关于“牛鞭效应”产生的原因及对策分析
牛鞭效应的产生原因和防范措施
牛鞭效应的产生原因和防范措施
牛鞭效应是指在供应链中，由于需求的波动和不确定性，而在供应链上下游之间引起的一种扭曲，使得上游的生产和采购环节会出现一系列的问题，导致下游的需求不能得到及时满足。
这种扭曲效应就像牛鞭一样，由小到大，越来越明显。
牛鞭效应的产生原因主要有以下几点：
1.信息不对称。
由于各个环节之间信息沟通不畅，对订单和库存的预测不准确，导致供应链上下游的信息不对称，从而加剧牛鞭效应的发生。
2.价格变动。
市场价格波动较大时，下游企业为了保证利润，会采取大量备货的措施，从而导致上游企业产生过多的订单和库存，进而引发牛鞭效应。
3.批量生产。
由于批量生产会导致生产效率的提高，但同时也会增加库存和运输成本，导致牛鞭效应的产生。
为了避免牛鞭效应带来的影响，供应链管理者需要采取以下的防范措施：
1.信息共享。
建立供应链信息共享平台，确保各个环节之间的信息传递准确无误，从而实现信息的共享和协同。
2.合理预测。
采用可靠的预测方法，对需求和市场变化进行预测，以便提前采取相应的措施，避免过多的库存积压。
3.流程优化。
对供应链的流程进行优化，减少订单和物流的繁琐，从而提高供应链的流程效率。
综上所述，牛鞭效应的发生是由于各种因素综合作用的结果，因此要解决牛鞭效应问题，需要从多个方面入手，采取多种措施，才能达到最佳的效果。
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，由于信息传递的延迟和不准确性，导致供应链各个环节的波动逐渐放大，最终对整个供应链产生严重的影响。
为了解决牛鞭效应带来的问题，需要采取一系列的措施来优化供应链管理。
二、问题分析牛鞭效应的主要问题包括库存过剩、交货延误、需求预测不准确等。
这些问题会导致供应链中的每个环节都面临着不同程度的风险和损失，从而影响整个供应链的运作效率和成本控制。
三、解决方案1. 加强信息共享和沟通- 建立供应链管理系统，实现实时数据共享和信息传递，提高供应链各环节的协同能力。
- 与供应商和客户建立紧密的合作关系，共同制定需求预测和订单管理的标准，减少信息传递的延迟和失真。
2. 优化库存管理- 通过精确的需求预测和订单管理，避免库存过剩和缺货的情况发生。
- 制定合理的库存控制策略，如采用先进的仓储管理系统和技术，实现库存的实时监控和调配。
3. 强化供应链协同- 与供应链中的各个环节建立紧密的合作关系，共同制定供应链管理的目标和策略。
- 通过共享资源和风险，实现供应链中各个环节的协同优化，减少信息滞后和传递误差。
4. 提高供应链反应速度- 建立快速响应机制，及时调整生产和供应计划，以适应市场需求的变化。
- 制定灵活的生产计划和物流方案，确保产品能够及时交付给客户。
5. 进行供应链绩效评估- 设定供应链关键绩效指标，如库存周转率、交货准时率等，定期进行评估和监控。
- 根据评估结果，及时调整供应链管理策略，优化供应链运作效率和成本控制。
四、实施步骤1. 建立供应链管理团队，明确解决牛鞭效应的目标和责任。
2. 分析供应链中的瓶颈和问题，制定解决方案，并制定详细的实施计划。
3. 实施供应链管理系统，确保信息共享和沟通的顺畅。
4. 建立供应链绩效评估体系，定期进行评估和监控。
5. 根据评估结果，不断优化供应链管理策略，提高供应链的运作效率和成本控制。
五、效果评估通过实施牛鞭效应解决方案，可以达到以下效果：1. 减少库存过剩和缺货的情况，提高库存周转率。
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。
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。
造成牛鞭效应的原因及缓解对策
造成牛鞭效应的原因及缓解对策一、牛鞭效应产生的原因1.需求预测。
需求预测变动是牛鞭效应产生的主要原因。
在传统供应链中，上游节点企业总是以下游节点企业的需求信息作为自己需求预测的依据,一般采用移动平均或指数平滑等方法。
并且依据此来确定生产计划，控制库存和销售计划。
在这个过程中，上游企业会调整需求预测，同时也会向上级成员更大幅度的增加或者减小订购量，需求自然被放大，从而也就产生了牛鞭效应。
2.供应链的多层次结构。
由于供应链中有生产商，分销商，批发商，零售商和顾客，当顾客的需求在供应链节点间传递时，此信息被层层加工，导致越来越偏离了顾客的真实需求；同时由于生产商生产的产品需要经过很多的中间环节才能到顾客手中也就是物流延迟，而顾客的需求信息要经过零售商，批发商，分销商处理后才能到达生产商，这就是信息延迟。
所以可以看出，供应链中节点越多，牛鞭效应必然也就越严重。
3.节点企业间缺少沟通。
供应链中的各企业节点都为了自己的利益，都不愿意共享一些相当有意义的信息，从而为了维护自身的利益夸大需求信息。
使得制造商无法真正掌握下游的需求信息和上游的销售能力，所以就只能各自保证高库存。
而且在供应链运作中企业彼此都缺少良好的沟通，顾客的信息就无法及时的反馈到供应链中，造成相应之后，牛鞭效应自然也就产生了。
4.批量订货。
由于需求的增加，下游企业要向上游企业订货，但出于运输成本和订货成本的考虑，下游企业要需求达到一定程度才批量订货。
如此，上游供应商面临的是大的订单，而并没有反应真实的需求，从而引发了牛鞭效应。
5.订货的提前期。
由于在供应链运作中，订货到收货这个过程中存在着延迟。
所以就使得订货量的信息得不到及时的修正，对于上游企业来说，要考虑延迟阶段的需求量，自然也就会提高安全库存。
也就是说，各个节点都在预计库存的时候计入了提前期，提前期越长，微小的变动引发的库存变化也就越大。
6.价格波动。
当商品的价格发生变化时，尤其在商品促销或清仓时，顾客的需求会大大增加，而在促销期后，顾客又会有少的需求。
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。
牛鞭效应的解决方案
牛鞭效应的解决方案1. 简介牛鞭效应是指在供应链中由于信息传递滞后而引发的波动放大现象。
当顾客需求的不确定性增加时，供应链中的每个环节都会根据自身情况形成相应的库存，从而导致库存水平的激增和下游环节积压的现象。
牛鞭效应会导致供应链中的资源浪费、需求不匹配、交货延误等问题，给企业带来巨大的损失。
本文将介绍牛鞭效应的原因分析，并提出一些解决方案。
2. 原因分析牛鞭效应的原因主要包括以下几个方面：2.1 信息延迟与不准确在供应链中，信息的传递通常存在延迟和不准确的问题。
供应链中的各个环节都依赖于上游环节提供的需求信息，而这些信息往往在传递过程中会被滞后或失真。
因此，下游环节很难准确预测需求情况，从而导致库存过量或不足。
2.2 传统的经济批量模式在传统的供应链管理中，通常采用经济批量模式来实现成本最小化。
但这种模式往往会导致供应链中的波动放大，即对需求变化的反应过度，进而导致牛鞭效应的产生。
2.3 缺乏协同与合作机制供应链中的各个环节往往相互独立运作，缺乏协同与合作机制。
这导致了信息的断层和不流畅，无法及时响应市场变化。
因此，牛鞭效应在这样的供应链中更容易发生。
3. 解决方案针对牛鞭效应，我们可以采取以下一些解决方案：3.1 信息共享与透明化加强供应链中各个环节之间的信息共享与透明化是解决牛鞭效应的重要手段。
通过建立信息化系统，实现信息的实时传递和准确反馈，可以帮助各个环节更好地了解市场需求，减少信息滞后的问题。
3.2 需求预测与优化利用先进的需求预测方法和技术，可以更准确地预测市场需求，从而避免库存过量或不足的情况。
同时，还可以利用优化算法和模型来帮助供应链中的各个环节进行订货和生产计划的优化，减少波动和浪费。
3.3 建立资讯共享平台与合作伙伴关系建立资讯共享平台，促进供应链中各个环节之间的合作与协同，是减缓牛鞭效应的关键。
通过建立稳定的合作伙伴关系，共同制定需求预测和库存管理策略，可以实现供应链中的资源共享和风险分担。
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关于“牛鞭效应”产生的原因及对策分析作者姓名：学号：摘要：牛鞭效应是营销活动中普遍存在的现象，是企业物流配送供应链中一类典型的由不确定性导致的复杂现象，对供应链性能有着很大的负面影响。
本文结合企业物流配送实际其供应链中的不确定性即牛鞭效应产生的成因、供应链管理产生的危害做出了分析，并在此基础上有针对性地提出相应缓解对策，有效地弱化牛鞭效应。
关键词：牛鞭效应，供应链，缓解对策1引言牛鞭效应是指在营销市场中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。
一般地，发给供应商的订货量，其方差大于销售给买方的(即需求扭曲) ，这种扭曲以放大的形式向供应链的上游蔓延。
牛鞭效应给企业造成的后果是不言而喻的，有时甚至非常严重。
由于较差的需求预测，制造商支付了超额的原材料成本或产生原材料短缺。
额外的制造费用、加班费，以及很高的库存水平导致超额的仓储费用和大量资金积压，低效率的运输过程和超额的运输成本等，都直接影响企业的效益。
在某些制造业中，牛鞭效应会使供应链条突然断掉或是造成大量的库存产生。
这对于资金紧缺、利润微薄的企业将是致命的冲击。
2牛鞭效应产生的原因2.1案例分析第一个认识到牛鞭效应的人是Forrester 。
他通过一系列案例研究指出，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，他还注意到这种效应在供应链的每一级都会放大。
与Forrester类似，许多学者也都通过对实际数据的数值分析从经济学角度指出了许多行业中的牛鞭效应现象。
如工厂产品计划的变化大于销售量的变化，订货量随着向供应链上游移动有增大的趋势等。
2009年IBM在北京发布了《2009全球首席供应链官调查报告——智慧的未来供应链》。
此份报告通过采访全球近400位供应链执行官，揭示了当前一些企业的供应链管理中面临着可视性、风险、客户亲密度、成本控制等5大挑战，同时提出了建立面向未来的智慧的供应链来消除牛鞭效应、应对金融危机。
宝洁、惠普等公司也发现了由牛鞭效应所产生的各种问题。
2.2“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：周次第一周第二周第三周第四周第五周1 客户需求100 105 100 100 1002零售商需求100 105 100 100 1003 初期存货100 100 105 100 1004 最终存货100 105 100 100 1005 购买100 110 95 100 1006当地批发商需求100 110 95 100 1007 初期存货100 100 110 95 1008 最终存货100 110 95 100 1009 购买100 120 80 105 10010地区批发商需求100 120 80 105 10011 初期存货100 100 120 80 10012 最终存货100 120 80 105 10513 购买100 140 40 130 10014生产商需求100 140 40 130 9515 初期存货100 100 140 100 13016 最终存货100 140 100 130 9517 购买100 180 0 160 60（表1）2.3理论证明一些学者通过数学模型证明牛鞭效应的存在性，研究的重点是订货的策略和需求信息预测。
2.3.1订货策略许多文献都用订货策略来证明牛鞭效应的存在。
Blinder首先使用这个订货策略，他提出一个与库存控制策略一致的计量经济学模型，对所观察的零售商行为模式作可能的解释。
假设零售商使用连续盘点策略，证明了牛鞭效应在只有一个零售商的单独订货和多个零售商的集结( aggregate) 订货的情形下都存在。
零售商使用周期盘点的策略下，综合考虑零售商的个别订货和集结订货，研究了策略参数、需求参数和成本系数对订货数量的影响，表明需求相关如何降低集结订货的可变性，卖方订货的自相关如何平滑供应商的订货策略。
另一类型的订货策略是( R，Q ) 。
在这种策略下，主要研究零售商的订货时间间隔和订货数量，结果表明当零售商的订货间隔变长或订货的批量增大时，供应商的需求变化一般会减少，较低的需求变化可以导致供应商较低的库存。
2.3.2需求信息预测从相关需求模型入手研究牛鞭效应问题也是一个重要的方法.，都对一个零售商和一个供应商的简单供应链系统研究需求和订货的变化情况，零售商的订货策略是使其库存水平上升。
它的的研究还包含由于供应商缺货致使多个零售商的分配博弈、多个零售商的三种不同订货时间(平衡的、同步的和随机的)以及价格波动等因素产生的牛鞭效应现象。
为了安排生产进度，计划产量，控制库存和计划物料需求，供应链中的企业通常都会预测产品需求。
而预测通常是基于企业直接接触的顾客的购买历史进行的。
当下游企业订购时，上游企业的经理就会把这条信息作为将来产品需求的信号来处理。
基于这个信号，上游经理会调整需求预测，同时上游企业也会向其供应商增加订购，使其作出相应的调整。
因此，可推出这种需求信号的处理是导致“牛鞭”效应的主要原因。
2.3.3批量订购在供应链中，每个企业都会向上游企业订货，并且会对库存进行一定程度的监控。
由于入库的物料在耗尽以后，企业不能马上从其供应商那里获得补给，因此，企业经常都会进行批量订购，在再次发出订购之前保持一定的存货。
运输费用很高是阻碍企业频繁订货的障碍之一。
卡车满负荷载重时，单位产品运输成本最低，因此当企业向供应商订购时，他们都会倾向大批量订货以降低单位运输成本。
通常供应商难以处理频繁的订购，因为处理这些订货所消耗的时间与成本相当大。
宝洁公司估计，由于订购、结算和运送系统需要人手运作，处理每笔订货的成本大约在35到75美元之间。
若企业的顾客都采用定期订购模型，则会导致“牛鞭”效应产生。
如果所有顾客的订购周期均匀分布，那么“牛鞭”效应的影响就会最小。
然而不幸的是，这种理想状态极少存在。
订单通常都是随机分布，甚至是相互重叠的。
当顾客的订货周期重叠时，很多顾客会在同一时间订货，需求高度集中，从而导致“牛鞭”效应高峰的出现。
2.3.4订货提前期由于订货信息要经过顾客—零售商—批发商—制造商—供应商几个环节进行信息处理，中间势必会造成信息耽搁、物流延迟，因此，各企业在预计库存的时候都计入了提前期，使供应链上各节点企业无法同步响应市场现实需求变化，提前期越长，微小的需求变动引发的库存和订货点的变化就越大，这样就增加了供应链中的“牛鞭效应”。
2.3.5价格波动价格波动会促使提前购买。
制造商通常会进行周期性促销，如价格折扣、数量折扣、优惠券等，这些优惠实质上是一种间接的价格优惠。
制造商的价格优惠会促使其分销商提前购买日后所需的产品，而提前购买的结果是顾客所购买的数量并不反映他们的即时需求--这些批量足以供他们将来一段时间使用。
这种促销对供应链来说可能会成本很高。
当制造商的价格处于低水平时（通过折扣或其它促销手法），顾客常会购买比自己实际所需要大得多的数量；当制造商的价格恢复正常水平时，顾客由于有足够库存，因此在其库存消耗完之前，他们不会再购买。
结果，顾客的购买模式并不能反映他们的消耗/消费模式，并且使其购买数量的波动较其消耗量波动大，从而产生“牛鞭”效应。
2.3.6库存责任失衡库存责任失衡加剧了订货需求放大。
在营销操作上，通常的做法是供应商先铺货，待销售商销售完成后再结算。
这种体制导致的结果是供应商需要在销售商（批发商、零售商）结算之前按照销售商的订货量负责将货物运至销售商指定的地方，而销售商并不承担货物搬运费用；在发生货物毁损或者供给过剩时，供应商还需承担调换、退货及其它相关损失，这样，库存责任自然转移到供应商，从而使销售商处于有利地位。
销售商掌握大数量的库存也可以作为与供应商进行博弈的筹码。
因此，销售商普遍倾向于加大订货量掌握主动权，这样也必然会导致“牛鞭效应”。
3消除或减轻牛鞭效应的对策从根本上解决牛鞭效应，供应链成员的利益目标必须完全一致。
一般来说，这是不可能的。
通过供应链的协调，订立合理的契约，建立完善的激励机制和监督机制，实行有效的信息共享，可以减轻甚至消除牛鞭效应。
在具体的运作中，可采用销售数据和库存信息共享，减少供应链环节，缩短订货的提前期或交货时间，买卖双方协调订货以及制造商价格方案的简化等策略。
3.1信息共享信息的种类很多，包括库存控制策略、库存水平、生产计划原则、生产方案、销售模式、订货策略、成本结构和市场需求等。
库存数据共享也是研究的重点。
研究当零售商的需求平稳时，共享的库存数据如何改进供应商的订货决策。
零售商批量订货时，由于批量或时间间隔的限制，其订货没有完全传达库存的状态，但有了共享的库存数据，供应商可以调节其订货，以响应零售商的异常低或高的库存。
信息共享能给买卖双方带来若干利益。
买卖双方成本结构等信息也可以共享。
当供应商知道需求和零售商的订货成本及库存保管成本的数量折扣问题。
在同样条件下得到供应商从不同的零售商的数量折扣中获利并且零售商也降低了成本的结论。
信息共享在有些时候并不总是有益的，或者说信息共享的价值很小，尤其对零售商来说。
3.2避免使用多种方法更新需求预测避免重复处理供应链上的有关数据的一个补救方法是使上游企业可以获得其下游企业的需求信息。
这样，上下游企业都可以根据相同的原始资料来更新他们的预测。
例如，计算机制造商会要求分销商将零售商中央仓库里产品的出库情况反馈回去。
虽然这些数据没有零售商销售点的数据那么全面，但这总比把货物发送出去以后就失去对货物的信息要好得多。
供应链上的合作伙伴可以使用电子数据交换系统（EDI）来进行预测。
由于使用的预测方法和购买习惯的不同，他们在向上游企业订购时，仍会导致订单的一些不必要的波动。
使用电子交换系统使上游企业能够了解下游企业的需求和库存信息，并对下游企业进行再供应。
另一种方法是绕过下游企业来获得有关信息。
例如，戴尔计算机就绕过传统的分销渠道，直接面向消费者销售其计算机。
这样戴尔公司就可以直接了解其产品的需求模式。
最后，正如前面所提到的，供应时间过长也会夸大“牛鞭”效应。
因此，提高经营效率能够大大降低由于使用多种预测更新数据所导致的需求变动幅度。