应的四个原因并提出了牛鞭效应的量化模型和方法。二、供应链中的牛鞭效应概述供给链中的需求放大现象，我们通常通俗地称之为“牛鞭效应”。在供给链零售商往往是根据历史销售量和现实销售情况进行猜测来确定订货量，但为了保证这个需求是及时可得的，往往会有意地将猜测订货量进行一定的放人后再向其上游的供给商发出订单，那么批发商也会基于同样的考虑汇总销售商的订货数据再进行一定的放大后向供给商提出订货量。以此类推，订货量被一级一级放大，越是上游的供给商得到的订货数F

4、l就会越大。当经营者接到消费者发出的订单后，会根据木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记录预测未来需求的变化，结合木期期末库存量向上游供应商发岀订单。订单的传递和货物的运送都需耍两个经营周期，那么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。当消费者需求出现变化，零售商、批发商、分销商的订单及库存量自发出现波动，并且，越是处于供应链的后端，需求变化幅度越是会正数级放大。以形状而言，这就像西部牛仔挥舞的牛鞭，鞭轻轻一•抖，鞭梢便会大幅度抖动，划出一道美丽的圆弧，这就是所谓供应链管理中的“牛鞭效应”。三、牛鞭效应的产生原因牛

5、鞭效应的产生原因可以从两方面分析。一是从供给链系统结构上找原因；二是技术应用方面的原因。1.系统原因只有从系统屮分析原因才能真正把握题口的症结所在，首先将供给链系统的结构分解为要素组成和要素之间的关系两个方面进行考虑。耍素组成对牛鞭效应的影响。供给链中包括原材料供给商、制造商、分销商、零售商等多个节点企业，在信任机制述不健全的情况下，齐节点企业在追求本企业利润最大化的H标下必然不会将自己所把握的全部需求信息传递给上游合作企业，结果就会导致需求信息的失真。供给链屮的成员个数越多，信息被加工的次数越多，It被扭曲的现彖也就越严重。实体Z间相互合作关系对牛

6、鞭效应的影响。实体Z间的合作关系可以分为完全合作、部分合作和独立决策三种。他们分别从组织结构、信息结构和保证机制三个方面对牛鞭效应产生影响。尤其是独立决策极大的加剧了牛鞭效应，在产品短缺、交货时间长、市场波动比较人的情况卜供给商将面对巨人的需求波动。2•技术应用层面的原因假如说供给链的系统结构决定了牛鞭效应的存在，那么落后的应用技术则扮演了加剧牛鞭效应的角色。下面分析一下技术应用层面的原因：(1)需求猜测修正需求猜测修正就是指当供给链的成员采用其直接的下游企业订货数据作为市场需求信号时，即产生需求放大。例如，现在很多企业在进行需求猜测都会使用指数平滑

7、法，在指数平滑法屮，未来的需求被连续修正，这样，当需求信息传递到源头供给商时就与真实的需求信息有了很大的变化，从而导致牛鞭效应。(2)批量订购在供给链中，每个企业都会向其上游企业订货，一般情况下，销售商并不会來一个订单就向上级供给商订货一次，而是在考虑库存和运输用度的基础上，在一个周期或者汇总到一定数目后再向供给商订货。这样，可能导致牛鞭效应，并且当顾客的订货周期重叠时，很多顾客会在同一时间订货，需求高度集屮，从而导致牛鞭效应高峰的出现。(3)价格波动制造商和分销商经常采用特殊促销方式，如价格折扣、数忖折扣、赠票等，导致客户的预先购买行为，结果造成客

8、户的购买模式无法反映实际的需求情况，并且购买数目的变化大于消费数目的变化，产生了牛鞭效应。(4)非理性预期如