供应链中的牛鞭效应
供应链牛鞭效应的概念
供应链牛鞭效应的概念1.引言1.1 概述概述:供应链牛鞭效应是指由于市场需求的波动或供应链中某个环节的变化，导致前后环节信息不对称和订单数量的很大波动，进而对整个供应链产生巨大的影响。
牛鞭效应是一种典型的非线性现象，它表现为在供应链上，需求的变化在传递中逐渐放大，最终引发供应链各个环节的大幅度波动。
这一概念由麻省理工学院的李塞·杰·考曼教授在1997年首次提出，并引起了全球供应链管理领域的广泛关注。
供应链牛鞭效应是供应链管理中一个重要的问题，其关键在于如何准确预测和应对未来的需求波动。
牛鞭效应的存在使得供应链中的企业不仅需要面对产能、库存、运输等方面的挑战，更需要解决信息不对称问题以及系统中的滞后效应。
如果企业无法合理应对牛鞭效应带来的挑战，其供应链将面临各种风险和困难，如生产过剩、库存积压、交货延误等。
本文将对供应链牛鞭效应的概念进行深入的解析，并探讨其在供应链管理中的重要性。
同时，将给出相应的应对建议和启示，帮助企业进行合理的供应链规划和管理，以应对不确定性和波动性的市场需求。
1.2 文章结构文章结构部分的内容应该包括对整篇文章的组织和内容的概括，以及各个章节的简要介绍。
在这篇长文中，文章结构部分的内容可以如下所示：2. 文章结构本文将按照以下结构进行论述和分析：2.1 供应链的定义和重要性：在这一部分，我们将首先介绍供应链的概念，并解释为什么供应链在现代商业中的重要性日益凸显。
2.2 牛鞭效应的概念及其在供应链中的应用：接下来，我们将详细解释牛鞭效应的概念，并探讨它在供应链管理中的应用。
我们将分析供应链中不同环节对牛鞭效应的影响，并提供一些实际案例来说明牛鞭效应对供应链管理的重要性和挑战。
3. 结论3.1 总结供应链牛鞭效应的重要性：在这一部分，我们将总结和回顾文章中对供应链牛鞭效应的论述，强调其在供应链管理中的重要性和影响。
3.2 对供应链管理的启示和建议：最后，我们将根据对牛鞭效应的深入分析，提出一些对供应链管理的启示和建议，以帮助企业更好地应对牛鞭效应所带来的挑战，优化供应链的运作。
供应链中的牛鞭效应分析
供应链中的牛鞭效应分析供应链中的牛鞭效应又称为“牛尾效应”或“耦合效应”，是指由于信息不对称和决策者的行为导致的供需信息传递失真所引起的供应链波动现象。
这种现象表现为上游企业订单波动较小，下游企业订单波动较大。
牛鞭效应的产生是由于供应链中的信息滞后和企业考虑自身利益作出订货决策的限制所致。
以下将对供应链中的牛鞭效应进行分析。
供应链中的信息滞后是牛鞭效应产生的重要原因之一。
由于供应链中的各个环节之间的信息传递存在滞后，导致每个环节的企业不能及时响应市场的变化和需求的波动，进而导致了订单的不稳定。
由于企业无法立即获得市场需求的真实信息，他们只能根据自己的销售预测或上游企业的订单情况来制定订货计划。
当市场需求出现波动时，供应链中的企业将无法及时调整订货量，从而形成了牛鞭效应。
企业考虑自身利益作出订货决策也是导致牛鞭效应的原因之一。
在供应链中，每个环节的企业都希望通过积累存货来保证供应的稳定性，避免缺货导致的损失。
当企业面临市场需求的增加时，他们倾向于采取保守的订货策略，过度备货以防止缺货。
这导致了企业订单量的剧烈波动，从而放大了供应链中的牛鞭效应。
供应链中的价格和合同条款也会对牛鞭效应产生影响。
当市场需求出现波动时，供应链中的部分企业会通过提高价格来控制订单量。
而下游企业为了避免被高价所限制，他们倾向于提前大量采购，以防止未来价格的上涨。
这将进一步放大牛鞭效应。
技术进步和信息化也对牛鞭效应的减弱产生积极作用。
随着供应链中的信息流的改善和信息的实时共享，企业能够更准确地了解市场需求的变化，从而更及时地做出订货决策。
在供应链中的数据的准确性和质量控制也将减少牛鞭效应的发生。
牛鞭效应的产生是由供应链中信息滞后、企业利益决策、价格和合同条款等多个因素共同作用的结果。
为了减少牛鞭效应的影响，供应链中的企业应加强信息共享和合作，建立稳定可靠的供应链关系。
技术进步和信息化的应用也有助于提高供应链的响应速度和准确性，从而减少牛鞭效应的发生。
供应链中的牛鞭效应分析
供应链中的牛鞭效应分析在供应链管理中，牛鞭效应是一种常见的现象，它描述了在供应链中初级制造商和终端购买者之间的需求和供应之间出现的波动。
这种波动会逐渐放大，导致供应链中的库存波动和成本增加。
了解和分析牛鞭效应对于供应链管理者来说非常重要，因为它可以帮助他们更好地理解供应链中的波动和不稳定性，并采取相应的措施来减少波动和成本。
本文将对供应链中的牛鞭效应进行深入分析，并探讨如何应对这种波动。
1. 牛鞭效应的定义牛鞭效应最早是由麻省理工学院的杰伊·弗奇和H·韦尔逊在1961年提出的，它描述了供应链中需求和供应之间出现的波动现象。
当终端购买者的需求发生变化时，供应链上的每个环节都会受到影响，但这种影响并不是线性的。
通常情况下，终端需求的波动会逐渐放大，而初级制造商和供应商之间的波动会更加剧烈。
这导致供应链中的库存波动和成本增加，给供应链管理者带来了挑战。
牛鞭效应通常是由几个因素共同作用导致的。
信息延迟是造成牛鞭效应的主要原因之一。
终端购买者的需求波动会逐渐放大，因为每个环节的信息传递都需要时间，而这种信息延迟会加剧供应链中的需求波动。
订单批量是另一个导致牛鞭效应的因素。
由于许多公司在供应链管理中使用了批量订单的模式，一旦终端需求发生变化，就会导致每个环节的需求和供应波动。
定价和促销也是导致牛鞭效应的原因之一。
一些公司通过定价和促销活动来影响终端购买者的需求，这种促销活动往往会导致需求的剧烈波动，从而引发牛鞭效应。
牛鞭效应会对供应链管理产生深远的影响。
牛鞭效应会导致供应链中的库存波动和成本增加。
由于对需求和供应波动的预测不准确，导致了供应链中的库存波动，这会增加公司的库存成本和持有成本。
牛鞭效应会导致供应链中的服务水平下降。
由于供应链中的波动导致了交货期的不确定性，这会对客户的满意度和忠诚度产生不利影响。
牛鞭效应会影响供应链中的采购和生产计划。
由于供应链中的需求和供应波动，会导致公司的采购和生产计划难以进行精确的预测，这会给公司的供应链管理和生产安排带来困难。
供应链中的牛鞭效应分析
供应链中的牛鞭效应分析供应链中的牛鞭效应，又被称为小球效应或者正弦波效应，指的是在供应链中，由于信息传递和订单传递的延迟，对需求的错误估计和产品生产的滞后性会导致供应链的波动放大。
这一现象在现代供应链管理中是非常常见的，对企业的生产和经营都会产生深远的影响。
1. 牛鞭效应的概念在供应链中，每个环节之间存在着一定的延迟时间，包括供应商的生产周期、运输时间、订单处理时间等。
而在这些环节中，由于信息传递不够及时或者由于需求的错误估计，会导致每个环节的决策都存在一定程度的偏差。
这种偏差在不断地叠加和放大之后，就会形成牛鞭效应，呈现出波动增长的特点。
通常情况下，牛鞭效应会表现为需求的小幅波动，但是在供应链中的表现却是周期性的大幅波动，这是因为每一个环节都会对前一环节的波动做出反应，并且每一个环节的反应都会放大原有的波动。
这就会导致在供应链中出现过剩和缺货的现象，从而影响整个供应链的运转。
2. 牛鞭效应在供应链中的表现在实际的供应链管理中，牛鞭效应表现出来的形式多种多样，但是大致可以总结为以下几种情况：（1）需求的不确定性导致的波动：由于消费者需求的不确定性，会导致零售商对产品需求的估计产生偏差，从而给供应链中的每个环节带来不确定性，形成需求的波动。
这种波动在向上游传递的过程中会不断叠加和放大，从而导致整个供应链的波动增长。
（2）批量订货带来的波动：当供应链中的一个环节面临需求增长时，为了应对这种增长，通常会选择进行批量订货。
但是由于批量订货的周期性和间歇性，会导致供应链中出现周期性的波动和小周期的缺货或过剩现象。
（3）信息传递的延迟带来的波动：在供应链中，由于信息传递的延迟，可能导致每个环节对需求的反应都存在一定程度的滞后，而这种滞后又会导致波动的放大。
（4）价格波动带来的效应：市场价格的波动也会对整个供应链产生影响，当市场价格上涨时，供应链中的每个环节都会选择增加库存，以应对价格上涨导致的成本压力，而当价格下跌时，又会选择减少库存以避免损失。
供应链中的牛鞭效应
这表明当需求信息在供应链中以订单的形式向上传播时， 它的波动会变得越来越大。这就正如牛仔所使用的长鞭， 顶端的一点小小抖动就会在末梢转化成一条长长的弧线。 宝洁公司因此把这种现象命名为牛鞭效应（bullwhip effect）
一、牛鞭效应的定义
牛鞭效应可用下图直观表示。它比较了一个由用户、零售商、批 发商和生产商组成的四阶供应链中，不同阶段所面临的需求曲线 的变动情况。在图示中，最终用户的需求只有很小的波动，但这 个波动经过零售商订单和批发商订单的层层放大，当最终反映为 生产商的生产计划时，已经与最初的需求几乎看不出任何关联了。
在10:30，雀巢公司再将该建议订单用电子形式传送给家乐福；
然后在10:30-11:00，家乐福公司确认订单并对数量与产品项目 进行必要的修改之后回传至雀巢公司；
最后在11:00-11:30，雀巢公司依照确认后的订单进行拣货与出 货，并按照订单规定的时间交货。
这样，由于及时地共享了信息，上游供应商对下游客户的需 求了如指掌，无需再放大订货量，有效地消除了牛鞭效应。
信息共享，缩减提前期压缩供应链 的流通环节.VMI库存控制
EDI及计算机辅助采购，第三方物 流，有规律的运转
价格波动
高低价格策略，运转和购买不同步 天天低价策略，定制采购合同
短缺博弈 库存责任失衡
比例话的分配方案，无视供应链的 具体情况，无约束的自由退货策略
信息的不确定性
基于销售绩效的分配，实行订货分 级管理策略，“二八”管理，参考 历史数据,信息共享
为此，家乐福的订货业务情况为：
每天9:30以前，家乐福把货物售出与现有库存的信息用电子形 式传送给雀巢公司；
在9:30-10:30，雀巢公司将收到的数据合并至供应链管理SCM系 统中，并产生预估的订货需求，系统将此需求量传输到后端的 APS/ERP系统中，依实际库存量计算出可行的订货量，产生建议 订单；
供应链中的牛鞭效应分析
供应链中的牛鞭效应分析1. 引言1.1 什么是牛鞭效应牛鞭效应是指在供应链中，随着订单向上游传递，需求信号会逐渐被放大，导致供应链中出现波动性增加的现象。
也就是说，由于信息传递和反馈滞后的影响，小的变动在顾客需求端会被放大传递到供应端，使得供应链中的库存水平和生产计划产生波动。
这种现象类似于一根鞭子抽打时的波动，因而得名牛鞭效应。
牛鞭效应通常会导致供应链中的库存持续上升或下降，生产计划频繁变动，造成生产效率下降、成本增加以及供应链中各个环节的不稳定性。
为了解决牛鞭效应带来的问题，供应链管理者需要深入理解其原因和影响，采取有效的应对措施，使供应链运作更加稳定和高效。
【牛鞭效应不仅对企业自身的生产经营带来不利影响，也会影响整个供应链的运作，对供应链管理者来说，了解和应对牛鞭效应是至关重要的。
】1.2 为什么会出现牛鞭效应牛鞭效应是供应链管理中一个常见的现象，其主要原因是由于供应链中信息传递不畅、需求波动大、批发商和零售商之间的订货行为不一致等因素所导致的。
供应链中的信息传递存在滞后和不准确的情况，导致生产商无法准确了解市场需求，从而产生过量或过少的生产。
消费者的需求波动大，也会加剧牛鞭效应的出现。
供应链中的每个环节都会根据前一环节的需求做出反应，而随着信息传递的延迟和失真，每个环节对需求的预测都有可能出现偏差，进而放大供应链中的波动。
批发商和零售商之间的订货行为不一致也是导致牛鞭效应的重要原因。
当零售商的销售情况出现波动时，批发商常常会根据自己的预测而非实际需求进行补货，这使得供应链中的波动更加剧烈。
牛鞭效应的出现是由于供应链中信息传递不畅、需求波动大、批发商和零售商之间订货行为不一致等多种因素共同作用的结果。
2. 正文2.1 供应链中的牛鞭效应原理供应链中的牛鞭效应是指在供应链中出现的需求扭曲现象，表现为随着信息传递到供应链的后段，需求的波动会呈现逐渐放大的趋势。
这种现象经常出现在供应链中的零售商、批发商、生产商之间，造成了库存波动加剧、生产计划失调等问题。
供应链中牛鞭效应的产生和解决方法
供应链中牛鞭效应的产生和解决方法牛鞭效应是指在供应链中，下游需求微小的变化可能会在上游产生巨大的影响。
这种效应在许多供应链中都存在，并且可能会导致库存积压、生产波动和不必要的成本。
下面我们将详细分析牛鞭效应的产生原因以及可能的解决方法。
一、牛鞭效应的产生1.需求预测错误：供应链中的参与者往往根据历史销售数据对未来需求进行预测。
然而，这种预测方法可能并不准确，因为市场状况、竞争环境和其他因素都在不断变化。
当预测需求量高于实际需求量时，供应商可能会生产过多的产品，从而导致库存积压和浪费。
2.批量生产：许多供应商为了降低生产成本，采用批量生产的方式。
这种方式可能会导致供应商在面对小批量订单时无法满足需求，从而引起订单的波动。
3.价格波动：在存在价格竞争的市场中，供应商可能会通过降价来吸引客户。
这种价格波动可能会导致客户订单量的不稳定，从而对供应商的生产计划产生负面影响。
4.提前期过长：当供应链中的提前期过长时，供应商需要预测未来的需求以便安排生产。
然而，由于需求的变化性和不确定性，这种预测往往很难准确。
5.缺乏信息透明度：在供应链中，如果各参与者之间的信息不透明，可能会导致需求信息的失真和扭曲。
例如，当供应商无法准确了解下游的销售情况时，他们可能会过度生产以防止缺货。
二、解决牛鞭效应的方法1.提高预测准确性：通过采用更先进的预测方法和技术，提高需求预测的准确性。
这可以帮助供应商更好地了解市场需求，从而避免生产过多的产品。
2.实施精细化管理：通过对供应链中的各个环节进行精细化管理，降低批量生产和价格波动的影响。
例如，通过实施精益生产、六西格玛等方法，提高生产效率和产品质量。
3.建立稳定的定价策略：供应商可以通过建立稳定的定价策略来减少价格波动对订单量的影响。
这可以帮助客户更好地预测产品价格，从而减少订单量的波动。
4.缩短提前期：通过缩短提前期，供应商可以更好地应对市场需求的变化。
这可以通过采用更先进的生产技术和管理方法来实现。
关于供应链管理中的“牛鞭效应”
关于供应链管理中的“牛鞭效应”1. 简介供应链管理是现代企业运营中至关重要的一环。
在供应链中，各个环节之间的信息流动和物流流动紧密相连，任何一个环节的变动都可能引发一系列连锁反应。
牛鞭效应，也称为供应链扭曲效应或供应链放大效应，是指在供应链中需求信号不断放大，产生供需失衡的现象。
本文将从牛鞭效应的定义、原因和影响以及减缓牛鞭效应的方法进行探讨。
2. 牛鞭效应的定义和原因牛鞭效应是指供应链中上游环节的需求变动在向下游环节传递时会放大，导致供需失衡的现象。
简单来说，需求的小波动会在供应链中不断放大，形成需求的扭曲。
牛鞭效应的原因可以归结为以下几点：2.1 订单批量和频率的波动供应链中的每个环节都会根据之前的订单情况和销售数据来进行生产和补货。
一旦订单批量和频率发生波动，供应链中的各环节都会根据这些变动进行调整，从而导致整个供应链的稳定性受到影响。
2.2 信息传递延迟和不准确性信息的传递延迟和不准确性是牛鞭效应的另一个重要原因。
在供应链中，从上游到下游的信息传递需要时间，而且在传递过程中可能会出现误差。
这样就会导致下游环节对需求的反应出现滞后，进而放大需求的波动。
2.3 市场需求的不确定性市场需求的不确定性也是导致牛鞭效应的因素之一。
随着市场的变化，消费者需求也会发生变化，一旦市场需求发生波动，供应链上的各个环节都可能出现供过于求或供不应求的情况，进而引发牛鞭效应。
3. 牛鞭效应的影响牛鞭效应会对供应链管理产生一系列的影响，包括：3.1 库存管理问题牛鞭效应会导致供应链上下游之间的库存数量不平衡。
上游环节由于需求的波动会导致反应不及时，进而形成过剩的库存；而下游环节由于需求波动的放大会导致供应不足，从而造成断货等问题。
3.2 交货延误和交货不准时由于牛鞭效应中信息的滞后和不准确性，供应链中的交货时间会受到影响，交货延迟和交货不准时的问题会相应地出现。
这会严重影响客户的满意度和企业的声誉。
3.3 成本的增加供应链中的牛鞭效应会导致成本的增加。
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牛鞭效应案例分析摘要本文阐述了“牛鞭效应”的定义，“牛鞭效应”是指需求信息在从供应链下游传向上游的过程中发生的放大现象，介绍了“牛鞭效应”的提出以及以前的一些研究成果。
本文还具体的说明了“牛鞭效应”在供应链中将消费需求一级一级的放大，导致生产商无法计算产量，对各级经销商都产生了影响。
“牛鞭效应”的产生原因主要有六种，分别是：需求预测；库存策略；流通环节；提前期；促销策略；短缺博弈行为。
文章详细说明了这六种原因如何产生“牛鞭效应”，以及它所带来的危害：（1）从分销商到生产商接到的订单的变动性要比顾客需求的变动性大得多, 使得生产企业进入无序状态, 无法了解市场真正的需求量；（2）当某种产品大量销售时, 供应链的库存却无法做到迅速减少, 造成流动资金的大量占用和固定资产利润率低下；（3）各个节点企业从自身利益出发, 而不是从整个供应链的运作考虑, 因此导致整个供应链的利益很难维护；（4）由于“牛鞭效应”而导致供应链节点企业之间的不信任增加, 合作最终变成短期行为, 不利于供应链联盟的形成和发展。
“牛鞭效应”的弱化方法有：提高最终用户需求信息的透明度；缩短提前期；减少供应链的流通环节；减少价格的波动；建设起战略性伙伴关系。
这几种方法会在一定程度上弱化供应链中的“牛鞭效应”。
关键词：牛鞭效应；供应链；危害；弱化方法。
一、“牛鞭效应”的定义1.1 名称英文名称：Bullwhip effect，在管理学上俗称“牛鞭效应”，动力系统中常称为“蝴蝶效应”。
1.2 定义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的时候，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。
由于这一现象很像我们在挥动牛鞭时，只要手腕稍稍用力，鞭梢就会出现大幅度的摆动，所以被人们形象的称之为“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。
1.3 概念的提出与研究工业动态学之父Forrester 在其1961 年出版的《工业动力学》一书中最早提出了“牛鞭效应”现象，Forrester 通过列举一系列的例子证实该效应的存在，并从工业动力学的角度指出它是组织行为变化的结果。
也就是说，根据工业组织随时间动态变化的行为特点，得出这种效应是供应链系统成员之间在订货、采购、运输和生产等过程中存在时滞的结果，即一个组织所采用的基本形式和政策导致了供应链中的“牛鞭效应”。
随后，在20 世纪80 年代，J.D.Sterman 设计了一个非常著名的“啤酒游戏”实验，目的是对“牛鞭效应”进行分析。
在该实验中，扮演生产者和销售者角色的人们唯一的目的就是尽量做好自己的本职工作：如果需要啤酒，就向自己的上游发住订单。
客户如有个较小的需求波动，如增加十箱啤酒，一级批发商可能就要增加三十箱，依次波及二级批发商、供应商。
由于零售商和批发商不断的追加订货数量，导致啤酒厂供不应求，而当啤酒厂做出调整，诸如增购生产设备等，零售商又意识到实际客户的需求并没有增加多少，于是停止要货，最终造成啤酒工厂、批发商、零售商的库存大量积压。
在啤酒游戏中，任何一方的意图都是善良的，满足客户并使利润最大化，然而正式这种常规的思维方式导致了需求的变异性放大，这证实了供应链中存在着“牛鞭效应”。
Sterman 认为这样的结果是实验者的非理性行为导致的。
到20 世纪90 年代，Towill 和Lee 等学者的对“牛鞭效应”进行了更为系统的研究。
Towill 通过模拟发现，需求信息的变化幅度每经过一个环节就会变化一倍多，生产商从中间环节获得订单后，对市场需求的预测幅度几乎是初始的8倍之多，证实了库存管理方式对供应链信息扭曲的影响。
斯坦福大学的Lee 教授等人对供应链中信息扭曲这一现象作出了更为形象的描述，并采用简单的数学模型证明了供应链成员是理性的并且作出的决策是最优的，而“牛鞭效应”是供应链内部理性参与人之间战略性行为互相影响的产物。
研究结果提出，可以通过改变供应链内部组织的基础设施和相关过程来控制“牛鞭效应”。
Lee 的模型还对“牛鞭效应”产生的原因进行了系统的研究，得出了导致“牛鞭效应”的四种原因：需求预测、交易博弈、批量订货、价格波动。
1995 年，美国的保洁公司（P&G）在研究Pampers 牌一次性婴儿纸尿裤的市场需求时发现，该产品的零售数量是相当稳定的，波动性并不大。
但在考察分销中心向她的订货情况时，吃惊地发现波动性明显增大了，其分销中心说，他们是根据汇总的销售商的订货需求量向她订货的。
她进一步研究后发现，零售商往往根据对历史销量及现实销售情况的预测，确定一个较客观的订货量，但为了保证这个订货量是及时可得的，并且能够适应顾客需求增量的变化，他们通常会将预测订货量作一定放大后向批发商订货，批发商出于同样的考虑，也会在汇总零售商订货量的基础上再作一定的放大后向销售中心订货。
这样，虽然顾客需求量并没有大的波动，但经过零售商和批发商的订货放大后，订货量就一级一级地放大了。
在考察向其供应商，如3M公司的订货情况时，她也惊奇地发现订货的变化更大，而且越往供应链上游其订货偏差越大。
这就是营销活动中的需求变异放大现象，人们通俗地称之为“牛鞭效应”。
类似的现象也在惠普、IBM等跨国企业中得到了印证。
二、供应链中的“牛鞭效应”2.1 供应链战略供应链战略经常可划分为推动型系统和拉动型系统, 这源于20 世纪80 年代的制造业革命。
在一个推动型供应链中, 制造商利用从零售商仓库接到订单来预测顾客需求, 各个节点企业是根据预测来进行决策, 因此无法真实地反应市场需求, 容易形成“牛鞭效应”。
一个推动型供应链如图1所示:订单产品产品图 12.2 供应链中的“牛鞭效应”在一条供应链中，消费市场需求的一点点变化都会被一级级放大到制造商、首级供应商、次级供应商那里。
例如计算机市场需求预测轻微增长2%，放大到戴尔（制造商）时可能成了5%，传递到英特尔（首级供应商）时则可能是10%，而到了替英特尔生产制造处理器的设备商（次级供应商）时则可能变为20%。
简单来说，当经营者接到消费者发出的订单后，会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。
订单的传递和货物的运送都需要两个经营周期，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”。
如图2所示：图22.3 “牛鞭效应”的影响2.3.1 “牛鞭效应”产生影响的原因“牛鞭效应”其实是在下游企业向上游企业传导信息的过程中发生信息失真，而这种失真被逐级放大的结果，从而波及到企业的营销、物流、生产等领域。
“牛鞭效应”成因于系统原因和管理原因，它们的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，导致对市场变化的过激反应。
当市场需求增加时，整个供应链的产能增加幅度超过市场需求增加幅度，超出部分则以库存形式积压在供应链不同节点。
一旦需求放缓或负增长，大量资金和产品将以库存形式积压，整个供应链可能资金周转不良，严重影响供应链的良好运作，甚至导致企业倒闭，尤其是处于供应链末端的小企业。
以思科为例，2000年前后网络经济泡沫破灭，直接导致注销高达24亿美元的库存。
以半导体设备制造行业为例，2000年前后经济泡沫后的大量库存，直到2002年才处理完，各大公司动辄注销几千万美元的过期库存。
对众多的次级、次次级供应商而言，则意味着没有新订单，没有新的营业收入，无法维持运营。
结果是大批供应商处于崩溃边缘，大幅裁员，甚至难逃破产厄运。
2.3.2 “牛鞭效应”对于市场的影响对市场的响应速度而言，“牛鞭效应”表明，越是处于供应链后端，企业响应速度越慢。
其结果是，当市场需求增加的时候，供应商往往无法支持制造商；而当市场需求放缓时，供应商则往往继续过量生产，造成库存积压。
由于“牛鞭效应”，伴随着过量生产的是整个供应链的生产能力过度膨胀。
一旦经济不景气，整个供应链被迫大幅削减人员，关、停、并、转设备。
2.3.3 “牛鞭效应”对于宏观经济的影响对整个宏观经济而言，“牛鞭效应”可以解释为什么有些行业比另一些行业提前衰退，或滞后复苏。
拿半导体行业而言，供应链前端的芯片制造业先于后端的设备制造业衰退；而后者则滞后于前者复苏。
而对于单个企业而言，当经济复苏的时候，不但要动员自身的生产能力，更重要的是动员各级供应商。
这是因为由于“牛鞭效应”，后端供应商往往受到更大的经济影响，面临更大的财政压力，从而更难也更不情愿扩张生产能力。
在行业腾飞、经济景气时，往往由于后端供应商没法及时扩张而影响整个供应链的销售业绩。
三、“牛鞭效应”放大现象的计算案例分析例: 假定在一个简单的供应链中, 每个节点企业在仓库中都存放着7天所需的货物, 即: 每个节点企业从其上游供应商那里购买足够的材料以使得它的存货满足7 天的需求, 对某种产品的需求一直稳定在每7 天100 单位, 如果某一个7天最终客户的需求比平时多了5单位, 假设配送非常迅速, 我们可以见证“牛鞭效应”对整个供应链的影响。
给定条件: 每7天供应链的需求为100 单位;需求: 等于下一环节客户购买的数量;每个7天开始时的初期库存: 必定等于前一个周期的期末库存;每个周期的期末库存: 必定等于本周的需求;购买的单位数: 等于需求加上库存中的任何变化;购买量=净需求+ ( 期末库存—初期库存) ;具体计算结果如表1 所示:分析以上计算案例, 在第二周客户的需求增加 5 个单位时, 由于“牛鞭效应”, 信息的扭曲和放大, 导致生产商生产产量提高到了180 个单位, 而当第三周客户的需求恢复正常时, 生产商的产量变为0 单位; 当客户需求在第三周恢复到原来的100单位时, 要使得生产商恢复到100 单位的生产量, 一直要持续到第七周, “牛鞭效应”才会消失。
四、“牛鞭效应”的产生原因4.1 需求预测在供应链中, 上游节点主要依赖下游节点的定单作为需求预测的依据。
利用下游节点的定单来预测需求是导致“牛鞭效应”的主要原因之一。
当下游节点发出定单时, 上游节点以此作为未来需求的信号, 根据这一信息, 上游节点调整其需求预测并向其上游节点发出定单。