供应链管理中牛鞭效应.docVIP

供应链管理中的牛鞭效应 　　牛鞭效应会导致企业对市场变化的过激反应。越是处于供应链的后端，需求变化幅度越大，企业对市场响应速度越慢。 　　 　　供应链的有效运作是受很多因素制约的，例如组织结构、信息渠道、地域分布、行业特征等。但是，其中最根深蒂固的影响因素当属“牛鞭效应”。 　　 　　何为牛鞭效应？ 　　 　　在一条供应链中，消费市场需求的一点点变化都会被一级级放大到制造商、首级供应商、次级供应商那里。例如计算机市场需求预测轻微增长2%，放大到戴尔（制造商）时可能成了5%，传递到英特尔（首级供应商）时则可能是10%，而到了替英特尔生产制造处理器的设备商（次级供应商）时则可能变为20%。 　　简单来说，当经营者接到消费者发出的订单后，会根据本期从下游经销商收到的订单发出货物，并以此为依据参考销售记录预测未来需求的变化，结合本期期末库存量向上游供应商发出订单。订单的传递和货物的运送都需要两个经营周期，那么每个经营者从发出订单到得到该计单的订货需要四个经营周期。当消费者需求出现变化，零售商、批发商、分销商的订单及库存量自发出现波动，并且，越是处于供应链的后端，需求变化幅度越是会正数级放大。以形状而言，这就像西部牛仔挥舞的牛鞭，鞭轻轻一抖，鞭梢便会大幅度抖动，划出一道美丽的圆弧，这就是所谓供应链管理中的“牛鞭效应”。 　　下图是从1991年到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。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可能更大。 　　 　　芯片制造业数据包括26个美国主要芯片制造公司，例如英特尔、德州仪器等。 　　设备制造业数据包括17个美国主要设备制造商，如应用材料，Lam Research，Novellus等。 　　 　　牛鞭效应的影响 　　 　　“牛鞭效应”其实是在下游企业向上游企业传导信息的过程中发生信息失真，而这种失真被逐级放大的结果，从而波及到企业的营销、物流、生产等领域。牛鞭效应成因于系统原因和管理原因，它们的共同??用提高了企业经营成本，对产品供应链造成消极影响，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不同节点。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，整个供应链可能资金周转不良，严重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，直接导致注销高达24亿美元的库存。以半导体设备制造行业为例，2000年前后经济泡沫后的大量库存，直到2002年才处理完，各大公司动辄注销几千万美元的过期库存。对众多的次级、次次级供应商而言，则意味着没有新订单，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。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。 　　以笔者所在公司为例，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1/3，设备生产能力利用率只有约30%。 　　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。拿半导体行业而言，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大的经济影响，面临更大的财政压力，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而影响整个供应链的销售业绩。 　　 　　四大成因 　　 　　鉴于牛鞭效应的重大影响，多年来学术界和工业界都在积极研究。根据斯坦福大学李效良教授及其同事的研究，牛鞭效应有以下四大成因： 　　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供应商可能的供货中断。当供货周期长时，这种安全库存的数量将会非常显著。例如一美国计算机制造商预测到某型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