2013-02-20 14:38:55 来源:互联网
1.理论基础
牛鞭效应来源于以下4个方面:
1.1 需求预测修正。需求随着时间呈动态的多库存模式下,需求预测基于观测到得需求来更新。若在一个时期,前文供应链模型中分销商观察到最终顾客的需求上涨,它将调整对需求的预期,下一个大单,从而导致牛鞭效应。
1.2 配比博弈。这是分销商预测到供给将短缺采取的战略性订货行为。当产品由于产能限制或者产量的不确定性使得供不应求,制造商的理性决策是按照订货量比例分配现有供应量给分销商。分销商为了确保能够获得更大的配给量,故意夸大其订货需求。而当需求降温时,订货又消失,这种短期博弈导致需求信息扭曲,造成牛鞭效应。
1.3 订货批量决策。通常情况下,分销商不会在接到最终顾客的订单后,就向制造商发出订单。在考虑库存成本、交易费用和运输费用的基础上在一个周期或者汇总到一定数量再向制造商订货。分销商为了尽快或者全额得到满足,会人为提高订货量,这种是订货策略导致的牛鞭效应。
1.4 价格波动。价格波动一般由制造商或者供应商的促销手段或者经济环境突变造成的,如价格折扣、数量折扣、自然灾害等,这些因素使分销商采购的订货量大于实际的需求量。
2.问题分析
第一个认识到牛鞭效应的人是Forreste。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程度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。
Lee等人通过四个模型得出了导致牛鞭效应的四个原因:供应链内部各环节对需求信号的处理过程;因预计供应量不足而出现限量配给引起的短缺博弈;购买者的批量订货方式:供应者的价格波动。他认为系统参与人是理性的,并且是最优化决策的,而牛鞭效应是供应链内部理性参与人之间战略性行为相互影响的产物,为控制牛鞭效应,企业可以对供应链内部组织间的基础结构及相关过程加以改进。
但真正对这一现象做出比较全面且正确分析的是Lcc,他认为牛鞭效应就是供应链内部理性参与人之间战略性行为相互影响的产物,企业可以通过对供应链内部组织结构及相关过程加以改进。
目前,国内也有不少专家学者在研究牛鞭效应问题,东北大学的黄小原教授通过建立模型与仿真,对供应链中牛鞭效应进行了控制研究。天津大学的万杰教授等人在一个供应商和n 个零售商组成的供应链体系中,分析了供应商选择不同的分配机制对牛鞭效应产生的影响。东南大学的张钦、达庆利等教授考虑了一个包含一个供应商和一个零售商的两级供应链,研究在需求模型ARIMA(0,1,1)下牛鞭效应的量化和信息共享的价值,比较信息共享之前和之后的差异,其结果表明了信息共享可以给供应商带来减轻牛鞭效应、减少现有库存以及降低成本等好处。牛芳等人通过定量分析指出信息不对称情况下,即使是市场需求稳定,由于上游厂商在决策上的时滞,拥有信息较多的下游厂商的决策行为也会导致上游厂商在不同时间段面临需求的波动和库存的积压。孙元欣讨论了牛鞭效应的概念和成因,用以分析比较采用分散信息和集中信息的牛鞭效应,并进行了量化分析。他把导致牛鞭效应的主要原因归纳为:(1)库存管理和需求预测方法;(2)交货周期;(3)批量订货;(4)价格波动;(5)经济波动与预期性订货。宋远方认为解决牛鞭效应问题的措施包括:(1)建立基于Internet 的供应链的信息共享系统;(2)缩短提前期,实行外包服务;(3)减少订货批量;(4)建立合作伙伴关系:(5)实行订货分级管理;(6)规避短缺情况下的博弈行为。除此之外,还必须建立有效的激励和监督机制,完善内部和外部契约,提高企业的效率。
归纳起来,牛鞭效应的研究工作主要集中在这样几个方面,即牛鞭效应的存在性、牛鞭效应的量化、牛鞭效应的销售、生产、库存控制。牛鞭效应问题研究的初始阶段,主要是对供应链中企业进行市场、顾客等方面的实际调整,以实证方法研究和确认牛鞭效应的存在。对牛鞭效应问题的进一步研究,则主要集中在牛鞭效应的量化,考虑利用统计分析方法和控制工程方法来量化牛鞭效应。牛鞭效应问题的最新的研究进展,则是考虑在供应链中如何减弱和控制这种效应的影响。
免责声明:本网站(http://www.ciotimes.com/)内容主要来自原创、合作媒体供稿和第三方投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。
本网站刊载的所有内容(包括但不仅限文字、图片、LOGO、音频、视频、软件、程序等)版权归原作者所有。任何单位或个人认为本网站中的内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,请及时通知本站,予以删除。