供应链中牛鞭效应产生的原因及对策
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
牛鞭效应解决方案引言概述：牛鞭效应是指在供应链中，由于信息传递滞后和定单波动等原因，供应链上的需求信号逐渐放大，导致库存波动加剧，进而影响整个供应链的稳定性和效率。
为了解决牛鞭效应带来的问题，需要采取一系列有效的解决方案。
本文将详细介绍牛鞭效应的原因以及五个部份的解决方案。
一、供应链透明度的提高1.1 加强信息共享：供应链各个环节应该建立有效的信息共享机制，包括定单信息、库存信息等。
通过信息共享，可以减少信息滞后，提高供应链的响应速度。
1.2 采用先进的技术工具：利用物联网、云计算等技术工具，实时监控供应链各个环节的情况，及时掌握库存、销售等数据，从而减少信息传递的延迟。
1.3 建立合作火伴关系：与供应链上的合作火伴建立密切的合作关系，共同分享信息，共同应对市场的波动，以提高供应链的透明度和灵便性。
二、需求预测的精确性提升2.1 数据分析和挖掘：利用大数据分析和挖掘技术，对历史销售数据进行深入分析，找出潜在的规律和趋势，从而准确预测未来的需求变化。
2.2 建立预测模型：根据历史数据和市场环境，建立合适的预测模型，通过模型的预测结果来指导供应链的生产和库存管理，以减少需求波动对供应链的影响。
2.3 引入市场反馈机制：及时采集市场的反馈信息，包括顾客的意见、销售数据等，根据市场反馈来修正预测模型，提高预测的准确性。
三、库存管理的优化3.1 采用合理的安全库存策略：根据需求预测和供应链的稳定性，制定合理的安全库存策略，以应对需求波动和供应链的不确定性。
3.2 实施定期盘点和库存调整：定期进行库存盘点，及时发现和纠正库存异常，避免库存积压或者断货的情况发生。
3.3 引入供应链协同管理：与供应链上的合作火伴建立协同管理机制，共同制定库存管理策略，实现库存的共享和优化。
四、生产计划的协调与优化4.1 采用合理的生产计划算法：根据需求预测和库存情况，采用合理的生产计划算法，平衡供需关系，避免产能的浪费和缺货的情况发生。
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。
供应链牛鞭效应的成因及解决办法分析
供应链牛鞭效应的成因及解决办法分析1410713 郑宇宁供应链上存在着需求与供给的不确定性，即由供应链的下游上溯，由零售商到批发商、制造商、供应商，订购量的波动幅度不断加大，形似一条美国西部牛仔所用的鞘细、根粗的鞭子，故称这种效应为“牛鞭效应”。
牛鞭效应对企业乃至整条供应链的危害极大，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。
它的影响主要有三方面：一是极大的增加了运营成本。
由于产品需求量的不真实，而且极易波动，导致企业增加了生产成本、库存成本、运输成本和管理成本。
二是导致企业服务水平下降。
扭曲的信息使企业无法正确的预测需求和作出决策，从而无法满足客户的需求，导致服务水平降低。
三是给供应链上各节点之间的关系带来了负面影响。
供应链的每个结点企业都认为自己做的尽善尽美而将责任归咎于其他结点企业，于是牛鞭效应就导致结点企业之间互不信任，从而使潜在的协调变得更加困难，使供应链在竞争激烈的市场中面临被其他企业取代的风险。
产生牛鞭效应的主要原因有以下八个方面：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。
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。
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，由于信息传递延迟和扭曲，导致最终消费者需求信号被放大或被削弱的现象。
这种现象通常会导致供应链中的库存过量或不足，进而影响企业的运营效率和利润。
牛鞭效应的产生原因主要有以下几点：信息滞后、扭曲和不完整、订货批量和周期的选择、缺乏协同合作以及市场不确定性。
为了避免牛鞭效应的产生，企业可以采取一些防范措施。
为了解决信息滞后和扭曲的问题，企业应该加强与供应链各个环节的信息共享和沟通。
建立起高效的信息系统，及时收集和传递销售数据、库存数据等信息，以便供应链各个环节能够根据实际需求做出准确的决策。
此外，企业还可以与供应链伙伴建立长期稳定的合作关系，共同分担风险和责任，加强协同合作，提高供应链的响应速度和灵活性。
企业在选择订货批量和周期时，应该根据市场需求和供应链的特点来确定。
过大的订货批量和周期会导致库存积压，增加企业的库存成本和风险；而过小的订货批量和周期则容易造成供应紧张，影响企业的生产和销售。
因此，企业需要根据实际情况，合理确定订货批量和周期，以平衡供需关系，避免牛鞭效应的产生。
企业还应该加强与供应链伙伴之间的协同合作。
通过信息共享、风险共担和利益共享，加强供应链各个环节之间的协调和合作，提高整个供应链的效率和灵活性。
例如，企业可以与供应商签订长期合作协议，共同制定供应计划，确保供应的及时性和稳定性；与分销商建立密切的合作关系，共同开展市场调研，准确了解市场需求，以便及时调整生产和销售策略。
企业应该加强市场预测和需求管理能力，准确把握市场需求的变化和趋势。
通过市场调研、分析数据等手段，及时获取市场信息，对市场需求进行准确预测，以便企业能够及时调整生产和销售策略，满足消费者的实际需求，避免库存过量或不足的情况发生。
牛鞭效应的产生主要是由于供应链中的信息传递延迟和扭曲所导致的。
为了防范牛鞭效应的发生，企业应该加强与供应链伙伴之间的沟通和协作，建立高效的信息系统，合理确定订货批量和周期，加强市场预测和需求管理能力。
供应链上的牛鞭效应的产生和消除方法
供应链上的牛鞭效应的产生和消除方法一．牛鞭效应的产生
1、系统复杂性：随着参与的产业链节点越来越多，整个物流系统变
得越来越复杂，越来越多的环节导致每个节点的行动都会触发物流系统中
其他节点的行动。
因此，当供应链上的任何一个节点发生变化时，都会导
致供应链上的下游节点发生变化，从而形成物流系统中具有“牛鞭效应”
的现象。
2、资源不均衡：首先，在供应链上，生产能力的划分往往是不够的，因此当上游的产能不够时，就会导致下游节点无法获得充足的材料，从而
形成牛鞭效应。
此外，多数经营者将资源倾向于自己受益最大的产品，从
而将资源集中到有利可图的节点上，而忽视的节点又可能会使所面临的问
题更加严重，从而出现牛鞭效应。
3、协调机制不完善：在供应链中，如果各个节点之间的协调没有得
到有效的改善，或者相关的协调机制不完善，也会导致供应链上的节点变
动不及时或者节点之间的信息不能及时传达，也会导致物流系统中牛鞭效
应的产生。
4、不同的节点质量不均衡：在供应链系统中，不同节点的质量也会
存在着质量的差异，使得质量低劣的节点的完成量会受到影响，从而导致
物流系统中的牛鞭效应出现。
二．消除牛鞭效应措施。
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游成员仅仅依靠其下游买方 的需求数 据做 出预 测和决策 ， 因
此其制定 的订货数量和库存水平将 更加偏离真实需求 。 这样
顾客 需求在往上 层各级供 应链成员 的传递过程 中将不 断被
放 大 ， 级 预 测 明 显加 剧 了 牛鞭 效 应 。 多
维普资讯
供 应链 巾牛鞭 效应 产生硇 原 因及对 策
包旭 云 ， 李帮 义
（ 南京航空航天大学 经济 与管理学 院 ， 南京 ２ ０ １） １０ ６
摘
要： 牛鞭效应对整个供应链的运作水平造成严重影响 ， 多年 来一 直受到众 多学者关注。 本文
在讨论 了牛鞭 效应现 象的产生及其危 害之后 ， 从牛鞭效 应存 在的普遍性 出发 ， 分析 了引起 牛鞭 效应 的八 个重要原 因， 并给 出了三条弱化 牛鞭效应 的对策。 关键词 ： 应链 ； 供 牛鞭效应 ； 息共 享 信 中图分类号 ：２ ０ 文献标识码 ： 文章编号 ：０ ２ ６ ８ ｛０ ６ ０ － １７ ０ Ｆ７ Ａ １０ － ４ ７ ２ ０ ｝７ ０ ４ － ３
究， 发现该 现象 普遍存在于季节性商品 中。Ｆ ｒ ｓ ｒ ９ １ ｏｒ ｔ （ ６ ） ｅ ｅ １ 从
基 金 项 目： 苏省 教 育 厅 人 文 社科 基 金 （２ Ｊ ６ ０ ２ ） 江 ０ ＳＤ ３ ０ ０
的角度考虑 ， 为供应链个体 成员的非理性决策和供应链本 认
统计与决策 ２０ 年 ７ （ ０６ 月 下）
供应 商无法获取准确 、 实的需求信 息 ， 真 常常为这些 抽象需 求信息付 出超量存货 、 增加生产能力或赶工 引起成本增加 的 代价 。 在以上这八种原 因 中 ， 供应链 的层级结 构 、 顾客需求 的 变化 、 时间延迟和供应变动属于供应链 系统原 因或者 客观原
状结构 ， 传统 的供应链结 构下 ， 在 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 ， 据此安 并 排生产计划或供应计划。因此 ， 应链 中的成员个数越多 ， 供 信
研 究。在他 之后 ， ｏｄ ｉ Ｇ ｏｗ ｎ和 Ｆａ ｋｉ（９ ４，Ｅ ａｓ １９ ） ｒｎｌ １９ ） ｖｎ 等（９ ６ ｎ 和 Ｈ ｌ ｔ ｍ等（９ ７利用 Ｓ ｒ ｎ的 啤酒 分销 模型从库 存 ｏ ｒ ｍｓ ｏ １９ ） ｔ ｍａ ｅ 水平等其他方 面再一次证 明了牛鞭效应存在的普遍性。 因此 ，以 Ｆｒ ｓ ｒ ｏｒ ｔ 为代表 的案例研究和 以 Ｓ ｎ ａ ｅｅ ｔ ｎｎ为代 ｅ 表 的啤酒 博弈模 拟研 究有 力地证 明了牛鞭 效应存 在的普遍 性， 并很好 的描述 了牛鞭效 应的产生过 程 ， 为众 多学者 寻找 牛鞭效应产 生的原 因以及探讨 可行 的对策奠定 了很好 的基
顾客流失 。所有这些危 害导致 供应 链上 的资源被无效 利用 ，
整条供应链 的运作效率严 重受 损。这些年来 ， 很多研究者试 图对其进行深入研究 以降低 它的危害 ， 该问题 目前 已成为供 应链参 与者 的最关心 问题之一 。
２ 牛 鞭 效 应 的原 因分 析 １ 牛 鞭 效 应 存 在 的 瞢 追 性 在分析 牛鞭效应 产生的原 因 上存在着两种不 同的观点 。 最早对 牛鞭效应 这种现象 进行分 析的是美 国麻省理 工 学 院斯 隆管理学 院 的 Ｆｒ ｓ ｒ ｏｒ ｔ 教授 。他 通过一 系列案 例研 ｅｅ 早期 的牛鞭 效应研究者 ， 括以 Ｆｒ ｓ ｒ 包 ｏ ｅｔ 为代表的案例研究 ｒ ｅ 者和以 Ｓ ｒ ｎ为代表的模 拟实验者 ，都是从供应链动态性 ｔ ｍａ ｅ
本 文 认 为 ， 针 对 牛 鞭 效 应 产 生 的 系 统 原 因 和 非 系统 原
（） ４ 供应变动 。 这种变动性来源于机器的不可靠性 ， 例如
３ 牛 鞭 效 应 的 弱 化 牛鞭效 应是 由供 应链 的系统原因和非 系统原 因共同造 成的 ， 鉴于供应链本 身必然存 在的层级结构和时 间延迟等 问 题， 我们无法从根本上消除牛鞭效应。 然而 ， 前人 大量 的研究 表 明 ， 了解 了牛鞭效应产 生的各种 原因 的基 础上 ， 在 有针对 性地 实施一些策 略能 够对牛鞭 效应起 到很大 的抑制 和减 轻 作用 ， 从而大大提高整个供应链的运作效率 。
工业动力学 的角度进行分析 ， 认为牛鞭效应 是工业 动力学或 ０ 引 １｜ ｜ ２ ０世纪 ９ ０年代初 ， 洁公 司（＆ ） 保 Ｐ Ｇ 发现其“ 帮宝适” 纸 牌 尿裤 的客 户的需求量 和销售商 的订货数 量之 间有很大 的偏 差 。通常该纸尿裤 的消费量在 它的顾 客群 中相当的稳定 ， 但 批发商的订单量总是随着时 间的推移不停地波动 ， 他们 还发 现 ，原材料供应商接收 到的订单 量的波动 比批发商还要大 。 者是工业组织随时 间变化 的行 为的结果 ， 他认 为牛鞭 效应可 以通过改变组织行为方式来加以克服。 在 Ｆｒ ｓ ｒ ｏｒ ｔ 的文章发表 之后 ， 多学者继续 对牛鞭效应 ｅｅ 很 现象进行深 入的研究 。美 国麻省理工学 院的 Ｓｅ ｎ（９ ９ ｔｒ ｍａ １ ８） 设计 了一个称为 “ 啤酒分销博弈” 的模拟实验 ， 进一步证 明了
牛鞭效应存在 的普 遍性。该实验 中， 四个参与者形成一个供 应链 ， 分别 以啤酒零售商 、 批发商 、 分销商和制造商 的身分独
立地做 出库存决 策和订货决 策 ， 并且以相邻参与者发 出的订
为此 ， 洁公 司使 用“ 保 牛鞭效 应” 这一名称来形 容供应链 中顾 客 的需求 信息在 向上游传 递的过程 中发生 的被扭 曲和放大
１７ ４
维普资讯
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 。 针对这些情 况 ，ｏ ｉ（９ １等还提 出了几种 减少供应链 动态性 的策略 ， Ｔ ｗｌ １９ ） ｌ 包括减少一个或更 多的中间成 员 ， 鼓励供 应链 成员 之间的合 作 ， 真实市场需求 实行信息共享 ， 对 缩短供应链 的时 间延迟 以及改变订货策 略等 。
（） ３ 时间延迟。由于顾客的订货信息需 要经过零 售商 、 批
发商进行订单处理 之后 才能传递到制造商 ， 这就造成 了信息
延迟 ； 同样 ， 造商生产 的产品也需 要经过批 发商和 零售商 制 等中间环节才能 交付到顾客手中 ， 势必 引起 物流延迟 。上述 两者都使得供 应链上各成 员企业无 法 同步响应市场 需求变 化， 大大增加了供应链 的牛鞭效应。
八个方面 ：
（） ８缺货博 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 。买方为避免潜在 的缺货 可能 ， 就会在订货时故意提
（） １供应链 的层级 结构。供应链是 由若干成员组成 的链
高订货量 ， 而当需求 降温后 ， 订货 又突然下 降甚至取消 。 由于
础。
对顾客真实需 求信息 的扭 曲导致制造商 产品预测能力下降 ， 引起过量生产或缺货 ； 求变动性 的增大促使供 应链 上各参 需
与者为 了维持 已有 的服 务水平 而增 加安全库存 ， 而导致库 从
存持有成本增加 ； 过度的需求不确定性及需求 变化还使得产
品销售不畅 ， 效需 求得不到满足 ， 有 客户服务水平下降 ， 潜在
息被加工 的次数越多 ， 其被扭 曲的现象就越严重 。
（） 客需求 的变化 。即顾客需求 自身的波动 幅度 。顾客 ２顾
受季节 、 价格 、 购买心理 等因素的影响 ， 其需求往 往呈 现出上 下波动 的形式 ， 一定程度 上增加 了供应链 的不稳定性 。 因此 ，
因， 是供应 链系统本 身客观存在 的因素 ， 也是导 致牛鞭效 应
无法 真正 消除 的原 因 ： 而多级需求预测 、 批量订货 、 价格促 销 和缺货博弈是供 应链成 员在 自身利 益的驱动下 所做 出的理 性行为造成 的 ， 以利用特定 的手段加 以管理 和改 善 ， 可 从而
大 大 弱 化 牛鞭 效应 。 ．
需求波动大， 牛鞭效应相应强烈； 需求平稳， 则效应减弱。
法 反 映 实 际 的 需求 情 况 ， 且 购买 数量 的 变 化 大 于 消 费 数 量 并 的 变 化 ， 生 了牛 鞭 效 应 。 产
等（９ ７在分析牛鞭 效应 的原 因时 ， １９ ） 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 。 有 一 些 学 者 从 还
其他 角度补 充了牛鞭效应的原因 ， Ｗｉ ｉｇ１ ９） 如 ｌ ｎ（９ ８着重讨 论 ｄ 三方 面的因素 ： 确定性混沌 、 平行 交互作用和需求 放大 ；ａ一 Ｔ ｙ １Ｋ ９ ９ ２ ｏ ） 出 ， ｏ １９ ，ｏ ｏ提 机器 故障 、 出波动和产 品质量差 异加 产
剧 了供 应 链 的波 动 性 。 在 牛 鞭效 应 产 生 的原 因 这个 问 题 上 ，以 Ｆｒ ｓ ｒ ｏｒ ｔ 和 ｅｅ
Ｓ ｒ ｎ等为代表提 出了非理性根源说 ，以 Ｌ ｅ为代表提 出 ｔ ｍａ ｅ ｅ 了理性 根源说 ， 还有一些其 他学 者都 从各 自的角度分析 了牛 鞭效应的原因。本文综合分析 以上各学说 ， 认为牛鞭效应产 生的原因不外 乎系统原 因和非系统原 因 ， 具体来说包括 以下
的现 象 。
单作为唯一的信 息资源。 实验的参与者既包括学生也包 括公 司经理 ， 而且该 实验被 重复了许 多次 ， 其结 果一致表 明， 但 上
游成员总是过分地响应下游 的订货需求 ， 因此导致供应链 系 统 的总成本达到 了该系统 最优成本 的 ５ １ 。 — ０倍 通过 分析 啤酒 分销博 弈 的结 果 ，ｔ ｍａ Ｓ ｒ ｎ首先 归纳 出了 ｅ 供应链动态性 的三大基本特征 ： 振动 、 放大和阶段延迟 ， 并再