供应链管理实验报告——啤酒游戏(一)供应链管理实验报告——啤酒游戏(一).docx

牛鞭第一次实验报告----德国黑啤组实验内容：模拟生产-销售供应链。实验目的：通过实验，探究下游(顾客)需求量的变化对上游(工厂)的影响，验证牛鞭效应，即一种供应链上的需求变异放大的现象。信息流从最终客户端向原始供应商端传递，无法有效的实现信息的共享，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。实验过程：五个同学分别模拟供应链中的顾客，零售商，批发商，分销商以及生产商。各级以一周为单位，通过下游的订单量综合自己的库存量，决定向上游的需求量（有两周运输延迟）。模拟50周并记录数据。（四）各级商家独立数据分析（1）顾客：前四周需求为4，之后为8。（2）零售商数据分析：1. 起初三周由于顾客订单数目很少，零售商的订单数目都很少，平均数为3。2. 从第四周开始顾客订单数开始增多，相应的零售商订单也随之增多。3. 在顾客订单数目稳定的情况下，零售商由于缺货量越来越多，导致订单数目高居不下。4. 当姗姗来迟的存货开始增多时，零售商均减少订单或持续几周订单数目为零。第二轮供货紧张开始，但是这次零售商们增加订单的幅度没有上一次多。（3）批发商数据分析：1.三个批发商的库存都在8-9天开始由有库存转变到缺货，在18天左右缺货的数量达到最高，然后库存又开始上升，到25天左右达到极值2．批发商的订单变化基本是和库存变化呈负相关的关系，即库存多时少订单，缺货时会多订单游戏中亏损最小（库存的最大缺货数和最大库存数小）的小组批发商的库存呈现周期变化了差不多3.5个周期，而中间的批发商呈现了2.5周期，表现最差的批发商甚至连两个个周期都没有经过（一个周期指库存变化由有库存到缺货再到有库存）（4）分销商数据分析：1.以第三组数据来看，分销商库存数量和发出订单的关系是强的反相关线性关系。即库存越多订单越少；库存越少，订单越多。2.从三组数据以及最终结果来看，波动幅度越小频率越大，因信息闭塞导致的损失越小。一个峰，峰值最大；波动范围最小，三至四个峰；两个峰，波动范围居中。（5）生产商数据分析生产量正常的两组都是第十周前比较平稳，而第十六周开始出现缺货，从而开始大量生产。而在一段平稳之后，在三十周左右出现货物的滞销。出现这种现象的原因我认为大致是这样的：一开始的库存加上运输在途的货物一共是每人20件货物，每人都可以用原有货物实现刚开始时一到两周不进货，从而造成了生产商在第七第八周的时候才开始感觉到游戏的开始。而由于牛鞭效应，大家在库存快不足的时候，例如下游的订单是10，为了维持库存可能他下的订单便是15或者20，这样每级都多一点，到了生产商这儿往往会波动较大，这也使生产商的特点之一。（五）各级商家存在的问题（1）零售商顾客订单数目一直稳定，但是零售商的订单数量一直波动且波动起伏较大。（2）批发商游戏规则虽然要求每个人不能知道上下游的库存信息，但难免会不小心看见，导致判断与常理不符因为参与者都是新手，所以对供应链的运作方式其实并不太了解，加上上课只是浅浅地过了一下规则，其中的买家卖家的关系，商品运送的关系并不十分了解，所以会盲目下单，导致三组的亏损结果截然不同。例如游戏刚开始由于信息闭塞，不知道怎么下单，大多数参与者会盲目下和接到的单子一样数量（3）分销商1.由于信息闭塞，分销商只能通过收到批发商的订单数和自己的库存数量来决定自己所发的订单数量。零售商的订单变动或存在的决策失误就会放大，导致订单数量不符合市场需求的误差加大。2. 另一方面，分销商拿到批发商订单时，再补货已经延迟了。加上运输过程中的时间延迟，三周的时间使得市场的需要出现的变化，分销商的库存不能及时的反应。（4）生产商我们与第二组唯一不同的是，其在缺货阶段并没有收到过超过20的大订单，因此之后的滞销现象也比较轻，出现得也比较早。而反观第一组，其失败之处便是在于收到了连续的40的订单后，盲目的将产量提高到了一百多，对于缺货的量来说本来只需要在某一周大量生产，而等待的两周只需要按收到的订单生产即可，但第一组连续几周都生产了一百多瓶，整个供应链都出现了物质过剩的现象。所以说，除了第一组以外，我认为其他两组的生产商的决策上都没有太大的问题，关键在于，生产商是为了自己赚钱，而不是宏观调控，所以也只能按照下游的订单，而不是客户的需求进行生产，虽然如此会对之后几周造成不利影响。（六）各级商家的心理分析（1）零售商起初零售商想减少库存，于是订单数目很小；接着看到订单数目增多，零售商开始增加订单，在缺货量越来越多的情况下，出于快点减少欠货量，刺激批发商的考虑，不计后果的增加订单。后来发现“原来货迟早是会到的”，于是第二轮供货紧张时表现的比较从容。（2）批发商游戏开始对整个游戏还处在并不十分了解的状态，下单更趋向于试探性，数量较小，所以导致下游收到的信息是顾客的消费很少，但是自己的库存有12+4+4 所以显然