啤酒游戏实验报告书.doc

“啤酒游戏”实验指导书 一、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，理解模拟中出现的供应链管理手段。 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。 二、实验原理 假设我们的供应链由4个环节构成－－生产厂商、经销商、批发商和零售商，且每个环节只有单一的下游客户（这是为了试验方便)，相邻环节之间存在物流（啤酒）和信息流（订单），上游环节根据下游相邻环节发来的订单安排生产或订货。整个供应链如图所示。 图 供应链结构图订单和啤酒在相邻两个环节之间需要经过两周时间才能到达，也即发出的订单最早也要4周后才可能到货（如果上游环节无货可发，可能还需要更长的时间）。假设各环节上1瓶啤酒存货的成本都是0.1元，除了零售商外延期1瓶啤酒的成本是0.2元，而零售商延期1瓶啤酒的成本是0.4元（这时意味着消费者不能及时喝到啤酒)。各扮演的角色制定各自的订货策略，使得自己所在的整个供应链的总成本最小。 注：假设1瓶啤酒各环节上1瓶啤酒存货的成本都是0.1元，零售商延期1瓶啤酒的成本是0.4元。 游戏过程中你是怎样进行需求预测的？有什么值得改进的地方吗？你认为预测水平的提高有助于降低牛鞭效应吗？ 作为生产商：在信息不共享的情况下，只能根据下游经销商前几期给我的 订单量、我目前的库存量或缺货量以及本期下游经销商给我的订单量来预测本期的需求量，进而来决定我的计划生产量。而不能直接根据市场的实际需求量来准确预测需求，导致库存总量和缺货总量的增多。 在信息共享的情况下，不仅要考虑下游经销商的订单量还要考虑以下各节 点的库存量还有其在途量，另外还要考虑零售商的订单量以及最终需求量，来决定我的计划成产量，进而减小牛鞭效应的影响，但是导致了库存总量的增多。 在周期减半的情况下，这种情况和信息共享情况下考虑的因素差别不大， 但是在这种情况下生产流程加快，运输流程加快，即信息的流通加快，更加及时，货品的发送运输也在加快。这在一定程度上可以减小牛鞭效应的影响。 值得改进的方面：供应链上的信息流是从最终客户向原始供应商即生产商 传递的，由于无法有效地实现信息的共享，使得信息扭曲而逐渐放大，导致了需求信息出现越来越大的波动。经过实验可以看出在信息共享和周期减半的情况下，各个节点的都趋于合理化接近真正的需求量，因此大大减小了牛鞭效应的影响。所以应该加快信息的流通使信息及时有效的得到利用，另外应该缩短各个节点间的运输时间是时间得到充分利用。 我认为预测水平的提高有助于降低牛鞭效应，预测水平的提高使得各节点下的订单量会更切合实际，这样一来库存和缺货量都不至于太大，各节点的稳定性增大。并且牛鞭效应主要有6个方面，即需求预测修正、订货批量决策、价格波动、短缺博弈、库存责任失衡和应付环境变异需求预测自然环境、人文环境、政策环境和社会环境的变化参考历史资料，适当减量修正，分批发送规避短缺情况下的博弈行为加强出入库管理，合理分担库存责任订货分级管理库存责任失衡加剧了订货需求放大 - 4 -