供应链中“牛鞭效应”案例分析及解决方法研究
随着市场全球化和竞争的不断加剧，有人曾在20世纪就预言了21世纪企业之间的竞争将变成供应链之间的竞争。我国的国家标准《物流术语》，对于供应链的定义是：“供应链是生产及流通过程中，涉及将产品或服务提供给最终用户活动的上游和下游企业所形成的网链结构。”由此可见，供应链是一个集成了多家企业的价值增值链。其基本结构如图1所示：
作为一种跨企业的协作，供应链包含了所有加盟的节点企业，不仅是一条联结供应商到用户的物流链、信息链和价值链，而是一条增值链。提高整条供应链的增值能力，增强供应链的竞争力，成为各节点企业共同的目标。
尽管如此，在供应链的实际运作中，却存在着各种各样的困难：如预测的不准确，导致对需求的难以把握；信息的不透明，导致供给不稳定；因为企业之间的诚信还没有完全建立，企业之间的合作性与协调性差，供应链中的主导企业很难发挥作用；供应的缺乏，生产与运输作业的不均衡、库存居高不下，成本过高等现象。引起这些问题的原因很多，但主要原因之一就是“牛鞭效应（Bullwhip Effect）”。由于牛鞭效应是从下游客户端逐级向上游转嫁风险的结果，因而它会危害整个供应链的运作，导致总库存增加、生产无序和失衡，业务流程阻塞，资源浪费、市场混乱和风险增大。由此可见，牛鞭效应的存在，已经成为削弱供应链的增值能力和竞争能力的主要负面因素。因此，研究牛鞭效应，并消除它对于供应链的负面影响就是本论文要研究的内容。
1 供应链中“牛鞭效应”分析
1.1 何谓“牛鞭效应”
1995年，宝洁公司（P&G）管理人员在考察婴儿一次性纸尿裤的订单分布规律时，发现一定地区的婴儿对该产品的消费比较稳定，零售商那里的销售量的波动也不大，但厂家经销商那里得到的订货量却出现大幅度波动，同一时期厂家向原材料供应商的订货量波动幅度更
大，这一现象与我们挥动鞭子时手腕稍稍用力，鞭梢就会出现大幅动摆动的现象相类似。于是，人们将这种现象叫做“牛鞭效应（Bullwhip Effect）”。类似的现象也在惠普、IBM等跨国企业中得到了印证。另外，麻省理工学院的Sterman教授通过著名的啤酒试验，也证明了牛便效应这一现实中大量存在的现象。
可见，牛鞭效应就是指供应链下游消费需求轻微变动而导致的上游企业生产、经营安排的剧烈波动。当市场上一种商品的消费需求发生细微变动时，这种波动会沿着零售商、批发商、分销商直至制造商逆流而上，并逐级扩大，在达到最终源头供应商时，其获得的需求信息和实际消费市场中的顾客需求信息发生很大的偏差，需求信息严重扭曲或失真，这就是牛鞭效应。
供应链战略经常可划分为推动型系统和拉动型系统，这源于20世纪80年代的制造业革命。在一个推动型供应链中，制造商利用从零售商仓库接到订单来预测顾客需求，各个节点企业是根据预测来进行决策，因此无法真实地反应市场需求，容易形成牛鞭效应。一个推动型供应链如图2所示：
1.2 “牛鞭效应”放大现象的计算案例分析
例：假定在一个简单的供应链中，每个节点企业在仓库中都存放着7天所需的货物，即：每个节点企业从其上游供应商那里购买足够的材料以使得它的存货满足7天的需求，对某种产品的需求一直稳定在每7天100单位，如果某一个7天最终客户的需求比平时多了5单位，假设配送非常迅速，我们可以见证“牛鞭效应”对整个供应链的影响。
给定条件：每7天供应链的需求为100单位；
需求：等于下一环节客户购买的数量；
每个7天开始时的初期库存：必定等于前一个周期的期末库存；
每个周期的期末库存：必定等于本周的需求；
购买的单位数：等于需求加上库存中的任何变化；
购买量＝净需求＋（期末库存—初期库存）；
具体计算结果如表1所示：
分析以上计算案例，在第二周客户的需求增加5个单位时，由于“牛鞭效应”，信息的扭曲和放大，导致生产商生产产量提高到了180个单位，而当第三周客户的需求恢复正常时，生产商的产量变为0单位；当客户需求在第三周恢复到原来的100单位时，要使得生产商恢复到100单位的生产量，一直要持续到第七周，“牛鞭效应”才会消失。
2 “牛鞭效应”的危害及成因分析
2.1 “牛鞭效应”的危害
从“1.2（牛鞭效应）放大现象的计算分析”案例计算可以看出，“牛鞭效应”产生的后果，不仅仅是各个节点企业的库存增大，利润下降，占用资金，同时也导致了企业经营风险增大以及整个供应链运作的低效率。资源的无效率利用，使得供应链各个节点企业的计划和管理难度增大。除此之外，还可能造成以下的一些危害，具体可以归纳为以下几条：
（1）从分销商到生产商接到的订单的变动性要比顾客需求的变动性大得多，使得生产企业进入无序状态，无法了解市场真正的需求量；
（2）当某种产品大量销售时，供应链的库存却无法做到迅速减少，造成流动资金的大量占用和固定资产利润率低下；
（3）各个节点企业从自身利益出发，而不是从整个供应链的运作考虑，因此导致整个供应链的利益很难维护；
（4）由于“牛鞭效应”而导致供应链节点企业之间的不信任增加，合作最终变成短期行为，不利于供应链联盟的形成和发展。
2.2 “牛鞭效应”的成因分析
根据大量文献资料，并结合一些实际案例，通过分析研究，一般认为，“牛鞭效应”的成因主要有以下6个方面：
（1）需求预测更正。如表1中的计算数据一样，由于客户对于需求的修订，而使得上游各个节点企业相应地修订需求，最终导致实际需求远远高于生产量。
（2）订单批量决策。出于库存和运输费用的考虑，下游企业会在一定时间段内进行订货，而且考虑最佳定购批量，同时减少定购次数，以降低成本。
（3）价格波动。上游企业为了刺激订货，采用促销策略，实施价格折扣、价格折让等方法，由此引起需求的不稳定性，无法确定市场的真正需求量。
（4）短缺博弈。产品在市场上的供应大于需求时，订货量减少或消失；而当需求大于供应时，订货量会剧烈增加，让生产企业无法确切掌握市场的实际需求。
（5）提前期。下游企业的定购提前期也是影响各个节点企业正常运营的重要因素。提前期越长，对企业的定购点和安全库存的影响越大，同时也降低了需求信息的时效性。
（6）供应链的结构。供应链越长，供应商离消费者越远，对需求的预测越不准确，同时需求信息的扭曲程度越大，“牛鞭效应”越明显。
以上是主要的六个方面，这其中有客观因素，也有决策者的主观因素，还可能存在着其他一些不为人们发现的潜在因素，所有这些都造成了“牛鞭效应”。如何减弱及至消除它的负面影响，已经成为许多供应链管理方面的专家及实际操作中的节点企业关注的问题。 3 解决“牛鞭效应”的方法研究
供应链中的不确定性主要来源于供应商不确定性、生产者不确定性和顾客不确定性；而供应链上的不确定性主要表现为衔接不确定性和运作不确定性。从已经寻找到的“牛鞭效应”产生的原因中，来寻找解决“牛鞭效应”的答案，是对本问题研究的基本思路。
第一，针对需求预测的不准确性，应该从供应链联盟的组建及节点企业之间信息互通两个方面考虑：供应链上的节点企业首先考虑到的是需求预测如何做到更加的准确，从图1中已经看到一般供应链的结构，其中包含了一个重要的流——信息流，如果上下游节点企业的信息对称并且互通，形成比较稳定的供应链战略联盟，那么预测的准确性会很大程度的提高，这样，供应链的结构就会是如下的结构。具体见图3所示：
即企业之间采用供应链管理（SCM）系统，通过联合预测、协同计划，预测与补货；利用供应商管理库存（VMI）、联合管理库存、EOS电子定购系统和准时生产（JIT）技术，实时地获得下游节点企业真实的需求信息，及时准确地进行订货，并通过与下游客户的真实沟通。
消除预测不准造成的“牛鞭效应”。联合库存管理的供应链系统模型如图4所示：第二，由于独立需求和相关需求是现实中客观存在的问题，直接面对客户的下游企业自然会按照批量大小，或定时、或定量进行采购；同样，下游企业根据市场供需、价格波动决定其采购量大小的问题，由此使得下游客户端的风险最终转嫁给上游企业，从表1就可以得到证明。采用拉动型的供应链战略（具体见图5），让生产由外部需求驱动，并采用现代供应链管理技术，是可以抵御三种因素产生的负面影响的。
企业应用Internet/EDI技术，开展电子商务和企业应用集成EDI技术，实现业务信息的及时传递与共享及上下游企业之间业务流程的整合，共同协作开展业务。充分利用精益生产（LP）和敏捷制造（AM）的方法，建立快速响应（QR）系统。例如：以直销著称的DELL
公司，通过Internet网、电话、传真等组成了一个高效的信息网络，客户可以直接向公司下订单要求进行组装、供应，实现了客户与供应商的直接贸易，有效地防止了“牛鞭效应”的产生。
第三，下游企业在采购时，由于考虑到缺货风险，对于定购提前期一般都慎重决定，因为提前期的不确定性，下游企业很大程度上的预测误差，等到产品季节到来时，导致库存周期波动，导致“牛鞭效应”产生。Wal-mart的实践表明，采用信息技术支持（商品条形码技术、物流条形码技术、电子订货系统、POS数据读取技术、预先发货清单技术、电子支付系统、连续补充库存方式）的快速响应（QR）系统，将会使预测误差大幅度减少，减弱“牛鞭效应”的负面影响。根据库存周期长短和预测误差的关系如图6所示：
由图6可以看出，随着定购提前期的缩短，预测误差会大幅度的下降，从而影响到库存量的大小，对于整个供应链节点企业都是有利的。
第四，从“牛鞭效应”产生的6大因素分析，防范“牛鞭效应”的产生，应该建立供应链效率模型，将效率模型的目标函数确定为供应链整体效率的最大化。
其中A表示将各个节点企业各自的条件因素转化为具体的参数，用矩阵表示；b代表各个节点企业的综合限制因素的上限。
运用管理运筹学中的知识对效率模型函数求解，确定在变动因素影响下，供应链要获得最佳的效率，各个节点企业应该具备的条件，从而削弱“牛鞭效应”的负面影响。 4 结束语
“牛鞭效应”的存在，使得供应链在理论上容易形成，而在实践中却无法高效率地运作，尽管人们已经看到经济的快速发展，促进了供应链的形成，以至单个企业与企业之间的竞争已经逐步地被供应链与供应链之间的竞争所取代。然而在供应链还没有完全发展成熟的情况下，供应链各个节点企业出于自身利益的考虑，对于市场进行不确切的预测，导致供应链上的物流不确定性增大，产生“牛鞭效应”。
本文分析了“牛鞭效应”对供应链运作的影响，应用示例说明它对上游企业的危害，简要分析其产生的原因，最后提出解决“牛鞭效应”的措施，特别提出了通过建立供应链效率模型来削减及消除“牛鞭效应”的负面影响，量化“牛鞭效应”带来的危害，将对未来供应链战略联盟的发展起到积极的作用
供应链中“牛鞭效应”案例分析及解决方法研究
随着市场全球化和竞争的不断加剧，有人曾在20世纪就预言了21世纪企业之间的竞争将变成供应链之间的竞争。我国的国家标准《物流术语》，对于供应链的定义是：“供应链是生产及流通过程中，涉及将产品或服务提供给最终用户活动的上游和下游企业所形成的网链结构。”由此可见，供应链是一个集成了多家企业的价值增值链。其基本结构如图1所示：
作为一种跨企业的协作，供应链包含了所有加盟的节点企业，不仅是一条联结供应商到用户的物流链、信息链和价值链，而是一条增值链。提高整条供应链的增值能力，增强供应链的竞争力，成为各节点企业共同的目标。
尽管如此，在供应链的实际运作中，却存在着各种各样的困难：如预测的不准确，导致对需求的难以把握；信息的不透明，导致供给不稳定；因为企业之间的诚信还没有完全建立，企业之间的合作性与协调性差，供应链中的主导企业很难发挥作用；供应的缺乏，生产与运输作业的不均衡、库存居高不下，成本过高等现象。引起这些问题的原因很多，但主要原因之一就是“牛鞭效应（Bullwhip Effect）”。由于牛鞭效应是从下游客户端逐级向上游转嫁风险的结果，因而它会危害整个供应链的运作，导致总库存增加、生产无序和失衡，业务流程阻塞，资源浪费、市场混乱和风险增大。由此可见，牛鞭效应的存在，已经成为削弱供应链的增值能力和竞争能力的主要负面因素。因此，研究牛鞭效应，并消除它对于供应链的负面影响就是本论文要研究的内容。
1 供应链中“牛鞭效应”分析
1.1 何谓“牛鞭效应”
1995年，宝洁公司（P&G）管理人员在考察婴儿一次性纸尿裤的订单分布规律时，发现一定地区的婴儿对该产品的消费比较稳定，零售商那里的销售量的波动也不大，但厂家经销商那里得到的订货量却出现大幅度波动，同一时期厂家向原材料供应商的订货量波动幅度更
大，这一现象与我们挥动鞭子时手腕稍稍用力，鞭梢就会出现大幅动摆动的现象相类似。于是，人们将这种现象叫做“牛鞭效应（Bullwhip Effect）”。类似的现象也在惠普、IBM等跨国企业中得到了印证。另外，麻省理工学院的Sterman教授通过著名的啤酒试验，也证明了牛便效应这一现实中大量存在的现象。
可见，牛鞭效应就是指供应链下游消费需求轻微变动而导致的上游企业生产、经营安排的剧烈波动。当市场上一种商品的消费需求发生细微变动时，这种波动会沿着零售商、批发商、分销商直至制造商逆流而上，并逐级扩大，在达到最终源头供应商时，其获得的需求信息和实际消费市场中的顾客需求信息发生很大的偏差，需求信息严重扭曲或失真，这就是牛鞭效应。
供应链战略经常可划分为推动型系统和拉动型系统，这源于20世纪80年代的制造业革命。在一个推动型供应链中，制造商利用从零售商仓库接到订单来预测顾客需求，各个节点企业是根据预测来进行决策，因此无法真实地反应市场需求，容易形成牛鞭效应。一个推动型供应链如图2所示：
1.2 “牛鞭效应”放大现象的计算案例分析
例：假定在一个简单的供应链中，每个节点企业在仓库中都存放着7天所需的货物，即：每个节点企业从其上游供应商那里购买足够的材料以使得它的存货满足7天的需求，对某种产品的需求一直稳定在每7天100单位，如果某一个7天最终客户的需求比平时多了5单位，假设配送非常迅速，我们可以见证“牛鞭效应”对整个供应链的影响。
给定条件：每7天供应链的需求为100单位；
需求：等于下一环节客户购买的数量；
每个7天开始时的初期库存：必定等于前一个周期的期末库存；
每个周期的期末库存：必定等于本周的需求；
购买的单位数：等于需求加上库存中的任何变化；
购买量＝净需求＋（期末库存—初期库存）；
具体计算结果如表1所示：
分析以上计算案例，在第二周客户的需求增加5个单位时，由于“牛鞭效应”，信息的扭曲和放大，导致生产商生产产量提高到了180个单位，而当第三周客户的需求恢复正常时，生产商的产量变为0单位；当客户需求在第三周恢复到原来的100单位时，要使得生产商恢复到100单位的生产量，一直要持续到第七周，“牛鞭效应”才会消失。
2 “牛鞭效应”的危害及成因分析
2.1 “牛鞭效应”的危害
从“1.2（牛鞭效应）放大现象的计算分析”案例计算可以看出，“牛鞭效应”产生的后果，不仅仅是各个节点企业的库存增大，利润下降，占用资金，同时也导致了企业经营风险增大以及整个供应链运作的低效率。资源的无效率利用，使得供应链各个节点企业的计划和管理难度增大。除此之外，还可能造成以下的一些危害，具体可以归纳为以下几条：
（1）从分销商到生产商接到的订单的变动性要比顾客需求的变动性大得多，使得生产企业进入无序状态，无法了解市场真正的需求量；
（2）当某种产品大量销售时，供应链的库存却无法做到迅速减少，造成流动资金的大量占用和固定资产利润率低下；
（3）各个节点企业从自身利益出发，而不是从整个供应链的运作考虑，因此导致整个供应链的利益很难维护；
（4）由于“牛鞭效应”而导致供应链节点企业之间的不信任增加，合作最终变成短期行为，不利于供应链联盟的形成和发展。
2.2 “牛鞭效应”的成因分析
根据大量文献资料，并结合一些实际案例，通过分析研究，一般认为，“牛鞭效应”的成因主要有以下6个方面：
（1）需求预测更正。如表1中的计算数据一样，由于客户对于需求的修订，而使得上游各个节点企业相应地修订需求，最终导致实际需求远远高于生产量。
（2）订单批量决策。出于库存和运输费用的考虑，下游企业会在一定时间段内进行订货，而且考虑最佳定购批量，同时减少定购次数，以降低成本。
（3）价格波动。上游企业为了刺激订货，采用促销策略，实施价格折扣、价格折让等方法，由此引起需求的不稳定性，无法确定市场的真正需求量。
（4）短缺博弈。产品在市场上的供应大于需求时，订货量减少或消失；而当需求大于供应时，订货量会剧烈增加，让生产企业无法确切掌握市场的实际需求。
（5）提前期。下游企业的定购提前期也是影响各个节点企业正常运营的重要因素。提前期越长，对企业的定购点和安全库存的影响越大，同时也降低了需求信息的时效性。
（6）供应链的结构。供应链越长，供应商离消费者越远，对需求的预测越不准确，同时需求信息的扭曲程度越大，“牛鞭效应”越明显。
以上是主要的六个方面，这其中有客观因素，也有决策者的主观因素，还可能存在着其他一些不为人们发现的潜在因素，所有这些都造成了“牛鞭效应”。如何减弱及至消除它的负面影响，已经成为许多供应链管理方面的专家及实际操作中的节点企业关注的问题。 3 解决“牛鞭效应”的方法研究
供应链中的不确定性主要来源于供应商不确定性、生产者不确定性和顾客不确定性；而供应链上的不确定性主要表现为衔接不确定性和运作不确定性。从已经寻找到的“牛鞭效应”产生的原因中，来寻找解决“牛鞭效应”的答案，是对本问题研究的基本思路。
第一，针对需求预测的不准确性，应该从供应链联盟的组建及节点企业之间信息互通两个方面考虑：供应链上的节点企业首先考虑到的是需求预测如何做到更加的准确，从图1中已经看到一般供应链的结构，其中包含了一个重要的流——信息流，如果上下游节点企业的信息对称并且互通，形成比较稳定的供应链战略联盟，那么预测的准确性会很大程度的提高，这样，供应链的结构就会是如下的结构。具体见图3所示：
即企业之间采用供应链管理（SCM）系统，通过联合预测、协同计划，预测与补货；利用供应商管理库存（VMI）、联合管理库存、EOS电子定购系统和准时生产（JIT）技术，实时地获得下游节点企业真实的需求信息，及时准确地进行订货，并通过与下游客户的真实沟通。
消除预测不准造成的“牛鞭效应”。联合库存管理的供应链系统模型如图4所示：第二，由于独立需求和相关需求是现实中客观存在的问题，直接面对客户的下游企业自然会按照批量大小，或定时、或定量进行采购；同样，下游企业根据市场供需、价格波动决定其采购量大小的问题，由此使得下游客户端的风险最终转嫁给上游企业，从表1就可以得到证明。采用拉动型的供应链战略（具体见图5），让生产由外部需求驱动，并采用现代供应链管理技术，是可以抵御三种因素产生的负面影响的。
企业应用Internet/EDI技术，开展电子商务和企业应用集成EDI技术，实现业务信息的及时传递与共享及上下游企业之间业务流程的整合，共同协作开展业务。充分利用精益生产（LP）和敏捷制造（AM）的方法，建立快速响应（QR）系统。例如：以直销著称的DELL
公司，通过Internet网、电话、传真等组成了一个高效的信息网络，客户可以直接向公司下订单要求进行组装、供应，实现了客户与供应商的直接贸易，有效地防止了“牛鞭效应”的产生。
第三，下游企业在采购时，由于考虑到缺货风险，对于定购提前期一般都慎重决定，因为提前期的不确定性，下游企业很大程度上的预测误差，等到产品季节到来时，导致库存周期波动，导致“牛鞭效应”产生。Wal-mart的实践表明，采用信息技术支持（商品条形码技术、物流条形码技术、电子订货系统、POS数据读取技术、预先发货清单技术、电子支付系统、连续补充库存方式）的快速响应（QR）系统，将会使预测误差大幅度减少，减弱“牛鞭效应”的负面影响。根据库存周期长短和预测误差的关系如图6所示：
由图6可以看出，随着定购提前期的缩短，预测误差会大幅度的下降，从而影响到库存量的大小，对于整个供应链节点企业都是有利的。
第四，从“牛鞭效应”产生的6大因素分析，防范“牛鞭效应”的产生，应该建立供应链效率模型，将效率模型的目标函数确定为供应链整体效率的最大化。
其中A表示将各个节点企业各自的条件因素转化为具体的参数，用矩阵表示；b代表各个节点企业的综合限制因素的上限。
运用管理运筹学中的知识对效率模型函数求解，确定在变动因素影响下，供应链要获得最佳的效率，各个节点企业应该具备的条件，从而削弱“牛鞭效应”的负面影响。 4 结束语
“牛鞭效应”的存在，使得供应链在理论上容易形成，而在实践中却无法高效率地运作，尽管人们已经看到经济的快速发展，促进了供应链的形成，以至单个企业与企业之间的竞争已经逐步地被供应链与供应链之间的竞争所取代。然而在供应链还没有完全发展成熟的情况下，供应链各个节点企业出于自身利益的考虑，对于市场进行不确切的预测，导致供应链上的物流不确定性增大，产生“牛鞭效应”。
本文分析了“牛鞭效应”对供应链运作的影响，应用示例说明它对上游企业的危害，简要分析其产生的原因，最后提出解决“牛鞭效应”的措施，特别提出了通过建立供应链效率模型来削减及消除“牛鞭效应”的负面影响，量化“牛鞭效应”带来的危害，将对未来供应链战略联盟的发展起到积极的作用