电子商务中牛鞭效应的影响

㈠ B2B怎样优化牛鞭效应来改善供应链管理

《B2B优化牛鞭效应》作者，美国注册采购经理（C.P.M.），西斯国际（CSCSInternational）执行总监。
在供应链条上，当消费者需求出现变化，零售商、批发商、分销商的订单及库存量自发出现波动，并且，越是处于供应链的后端，需求变化幅度越是会正数级放大。以形状而言，这就像西部牛仔挥舞的牛鞭，鞭轻轻一抖，鞭梢便会大幅度抖动，划出一道美丽的圆弧，这就是所谓供应链管理中的“牛鞭效应”。牛鞭效应会导致企业对市场变化的过激反应。越是处于供应链的后端，需求变化幅度越大，企业对市场响应速度越慢。

牛鞭效应的三种应对措施，即跨入多个行业，期待不同行业的周期相互抵消；推行外包，把随业务变化剧烈的职能委托给供应商；信息共享，即这些年北美流行的“拿信息换库存”。

谨慎跨行

这后面的逻辑是不同的行业周期性往往不同。一个行业低迷的时候，另一个行业可能上扬，反之反是。两相抵消，以降低波峰与波谷，公司整体营收就比较稳定。这从理论上看上去很好，但实践上并非如此。在跨越多行的大型集团公司里，除了GE，你很少能找到绩效好的企业。

此外，即使跨行，也不意味着资源能在不同行业自由流动。笔者以前有个50亿美金营收的大供应商，他们老是说，他们的业务很多元，不但支持半导体，而且支持航空业、建筑业等。一旦半导体行业开始复苏，他们可以从别的行业借调资源。实际上并行不通。一方面，经济复苏时，很多行业同时复苏，或者复苏的时间间隔很短，比如2004年前后的半导体与航空业；另一方面，不同行业，要求不同，比如半导体行业的要求高、建筑业要求低，虽然是同样的工种，建筑业的根本没法投入半导体行业。

对跨行非常谨慎。逻辑是，企业跨行，是因为管理能力不高，没法应对一个具体的行业；不同的行业在管理上是相通的：既然你没法管好一个行业，那你管好多个行业的概率有多高？这就如放到孩子教育上，如果你不懂教育，教不好老大，那你八成也教不好老二、老三。所以，企业也要考虑优生优育，避免跨行太多。

合理外包

牛鞭效应带来业务上的起起伏伏，并不意味着对每个职能的影响都一样。有些职能，比如财务、人事、总务，受业务变化的影响没有生产、客服、物流等部门大，变动成本较少；而生产、客服和物流等部门，变动成本相对较多。对于变动成本较多的职能，可以考虑外包或者部分外包策略。比如在硅谷，有些高科技公司把整个生产、物流、仓储等职能外包，这样业务一旦好起来，是供应商在准备产能爬坡；业务衰退，是供应商在处理多余的产能。

有人会问，难道供应商就没有这样的问题吗？他们有，但如果选择、管理得当，供应商可以更有效地应对。比如说一个第三方仓储服务计算机、医疗设备和半导体行业，假定医疗设备行业的业务上升20%，而医疗设备只占这个仓储公司30%的份额，这就意味着该仓储公司的业务只增加了6%，波动小多了。

对客户来说，外包意味着原来在内部做的任务转到外部，内部协调变为外部协调。相应地，需要提高供应链管理能力，特别是采购部门的力量。在过去的三四十年里，很多北美公司经历了大幅外包，其生产运营职能越来越边缘化，而采购职能越来越重要，就是这个原因。

当然，外包的另一个好处是轻资产经营，对资产回报率有好处，而资产回报率是股东最为关注的指标之一。这其实对供应商也有好处：他们是专业经营，规模效益大，资产利用率高，可以说是双赢。

信息共享

牛鞭效应的主要原因是信息不对称，即采购方知道的供应商不知道，供应商知道的采购方不知道。放在公司内部也是。在部门利益驱动下，部门之间互相防范，信息不共享，比如销售为了确保有货，故意拔高预测，就驱动生产和供应商增加额外的库存，构成牛鞭效应。

那解决方案也可以从信息共享来考虑，比如协同计划、预测和补货（CPFR）。CPFR之前，沃尔玛的销售数据需要先在公司内部整合，经过几道手后转化成订单或预测给保洁。我们都知道，凡是人手触到，就有扭曲的可能。所以，保洁得到的信息在准确度和时效上都不够好。CPFR下，保洁得到实时销售数据，可以更好地安排计划、生产和补货，提高响应速度的同时，降低了供应链的库存和成本。当然，CPFR还有很多内容，但核心是拿信息换库存：供应链上的波峰波谷，你要么用库存/产能 （产能其实是库存的另一种形式），要么拿信息来填平。

CPFR等信息共享的方式，看上去挺宏观的，是公司层面的事；其实在工作中，每个人都可以在信息共享上做地更好，都可以做点什么。比如管理供应商时，二级供应商的预测原来是由一级供应商提供，存在牛鞭效应。那采购方可以直接给二级供应商提供预测，让他们看到给一级供应商的预测。这样，大家都在同一个预测下运作，减小了牛鞭效应的影响。你可以在电子商务网站上加个功能，二级供应商键入相应的零件号，就能看到最根本的预测；也可以通过Excel表格、E-mail来定期更新。在这里，技术，即如何做是次要的；重要的是心态，即愿不愿做。

需要注意：公司内部的牛鞭效应。从表面上看，牛鞭效应似乎是公司与公司之间的事。其实，公司内部不同部门之间同样存在牛鞭效应。比如经济景气时，销售预测为100，计划不信任销售，按照120来准备；采购不信任计划，让供应商按照140来准备。经济不景气时，这又倒过来了。结果要么是过剩，要么是短缺。两样问题，一样根源。而解决方案，就是制定一个数字。销售与运营计划（S&OP）的重要目标，就是让公司在一个数字上运作。可以说，供应链上的各种问题，在公司内部都存在；相反，供应链的各种问题，也是公司内部问题的延伸。

牛鞭效应是导致行业周期波动的重要因素，几乎找不到什么行业能摆脱牛鞭效应的影响。在美国，对于牛鞭效应的系统研究至少从上世纪50年代就开始了，比如麻省理工的系统动力学（SystemDynamics），就是研究供应链上不同伙伴之间的互动对整个链条的影响。后来，在上世纪八九十年代，以斯坦福大学的李效良（HauLee）为代表的学者进一步完善牛鞭效应的研究，并提出通过解决信息不对称来应对牛鞭效应。

在国内，牛鞭效应，或者说行业的周期性，也是存在的，而且由于政府宏观政策的不确定性而更加难以预测。得益于经济的高速发展，一些行业的牛鞭效应被掩盖或者弱化。但随着经济增速的放缓，牛鞭效应的影响会越来越突出。相比北美企业，本土企业的周期管理还普遍不成熟。有些企业虽然跨行，但行业跨度太大，比如制造计算机的搞房地产、做电商的来养猪，没有什么实质意义。外包还不成风气，竖向集成、重资产运作还是主旋律。短期利益驱动下，供应链的协作乏善可陈；公司内部壁垒林立，都导致信息孤岛、信息不对称普遍存在。在经济景气的假定下，企业宁滥勿缺，大量投入固定资产和库存，在经济增长放缓时，必将自重过重而压垮企业。

特别值得警惕的是，很多企业习惯了多年的高速增长，对宏观经济的放缓和行业的周期性变化心理准备不足，或者就根本没有准备，仍旧重资产运营、过度扩张，最后注定要付出沉重的代价。对于远离消费者、处于供应链末端的设备行业，这点尤其重要。如何管理固定投资、扩张或收缩产能、决定自做还是外包，要说关系到公司的存亡，也不是危言耸听。忽视供应链管理、过度依赖重资产运作，企业势必要付出严重代价，其中一些已经在承受恶果。

㈡ 供应链管理中的牛鞭效应产生的原因如何避免

答：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。
除了批量订单产生“牛鞭效应”外，供货提前期、价格波动也对“牛鞭效应”有贡献。由于各级需求变化的不断放大，导致了安全库存沿供应链向上游增大而累积了大量超过市场需求的库存。控制“牛鞭效应对大幅度减少库存（安全库存）有着决定性的影响。解决“牛鞭效应”有三种主要途径：
第一种方法是不用上一级的订单来估计需求变化，而是利用信息技术将市场需求信息提给供应链的各级，使各级能根据市场需求确定订单的大小和安全库存。
第二种方法是削减供应链的级数，使得“牛鞭”很短以至“牛鞭效应”不明显。
第三种方法是采用卖方管理的库存，从根本上消除“牛鞭效应”

㈢ 什么是牛鞭效应你有什么有效防止牛鞭效应的建议吗

一条供应链中，消费市场需求的一点点变化都会被一级级放大到制造商、首级供应商、次级供应商那里。例如计算机市场需求预测轻微增长2%，放大到戴尔（制造商）时可能成了5%，传递到英特尔（首级供应商）时则可能是10%，而到了替英特尔生产制造处理器的设备商（次级供应商）时则可能变为20%。

简单来说，当经营者接到消费者发出的订单后，会根据本期从下游经销商收到的订单发出货物，并以此为依据参考销售记录预测未来需求的变化，结合本期期末库存量向上游供应商发出订单。订单的传递和货物的运送都需要两个经营周期，那么每个经营者从发出订单到得到该计单的订货需要四个经营周期。当消费者需求出现变化，零售商、批发商、分销商的订单及库存量自发出现波动，并且，越是处于供应链的后端，需求变化幅度越是会正数级放大。以形状而言，这就像西部牛仔挥舞的牛鞭，鞭轻轻一抖，鞭梢便会大幅度抖动，划出一道美丽的圆弧，这就是所谓供应链管理中的“牛鞭效应”。

牛鞭效应的影响

“牛鞭效应”其实是在下游企业向上游企业传导信息的过程中发生信息失真，而这种失真被逐级放大的结果，从而波及到企业的营销、物流、生产等领域。牛鞭效应成因于系统原因和管理原因，它们的共同作用提高了企业经营成本，对产品供应链造成消极影响，导致对市场变化的过激反应。当市场需求增加时，整个供应链的产能增加幅度超过市场需求增加幅度，超出部分则以库存形式积压在供应链不同节点。一旦需求放缓或负增长，大量资金和产品将以库存形式积压，整个供应链可能资金周转不良，严重影响供应链的良好运作，甚至导致企业倒闭，尤其是处于供应链末端的小企业。以思科为例，2000年前后网络经济泡沫破灭，直接导致注销高达24亿美元的库存。以半导体设备制造行业为例，2000年前后经济泡沫后的大量库存，直到2002年才处理完，各大公司动辄注销几千万美元的过期库存。对众多的次级、次次级供应商而言，则意味着没有新订单，没有新的营业收入，无法维持运营。结果是大批供应商处于崩溃边缘，大幅裁员，甚至难逃破产厄运。

对市场的响应速度而言，牛鞭效应表明，越是处于供应链后端，企业响应速度越慢。其结果是，当市场需求增加的时候，供应商往往无法支持制造商；而当市场需求放缓时，供应商则往往继续过量生产，造成库存积压。由于牛鞭效应，伴随着过量生产的是整个供应链的生产能力过度膨胀。一旦经济不景气，整个供应链被迫大幅削减人员，关、停、并、转设备。

以笔者所在公司为例，到2003年，人员从2000年高峰期的5000余人缩减到2200人左右，总部的生产厂房、办公场所从8个缩减为4个。公司的供应商则经历了更加剧烈的苦难历程，大多数供应商的人员减半，营业额只有高峰期的1/3，设备生产能力利用率只有约30%。

对整个宏观经济而言，牛鞭效应可以解释为什么有些行业比另一些行业提前衰退，或滞后复苏。拿半导体行业而言，供应链前端的芯片制造业先于后端的设备制造业衰退；而后者则滞后于前者复苏。而对于单个企业而言，当经济复苏的时候，不但要动员自身的生产能力，更重要的是动员各级供应商。这是因为由于牛鞭效应，后端供应商往往受到更大的经济影响，面临更大的财政压力，从而更难也更不情愿扩张生产能力。在行业腾飞、经济景气时，往往由于后端供应商没法及时扩张而影响整个供应链的销售业绩。

四大成因

鉴于牛鞭效应的重大影响，多年来学术界和工业界都在积极研究。根据斯坦福大学李效良教授及其同事的研究，牛鞭效应有以下四大成因：

多重需求预测

当处于不同供应链位置的企业预测需求时，都会包括一定的安全库存，以对付变化莫测的市场需求和供应商可能的供货中断。当供货周期长时，这种安全库存的数量将会非常显著。例如一美国计算机制造商预测到某型计算机的市场需求是10万台，但可能向中国的供应商下11万台的零件订单；同理，中国计算机零件供应商可能向其供应商定购12万台的原材料。以此类推，供应链各节点库存将逐级放大。

此外，有些预测方法也会系统地扭曲需求。拿移动平均法为例，前三个月的趋势是每月递增10%，那第四个月的预测也将在前三月的平均值上递增10%。但市场增长不是无限的，总有一天实际需求会降低，其间的差额就成了多余库存。如果供应链上各个企业采用同样的预测方法，并且根据上级客户的预测需求来更新预测，这种系统性的放大将会非常明显。

批量生产/订购

为了达到生产、运输上的规模效应，厂家往往批量生产或购货，以积压一定库存的代价换取较高的生产效率和较低成本。在市场需求减缓或产品升级换代时，代价往往巨大，导致库存积压，库存品过期，或二者兼具。例如笔者所管理的一家加工设备机箱的小供应商，直到宣布关门停业数月后还没有用掉生产积压下的数种机箱，主要是因为大批量生产。

价格浮动和促销

厂家为促销往往会推出各种促销措施，其结果是买方大批量买进而导致部分积压。这在零售业尤为显著，使市场需求更加不规则、人为加剧需求变化幅度，严重影响整个供应链的正常运作。研究表明，价格浮动和促销只能把未来的需求提前实现，到头来整个供应链中谁也无法从中获利。

非理性预期

如果某种产品的需求大于供给，且这种情况可能持续一段时间，厂家给供应商的订单可能大于其实际需求，以期供应商能多分配一些产品给它，但同时也传递虚假需求信息，导致供应商错误地解读市场需求，从而过量生产。随着市场供需渐趋平衡，有些订单会消失或被取消，导致供应商多余库存，也使供应商更难判断需求趋势。等到供应商搞清实际需求已经为时过晚，成为又一个“计划跟不上变化”。这种现象在2000年前后的电子行业得到充分体现，整条供应链都深受其害，积压了大量库存和生产能力，前面提到的思科就是一个典型例子。

基于上述种种成因，除了批量生产与生产模式有关外，别的都可以通过整个供应链范围的信息共享和组织协调来解决。例如企业之间共享市场需求信息，避免多重预测，减少信息的人为扭曲；在价格政策上，制造商应该固定产品价格，放弃价格促销，并与零售商共同实行“天天低价”；在理性预期上，供应商在产品短缺时应以历史需求为基础分配产品，从而避免用户单位虚报需求。在生产方式上，供应商应采用精益生产，使达到最佳经济生产批量的数量减小，从而减少供应链库存，提高对市场需求变化的响应速度。

不论如何，因为供应链本身就有缺陷，只要有需求的变化和订货周期的存在，必然会引起需求预测的失效。供应链的层次越多，这种矛盾就越明显。但我们可以在管理上避免一些非理性的行为，比如为避免短缺而发出过大的订单从而误导了上游供货商，由此给供应链带来蝴蝶效应一样的灾难性后果。诸如此类一时兴起的举动只要尽量控制，就可以减轻“牛鞭效应”所带来的恶果。

㈣ 牛鞭效应有那些危害及如何消除

牛鞭效应究竟会给企业造成什么危害？ 2008-02-13 12:18 增加了生产成本。由于这种效应，公司及其供应商尽力满足较顾客需求更具有变动性的订单流。为了应付这种增大的变动性，公司要么扩大生产能力，要么增加库存量。但这两种做法都会加大单位产品的生产成本。

2、增加了库存成本。为了应付增大了的需求变动性，公同不得不保有比牛鞭效应不存在时还要高的库存水平。同时。高水平的库存还增加了必备的仓储空间，从而导致了库存成本的增加。

3、延长了供应链的补给供货期。由于牛鞭效应增加了需求的变动性，与一般需求相比，公司及其供应商的生产计划更加难以安排，往往会出现当前生产能力和库存不能满足订单需求的情况，从而导致供应链内公司及其供应商的补给供货期延长。

4、提高了供应链的运输成本。公司及其供应商在不同时期的运输需求与订单的完成密切相关。由于牛鞭效应的存在，运输需求将会随着时间的变化而剧烈波动。因此，需要保持剩余的动力来满足高峰的需求，都会增加劳动力总成本。

5、提高了供应链和送货与进货相关的劳动力成本。公司及其供...... http://hi..com/%D5%C5%B9%E3521/blog/item/e2dd22d596365dc051da4be2.html
供应链管理的基本原理之：牛鞭效应 惠普公司在一个主要零售商那里检查打印机销售情况时发现这个零售商的销售随着时间波动，而当他们检查这个零售商的订单时发现订单的波动幅度比其销售的波动幅度还要大。更让他们吃惊的是，公司打印机生产部向物料供应部提供的订单的波动比前两者的波动都大。这就是所谓的“牛鞭”效应。“牛鞭”效应产生的原因是需求信息在沿着供应链向上传递的过程中被不断曲解。企业的产品配送成为被零售商所夸大的订单的牺牲品；反过来它又进一步夸大了对供应商的订单。避免长鞭效应
欧洲日杂公司，生产、供应环节发生着这样的现象：从渔场码头得到原材料，经过加工、配送到产品的最终销售需要150天时间，管理者做了一个数据对比后，感到非常惊愕，他的产品加工的整个过程仅仅占用了150天中的45分钟。为什么供应链条被拖得这么长，而真正最有价值的只有45分钟，大部分时效被如何浪费掉了呢？
美国食品业的麦片粥生产也有过同样的感触，麦片粥产品从工厂到超级市场，途经一连串各有库房的批发商、分销商、集运人，居然要走上104天。原有的供应体系受到了时间急速需求的严重考验。
美国著名的供应链管理专家Hau L.Lee教授是最早将这种现象称为“长鞭效应（Bullwhip Effect）”的，他解释Bullwhip Effect为：尽管特定产品的顾客需求变动不大，但是这些商品的库存和延期交货波动水平却相当大。 供应链管理新视角：极速供应链 “长鞭效应”是对需求信息在供应链中扭曲传递的一种形象的描述。其基本思想是：当供应链上的各节点企业只根据来自其相邻的下级企业的需求信息进行生产或者供应决策时，需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上，产生逐级放大的现象。试着想象客户手中拿着一根鞭子，同时购买心理不停的改变，鞭子也不停的跟着摆动，鞭子越长摆动的越大。解决长鞭效应最好的方法是将这个鞭子缩得越短越好，这样引起的变化也会很小。 如何消除供应链上的牛鞭效应的产生和消除方法 有效消除牛鞭效应的方法主要有以下8种： 1．提高预测的精确度2．实现信息共享3．业务集成4．订货分级管理5．合理分担库存6．缩短提前期7．采用业务外包8．建立伙伴关系供应链中消除牛鞭效应的库存控制策略
利用库存控制方法消除牛鞭效应，大致有以下几个方式：1、VMI库存控制——VMI管理系统就是指由供应厂商管理用户库存（Vendor Managed Inventory），是连续补货的方式之一，所谓“连续补货”是供应商与零售商建立伙伴关系，两者共享零售商的库存数据和销售信息及目前的存货水准，供应商根据这些数据和信息再依据预先制定的存货水准对零售商进行补货的过程。2、联合库存控制——联合库存是一种风险分担的库存管理模式，简单来说就是基于协调中心的联合库存管理模式。把制造商库存和分销商库存结合成为产销联合库存，对其进行统一管理，将大大减少库存量。3、第三方物流管理库存——第三方物流系统是一种实现物流供应链集成的有效方法和策略，它使企业之间的物流活动更加经济和高效化。同时，第三方物流的物流咨询，广泛的市场信息使企业能获得更准确的需求信息，面向协调中心的第三方物流系统使供需双方都取消了各自独立的库存，提供的需求信息更为准确，增加了供应链的敏捷性和协调性。 中国制造业削弱“长鞭效应”的几种途径 以下途径有助制造型企业削弱“长鞭效应”影响。
改善性行为：（1） 与下游企业（最好是承担最终交付工作的企业）及时沟通，共享市场/需求信息；（2） 与上下游企业共同做出销售预测；（3） 如果可能，应尽量采用准确的预测模型，并将预测结果在组织内部分享；（4） 采用VMI模式，与供应商协同补货……预防性行为：（1） 备足产能，提升生产线柔性；（2） 准备足够的备份供应商资源或委外资源；（3） 选择合适的管理软件，将计划功能作为重要考虑依据；（4） 采用限制性订货条款，对频繁取消订货的企业进行处罚；（5） 规范财务会计行为，设定合理的应收/付款约束条件；（6） 采用订单处理优先级原则，对供应商与品类进行合理划分，并建立关联关系……制造业应用极速SCM对决牛鞭效应 以往的供应链常常强调准确和协同：采购和排产要准确，供应链的各方要彼此协同；但现在这一切正在发生变化，在快速变化的市场中，计划常常跟不上市场变化，速度在供应链管理中变得比以往更重要。只有将SCM系统与CRM系统有效对接，实现将物料计划发给各个供应商，才保证了供货充足，又不会大量占用资金与仓库。上海通用在这方面做得不错，其柔性化生产线真正体现了"以客户为中心"的原则，前台的个性化客户需求，自动安排进车辆的生产计划。 http://www.amteam.org/ShowArticle.aspx?id=527572

㈤ 为什么会出现“牛鞭效应”,它会给企业带来什么影响

供应链是 供应商--生产商--配送中心（DC/wholesaler）--零售商--客户

因为客户这个月是买100个可是下个月就有可能是买120个，
所以零售商订货的时候就向wholesaler下订单下125个，
然后wholesaler为了防止零售商下个月多定，就向生产商下130个订单，
同理，生产商下135个，供应商则是140个。

然而最终客户下个月很有可能只买100个，所以零售商多了25个，wholesaler多了30个，生产商多了35个，供应商多了40个。

然后越攒越多，增加了供应链的库存总成本，增加了各种费用，导致产品加价来拟补亏损。
由于积压货物过多，1最终零售价格过高导致客户满意度下降。
2供应链对市场的反映速度降低，带来很大的风险。

㈥ 什么是牛鞭效应牛鞭效应带给我们什么影响

记得大学教我们供应链管理的老师，是这么定义供应链以及供应链管理。所谓的供应链就是由供应商、制造商、仓库、配送中心和渠道商等构成的物流网络。其最简单的供应链管理就是由制造商、运输商、需求者这三个简单构成一条链条。而供应链管理，其实就是协调这条链条上各节点企业的内外部资源，以更好质量、更低成本、更快速度满足消费者的需求。或者，我们是可以把供应链上各环节的企业看作为一个虚拟企业同盟，而把任一企业看作这个虚拟企业同盟的一个部门时，同盟的内部管理就是供应链管理。
当然，我今天所分享的东西，不是阐述什么是供应链管理。而是想跟大家分享一下，我印象最深刻的一节内容，那就是牛鞭效应。接下来，我将从什么是牛鞭效应、牛鞭效应产生的原因、牛鞭效应带来的影响、如何解决牛鞭效应这四方面来阐述一下，自己学习牛鞭效应的心得。
在讲什么是牛鞭效应的时候，我想讲一件我工作上的事。上周，我们科室的SQE工程师童攀让我通知20来家供方检验员在周五早上8点半的时候，来公司参与质量管理的培训。因为我担心有些供方会迟到培训，所以我在通知供方的负责人时候，说是8点20分来学习，然后供方的负责人怕自己公司的检验员迟到，于是通知他们的检验员是8点10分来学习，而检验员又害怕自己学习会迟到，于是在8点的时候就已经来我们公司。上周五，8点的时候，我来公司上班，看到前台休息处坐着几位供方，我就在想，因为信息沟通的失误，白白让别人多等待了半个小时。
我想通过这么一个故事的分享，大家应该对牛鞭效应有所了解吧。为了加深对牛鞭效应的理解，我想再分享一个我工作上所碰到的事情。今年6月的时候，我们部门完成了数据插芯降本的招标项目。当我们想推出新产品结构的数据插芯时候，却发现供方的库存里却还有很多老产品结构的数据插芯。一直到上个月15号的时候，老产品的数据插芯结构却仍然未过渡完。为什么会出现这种现象呢？其实追溯原因，不难发现，“牛鞭效应”可以将其概括。因为我是7月开始接触这块工作的，所以在下面我分析这原因的时候，讲的有所失误话，请各位领导和同事多多包含。以“意华”供方为例，按照从采购订单管理科的同事那里了解到，当时将意华引进的时候，是想作为战略供方进行培养的。再加上去年，公司在产品上做了大量的促销活动，因此在订单的需求预测就难免会偏高。而生产采购部根据历史的采购数据以及公司现有的销售预测，担心供方会交货不及时，于是就会让供方多准备库存。供方又因为担心自己的产品供货不及时，于是又多准备了半成品库存。所以自然在数据插芯降本项目招标之后，供方的库存在短时间内不能被消耗完。试想一下，等我们将这些库存消耗完，再推新产品结构的数据插芯，其当中的时间成本、价格成本、人力成本是要有多少被浪费呢？
分享完这个案例，我想大家应该对牛鞭效应都有所了解。那么牛鞭效应产生的原因有哪些呢？其实从刚刚讲的数据插芯降本项目案例当中，我们不难知道牛鞭效应的产生原因主要有需求预测修正、应付环境变异、库存责任失衡、价格波动、短缺博弈、订货批量决策。例如上述所讲案例当中我们可以知道，在需求预测修正当中，我们生产采购部在2014年让供方备库存的时候，并不知道在2015年的时候，数据插芯要进行产品升级并进行降本，自然库存也就增加。而应付环境变异，是因为公司采购战略变化，供方未能及时获取信息，其自身也未能很好将库存进行控制。至于其他几项，我在这不一一细讲。由此可见，供应链前段需求稍微一点变化，却导致供应链末端企业积压大量库存。
那么牛鞭效应，又将会给我们带来什么影响呢？在数据插芯降本项目当中，我们可以知道，就是过度老结构产品的数据插芯时间要紧。这还算好。试想一下，我们公司作为开关快速消耗品公司，每年都会依据市场的预测推出很多新产品。当我们对市场未能够进行一个很好把握的时候，在推新品的时候，总跟供方说这个产品采购量很大，而供方又自我放大这个采购量，而一旦这个新品在市场推广不成功或者销量并不是很好的时候，其新品这条链的各节点供方库存自然也就难以消耗完。对于企业而言，库存一旦多，其现金流自然小，企业也将为此而破产。尤其是对于供应链末端企业而言，是最倒霉的！

㈦ 牛鞭效应的电子商务

通过建立战略伙伴关系，建立相互信任，实现信息共享，使供应链上的每个阶段供应与需求都能很好地匹配，降低交易成本。例如，供应商如果信任零售商的定单和预测信息，他就可以省去预测环节，类似地，如果零售商信任供应商的质量和配送，他就可以减少收货物时的计数和检查环节。一般来说，供应链上各阶段的信任和良好关系可以减少重复努力，降低交易成本，导致减少牛鞭效应。Wal-Mart和P&G的战略伙伴关系使双方都获得良好的效益并减少了牛鞭效应。

㈧ 牛鞭效应对库存控制的影响

传统上，由于供应链每一个环节都是自己管理的库存，都有自己的库存控制目标和相应的策略，而且相互之间缺乏信息沟通，彼此独占库存信息，因此不可避免地产生了需求信息的扭曲和时滞，使供应商无法快速准确地满足用户的需求。主要问题发生在快速响应用户需求的整个供应链上，供应链各个环节的活动都应该是同步进行的，而传统的库存和分销管理思想显然无法满足这一要求，必须从这两方面入手解决问题。在国外首先出现了一种全新的供应链库存管理正在成为生产制造的避免“牛鞭效应”的突破点。VMI与RMI的传统库存管理方式完全相反。库存不在由各自企业自行管理，而是作为供需双方共同管理的“第三方库存”。 解决牛鞭效应的方法从供应商的角度看，“牛鞭效应”是供应链上的各层级销售商（总经销商、批发商、零售商）转嫁风险和进行投机的结果，它会导致生产无序，库存增加，成本加重，通路阻塞，市场混乱，风险增大，因此妥善解决就能规避风险，减量增效。企业可以从如下6个方面进行综合治理。 1、订货分级管理 从供应商的角度看，并不是所有销售商（批发商、零售商）的地位和作用都是相同的。按照帕累托定律，他们有的是一般销售商，有的是重要销售商，有的是关键销售商，而且关键销售商的比例大约占20%，却实现了80%的销量。因此供应商应根据一定标准将销售商进行分类，对于不同的销售商划分不同的等级，对他们的订货实行分级管理，如对于一般销售商的订货实行满足管理，对于重要销售商的订货进行充分管理，对于关键销售商的订货实现完美管理，这样就可以通过管住关键销售商和重要销售商来减少变异概率；在供应短缺时，可以优先确保关键销售商的订货；供应商还可以通过分级管理策略，在合适时机剔除不合格销售商，维护销售商的统一性和渠道管理的规范性。 这种方法在一些优秀企业已经得到很好的应用，效果明显，如3M公司为他的关键客户提供完美订货服务。为了提高服务的质量，确保关键客户，3M公司推行了一种称之为“白金俱乐部”的服务措施。3M公司对“白金俱乐部”的成员实行了各种意外事故保障措施，以便在主要供货地点缺货时，能够获得所需的存货来完成 “白金”客户的订货。这些保障措施包括从次要的储备地点将存货转移出来，以及在世界范围内搜寻3M公司其他仓库设施中的存货。一旦这些应急措施就绪，立即利用溢价运输服务来安排直接递送，甚至在特殊情况下，3M公司还会借用已出售的货物来供给“白金”客户，他这样做的目的就是要保证在任何情况下都能为关键客户提供完善的订货服务，增强销售商的信心，营造良好的市场氛围，减少订货需求放大。 2、加强出入库管理，合理分担库存责任 避免人为处理供应链上的有关数据的一个方法是使上游企业可以获得其下游企业的真实需求信息，这样，上下游企业都可以根据相同的原始资料来制定供需计划。例如，IBM、惠普和苹果等公司在合作协议中明确要求分销商将零售商中央仓库里产品的出库情况反馈回去，虽然这些数据没有零售商销售点的数据那么全面，但这总比把货物发送出去以后就失去对货物的信息要好得多。 使用电子数据交换系统（EDI）等现代信息技术对销售情况进行适时跟踪也是解决“牛鞭效应”的重要方法，如DELL通过InternetIntranet、电话、传真等组成了一个高效信息网络，当订单产生时即可传至DELL信息中心，由信息中心将订单分解为子任务，并通过Internet和企业间信息网分派给各区域中心，各区域中心按DELL电子订单进行组装，并按时间表在约定的时间内准时供货（通常不超过48小时），从而使订货、制造、供应“一站式”完成，有效地防止了“牛鞭效应”的产生。 联合库存管理策略是合理分担库存责任、防止需求变异放大的先进方法。在供应商管理库存的环境下，销售商的大库存并不需要预付款，不会增加资金周转压力，相反地，大库存还会起到融资作用，提高资本收益率，甚至大库存还能起到制约供应商的作用，因此它实质上加剧了订货需求放大，使供应商的风险异常加大。联合库存管理则是对此进行修正，使供应商与销售商权利责任平衡的一种风险分担的库存管理模式，它在供应商与销售商之间建立起了合理的库存成本、运输成本与竞争性库存损失的分担机制，将供应商全责转化为各销售商的部分责任，从而使双方成本和风险共担，利益共享，有利于形成成本、风险与效益平衡，从而有效地抑制了“牛鞭效应”的产生和加剧。 3、缩短提前期，实行外包服务 一般来说，订货提前期越短，订量越准确，因此鼓励缩短订货期是破解“牛鞭效应”的一个好办法。 根据Wal-Mart的调查，如果提前26周进货，需求预测误差为40%，如果提前16周进货，则需求预测的误差为20%，如果在销售时节开始时进货，则需求预测的误差为10%。并且通过应用现代信息系统可以及时获得销售信息和货物流动情况，同时通过多频度小数量联合送货方式，实现实需型订货，从而使需求预测的误差进一步降低。 使用外包服务，如第三方物流也可以缩短提前期和使小批订货实现规模经营，这样销售商就无须从同一个供应商那里一次性大批订货。虽然这样会增加额外的处理费用和管理费用，但只要所节省的费用比额外的费用大，这种方法还是值得应用的。 4、规避短缺情况下的博弈行为 面临供应不足时，供应商可以根据顾客以前的销售记录来进行限额供应，而不是根据订购的数量，这样就可以防止销售商为了获得更多的供应而夸大订购量。通用汽车公司长期以来都是这样做的，现在很多大公司，如惠普等也开始采用这种方法。 在供不应求时，销售商对供应商的供应情况缺乏了解，博弈的程度就很容易加剧。与销售商共享供应能力和库存状况的有关信息能减轻销售商的忧虑，从而在一定程度上可以防止他们参与博弈。但是，共享这些信息并不能完全解决问题，如果供应商在销售旺季来临之前帮助销售商做好订货工作，他们就能更好的设计生产能力和安排生产进度以满足产品的需求，从而降低产生“牛鞭效应”的机会。 5、参考历史资料，适当减量修正，分批发送 供应商根据历史资料和当前环境分析，适当削减订货量，同时为保证需求，供应商可使用联合库存和联合运输方式多批次发送，这样，在不增加成本的前提下，也能够保证订货的满足。 6、提前回款期限 提前回款期限、根据回款比例安排物流配送是消除订货量虚高的一个好办法，因为这种方法只是将期初预订数作为一种参考，具体的供应与回款挂钩，从而保证了订购和配送的双回路管理。 提前回款期的具体方法是将会计核算期分为若干期间，在每个期间（假如说一个月分为三个期间或者四个期间，每个期间10天或者7天）末就应当回款一次；对于在期间末之前多少天积极回款者给予价格优惠，等等，会有利于该项计划推进。

㈨ 牛鞭效应的研究背景与意义

研究的背景和意义

进入

21

世纪以来，随着全球经济化和信息化趋势的增加，全球经济一体化的步伐

在加快，竞争也更加激烈。与此同时，由于信息技术和生产技术的提高，使得产品的生

命周期缩短，在这种情况下，单个企业间的竞争逐渐地让位于供应链之间的竞争。现代

企业要想保持住自己在竞争中的地位，保持自己的核心竞争力，企业就必须重新审视自

己的内在力量源泉和新的竞争点，供应链管理成为企业的最佳选择。

供应链管理是指在满足服务水平的同时，为了使系统成本最小而采用的把供应商、

制造商、仓库和商店有效地结合成一体来生产商品，并把正确的数量的商品在正确的时

间送至正确的地点的一套方法。

供应链管理的目的是追求整个系统的成本最小和效率最

高，有效的供应链管理是以市场需求为驱动力，从而协调供给与需求之间的关系。但是

在供应链上，常常存在着如预测不准确、需求不明确，供给不稳定，企业间合作性与协

调性差、

造成了供应缺乏，

生产与运输作业不均衡、

库存居高不下，

成本过高等现象

[1]

。

牛鞭效应正是供应链中各方成员试图调节供需关系时发生的。

供应链上的一种需求变异放大

(

方差放大

)

现象，

是供应链上的信息流从最终客户端

向原始供应商传递时，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。最下游的客户端相当于鞭子的根部，而最上游的供应商

相当于鞭子的梢部，在根部的一端只要有一个轻微的抖动，传递到末梢端就会出现很大

的波动。在供应链上，这种效应越往上游，距终端客户越远，变化就越大，影响也就越

大。这种信息扭曲，如果和企业制造过程中的不确定因素叠加在一起，将会导致巨大经

济损失。

牛鞭效应对供应链中企业的影响是相当严重的。它使企业对市场需求预测失误，过

高或过低预测需求，导致供不应求或过多存货，造成巨大损失；它还会使企业的生产计

划产生偏差，在设计工厂、仓库、配送中心和销售点的设施规模和网点布局的时候容易

规划不善；还有产品或服务质量降低，成本增加等危害。企业要想在当前如此激烈的竞

争环境中立于不败之地，缓解牛鞭效应尤为重要。针对牛鞭效应产生的诸多原因，缓解

牛鞭效应的策略更是多种多样，采取有效措施对症下药，消除产生的原因都能在一定程

度上取得效果。

㈩ 什么是牛鞭效应(Bullwhip Effect)

“牛鞭效应”是经济学上的一个术语，指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个甩起的牛鞭，因此被形象地称为牛鞭效应。

(10)电子商务中牛鞭效应的影响扩展阅读：

一、产生原因

“牛鞭效应”是营销活动中普遍存在的现象，因为当供应链上的各级供应商只根据来自其相邻的下级销售商的需求信息进行供应决策时，需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上，产生逐级放大的现象，到达最源头的供应商（如总销售商，或者该产品的生产商）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，需求变异系数比分销商和零售商的需求变异系数大得多。

由于这种需求放大变异效应的影响，上游供应商往往维持比其下游需求更高的库存水平，以应付销售商订货的不确定性，从而人为地增大了供应链中的上游供应商的生产、供应、库存管理和市场营销风险，甚至导致生产、供应、营销的混乱。

二、背景

最早注意到供应链中这种需求波动逐级放大现象的人是J.Forrester, 早在1961年他就根据系统动力学理论，对一个三阶段四节点的供应链系统进行分析，指出对于季节性商品，制造商觉察到的需求变化远远超过顾客的需求变化，供应链内部的结构、策略和相互作用是导致需求变动放大的原因。

Sterman设计了“啤酒博弈”的课堂游戏（1989），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。Hau L Lee等（1997）对需求放大现象进行了全面深入的分析，总结了导致牛鞭效应的四个原因并提出了牛鞭效应的量化模型和方法。