牛鞭效应实验报告
牛鞭效应理论及其实证性研究的开题报告
牛鞭效应理论及其实证性研究的开题报告一、选题背景及意义牛鞭效应理论是指在供应链中，由于订单逐级传递，随着每个阶段的传递，订单的波动会成指数级增长，与真实需求相差很大。
因此，每个阶段的库存量都需要适当增加以应对订单波动，这就导致了供应链的低效及库存浪费。
如何有效减少牛鞭效应对于企业在供应链中的优化及成本控制至关重要。
随着市场竞争的加剧，企业越来越注重提高供应链效率和优化成本，减少牛鞭效应的影响已成为供应链管理中的研究热点。
因此，对牛鞭效应的理论探索及实证研究不仅具有重要的理论和实践意义，而且也是当前供应链管理研究领域中的重要课题。
二、研究目的本研究旨在探究牛鞭效应理论及其在实际企业中的表现，分析牛鞭效应对于企业供应链管理的影响，并提出相应的应对策略，以期能够有效地解决牛鞭效应对于供应链管理所带来的负面影响，提高供应链管理的效率和优化成本。
三、研究内容和方法1.研究内容本研究将围绕以下几个方面进行探究：(1)牛鞭效应的理论及其在实际企业中的表现。
(2)牛鞭效应对于供应链管理的影响及其成本影响因素分析。
(3)减少牛鞭效应的应对策略，包括库存管理、信息共享、协同预测等方面。
2.研究方法本研究将采用文献调研和实证研究相结合的方式进行：(1)通过对国内外相关文献、资料进行综述，系统整理牛鞭效应理论、供应链管理、库存管理以及协同预测等方面的研究现状和进展。
(2)结合供应链管理实践，通过对企业库存数据的收集和分析，对牛鞭效应在实际应用中的表现进行实证研究。
(3)通过案例分析、模拟实验和比较分析等方法，提出有效减少牛鞭效应的应对策略。
四、研究成果及意义本研究预计通过对牛鞭效应理论及其在实际企业中的表现进行综述，探究牛鞭效应对于供应链管理的影响，提出有效的应对策略，从而对于提高供应链管理效率和优化成本具有一定的理论和实践意义。
研究成果将为企业供应链管理决策提供参考，为学术研究提供新的思路和方法。
牛鞭效应实验指导书
牛鞭效应实验一、实验内容在由多级节点组成的库存系统中，如果各节点以分散独立决策的方式进行运作，即每个节点决策的目标是使各自局部的利益达到最优，此时系统整体并不一定处在最优的运作状态。
供应链在这样的运作环境下，常会出现如下现象：当需求从终端向上游逐步传递时，需求的波动将逐级放大，如图1所示。
设想有一条由四个节点组成的供应链，从下游到上游依次为零部件供应商，生产商，批发商，零售商。
销售商面临的终端市场需求只有少许波动，批发商的需求是来自销售商的补货请求，需求的波动比终端市场需求的波动有了放大，生产商的需求是来自批发商的补货请求，需求的波动又有了放大，零部件供应商的需求是来自生产商的补货请求，需求的波动进一步放大。
这种需求波动放大的现象如同一根甩起的长鞭，将处于下游的节点比作根部、上游的节点比作梢部，一旦根部抖动，传递到末梢端就会出现很大的波动，因此被形象地称为长鞭效应。
长鞭效应是供应链系统中比较普遍存在的一种现象，数十年来，许多学者与实践者开展了大量的工作，旨在揭示和克服长鞭效应。
例如，早期的“啤酒游戏”，就是在实验室里模拟啤酒的生产与销售过程中需求波动的放大现象，也有很多文献对长鞭效应进行了深入的理论分析。
求需时间Array求需时间需时间需时间图1 长鞭效应现象长鞭效应产生的原因主要有以下几方面：需求预测的数据更新、批量补货、价格波动、限量供应和短缺博弈、补货提前期。
长鞭效应对供应链整体来讲是一种不利的现象，它会增加企业的经营成本，尤其是处在上游的企业。
针对长鞭效应产生的原因，我们可以从若干方面采取措施来降低长鞭效应的影响。
关于如何降低长鞭效应，更好的管理多级库存系统，我们将在下一节实验中详细介绍。
二、实验目的无信息共享的多级库存管理实验（牛鞭效应实验）是为辅助物流概论课程的教学而设计的一个验证型实验。
我们通过网络平台为学生提供一个可以模拟供应链上各节点操作决策的环境，使学生通过亲身实践加深对牛鞭效应现象的理解，辅助学生分析产生该现象的原因，培养学生发现问题和分析问题解决问题的能力，为今后关于库存管理课程的学习奠定基础。
牛鞭效应实验心得
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。
供应链管理上机实验报告
牛鞭效应—多级库存管理实验报告姓名乔梦妮班级物流1201学号1121570110实验相关知识：牛鞭效应是供应链上的一种需求变异放大现象，是信息流从最终客户端向原始供应商端传递时，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，因此被形象地称为牛鞭效应。
牛鞭效应对供应链管理是不利的，它造成批发、零售商的订单和生产商产量峰值远远高于实际客户需求量，进而造成产品积压，占用资金，使得整个供应链运作效率低下。
随着供应链运作的企业越多，这种效应越加明显，整个供应链的管理会变得十分复杂、困难。
“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，而每一个企业又都有各自的利益，由此造成需求信息在传递过程中不断地被扭曲。
解决“牛鞭效应”的根本对策是整合供应链中企业之间的关系，建立企业之间的诚信机制，实现信息共享。
信息共享，就是供应链中各个企业共同拥有一些知识或行动，如生产、销售、需求等资讯，实现信息共享，可以减少由于信息不对称或不完全带来的风险。
协调各企业的行动，确保需求资讯的真实、快速传递，从而减少供应链中的“牛鞭效应”。
多级库存优化控制是实现信息共享、减缓“牛鞭效应”的一种有效方法。
实验内容：以小组为单位来模拟一条供应链的多级库存管理，每组5人，每人扮演供应链上的一个节点。
每期根据系统提供的库存，需求等信息决定所在节点每期订货和发货的数量，以使本企业或所在供应链收益最大。
考虑因素：各项成本，包括固定成本，缺货成本，库存成本价格与利润：进货价格，出货价格提前期信息共享程度：牛鞭效应——完全封闭，每个节点只知道自己的库存、缺货、到货和相邻下游节点的需求。
多级库存管理——完全透明。
产品：单一品种终端市场需求：服从正态随机分布决策变量：向上游订货数，向下游发货数决策目标：牛鞭效应实验：使该节点总收益最大多级库存实验：使整条链的总收益最大实验步骤：实验以期为单位进行，共50期。
牛鞭效应实验报告
牛鞭效应实验报告牛鞭效应实验报告一、实验过程及数据分析在本次实验中我所处的是供应链上第四个节点，提前期是3期，单位库存成本是2，单位缺货成本是10，单位缺货成本是单位库存成本的5倍，因此对于各节点来说会选择大量订货策略来避免出现缺货现象。
从利润图可以看出，利润柱的大幅下降大多是由缺货引起的，小幅度且长期的下降则是由于某段时间内多个节点停滞不动导致的存货成本上升引起的。
在固定参数中还显示了退货价格这一数据，但是我在实验时没有进行过这个操作。
如果在原有实验的基础上增加退货这一操作便会将自己的存货成本上推给上一级节点，那么这样就会对利润图产生相应的影响，特别是对于上一个节点想必是会产生更大的影响。
同时，退货这一操作也具有极大的风险，精益生产讲究零库存，但是对于我所处的第四节点来说，提前期是3期，如果没有一定量的库存做保障，当下一级节点发出需求时将无法及时满足订单需求，而且这次产生的缺货成本将会一直延续至下一次满足全部订单需求的时期。
因此选择存货还是缺货，选择零库存还是选择低库存都需要做一个合理的权衡。
图1 节点固有属性参数图2.1、图2.2、图2.3显示的是50期实验的个人数据截图。
这三幅图完整地展示了我所在的第四节点在每一期的期初库存、期初缺货、本期到货、本期需求、本期发货、本期订货、单期成本和单期利润的数据。
图2.1的上方显示了经过50期实验之后第四节点的总成本和总利润，截至50期，产生利润30250，发生的总成本为57430。
总体来看是盈利的，但是从整个运作状况来看是不太好的，下面结合图2、图3和图4对50期的经营结果进行简单分析。
图2.1 个人历史数据图2.2 个人历史数据图2.3 个人历史数据图3 需求分布曲线图从图3来看，需求分布曲线图呈现出起伏不定的波浪状，其中3~6期和21~29期曲线处于零需求的水平状态，随之而导致的就是利润柱状图的5~9期和24~32期进入负利润状态。
由此可以看出第四节点对于下一级的需求具有很强的依赖性，从侧面也显示出我的订货策略出现了问题，在下一级的需求为0时，第四节点的成本全部由存货成本承担，而且随着前期订单的不断到货导致存货成本呈直线上升趋势。
啤酒实验与牛鞭效应实验总结
可以看到，由于我们在库存控制上的努力，使得库存总水平较低，并且缺货发生概率很少。因此图 中利润变化趋势和下游批发商订单趋势基本一致。但是由于供应链上下游之间不能信息交流，从而 对下游需求预测不准，加上库存成本和缺货的发生，造成利润在第2、6、23周出现负值。但是总体 上获利很大
数据分析
数据分析
生产商数据分析
（2）缩短提前期
既然提前期的存在会加大牛鞭效应的影响， 那么缩短这个期间就 是解决问题 的手段之一。周期缩短了，这段时间里所需的存货数量减 少，订货的灵活性增加，同时减小了缺货的 可能性。所以，可以通过 外包、频繁送货等手段缩短订货周期。
（3）有效预测需求
即使每个阶段的供应商使用同样的需求数据， 仍然可能因预测方 法和判断 方式的不同而引发牛鞭效应， 因此科学的预测方法和准确的 经验判断也不可或缺。当然，这种方法 对于信息共享的要求也是很高 的。
数据分析
数据分析
经销商数据分析
我们可以得到制定的新定单轨迹与接收下游的新订单变化趋势之间的规律：高库存保 障二者走势趋同，而库存减少后二者就会差距很大。作为经销商我们的成功之处在于： 很少有缺货现象，同时库存水平总体不高，进而获得了较高的利润。
数据分析
数据分析
经销商数据分析
同样的，这里的利润值 也是原利润的30%
三、蝴蝶效应
虽然本次实验，我们只做了26周，但那样一个小幅的扰动，透过整个系统的加乘作用，竟使得大家的订 购量都大幅增加。当随着周期的增加，整个系统都将有巨大变化。（就如混沌理论所说的“蝴蝶效应”一般— —佛罗里达的暴风，是由于北京的一只蝴蝶翅膀挥动了一下而引起的）。
汇总分析
汇总分析
分析产生牛鞭效应的原因 通过对数据的分析可知牛鞭效应产生的原因是因为是试验中 息的透明度不够，供应商，经销商，批发商，零售商之间信息 发生扭曲，从而导致各环节出现问题，综合作用后对供应链造 成了消极影响。
牛鞭效应实验报告
篇一：牛鞭效应实验报告牛鞭效应实验报告一、实验内容在由多级节点组成的库存系统中，如果各节点以分散独立决策的方式进行运作，即每个节点决策的目标是使各自局部的利益达到最优，此时系统整体并不一定处在最优的运作状态。
供应链在这样的运作环境下，常会出现如下现象：当需求从终端向上游逐步传递时，需求的波动将逐级放大，如图1所示。
设想有一条由四个节点组成的供应链，从下游到上游依次为零部件供应商，生产商，批发商，零售商。
销售商面临的终端市场需求只有少许波动，批发商的需求是来自销售商的补货请求，需求的波动比终端市场需求的波动有了放大，生产商的需求是来自批发商的补货请求，需求的波动又有了放大，零部件供应商的需求是来自生产商的补货请求，需求的波动进一步放大。
这种需求波动放大的现象如同一根甩起的长鞭，将处于下游的节点比作根部、上游的节点比作梢部，一旦根部抖动，传递到末梢端就会出现很大的波动，因此被形象地称为长鞭效应。
需求时间需求时间需求时间需求需求二、实验原理长鞭效应产生的原因主要有以下几方面： 1) 需求预测的数据更新 2) 批量补货 3) 价格波动4) 限量供应和短缺博弈 5) 补货提前期。
三、实验目的无信息共享的多级库存管理实验（牛鞭效应实验）是为辅助物流概论课程的教学而设计的一个验证型实验。
学生通过网络平台模拟供应链上各节点操作决策的环境，通过亲身实践加深对牛鞭效应现象的理解，辅助分析产生该现象的原因。
培养学生发现问题和分析问题解决问题的能力，为今后关于库存管理课程的学习奠定基础。
学生在实验过程中，应着重：a) 理解库存管理的基本概念和知识，如提前期，库存水平，各种成本的概念； b) 体验牛鞭效应现象的产生，并分析其产生原因； c) 分析如何减小牛鞭效应。
四、牛鞭效应产生的原因(1) 供应链的不确定性需求不确定性的客观性，需求的不确定性、制造的不确定性和供应的不确定。
供应的不确定性主要是以提前期的不确定性来体现的。
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牛鞭效应实验报告
牛鞭效应实验报告
一、实验过程及数据分析
在本次实验中我所处的是供应链上第四个节点，提前期是3期，单位库存成本是2，单位缺货成本是10，单位缺货成本是单位库存成本的5倍，因此对于各节点来说会选择大量订货策略来避免出现缺货现象。
从利润图可以看出，利润柱的大幅下降大多是由缺货引起的，小幅度且长期的下降则是由于某段时间内多个节点停滞不动导致的存货成本上升引起的。
在固定参数中还显示了退货价格这一数据，但是我在实验时没有进行过这个操作。
如果在原有实验的基础上增加退货这一操作便会将自己的存货成本上推给上一级节点，那么这样就会对利润图产生相应的影响，特别是对于上一个节点想必是会产生更大的影响。
同时，退货这一操作也具有极大的风险，精益生产讲究零库存，但是对于我所处的第四节点来说，提前期是3期，如果没有一定量的库存做保障，当下一级节点发出需求时将无法及时满足订单需求，而且这次产生的缺货成本将会一直延续至下一次满足全部订单需求的时期。
因此选择存货还是缺货，选择零库存还是选择低库存都需要做一个合理的权衡。
图1 节点固有属性参数
图2.1、图2.2、图2.3显示的是50期实验的个人数据截图。
这三幅图完整地展示了我所在的第四节点在每一期的期初库存、期初缺货、本期到货、本期需求、本期发货、本期订货、单期成本和单期利润的数据。
图2.1的上方显示了经过50期实验之后第四节点的总成本和总利润，截至50期，产生利润30250，发生的总成本为57430。
总体来看是盈利的，但是从整个运作状况来看是不太好的，下面结合图2、图3和图4对50期的经营结果进行简单分析。
图2.1 个人历史数据
图2.2 个人历史数据
图2.3 个人历史数据
图3 需求分布曲线图
从图3来看，需求分布曲线图呈现出起伏不定的波浪状，其中3~6期和21~29期曲线处于零需求的水平状态，随之而导致的就是利润柱状图的5~9期和24~32期进入负利润状态。
由此可以看出第四节点对于下一级的需求具有很强的依赖性，从侧面也显示出我的订货策略出现了问题，在下一级的需求为0时，第四节点的成本全部由存货成本承担，而且随着前期订单的不断到货导致存货成本呈直线上升趋势。
从40期以后，可以看出下一级的需求基本稳定在100左右，稳定的需求使第四节点的利润呈现出相对平稳的水平，但是在48期时下一级突然发出300的需求，但是由于前期的需求预测，每期只向上一级发出小于50的订货，因此当出现需求骤增时库存和当期订货不足以满足订单需求，从而导致利润柱状图连续下降两期。
图4 各期利润柱状图
从图4来看39期的利润骤降是由于下一级节点突然产生的需求引起的缺货成本，呈现出的特点是成本高，持续时间短暂，可以通过及时的补货做出应对。
与此不同的是存货成本，一般情况下存货的产生是多期累积的结果，而且下一级节点不会在短期内提交大量订单，相反订单需求量会不断缩减，此时对于向上一级订货要谨慎一些。
因为，虽然在供货商看来存货成本是不太高的，但是库存量的不断累积常常会使库存成本挤压掉大量的利润空间，这样看来也不是合适的选择。
二、牛鞭效应概述
1、概念
牛鞭效应是营销过程中的一种需求变异放大现象，指供应链上信息流从最终客户端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，使得信息扭曲而逐级放大，导致了需求信息出现越来越大的波动，这种波动情况如下图所示。
2、产生原因
当供应链上的各级供应商只根据来自其相邻的下级销售商的需求信息进行供应决策时，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，到达最源头的供应商时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，需求变异系数比分销商和零售商的需求变异系数大得多。
由于这种需求放大变异效应的影响，上游供应商往往维持比其下游需求更高的库存水平，以应付销售商订货的不确定性，从而人为地增大了供应链中的上游供应商的生产、供应、库存管理和市场营销风险。
因此产生原因主要有6个方面：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。
3、影响
牛鞭效应是各层级销售商转嫁风险并进行投机的结果，是市场营销过程中普遍存在的高风险现象。
直接加重了供应商的供应和库存风险，甚至扰乱了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，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。
4、解决方案
解决牛鞭效应最好的方法就是将这个鞭子变短，这样引起的变化就会很小，通过高效的供应链管理系统可以减少牛鞭效应的影响，直接降低企业的营运成本，实现实时响应客户需求的理想境界。
传统供应链每个节点都是自己管理库存，相互之间缺乏信息沟通，彼此独占库存信息，所以不可避免产生需求信息扭曲和时滞，从而使得供应商无法快速准确地满足用户的需求。
因此，解决牛鞭效应就是要打开信息通道，实现库存信息共享，目前库存管理领域认可的方案有：订货分级管理；使用电子数据交换系统EDI；联合库存管理和通过外包服务缩短订货提前期，还有两大成熟的库存管理体系：供应链库存管理VMI和零售商管理库存RMI。
三、学习心得
牛鞭效应实验我进行了两次操作，第一次使用的是多级库存操作软件，第二次使用的是牛鞭效应操作软件，本报告中所载结果均截取自第二次实验数据。
相比两次实验操作，多级库存的操作整体上与牛鞭效应的实验一样，但在牛鞭效应的实验中牛鞭效应的结果更为明显，因为在多级库存实验中各节点可以看到其他节点的库存、缺货、到货情况等信息，为自己在下一次订货时提供参考，其实这样就已经违背了牛鞭效应发生的前提条件。
因此最后得出的需求曲线是相对平滑的，而在牛鞭效应的实验中各节点只能看到上一级节点给自己的发货情况和下一级节点的需求情况，这种信息不对称情景就使得牛鞭效应的结果更为明显。
通过实验的操作使我在已经学习过牛鞭效应理论之后，对其发生的过程原理有了更为深刻的认识。
同时也认识到库存对于企业的双刃剑作用，是否能够合理科学地规避牛鞭效应风险关系着企业能否快速健康发展。
但值得庆幸的是随着信息化和网络化的日新月异，库存管理中的许多问题被迎刃而解，基于信息共享的电子数据交换技术正在一步步减少牛鞭效应给企业带来的困扰。