啤酒游戏实验演示概要.ppt

* * 啤 酒 游 戏 牛鞭效应 英文名称： Bullwhip effect 　 营销过程中的需求变异放大现象被通俗地称为“牛鞭效应”。 基本思想：当供应链的各节点企业只根据来自其相邻的下级企业的需求信息进行生产或供应决策时，需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上，产生逐级放大的现象，到达源头供应商时，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了很大的偏差，需求变异系数比分销商和零售商的需求变异系数大得多。 在供应链上订货数量变动的放大 用户的购买数量 零售商的订货数量 批发商的订货数量 制造商的订货数量 实验的目的与要求 要求熟悉模拟软件的操作，理解实验中相关数据的含义，能够利用模拟工具完成设定的模拟内容。 能够模拟供应链上制造商、批发商、零售商等不同节点企业的订货需求变化。 认识供应链中需求异常放大现象（即“牛鞭效应”）的形成过程。 分析“牛鞭效应”的产生原因。 找出减少“牛鞭效应”的方法。 啤酒游戏——规则 每5位学生一组，5位学生分别扮演零售商、分销商、供应商、制造商和原材料供应商。每个学生在操作过程中主要任务是决定本周分别向其上游的订购数量，而其核心目的是在避免缺货发生的情况下尽量减少自己的库存持有成本。 小组间之间互相竞争，利润大者获胜 小组成员间不能互相讨论交流 参数——试验周期 熟悉实验环境环节每10分钟为一个实验周期。 正式实验每7分钟为一个实验周期。 参数——实验进行周期 本实验共进行20个周期。 参数——安全库存 安全库存为12箱 参数——啤酒库存、缺货成本 啤酒缺货成本：8元/箱 啤酒库存成本：4元/箱 参数——订货提前期 订货提前期：4个周期 参数——啤酒销售价格 零售商销售价格 90元/箱 分销商销售价格 75元/箱 供应商销售价格 60元/箱 制造商销售价格 45元/箱 参数——制造商生产周期 制造商生产制造周期：2个周期 参数——啤酒生产配方 每瓶啤酒含量 酿造用水 无需购买 麦芽 5kg 酒花 1kg 糖 0.5kg 瓶子 1个 注：每箱啤酒12瓶 参数——原材料采购价格 　 制造商 采购价格 原料供应商 采购价格 麦芽（元/千克） 0.1 0.07 酒花（元/千克） 0.5 0.3 糖（元/千克） 0.6 0.4 瓶子（元/个） 0.8 0.6 对于制造商而言，每箱啤酒的原材料采购价格为：25.2元 对于原材料供应商而言，每箱啤酒的原材料采购价格为：17.4元 参数——原材料库存、缺货成本 　 库存成本 缺货陈本 麦芽（元/千克） 0.01 0.02 酒花（元/千克） 0.03 0.03 糖（元/千克） 0.03 0.03 瓶子（元/个） 0.02 0.04 每箱啤酒原材料的库存成本为：1.38元 每箱啤酒原材料的缺货成本为：2.22元 实验界面介绍——以零售商为例 零售商——到货接收 周期 发货单号 商品 数量 日期 发货人 接受 4 FH20101227130940 啤酒 3箱 2010-12-27 817047 已接受 3 FH20101227130323 啤酒 4箱 2010-12-27 817047 已接受 2 FH20101227125829 啤酒 12箱 2010-12-27 817047 已接受 1 FH20101227124535 啤酒 8箱 2010-12-27 817047 已接受 0 系统初始发货单 啤酒 4箱 0000-00-00 系统 已接受 0 系统初始发货单 啤酒 4箱 0000-00-00 系统 已接受 0 系统初始发货单 啤酒 4箱 0000-00-00 系统 已接受 0 系统初始发货单 啤酒 4箱 0000-00-00 系统 已接受 上游供应商（n-4）周期的发货量 零售商——需求分析 试验周期 本期需求量 前期缺货量 本期缺货量 本期发货量 安全库存量 售前库存量 售后库存量 本期订购量 8 9 0 3 6 12 6 0 10 7 9 0 0 9 12 12 3 8 6 4 0 0 4 12 12 8 7 5 4 4 0 8 12 8 0 12 4 10 0 4 6 12 6 0 6 3 6 0 0 6 12 8 2 6 2 6 0 0 6 12 10 4 10 1 10 0 0 10 12 16 6 8 =下游客户的本期订单量 =本期需求量+前期缺货量-本期发货量 =（n-1）期缺货量 小于或等于本期需求量与前期缺货量之和 =（n-1）周期售后库存量+上游供应商（n-4）周期的发货量 =售前库存量-本期发货量 每期需要自己决策 零售商——订货决策 周期 订货单号 商品 订购量 日期 订货人 8 DH20101227134626 啤酒 10 2010-12-27 817046 7 DH20101227133952 啤酒 8 2010