供应链作业啤酒游戏分析
“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。
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。
【精品】物流与供应链管理--啤酒游戏分析
【精品】物流与供应链管理--啤酒游戏分析在物流和供应链管理学科中一个非常经典的案例就是啤酒游戏。
啤酒游戏是一种角色扮演游戏，对物流和供应链管理问题进行模拟。
游戏将玩家分成不同的角色，包括零售商、批发商、分销商和制造商，玩家的目标是通过良好的协作，最大限度地促进供应链的流畅。
在游戏开始时，制造商负责生产啤酒，并将啤酒送到分销商。
分销商随后将货物发送到批发商，然后是零售商。
玩家需要根据实际市场需求来预测产品需求，从而决定生产计划。
但是，由于信息不对称和缺乏协调，常常会发生订单和库存失败的情况，游戏会因此出现严重的供应链问题。
啤酒游戏是一种非常好的教育工具，可以让学生更好地理解供应链管理和物流方面的知识。
玩家通过实践经验，认识到了有效的沟通和协作是实现供应链才能实现良好业绩的关键。
在处理供应链问题时，企业需要做出迅速的反应，以便更好地满足客户的需求，同时有效地控制成本。
因此，通过啤酒游戏帮助学生理解这些经验，可以使他们更好地理解物流和供应链管理的理论，并在工作中应用这些知识。
这也有助于提高生产和交付效率，提高企业的盈利能力。
啤酒游戏实验报告
NANCHANG UNIVERSITY啤酒游戏实验报告学院：专业班级：学生姓名：学生姓名：学生姓名：学生姓名：啤酒游戏实验报告一、实验名称：啤酒游戏.二、实验目的、要求：一目的：掌握多级库存管理中的库存成本、库存控制的概念以及供应链一体化决策的思想,了解牛鞭效应的产生原因,知道信息共享、缩短订货提前期、及时配送等消除牛鞭效应的方法.二要求：1假设只经营一种产品：啤酒.啤酒由制造商生产出来,先卖给批发商,然后再由批发商卖给零售商,最后在零售商的店里卖给最终消费者.现实的情况当然要复杂得多,但这里只是游戏,就只有零售商、批发商、啤酒制造商、游戏记账员担任顾客四个角色,4人组成游戏的一个小组.按游戏规则完成游戏,并填制表格.游戏成员之间不得互相透漏其客户需求.2按游戏数据制作消费者、零售商、批发商的订购量曲线图及制造商的生产量曲线图.3分析牛鞭效应现象产生的原因及可解决的办法.4分析需求的随机性、延迟供应、在途时间等对订货决策和库存的影响.5假定上下游之间可以交流信息,模拟得到实验结果,分析信息共享的作用.6假定整条供应链决策者一起制定决策,以最大化供应链整条利润,模拟实验后分析集中式决策以供应链总利润最大化为目标进行统一决策和分散式决策各成员以自身利润最大化为目标进行各自为政的决策的优劣.7提交实验报告.四、实验道具：点数在1到13之间的纸团13张；零售商、批发商、制造商的实验记录表各一张及实验结果数据汇总表一张,共四张；游戏规则表两张；铅笔若干.五、实验内容和步骤：游戏规则说明略六、第一次实验过程记录和实验结果：1、零售商表格2、批发商表格3、生产商表格4、利润汇总表001659191009397171供应链总利润=++=七、第一次实验总结：1、牛鞭效应一牛鞭效应分析根据实验数据我们制作了以下图表进行分析从以上图表可看出从消费者到制造商这一过程中需求的变异程度不断放大,牛鞭效应明显.二牛鞭效应产生的原因在实验中组员之间严格按照游戏规则不与上一层商家交流信息,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.同理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供应商端传递时候,无法有效地实现信息的共享,从而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.但是经济生活中导致牛鞭效应的原因不仅于此,它更加多元化.牛鞭效应产生的原因主要是需求扭曲而造成,而造成需求扭曲主要有以下几个方面的原因：1、供货时间供货反应的时间是产生牛鞭效应最重要的原因之一.供货反应时间与需求的扭曲主要反映在安全库存上.供货时间是下级企业向上级供应商订货后,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,就可能出现缺货,为快速满足客户的需要就会增加这种货物的库存量,即安全库存.安全库存的目的是为了满足供货时间内发生的需求变化.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.安全库存会沿着供应链向上,在各级供应商那里不断累积,这就是造成需求扭曲的主要原因之一.2、预测误差预测误差是由于需求的随机性造成的.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.通过研究发现,零售商往往根据历史销售量及现实销售情况进行预测,确定一个较客观的订货量.为了保证这个订货量能及时可得,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批发商订货.批发商由于同样的原因,也会在汇总零售商订货量的基础上再进行一定数量的放大向销售中心订货.因此,虽然顾客需求量并没有大的波动,但经零售商和批发商的层层放大,供应商特别是越往供应链上游的供应商的订货偏差就越来越大.如零售商正常的最高月销量是100台电视机,如临节假日,可能销售量会增加,为保证不断货,他会在月最高销售量的基础上加10%,于是他向上级供应商上订单是1001+10%台,如上级批发商总汇该地区的零售商的订货量后为1000台,他为保证零售商的需求,在1000台的基础上又增加5%向生产商订货,于是他向生产商下的订单是10001+5%台.生产商为了保证批发商的需要,虽然他明知其中有夸大成分,但由于他不知实际需求情况,于是不得不按10001+5%台生产,并且在考虑到货损等情况,又加量生产,这样一层一层地增加预订量,引起了需求的扭曲,导致理了牛鞭效应.3、恐慌性购买当产品供不应求的情况下,通常是供应商按订货量的比例分配,订货量大的客户相对多分配一些,订货量小的客户少分配一点,此时零售商或客户为了得到更大份额的配给量,一般会加大订货量.如果每个客户都这样做,供应商从客户订单获得需求信息将会被夸大.这种短缺情况下的恐慌性购买会导致需求信息的扭曲,由此可见,恐慌性购买也是产生“牛鞭效应”的一个原因.4、订货策略不同在供应链中,各企业都会向上游企业订货,一般情况下,销售商在考虑库存和运费的基础上,不会来一个订单就向上级供应商订货一次,而是在一个周期式汇总到一定数量后再向供应商订货.为减少订货频率,降低成本,销售商会在汇总的数量上加量订货.同时供应商为减少频繁订货的工作量和成本,也会要求销售商订货量在一定数量以上,或在一定的时间内订货.这时销售商为及时得到货物或为急需之用,往往人为提高订货量,这样的订货策略导致了“牛鞭效应”.5、供应链的多层次性由于在供应链的各个层次,经营者都会设置安全库存,多层的累积,乃至同一层次中多个仓库库存的累加都会导致整个供应链系统库存产品量的数倍增加,进而导致企业对市场波动的反映速度减缓,再促使企业提高为客户服务的水准,尤其是现货供应水平和提高安全库存,形成“牛鞭效应”.6、信息沟通不顺畅由于缺少信息交流和共享,企业无法掌握下游的真正需求和上游的供货能力,只好自行多储备货物.同时,供应链上无法实现存货互通有无和转运调拨,只能各自持有高额库存,这也会导致牛鞭效应.通过以上的分析,我们可以发现“牛鞭效应”产生的根本原因在于供应链中上、下游企业间缺乏沟通和信任机制,而每一个企业又都是理性人,有各自的利益,由此造成需求资讯在传递过程中不断地被扭曲.2、需求随机性,延迟供应,在途时间影响详见牛鞭效应产生的原因1,2.八、第二次实验过程记录和实验结果信息可以交流：1、零售商表格2、批发商表格3、生产商表格4、利润汇总表供应链总利润=++=九、第二次实验总结：1、信息分析的作用由于参与游戏的人少,所以将上下游信息沟通和整体供应链决策者一期制定决策合并为同一个实验.通过比较两次实验结果可以发现信息交流下的实验,供应链的总利润变大,各级分销商的利润也变大了,虽然考虑到第二次实验的顾客需求较第一次有所增加,利润并不是相较于订货量同比增长,而是有了较大幅度的提高,由此可以说明,信息交流可以在一定程度上减小牛鞭效应.2、集中式决策和分散式决策的优劣集中式决策优势：可以提高供应链的利润以及各级分销商的利润.集中式决策劣势：在现实生活中很难做到,在做决策之前要花大量的时间讨论和分析,现实可行性不大.分散式决策优势：决策快速,节省时间.分散式决策劣势：为追求自身利润最大化往往会损坏他人的利益,最后导致整条供应链的利润大幅下降.十、游戏策略说明详见各销售商的记录表十一、游戏总结1、啤酒游戏是一个看似简单但暗藏玄机的游戏,在每次的游戏过程中都会出现或多或少的记录混乱以及沟通障碍等,这源于我们对规则的理解不透彻.2、游戏的轮数以及顾客需求的限定都对游戏结果有着较大的影响,这些因素的影响还可以继续进行更进一步的讨论研究.3、在游戏过程中,各成员能够相互配合,为实现整体利润最大化或自身利润最大化而积极讨论.十二、游戏收获通过这几次的啤酒游戏,我们不仅学习了相关理论,感受了企业的运行机制,体会了牛鞭效应会带来的影响,还明白了团队合作与信息沟通的重要性,受益匪浅.。
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。
啤酒游戏实验心得
啤酒游戏实验心得第一篇：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。
供应链啤酒游戏标准答案
供应链啤酒游戏答案————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：物流与供应链——啤酒游戏分析报告一：数据分析表1-1 零售商情况总表周次T 啤酒市场需求量A销量B期初库存量D批发商送货量E期末库存量H本期订货量（向批发商）J0 121 4 4 12 4 12 42 8 8 12 4 8 83 8 8 124 4 124 8 8 85 1 165 8 8 4 7 0 166 8 6 1 6 0 167 8 5 0 5 0 168 8 5 0 5 0 24表1—2：批发商情况总表周次T 零售商订货量A发货量B期初库存量E制造商送货量F期末库存量I本期订货量K1 4 4 8 4 12 42 8 4 12 4 12 43 124 12 4 12 84 165 12 4 11 125 167 11 3 1 166 16 6 1 5 0 207 16 5 0 5 0 208 24 5 0 6 1 309 20 9 1 8 0 4010 26 12 0 12 0 4011 28 16 0 20 4 6012 28 24 4 24 4 6013 28 20 4 30 14 6014 26 26 14 40 28 6015 0 28 28 50 50 6016 0 28 50 55 77 6017 0 28 77 60 109 6018 19表1—3：制造商情况总表周次T 批发商订货量A 本期发货量B期初库存量E制造产出量F期末库存量G1 4 4 12 4 122 4 4 12 4 123 84 12 4 124 12 4 12 4 125 16 3 12 4 136 20 5 13 4 127 20 5 12 4 128 30 6 12 4 109 40 8 10 6 810 40 12 8 10 611 60 20 6 20 612 60 24 6 40 2213 60 30 22 50 4214 60 40 42 60 6215 60 55 62 80 8716 60 60 87 80 10717 19 60 107 80 12718 019 020 021 022 023 024 0表2—1：从图中可以看出，市场的需求一直是8没变，但是零售商和批发商向上一级的订货量的变化很明显，变化幅度很大。
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啤酒游戏分析
初始情况：每个企业的期初库存为12箱，到货周期2周，在途库存为两周，每周4箱。
供应链2的订货状况：
整个供应链2的成本：205.5
从此表来看，我们可以看出整个供应链2的订单量和库存，缺货情况。
总体，
整个供应链（包括零售商，批发商，分销商，制造商）的订单量接近消费者的订单需求。
平均每周每个商业的订单量是8-9箱，库存4-5箱。
首先，对于零售商来说，没有存在缺货情况但是库存量是整个供应链2最高的（131箱）。
他们没有预测好消费者对产品的需求让零售商的成本最高，达到65.5。
但是对比了一下，可以看出零售商的订单量变动不大（第12周-14周都是11箱，第15周-18周都是9箱），最稳定的，订单量经常是9-11箱（最低的订单量是第2周只有5箱，最多的时候是12箱）。
批发商，总体来看，有了订单量最接近消费者说明，他们对消费者的订单量和市场的需求了解。
但是在第12周和第13周发生了缺货问题（总缺货量：7箱）。
发生了这个问题是因为在第10周的时候批发商对市场判断不正确，有了错误的策略使得他们只订了2箱导致了缺货情况。
批发商的库存也控制的比较好，只有第10周库存是10箱—最多的。
这也是一个原因导致了批发商在这周只订了2箱啤酒。
分销商的情况是，没有发生缺货问题但是库存量高。
库存量最高的时候是在第11周有22箱啤酒。
发生了这个问题主要是受了批发商的影响（第10周批发商只订了2箱）而从第1周到第9周分销商的订货量是比整个供应链的平均订货量多了一点，比较稳定在10-12箱。
最后，制造商虽然也存在缺货问题（在第18,19周，总缺货量：9）但是库存掌握的特别好（总库存量：60—供应链2最少）。
制造商的库存经常是0箱（第2-5周，第13-14周，第18-19周）。
从第1周到第8周，订单量也很稳定，没有很大的变动，常常是12箱，只有第1，6，8周是10箱。
从第10周到底20周订单量不稳定，变动的特别大。
除此以外，缺货是因为分销商在第17到19周突然提高了订单量（跟第14到16周对比）而且制造商的库存量不多所以发生了缺货情况。
制造商的总成本也是整个供应链最低的（39）。