啤酒游戏数据记录

啤酒游戏的实验报告啤酒游戏的实验报告引言：啤酒游戏是一种流行的派对游戏，通常在社交场合中进行。

这种游戏以啤酒为主要元素，通过一系列规则和挑战，让参与者在愉快的氛围中享受游戏的乐趣。

本报告旨在通过实验研究，探讨啤酒游戏对参与者的影响以及其潜在的风险。

实验设计：我们邀请了30名大学生作为实验参与者，他们被随机分为两组。

第一组（实验组）参与了啤酒游戏，而第二组（对照组）则没有参与游戏。

在实验开始前，我们对两组参与者进行了基本信息的调查，以确保两组之间的一致性。

实验过程：实验组的参与者被要求按照游戏规则，依次进行啤酒的饮用和挑战。

游戏的规则包括，每次轮到一个人时，他们需要喝下一杯啤酒，并完成一个特定的任务或回答一个问题。

这些任务或问题的难度逐渐增加，以增加游戏的挑战性。

整个实验过程持续了两个小时，期间我们记录了参与者的行为和反应。

实验结果：通过对实验组和对照组的数据进行比较，我们得出以下结论：1. 社交互动：实验组的参与者在游戏中展现出更积极的社交互动。

他们更加开放和活跃，与其他参与者建立了更多的联系和友谊。

这表明啤酒游戏在促进社交关系方面具有一定的积极作用。

2. 心理放松：实验组的参与者在游戏过程中表现出更高的心理放松水平。

他们的压力减轻，情绪更加愉快。

这可能是因为在游戏中，他们能够暂时摆脱日常生活的压力和焦虑，享受游戏带来的乐趣。

3. 饮酒量增加：实验组的参与者在游戏过程中饮酒量明显增加。

这是因为游戏规则要求他们在每个回合都要喝下一杯啤酒。

然而，这也带来了潜在的风险，因为过量饮酒可能导致健康问题和不良后果。

4. 注意力和反应能力下降：实验组的参与者在游戏后表现出注意力和反应能力下降的趋势。

这可能是由于饮酒过量导致的，因为酒精会影响大脑的正常功能。

这一结果提醒我们，啤酒游戏在一定程度上可能会对参与者的认知能力产生负面影响。

结论：综上所述，啤酒游戏在促进社交互动和心理放松方面具有积极作用。

然而，过量饮酒可能导致健康问题，并对注意力和反应能力产生负面影响。

啤酒游戏实验报告为了探究啤酒游戏对人类认知和行为的影响，我们进行了一次啤酒游戏实验。

实验采用了随机分组的方式，将参与者分为实验组和对照组。

实验组的参与者在实验开始前先饮用了一杯啤酒，而对照组的参与者则没有饮用任何酒精饮料。

在实验开始前，我们对参与者进行了一系列的心理学测试，包括反应时间测试、注意力测试和工作记忆测试，以评估他们的认知能力和思维灵活性。

同时，还对他们的情绪状态进行了调查。

实验分为两个阶段，第一阶段是认知任务。

参与者需要完成一系列的数学问题和脑筋急转弯，以测试他们的思维能力和灵活性。

结果显示，在认知任务中实验组的参与者表现出更快的反应时间和更高的正确率，而对照组则没有明显的变化。

第二阶段是社交互动任务。

参与者在实验室的舒适环境中进行了卡牌游戏，游戏规则需要参与者进行互动和合作。

我们观察他们的社交行为和沟通，并记录下每一位参与者的表现。

结果令人惊讶地发现，实验组的参与者表现出更积极、乐观和合作的态度。

他们更愿意与其他人互动，积极提供帮助，并且保持更高的社交活跃度。

而对照组的参与者在互动任务中则没有出现明显的改变。

我们分析了实验结果，并从心理学和生理学的角度解释了这一现象。

从心理学角度来看，啤酒中的酒精成分能够抑制人的抑制控制能力，降低社交焦虑和紧张情绪，使人更容易与他人建立联系。

这也可以解释为什么实验组的参与者在社交任务中表现得更加积极和主动。

从生理学角度来看，适量的酒精摄入能够刺激大脑释放多巴胺，提升心情和情绪状态。

这使实验组的参与者在游戏中更加开心和乐观，从而影响他们的社交行为。

然而，我们也要指出实验的局限性。

由于实验规模较小，结果需要进一步验证。

此外，实验中的啤酒饮用量仅为一杯，不能代表大量饮酒对认知和社交的影响。

因此，人们在日常生活中仍需谨慎对待酒精摄入和饮酒行为。

综上所述，本次啤酒游戏实验提供了一些有趣的发现，展示了酒精对人类认知和行为的影响。

虽然实验结果还需要进一步验证，但我们相信这个实验能够激发更多研究者对于酒精与心理学之间关系的兴趣，并为日后深入研究提供借鉴。

啤酒游戏一分析：第一次的啤酒游戏，在在途货物有两周延后的情况下，零售商存货量的平均值为23箱，在第3、6、8、9、11、14周出现缺货情况，而累积缺货直到第15周都未补齐。

在第6周出现5箱的缺货后，累积缺货量逐渐增加，第10周和第13周各补给下游1箱拖欠的啤酒， 第15周补出5箱使得累积缺货从10箱的最大量下降到5箱。

若卖出一箱啤酒的收益是3元，库存成本是0.05元/箱/周，缺货成本0.1元/箱/周，累积缺货成本0.8元/箱/周，通过计算得出总收益为324元，存货成本17.25元，累积缺货成本64.8元，缺货成本14元，最终利润为227.95。

成本比例图中，累积缺货成本占总成本的67%，缺货成本占总成本的15%。

由此可知，缺货造成的成本是利润低的主要原因。

反之，若能找出降低缺货成本的方法则能为企业增加利润。

从表1图中能看出缺货后补货速度慢造成了累积缺货居高不下，延误两周的在途货物可能是其根本原因；而表2图中的零售商采购数量从始至终维持在8箱则又很大程度上恶化了累积缺货的情况。

所以，累积缺货的数量受内外两个方面的影响：（1）零售商对市场感知的能力。

当零售商第一次缺货以后，维持原本的采购数量一方面使上游批发商无法感知消费者已增加的需求而做出错误的短期博弈决策，另一方面自己也无法在短期内得到更多的货以补足缺货。

所以，零售商的订货量要在充分反映市场需求变动的基础上保持相对稳定的状态，这样才能使处于这条供应链上的其他上游企业根据正确的市场需求调整库存。

（2）在途货物周期。

由于运输延迟的存在，下游企业对上游企业下了采购订单后并不能即刻得到货物，此周期越长，整个供应链的灵敏度越低，越无法适应市场需求的变化。

这两个原因中，零售商的决策需要根据多次市场经验来找出各种需求下最适合的采购数量，而缩短在途货物的运输周期则需要物流管理技术的提高。

啤酒游戏二分析：在在途库存由两周延误改至一周延误后，缺货成本为0，存货量均值也由原来的23箱降至17箱。

啤酒游戏的数据分析啤酒游戏主要模拟制造商、批发商、零售商和顾客之间的供应链关系，发现供应链管理过程中的若干问题，通过相邻环节之间存在物流、信息流，上游环节根据下游相邻环节发来的订单信息来安排生产或者订货，且信息不共享。

一、啤酒游戏的数据分析：图1订货量图2收货量图3库存量通过以上的数据可以得知：1.需求、库存和订货量沿供应链逐级放大；2.沿供应链上游节点波动延迟约2周；3.波动导致成本明显增加。

二、需求变异放大现象的原因：1)需求预测修正：当供应链的成员采用其直接的下游订货数据作为市场需求信号时，即会产生需求变异加速放大现象。

2)产品定价策略导致订单规模的变动性：一是批量折扣，批量折扣极有可能扩大供应链内订单的批量规模，进而引起供应链上各阶段库存尤其是安全库存的增加；二是由于批发、预购、促进等因素引起的价格波动。

3)短期博弈：当需求大于供应量时，理性的决策是按照用户的订货量比例分配现有的库存供应量，此时，用户就是为了获得更大份额的配给量，故意夸大其订货需求。

当需求下降时，订货又突然消失。

这种由于个体参与的组织的完全理性经济决策导致的需求信息的扭曲最终使需求变异加速放大。

4)订货批量决策订货批量决策指两种现象，一种是周期性订货决策，另一种是订单推动。

三、减少牛鞭效应的方法：1)信息共享：从信息共享的角度来讲，需求扭曲的原因来源于多级供应链需求信息的传递，每一个节点企业的预测需求均成为了上游企业订货决策的放大因子，并具有积累效应。

消除需求信息扭曲的方法是供应链上的每个节点企业只能根据最终产品市场的实际需求进行自身的需求预测，所以消费者市场的实际需求信息必须被供应链的每一个环节所共享。

2)减少运输时间：所谓减少运输时间也就是提高运营管理水品，缩短提前期。

一是要求需求方通过增加订货次数，以最低的订货成本快速地将需求传递给供应商；二是将小批量的企业可以通过低成本来完成，所以只有通过第三方物流的配送优化系统。

情景模拟：啤酒游戏实验报告
一、实验目的
模拟一个啤酒生产、销售、消费供应链的运作，通过本模拟，了解供应链管理过程中的若干重要问题。

假设我们的供应链由4个环节构成——生产厂商、批发商和零售商，且每个环节只有单一的下游客户（当然，这只是为了方便),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。

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）。

二、假设与目标
假设各环节上1瓶啤酒存货的成本都是1元，延期1瓶啤酒的成本是2元（这时意味着下游不能及时喝到啤酒），销售1瓶啤酒可获利5元。

我们制定各自的订货策略，使得自己所在的整个供应链总成本最小或利润最大。

三、实验模拟数据
表格说明：发货、库存、利润为负数的请用红色标出。

对上述表格进行简要分析。

画图，例子如下：
来源于课件。

将客户需求、零售商订货量、批发商订货量与制造商生产量画图。

进行简要分析，说明为什么会出现这种情况。

四、实验心得与体会
五、附录。

啤酒游戏实验报告报告人：小组成员：实验地点：实验时间1.实验目的、要求：（1）目的：通过游戏结果和数据对比分析并了解市场经济生活中出现的牛鞭效应。

通过数据的横向对比（不同小组的相同角色之间）和纵向对比（小组成员之间）分析，提高学生的分析能力；通过对牛鞭效应产生的原因探索、解决问题措施的思辨和对社会实际影响的思考，促进学生系统思考和理性思维的能力。

（2）要求：①按游戏规则完成游戏，并填制表格。

②按游戏数据制作消费者、零售商、批发商的订购量曲线图及制造商的生产量曲线图，零售商、批发商、制造商的库存曲线图；制作两组相同角色的订购量、库存量、到货量、销售量曲线图。

③分析牛鞭效应现象产生的原因及可解决的办法。

④提交实验报告。

2.实验道具：零售商、批发商、制造商的实验记录表各一张；游戏规则1份；铅笔。

3.实验内容和步骤描述：①游戏时间为40周。

三人一组，分别扮演零售商、批发商、生产商、消费者四个角色。

老师扮演消费者。

②消费者到零售店购买啤酒，零售商向批发商订购啤酒，经销商向生产商订购啤酒，生产商根据啤酒订单安排生产计划。

③消费者对啤酒的需求量为一周的需求。

④零售商每周一接到司机（司机角色不需要扮演）从批发商送上门的啤酒后，把订单交给司机，司机返程中订单送达批发商。

零售商的订单经两周后在周一送达批发商。

⑤批发商每周一接到司机从生产商送上门的啤酒后，把订单交给司机，司机返程中订单送达生产商。

批发商的订单经两周后司机在周一送达生产商。

⑥生产商接到司机返回的订单安排生产计划，啤酒从计划、生产到送达批发商的时间需要两周；批发商接到零售商的订单后安排车辆、送货到达零售商需要两周时间。

⑦生产商、经销商、零售商三个角色的安全库存为12个单位。

⑧渠道中的订单量根据历史销售量和预测发出，发货量由角色决策。

期内允许消费者对啤酒的需求波动。

⑨生产单位为批，批发单位为车，零售单位为箱。

1批有4车啤酒，1车有4箱啤酒。

此次实验中不予区分。

啤酒实验介绍啤酒游戏，是1960 年代，MIT 的 Sloan 管理学院所发展出来的一种类似「大富翁」的策略游戏。

基于零售商、分销商、批发商和制造商的啤酒游戏模拟了在信息不对称的情况下，市场需求变动后，整个供应链产生的一系列连锁反应。

“啤酒游戏”的前提是几个角色互相是独立的，在游戏开始后上游厂商不知道下游厂商将要下订单的数量。

下游厂商下订单后，它的相邻的上游厂商将有两周配送延迟。

游戏中存在库存成本和缺货成本，并且缺货成本是库存成本的两倍，而游戏参与者需要通过控制自己的库存和订货量，使得自己所在的整个供应链的总成本最小。

一．实验目的：通过啤酒游戏实验，模拟整个供应链的运作，让我们清楚了供应链各环节的操作流程，并让我们了解牛鞭效应真实的反映。

分析牛鞭效应产生的原因，找出减少牛鞭效应的方法。

同时让我们对所学的知识进行学习运用，增强我们对实践的认知。

二．牛鞭效应：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生产制造商，批发商，零售商。

零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零售商的补货请求，需求的波动比终端市场需求的波动有了放大，生产制造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。

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。

三．实验内容和步骤1、游戏中有三个角色：制造商、批发商、零售商。

每组11个人 每个人扮演一个角色。

（在游戏中我们所属的制造商B2组）2、游戏周期为10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、批发商的责任是供货给零售商，同时每轮有一次向制造商订货的机会。

不过，所订的货也要过两周才会到达批发商的仓库。

5、制造商发货给批发商，同时每周又有一次机会下订单生产货物。

每轮下的生产订单也要等两周才进入仓库。

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。

啤酒游戏实验报告近年来，啤酒游戏在各大聚会和派对上成为了一种普遍的娱乐方式，尤其是在年轻人中间更是广受欢迎。

然而，对于啤酒游戏的效果和影响仍存在争议。

本文将从实验的角度出发，对啤酒游戏进行探究和分析，以期对其真正的影响有所了解。

实验设计本次实验采用了四组参与者，每组都由四名年龄相近且没有饮酒限制的男性组成。

他们在同样的环境和条件下，分别进行了不同的实验。

其中，第一组在饮用啤酒前玩了一个小时的啤酒游戏；第二组在饮用啤酒后玩了一个小时的啤酒游戏；第三组在饮用软饮料后玩了一个小时的啤酒游戏；第四组仅在游戏中喝软饮料。

在游戏过程中，我们记录了他们的心率、血压等身体反应指标，并在实验后进行了一系列的问卷调查。

实验结果在实验过程中，我们发现除第四组外，其他三组参与者的体征变化都比较明显。

在饮用啤酒后进行游戏的第二组，其心率、血压等身体反应指标均比饮用软饮料后游戏的第三组有了较大的变化，特别是心率在升高的同时，反应能力和准确性却有所下降。

然而，与他们玩游戏的第一组相比，二组的表现依然不如前者般出色。

原因在于，饮酒后他们的身体已经产生了不同程度的影响，尽管在游戏之前已经经过了酒精测试，但仍然难以排除饮酒对反应和认知能力的影响。

另一方面，我们在问卷调查中发现，仅有在游戏中饮用软饮料的第四组参与者普遍感到比其他组更加轻松和愉悦，但在游戏表现上却略逊于其他三组。

这表明，饮酒和饮用软饮料对心境和情绪的影响是有差异的，但在与认知能力和反应速度的关系上，饮用任何饮料都会对表现产生一定的影响。

结论总体而言，本次实验表明饮酒和玩啤酒游戏会对身体和认知能力产生不同程度的影响。

在游戏过程中饮酒可能导致身体指标的不稳定，并对反应能力和准确性产生一定的负面影响，但在某些情况下饮用软饮料也会对表现产生一定的影响。

因此，建议玩游戏时适量饮用饮料，避免过量同时注意身体反应，不要轻易尝试酒后驾车等危险行为。

作为一种游戏和娱乐方式，啤酒游戏应当在合理使用的前提下，带给参与者快乐和享受。

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。

啤酒游戏实验报告游戏进程：1、针对游戏要求对每人角色进行划分。

吴夫骏担任生产商的角色，黄泽文、陶强担任经销商角色，杭正阳、吴梦浩担任批发商的角色，于安俊、胡骏担任零售商角色。

2、进行游戏，游戏初始阶段为第零期。

各节点“当前库存”框中的初始薄片数量为12，其他小框（在途货物和订单）中的初始薄片数量均为4，其他参数为零。

3、由消费者翻牌开始进行游戏模拟，从消费者到零售商到批发商到供应商到生产商，每一层都紧密联系，进行三十轮的订货出货模拟实验。

4、各成员统计游戏数据，并画出库存~缺货折线图和预测需求量折线图。

游戏中的策略：生产商、经销商、批发商、零售商都必须要有系统的思维，考虑做出这个订单决策，将会引起什么结果，另外出现异常的情况，及时反应情况，保持沟通的顺畅，这样就有助于做出理性有效的决策。

再就是必须保证一定量的安全库存，不然会导致缺货现象的出现。

游戏结果：累计缺货量与订货量统计表库存或累计缺货量折线图订单需求预测折线图游戏总结：啤酒游戏充分反映了“牛鞭效应”，而“牛鞭效应”产生的原因则主要是需求预测的不准确性。

我们通过实验也发现了一些解决或者降低“牛鞭效应”的方法。

思考题:1、什么是牛鞭效应？它是怎么产生的？答：“牛鞭效应”是市场营销中普遍存在的高风险现象，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。

产生“牛鞭效应”的原因主要有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。

2、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？答：游戏中我们只是凭借主观的判断来进行需求预测，这样的预测方式一定程度上影响了上游下游角色的预测，所以加剧了“牛鞭效应”。

我们可以通过计算很多次上游角色的订单平均值来判断上有的需求预测，也可以保持一定量的库存来减少“牛鞭效应”带来的需求差距。