牛鞭效应

牛鞭效应

牛鞭效应

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牛鞭效应是受不确定性影响 , 同时又加剧了不确定性的一种现象 。它指的是 , 事件的起始点只是发生了微小的变化 , 越向外传递 , 波动的幅度就越大 。
牛鞭在掌鞭人的手里只是稍微一抖动 , 在鞭梢就会产生非常大的变化 , 牛鞭效应在社会学上的影响是 , 事件的起始点只是发生了微小的变化 , 越向外传递 , 波动的幅度就越大 。
这种现象在供应链的表现最显著 , 销售过程中的需求变异放大现象被通俗地称为“牛鞭效应” 。它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 。理论上说 , 企业可以采取一些措施来规避或化解需求放大变异的影响 , 如订货分级管理、加强入库管理、合理分担库存责任、缩短提前期、实行外包服务、规避短缺情况下的博弈行为等等 。牛鞭效应是受不确定性影响 , 同时又加剧了不确定性的一种现象 , 营销中的牛鞭效应的产生是因为上级供应商是基于下级供应商的需求预测来决定自己的订货 , 为了应付不确定性带来的波动 , 供应商就需要根据最保守数字进行储备 , 那么这种储备在一般情况下就肯定比下游的真实需求要扩大 , 假如说需求的中心值是10 , 波动范围是上下5 , 那么上游供应商就要按15来备货 , 那么当下游的需求忽然增加的时候 , 比如从10变动到20 , 供应商按原来的波动比例就要贮备30个 , 变动的幅度开始加大 , 同理 , 当这种波动向更上游传递的时候 , 波动的幅度就越来越大 , 从而产生牛鞭效应 。
牛鞭效应在经济活动中经常发生 , 1985年个人电脑记忆晶片的价格低廉并且货源充足 , 销售却下滑18% , 美国的业者遭受25%~60%的亏损 。但是在1986年后期 , 突然发生的短缺 , 却因恐慌与超量订购 , 从而使短缺加剧 , 结果同样的晶片价格上涨100%~300% 。类似的需求暴起暴落发生在1973年到1975年的半导体产业 。
在订单大量增加 , 造成整个产业缺货与交货时间迟延之后 , 需求量却随后暴跌 , 你需要任何产品 , 马上就可以拿到 。几年之内 , 西门子、赛格尼北方电讯、霍尼韦尔 , 以及史林伯格等全都经由购买走下坡路的半导体制造公司而进入这个产业 。在1989年中期的通用汽车、福特和克莱斯勒 , 就如同《华尔街日报》所说的“因生产的汽车远高于销售量 , 经销商库存不断累积 。
这些公司闲置工厂 , 并以多年来所未见的高比率解雇工人 。”整个国家的经济也常经历这种经济学者所称“存货加速器理论”(Inventory accelerator theory)的商业景气循环—需求小幅上扬 , 导致库存过度增加 , 然后引起滞销和不景气 。
什么是牛鞭效应(Bullwhip Effect)
牛鞭效应

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“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 。扩展资料: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 。