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供应链上的牛鞭效应的产生和消除方法
在供应链上，常常存在着如预测不准确、需求不明确，供给不稳定，企业间合作性与协调性差、造成了供应缺乏，生产与运输作业不均衡、库存居高不下，成本过高等现象。引起这些问题的根源有许多，但主要原因之一是牛鞭效应（Bullwhip Effect）。牛鞭效应是供应链上的一种需求变异放大（方差放大）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。最下游的客户端相当于鞭子的根部，而最上游的供应商端相当于鞭子的梢部，在根部的一端只要有一个轻微的抖动，传递到末梢端就会出现很大的波动。在供应链上，这种效应越往上游，变化就越大，距终端客户越远，影响就越大。这种信息扭曲如果和企业制造过程中的不确定因素叠加在一起，将会导致巨大经济损失。
一、 牛鞭效应产生的主要原因
在供应链上，常会遇到尽管某种产品的末端市场需求变动不大，但上游的需求波动却很大的情况。例如，宝洁公司在研究“尿不湿”的市场需求时发现，该产品的零售数量相当稳定，波动性并不大。但在考察分销中心的订货情况时，却发现其定单的变动程度比零售数量的波动要大得多，而分销中心是根据销售商订货需求量的汇总进行订货的。通过进一步研究发现，零售商为了能够应付客户需求增加的变化，往往在历史和现实销售情况的预测订货量上，作一定放大后再向批发商订货，而批发商也出于同样的考虑，进行加量订货。这样，虽然客户需求波动不大，但层层加量订货就将实际需求逐级放大了。例如，某零售商销售某产品的历史最高月记录为100件，为应付即将到来重大节日的销售不断货，他会在此基础上增加X件，订货量为(1+X%)100件；他的上一级批发商同样也会在其订货基础上增加Y件，因此，向生产商订货的数量就变成了(1+X%+Y％)100件；生产商为了保证供货，必须要按大于该订货的数量进行生产，这样一层层地增加，就导致“牛鞭效应”。
产生牛鞭效应的原因主要来自8个方面：
1．需求预测修正。供应链上成员采用不同的预测模型作各自的预测，所采用的数据仅限于下游客户的直接定单，对未来的掌握度极，因而常在预测值上加上一个修正增量作为订货数量，产生了需求的虚增；
2．价格波动。零售商和分销商面对价格波动剧烈、促销与打折活动、供不应求、通货膨胀、自然灾害等情况，往往会采取加大库存量的做法，使订货量远远大于实际的需求量；
3．订货批量。企业订货常采用最大库存策略，在一个周期或者汇总到一定数量后再向供应商整批订货，这使其上游供应商看到的是一个不真实的需求量；
4．环境变异。这是由于政策和社会等环境的变化所产生的不确定性，造成了订货需求放大。一般应付它最主要的手段是持有高库存，且不确定性因素越大，库存就越高，但这种高库存所代表的并不是真实的需求；
5．短缺博弈。当市场上某些产品的需求增大时，使零售商和分销商会怀疑这些商品将短缺情况，这引发他们扩大订货量。但当需求降温或短缺结束后，大的订货量又突然消失，造成了需求预测和判断的失误，导致了牛鞭效应；
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