对于牛鞭效应的认识和理解.docx

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1、对于牛鞭效应的认识和理解一、牛鞭效应的介绍及其危害牛鞭效应,简单地讲就是指供应链下游消费需求轻微变动而导致的上游企业生产经营安排的剧烈波动的现象。当市场上一种商品的消费需求发生细微变动时,这种波动会沿着零售商、批发商、分销商直至生产商逆流而上,并逐级扩大,在达到最终源头供应商时,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,需求信息严重扭曲或失真。其效果如下图1所示:企业为避免牛鞭效应,通常采用备有过量的库存或放大生产能力作为缓冲,这对供应链管理的绩效会产生严重的负面影响,不仅增加了成本,降低了反应

2、能力,而且不利于在供应链内部建立合作伙伴关系,从而导致整个供应链利润下滑,其直接后果就是库存积压,成本增加。另外,牛鞭效应导致需求信息失真,扭曲的信息使供应链中的成员对市场和顾客的预测出现偏差,如果不能缓解牛鞭效应,很可能导致企业领导者决策失误。这样的失误,其危害程度会是致命的。二、牛鞭效应产生的主要原因1.需求的多重预测。在传统的供应链中,各节点企业总是以其直接下游的需求信息作为自己需求预测的依据。比如,当某企业销售了100个产品时,他可能会乐观地估计未来,也为了保证不断货,他会增加进货,达到120个。同样地,由于

3、信息的不完全,批发商和分销商也可以做出比以往更多的库存的决策,传到制造商时,订单可能就是200个,甚至更多了,这样“牛鞭效应”也就产生了。2.订单批量决策。在供应链中,每个企业都会向其上游订货,一般情况下,销售商并不会来一个订单就向上级供应商订货一次,而是在考虑库存和运输费用的基础上,在一个周期或者汇总到一定数量后再向供应商订货;为了减少订货频率,降低成本和规避断货风险,销售商往往会按照最佳经济规模批量订货。同时频繁的订货也会增加供应商的工作量和成本,供应商也往往要求销售商在一定数量或一定周期订货,此时销售商为了尽早

4、得到货物或全额得到货物,或者为备不时之需,往往会人为提高订货量,这样,由于订货策略导致了“牛鞭效应”。3.价格波动。供应链中的上游企业经常采用一些促销策略,比如价格折扣、数量折扣等。对下游企业来说,如果库存成本小于由于折扣所获得的利益,那么在促销期间,他们为了获得大量含有折扣的商品,就会虚报商品的销售量,然后将虚报的商品拿到其他市场销售或者推迟到促销结束后再销售,也有的将这一部分商品再转卖给其他经营者,这样就引起了需求极大的不确定性。所以,价格波动会产生“牛鞭效应”。4.短缺博弈。当需求大于供应时,理性的决策是按照订

5、货量比例分配现有供应量,比如,总的供应量只有订货量的40%,合理的配给办法就是按其订货的40%供货。此时,销售商为了获得更大份额的配给量,故意夸大其订货需求是在所难免的,当需求降温时,订货又突然消失,这种由于短缺博弈导致的需求信息的扭曲最终导致“牛鞭效应”。5.提前期。提前期是由用于订单处理、采购和制造商品、在供应链不同阶段运输商品的时间构成的。提前期越长,对企业的订购点和安全库存的影响越大,也会降低需求信息的时效性,从而引起“牛鞭效应”。通过以上的分析,我们可以发现“牛鞭效应”产生的根本原因在于供应链中上、下游企业

6、间缺乏沟通和信任机制,而每一个企业又都是理性人,有各自的利益,由此造成需求信息在传递过程中不断地被扭曲。三、弱化牛鞭效应的对策目前对于如何减弱牛鞭效应是供应链管理研究提出的方法主要集中在加大信息共享和优化供应链结构两方面。具体如下:1)供应链成员之间加强信息共享,建立互信合作1.加强信息共享,保障供应链信息畅通;减少牛鞭效应最常用的方法是通过集中顾客需求信息减少整个供应链的不确定性,即为供应链各阶段提供实际的顾客需求的全部信息。需求信息的不透明是信息扭曲的一个重要原因,于是信息的共享便为减轻牛鞭效应提供了一条途径。这

7、是因为,信息共享后,供应链中的每个成员不仅接受其直接下游传来的订单信息,同时还接受来自最终顾客的需求信息,每个成员利用流向自己的各种信息来预测实际需求和向上游企业的订货量,能够有效地避免由多重预测引起的信息失真。而且,现代先进的信息技术如POS,EDI,ERO,Internet等,也为实现供应链成员之间的信息共享,减少信息传递过程中的失真,使信息在传递过程中更加会计便利提供了可行条件。共享信息模式如下图2所示:零售商批发商分销商制造商分配分配分配信息流图22.建立战略联盟,加强信任合作。从供应链的整体出发,通过建立战

8、略伙伴关系,实现信息共享,以获得关于整个供应链中的库存水平、订单、生产和交货情况的准确信息,使得生产按顾客的实际需求进行,减少供应链中需求的变动性,能有效地弱化“牛鞭效应”。为了真正实现战略伙伴关系,保证信息共享的有效性,还需要完善企业间的契约关系,建立有效的激励和监督机制。2)优化供应链结构,改进库存管理方法3.简化供应链结构,销售渠道下沉;

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