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BeerGame供应链试验报告学习小结 BeerGame 试验报告 工业工程 kelvin.yjw@ 2014年6月 一、实验目的 1、了解具体的采购业务、收发货业务，在一定规则下进行实际业务的模拟。 2、学会定期订货决策模型的运用，学习运用预测模型对不确定需求进行预测。 3、认识时间滞延、资讯不足对产销系统的影响，认识和理解单一企业业务信息系统存在的局限性。 4、认识供应链上的牛鞭效应及其成因，理解供应链模式、系统化思考方式对企业管理及企业信息系统的影响。 二、试验要求： 1、分别完成以下三种场景的订货：正常供应链、集中信息供应链、短提前期供应链。 2、分别扮演供应商、制造商、批发商、零售商。 3、持续时间：20周。 三、试验过程：(试验步骤、记录、数据、分析) 第一次游戏： 试验场景：正常供应链，扮演角色：零售商retailer globleinformation 未选中， Centralized 未选中 通过比较第一次实验数据分析： 在最初的几周库存水平一直维持的较好，由于供应商延迟交货，从第8周开始到13周，因为出现较多缺货，因此加大了订单量，造成后期库存增长较快。 上游供应商图表： 从统计表可知，本期内市场需求数量波动不定，呈现不稳定状态，因此在做计划时很难预测订货的多少以及订货周期的长短，导致了第一次实验是在很主观的情况下根据需求变动来向上游角色的订购单。但是市场发展的不可预知性，以及货物的延期交货，出现了以下结果：（1）各角色的库存变动很大，保持不了原有的库存水平；（2）在满足了市场需求的情况下，库存过剩，导致库存积压，库存持有成本变大，利润变少；（3）库存满足不了市场需求的情况下，出现欠货现象，导致缺货成本变大，利润变少；（4）整个供应链总体亏损。 由结合各统计表中本期内各角色需求曲线图可知，零售商和批发商的需求大体上呈现上下波动状态，各角色的需求并不稳定，且波动越来越大。各角色的需求信息和订购信息都有所差别，下游向上游的订购量明显比下游自身的需求量大，信息出现变异放大现象，而整个供应链也没有达到互利共赢的关系。 总成本：1674 由以上对比数据可看出在供应链的上游，供货商为满足下一级的需求，不得不保持较高的库存水平，导致成本增加，使得链上所有商家蒙受了损失。这种随着往供应链上游前进，需求不断扩大，产生了“牛鞭效应”。 第二次游戏：（制定一定的采购规则） 试验场景：正常供应链，扮演角色：分销商Distributor 采取策略：根据经验控制订货批量不要过大，为保持库存，下订单前计算已下订单量与顾客订单量的差距，最初先预备一定库存以应对顾客的突然增加的订单， 周次 期初库存 顾客订单 供应量 剩余库存 1周到货 2周到货 总成本 缺货数量 订货数量 0 4 0 0 4 4 4 0 0 1 8 0 0 8 4 0 6 0 10 2 12 0 0 12 0 10 12 0 10 3 12 4 4 8 10 2 18 0 10 4 18 23 18 0 2 0 34 5 10 5 2 0 2 0 0 0 47 3 5 6 0 10 0 0 0 0 61 13 5 7 0 0 0 0 0 30 74 13 5 8 0 1 0 0 30 13 88 14 0 9 30 6 20 10 13 0 103 0 5 10 23 20 20 3 0 5 124 0 10 11 3 4 3 0 5 10 136 1 10 12 5 5 5 0 10 10 141 1 3 13 10 4 5 5 10 3 148 0 4 14 15 11 11 4 3 4 158 0 11 15 7 8 7 0 4 11 168 1 8 16 4 5 4 0 11 8 176 2 5 17 11 2 4 7 8 5 183 0 5 18 15 5 5 10 5 5 192 0 0 19 15 5 5 10 5 0 202 0 0 20 15 0 0 15 0 0 212 0 0 零售商的数据 批发商的数据 分销商的数据 制造厂的数据 各个供应商的比较： 由于本次实验采取了一定的策略，各供应商的波动明显减少，牛鞭效应有所降低。 与第一次实验比较，各供应商的成本明显降低，总成本为917。 第3次实验：（考察信息共享对采购的影响）与第2次实验进行对照 试验场景：共享信息的供应链，扮演角色：分销商Distributor 选中globle information ， 采购策略：根据零售商的订单数据向制造厂下订单。 周次 期初库存 顾客订单 供应量 剩余库存 1周到货 2周到货 总成本 缺货数量 订货数量 0 4 0 0 4 4 4 0 0 1 8 0 0 8 4 0 6 0 8 2 12 0 0 12 0 8 12 0 9 3