(系统动力学)第一讲-介绍.ppt

2、供应链中牛鞭效应 2、供应链中牛鞭效应 由系统流图可以知道，VMI模式下的三级供应链各成员的订单直接依赖于市场需求信息，不再根据自己的销售预测来订货。同时各上游节点需要对下游节点的库存进行管理。因此它们的方程式也要进行修改。 (1)批发商订单=MAX(0，零售商销售预测+(批发商期望库存×2-批发商库存-零售商库存)/库存调整时间) 单位：箱/周 (2)供应商生产需求=MAX(0，零售商销售预测+(供应商期望库存×3-供应商库存-批发商库存-零售商库存)/库存调整时间) 单位：箱/周 仿真结果对比如下图所示： 2、供应链中牛鞭效应 2、供应链中牛鞭效应 2、供应链中牛鞭效应 2、供应链中牛鞭效应 2、供应链中牛鞭效应 由仿真输出结果可知，与传统供应链相比，在实施VMI的供应链中，各节点库存量比较稳定，波动幅度明显减小。供应链各节点订单水平及生产需求波动幅度也明显降低，说明各节点订货水平越来越接近市场需求信息，需求信息的放大程度大大减少。由此可知，供应链各成员之间信息的共享有效地缓和了市场需求的不确定性，削弱了牛鞭效应。所以通过对供应链的信息结构进行调整有利于削弱牛鞭效应。 2、供应链中牛鞭效应 下面总结一下系统动力学解决问题的步骤内容： 第一：问题识别，在于通过分析你要进行仿真的系统，找出你所要解决的问题，也就你要进行仿真的目的。在这个案例中，我们的目的就是找出削弱牛鞭效应的策略。 第二：系统边界的确定，由于一个系统不仅和环境有关系，同时也和其他系统有联系，这样我们在分析这个系统就要把它和其他系统以及环境区别开来，也就是我们要找到系统边界。 2、供应链中牛鞭效应 第三：建立系统的因果关系图，在这个过程中关键在于分析系统中的要素，以及要素之间的关系，从而建立系统的因果关系图。 第四：建立系统的流图，这个过程是建立在因果关系图的基础上的，关键在于识别出水平变量、速率变量，而这些变量的识别要跟研究的问题而定，没有什么很好的规则去识别，从而画出系统的流图。 2、供应链中牛鞭效应 第五，建立仿真方程式，进行仿真模拟。建立仿真方程是一个需要技巧的过程，必须需要经过经验的积累才能很好把握其中的奥妙。 第六，政策优化。在这个过程主要是通过改变测试指标的值来就进行模拟分析(参数优化)，从而找出符合仿真目的所需要的结果。结构优化和边界优化是比较困难，也是当前研究的热点。当前所作的政策优化都是采用“试凑法”，没有达到数学意义上的严谨性，因此怎样才能克服“试凑法”的缺点也是研究的热点。 2、供应链中牛鞭效应 * * * * * * * * * * * 2、供应链中牛鞭效应 背景知识： 牛鞭效应：最早由宝洁公司在20世纪90年代提出的。宝洁公司对其中某项产品的订货进行考察时发现，其产品的零售商的库存是稳定的，波动幅度不大，然后再考察分销商的订货情况时，发现分销商的订货需求波动比较大，而宝洁公司向它的供应商订货幅度变化更大。从产品的零售商到供应商，他们的订货需求的波动幅度逐渐增大，形似一条鞭子，因此被称为牛鞭效应（如图）。 牛鞭效应示意图 市场需求量 零售商订货量 分销商订货量 供应商订货量 订货量 时间 2、供应链中牛鞭效应 啤酒游戏：该游戏是由麻省理工学院斯隆管理学院在20世纪60年代创立的库存管理策略游戏，该游戏形象地反映出牛鞭效应的存在及影响。几十年来，游戏的参加者成千上万，但游戏总是产生类似的结果。因此游戏产生恶劣结果的原因必定超出个人因素, 这些原因必定是藏在游戏本身的结构里。 在游戏中，零售商通过向某一批发商订货，来响应顾客要求购买的啤酒订单，批发商通过向生产啤酒的工厂订货来响应这个订单。该实验分成三组，分别扮演零售经理、批发经理和工厂经理。每一组都以最优的方式管理库存，准确订货以使利润最大化。 2、供应链中牛鞭效应 案例介绍：此案例主要是通过模拟啤酒游戏来仿真供应链中的牛鞭效应，从为改善牛鞭效应来提供帮助。首先假设啤酒游戏中包含零售商、批发商、供应商三个成员。同时对游戏中的参数进行如下假设：市场对啤酒的前4周的需求率为1000周/箱，在5周时开始随机波动，波动幅度为±200，均值为0，波动次数为100次，随机因子为4个。假设各节点初始库存和期望库存为3000箱，期望库存持续时间为3周，库存调整时间为4周，移动平均时间为5周，生产延迟时间和运输延迟时间均为3周，不存在订单延迟。仿真时间为0～200周，仿真步长为1周。期望库存等于期望库存持续时间和各节点的销售预测之积。 2、供应链中牛鞭效应 问题识别：本案例主要研究供应链中牛鞭效应，各个供应链节点库存积压，库存波动幅度比较大，不够稳定，