供应链中的牛鞭效应翻译.docx

供应链中的牛鞭效应Hau L.Lee.V.Padmanabhan.Seungjin.Whang摘要第一小组翻译部分小组成员：徐奇（组长） 钟倩桦 田茂娟 张艺 饶志燕 叶惠佳 杨光曲解的信息从供应链的一端到另一端将会导致巨大的低效：过多的库存投资，差强人意的客户服务，收入的损失，有偏误的生产计划，低效的运输和错过了的生产时间计划。这些言过其实的订货误差是怎么产生的？公司怎样去减轻他们。不久以前，在宝洁公司的物流高管检查了其中一个最畅销的产品，帮宝适的秩序模式。它在零售商的销售上是波动的，但其可变性显然不是过度的。然而，当他们检查了分销商的订单,这些高管对变化的程度感到惊讶。当他们看着宝洁给供应商的物料订单是,如3 m,他们发现了更大的波动。乍一看,这种可变性是没有意义的。而消费者,在这种情况下,婴儿尿布的消费在一个稳定的水平,需求订单可变性在供应链中会被他们向上供应链放大。宝洁公司称这种现象为“牛鞭效应”。（在某些行业，它被称为“鞭打”或“拉锯”效应。）当HP高管调查一个专业销售员销售他们的其中一种打印机的销售额时，他们发现，正如预期的一样，一些波动超时了。无论怎样，当他们调查来自销售人员的订单时，他们观测到了更大的摆动。当然，使他们惊讶的是他们发现打印机部门的订单对公司集成电路部门有很大的波动。牛鞭效应传送到供应链时会扭曲供应链的需求信息，而当供应链被这种牛鞭效应所困扰时将会发生什么呢？在过去，因为不能够看到其产品的的销售在分销渠道的阶段，惠普不得不依赖于经销商的销售订单来对产品做出预测，计划其产能，控制库存，以及计划生产产量。需求的大变化对惠普公司的管理是一个很大的问题。由于产品缺乏或长期积压，计划产量不确定（即过度修改）以及更正的高成本如加快出货量和加班等，导致了产品预测时出现的问题、不足或过剩的产能和糟糕的客户服务。由于分销商根据他们的销售情况而夸大了其销售订单，使得订单摇摆不定，其受害者是惠普的产品部门。这种情况反过来又作用于供应商的订单，进一步夸大订单，使得其摆动加大。在过去的几年中，有效消费者反应系统试图努力定义食品供应链是怎样工作的该倡议的，动机之一是大量的存货在供应链中,各种行业的研究发现总的供应链,从厂家的生产线到零售商的货架,拥有超过100天的库存供应。扭曲的信息将会影响着供应链条的每一个环节—制造商仓库，制造商的中转仓库，制造商的市场仓库，经销商的中央仓库,经销商的地区仓库,零售商店的存储空间,这些库存是因为高度的需求不确定性和可变性。第二小组翻译部分小组成员：冯翠娟（组长） 谷文静 杨淑玲 于颖宏 孙泳红任务分配：谷文静翻译A部分 冯翠娟翻译B部分 杨淑玲翻译C部分 于颖宏翻译D部分A下订单的各种模式有一条共同的、重演的主线：上游某一点的可变异性总是强于下游某一点的可变异性。其他行业亦处于一个相似的地位。计算机工厂、制造业储运中心、经销商仓库以及沿分销渠道的各零售店仓库都持有存货储备。而就制药业而言，由诸如Eli Lilly或Bristol-Myers Squibb的制造商、诸如McKesson的经销商、诸如Longs Drug Stores的零售商所组成的供应链中，存货储量还会翻番。再次地，信息扭曲可能导致相关供应连中的存货储量超出100天的供应量，而原材料存货，如计算机行业的集成电路、印制电路板，又如制药业的抗生体和药瓶，整条供应链中可能存在超出一年供应量的存货储量。在一条典型的消费者产品供应链中，即使在销售并不表现出很大变化的情况下，零售商对批发商下的订单中还是会存在明显的变异性（如图1），而对制造商以及对制造商的供应商所下的订单甚至会出现更剧烈的变化。为了解决信息扭曲的问题，各公司首先需要理解牛鞭效应的成因从而采取相应对策。不同行业中都有具有创新精神的公司，它们已经找到了控制牛鞭效应的方法，通过沿着供应链来协调信息和规划来改善供应链绩效。B牛鞭效应的成因或许牛鞭效应的最佳实例是著名的“啤酒游戏”，在该游戏中，参与者（学生，经理，分析师，等）扮演某一畅销啤酒品牌的消费者、零售商、批发商以及供应商，参与者不能够互相沟通，而只能够基于相邻的下游一方的订单做出订单决策，不同参与方下订单的模式具有一条共性的、重演的主线：上游某一点的可变异性总是强于下游某一点的可变异性。这就是一个简单，然而有力的牛鞭效应实例。被放大的订单变异性或可归因于参与者的非理性决策过程，如谢尔曼的实验所表明，人们的行为，如对存货的概念和需求信息的误解，可能导致了牛鞭效应4。现已辨认的牛鞭效应成因主要有四个：一，需求预测更新；二，订单的批量处理；三，物价波动；四，定量供应和短缺方面的搏对弈。以上四种力量中的每一种都与供应链的基本条件以及订货经理的理性决策发生互动从而导致牛鞭效应。理解这些成因将有助于经理们设计和