基于VensimPLE啤酒游戏仿真实验报告
基于Venｓim－PLE啤酒游戏仿真实验报告
————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期:
基于Ｖeｎsim PＬE啤酒游戏仿真实验报告
专业班级：工业工程一班
姓名: 石洋洋
学号:２０10０7７02２3
?２基于Ｖensim ＰＬE啤酒游戏仿真
1.实验报告
2.提交啤酒游戏的因果关系及仿真结果
基于Vensｉm PLE啤酒游戏仿真实验报告
一、实验目的与要求
１．1实验目的
(1)初步掌握VENSIM软件的仿真模拟过程，认识并了解VENSIM软件
ＶENSIM是一个建模工具,可以建立动态系统的概念化的，文档化的仿真、分析和优化模型。PLE(个人学习版）是VＥＮＳＩM的缩减版,主要用来简单化学习动态系统,提供了一种简单富有弹性的方法从常规的循环或储存过程和流程图建立模型。本实验就是运用ＶＥNＳIM进行系统动力学仿真,进一步加深对系统动力学仿真的理解。
(2）以上机题目所给的啤酒游戏为案例实际操作ＶENSＩM软件进行模拟仿真
运用系统动力学的原理和ＶENSＩM软件构建了啤酒游戏的供应链模型,以及各相关因素之间的因果反馈关系模型。模拟仿真一个供应链流程的运行。从而将系统动力学的知识与软件实际操作融会贯通，更加了解该软件的应用。
(3）通过模拟仿真的结果来分析牛鞭效应
牛鞭效应，就是指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。
通过增加供应链模型节点个数并对其仿真结果进行分析，证明随着供应链长度的增加，牛鞭效应也愈加明显；对VM Ｉ库存管理模式与传统库存管理模式的系统结构及运营绩效进行了比较,说明供应链成员间的信息共享可以有效地弱化牛鞭效应。 １.2实验要求
啤酒游戏中包含零售商、批发商、供应商三个成员。同时对游戏中的参数进行如下假设：消费者对啤酒的前4周的需求率为30０箱／周,在5周时开始随机波动，波动幅度为±200,均值为0，波动次数为１00次,随机因子为4个。假设各节点初始库存和期望库存为10０0箱,期望库存持续时间为3周，库存调整时间为4周,预测平滑时间为5周,生产延迟时间和运输延迟时间均为3周,且为３阶延迟；不存在订单延迟。仿真时间为0~１00周，仿真步长为1周。期望库存等于期望库存持续时间和各节点的销售预测之积。
策略1:不补充以往缺货需求N
T
I
I Q
j
a
j
ej
j
+
-=
策略２:考虑以往缺货需求N T
I I Q k a
fj
ej
j
+-=
根据啤酒游戏基于ＶENS ＩM 软件的上级题目要求，分析确立所需
建立的模型关系,并在VENSIM中建立相应的系统动力学因果关系图,系统动力学流图和DYNAMＯ方程，进行仿真模拟。
二、实验过程
（1）系统分析:
系统动力学分析的系统行为是基于系统内部要素相互作用而产生的,并假定系统外部环境的变化不给系统行为产生本质的影响,也不受系统内部因素的控制。
（2）系统因果关系分析：
系统动力学的研究重点在于自反馈机制的系统动力学问题。为了研究系统的反馈结构,首先要分析系统整体与局部的关系,进而追索因果与相互关系,然后把它们重新联结一起形成回路。回路的概念最简单的表示方法是图形。系统动力学中常用的是因果关系图。
（3）系统动力学模型的建立:
为了进一步明确表示系统各元素之间的数量关系，并建立相应的动力学模型,系统动力学方法通过广义的决策反馈机构来描述上述机制。系统动力学通过引入水平变量(Leveｌ）、速率变量(Raｔe)、信息流等因素，构造成更加深入的系统行为关系图（流图）,更完整、具体地描述系统构成、系统行为和系统元素相互作用机制的全貌。即是系统流图模型的建立。
（4）系统动力学方程的建立:
将各因素之间的函数关系用DYＮAＭO方程式的语言来建立和表达。
（5）软件进行系统模拟仿真运行:
模型建立完成,进入编译运行的阶段，对已建立好的模型进行仿真运行。
（6）输出仿真结果：
模型仿真运行结束，输出运行的结果图。
（7）进行结果分析:
根据输出的结果图对该供应链进行分析，观察牛鞭效应。
三、实验心得
（1）只有先掌握了一些基本因果图、流图及其基本方程式的建立，才能为该啤酒游戏的分析打好基础,以便于后续仿真模型的因果关系分析和模型的建立。
（2）只有了解了啤酒游戏的游戏规则，理解了模拟仿真建立的模型各因素间的关系才能正确的建立方程式，使得模型能够正确运行。
（3）了解牛鞭效应的含义,才能更好的分析仿真运行的结果图。
四、附上啤酒游戏的因果关系图，以及两种策略下的仿真结果
4.1“啤酒游戏”因果图的建立
系统动力学了解系统动态特性的主要方法是回路分析法（即因果关系和反馈思想)。反馈回路中的因果关系都是相互的，从整体上讲,我们无法判定任意两种因素谁是因，谁是果。社会和个人的决策过程也是这样。导致行为的决策是企图改变系统的状态;改变了的状态又产生进一步的决策及变化,这即形成了因果反馈回路。因此，互为因果就成了反馈回
路的基本特征。当然，为了分析各种因素对市场需求的影响，还需要引入一些辅助的中间变量,以反映各种因素之间的相互关系和作用过程。
啤酒游戏的各因素之间的因果关系图如图所示：
零售商的订货量
批发商的
发货量
批发商的库存量
批发商的订货量
制造商的出库量
制造商的库存量
制造商的生产量
零售商的库存量-+--+-
-+
零售商的订货周期零售商的期望库存零售商的库存差
-++
-客户的订货量
零售商的销售量+
-制造商的生产周期
制造商的库存差
制造商的期望库存
-+
-+
批发商的订货周期
批发商的期望
库存
批发商的库存差+-+-因果关系图
4.２系统动力学建模---－流图
系统动力学通过引入水平变量(Le ｖe ｌ）、速率变量（R ａｔｅ）、信息流等因素，构造成更加深入的系统行为关系图(流图），更完整、具体地描述系统构成、系统行为和系统元素相互作用机制的全貌。 系统动力学流图是系统动力学的基本变量和表示符号的有机组合。根据啤酒游戏供应链系统内部各因素之间的关系设计系统流图,其目的主要在于反映系统各因果关系中所没能反映出来的不同变量的特
性和特点，使系统内部的作用机制更加清晰明了,然后通过流图中关系
的进一步量化,实现啤酒供应的政策仿真目的。如图;
生产商库存批发商库存零售商库存生产商生产率生产商发货率批发商发货率市场需求率
生产商生产需求批发商订单零售商订单
生产商销售预测批发商销售预测零售商销售预测生产商期望库存批发商期望库存零售商期望库存
期望库存覆盖时间库存调整时间移动平均时间
生产延迟运输延迟
4.３关于流图的一些方程式的设置：
策略二的参数方程设置：
(0１) FIＮAＬ TIMＥ = １00 Uｎits: weeｋ
The finａl tiｍe for the sｉmulatｉon．
(0２) IＮITIAＬTIＭE = 0 Ｕnits: week
Tｈe initiａl time for thｅｓimulaｔion.
(03) SAＶEPEＲ＝TIMＥ STＥP Unｉｔｓ： weeｋ[0,?]
The frｅquency ｗitｈｗhｉch oｕtput iｓ stoｒｅd.
(0４) ＴIＭE ＳＴEP = 1 Units: wｅｅk [0，?]
Tｈe timｅ stｅp for tｈe siｍulａtｉｏｎ.
（05) 市场需求率=３０0+ｉf then elｓe(Tｉme＞4,ｒandoｍnｏrmａl(-２00,２
00,０,100，4),0)
（06）库存调整时间=４
Uｎits： **undefｉｎed**
(07）批发商发货率=dｅlay3(零售商订单,运输延迟)
Ｕｎｉts：**unｄeｆined**
(08) 批发商库存= INTEG （生产商发货率-批发商发货率,1000)
Ｕnits: *＊undefｉｎed**
(0９) 批发商期望库存=批发商销售预测*期望库存覆盖时间
Uｎiｔs: **uｎdefｉnｅd**
(10) 批发商订单=max(0,批发商销售预测＋(批发商期望库存－批发商库存)/库存调整时间)
Units: ＊*undefineｄ**
（1１) 批发商销售预测＝smooｔh(批发商发货率，移动平均时间)
Uｎits: *＊ｕndefｉnｅd**
(12) 期望库存覆盖时间=３
Unitｓ: **ｕｎdeｆined**
(13) 生产商发货率＝ｄｅｌaｙ3(批发商订单,运输延迟)
Units: ＊*uｎdefｉｎed**
（１4) 生产商库存= INTＥG (生产商生产率-生产商发货率,1０00)
Unｉｔｓ: **uｎdefineｄ**
（15) 生产商期望库存=期望库存覆盖时间*生产商销售预测
Ｕnits: **unｄｅfinｅｄ＊*
(１6) 生产商生产率=ｄelay3(生产商生产需求,生产延迟)
Units： *＊ｕnｄｅfinｅd**
(17) 生产商生产需求=ｍax(0,生产商销售预测+（生产商期望库存-生产商库存)／库存调整时间)
Unｉtｓ： **ｕnｄefｉned**
（18) 生产商销售预测=ｓmooth(生产商发货率，移动平均时间)
Unitｓ: **uｎdｅfined**
（１９）生产延迟=３
Uｎiｔｓ: ＊*undefineｄ**
(20) 移动平均时间=5
Unｉts：＊*undefined＊*
(２1) 运输延迟=3
(2２) 零售商库存= INTＥG (批发商发货率－市场需求率，1０00)
Units: **undｅfｉnｅｄ**
(23) 零售商期望库存＝期望库存覆盖时间＊零售商销售预测
Units: ＊*uｎdeｆｉned**
(24) 零售商订单=mａx（０，零售商销售预测+(零售商期望库存-零售商库存)/库存调整时间)
Unｉts：**undeｆｉnｅd＊＊
(25) 零售商销售预测=smooth（市场需求率,移动平均时间)
Units： **undeｆｉｎed＊*
策略一的参数方程设置:
只需将策略二的以下几个参数方程改变即可:
(1）批发商订单=max(0,批发商销售预测+(批发商期望库存-iｆ theｎ elｓe(批发商库存>0，批发商库存，0））／库存调整时间)
Unｉts: *＊unｄefined＊*
（2)生产商生产需求=mａｘ(0，生产商销售预测+(生产商期望库存-ｉf then elｓe(生产商库存>０,生产商库存,０))/库存调整时间)
Units: ＊＊uｎdｅfinｅd**
（3）零售商订单=ｍax(0,零售商销售预测＋（零售商期望库存-if tｈen else(零售商库存>0,零售商库存,0))/库存调整时间)
Unｉｔs: ＊*undefｉｎeｄ**
4.4结果图输出
市场需求率
600
450
300
150
00
10
20
30
40
506070
80
90
100
T ime (周)
市场需求率 : Current
\
策略一的结果图：
4,000
2,800
1,600
400
-800
10
20
30
40
506070
80
90
100
Time (周)
批发商库存 : Current
生产商库存 : Current
零售商库存 : Current
1,000
750
500
250
0102030405060708090100
Time (周)
批发商订单 : Current
生产商生产需求 : Current
零售商订单 : Current
策略二的结果图：
2,000
1,500
1,000
500
0102030405060708090100
Time (周)
批发商期望库存 : Current
生产商期望库存 : Current
零售商期望库存 : Current
1,300
975
650
325
0102030405060708090100
Time (周)
批发商订单 : Current
生产商生产需求 : Current
零售商订单 : Current
4.5结果图说明：
通过两种策略的模拟仿真,可以看出两种策略下的供应链管理均存在牛鞭效应,当改变订货策略时，各个物流单元的库存以及各个单元的订货量均发生了明显的改变。
牛鞭效应是供应链管理中一个非常普遍的现象,牛鞭效应是衡量供应链效率高低的重要指标，认识并且分析牛鞭效应,对于改进供应链的运行和构筑供应链的结构都有很大的帮助。
五、通过该实验，说明了什么问题
这次上机，我们主要利用Ｖeｎsiｍ软件对“啤酒游戏”进行了计算机仿真。但是我们这次的上机仅仅研究的是最最简单的供应链情况．市场需求为节约函数时对供应链的影响。不容置疑的是实际的物流
系统远远比本文之中的模型要复杂的多。首先客户需求变化不会像啤酒游戏模拟的那样有规律。同时在多个供应商、多种运输方式及逆向物流等复杂的境况下,物流系统会变得更加庞大,更加复杂;物流系统的效果还会受供应商、客户和运营商变异及他们采购意愿的变化的影响。还会受到各种采购优惠政策等不可以预期的因素的影响。而这些因素的不可预测性增添了研究物流系统的难度，需要作进一步的深入研究。
通过这次试验，能让我们意识到仿真模拟的重要性,通过Ｖenｓim 软件的学习，我们大致了解了其今本运行过程，但仅有这些是远远不够的,课后仍需我们更多地努力来解读Ｖｅnsim软件，从而能够解决更多的实际问题。
啤酒游戏心得体会
牛鞭效应-啤酒游戏实验报告 一、“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。 二、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”。
“啤酒游戏”实验报告
实验一：“啤酒游戏”实验 1. 实验目的 （1）帮助学生认识供应链的基本结构和供应链企业之间的相互关联； （2）帮助学生认识到时间滞延、资讯不足的现实约束条件对供应链系统运营的影响； （3）帮助学生理解“需求变异放大”效应的表现和根源； （4）帮助学生掌握如何突破习惯思维方式，以系统性的思考寻求最优经营决策的具体方法。 2. 实验内容 在确定每位同学扮演的角色之后，分角色模拟供应链的订货过程20周以上，按要求作记录，并对订货结果进行分析。 3. 实验仪器、设备及材料 计算机，安装Windows2000及以上系统和“啤酒游戏”实验软件。 4. 实验原理 通过观察供应链管理中典型的“牛鞭效应”现象，认识到如何保证整条供应链的成本最小化是供应链管理的主要研究问题。即使一个企业内部资源优化整合后，如果不注重供应链管理，在市场环境中仍然无法立于不败之地。 5. 实验步骤 （1）收货：将运输延迟的库存收到当前库存中； （2）发货：按上期收到的订单发货，按照订单量将库存中的货放入与下游间的运输2周延迟中。发货后做缺货量记录和库存记录； （3）发订单：下游向上游发订单，作记录；
（4）收订单：收下游的订单，并作记录； （5）实验结果分析。 6. 实验报告要求 （1）实验名称、学生姓名、班号和实验日期； （2）实验目的和要求； （3）实验仪器、设备与材料； （4）实验原理； （5）实验步骤； （6）实验原始记录； （7）实验数据计算结果； （8）实验结果分析，讨论实验指导书中提出的思考题，写出总结及心得体会。 7.实验结果
8. 思考题 当价格随需求变动或生产提前期发生变化时，供应链会产生怎样的波动？如何缓解供应链中的“牛鞭效应”现象？ 答：当价格随需求变动或生产提前期发生变化时，供应链会产生需求逐级放大的情况，俗称“牛鞭效应”。
基于VensimPLE啤酒游戏仿真实验报告
基于Venｓim－PLE啤酒游戏仿真实验报告
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基于Ｖeｎsim PＬE啤酒游戏仿真实验报告 专业班级：工业工程一班 姓名: 石洋洋 学号:２０10０7７02２3
?２基于Ｖensim ＰＬE啤酒游戏仿真 1.实验报告 2.提交啤酒游戏的因果关系及仿真结果 基于Vensｉm PLE啤酒游戏仿真实验报告 一、实验目的与要求 １．1实验目的 (1)初步掌握VENSIM软件的仿真模拟过程，认识并了解VENSIM软件 ＶENSIM是一个建模工具,可以建立动态系统的概念化的，文档化的仿真、分析和优化模型。PLE(个人学习版）是VＥＮＳＩM的缩减版,主要用来简单化学习动态系统,提供了一种简单富有弹性的方法从常规的循环或储存过程和流程图建立模型。本实验就是运用ＶＥNＳIM进行系统动力学仿真,进一步加深对系统动力学仿真的理解。 (2）以上机题目所给的啤酒游戏为案例实际操作ＶENSＩM软件进行模拟仿真 运用系统动力学的原理和ＶENSＩM软件构建了啤酒游戏的供应链模型,以及各相关因素之间的因果反馈关系模型。模拟仿真一个供应链流程的运行。从而将系统动力学的知识与软件实际操作融会贯通，更加了解该软件的应用。
(3）通过模拟仿真的结果来分析牛鞭效应 牛鞭效应，就是指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。 通过增加供应链模型节点个数并对其仿真结果进行分析，证明随着供应链长度的增加，牛鞭效应也愈加明显；对VM Ｉ库存管理模式与传统库存管理模式的系统结构及运营绩效进行了比较,说明供应链成员间的信息共享可以有效地弱化牛鞭效应。 １.2实验要求 啤酒游戏中包含零售商、批发商、供应商三个成员。同时对游戏中的参数进行如下假设：消费者对啤酒的前4周的需求率为30０箱／周,在5周时开始随机波动，波动幅度为±200,均值为0，波动次数为１00次,随机因子为4个。假设各节点初始库存和期望库存为10０0箱,期望库存持续时间为3周，库存调整时间为4周,预测平滑时间为5周,生产延迟时间和运输延迟时间均为3周,且为３阶延迟；不存在订单延迟。仿真时间为0~１00周，仿真步长为1周。期望库存等于期望库存持续时间和各节点的销售预测之积。 策略1:不补充以往缺货需求N T I I Q j a j ej j + -= 策略２:考虑以往缺货需求N T I I Q k a fj ej j +-= 根据啤酒游戏基于ＶENS ＩM 软件的上级题目要求，分析确立所需
啤酒游戏实验指导书
“啤酒游戏”实验指导书 一、啤酒游戏的假设 （1）“啤酒游戏”的供应链只涉及一种商品：啤酒； （2）供应链节点：共5个。上游4个节点，每个节点代表一个企业； a)最终消费者 Consumer b)零售商 Retailer c)批发商 Distributor d)分销商 Wholesaler e)生产商 Manufacturer （3）游戏过程的决策问题：各决策主体（零售商、批发商、经销商和生产商）基于实现自身利益最大化的目标来确定自身每周的定购量。 （4）供应链为直线型供应链，商品（啤酒）与订单仅仅在相邻的两个节点之间传递，不能跨节点。 （5）供应链最上游是生产商，其原材料供应商视为供应链外部因素，并假设原材料供应商的供应能力无限大。 （6）生产商的生产能力无限制，各节点的库存量无限制。 （7）不考虑供应链的设备故障等意外事件。 （8）时间单位：周。 （9）每周发一次订单。 （10）订货、发货与收货均在期初进行。 （11）本期收到的货能够用于本期销售。 （12）供货期（提前期）： a)零售商―――消费者：0周 b)批发商―――零售商：4周（订单响应期2周，送货时间2周） c)经销商―――批发商：4周（订单响应期2周，送货时间2周） d)生产商―――经销商：4周（订单响应期2周，送货时间2周） e)生产商制造周期：2周 （13）除了下游节点向相邻上游节点传递订单信息之外，供应链节点之间信息隔绝。 二、操作流程与规则 （一）供应链流程 仅仅考虑节点之间的实物流程（啤酒运输）和业务流程（订单传递）。 供应链流程如：图－1所示。
d) 期末缺货量：n R S 、n D S 、n W S 及n M S 分别表示零售商、批发商、分销商和生产商第n 期期末的缺货量。 图－1 供应链流程（啤酒游戏）
啤酒游戏实验心得
啤酒游戏实验心得 实验结果分析 根据实验数据做出以下图表进行分析 从消费者到生产商的过程可看出需求变异程度逐渐增大，牛鞭效应明显。
牛鞭效应产生的原因 按照游戏规则不与上游商家交流信息，需求信息不能实现共享，信息透明度不够，这是产生牛鞭效应的最主要原因。在现实经济生活中产生牛鞭效应是因为供应链上的信息流从最终客户向原始商家传递时，无法有效地实现信息的共享，从而使得信息扭曲逐渐放大，导致需求信息出现越来越大的波动，就如上图表所示，从零售商的订货量就和市场需求量之间就开始有差额地波动，第七周时，零售商的波动的幅度就明显增大，导致紧随的生产商波动幅度进一步增大。造成需求扭曲的原因有： 供货时间：供货时间是下级商家向上级商家订货后，货物送达之前的时间。如在这段时间内下级企业接到意外客户的订单，就可能缺货，为快速满足客户需要就会增加这种货物的库存量，即安全库存。需求变化越大，要求的安全库存就越多，供应时间越长，要求的安全库存也越多。为了满足市场的需求，下级企业向上级供应商加大订货量。安全库存沿着供应链向上，在各级供应商那里不断累积，这就造成需求扭曲的主要原因之一。 预测误差：需求预测误差是指当供应链的成员利用其直接的下游订货数据作为市场需求信息和依据时，就会产生需求放大。零售商往往根据历史销售量及现实销售情况进行预测，确定一个较为客观的订货量。为保证这个订货量及时可得，并且能够适应顾客需求的变化，通常会将预测订货量进行一定数量放大后向生产商订货。供应商特别越往供应链上游的供应商的订货偏差越来越大。如第7周的市场需求量
是121，为保证供应，零售商会在121的基础上增加16.7%向生产商订货140，而生产商为保证零售商的需要，于是按照140来生产，并且考虑到货损等情况，又会加量生产。 人为制造需求扭曲:比如商业折扣和促销,造成顾客消费量骤增,供不应求,许多零售商会一次购买比预定需求量多得多的商品，此时零售商订货量没有反映实际需求的变化，夸大可需求量，因此零售商会进行一定数量放大后向生产商订货。 减少“牛鞭效应”的措施 缩短供货时间 供货时间长短影响到零售商的安全库存，也影响到零售商的订货量的增加。缩短供货反应时间，安全库存货量下降，零售商的订货更接近需求，需求的扭曲得到了缓解。因此，通过应用现代信息系统可以及时获得销售信息和货物流动情况，建立快速反应系统，同时多频小批联合送货，努力将供应时间缩短。 实现信息共享 集中实际需求信息，为供应链各级企业提供市场需求的信息，减少整个供应链的不确定性，减少和消除“牛鞭效应”。零售商通过销售信息系统采集顾客实际购买量，将信息传入供应链的数据中心，数据中心可在短期更新一次数据，这是没有扭曲的最终需求量，各级供应商都可以分享信息，及时准确掌握市场需求变化。 实现精确的预测 各级零售商和分销商必须掌握好历史资料，定价，季节，促销和销售
供应链--啤酒游戏指导书共14页
“啤酒游戏” 一、目的与要求 要求熟悉模拟软件的操作，理解实验中相关数据的含义，能够利用模拟工具完成设定的模拟内容，理解模拟中出现的供应链管理手段。 能够模拟供应链上制造商、批发商、零售商等不同节点企业的订货需求变化。 二、原理 假设我们的供应链由4个环节构成－－生产厂商、经销商、批发商和零售商，且每个环节只有单一的下游客户（这是为了试验方便)，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环节发来的订单安排生产或订货。整个供应链如图1所示。 图1 供应链结构图 三、啤酒游戏的假设 （1）“啤酒游戏”的供应链只涉及一种商品：啤酒； （2）供应链节点：共5个。上游4个节点，每个节点代表一个企业； a)最终消费者 Consumer b)零售商 Retailer c)批发商 Distributor d)分销商 Wholesaler e)生产商 Manufacturer （3）游戏过程的决策问题：各决策主体（零售商、批发商、经销商和生产商）基于实现自身利益最大化的目标来确定自身每周的定购量。
（4）供应链为直线型供应链，商品（啤酒）与订单仅仅在相邻的两个节点之间传递，不能跨节点。 （5）供应链最上游是生产商，其原材料供应商视为供应链外部因素，并假设原材料供应商的供应能力无限大。 （6）生产商的生产能力无限制，各节点的库存量无限制。 （7）不考虑供应链的设备故障等意外事件。 （8）时间单位：周。 （9）每周发一次订单。 （10）订货、发货与收货均在期初进行。（第n期初发的货为第n-3期初收到；第n期初发的订单为第n-3期初收到。） （11）本期收到的货能够用于本期销售。 （12）供货期（提前期）： a)零售商―――消费者：0周 b)批发商―――零售商：4周（订单响应期2周，送货时间2 周） c)经销商―――批发商：4周（订单响应期2周，送货时间2 周） d)生产商―――经销商：4周（订单响应期2周，送货时间2 周） e)生产商制造周期：2周 （13）除了下游节点向相邻上游节点传递订单信息之外，供应链节点之间信息隔绝。
啤酒游戏试验操作手册
啤酒游戏实验操作手册 一、游戏简介 该游戏是生产与分销单一品牌啤酒的产销模拟系统。参加游戏的学生各自扮演不同的角色：零售商、批发商、分销商和制造商。在游戏中他们主要对自己的库存进行管理，即每周做一个订购多少啤酒的决策，库存决策的目标是使自己的利润最大化（费用最小化）。 二、游戏目的 此游戏考察了供应链成员在信息不共享、交货期不确定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。在该游戏中，由于消费者需求的小幅变动，而通过整个系统的加乘作用将产生很大的危机，即首先是大量缺货，整个系统订单都不断增加，库存逐渐枯竭，欠货也不断增加，随后好不容易达到订货单大批交货，但新收到订货数量却开始骤降。 通过该游戏使学生认识到以下几点： 1、 时间滞延、信息不足对产销系统的影响。 2、 信息沟通、人际沟通的必要性。 3、 扩大思考的范围，了解不同角色之间的互动关系，认识到将成员关系由竞争变为合作的必要性。 4、 分析牛鞭效应产生的原因并提出改进措施。 三、游戏系统设置 （一）系统结构 该游戏是在一个简单的链式生产分销系统进行，系统有四个层级，分别为制造商、分销商、批发商和零售商，每一层有一个成员，如图1所示。 图1 啤酒游戏供应链结构模型 （二）角色设置 游戏中共有5种角色：其中消费者角色由教师担任，其余零售商、批发商、分销商和制造商四个角色分别由学生扮演。其中，每种角色由1组学生扮演，每组3-4人。4组学生构成一个系统进行游戏。 啤酒 啤酒订单
（三）游戏规则 1．这一系统中只有单一的产品“啤酒”。 2．顾客和原材料设定为系统的外部环境因素。制造商的供应商假定物料充足，能满足制造商的任何订货要求。 3．假定系统运作方面没有任何的意外事件发生，例如厂商的产能问题、机器不需要维修、运输服务永远不会出现延误问题等等。 4．系统中各成员之间的关系是固定的、直线递阶式的联系。例如，零售商不能绕过批发商向分销商直接上传订单，厂商不能向零售商直接发送产品。上游只能通过下游的订单来获得需求信息。 5．上下游设置。消费者为最下游，制造商的供应商为最上游。 6．每周期动作顺序。每周期初成员收到下游的订单，根据上周期末的库存进行发货；发货完毕后收到上游发来的货物，随后盘点库存并做出订货决策，最后计算本周期总费用。 7．提前期。在成员发出订单之后，两周之后才能收到其供应商的发货。即，订单处理1周，运输1周。在操作中，为了控制这种延迟，具体做法如下：在t周周末确定的订单（订单日期为t），并不随即交给其供应商，而是在t+1周初交给其供应商，供应商对此订单处理后，第t+1周把发货单（发货单日期为t+1）交给购买商，到t+2周购买商将此发货单转变为自己的库存。 8．成员成本控制。在这个游戏中，各个成员的成本只涉及到两个成本：库存持有成本($1.00/箱/周）和过期交货成本($2.00/箱／周），每个参赛成员的目标就是通过平衡库存持有成本和过期交货成本，实现总成本的最小化。 9．供应链成本。这一链条上的所有成员的成本总和（零售商、批发商、分销商和厂商）为这一链条上的供应链总成本。 10．供应链透明度。这一游戏的供应链透明度所涉及到的信息只有库存信息。也就是库存透明度的问题。在第一次试验时，设置成员之间不共享库存信息。 11．外部环境信息。这一系统不受任何外部因素的影响，成员的决策只采用基于历史资料的预测方法，建议采用简单指数平滑法或移动平均法。 12．补货周期。一个周期只允许一次补货。 13．制造商。假设制造商的原材料充足，但是制造周期为2周，即从决定啤酒生产量到啤酒产出至少需要2周。 14．零售商一旦缺货，就意味着失销，即下一周期对上一周期未满足的订单并不累计。而其他成员记录下未满足的订单并最终使之得到满足。 15．在整个游戏过程中，每个成员的决策参数保持不变。 16．需求预测模型和订货决策模型自行决定。 四、道具： 每个零售商：零售商角色资料卡1张，零售商订货单30张，零售商情况总表1张；
啤酒游戏实验指导书
啤酒游戏实验指导 书 啤酒游戏”实验指导书 一、啤酒游戏的假设 (1) ”啤酒游戏”的供应链只涉及一种商品：啤酒； (2) 供应链节点：共5个。上游4个节点，每个节点代表一个企业 a) 最终消费者Consumer * b)零售商Retailer c) 批发商Distributor d) 分销商Wholesaler
e) 生产商Manu facturer (3) 游戏过程的决策问题：各决策主体(零售商、批发商、经销商和生产商)基于实现自身利益最大化的目标来确定自身每周的定购 量。 (4) 供应链为直线型供应链，商品(啤酒)与订单仅仅在相邻的两个节点之间传递，不能跨节点。 (5) 供应链最上游是生产商，其原材料供应商视为供应链外部因素并假设原材料供应商的供应能力无限大。 (6) 生产商的生产能力无限制，各节点的库存量无限制。 (7) 不考虑供应链的设备故障等意外事件。 (8) 时间单位：周。 (9) 每周发一次订单。 (10) 订货、发货与收货均在期初进行。 （ 11）本期收到的货能够用于本期销售。 （ 12）供货期（提前期） : a）零售商―――消费者: 0周 b）批发商―――零售商: 4周（订单响应期2周, 送货时间 2 周） c）经销商―――批发商: 4周（订单响应期2周, 送货时间 2 周） d）生产商―――经销商: 4周（订单响应期2周, 送货时间 2 周）
e）生产商制造周期: 2周 （ 13）除了下游节点向相邻上游节点传递订单信息之外, 供应链节点之间信息隔绝。 二、操作流程与规则 供应链流程仅仅考虑节点之间的实物流程（啤酒运输）和业务 流程（订单传递）。 游戏操作流程 1, 角色分配 包括4个角色: 零售商、批发商、经销商和生产商, 每个角色 2 人。 各就各位（如图－2） 2, 产生消费者需求 在任意一周，消费者的需求是随机的，以扑克牌牌面数字1? 10 表示, 由消费者（教师扮演）某周初翻出一张牌得到。 3, 零售商操作内容 a）记录需求: 把本周的消费者对啤酒的需求量, 记录至表－1（消费者实际需求记录表） ; b）收货: 移动自己”当前库存”框左边的”运输延迟” 框中的全部薄片（即在途货物, 前 4 期订的）至自己的” 库存”框; c）发货: 从自己的”当前库存”框中的薄片（啤酒）中,
“啤酒游戏”实验报告
《 供 应 链 管 理 》 实 验 报 告 班级：物流072 姓名：王雯 实验分数学号：07411231 指导老师：周叶 实验时间：2010年5月10日
“啤酒游戏”仿真实验 课程名称：供应链管理实验课时：2学时 [实验目的]模拟一个啤酒生产、销售、消费供应链的运作，通过不同条件下的仿真模拟，使学生深入理解供应链管理中的库存决策和“牛鞭效应”，这种贴近现实环境的库存决策模拟实验可以充分锻炼学生的决策思维，更好地理解减缓“牛鞭效应”的一些具体措施。 [实验手段] 本实验采用MIT开发的专用“啤酒游戏”仿真软件BeerGame1.10 作为本实验的工具。该软件是一种模拟供应链的策略遊戏，游戏将使学生更深体会生产，预测，物流，库存在信息的运送延误的情况下会出现何种联动与影响。 [实验假设] 假设供应链由4个环节构成——生产厂商、经销商、批发商和零售商，且每个环节只有单一的下游客户（当然，这只是为了方便),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环节发来的订单安排生产或订货。整个供应链如下图所示： 订单和啤酒在相邻两个环节之间需要经过1周时间才能到达，也即发出的订单最早也要3周后才可能到货（如果上游环节无货可发，可能还需要更长的时间）。 假设供应链各环节每周（期）1瓶啤酒存货的成本都是0.5元，各环节缺货1周（期）1瓶啤酒的成本是1.0元。学生可分别扮演不同的角色，包括工厂、经销商、批发商和零售商，还可以由计算机自动进行库存决策。 [实验目标]学生扮演不同的角色，分别在信息共享和不共享，订货周期延长，确定性需求和随机性需求等多种环境下进行订货决策，最终是要实现供应链的总成本最小。 [实验过程] 学生根据实验课内容进行阐述 [实验结果及分析] “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商的需求变异系数大得多。由
啤酒游戏实验指导书.doc
1 “啤酒游戏”实验指导书 一、啤酒游戏的假设 （1）“啤酒游戏”的供应链只涉及一种商品：啤酒； （2）供应链节点：共5个。上游4个节点，每个节点代表一个企业； a) 最终消费者 Consumer b) 零售商 Retailer c) 批发商 Distributor d) 分销商 Wholesaler e) 生产商 Manufacturer （3）游戏过程的决策问题：各决策主体（零售商、批发商、经销商和生产商）基于实现自身利益最大化的目标来确定自身每周的定购量。 （4）供应链为直线型供应链，商品（啤酒）与订单仅仅在相邻的两个节点之间传递，不能跨节点。 （5）供应链最上游是生产商，其原材料供应商视为供应链外部因素，并假设原材料供应商的供应能力无限大。 （6）生产商的生产能力无限制，各节点的库存量无限制。 （7）不考虑供应链的设备故障等意外事件。 （8）时间单位：周。 （9）每周发一次订单。 （10）订货、发货与收货均在期初进行。 （11）本期收到的货能够用于本期销售。 （12）供货期（提前期）： a) 零售商―――消费者：0周 b) 批发商―――零售商：4周（订单响应期2周，送货时间2周） c) 经销商―――批发商：4周（订单响应期2周，送货时间2周） d) 生产商―――经销商：4周（订单响应期2周，送货时间2周） e) 生产商制造周期：2周 （13）除了下游节点向相邻上游节点传递订单信息之外，供应链节点之间信息隔绝。 二、操作流程与规则 供应链流程仅仅考虑节点之间的实物流程（啤酒运输）和业务流程（订单传递）。 游戏操作流程 1，角色分配 包括4个角色：零售商、批发商、经销商和生产商，每个角色2人。 各就各位（如图－2） 2，产生消费者需求 在任意一周，消费者的需求是随机的，以扑克牌牌面数字1～10表示，由消费者（教师扮演）某周初翻出一张牌得到。 3，零售商操作内容 a) 记录需求：把本周的消费者对啤酒的需求量，记录至表－1 （消费者实际
供应链管理实验报告之“啤酒游戏”
供应链管理实验报告之“啤酒游戏” 1
北京科技大学天津学院 < 供 应 链 管 理 > 实 验 报 告 2
”啤酒游戏”仿真实验 课程名称:供应链管理实验课时:2学时 [实验目的]模拟一个啤酒生产、销售、消费供应链的运作,经过不同条件下的仿真模拟,使学生深入理解供应链管理中的库存决策和”牛鞭效应”,这种贴近现实环境的库存决策模拟实验能够充分锻炼学生的决策思维,更好地理解减缓”牛鞭效应”的一些具体措施。 [实验手段] 本实验采用MIT开发的专用”啤酒游戏”仿真软件BeerGame1.10作为本实验的工具。该软件是一种模拟供应链的策略遊戏,游戏将使学生更深体会生产,预测,物流,库存在信息的运送延误的情况下会出现何种联动与影响。 [实验假设] 假设供应链由4个环节构成——生产厂商、经销商、批发商和零售商,且每个环节只有单一的下游客户(当然,这只是为了方便),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环节发来的订单安排生产或订货。整个供应链如下图所示: 1
订单和啤酒在相邻两个环节之间需要经过1周时间才能到达,也即发出的订单最早也要3周后才可能到货(如果上游环节无货可发,可能还需要更长的时间)。 假设供应链各环节每周(期)1瓶啤酒存货的成本都是0.5元,各环节缺货1周(期)1瓶啤酒的成本是1.0元。学生可分别扮演不同的角色,包括工厂、经销商、批发商和零售商,还能够由计算机自 动进行库存决策。 [实验目标]学生扮演不同的角色,分别在信息共享和不共享,订货周期延长,确定性需求和随机性需求等多种环境下进行订货决策,最终是要实现供应链的总成本最小。 [实验过程] 一:普通模式 1.角色:生产商 2
基于Vensim-PLE啤酒游戏仿真实验报告
基于Vensim-PLE啤酒游戏仿真实验报告
基于Vensim PLE啤酒游戏仿真实验报告 专业班级：工业工程一班 姓名：石洋洋 学号：20100770223
2 基于Vensim PLE啤酒游戏仿真 1.实验报告 2.提交啤酒游戏的因果关系及仿真结果 基于Vensim PLE啤酒游戏仿真实验报告 一、实验目的与要求 1.1实验目的 (1)初步掌握VENSIM软件的仿真模拟过程，认识并了解VENSIM软件 VENSIM是一个建模工具，可以建立动态系统的概念化的，文档化的仿真、分析和优化模型。PLE（个人学习版）是VENSIM的缩减版，主要用来简单化学习动态系统，提供了一种简单富有弹性的方法从常规的循环或储存过程和流程图建立模型。本实验就是运用VENSIM进行系统动力学仿真，进一步加深对系统动力学仿真的理解。 （2）以上机题目所给的啤酒游戏为案例实际操作VENSIM软件进行模拟仿真 运用系统动力学的原理和VENSIM软件构建了啤酒游戏的供应链模型，以及各相关因素之间的因果反馈关系模型。模拟仿真一个供应链流程的运行。从而将系统动力学的知识与软件实际操作融会贯通，更加了解该软件的应用。
（3）通过模拟仿真的结果来分析牛鞭效应 牛鞭效应，就是指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。 通过增加供应链模型节点个数并对其仿真结果进行分析，证明随着供应链长度的增加，牛鞭效应也愈加明显；对VMI 库存管理模式与传统库存管理模式的系统结构及运营绩效进行了比较，说明供应链成员间的信息共享可以有效地弱化牛鞭效应。 1.2实验要求 啤酒游戏中包含零售商、批发商、供应商三个成员。同时对游戏中的参数进行如下假设：消费者对啤酒的前4周的需求率为300箱/周，在5周时开始随机波动，波动幅度为±200，均值为0，波动次数为100次，随机因子为4个。假设各节点初始库存和期望库存为1000箱，期望库存持续时间为3周，库存调整时间为4周，预测平滑时间为5周，生产延迟时间和运输延迟时间均为3周，且为3阶延迟；不存在订单延迟。仿真时间为0～100周，仿真步长为1周。期望库存等于期望库存持续时间和各节点的销售预测之积。 策略1：不补充以往缺货需求N T I I Q j a j ej j + -= 策略2：考虑以往缺货需求N T I I Q k a fj ej j +-= 根据啤酒游戏基于VENSIM 软件的上级题目要求，分析确立所需