牛鞭效应实验指导书
- 格式:doc
- 大小:1.25 MB
- 文档页数:14
牛鞭效应实验报告一、实验内容在由多级节点组成的库存系统中,如果各节点以分散独立决策的方式进行运作,即每个节点决策的目标是使各自局部的利益达到最优,此时系统整体并不一定处在最优的运作状态。
供应链在这样的运作环境下,常会出现如下现象:当需求从终端向上游逐步传递时,需求的波动将逐级放大,如图1所示。
设想有一条由四个节点组成的供应链,从下游到上游依次为零部件供应商,生产商,批发商,零售商。
销售商面临的终端市场需求只有少许波动,批发商的需求是来自销售商的补货请求,需求的波动比终端市场需求的波动有了放大,生产商的需求是来自批发商的补货请求,需求的波动又有了放大,零部件供应商的需求是来自生产商的补货请求,需求的波动进一步放大。
这种需求波动放大的现象如同一根甩起的长鞭,将处于下游的节点比作根部、上游的节点比作梢部,一旦根部抖动,传递到末梢端就会出现很大的波动,因此被形象地称为长鞭效应。
求需时间求需时间需求时间需求需求二、 实验原理长鞭效应产生的原因主要有以下几方面: 1) 需求预测的数据更新 2) 批量补货 3) 价格波动4) 限量供应和短缺博弈 5) 补货提前期。
三、实验目的无信息共享的多级库存管理实验(牛鞭效应实验)是为辅助物流概论课程的教学而设计的一个验证型实验。
学生通过网络平台模拟供应链上各节点操作决策的环境,通过亲身实践加深对牛鞭效应现象的理解,辅助分析产生该现象的原因。
培养学生发现问题和分析问题解决问题的能力,为今后关于库存管理课程的学习奠定基础。
学生在实验过程中,应着重:a)理解库存管理的基本概念和知识,如提前期,库存水平,各种成本的概念;b)体验牛鞭效应现象的产生,并分析其产生原因;c)分析如何减小牛鞭效应。
四、牛鞭效应产生的原因(1)供应链的不确定性需求不确定性的客观性,需求的不确定性、制造的不确定性和供应的不确定。
供应的不确定性主要是以提前期的不确定性来体现的。
提前期与供应商的生产能力密切相关,制造的不确定导致供应的不确定,另外地理位置、运送方式等也会影响提前期。
牛鞭效应—多级库存管理实验报告姓名乔梦妮班级物流1201学号1121570110实验相关知识:牛鞭效应是供应链上的一种需求变异放大现象,是信息流从最终客户端向原始供应商端传递时,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。
这种信息扭曲的放大作用在图形显示上很像很一根甩起的赶牛鞭,因此被形象地称为牛鞭效应。
牛鞭效应对供应链管理是不利的,它造成批发、零售商的订单和生产商产量峰值远远高于实际客户需求量,进而造成产品积压,占用资金,使得整个供应链运作效率低下。
随着供应链运作的企业越多,这种效应越加明显,整个供应链的管理会变得十分复杂、困难。
“牛鞭效应”产生的根本原因在于供应链中上、下游企业间缺乏沟通和信任机制,而每一个企业又都有各自的利益,由此造成需求信息在传递过程中不断地被扭曲。
解决“牛鞭效应”的根本对策是整合供应链中企业之间的关系,建立企业之间的诚信机制,实现信息共享。
信息共享,就是供应链中各个企业共同拥有一些知识或行动,如生产、销售、需求等资讯,实现信息共享,可以减少由于信息不对称或不完全带来的风险。
协调各企业的行动,确保需求资讯的真实、快速传递,从而减少供应链中的“牛鞭效应”。
多级库存优化控制是实现信息共享、减缓“牛鞭效应”的一种有效方法。
实验内容:以小组为单位来模拟一条供应链的多级库存管理,每组5人,每人扮演供应链上的一个节点。
每期根据系统提供的库存,需求等信息决定所在节点每期订货和发货的数量,以使本企业或所在供应链收益最大。
考虑因素:各项成本,包括固定成本,缺货成本,库存成本价格与利润:进货价格,出货价格提前期信息共享程度:牛鞭效应——完全封闭,每个节点只知道自己的库存、缺货、到货和相邻下游节点的需求。
多级库存管理——完全透明。
产品:单一品种终端市场需求:服从正态随机分布决策变量:向上游订货数,向下游发货数决策目标:牛鞭效应实验:使该节点总收益最大多级库存实验:使整条链的总收益最大实验步骤:实验以期为单位进行,共50期。
牛鞭效应解决方案一、背景介绍牛鞭效应是指在供应链中,由于信息传递不畅、需求预测不准确等原因,导致供应链的前后环节出现明显的波动。
这种波动会导致库存积压、交货延误、成本增加等问题,进而影响企业的运营效率和客户满意度。
因此,为了解决牛鞭效应,提高供应链的稳定性和效率,需要制定相应的解决方案。
二、解决方案1. 加强供应链协同通过建立供应链各环节间的紧密协作与沟通机制,实现信息的及时共享与传递。
可以采用以下措施:- 建立供应链信息平台,实现供应商、制造商、分销商等各方的数据共享。
- 定期召开供应链协调会议,讨论和解决供应链中的问题,共同制定应对策略。
- 引入供应链管理软件,实现供应链各环节的数据集成和协同管理。
2. 改进需求预测提高需求预测的准确性,可以有效避免牛鞭效应的产生。
以下方法可供参考:- 建立基于历史数据和市场趋势的预测模型,利用数据分析技术进行预测。
- 加强与客户的沟通,了解其需求变化和趋势,及时调整生产和供应计划。
- 利用市场调研和市场预测工具,获取市场信息,为需求预测提供参考依据。
3. 优化库存管理合理控制库存水平,可以减少牛鞭效应对供应链的影响。
以下方法可供参考:- 建立准确的库存模型,根据需求预测和供应能力制定合理的库存目标。
- 引入先进的库存管理技术,如供应链仓储管理系统,实现库存的实时监控和精细化管理。
- 与供应商建立良好的合作关系,实现供应商库存与自身库存的共享,降低库存成本。
4. 加强供应链风险管理针对供应链中的各种风险,制定相应的应对策略,可以减轻牛鞭效应的影响。
以下方法可供参考:- 建立供应链风险评估体系,对供应链中可能出现的风险进行预警和评估。
- 多渠道供应,降低对单一供应商的依赖,以应对供应链中的突发事件。
- 建立应急响应机制,及时应对供应链中出现的问题,减少牛鞭效应的传导。
三、解决方案的效益通过实施上述解决方案,可以带来以下效益:1. 提高供应链的稳定性和可靠性,减少供应链中的波动和不确定性。
牛鞭效应解决方案一、背景介绍牛鞭效应是指供应链中的一种现象,即在市场需求波动较大的情况下,供应链的反应速度滞后于市场需求的变化。
这种滞后导致了供应链中的库存积压或者缺货现象,进而影响到企业的运营效率和客户满意度。
为了解决牛鞭效应带来的问题,我们提出了以下解决方案。
二、解决方案1. 建立信息共享机制建立供应链中各个环节之间的信息共享机制,包括供应商、生产商、分销商和零售商等。
通过共享销售数据、库存数据和预测数据等信息,可以更准确地预测市场需求,从而减少库存积压或者缺货现象的发生。
2. 优化供应链管理通过优化供应链管理,提高供应链的反应速度和灵便性。
可以采取以下措施:- 建立快速补货机制:及时获取销售数据,根据销售情况进行快速补货,避免库存积压或者缺货。
- 采用先进的物流技术:利用物流技术提高物流效率,缩短物流时间,加快产品流通速度。
- 灵便的生产计划:根据市场需求的变化,灵便调整生产计划,避免产能过剩或者不足。
3. 建立合理的库存管理策略建立合理的库存管理策略,包括准确预测市场需求、合理设置安全库存和采取有效的库存管理措施等。
可以采取以下方法:- 利用先进的预测技术:通过分析历史销售数据和市场趋势,准确预测市场需求,避免库存积压或者缺货。
- 设置合理的安全库存:根据供应链的反应速度和市场需求的波动情况,合理设置安全库存,以应对突发情况。
- 实施库存周转策略:采取合理的库存周转策略,及时处理滞销或者过期产品,减少库存积压。
4. 加强供应链合作与协调加强供应链中各个环节之间的合作与协调,建立稳定的合作关系。
可以采取以下措施:- 建立长期合作关系:与供应商、生产商、分销商和零售商等建立长期合作关系,提高供应链的稳定性和可靠性。
- 加强沟通与协调:及时沟通市场需求和供应链情况,共同制定应对策略,避免信息滞后和决策失误。
三、效果评估针对牛鞭效应解决方案的效果评估可以从以下几个方面进行:1. 库存水平:通过比较方案实施先后的库存水平,评估方案对库存积压或者缺货现象的改善程度。
《供给链治理》实验报告最后对于牛鞭效应的另一个看法是,早在实验前我就质疑为何我们被限定为一定要满足自己下游的所有订货量(为了实现自我利润最大化)。
我认为这样是去早就牛鞭效应而不是解决它,事实的确如此,做完试验后和老师好好地聊了一下感受,的确实验的主体是让我们好好感受牛鞭效应带来的巨大失落感,在此基础上,我们才会有方向去寻找解决之道!二、供应链中各种库存管理的策略理解(市场——节点1——节点2——节点3——节点4——节点五——上游企业)首先,我们的实验是建立在无契约基础之上的,即各节点的唯一目的在于实现自我盈利最大化,并且除了节点一以为,我们不需要考虑缺货成本。
对于节点1来说,因为需要考虑缺货成本,加之此处的缺货成本远高于库存成本,所以节点一的策略应当为在一定范围内大胆向上游订货,承担库存成本以避免缺货损失。
对于节点2至5,由于不考虑缺货成本,所以可以尽量的向下游送货但尽量少的向上游订货以避免过高库存成本。
综上来看,就该实验假设下的库存管理的决策是为局部利益考虑的,易于导致需7432705803002503002504800-12074326061018015018050028801020743250560150200150500240028007432406102001502003003200-1120743230540801508040012802620743220640150501504002400-162074321052030150302504801860结果分析:从EXCEL数据生成的需求量变化表和订货量变化表中可以看出,节点三的操作在30次操作中的前9次中每次都含有很大程度的库存成本,即这反应了自身存货量持续大于下游订货量的情况,造成这个情况的可能性有多重,然而在本次实验中,原因在于我们组的下游同学一直预判市场需求量不大,他不敢多订货想避免缺货损失,当整体供应链缺货的苗头非常明显的时候,处在节点5的同学也无法力挽狂澜,毕竟在初期,他之前的所有人都觉得需求量少,这一个在节点一判断的错误信息被不断放大,是的节点5的同学和我们说,他真的不敢多订货,怕库存成本,这也就是他身为供应链上游,库存极少,乃至当整体供应链需要大量货物的时候无法施以援手!经过9-20期的努力,我们终于逆转了局势,使得供应链的供求比较正常,但之前操作带来的损失无法被抹去。
牛鞭效应实验报告目录一:实验目标 (1)二:试验内容及方案 (1)三:试验步骤及数据 (1)1: 本节点固有属性参数 (1)2:订发货统计数据 (2)3: 节点需求分布曲线图 (4)四:数据解析 (5)五:因素分析 (6)1:订货需要考虑的因素 (6)2:发货需要考虑因素 (6)3:影响利润因素 (6)六:试验总结 (7)1:牛鞭效应简介 (7)2:牛鞭效应产生原因 (8)3:牛鞭效应解决方法 (8)七:多及库存及其对牛鞭效应影响 (9)1:多及库存概念 (9)2:多及库存对牛鞭效应的影响 (9)一:实验目标利用牛鞭效应模拟实验软件进行模拟实验,收集实验数据并进行相关分析以认识牛鞭效应产生原因,了解牛鞭效应在企业应用中的普遍现象,以及所带来的危害。
二:试验内容及方案1:全班同学参与试验,各人数据进行保密处理,从第一批次开始试验;2:各人根据软件模拟客户需求进行批次订放货决策,总进行50期模拟;3:实验结束收集数据进行分析。
三:试验步骤及数据1: 本节点固有属性参数2:订发货统计数据3: 节点需求分布曲线图4: 节点各期利润柱状图四:数据解析1:第一期由于未能及时确认客户需求数量而采取保守进货导致从实验开始就大量缺货,但本节点缺货成本严重高于其他成本所以导致处于亏损状态;2:从第三期开始基本确定客户需求后开始弥补由于缺货造成的亏损,但由于未能完全掌握整个牛鞭效应对“企业”运营的影响而导致在弥补过程中弥补速度过慢的情况,此情况一直延续到15期;3:大致弥补缺货状态后又陷入了堆积大量库存的情形,导致在运营过程中产生巨额库存成本;4:经过漫长的补错试验后,从26期试验开始运营逐渐步入正轨,形成逐期收益的状态。
5:由于在试验前期亏损巨大,导致整个实验过程结束后仍亏损15622.5元。
五:因素分析1:订货需要考虑的因素(1)下游需求量下游需求量对于决策过程是非常重要的因素,需求量多少直接决定运营过程中的决策制定。
牛鞭效应实验一、实验内容在由多级节点组成的库存系统中,如果各节点以分散独立决策的方式进行运作,即每个节点决策的目标是使各自局部的利益达到最优,此时系统整体并不一定处在最优的运作状态。
供应链在这样的运作环境下,常会出现如下现象:当需求从终端向上游逐步传递时,需求的波动将逐级放大,如图1所示。
设想有一条由四个节点组成的供应链,从下游到上游依次为零部件供应商,生产商,批发商,零售商。
销售商面临的终端市场需求只有少许波动,批发商的需求是来自销售商的补货请求,需求的波动比终端市场需求的波动有了放大,生产商的需求是来自批发商的补货请求,需求的波动又有了放大,零部件供应商的需求是来自生产商的补货请求,需求的波动进一步放大。
这种需求波动放大的现象如同一根甩起的长鞭,将处于下游的节点比作根部、上游的节点比作梢部,一旦根部抖动,传递到末梢端就会出现很大的波动,因此被形象地称为长鞭效应。
长鞭效应是供应链系统中比较普遍存在的一种现象,数十年来,许多学者与实践者开展了大量的工作,旨在揭示和克服长鞭效应。
例如,早期的“啤酒游戏”,就是在实验室里模拟啤酒的生产与销售过程中需求波动的放大现象,也有很多文献对长鞭效应进行了深入的理论分析。
求需时间Array求需时间需时间需时间图1 长鞭效应现象长鞭效应产生的原因主要有以下几方面:需求预测的数据更新、批量补货、价格波动、限量供应和短缺博弈、补货提前期。
长鞭效应对供应链整体来讲是一种不利的现象,它会增加企业的经营成本,尤其是处在上游的企业。
针对长鞭效应产生的原因,我们可以从若干方面采取措施来降低长鞭效应的影响。
关于如何降低长鞭效应,更好的管理多级库存系统,我们将在下一节实验中详细介绍。
二、实验目的无信息共享的多级库存管理实验(牛鞭效应实验)是为辅助物流概论课程的教学而设计的一个验证型实验。
我们通过网络平台为学生提供一个可以模拟供应链上各节点操作决策的环境,使学生通过亲身实践加深对牛鞭效应现象的理解,辅助学生分析产生该现象的原因,培养学生发现问题和分析问题解决问题的能力,为今后关于库存管理课程的学习奠定基础。
零、预备知识:不确定需求下的多周期单仓库订货和库存变化的模拟1.基本情况:考虑的周期:t=1,2,3,…100。
需求情况:每个周期t 的需求为()d t (已知)。
仓库的订货策略:基于库存水平的(s,S)策略,即当库存水平低于s 时,订货,将库存水平提高到S 。
也就是说,若当前库存水平为INV ,若INV < s,则订货量为S -INV ;若INV >= s,不订货。
若干库存量的定义:在库库存量(On-hand Inventory):就是马上能满足需求的实际仓库中存在的货物量。
需求d(t)订货量q(t)净库存量(Inventory Level):净库存量等于在库库存量减去缺货拖后量,净库存量大于0时为在库库存量,小于0时为缺货拖后量。
净库存量=在库库存量-缺货拖后量在途库存量(In-transit Inventory):表示已订货但尚未到达的货物量。
库存水平(Inventory Position):就是可望用于满足需求的库存量,其中包括已订货尚未到达的货物量;库存水平等于净库存量与在途库存量之和。
因为订货时不仅要考虑当前的在库库存量,同时也要考虑到在途量,所以通常情况下的订货策略是根据库存水平给出的。
库存水平=在库库存量+在途库存-缺货拖后量库存水平=在途库存量+在库库存量-缺货拖后量库存水平=在途库存量+净库存量;净库存量=在库库存量-缺货拖后量;仓库订货提前期:L=2周期。
仓库订货、到达等的时序关系:1)预定的先期的订货到达2)计算当前库存水平3)确定订货量期初期中期末4)发出订单5)实际需求发生6)计算当前净库存量(在库库存量和缺货量)每个周期内不同的事件和重要时刻点每个周期的成本计算:不论缺货成本还是库存成本的计算都以本周期的期末净库存来计算,也就是需求发生后的时刻的净库存。
净库存大于零,记库存持有成本,否则记缺货惩罚成本。
库存持有费:h 元/周期、件缺货惩罚费:p元/周期、件因此每个周期的成本=库存持有费×在库库存量 + 缺货惩罚费×缺货量.因此1,2,…,T周期内的总成本为上述每个周期的成本之和。
牛鞭效应实验一、实验内容在由多级节点组成的库存系统中,如果各节点以分散独立决策的方式进行运作,即每个节点决策的目标是使各自局部的利益达到最优,此时系统整体并不一定处在最优的运作状态。
供应链在这样的运作环境下,常会出现如下现象:当需求从终端向上游逐步传递时,需求的波动将逐级放大,如图1所示。
设想有一条由四个节点组成的供应链,从下游到上游依次为零部件供应商,生产商,批发商,零售商。
销售商面临的终端市场需求只有少许波动,批发商的需求是来自销售商的补货请求,需求的波动比终端市场需求的波动有了放大,生产商的需求是来自批发商的补货请求,需求的波动又有了放大,零部件供应商的需求是来自生产商的补货请求,需求的波动进一步放大。
这种需求波动放大的现象如同一根甩起的长鞭,将处于下游的节点比作根部、上游的节点比作梢部,一旦根部抖动,传递到末梢端就会出现很大的波动,因此被形象地称为长鞭效应。
长鞭效应是供应链系统中比较普遍存在的一种现象,数十年来,许多学者与实践者开展了大量的工作,旨在揭示和克服长鞭效应。
例如,早期的“啤酒游戏”,就是在实验室里模拟啤酒的生产与销售过程中需求波动的放大现象,也有很多文献对长鞭效应进行了深入的理论分析。
求需时间Array求需时间需时间需时间图1 长鞭效应现象长鞭效应产生的原因主要有以下几方面:需求预测的数据更新、批量补货、价格波动、限量供应和短缺博弈、补货提前期。
长鞭效应对供应链整体来讲是一种不利的现象,它会增加企业的经营成本,尤其是处在上游的企业。
针对长鞭效应产生的原因,我们可以从若干方面采取措施来降低长鞭效应的影响。
关于如何降低长鞭效应,更好的管理多级库存系统,我们将在下一节实验中详细介绍。
二、实验目的无信息共享的多级库存管理实验(牛鞭效应实验)是为辅助物流概论课程的教学而设计的一个验证型实验。
我们通过网络平台为学生提供一个可以模拟供应链上各节点操作决策的环境,使学生通过亲身实践加深对牛鞭效应现象的理解,辅助学生分析产生该现象的原因,培养学生发现问题和分析问题解决问题的能力,为今后关于库存管理课程的学习奠定基础。
学生在实验过程中,应着重:a)理解库存管理的基本概念和知识,如提前期,库存水平,各种成本的概念。
b)体验牛鞭效应现象的产生,并分析其产生原因。
c)练习控制库存的方法,如报童模型的订货策略。
三、实验环境实验在物流实验室的网络实验平台上进行,该实验平台采用B/S(客户机/服务器)的体系结构。
实验系统由联网的一台服务器和多台客户机组成,用来模拟单一产品、多级库存的供应链的运营管理。
产生顾客需求学生通过在每台客户机前端的操作来扮演一条供应链上的某个节点,进行各种决策。
在牛鞭效应实验中,各个节点间不能共享信息,他们需要的信息都从服务器端获得(每台客户机把该节点信息发送到服务器,再从服务器获得所需的信息),显示在客户机端的实验网页中。
每个节点每期都可获得关于节点自身的库存水平和缺货水平,上游到货数,下游需求数的信息。
除此之外,每个节点都设有一些固定的属性参数,如提前期、订货启动成本(即固定成本,本实验设为0)、库存率,进货价格和出货价格等(提示:持货成本、缺货惩罚成本等参数可由此得出),固定参数在实验开始前设定。
四、实验步骤1.实验任务简介:某种产品的供应链由原材料采购商、供应商、制造商、分销商、零售商等一系列环节组成,如上图所示。
每个环节看作供应链的一个节点。
每个节点有其基本属性参数,包括提前期、固定成本、持货成本、惩罚成本、进货价格和出货价格。
供应链面对顾客的需求服从某种随机分布。
在有些环境中,供应链上各个节点间的信息相互封闭,每个节点只知道自己的库存、缺货、到货和相邻下游节点的需求。
每一期实验中,每个节点需要决定向上游订货和向下游发货的数量。
系统根据各节点的基本属性参数和每期库存、订货、发货数量计算相应的成本、收益、利润等统计信息。
实验者做出决策的目标是使自己所在节点的总利润最大。
同学们分成若干个小组来模拟供应链的运营,每个小组控制一条供应链。
每个小组的节点序号按自然数排列:1,2,3,4,5……依次代表供应链中最接近需求市场的下游,到接近原材料供应的上游。
相邻的节点序号代表供应链上有直接供求关系的角色。
同学们通过登录网络平台参与实验。
实验分为若干期,每一期开始时系统会产生一个顾客需求(顾客需求服从某种形式的随机分布,在实验开始前预先设定),之后需要各个节点分两步做出决策。
第一步:订货决策。
用户需要向其上游发出订货的订单,系统提供的参考信息有:以往的需求记录、现有的库存水平和到货数量,属性参数等,用户做出订货决策可采用特定的订货策略。
在该条链的所有节点都提交了订货订单以后,进入本期实验的第二步。
第二步:发货决策。
每个节点此时可以看到在本期第一步从下游发来的订单(最下游的节点看到的就是由系统产生的该期顾客需求),根据这些信息和以往的各项信息,各节点决定向下游发出货物的数量。
当所有用户都提交了发货决策后,该期操作结束,系统进入下一期。
同学们应根据每一期系统提供的各项数据信息决定所在节点每期订货和发货的数量,以使自己所在节点所有期的总成本最小,总利润最大。
每一期实验每个节点的各项基本数据(向上游发出的订单,从上游收到的货物,下游需求,向下游发出的货物,期末库存,期末缺货,本期收益,本期成本,本期利润)都会被记录入数据库。
实验结束后,学生可根据实验数据观察牛鞭效应现象,并进行分析总结,加深对牛鞭效应现象的理解。
2.实验操作步骤(1)从管理员处获得供应链编号、用户序号和密码,登录进入自己相应的节点。
(2)浏览熟悉各个页面。
(3)进入操作界面,根据历史数据预测需求,并做出每期决策(a)提交向上游订货订单(b)等待所有节点都提交,进入本期下一阶段(c)提交向下游发货数(d)等待所有节点都提交,进入新一期(4)进入数据界面,查看自己每次的操作记录。
(步骤3,4反复进行,直到实验结束。
)(5)当实验结束,进入统计图表界面,查看统计图表和各项统计信息。
(6)分析实验数据,撰写实验报告。
3.实验结果评估最终对实验结果进行评估的标准是综合考察每个节点的绩效(成本和利润),以及整条供应链的总体绩效。
同时我们可以考察整条链产生的牛鞭效应现象。
节点成本=进货价格×本期收到的货物+固定订货成本+单位持货成本×库存量(+单位缺货成本×缺货数:只在节点1处计算缺货成本)节点收益=出货价格×出货量节点利润=节点收益 - 节点成本节点利润节点总利润=各期实验结束后,整理各个节点各期的实验数据,对该多级库存管理系统的绩效,以及产生的牛鞭效应现象进行分析。
五、思考题在本实验中,由于信息不共享,每个实验者只能看到自己所在节点的库存信息,其余节点的信息是未知的。
实验者每期要做出适当决策,决定自己的订货数量,尽量使自己节点的总利润最大。
问题1:始终保持一个恒定不变的订货量,是否是降低库存成本,抑制牛鞭效应的最优策略呢?问题2:你认为什么样的订货策略可以很有效的减少库存成本,抑制牛鞭效应?问题3:通过这个实验,相信你会对多级库存系统中的牛鞭效应有进一步的理解,请你试着分析和找出造成牛鞭效应的因素。
六、实验报告1.实验预习对牛鞭效应现象和啤酒游戏的了解。
对各种库存管理概念,如各种库存成本,提前期,库存策略的理解和掌握。
考虑自己将在实验中使用的库存管理决策。
2.实验记录实验数据可从网络平台中下载excel文件得到。
3.实验报告对牛鞭效应现象的理解;对供应链中库存管理各种策略的理解;对各种参数对库存管理策略影响的理解,对自己所用库存控制策略的说明;对实验结果的成败和过程的分析和总结。
七、附录附录1 实验参数使用说明一、每个节点的属性参数二、每条链的属性参数三、说明●每期系统为每个节点给出向下游的默认发货数:min(期初库存+本期到货,期初缺货+本期需求),总之,默认发货数就是以现有货物尽量地满足顾客需求,不能发出大于默认值的发货数量,但可以发出小于默认值的发货数,建议尽量使用默认发货数。
●期初库存:本期开始时所具有的库存。
●本期到货:本期开始时收到的货物,期初库存加上本期到货可用来满足本期下游的需求。
●期末缺货:缺货不会消失,即本期未被满足的下游需求而造成的缺货,累计到下一期,订单不丢失。
●如果发现某期的数据是库存与缺货数同时存在也不要奇怪,这种情况是可能发生的,如果手头上有货物,但是却发出小于默认发货数的数值,故意造成下游缺货,就会出现这种情况。
四、决策方法同学可以思考,采用什么样的方法优化你的决策方案。
如报童模型策略,大小s策略等。
附录2 实验平台使用说明1)登录界面在浏览器地址栏中输入网址,就会打开下图所示的界面-登录页面。
实验者需事先从管理员处获得链序号,用户序号和密码,输入后即可登录到用户实验界面。
此外还可点击左侧菜单的“关于我们”联系管理员。
图 1 实验网站的首页-登录页面2)用户操作界面这里你可以决定向上游发出订单和向下游发出货物的数量。
“期初库存”和“上游到货”的总和就是本期可以支配的所有货物。
“期初缺货”和“下游需求”的总和则是目前需要满足的订单。
图2 操作界面,你可以在此页面内提交发出订单3)用户等待界面:用户每完成一次操作,将进入等待页面,等待本期时间结束或者所有节点都已提交决策,便可进入下一期决策。
图 4 操作等待界面4)用户数据界面:这里记录了提前期和各项成本等实验参数,还有库存操作的历史数据。
图 4 数据界面5)用户统计图表:这里可以直观的看到需求和利润的变化趋势。
6)统计图表(全组数据,在管理员处可查看):浏览器。