案例二基于啤酒游戏的供应链牛鞭效应分析与研究

啤酒游戏实验报告班级：MEM2013 学号：1130209448 姓名：王贵成实验目的：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。

游戏背景及规则：在啤酒产销模拟游戏中，产供销系统被简化为单线产供销，即只由零售商、批发商、分销商、制造商四个企业实体组成。

有需求时，尽量满足需求发货，除非缺货。

下达采购订单，各个企业实体只有一个决策，即采购数量的决策。

每个企业实体均可自由做出决策，其唯一目的是追求利润最大化，游戏的最后结果是以整组总成本最低者为优胜。

单位缺货成本为1元，单位库存成本为0.5元。

（1）零售商：按照顾客订单和库存量向顾客发货，并向批发商订货，订货周期为2周。

（2）同样，批发商向分销商，分销商向制造商订货，订货周期为2周。

（3）制造商根据订单和库存量决定生产量，并向分销商发货。

实验过程：一、普通模式角色：分销商供应链中订单的变化制造商分销商批发商零售商存货量成本：76 缺货量成本：70 订单完成率：100%实验分析：普通模式下的供应链具有明显的牛鞭效益，从零售商向上方差不断增大，成本也在不断增大。

需求存在明显不确定性，有2周提前期，造成供应链供需关系波动较大，成本上升。

二、集中信息供应链角色：制造商供应链中订单的变化制造商库存成本：49缺货成本：9订单完成率：100%实验分析：集中信息模式下供应链只能选择制造商进行模拟，该模式下需要从已知零售商外部需求量然后分析决策制造商的产量，库存达到一个阶段后，将会立刻被发往下一个阶段，只有零售商会持有库存，反应时间较长，需很好的预测供需量，该模式在运作的时候如果前期控制的不好容易导致零售商长期缺货，导致零售商成本过高，经过实验发现，我认为最好的方法应该是前期大量供货，始终保持零售商有库存，由于缺货成本比库存成本要高，往往反应不及时就会导致大量缺货而且时间较长，所以需时刻保持零售商库存。

“啤酒游戏”实验报告（精选五篇）第一篇：“啤酒游戏”实验报告实验一：“啤酒游戏”实验1.实验目的（1）帮助学生认识供应链的基本结构和供应链企业之间的相互关联；（2）帮助学生认识到时间滞延、资讯不足的现实约束条件对供应链系统运营的影响；（3）帮助学生理解“需求变异放大”效应的表现和根源；（4）帮助学生掌握如何突破习惯思维方式，以系统性的思考寻求最优经营决策的具体方法。

2.实验内容在确定每位同学扮演的角色之后，分角色模拟供应链的订货过程20周以上，按要求作记录，并对订货结果进行分析。

3.实验仪器、设备及材料计算机，安装Windows2000及以上系统和“啤酒游戏”实验软件。

4.实验原理通过观察供应链管理中典型的“牛鞭效应”现象，认识到如何保证整条供应链的成本最小化是供应链管理的主要研究问题。

即使一个企业内部资源优化整合后，如果不注重供应链管理，在市场环境中仍然无法立于不败之地。

5.实验步骤（1）收货：将运输延迟的库存收到当前库存中；（2）发货：按上期收到的订单发货，按照订单量将库存中的货放入与下游间的运输2周延迟中。

发货后做缺货量记录和库存记录；（3）发订单：下游向上游发订单，作记录；（4）收订单：收下游的订单，并作记录；（5）实验结果分析。

6.实验报告要求（1）实验名称、学生姓名、班号和实验日期；（2）实验目的和要求；（3）实验仪器、设备与材料；（4）实验原理；（5）实验步骤；（6）实验原始记录；（7）实验数据计算结果；（8）实验结果分析，讨论实验指导书中提出的思考题，写出总结及心得体会。

7.实验结果8.思考题当价格随需求变动或生产提前期发生变化时，供应链会产生怎样的波动？如何缓解供应链中的“牛鞭效应”现象？答：当价格随需求变动或生产提前期发生变化时，供应链会产生需求逐级放大的情况，俗称“牛鞭效应”。

缓解供应链中的“牛鞭效应”现象的主要方法如下：（1）缩短供货时间供货时间长短影响到销售商的安全库存的多少，也影响到销售商的订货量的增加。

基于“啤酒游戏”对“牛鞭效应”的思考“牛鞭效应”是指供应链上的信息流从最终客户向原始供应商传递的时候，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，是供应链中普遍存在的现象。

“牛鞭效应”的存在直接加重了供应商的供应和库存风险，扰乱生产商的计划安排与营销管理秩序，导致生产、供应、销售的混乱，解决“牛鞭效应”难题是企业正常营销管理和良好的顾客服务的必要前提。

“啤酒游戏”是麻省理工学院斯隆管理学院在20世纪60年代率先开发的，模拟一条啤酒供应链上零售商、分销商和啤酒厂营销主管的决策情况对供应链的巨大影响。

游戏通过零售商、分销商和啤酒厂各自从自己的角度叙述故事的经过，我们能够看到在“啤酒游戏”中，不是有人把事情搞砸，让大家陷入困境的罪魁祸首并不存在，三个角色的意图都是好得不能再好：想服务好自己的顾客，希望产品能在系统中顺利流通，想避免问题的出现。

每个角色都带着良好的动机符合逻辑的对接下来的事情进行预测并做出决定，没有谁不是尽职的人，但危机还是发生了。

“啤酒游戏”所反映的问题是“牛鞭效应”存在供应链上的每一个环节，给供应链上各厂商带来严重后果。

1.牛鞭效应导致啤酒厂盲目生产，加大生产成本啤酒厂过分依赖分销商的销售订单进行产品预测、控制库存及安排生产时间，由于牛鞭效应的存在，导致啤酒厂“情人啤”需求信息过分放大，啤酒厂盲目的加班加点加大生产，以至于“情人啤”库存增加。

同时为了及时满足突然增加的需求，啤酒厂必须加班加点的生产，甚至新建工厂，导致产品成本增加，还可能无法保证产品的质量。

2. 牛鞭效应导致供应链上各厂商库存积压牛鞭效应导致供应链上各厂商库存积压，特别是对于啤酒厂来说，需求严重被放大，库存产品积压严重。

这在现实中是随处可见的，消费者的一点点需求变化可能会被无限放大，以至于市场动荡剧烈。

“啤酒游戏”中的啤酒厂营销主管可能辞职，但危机如果影响工厂的运转，后果将是灾难性的，可能导致裁员或是工厂倒闭。

第1篇一、实验目的达成1. 通过模拟啤酒生产、销售、消费供应链的运作，参与者充分了解了供应链系统的组成、供应链系统不同节点之间的关系、供应链中库存的特点、及牛鞭效应、库存持有成本和缺货成本的知识。

2. 参与者通过实训，充分理解了供应链管理的系统化思想。

3. 实验扩大了参与者的思考范围，使他们了解到不同角色之间的互动关系，深刻认识信息沟通、人际沟通的必要性。

4. 参与者突破了固有的思维方式，以结构性或系统性的思考找到了问题，并找到了改善的可能。

5. 实验使参与者认识到团队合作的重要性。

二、牛鞭效应的影响1. 实验结果显示，牛鞭效应对整个供应链产生了严重的危害，导致库存成本和缺货成本增加。

2. 由于信息不对称，下游厂商在需求变化时，为了减少缺货风险，往往选择多订货，导致上游厂商生产过剩。

3. 牛鞭效应使得供应链各环节之间的库存水平波动加剧，增加了供应链的成本。

三、抑制或消除牛鞭效应的关键因素与方法1. 加强供应链各环节之间的信息共享，提高供应链透明度。

2. 采用先进的供应链管理技术，如需求预测、库存优化等。

3. 建立有效的沟通机制，促进供应链各环节之间的协作。

4. 实施合理的库存管理策略，如采用安全库存、经济订货批量等。

5. 培养供应链管理人才，提高供应链管理水平。

四、实验总结啤酒游戏实验是一项具有很高实用价值的供应链管理培训工具。

通过实验，参与者深刻认识到了供应链管理的重要性，以及牛鞭效应的危害。

同时，实验也为参与者提供了抑制或消除牛鞭效应的有效方法，有助于提高供应链的效率和竞争力。

在今后的供应链管理实践中，我们应该充分借鉴啤酒游戏实验的经验，加强供应链管理，提高供应链的整体水平。

第2篇一、实验概述啤酒游戏实验是一项经典的供应链管理模拟实验，旨在通过模拟供应链的运作过程，让学生了解供应链系统的组成、不同节点之间的关系、库存特点以及牛鞭效应、库存持有成本和缺货成本等知识。

本实验分为多个阶段，参与者分别扮演零售商、分销商、批发商和制造商等角色，通过订单送货程序进行沟通，最终实现供应链的运作。

牛鞭效应——供应链管理入门2014年春季学期实验报告实验报告第二次、第三次啤酒游戏张新70 陶君宇54 列娜沙哈79任镜泽81 周毅博282014/4/8第二次啤酒游戏一．实验要求：不能相互沟通，订单下限是8，顾客订单0—15随机得出。

二．实验目的：进一步了解供应链中的牛鞭效应。

结合第一次实验，增加订单下限以更为贴近实际。

在不能沟通的前提不变下，观察牛鞭效应在一定限定条件下的发生。

三．实验分析：（一）数据分析：【第一部分】：本组各部分单独分析A. 零售商：1. 三组一开始大致相同，先是一开始库存不足，至缺货20多，订单也增至二十。

2. 随后收到订单持续低于10，使得库存有开始积压。

3. 收到的订单开始不断波动，从二十周起，第一组开始出现较大不同，其库存持续下降。

4. 第一组订单开始不断增大，远大于其余两组，最终三十周期，缺货有所好转。

5. 不同之处大致始于第二十周。

首先是第一组库存下降，接着四五周以后开始突然加大订单，最高将近30，之后库存状况有所改善B. 批发商：收到订单数波动很大，故订单数目波动也很大，基本随着订单数而变化，也会出现8080的情况。

C. 分销商：由于本次试验的收到订单量在0-15随机，而发出订单量不得小于八，于是总体而言我们组的分销商发出订单量多为8和零，并一直处于波动，又由于接受订单的期望为8，故在某段集中的时间中订单大于八，但从未超过14。

正是因为大家都能比较好的控制下订单量，于是总成本较第一次试验有所下降。

下面是库存分析，这次试验我们大约经历了两个半波动周期，从有库存到缺货再到有库存再到缺货。

缺货最大量量是第7周的29，库存最大量是第18-23周的连续20，尽管缺货绝对值大，但持续时间短，而库存尽管时间长但缺货量小且成本低，所以影响不大。

第二组由于在前7周中连续下大订单，导致出现大库存（后一段时间库存未变）。

第一组的订单波动小，也表现好。

D. 生产商首先在实验前提下，0-15随机数，即期望值是，而实验初值状态12 4 4即3天有20个啤酒，所以在并不知道其他人信息的情况下，以平均为基础，在加之所公开的消费者需求进行微调。

牛鞭效应——供应链管理入门2014年春季学期实验报告实验报告第二次、第三次啤酒游戏张新70 陶君宇54 列娜沙哈79任镜泽81 周毅博282014/4/8第二次啤酒游戏一．实验要求：不能相互沟通，订单下限是8，顾客订单0—15随机得出。

二．实验目的：进一步了解供应链中的牛鞭效应。

结合第一次实验，增加订单下限以更为贴近实际。

在不能沟通的前提不变下，观察牛鞭效应在一定限定条件下的发生。

三．实验分析：（一）数据分析：【第一部分】：本组各部分单独分析A. 零售商：1. 三组一开始大致相同，先是一开始库存不足，至缺货20多，订单也增至二十。

2. 随后收到订单持续低于10，使得库存有开始积压。

3. 收到的订单开始不断波动，从二十周起，第一组开始出现较大不同，其库存持续下降。

4. 第一组订单开始不断增大，远大于其余两组，最终三十周期，缺货有所好转。

5. 不同之处大致始于第二十周。

首先是第一组库存下降，接着四五周以后开始突然加大订单，最高将近30，之后库存状况有所改善B. 批发商：收到订单数波动很大，故订单数目波动也很大，基本随着订单数而变化，也会出现8080的情况。

C. 分销商：由于本次试验的收到订单量在0-15随机，而发出订单量不得小于八，于是总体而言我们组的分销商发出订单量多为8和零，并一直处于波动，又由于接受订单的期望为8，故在某段集中的时间中订单大于八，但从未超过14。

正是因为大家都能比较好的控制下订单量，于是总成本较第一次试验有所下降。

下面是库存分析，这次试验我们大约经历了两个半波动周期，从有库存到缺货再到有库存再到缺货。

缺货最大量量是第7周的29，库存最大量是第18-23周的连续20，尽管缺货绝对值大，但持续时间短，而库存尽管时间长但缺货量小且成本低，所以影响不大。

第二组由于在前7周中连续下大订单，导致出现大库存（后一段时间库存未变）。

第一组的订单波动小，也表现好。

D. 生产商首先在实验前提下，0-15随机数，即期望值是，而实验初值状态12 4 4即3天有20个啤酒，所以在并不知道其他人信息的情况下，以平均为基础，在加之所公开的消费者需求进行微调。

《供应链管理》啤酒游戏实验报告第（）组实验报告实验项目名称啤酒游戏所属课程名称供应链管理实验日期 2012年10月18日实验概述【实验目的及要求】1. 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2. 认识供应链中需求异常放大现象（即“牛鞭效应”）的形成过程3. 分析“牛鞭效应”的产生原因4. 找出减少“牛鞭效应”的方法5．每个角色根据客户需求和经营数据，制定订货策略，向供应商订货6．每个角色计算自己的经营业绩7．每个小组画出订货需求变化曲线图，揭示“牛鞭效应”8．分析“牛鞭效应”的产生原因9．分析策略改进后“牛鞭效应”的变化10．找出减少“牛鞭效应”的对策【实验原理】牛鞭效应，是经济学上的一个术语，指供应链上的需求变异放大现象，是信息流从最终客户端向原始供应商端传递时，由于无法有效地实现信息的共享，使得信息扭曲而逐级放大，导致了需求信息出现越来越大的波动。

此信息扭曲的放大作用在图形上很像一根甩起的牛鞭，因此被形象地称为牛鞭效应。

可以将处于上游的供应方比作梢部，下游的用户比作根部，一旦根部抖动，传递到末梢端就会出现很大的波动。

简而言之，牛鞭效应指沿着供应链上游移动，需求变动程度不断增大的现象。

从而导致安全库存大量增加。

实验内容【实验方案设计】1、三人组成团队小组，第一次游戏的第一轮开始。

2、零售商根据消费者需求数量（纸牌随机点数）和相关经营数据，制定订货策略，向批发商发出订货。

3、批发商根据零售商需求数量（零售商订货数量）和相关经营数据，制定订货策略，向制造商发出订货。

4、制造商根据批发商需求数量（批发商订货数量）和相关经营数据，制定生产计划，进行生产。

5、第一轮结束，下一轮开始，依次进行，每轮都要重复步骤3、4、5，直到系统提示本次游戏停止。

6、第一次游戏结束。

7、提前期缩短后进行第二次游戏，游戏过程与第一次游戏相似，只是在途时间为1天。

8、信息共享后进行第三次游戏，游戏过程与第二次游戏相似，只是每个角色能够看到供应链上其他角色的相关信息。

供应链中牛鞭效应的模型与分析(2004-04-02)１引言牛鞭效应（ＢｕｌｌｗｈｉｐＥｆｆｅｃｔ）是供应链管理中的一种常见现象，不同商品，牛鞭效应的成因和形式可能不同。

除了“情人啤酒”、“帮宝适尿布”等典型案例外，图１取自Ａｎｄｅｒｓｏｎ１９９６，是一个宏观经济上的例子。

终端产品是汽车生产商，其上游是机床制造商，再上溯则是机床制造商的零件供应者，显然这个例子中也存在牛鞭效应现象。

可见，牛鞭效应的概念已不局限于微观经济组织的供应链上。

到目前为止，研究牛鞭效应的文章不胜枚举，但其研究方法（尤其是定量模型研究）却十分有限，２００３以前较普遍的是自回归ＡＲ模型也有不少文献提及系统动力学模型，直至２００３年才出现用Ｋａｌｍａｎ滤波器模型研究牛鞭效应的论文，因此本文的作者们认为仔细分析、比较这三类定量研究牛鞭效应的模型很有必要，有可能启发后来的研究工作。

２关于牛鞭效应的定量模型的研究状况最早注意到供应链中这种需求波动逐级放大现象的人是Ｆｏｒｒｅｓｔ，他（１９６１）根据系统动力学理论，对一个三阶段四结点的供应链系统进行分析，描述了不同内部条件下的系统对外部变化或冲击的反应，指出供应链内部的结构、策略和相互作用会导致需求变动的放大。

Ｓｔｅｒｍａｎ的“啤酒博弈”１９８９则从人的行为研究出发，认为决策者对反馈信息的误解是造成这种现象的主要原因。

此外，一些学者通过模拟分析证实了库存管理方式对供应链信息扭曲的影响。

Ｔｏｗｉｌｌ等通过模拟和证实分析发现需求信息的变化幅度每通过一个环节就会增加一倍１。

因此降低这种需求放大的主要手段就是降低分销商数量，缩短供应链。

Ｌｅｅ、Ｐａｄｍａｎａｂｈａｎ和Ｗｈａｎｇ１９９７ａ、１９９７ｂ，对需求放大现象进行了全面深入的分析，认为这种现象是理性的供应链成员战略互动的结果，并正式引进了Ｐ＆Ｇ公司提出的术语“牛鞭效应”来定义这种现象。

归纳起来，研究牛鞭效应的文献从内容上可以分为三类：一是说明这一现象的存在及其危害性的；二是研究导致这一现象的原因的；三是研究这一现象的解决方法的。

供应链中“牛鞭效应”案例分析及解决方法研究第一篇：供应链中“牛鞭效应”案例分析及解决方法研究供应链中“牛鞭效应”案例分析及解决方法研究随着市场全球化和竞争的不断加剧，有人曾在20世纪就预言了21世纪企业之间的竞争将变成供应链之间的竞争。

我国的国家标准《物流术语》，对于供应链的定义是：“供应链是生产及流通过程中，涉及将产品或服务提供给最终用户活动的上游和下游企业所形成的网链结构。

”由此可见，供应链是一个集成了多家企业的价值增值链。

其基本结构如图1所示：作为一种跨企业的协作，供应链包含了所有加盟的节点企业，不仅是一条联结供应商到用户的物流链、信息链和价值链，而是一条增值链。

提高整条供应链的增值能力，增强供应链的竞争力，成为各节点企业共同的目标。

尽管如此，在供应链的实际运作中，却存在着各种各样的困难：如预测的不准确，导致对需求的难以把握；信息的不透明，导致供给不稳定；因为企业之间的诚信还没有完全建立，企业之间的合作性与协调性差，供应链中的主导企业很难发挥作用；供应的缺乏，生产与运输作业的不均衡、库存居高不下，成本过高等现象。

引起这些问题的原因很多，但主要原因之一就是“牛鞭效应（Bullwhip Effect）”。

由于牛鞭效应是从下游客户端逐级向上游转嫁风险的结果，因而它会危害整个供应链的运作，导致总库存增加、生产无序和失衡，业务流程阻塞，资源浪费、市场混乱和风险增大。

由此可见，牛鞭效应的存在，已经成为削弱供应链的增值能力和竞争能力的主要负面因素。

因此，研究牛鞭效应，并消除它对于供应链的负面影响就是本论文要研究的内容。

供应链中“牛鞭效应”分析1.1 何谓“牛鞭效应”1995年，宝洁公司（P&G）管理人员在考察婴儿一次性纸尿裤的订单分布规律时，发现一定地区的婴儿对该产品的消费比较稳定，零售商那里的销售量的波动也不大，但厂家经销商那里得到的订货量却出现大幅度波动，同一时期厂家向原材料供应商的订货量波动幅度更大，这一现象与我们挥动鞭子时手腕稍稍用力，鞭梢就会出现大幅动摆动的现象相类似。

啤酒游戏实验报告（第12组）【实验目的与要求】1、 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。

2、 认识供应链中需求变异放大现象（即“牛鞭效应”）的形成过程。

3、 分析“牛鞭效应”的产生原因。

4、 找出减少“牛鞭效应”的方法【实验原理】营销过程中的需求变异放大现象被通俗地称为“牛鞭效应”。

指供应链上的信息流从最终客户向原始供应商传递时候, 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。

是销售商与供应商在需求预测修正、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等方面博弈的结果, 增大了供应商的生产、供应、库存管理和市场营销的不稳定性。

【实验内容与步骤】1、 游戏中有三个角色: 制造商、批发商、零售商。

每组三个人, 每个人扮演一个角色。

2、 游戏周期为30周, 每一轮就代表一周。

3、 零售商先向下游客户发货, 再向上游厂商订货。

4、 批发商的责任是卖货物给零售商, 同时每轮有一次向制造商订货的机会。

不过, 所订的货也要过两轮才会到达批发商的仓库。

5、 制造商发货给批发商, 同时每轮又一次机会下订单生产货物。

每轮下的生产订单也要等两轮才进入仓库。

6、 游戏结束后, 每个角色都会生成统计明细情况表和统计总情况表, 每个角色进行数据分析并画出相应折线图。

7、 分析“牛鞭效应”的产生原因。

所有角色都是独立的企业, 目标是使自己的利润最大化, 也就是收入和成本的差值最大化。

实验数据与记录:1反映市场客户的各期需求量, 零售商、批发商及制造商各期的订购量在一张折线图上。

啤酒 啤酒订单2.反映零售商、批发商及制造商各期的期末库存量一张折线图上, 以观察供应链库存的波动。

3、将零售商、批发商、制造商各自各期的利润反映在一张折线图上, 以观察供应链成员利益的波动幅度。

【实验分析】1.分析牛鞭效应产生的原因通过对数据分析可知产生牛鞭效应的原因就是因为实验中组员之间不与上一层商家交流信息, 需求信息不能实现共享、信息透明度不够, 节点与节点之间（即供应商、批发商和零售商之间）的信息发生扭曲, 从而导致各环节出现问题, 最后各环节综合作用, 对供应链造成了消极影响。