牛鞭效应的成因与弱化
供应链：牛鞭效应现象及其对策
供应链：牛鞭效应现象及其对策摘要：本文介绍了牛鞭效应的发生现象及其理论依据。
介绍了其产生原因以及缓解办法，并提出了利用供应商管理库存的解决措施。
关键词：牛鞭效应；供应链管理；供应商管理库存牛鞭效应是供应链管理中不可避免的现象，自20世纪此类现象被发现，该现象的产生原因就一直被研究，而且很多研究者已经提出了相关对策。
本文对于牛鞭效应进行了简要介绍并提出了最新的解决方法。
一、牛鞭效应的介绍牛鞭效应由英文“bullwhip effect”而来，是对需求信息扭曲在供应链中传递的一种形象的描述。
因为这种形象与我们在挥动鞭子时手轻微用力，鞭梢就会出现大幅摆动的现象类似，故形象描述为“牛鞭效应”，即需求放大效应。
牛鞭效应的基本思想是：当供应链上的各节点上的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。
当信息达到最源头的供应商时，其所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。
关于牛鞭效应有一个经典的案例，某着名公司在考察其某种产品的订购分布的规律时发现，虽然最终消费者对于该产品的消费比较稳定，零售商的销售波动也不大，但厂家从经销商那里得到的订购量却出现大幅波动，受到此类的信息扭曲的影响，厂家向供应商的订货量波动幅度就更大。
同样，许多企业也发生这种供应链上最终用户的需求沿供应链上游前进过程中波动程度逐级放大的现象。
在萨斯期间，我国国民大量的购买口罩、消毒水等抗病毒物品，而这种需求在零售商那里得到反映。
很长一段时间，零售商大量的购入口罩、消毒水这些抗病毒物品。
但当萨斯接近尾声时，这些物品大量的囤积，以至于零售商不得不花精力来处理这些物品以免库存大量增加。
而对于供应商而言，因为受到零售商利好消息的影响，也大量的购入生产原料，加大马力生产，最终由于萨斯的很早的结束，如口罩、消毒水这些抗病毒物品库存大大的增加。
为了降低此类抗病毒物品的库存，许多零售商不得不进行折价甩卖活动。
牛鞭效应的成因及治理
牛鞭效应成因与治理1•“牛鞭效应”的含义牛鞭效应(Bullwhip effect)也叫信息曲解(information distortion)现象，指的是当供应链上的一种需求变异突然放大时，由于信息流从最终客户端向原始供应商端传递时，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。
这种信息扭曲的放大作用在图形显示上很像很一根甩起的赶牛鞭，因此被形象地定义为“牛鞭效应”。
2.牛鞭效应的危害牛鞭效应导致需求信息失真，扭曲的信息使供应链中的成员对市场和顾客的预测出现偏差，如果不能缓解牛鞭效应，很可能导致企业领导者决策失误。
可以说，牛鞭效应所带来的危害程度要超过一般管理者的预期。
牛鞭效应及其引发的失调对供应链的运营业绩有较大的负面影响，不仅增加了成本，降低了反应能力，而且不利于在供应链内部建立合作伙伴关系，从而导致整个供应链利润下滑。
二、供应链牛鞭效应的成因分析1.供应链的组织结构一般地说，供应链越长，处于同一节的企业越多，供应商离消费者越远，对需求的预测越不准。
同时经过各环节的传递及各企业安全库存的多层累加，需求资讯的扭曲程度越大，“牛鞭效应”越明显。
“牛鞭效应”产生的根本原因在于供应链各个环节的信息不对称，导致信息最终的无限放大，从而产生牛鞭效应。
由于供应链的各个企业是独立的个体，存在各自的利益目标。
供应链上参与者的利益目标和供应链最优化决策往往是互相制约和影响的，最终导致代理方在传递信息时按照自己最优而委托方次优的标准进行选择。
2.需求预测的不准确性企业一般都利用过去的市场需求来预测未来的市场需求，这样就很容易导致需求信号被不断放大。
供应链每一节点企业都会对其生产日程，生产能力，存货控制，以及物料需求进行计划和预测，预测的基础则是这一企业直接的顾客。
因此，供应链中任何一个买方发现产品需求量在某个时期增加时，就会认为这是未来需求增加的预兆，从而就会大幅度地增加订货量。
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。
简述牛鞭效应产生的原因及缓解方法
简述牛鞭效应产生的原因及缓解方法牛鞭效应是指在供应链中因为信息传递延迟和预测不准确而产生的波动放大现象。
它得名于牛鞭的形状，因为供应链中的波动会像鞭子一样不断放大。
牛鞭效应产生的原因有以下几个方面：1. 信息延迟：在供应链中，信息的传递需要时间，包括订单信息、库存信息和销售信息等。
如果信息传递的时间长，供应链上的各个环节就难以及时作出调整，从而导致波动的放大。
2. 预测不准确：供应链中的每个环节都需要根据需求预测来制定生产计划和采购计划。
如果预测不准确，就会导致生产和采购的偏差，进而影响供应链的整体运作。
3. 库存管理问题：库存是供应链中的一个缓冲区，用来平衡供需之间的差异。
如果库存管理不当，会导致供应链中的波动放大，例如过多的库存可能会导致销售下降，而库存不足则会导致无法及时满足需求。
为了缓解牛鞭效应，可以采取以下方法：1. 加强沟通与协作：供应链中的各个环节需要加强沟通，及时共享信息。
可以通过信息技术手段来实现信息的实时传递，从而减少信息延迟。
2. 提高预测准确性：采用先进的预测方法和工具，如数据分析和预测模型，来提升对需求的准确预测。
同时，也需要对预测结果进行及时修正和调整。
3. 优化库存管理：通过精细的库存管理，减少库存的波动。
可以采用先进的库存管理技术，如供应链协同规划和供应链可视化，来实现库存的最优化管理。
4. 强化供应链的灵活性：建立灵活的供应链网络，包括多个供应商和多个物流渠道，从而能够更好地应对市场的变化。
同时，也需要建立应急预案，以应对突发事件造成的波动。
总之，牛鞭效应是供应链中常见的问题，但通过加强沟通、提高预测准确性、优化库存管理和强化供应链的灵活性，可以有效地缓解和减少牛鞭效应的影响，提高供应链的效率和稳定性。
牛鞭效应总结
牛鞭效应总结一、定义及产生原因牛鞭效应是指在供应链中，下游企业的需求波动比上游企业更大，这种波动的放大现象类似于挥动鞭子时，远端鞭梢的运动比近端更大。
产生牛鞭效应的主要原因包括：需求预测误差、批量订货、价格波动、过度关注自身利益以及缺乏信息共享等。
二、对供应链的影响牛鞭效应对供应链管理具有很大的影响，主要包括：1. 库存积压：为了应对需求预测的高波动，供应商会积压大量库存，这可能导致库存成本增加，甚至造成库存过剩。
2. 生产计划混乱：由于需求预测的不准确性，生产计划可能频繁调整，导致生产效率低下，生产成本增加。
3. 客户服务水平下降：由于需求波动大，供应链难以满足客户需求，可能导致客户满意度下降。
4. 供应链稳定性受损：牛鞭效应可能导致供应链中的企业关系紧张，甚至出现信任危机。
三、常见的缓解策略为了降低牛鞭效应的影响，以下是一些常见的缓解策略：1. 实时共享需求信息：通过实时共享需求信息，供应链中的企业可以更好地了解实际需求，减少预测误差。
2. 实施小批量、多批次的采购或生产策略：这种方式可以降低需求波动，减少批量订货的影响。
3. 建立长期合作伙伴关系：通过建立长期合作伙伴关系，企业可以增加相互信任，减少过度关注自身利益的行为。
4. 实施协同预测和补货策略：协同预测和补货策略可以帮助供应链中的企业共同预测需求，实现库存和生产计划的协同优化。
5. 引入平准化库存管理策略：通过设定安全库存来平准需求的波动。
四、信息技术在降低牛鞭效应中的作用信息技术在降低牛鞭效应中起着重要作用。
例如，利用大数据和人工智能技术进行需求预测，可以提高预测准确性；通过电子数据交换（EDI）或电子商务平台实时共享需求信息，可以促进信息流通；利用供应链管理软件进行协同计划和补货，可以提高供应链的协同性。
因此，应充分发挥信息技术的作用，以更好地降低牛鞭效应的影响。
五、案例分析与实践经验在实践中有许多关于如何缓解牛鞭效应的案例。
例如，某电子产品零售商通过与供应商实时共享销售数据，提高了需求预测的准确性，减少了库存积压和生产计划的波动。
牛鞭效应解决方案
牛鞭效应解决方案一、背景介绍牛鞭效应是指在供应链中，由于信息传递延迟和不完全导致的需求波动逐级放大的现象。
这种现象会对供应链的稳定性和效率造成负面影响，因此需要采取相应的解决方案来应对牛鞭效应。
二、牛鞭效应的原因1. 信息传递延迟：在供应链中，每个环节的信息传递需要时间，而这个时间延迟会导致信息不准确或不及时，从而影响到后续环节的决策。
2. 订单批量变化：由于需求的不确定性，供应链中的订单数量会发生变化，而这种变化会逐级放大，进一步加剧了牛鞭效应。
3. 缺乏协同合作：供应链中各个环节之间缺乏有效的协同合作机制，导致信息传递和决策不够及时和准确。
三、牛鞭效应解决方案1. 信息共享和透明化：建立供应链中各个环节之间的信息共享平台，实现信息的实时传递和透明化，从而减少信息传递延迟和不准确性。
- 可以采用物联网技术，通过传感器和互联网实现供应链中各个环节数据的实时监测和共享。
- 可以建立供应链管理系统，将各个环节的信息集中管理，并提供实时的报表和分析功能，帮助决策者更好地了解供需情况。
- 可以引入大数据和人工智能技术，对供应链中的数据进行分析和预测，提前发现需求波动的趋势，从而更好地应对牛鞭效应。
2. 需求预测和订单管理：通过对市场需求的准确预测和订单管理，可以减少需求波动对供应链的影响。
- 可以采用统计模型和时间序列分析等方法，对历史销售数据进行分析和预测，提前发现需求的变化趋势。
- 可以与供应链中的合作伙伴进行紧密合作，共同制定订单管理策略，减少订单数量的波动。
3. 供应链协同和合作：建立供应链中各个环节之间的紧密协同和合作关系，共同应对牛鞭效应。
- 可以建立供应链协同平台，促进各个环节之间的信息共享和沟通，实现协同决策和协同运作。
- 可以建立供应链合作伙伴关系，与供应商、分销商等建立长期稳定的合作关系，共同承担风险和责任。
四、案例分析以某电子产品供应链为例，通过引入物联网技术和大数据分析，实现了供应链中各个环节数据的实时监测和共享。
牛鞭效应的成因和对策
答：牛鞭效应(Bullwhip Effect)指的是供应链中下游消费者的需求波动在往上游传递的过程中不断被放大的现象，是信息流从最终客户端向原始供应商端传递时，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很一根甩起牛鞭，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。
营销过程中的需求变异放大现象被通俗地称为“牛鞭效应”。
它是市场营销中普遍存在的高风险现象，是销售商与供应商在需求预测修正、订货批量决策、价格波动、短缺博弈、库存责任失衡和应付环境变异等方面博弈的结果，增大了供应商的生产、供应、库存管理和市场营销的不稳定性。
企业可以从6个方面规避或化解需求放大变异的影响：即订货分级管理；加强入库管理，合理分担库存责任；缩短提前期，实行外包服务；规避短缺情况下的博弈行为；参考历史资料，适当减量修正，分批发送；提前回款期限。
“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。
一、“牛鞭效应”产生的原因产生“牛鞭效应”的原因主要有6个方面，即需求预测修正、订货批量决策、价格波动、短缺博弈、库存责任失衡和应付环境变异。
二、解决“牛鞭效应”的方法从供应商的角度看，“牛鞭效应”是供应链上的各层级销售商（总经销商、批发商、零售商）转嫁风险和进行投机的结果，它会导致生产无序，库存增加，成本加重，通路阻塞，市场混乱，风险增大，因此妥善解决就能规避风险，减量增效。
企业可以从如下5个方面进行综合治理:1、订货分级管理2、加强出入库管理，合理分担库存责任3、缩短提前期，实行外包服务4、规避短缺情况下的博弈行为5、参考历史资料，适当减量修正，分批发送。
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2010—2011学年第一学期供应链管理论文牛鞭效应的成因与弱化方法课程名称：供应链管理任课教师：院系：研究生部专业：管理科学与工程学号：姓名：提交时间： 2010 12牛鞭效应的成因与弱化方法摘要：在经济全球化、市场一体化快速发展的同时，单一企业已经不能独自应对市场的竞争，为了更好的参加市场竞争，企业开始寻求在供应链之间应对竞争的策略。
但是，牛鞭效应的存在就或多或少的削弱了供应链的竞争力。
本文具体分析了引起牛鞭效应的原因，指出牛鞭效应产生的根本因素在于信息传播的不准确性和不及时性。
并在最后提出了弱化牛鞭效应的一些方法。
关键字：牛鞭效应，供应链，信息共享，需求预测，联合库存管理引言随着经济全球化、市场一体化的到来，市场竞争日益激烈，已经由单一企业之间的竞争转变成了企业与企业组成的供应链之间的竞争。
在20 世纪80 年代，供应链管理的产生就是为了提高整条供应链的增值能力，增强供应链的竞争力；这一目标也成了各节点企业共同奋斗的目标。
但是牛鞭效应的存在缺削弱了供应链的这种增值能力与竞争力。
牛鞭效应又称需求变异放大效应，蝴蝶效应，牛鞭效应，长鞭效应，供应链需求的扭曲，信息时滞。
牛鞭效应最早是由宝洁公司率先提出的。
他们在90 年代初为其“帮宝适”牌纸尿裤做需求调查时，发现客户的需求量与销售商的订货量之间的波动有很大的偏差，而且越到上游波动越大。
后来他们便使用“牛鞭效应”一词来形容这种需求信息在往供应链上游传递时被放大的情形。
目前为工业界和学术界普遍接受的牛鞭效应定义是：供应链中的零售商向供应商的订货量与其实际的销售量不一致的现象。
牛鞭效应的存在给整条供应链相当大的影响。
例如波动性的过量生产与缺货、库存增加、顾客流失等。
为了尽量减少牛鞭效应对供应链的运作所造成的影响，许多人对此进行了研究。
现在对于供应链中牛鞭效应的研究一般集中于三个方面：一是从经验和实践方面用案例分析来说明牛鞭效应的存在，主要代表为Forrester、Hammond（食品行业）、Holmstrom（零售行业）等；二是从模拟仿真角度对牛鞭效应进行定性和定量分析，主要有Sterman 设计的一个称为“ Beer Game”的课堂博弈，还有Towill 通过模拟的方法证实了库存管理方法对供应链信息扭曲的影响；三是从理论上来证明牛鞭效应的产生原因，并提出解决方案。
一、牛鞭效应产生的原因在分析牛鞭效应产生的原因上存在着两种不同的观点。
即以Forrester 和Sterman 等为代表提出的非理性根源说，和以Haul L Lee 为代表提出的理性根源说。
早期的牛鞭效应研究者，包括以Forrester 为代表的案例研究者和Sterman 为代表的模拟实验者，都是从供应链动态性的角度考虑，认为供应链个体成员的非理性决策和供应链本身的阶段延迟问题是牛鞭效应产生的最根本原因。
即决策者总是过分响应顾客需求的变化，导致向上游订货过量，而且供应链成员之间的阶段延迟加剧了这种动态性。
斯坦福大学的Haul L Lee 教授等在分析牛鞭效应的原因时，更关注供应链的结构和相关的运作过程，他认为牛鞭效应是供应链成员在供应链结构下进行理性决策的结果，需求预测、批量订货、价格波动和配给短缺博弈是牛鞭效应的四个主要原因。
还有一些学者从其他角度补充了牛鞭效应的原因，如Wilding 着重讨论三方面的因素：确定性混沌、平行交互作用和需求放大；Taylor 提出，机器故障、产出波动和产品质量差异加剧了供应链的波动性。
下面从Haul L Lee 提出的四个主要原因来阐述牛鞭效应的产生原因。
1. 需求预测供应链是由若干成员组成的链状结构（或称网状结构）。
在传统的供应链结构下，供应链中每个成员总是以其直接下游的需求信息作为自己需求预测的依据，并据此安排生产计划或供应计划。
而现在大多数企业都是采用的时间序列模型进行系统的销售预测。
而该预测模型的各种模式都是建立在销售的水平、趋势、季节和噪音这四种数据形态上的。
而随着的顾客消费者偏好的改变，噪音的预测是及其困难的。
即使在前三项数据形态上的预测都能做到准确无误的话，噪音的预测也是无法很好完成的。
而处于供应链上的各个销售节点企业在各个相同的经济环境下喜欢采用相同的噪音处理办法，即经济环境良好时高估，经济环境不好时低估（经济环境良好时尽量减少缺货成本，经济环境不好时减少库存成本）。
这样随着供应链的层层传递，上游节点的企业的预测与需求的偏差将会越来越大。
各级的预测所用的信息又是有着其滞后性，即各个节点在进行预测的时候都是用的前一销售期的数据形态，反应的又是之前的数据，而供应链的上游企业就是根据这种前一期的下一节点的预测来预测，这样造成了信息传播的滞后性。
这种滞后性难以使得上游企业能够尽快的调整噪音及趋势所产生的需求改变。
2. 批量订货传统上，供应链中的成员是通过监控自己的库存水平来决定是否向上游企业订货。
企业一般采用（s，S）库存策略、（t，S）库存策略以及（t，s，S）略等。
因此，当市场需求增加时，由于有安全库存，并不立即向供应商订货，而是等需求累计到一定程度时按批量订货。
此外，由于处理订单的时间和成本考虑以及运输的经济性等问题，也使得订货一般是周期性的。
如果所有客户的订货均匀分布在各周期，那么牛鞭效应会小些。
然而，客户往往随机地订货，这种现象越明显，牛鞭效应就越显著。
上游企业为了稳定自己的生产，习惯给下游企业制定一定的订货期，即提前多少时间就得向其发送订货单。
而订货期的长短也就决定着信息传播的滞后性。
订货期越长，信息的滞后性就越高，而牛鞭效应也就相应的越显著。
3. 价格波动由于牛鞭效应的原因，会对企业造成缺货或者是库存增加。
当缺货或者库存增加时，相应的供需就出现了不平衡。
这样，在市场机制下，价格就会出现波动。
市场需求就会随之动荡。
而某些企业为了在缺货时挽救一部分的缺货成本就会提价来增加利润；同样的，在库存增加时，为了减少库存压力，就会大幅度的降价，以此将手中的库存脱手进行下一轮的生产。
这样，市场的需求就会出现大幅度的动荡。
一些消费者就会为了便宜，增加现阶段的购买量，储备以后的需求量。
而本应属于后期需求就会被带动到现阶段。
这样造成市场需求的预测更加复杂。
而以后的生产将会围绕这一预测进行。
这样，牛鞭效应就会更加显著。
本是受到牛鞭效应影响的价格波动，却会在市场机制的调节下反作用于牛鞭效应，扩大了牛鞭效应的影响。
4. 配给短缺博弈当制造商的生产能力不能满足潜在的需求时，制造商理性的决策是按客户订货量的一定比例实施定量配给。
在这种模式下的单个企业所能获得的配给量为：gi＝min{mi，K×mi/M}其中：gi为企业i 所获得的配给量；mi为企业i 的订货量；K 为供应商的总供应量；M 为该供应商客户的总订货量。
在该种模式下的企业所能获得的配给量是跟其订货量成比例分配的，所以，企业为了避免潜在的缺货可能，就会在订货时故意提高订货量，而当需求降温后，订货又突然下降甚至取消。
由于上游的供应商无法判别下游企业的故意提高订货量的行为，也成了信息不准确的一个原因。
最终，在这种信息不准确下，牛鞭效应又被扩大了。
二、牛鞭效应的弱化在上文的分析中得知，信息的不准确是造成牛鞭效应的根本原因。
而在信息不准确下又逐步发展为需求预测不准确、批量订货、价格波动与配给短缺博弈等原因。
这些原因无一例外的与信息的传递有关。
而其中，需求预测是直接造成牛鞭效应的原因，而批量订货、价格波动、配给短缺博弈都是扩大牛鞭效应影响的原因。
要解决牛鞭效应的影响，就必须解决信息不准确这一问题，但是信息不准确之一问题的根本解决不不可能达到的，因此，我们只能尽量的提高信息传播的准确性和及时性，以此弱化由牛鞭效应所造成的影响。
1. 信息共享所谓供应链信息共享，是指供应链上各企业的客户订单、销售数据、顾客的需求信息、各企业的原材料或产品的成本及价格、供应或生产能力以及库存报告等能够从供应链中的各个节点之间相互传递，使供应链的各个节点可以及时了解供应链上的各种相关信息。
首先，供应商提供原料规格、质量、价格、成本及自身的供应能力等信息与生产商共享，同时生产商提供给供应商对原材料的需求信息，如规格、质量、需求量、库存量以及自身的生产能力等信息，根据这些信息，供应商能够很好地调整供货计划，生产商也能据此制定自己的生产计划和长期发展计划。
其次，生产商生产出的产品的规格、质量、价格、成本及生产能力、产品库存等信息又与零售商共享，零售商将对产品的需求信息及库存状况提供给生产商和供应商，既能使生产商和供货商及时准确地获得市场信息，又能满足顾客的需要。
最后，零售商将产品规格、质量、价格、销售量真实反映给顾客，而顾客需求状况也分别传递给零售商、生产商、供应商。
这样，企业能够更好的获得自己所需要的信息，而不是通过间接渠道获得，根据这样的信息而进行的需求预测以及生产活动的制定，都会弱化牛鞭效应的影响。
基于时间序列的需求预测模型有很多种，但是由于各个行业的行业性质不同，所适合的需求模型也不尽相同。
所以在选择需求模型的生活要根据自己行业的情况以及自己处于供应链中的位置来决定。
一种比较简单的做法就是选择一部分自己认为的合适的预测技术，对以往的数据进行预测比对，选出牛鞭效应影响最小的那种模型。
但是在这种情况下需要大量以往的销售数据才能进行。
还要操作者能够判别以往的销售中有多少是因为价格原因造成的牛鞭效应的扩大。
另外，还要能够尽量减少价格的大幅度变动，以免造成需求的大幅度变动而供应链中的各个环节不能及时发现这种变动而造成信息的缺失。
以至于各个环节的需求分析产生相当大的差距。
2. 建立联合库存管理联合库存管理是一种基于协调中心的库存管理方法。
联合库存强调供应链成员企业同时参与，共同制定库存计划，使供应链管理过程中的每个库存管理者都能从相互之间的协调性来考虑问题，保证供应链相邻的两个成员之间的库存管理者对需求的预测水平保持一致，从而消除需求变异放大现象。
任何相邻成员需求的确定都是供需双方协调的结果，库存管理不再是各自为政达到独立运营过程，而是供需连接的纽带和协调中心。
在信息共享和建立联合库存管理的同时，供应链各个节点之间，必须能够达成一种很好的信任机制，如果不能很好的信任对方，这种模式的建立也是很难的。
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