供应链中的牛鞭效应

供应链中的牛鞭效应 供应链中的牛鞭效应 Hau L. lee， V. Padmanabhan.，Seungjin Whang 被扭曲的信息从供应链的一端传递到另一端可能导致很大程度的效率损失:过多的库存投资，低劣的顾客服务，丧失的收入，误导的生产量，低效率的运输和错误的生产进度表。夸大的订购波动是怎样产生的,公司能采取哪些措施来减轻订购波动, 不久前，宝洁公司的物流主管人员调查尿布(他们最畅销的产品之一)的订购模式。它在零售店的销售量是波动的，但是变化不大。然而，当他们查看批发商的订货量时，他们对批发商订货量的变化程度感到吃惊。当他们查看宝洁公司向它的供应商(如3M公司)发出的原材料订单时，他们发现订货量的波动甚至更大。乍看，这种订货量的变化没有意义。虽然消费者(婴孩)以一个?榷ǖ乃俣认涯虿迹孀畔掠味?趿康谋浠饔孟蚬?α瓷嫌未荩庵直浠豢浯罅恕,喙景颜庵窒窒蠼凶觥芭,蕖毙вΑ,ㄔ谀承?幸担怀谱鳌氨拮印毙当惠普(Hewlett-Packard)的主管人员调查它的某类打印机在一个主要的代理商处的销售情况时，他们发现销售量随着时间有一些波动。然而，当他们查看来自代理商的订单时，他们看到订货量有较大的波动。使他们吃惊的是从打印机部门向公司的集成电路部门的订货量有更大的波动。 当一条供应链由于受到扭曲需求信息的牛鞭效应影响时，随着需求信息向供应链上游传递会出现什么情况呢,以前，惠普不能看到在销售阶段的产品销售情况，惠普不得不依靠来自代理商的订货量作产品预测、计划生产量、控制库存和产品生产进度。对惠普的管理来说，一个主要的问题是过大的需求变化。由于不可获得的产品或长期的滞后、不确定的生产计划、高成本的调整(例如加速的运输和加班)，这种需求变化所带来的常见表现是过量的库存、偏差过大的预测、不足的或过量的生产量，低劣的顾客服务。惠普的生产部门是被代理商夸大的订货量波动的受害者;反过来，惠普公司进一步夸大向供应商的订购量波动。 在过去的一些年里，有效的消费者反应(ECR)理论的兴起已试图重新定义1食品杂货行业的供应链应怎样运作,这一理论兴起的一个促动因素是供应链中的过量库存。各行业的研究表明从产品离开制造商的生产线到产品到达零售商的货架的整条供应链有超过一百天的库存供给 。由于需求的不确定性，扭曲的信息已导致供应链中的每一个实体(工厂仓库，制造商的临时仓库，面向市场的仓库，批发商的中心仓库，批发商的地区仓库，零售店的存储空间)都在贮存货物。这样，ECR的报告估计通过提高食品杂货行业的供应链的效率可削减300亿美2元的成本就不足为奇了。 其它的工业也有类似的情况, 沿着配送渠道, 计算机制造厂和生产商的配送中心，批发商的仓库和零售商的仓库都有库存。在制药工业中，生产商、批发商和零售商也有类似的库存。信息的扭曲使整条供应链中的总库存超过一百天的供给。由于原材料(例如计算机工业中的集成电路和电路板，制药工业种的抗生素和药水瓶)的库存，整条供应链可能有超过一年的库存供给。 在一个典型的消费品供应链中，即使当消费者购买量变化不大, 但零售商向批发商的订货量有显著的变化(见图1)。批发商向制造商的订货量和制造商向 2 供应商的订货量变化就更大了。为了解决信息扭曲的问题，公司首先需要知道那些因素引起牛鞭效应，才能采取相应的措施减轻牛鞭效应。在不同的行业中，富有创新精神的公司已发现通过供应链的信息共享和协同计划控制牛鞭效应并改善供应链的绩效。 Sloan Management Review/Spring 1997 零售商销售量15105 0 时间零售商向批发商订货15105 0 时间 3订货量订货量 批发商向制造商订货15105 0 时间制造商向其供应商订 货15105 0 时间 图1 4订货量订货量 牛鞭效应的原因 3 最能说明牛鞭效应的可能是有名的―啤酒游戏‖,在游戏中，参与者(学生、管理人员、分析员等)扮演一种大众品牌啤酒的消费者、零售商、批发商和供应者。参与者不能相互交流并必须依据来自相邻的下游参与者的订货量做出订货决策。这种订货模式有一个共同的，重复的主题:供应链上游的订货量变化总是比下游的订货量变化量大。这些扩大的订货量变化可能归因于参与者的非理性决策。实际上，Sterman(人名)的实验表明人的行为(例如关于库存和需求信息的误4解)可能引起牛鞭效应。 相反，我们证明牛鞭效应是在供应链的基础结构下参与者的理性行为的结果。这一重要的区别意味着想控制牛鞭效应的公司必须注意修改供应链的基础结构和相关的过程而不是决策者的行为。 我们已确定引起牛鞭效应的以下四个主要原因 1(需求预测更新 2(订货方式 3(价格波动 4(定量配给和供给不足的博弈 同供应链的基础结构相呼应的四个因素中的任意一个和订货经理的理性决策相结合将产生牛鞭效应。正确理解这些原因将有助于管理者和发展策略以减轻5牛鞭效应。 一(需求预测更新 供应链中的每一公司为了制定正确的生产进度表、生产量计划、库存控制和物料需求计划常常进行需求预测。预测通常以来自公司的直接顾客的订货量的历史记录为基础。啤酒游戏的结果是许多行为因素(例如 参与者的理解力和猜疑)共同作用的结果。一个重要的因素是在确定需求模式时每个参与者基于他(她)所观测到的思考过程。当下游发出订单，上游的经理把这一信息看作关于将来的产品需求的一个信号。基于这一信号，上游的经理重新调整他(她)的需求预测并向上游的供应商发出订单。我们认为需求信号的传递过程是产生牛鞭效应的一个主要原因。 例如， 如果你是一个经理，你必须决定向供应商订多少货，你使用一个简单的(例如 指数平滑)做需求预测。当新的日需求数据被获得，利用指数平滑，将来的需求被不断的更新。你向供应商发出的订货量反应了你需要补充库存以满足将来的需求和必要的安全库存的数量。未来的需求量和相关的安全库存是使用指数平滑的技术被更新的。由于提前期(订货至交货的时间)较长，有几个星期的安全库存是很平常的。结果是订购数量随时间的波动比需求数量随时间的波动大的多。 现在，沿着供应链向上移一个节点，如果你是供应商的经理，来自前一节点经理的订货量构成你的需求量。如果你也使用指数平滑更新你的预测和库存，你向你的供应商发出的订货量有更大的波动。作为这种需求波动的一个例子，见图2。从图上我们能看到经销商向生产商提出的订货量比消费者的需求量相比波动大的多。因为安全库存量对牛鞭效应起作用，当供应链节点间再补给的提前期变长时，这种波动更加显著。 5 经销商的订单比其实际销售量具备更大的波动性6050 订货量 403020实际销售量 100时间 图2 二(订货方式 供应链中，每一企业基于某种库存监控手段从而向上游组织发出订单，当需求出现时，库存被消耗，但是公司可能不是立刻向供应商发出订单。在发出订单前，公司常常积累需求。有两类订货方式:周期性订货和推动式订货。 公司可能每周一次、每两周一次、甚至每月一次订货而不是频繁的订货，有很多共同的原因使得库存系统具备一定的订货周期。因为处理一次订货需要大量的成本和时间，通常供应商不可能处理频繁的订货手续。由于公司的订货、编制账单和运输系统需要许多手工的操作，宝洁公司估计处理顾客的每一发货单需要6的费用在35美元和75美元之间。当许多公司运行MRP(物料需求计划)系统时，它们向供应商发出订单。MRP系统常常每月被运行一次， 导致每月向供应商订货一次。一个有滞销项目的公司倾向于周期性的订货，如果订货太频繁，可能没有足够的已消费项目来保证再供给。 假设一个公司向供应商每月订货一次，供应商面对更不稳定的订单流，供应商每月有一次需求波动，在这一个月的剩余时间里没有需求。当然，供应商所面对的订货量变化比公司本身所面对的需求量变化大，周期性的订货夸大变化并引起牛鞭效应。 一个想频繁订货的公司所面对的一个共同的障碍是运输的经济效果。卡车的满负荷和非满负荷之间的差异是相当大的，因此当一些公司向供应商定购原材料时，他们尽量使卡车满负荷。有时候，供应商对整车的订货量提供最优惠的价格。对大多数项目来说，整车的订货量可能是一个月或更久的供应量。这样整车或接近整车的订货量将导致过长的订货周期。 在商品推销中，一个公司面临需求有规律的急剧增加。由于销售人员业绩被有规律地考核(每季一次或每年一次)，这将引起季度末或年终的订货量急剧上 6批量 升。 需要满足销售配额的销售人员可能提前―借用未来需求‖并过早地签订单。对美国海军招聘人员的研究发现招聘人员招募到的人数急剧增加同他们的业绩7评估有一致的周期。对许多公司来讲，来自顾客的订货模式比他们的顾客所面临的消费模式更不稳定，这种―曲棍(hockey stick)‖现象是非常普遍的。 当一个公司面临来自他的消费者的周期性订货时，牛鞭效应产生了。如果所有消费者的订货周期在一星期里被均匀地分布，牛鞭效应将是最小的。由于不是所有的消费者在同一时间订货，一些消费者需求的周期性波动是可忽略的。不幸的是这种理想的情况很少存在。订货期很可能是随机分布的，更差的是相互重叠。当订货周期相同，周期性订货的大多数消费者在相同的时间订货，这样需求的波动更加显著，来自牛鞭效应的变化是最大的。 如果做MRP(物料需求计划)或DRP(配送需求计划)的大多数公司积累购买订单并在月初(或月末)发出订单且有相同的周期，MRP的周期性执行将导致牛鞭效应。 三(价格波动 调查显示:在食品杂货行业中，由于制造商提供优惠的价格，制造商和批发商之间的交易量的80%是采用―提前购买(在需求之前项目已被购买)‖完成的89。在食品杂货行业的一千亿美元库存中，提前购买的构成了其中的750亿美元。 市场上的价格波动导致提前购买。制造商和批发商周期性的推出促销活动(如 价格折扣，数量折扣等)，所有的这些促销活动导致价格波动。另外，制造商向批发商提供特殊的交易方式(如 价格期限，支付期限)，这些交易方式是价格折扣的间接形式。Kotler (人名)指出交易方式产生的费用和向消费者的促销直10接费用分别占全部促销费用的47%和28%。结果是消费者的购买量不反映它们的即时需求，他们购买比即时需求大的数量并为将来的需求储备。 11 对供应链来说，这种促销费用是昂贵的。如果提前购买成为一种准则，将会发生什么呢,当一个产品的价格是低的(通过直接折扣或促销)，一个消费者购买比他的需求量大的量。当产品的价格回到正常，直到消费者耗尽他的库存，他才开始购买。结果是消费者的购买模式并不反映他的消费模式，购买量的变化比实际消费量的变化大得多——牛鞭效应。 当价格波动时，提前订货是一个很好的理性决策。如果库存成本少于价格差额，提前购买是有价值的。事实上，波动的价格现象已经引起了关于公司应该怎样利用低价的机会来做出最优订货的一系列研究。 虽然一些公司在价格波动的购买实践中茁壮成长。但大多数公司变糟了。一个制汤厂的最主要的产品有季节性，在冬天有较高的销售量(见图三)。然而，反应批发商向制造商的订货量的运输量波动更大。当面对这种波动，公司不得不使 工厂在某一段时间加班运作并在其它时间闲置着。另一种选择是:为了应对比预期大的需求波动，公司不得不建立巨大的仓库。由于运输量的急剧增加，他们为运输商品不得不支付更高运输费。处理超大量的订货和长期的库存对公司造成了危害。具有讽刺意味的是这种危害是由生产商和供应商自己设立的价格波动引12起的。促销曾经被叫做最笨的市场策略就不足为奇了。 由于对制造商的库存造成影响，促销可能造成相反的效果。Bristol-Myers Squibb(美国最大的制药商之一)的真实销售量仅增加5%，而不是预期的12%，作为令人失望的季度销售结果，它的股票价格从74美元下跌到67美元，这时一 7 群股票持有者起诉Bristol-Myers Squibb。公司在以前的几个季度的交易方式使分13配渠道中充满提前购买的产品库存，这导致了缓慢的销售量增长。 因制汤公司的季节性销售所产生的牛鞭效应800从制造商到分销商的装运量 700600500零售商的销售量 4003002001000周数52 图3 四(定量配给和供给不足的博弈 当产品的需求超过供给，一个生产商常常对消费者实行定量配给。其中的一个方案是生产商按比例对消费者的订货量实行供给。例如，如果总供给量是总需求量的50%，所有的消费者得到它们订货量的50%。消费者知道在供给不足时，生产商将实行定量配给。当它们订货时夸大他们的真实需求量。但当需求下降时，新的订单将突然消失，已有订单的取消蜂拥而至。由于消费者预期的供给短缺，14当一些组织和个人制定合理的经济决策并博弈潜在的定量配给，这种表面上的过分反应产生了。博弈的影响是:供应商几乎不能从消费者的订货量中知道他们的真实需求。在生产产品的早期，对制造商来说，不能从消费者的订货量中知道消费者的真实需求是一个特别烦恼的问题。使用博弈论是很普遍的。在二十世纪八十年代，计算机产业认识到DRAM芯片的短缺。订货量的暴涨不是因为消费量的增加而是因为预期的供给短缺。消费者可以向很多供应商发出相同的订单，15从最早供货的供应商那里购买货物并取消其它所有订单。 最近，惠普公司不能满足消费者对它的LasterJet III打印机的需求并对产品实行定量配给。订货量急剧上升，但是惠普的管理人员不知道订货量是真实的反应市场需求还是想得到最佳产品配给量的代理商的虚假订货量。当惠普提高对LaserJets的再补给订货量的限制，许多代理商取消了他们的订单，分配以后的过16量库存和不必要的生产量增加使惠普公司损失了数百万美元。 8周批量 在1992年和1993年的圣诞节购物期，Motolora(摩托罗拉)不能满足消费者对手机和便携式电话的需求，迫使许多批发商停止这类产品的销售。由于预期的17供给短缺，采取自我保护措施的批发商为了1994年底的销售而过量订货。由于这些批发商过分地订货，，Motolora在1995年1月发布了创纪录的第四季度盈利。当华尔街意识到经销商有大量的库存，新的订单不再像以前那样应接不暇，，Motolora的股票价格下跌了10%。 在1994年10月，IBM的新的个人电脑销的相当好，导致代理商推测在圣诞节之前IBM可能售完这一产品。由于在前一年IBM存在过分库存的问题，根据一些分析家建议，IBM安排的生产量过分保守。其它的分析家倾向于实行定额配给:―零售商确信这款新电脑销售前景很好并担心没有足够的库存来满足圣诞节期间的需求，由于零售商认为他们不能得到他们所订购的量，他们增加订货量。18‖当IBM不得不实行定额配给时，IBM不知道在增加的订购量中多少是真实的市场需求多少是代理商的虚假定购量。 怎样减少牛鞭效应 理解产生牛鞭效应的原因能帮助管理人员找到策略减轻牛鞭效应。许多公司已经开始执行一些部分减轻牛鞭效应的创新的计划。下面我们将研究公司怎样处理 引起牛鞭效应的四个主要原因中的每个原因。我们对各种各样的动力和基于潜在的协调机制的其它可能的补救措施进行分类，即信息共享、渠道结盟、运营效率。由于信息共享，下游节点的需求信息及时地被传递到上游。配送结盟是在供应链中上下游节点间的价格、运输、库存计划和所有权的协调。运营效率是指提高绩效的措施(如 减少成本和提前期)。我们使用这一布局讨论控制牛鞭效应的方法(见表1)。 表1 供应链合作因素框架 牛鞭效应的原因 信息共享 渠道联盟 运营效率 需求预测 ?? 理解系统动力学?? 供应商管理库存?? 缩短提前期 ?? 利用POS终端数(VMI) ?? 梯队库存控制 据 ?? 信息分享补贴 ?? 采用EDI ?? 直销 ?? Internet ?? 计算机辅助订货(CAO) 订货方式?? EDI ?? 装运分类补贴 ?? 通过EDI或电子?? Internet订货 ?? 发货预约 商务减少固定订?? 合并 货成本 ???? CAO 物流外包 价格波动 ?? 连续补给计划?? 每日低价(CRP) (EDLP) ?? 每日低成本?? 作业成本计算(EDLC) (ABC) 短缺博弈 ?? 分享销售、容量?? 基于历史销售数和库存数据 据分配 一(避免过多的需求预测更新 通常供应链中的每个成员处理与他的计划有关的某类预测。当供应链的成员 9 通过处理来自同他们直接相邻的下游成员的需求量而做出他们自己的预测时，牛鞭效应产生了。当然，从直接相邻的下?纬稍笔淙氲男枨罅坷醋哉馕幌掠纬稍备菟约旱南掠纬稍钡男枨罅慷龅脑げ狻?在供应链中，消费数据的重复处理问题的一个解决办法是使上游节点获得下游节点的需求数据。因此，这两个节点能利用相同的原始数据更新他们的需求。 在计算机行业，制造商需要知道代理商总仓库的库存数据。虽然这些数据没有来自代理商的销售点的数据完整，但是相对于制造商对产品销售情况的一无所知，他们能提供更多的有效信息。IBM,HP(惠普)和 Apple(苹果公司)都把获得销售数据作为他们同代理商的合同的一部分。 供应链中的成员能使用电子数据的相互交换来共享数据。在消费品行业中,19在1990年，零售商订单的20%是通过电子数据交换系统完成的，在1992年，这一数据达到40%，在1995年，接近60%。电子数据交换系统的使用无疑使供应链成员间的信息传递和信息共享变得方便。 即使供应链中的许多组织使用相同来源的需求数据做预测更新，预测方法和购买习惯上的差异仍将导致上游节点的订货量的不必要波动。在一个极端的方法中，上游节点能控制从上游到下游的再供给，上游节点有权获得下游节点的需求和库存信息并更新必要的预测和对下游的再供给。反之，供应链中的下游节点成为被动的参与者。例如，在消费品行业中，VMI(供应商管理库存)或连续的补给计划被采用。许多公司( 如 宝洁(P&G)、雀巢(Nestle)、纳贝斯克( Nabisco一家跨国糕点制造商))对他们的一些顾客或大多数顾客实行连续的补给计划。VMI或连续的补给计划通常使库存减少高达25%。宝洁公司在它的尿布供应链中使用VMI。即使在高科技部门，一些公司(如 惠普，苹果公司，摩托罗拉)同他们的一些供应商一起使用VMI，有时，也同他们的顾客一起使用。 库存的研究者已认识到当上游可获得下游的库存信息和需求信息时，多梯队的库存系统能运作得更好。梯队的库存(在它的上游和下游节点的总库存)是最20优库存控制的解决方案。 另一种方法是通过绕过它的相邻的下游节点得到关于更下游节点的需求信息。例如 苹果电脑公司有一个―消费者直接‖计划，他把产品直接卖给消费者而不通过代理商和批发商的销售渠道。这一计划的好处是它使苹果公司看到对它的产品的需求模式。戴尔计算机公司也把产品直接卖给消费者而不通过代理商和批发商的销售渠道。 最后，如我们前面提到的，较长 的再补给提前期能加重牛鞭效应。运营效率的提高能减少由预测更新引起的需求变化。因此，即时的再补给是解决牛鞭效应的有效途径。 二(改变订货方式 由于订货方式导致牛鞭效应，公司需要设计较小的订货批量或更频繁的再补给策略。另外，我们前面提到的对牛鞭效应起抵消作用的策略是有用的。当上游厂商以一个固定的周期收到下游消费者的消费数据，当需求急剧增加，出现大的订货批量并不惊奇。 订货量大或订货频率低的一个原因是相对高的发送订单和再补给费用。EDI能减少处理订货的文书工作成本。使用EDI，公司执行无纸的、计算机辅助的订货(CAO)，结果是顾客的订货更加频繁。Mckesson’sEconomost 订购系统使用21EDI降低来自杂货店和其它零售商的订货的交易费用。宝洁公司向所有的商业 单位推荐化的订货期限，这样它简化了订货过程并极大地减少了发货单的数 10 22量。通用电气在整个公司用电子系统跟踪购买者和供应者，通过它的自己开发的交易处理系统，它期望购买10亿美元的原材料。处理订货单的费用从50美元23下降到现在的5美元。 订货批量的另一个原因是运输成本。卡车的满负荷发送和不满负荷发送在成本上的差异太大，以至公司发现定购整车的货物是经济的，即使这将导致来自供应商的次数较少的补给。事实上，即使通过EDI使处理订单变得容易并且处理成本较低，由于卡车的满负荷限制，定购效率上的改进是多余的。现在一些制造商促使他们的批发商订购各种不同的产品，因此一卡车的货可能包含来自同一制造商的不同产品，而不是一整车的相同产品。对每一产品的影响是订购的频率更高，向批发商运输的频率不变从而运输效率被保持。宝洁公司对愿意订购混合24SKU(库存存储单元)的装载量提供打折。制造商能准备并运送混合的SKUs到批发商的仓库，而批发商同样可以运送混和的SKUs到零售店。 使用相同的混合SKU概念对新鲜产品和冷藏产品的混合配送可使再补给更加频繁。由于新鲜产品和冷藏产品需要在不同的温度下存储，运输它们的卡车需要有不同温度的车厢。英国的零售商(如Tesco,Sainsbury)使用具有不同温度的25车厢的卡车以至他们能用同一辆卡车运送多种产品。 26第三方物流的使用也有助于使小批量的补给变得经济。这些物流公司提供简单的供应者——消费者关系中不可行的规模经济。通过合并来自相互之间邻近的供应商的装载量，一个公司能认识到批量来自不同供应商所带来的货物满载的经济效益。当然，这种合并或多重的搭载需要额外的处理成本和管理成本，但是收入常常超过成本。 类似的，第三方物流公司能利用卡车装载量向相互竞争的顾客(如相邻的超市)送货。如果每一顾客通过满负荷的运输被补给，那么利用第三方物流能使货物的补给从每周一次变为每日一次。使用第三方物流对订货量小的顾客特别有吸引力。一些食品杂货批发商收到来自制造商的整车装载的货物，接着使用物流公司把货物混合配送到他的相互独立的百货店。在英国,Sainsbury 和Tesco已长期让National Freight Company运送他们的货物 ，由于对食品杂货行业中ECR的兴起高度关注，我们期望看到集预测订货、运输货物和利用混合SKU补充存货功能于一身的物流公司。当顾客分散他们周期性的订货或随着时间均匀地补给。他们能减少订货方式造成的负面影响。一些生产商同他们的顾客一起协调再补给。例如 宝洁公司对它的顾客实行有规律地配送，因此所有零售商被均匀地分布在一个多星期里，这样就分散了补给。 三(稳定价格 控制由提前购买和转移引起的牛鞭效应的最简单的方法是减少对批发商的价格折扣的频率和价格折扣的水平。通过建立一个一致的批发价格政策，制造商能减少零售商的提前购买欲望。食品杂货行业中，主要的制造 商已经采用了EDLP(每日最低价)或价值,价格策略。过去三年，宝洁公司已使它的 商品价格下降了12%到24%。，这极大地削减提供给顾客的促销活动。1994年，宝 洁公司27取得了二十一年来的最高的边际利润，同时他的市场份额增加了。类似的， 零售商和批发商通过同供应商的谈判使供应商为他们提供EDLC(每日最低成本),从 1991到1994年，交易方式费用占总的促销费用的比例从50%下降到47%。 从运营的 角度看，CRP(保守的储备计划)同一个合理的价格政策相结合能控制零售商的转 移策略。制造商使用CAO发送订单，这样最小化顾客转移的可能。 11 ABC(作 业成本计算)系统能使公司认识到提前购买和转移所带来的过多的成本。当公司实行 地区性的促销，一些零售商在进行促销的地区购买大量的货物，然后，把这些货物 运送到其它地区去销售，地区性促销的成本是很高的，但这类成本不会出现在正常 的会计系统中。ABC系统对库存、贮藏、特别处理和额外运输费等的成本提供明确 的计算。由于这些成本以前是被隐藏的，公司常常高估28促销带来的好处。因此， ABC帮助公司实行EDLP政策。 四(在供给短缺的情况下，减少博弈 当一个供应 商面对供给短缺时，他有可能根据过去的销售纪录按比例分配货物，而不是根据定 货量分配产品。顾客就没有夸大他们的订货量的必要。在供给短缺的情况下，General Motors就使用这种分配方法。其它的公司(如 Texas Instrument,Hewlett-Packard)正 在转到使用这种方法。 当消费者对生产商的供应情况几乎不了解时，在缺货期间， 博弈的后果达到最坏。生产量信息和库存信息的共享能减轻顾客的忧虑，因此减少 他们对博弈的参与。但是当出现真正的供给短缺时，仅共享生产量信息是不够的。 在购物季节到来之前，一些制造商和顾客一起处理订单。这样由于更好的了解了产 品需求，生产商能调整生产量或生产进度。 最后，制造商提供给零售商的慷慨 的回收政策加重博弈。由于没有处罚，零售商仍将夸大他们的需求和取消订单，一 些计算机生产商开始实施更严格的取消政策。 结束语 我们认为牛鞭效应是由 供应链中的成员的理性决策造成的。通过全面理解产生牛鞭效应的潜在原因，公司 能有效地减少牛鞭效应。像宝洁公司这样的行业领导者正在实施一些创新的策略， 这些策略提出了新的挑战:一体化的新的信息系统、定义新的组织关系和实施新的 激励和考核系统。对公司来说，选择是清楚的: 或者牛鞭效应使公司无法运行或者 你找到方法克服牛鞭效应。 参考文献: 1. 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