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供应链上的牛鞭效应的产生和消除方法
“牛鞭效应”是经济学上的一个术语，指供应链上的一种需求变异放大现象，使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，此信息扭曲的放大作用在图形上很像一个甩起的牛鞭，因此被形象地称为牛鞭效应。下面是小编帮大家整理的供应链上的牛鞭效应的产生和消除方法，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
供应链上的牛鞭效应的产生和消除方法 篇1
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；
6．库存失衡。传统的营销一般是由供应商将商品送交销售商，其库存责任仍然归供应商，待销售完成后再进行结算，但商品却由分销商掌握和调度。这就导致了销售商普遍倾向于加大订货量掌握库存控制权，因而加剧了订货需求加大，导致了牛鞭效应；
7．缺少协作。由于缺少信息交流和共享，企业无法掌握下游的真正需求和上游的供货能力，只好自行多储货物。同时，供应链上无法实现存货互通有无和转运调拨，只能各自持有高额库存，这也会导致牛鞭效应；
8．提前期。需求的变动随提前期的增长而增大，且提前期越长，需求变动引起的订货量就越大，企业由于对交货的准确时间心中无数，往往希望对交货日期留有一定的余地，因而持有较长的提前期，因此逐级的提前期拉长也造成了牛鞭效应。
二、牛鞭效应的消除
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。为此，必须运用先进的管理技术和信息技术对它加以妥善解决，消除需求信息的扭曲和失真现象。
有效消除牛鞭效应的方法主要有以下8种：
1．提高预测的精确度。这需要考虑历史资料、定价、季节、促销和销售额等因素，有些数据是掌握在零售商和分销商手中，必须与它们保持良好的'沟通，及时获得这些数据，采取上下游间分享预测数据并使用相似的预测方法进行协作预测，来提高预测的准确性；
2．实现信息共享。这是减小牛鞭效应最有效的措施之一。供应链成员间通Internet/EDI来实现实时交流和共享信息，减少和消除信息的不对称性，准确把握下游的实际需求；
3．业务集成。供应链成员间实现业务紧密集成，形成顺畅的业务流，这既能减少下游的需求变动，又能掌握上游的供货能力、安心享受供给保障，不再虚增需求；
4．订货分级管理。根据“二－八定律”划分分销商，对他们进行分别对待，实行订货分级管理，通过管住关键销售商和重要销售商来减少变异概率；
5．合理分担库存。供应商、分销商和零售商采用联合库存的方式合理地分担库存，一旦某处出现库存短缺，可立即从其他地点调拨转运来保证供货。这既防止了需求变异的放大，又现了共担风险，降低了整体库存，有效地抑制了牛鞭效应；
6．缩短提前期。一般来说，订货提前期越短，订量越准确。根据沃尔玛的调查，如果提前26周进货，需求预测误差为40%；提前16周进货，需求预测的误差为20%，而在销售时节开始时进货，则需求预测的误差为10%。因此，缩短提前期能够显著地减小牛鞭效应；
7．采用业务外包。外包服务也可以抑制牛鞭效应，例如，采用第三方物流策略机可以缩短提前期和实现小批量订货，无须再向一个供应商一次性大批订货，又减少了运输风险；
8．建立伙伴关系。通过实施供应链战略伙伴关系可以消除牛鞭效应。供需双方在战略联盟中相互信任，公开业务数据，共享信息和业务集成。这样，相互都了解对方的供需情况和能力，避免了短缺情况下的博弈行为，从而降低了产生牛鞭效应的机会。
三、信息技术是否能够消除牛鞭效应？
总体来说，信息技术是可用消除牛鞭效应的，如在企业内部采用ERP和APS系统，在企业间采用供应链管理SCM系统，运用Internet/EDI技术，开展电子商务，对各信息系统进行集成，实现企业间的业务数据集成和信息共享，应用供应链协同技术使供应链上下游企业间业务流程的整合，共同协作开展业务，都能有效地消除牛鞭效应。
例如：
①采用SCM系统中的联合预测、协同计划、预测与补货CPFR、供应商管理库存库存VMI和JIT II等技术，就能实时地获得下游的真实需求信息，及时准确地进行订货，消除预测不准和批量订货等造成的牛鞭效应；
②采用Internet/EDI、电子商务和企业应用集成EAI等技术，能实现业务信息的及时传递与共享、上下游间业务过程的整合与紧密衔接，能有效消除由价格补货、环境变异和短缺博弈等造成的牛鞭效应；
③运用供应链协同、分销商一体化DI和VIM等技术，能够减少库存失衡和企业间实现库存共享与转运调拨，使它们无需再各自持有高额库存；
④运用APS管理系统、第三方物流3PL和第四方物流4PL技术，通过计划的优化与准确性或业务外包来缩短采购的提前期，消除牛鞭效应；等等。由此可见，信息技术对消除牛鞭效应起到了不可替代的作用。
然而，任何先进的系统都是按照人的指令去运行的，任何先进的技术也是为人服务的，如果没有正确的方针策略，只有先进的技术和系统，也无法真正消除牛鞭效应。因此，消除牛鞭效应最重要的因素是上下游企的业间建立紧密的伙伴关系，只有在供需双方相互信任，利益共享和风险共担的基础上，才能公开各自的业务数据，共享信息和业务过程，也只有在企业达成这种伙伴关系的前提下，利用先进的信息技术和信息管理系统，才能有效地解决各种因素的影响，真正地消除牛鞭效应。
这里，我们再给出一个利用信息管理技术来消除牛鞭效应的实例。雀巢公司与家乐福公司在确立了亲密伙伴关系的基础上，采用各种信息技术，由雀巢为家乐福管理它所生产产品的库存（供应商管理库存VMI，Vender Management Inventory）。雀巢为此专门引进了一套VMI信息管理系统，家乐福也及时为雀巢提供其产品销售的POS数据和库存情况，通过集成双方的管理信息系统，经由Internet/EDI交换信息，就能及时掌握客户的真实需求。为此，家乐福的订货业务情况为：每天9:30以前，家乐福把货物售出与现有库存的信息用电子形式传送给雀巢公司；在9:30-10:30，雀巢公司将收到的数据合并至供应链管理SCM系统中，并产生预估的订货需求，系统将此需求量传输到后端的APS/ERP系统中，依实际库存量计算出可行的订货量，产生建议订单；在10:30，雀巢公司再将该建议订单用电子形式传送给家乐福；然后在10:3011:00，家乐福公司确认订单并对数量与产品项目进行必要的修改之后回传至雀巢公司；最后在11:00-11:30：，雀巢公司依照确认后的订单进行拣货与出货，并按照订单规定的时间交货。这样，由于及时地共享了信息，上游供应商对下游客户的需求了如指掌，无需再放大订货量，有效地消除了牛鞭效应。
供应链上的牛鞭效应的产生和消除方法 篇2
很多因素，例如组织结构、信息渠道、地域分布、行业特征等，都影响到供应链的有效运作。但是，最根深蒂固的影响因素当属“牛鞭效应”。
牛鞭效应是关于在一条供应链中，消费市场需求的微小变化如何被一级级放大到制造商、一级供应商、次级供应商等的现象。例如计算机市场需求预测轻微增长2%,转化到戴尔（制造商）时可能成了5%,传递到英特尔（一级供应商）时则可能是10%,而到了为英特尔生产制造设备的设备商（次级供应商）时则可能变为20%。简言之，越是处于供应链的后端，需求变化幅度越大。需求变化转化为库存水平，相应地，库存变化呈类似模式。
1991——2001年北美半导体行业整体库存量的变化趋势，这是个两级供应链：芯片制造是需求方，设备制造是供应商（芯片制造商用设备制造商生产的设备来加工芯片）。不难看出，供应链末端的设备制造行业的库存变化幅度远大于芯片制造行业，而单个企业的变化幅度则更大。
牛鞭效应导致对市场变化的过激反应。当市场需求增加时，整个供应链的产能增加幅度超过市场需求增加幅度，超出部分则以库存形式积压在供应链的各个节点。一旦需求放缓或负增长，大量资金和产品将以库存形式积压，导致整个供应链资金周转不良，影响供应链的良好运作，甚至导致企业倒闭，尤其是处于供应链末端的小企业。以思科为例，2000年前后网络经济泡沫破灭，直接导致注销二十多亿美元的库存。以半导体设备制造行业而言，2000年前后经济泡沫后的大量库存，直到2002年各大公司才处理完注销几千万美元的过期库存。对众多的一级、次级供应商而言，这则意味着很长时间没有新订单，没有新的营业收入，无法维持运营。结果是大批供应商处于崩溃边缘，大幅裁员，甚至难逃破产厄运。
对市场的响应速度而言，牛鞭效应表明，越是处于供应链后端，企业响应速度越慢（也因为其响应幅度最大）。其结果是，当市场需求增加的时候，供应商往往无法支持制造商；而当市场需求放缓时，供应商则往往继续过量生产，造成库存积压。由于牛鞭效应，伴随着过量生产的是整个供应链的生产能力过度膨胀。一旦经济不景气，整个供应链被迫大幅削减人员，关、停、并、转设备。
以一个半导体设备公司为例，到2003年，人员从2000年高峰期的5000余人缩减到2200人左右，总部的生产厂房、办公场所从8个缩减为4个。公司的供应商则经历了更加剧烈的苦难历程，大多数供应商的人员减半，营业额只有高峰期的三分之一，设备产能利用率只有30%左右。对整个宏观经济而言，牛鞭效应可以解释为什么有些行业比另一些行业提前衰退，或滞后复苏。对于半导体行业而言，供应链前端的芯片制造业先于后端的设备制造业衰退；而后者则滞后于前者复苏。而对于单个企业而言，当经济复苏的时候，不但要动员自身的生产能力，更重要的是动员各级供应商。这是因为由于牛鞭效应，后端供应商往往受到更多的经济影响，面临更大的财务压力，从而更难也更不情愿扩张生产能力。在行业腾飞、经济景气时，往往由于后端供应商没法及时扩张产能而影响整个供应链的销售业绩。
鉴于其重大影响，多年来学术界和工业界都在积极研究牛鞭效应。根据斯坦福大学的李效良教授（Hau Lee)及其同事的研究，牛鞭效应有四大成因。
一、多重需求预测
当处于不同供应链位置的企业预测需求时，都会包括一定的安全库存，以对付变化莫测的市场需求和可能的供应商供货中断。当供货周期较长时，这种安全库存的数量将会非常显著。例如，一家美国计算机制造商预测到某型号计算机的市场需求是10万台，但可能向中国的供应商下11万台的零件订单；同理，中国计算机零件生产商可能向其供应商定购12万台的原材料。以此类推，供应链各节点库存将逐级放大。此外，有些预测方法也会系统地扭曲需求。以移动平均法为例，前3个月的趋势是每月递增10%,那第4个月的预测也将在前3月的平均值上递增10%。但市场增长不是无限的，总有一天实际需求会降低，这差额就成了多余库存。如果供应链各个企业采用同样的预测方法，并且根据上级客户的预测需求来更新预测，这种系统性的放大就会非常明显。
二、批量生产/订购
为了达到生产、运输上的规模效应，厂家往往批量生产或购货，以积压一定库存为代价换取较高的生产效率和较低成本。在市场需求减缓或产品升级换代时，代价往往巨大，导致库存积压、库存品过期，或二者兼具。例如笔者所管理的`一家加工设备机箱的小供应商，直到宣布关门停业数月后还没有用掉生产积压下的数种机箱，主要是因为大批量生产。
三、价格浮动和促销
厂家为促销往往会推出各种促销措施，其结果是买方大批量买进而导致部分积压，在零售业尤为显著。这使市场需求更加不规则、人为加剧需求变化幅度，严重影响整个供应链的正常运作。研究表明，价格浮动和促销只能把未来的需求提前，到头来整个供应链很难从中获利。当然，在“活在眼下”的企业绩效评估体系驱动下，职业经理人有种种动机做这些看上去不合理的事。
四、理性预期
如果某种产品的需求大于供给，且这种情况可能持续一段时间，厂家给供应商的订单可能大于其实际需求，以期供应商能多分配一些产品给它，但同时也传递了虚假需求信息，导致供应商错误地解读市场需求，从而过量生产。随着市场供需渐趋平衡，有些订单会消失或被取消，导致供应商多余库存，也使供应商更难判断需求趋势。等到供应商搞清实际需求已经为时过晚，成为又一个“计划跟不上变化”。这种现象在2000年前后的电子行业有着充分体现，整条供应链都深受其害，积压了大量库存和生产能力，前面提到的思科就是一个典型例子。2005、2006年前后全球原材料短缺，大家拼命多下订单，希望冶炼厂能多分配些产能，客观上造成了冶炼厂产能的过度膨胀。2009年第二季度后部分电子产品短缺，造成市场上类似的过激反应，掀起新一轮的产能、库存膨胀。
上述种种成因，除了批量生产与生产模式有关外，别的大都可以通过供应链范围的信息共享和组织协调来减轻影响。
上下游企业之间培养信任并加大非核心保密信息的交流和共享，通过信息交流代替实物的库存，避免多重预测，减少信息的人为扭曲；在价格政策上，制造商应谨慎使用价格促销，并尽量与零售商实行“天天低价”；在理性预期上，供应商应以历史需求为基础分配产品，从而避免用户单位虚报需求；在生产方式上，供应商应采用精益生产，使达到最佳经济生产批量的数量减小，从而减少供应链库存，提高对市场需求变化的响应速度。但不管如何努力，在不完美的现实世界里，牛鞭效应根深蒂固，可以控制，但不可能完全消除。
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