啤酒游戏-牛鞭效应小组报告
“啤酒游戏”实验报告（精选五篇）
“啤酒游戏”实验报告（精选五篇）第一篇：“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”。
缓解供应链中的“牛鞭效应”现象的主要方法如下：（1）缩短供货时间供货时间长短影响到销售商的安全库存的多少，也影响到销售商的订货量的增加。
基于啤酒游戏对牛鞭效应的思考
基于“啤酒游戏”对“牛鞭效应”的思考“牛鞭效应”是指供应链上的信息流从最终客户向原始供应商传递的时候，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，是供应链中普遍存在的现象。
“牛鞭效应”的存在直接加重了供应商的供应和库存风险，扰乱生产商的计划安排与营销管理秩序，导致生产、供应、销售的混乱，解决“牛鞭效应”难题是企业正常营销管理和良好的顾客服务的必要前提。
“啤酒游戏”是麻省理工学院斯隆管理学院在20世纪60年代率先开发的，模拟一条啤酒供应链上零售商、分销商和啤酒厂营销主管的决策情况对供应链的巨大影响。
游戏通过零售商、分销商和啤酒厂各自从自己的角度叙述故事的经过，我们能够看到在“啤酒游戏”中，不是有人把事情搞砸，让大家陷入困境的罪魁祸首并不存在，三个角色的意图都是好得不能再好：想服务好自己的顾客，希望产品能在系统中顺利流通，想避免问题的出现。
每个角色都带着良好的动机符合逻辑的对接下来的事情进行预测并做出决定，没有谁不是尽职的人，但危机还是发生了。
“啤酒游戏”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。
1.牛鞭效应导致啤酒厂盲目生产，加大生产成本啤酒厂过分依赖分销商的销售订单进行产品预测、控制库存及安排生产时间，由于牛鞭效应的存在，导致啤酒厂“情人啤”需求信息过分放大，啤酒厂盲目的加班加点加大生产，以至于“情人啤”库存增加。
同时为了及时满足突然增加的需求，啤酒厂必须加班加点的生产，甚至新建工厂，导致产品成本增加，还可能无法保证产品的质量。
2. 牛鞭效应导致供应链上各厂商库存积压牛鞭效应导致供应链上各厂商库存积压，特别是对于啤酒厂来说，需求严重被放大，库存产品积压严重。
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”中的啤酒厂营销主管可能辞职，但危机如果影响工厂的运转，后果将是灾难性的，可能导致裁员或是工厂倒闭。
供应链管理实验报告——啤酒游戏(一)
牛鞭第一次实验报告----德国黑啤组（一）实验内容：模拟生产-销售供应链。
（二）实验目的：通过实验，探究下游(顾客)需求量的变化对上游(工厂)的影响，验证牛鞭效应，即一种供应链上的需求变异放大的现象。
信息流从最终客户端向原始供应商端传递，无法有效的实现信息的共享，使得信息扭曲而逐级放大，导致了需求信息出现越来越大的波动。
（三）实验过程：五个同学分别模拟供应链中的顾客，零售商，批发商，分销商以及生产商。
各级以一周为单位，通过下游的订单量综合自己的库存量，决定向上游的需求量（有两周运输延迟）。
模拟50周并记录数据。
（四）各级商家独立数据分析（1）顾客：前四周需求为4，之后为8。
（2）零售商数据分析：1. 起初三周由于顾客订单数目很少，零售商的订单数目都很少，平均数为3。
2. 从第四周开始顾客订单数开始增多，相应的零售商订单也随之增多。
3. 在顾客订单数目稳定的情况下，零售商由于缺货量越来越多，导致订单数目高居不下。
4. 当姗姗来迟的存货开始增多时，零售商均减少订单或持续几周订单数目为零。
第二轮供货紧张开始，但是这次零售商们增加订单的幅度没有上一次多。
（3）批发商数据分析：1.三个批发商的库存都在8-9天开始由有库存转变到缺货，在18天左右缺货的数量达到最高，然后库存又开始上升，到25天左右达到极值2．批发商的订单变化基本是和库存变化呈负相关的关系，即库存多时少订单，缺货时会多订单3.游戏中亏损最小（库存的最大缺货数和最大库存数小）的小组批发商的库存呈现周期变化了差不多3.5个周期，而中间的批发商呈现了2.5周期，表现最差的批发商甚至连两个个周期都没有经过（一个周期指库存变化由有库存到缺货再到有库存）（4）分销商数据分析：1.以第三组数据来看，分销商库存数量和发出订单的关系是强的反相关线性关系。
即库存越多订单越少；库存越少，订单越多。
2.从三组数据以及最终结果来看，波动幅度越小频率越大，因信息闭塞导致的损失越小。
“啤酒游戏”实验报告
（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。
通过集中实际需求信息，为供应链各级企业提供的顾客需求的全部信息,实现信息共享,是减少整个供应链的不确定性，也是减少和消除“牛鞭效应”最常用的方法。销售商通过销售时点信息系统采集顾客的实际购买量，在通过专用的信息网传入供应链的数据中心,数据中心可在很短时间内更新一次数据，这是没有任何放大和扭曲的最终需求量,数据中心对这些需求量进行分类汇总，供应链上各级供应商都有权进行数据中心分享这些信息,这样他们就能更及时更准确地掌握市场需求的真实变化,预先安排，降低“牛鞭效应”。
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”。
缓解供应链中的“牛鞭效应”现象的主要方法如下:
（1)缩短供货时间
供货时间长短影响到销售商的安全库存的多少，也影响到销售商的订货量的增加。缩短供货反应的时间,安全存货量就会下降,销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,同时通过多频率小批量联合送货方法，努力将供货时间缩短到最短,减弱“牛鞭效应”。
啤酒游戏实验报告总结
总结
批发商拥有大量的货物，只进行批量出售货物，但不提供 零售业务，而且出售的物品的价格会比市场零售价格低。
批发商通过广泛地接触不同的生产商，可以高效率地采购、 配置多种产品；迅速把产品供应给零售商和生产企业，提 高顾客的采购效率。同时由于批发商备有充分的库存，可 以迅速发货，并提供相关的运输服务保证。批发商购进产 品后，承担了经济风险。如生产供求和价格变动带来的风 险，产品运输和保管中的风险，预购和赊帐中的呆帐风险。 夹在供应商和零售商两者之间，能有效的提供有关竞争者 的产品、服务以及价格变化等方面的信息。
批发商
汇总表（不包含利润）
批发商1汇总表 60 50 40 30 20 10 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
订货总量 发货总 初期库存 期末库存 订货量
数据分析
我们制定的新单轨迹与接收下游的新订单基本相符。 没有期初缺货现象，期末库存和期初库存从第五周开 始便大幅度下降，但能够及时向下游按订单发货。从 第十二周开始，库存无法满足下游的订货量，导致缺 货现象的产生。作为批发商，我们的决策第一个失误 在于第一天由于害怕过少的库存成本而急切制定新订 单，没有估计到顾客的需求量，大批量的订货造成库 存成本增加，也没有考虑到从订单的发出到接到货物 需要一定的反应时间。而后半时期，为了降低库存成 本的持续增加，向上游发放的订单急剧减少，又造成 了一度的缺货现象的发生，没有从库存与下游需求量 两者供求关系中思考问题。
将零售商 批发商 制造商 各自相对应的时期的 期末库存放在一起对比
将零售商、批发商、制造商同时期各自的利润 进行对比
将市场需求与零售商订货 批发商 订货 制造商计划生产值进行对比
啤酒游戏实验报告结论(3篇)
第1篇一、实验目的达成1. 通过模拟啤酒生产、销售、消费供应链的运作，参与者充分了解了供应链系统的组成、供应链系统不同节点之间的关系、供应链中库存的特点、及牛鞭效应、库存持有成本和缺货成本的知识。
2. 参与者通过实训，充分理解了供应链管理的系统化思想。
3. 实验扩大了参与者的思考范围，使他们了解到不同角色之间的互动关系，深刻认识信息沟通、人际沟通的必要性。
4. 参与者突破了固有的思维方式，以结构性或系统性的思考找到了问题，并找到了改善的可能。
5. 实验使参与者认识到团队合作的重要性。
二、牛鞭效应的影响1. 实验结果显示，牛鞭效应对整个供应链产生了严重的危害，导致库存成本和缺货成本增加。
2. 由于信息不对称，下游厂商在需求变化时，为了减少缺货风险，往往选择多订货，导致上游厂商生产过剩。
3. 牛鞭效应使得供应链各环节之间的库存水平波动加剧，增加了供应链的成本。
三、抑制或消除牛鞭效应的关键因素与方法1. 加强供应链各环节之间的信息共享，提高供应链透明度。
2. 采用先进的供应链管理技术，如需求预测、库存优化等。
3. 建立有效的沟通机制，促进供应链各环节之间的协作。
4. 实施合理的库存管理策略，如采用安全库存、经济订货批量等。
5. 培养供应链管理人才，提高供应链管理水平。
四、实验总结啤酒游戏实验是一项具有很高实用价值的供应链管理培训工具。
通过实验，参与者深刻认识到了供应链管理的重要性，以及牛鞭效应的危害。
同时，实验也为参与者提供了抑制或消除牛鞭效应的有效方法，有助于提高供应链的效率和竞争力。
在今后的供应链管理实践中，我们应该充分借鉴啤酒游戏实验的经验，加强供应链管理，提高供应链的整体水平。
第2篇一、实验概述啤酒游戏实验是一项经典的供应链管理模拟实验，旨在通过模拟供应链的运作过程，让学生了解供应链系统的组成、不同节点之间的关系、库存特点以及牛鞭效应、库存持有成本和缺货成本等知识。
本实验分为多个阶段，参与者分别扮演零售商、分销商、批发商和制造商等角色，通过订单送货程序进行沟通，最终实现供应链的运作。
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。
供应链管理-啤酒游戏实验报告 - 牛鞭效应
《供应链管理》啤酒游戏实验报告第（）组实验报告实验项目名称啤酒游戏所属课程名称供应链管理实验日期 2012年10月18日实验概述【实验目的及要求】1. 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2. 认识供应链中需求异常放大现象（即“牛鞭效应”）的形成过程3. 分析“牛鞭效应”的产生原因4. 找出减少“牛鞭效应”的方法5．每个角色根据客户需求和经营数据，制定订货策略，向供应商订货6．每个角色计算自己的经营业绩7．每个小组画出订货需求变化曲线图，揭示“牛鞭效应”8．分析“牛鞭效应”的产生原因9．分析策略改进后“牛鞭效应”的变化10．找出减少“牛鞭效应”的对策【实验原理】牛鞭效应，是经济学上的一个术语，指供应链上的需求变异放大现象，是信息流从最终客户端向原始供应商端传递时，由于无法有效地实现信息的共享，使得信息扭曲而逐级放大，导致了需求信息出现越来越大的波动。
此信息扭曲的放大作用在图形上很像一根甩起的牛鞭，因此被形象地称为牛鞭效应。
可以将处于上游的供应方比作梢部，下游的用户比作根部，一旦根部抖动，传递到末梢端就会出现很大的波动。
简而言之，牛鞭效应指沿着供应链上游移动，需求变动程度不断增大的现象。
从而导致安全库存大量增加。
实验内容【实验方案设计】1、三人组成团队小组，第一次游戏的第一轮开始。
2、零售商根据消费者需求数量（纸牌随机点数）和相关经营数据，制定订货策略，向批发商发出订货。
3、批发商根据零售商需求数量（零售商订货数量）和相关经营数据，制定订货策略，向制造商发出订货。
4、制造商根据批发商需求数量（批发商订货数量）和相关经营数据，制定生产计划，进行生产。
5、第一轮结束，下一轮开始，依次进行，每轮都要重复步骤3、4、5，直到系统提示本次游戏停止。
6、第一次游戏结束。
7、提前期缩短后进行第二次游戏，游戏过程与第一次游戏相似，只是在途时间为1天。
8、信息共享后进行第三次游戏，游戏过程与第二次游戏相似，只是每个角色能够看到供应链上其他角色的相关信息。
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指导老师：王宝花供应链与物流管理实验报告2012年10月15日《供应链与物流管理》实训课
牛鞭效应
实
验
报
告
小组成员与分工：
马韦龙：零售商实验；数据分析与汇总
袭墨：制造商实验；数据分析与汇总
吴凡：信息共享实验；数据分析与汇总
左杨：数据分析与汇总；实验报告撰写
2012年10月15日
指导老师：王宝花供应链与物流管理实验报告2012年10月15日
目录
一、实验目的 (3)
二、小组报告 (3)
（一）零售商实验 (3)
1．实验数据表 (3)
2．软件输出的综合图表 (8)
3．结合具体操作结果分析说明牛鞭效应是否有所降低及其原因 (10)
（二）制造商实验 (10)
1．实验数据表 (11)
2．软件输出的综合图表 (15)
3．结合具体操作结果分析说明牛鞭效应是否有所降低及其原因 (18)
（三）零售商与制造商角色扮演的比较 (18)
1．需求上的异同 (18)
2．订货决策的异同 (18)
3．牛鞭效应的异同 (18)
（四）信息共享实验 (19)
1．实验数据表 (19)
2．软件输出的综合图表 (23)
3．结合具体操作结果分析说明牛鞭效应是否有所降低及其原因 (26)
4．总结信息共享的重要性 (26)
三、总结供应链库存和采购的优化策略 (26)
一、实验目的
1．练习使用beergame（啤酒游戏）软件，验证供应链中的牛鞭效应；
2．练习使用各种库存策略；
3．寻找供应链库存和采购优化的策略，理解供应链信息共享及供应链集成的必要性。
二、小组报告
（一）零售商实验
1．实验数据表
本周预计到货记录表(delay1)
下周订单预测表（由上表进行预测）
本周发货记录表（you supplied:）
下周订货表（enter your order:）
2．软件输出的综合图表
（1）各种数据的图表graphs
（2）各角色的订单数据分布reports以及四角色的summary report，各角色的总成本total cost
（3）最后一周数据
3．结合具体操作结果分析说明牛鞭效应是否有所降低及其原因
作为零售商，我们使用的s-S策略，当产品逐渐被销售者接受或者背弃时，其需求量值是也是波动变化的，受缺货威胁和货品积压的影响时，往往面对成本上升压力的时候，我们会有针对性的改变其安全库存设定的值，其向上游供应商订货量也会发生改变，以缓解自身成本上升的压力。
在实验进行先期开始过程中，得知缺货的成本要远高于货品积压，所以更惧怕货源无法满足消费者，尽可能缩短订货周期以应对延时到货所带来的不确定的影响，可依然无法解决企业总成本的上升。
当认识到此点时，我们才开始理性预测判断订货量以及订货周期，从以往需求量来更理性预测接下来的需求，适当调整安全库存以及订货周期，将库存量控制在5-16之间，以应对市场波动。
（二）制造商实验
1．实验数据表
本周库存记录表（inventory）
下周订单预测表（由上表进行预测）
订货策略表
2．软件输出的综合图表（1）各种数据的图表graphs
（2）各角色的订单数据分布reports以及四角色的summary report，各角色的总成本total cost
（3）最后一周数据
3．结合具体操作结果分析说明牛鞭效应是否有所降低及其原因
发生了牛鞭效应。
我们几次改变了制造商向上游订货的策略中的数值，其原因核心原因是下游企业的订货量和订货周期保持不了稳定。
如当下游企业的需求量我方库存量无法满足时（整条供应链货源紧张），其会故意夸大其企业的需求量（不断的订货）来更先及更多的货品供应，这也误导了制造商所预估的整条供应链实际需求量，更会夸大向上游订货的预测量。
或者是出于价格的因素，集中大批量购得相对低廉的货物。
企业为了满足这短期需求峰值，也出于对企业成本的考虑，我们改变了安全库存、订货量、以及订货周期，整条供应链的货源趋于平稳时，零售商向上游企业订货量也趋于理性，其造成的结果时越上游的企业库存压力上升，因为他们都处于信息传递的后方，有一定的信息传递延迟，无法了解到整条产业链需求信息，就算立即改变策略，也会延时产生效果，再加上之前的信息延迟，企业成本上升也不可避免。
总体上看就会发现，前期生产数量波动明显大于后期的浮动。
越上游的企业，这种现象就越明显。
（三）零售商与制造商角色扮演的比较
1．需求上的异同
由于零售商面向的是顾客，所以其需求来源也来自与顾客。
顾客要多少货，它就要向其上游批发商要货。
而制造商的需求则是由分销商、批发商、零售商与顾客共同决定的。
当顾客把订单给零售商时，零售商根据库存多少以及订单多少决定需要从批发商进货多少，批发商再根据自己库存向分销商要货，分销商最终根据自己库存向制造商要货。
所以其需求是复杂的。
2．订货决策的异同
对于零售商来说，我小组在实验的时候采用的是s-S订货法，即确定零售商的最低库存与最高库存。
当库存货物低于最低库存是，我们将补充货物至最高库存，从而保证仓库中的货物总在最低库存与最高库存间变动。
但最低库存与最高库存的制定是根据自己仓库大小与订单数量所决定的，初期制定的4-20的限制超过了订单数量，造成了货物堆积，于是我们更改库存限制，降低为5-16，从而有效控制了库存，降低库存成本。
对于制造商来说，其订货决策相当于生产决策，是根据上游供应链返回的信息去制定的。
在此次试验中，我组采用的是s-S策略。
并在操作期间更改了2次生产策略，第一次为 s=4, S=200，更改为s=10, S=200。
第二次是将其再次更改为s=5, S=200，从而尽量避免牛鞭效应带来的影响，降低不必要的消耗与损失。
3．牛鞭效应的异同
牛鞭效应在零售商上的最直接表现为前期库存不足，缺货严重，顾客下达的订单无法及时完成，从而大量进货，并在中期时积压大量货物，造成库存紧张，增加了库存管理费用，减少了流动资金，造成了不必要的损失。
牛鞭效应在制造商上的最直接表现是初期订单过少，使得制造商的工厂闲置，浪费人力物力资源。
然后中期突如其来的大批订单，使得工厂无法正常运作，加班加点工作之余，无法保证货物质量，并无法正常交接货物，造成断货。
（四）信息共享实验
1．实验数据表
本周库存记录表（inventory）
本周缺货记录表（and backorder of:）
订货策略表
2．软件输出的综合图表（1）各种数据的图表graphs
（2）各角色的订单数据分布reports以及四角色的summary report，各角色的总成本total cost
（3）最后一周数据
3．结合具体操作结果分析说明牛鞭效应是否有所降低及其原因
此阶段我们选择了制造商作为操作对象，对其实行了信息共享技术。
通过信息共享，我们可以知道在物品生产销售过程中，分销商、批发商以及零售商的在途和仓库货物信息，从而可以根据这些信息对订单进行调整，而不是一味根据下游订单去下单生产货物。
这有效避免了由下游不定因素而引起的大规模的牛鞭效应，降低了生产成本以及库存成本。
4．总结信息共享的重要性
牛鞭效应的存在增大了供应链各个层次的库存，相应增加了整个供应链的成本。
牛鞭效应的源头是市场需求的波动。
存在需求波动的情况下，牛鞭效应是不能消除的，只能采取一定的措施来降低牛鞭效应带来的危害。
通过信息共享可以有效地抑制牛鞭效应，与此同时在一定程度上降低了供应链的总成本。
通过加强供应链各节点企业间的联系与合作，使企业提高对市场变化的适应能力，改善企业生产和管理的柔性，从而提高企业竞争力，形成由顾客需求驱动的无缝联接，实现良好的协调，降低供应链成本，消除信息波动放大的牛鞭效应。
三、总结供应链库存和采购的优化策略
在信息数据在整条供应链无法共享时，各个角色都会出于己方利益进行相互博弈，其往往造成的结果就是企业在人力、物力方面压力上升，相应的成本发生波动，打乱企业正常的生产、经营、运作秩序。
通过对游戏各环节的分析，不断地调整和反复试验，我们了解到造成牛鞭效应的主要原因是：
（1）需求预测修正，即当供应链的成员采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。
（2）价格波动。
（3）订货提前期的存在，需求是随机的，运输需要时间，无论何时订货，上游要满足下游的订单总要有一个固定的交货提前期。
（4）市场需求的不确定性。
为此，我们提出了以下解决方案：
（1）信息共享
不了解实际的最终产品市场需求是订货持续扩大的最主要原因。
如果上游的供应商能够获得直接的市场销售数据，同时下游经销商能够共享供应商的库存水平、生产能力，所发出的订单就会更加明智而准确，相应的库存和缺货成本自然减小了。
（2）缩短提前期
我们还发现提前期也是造成牛鞭效应放大的原因之一，如提前期缩短了，订货的灵活性增加，库存量可以得到更好的保障，也降低了相应的成本压力。
而缩短提前可以有订单外包及优化物流的方式来解决。
（3）有效预测需求
为应对此种问题，企业应更注重深化数据收集及分析，准确把握供应链的一般规律，当然用信息共享的方式可以更好实现整个过程，可以有效规避下游企业夸大订单数量的恶意行为。