多级供应链中库存不准确性对牛鞭效应的影响

目前大多数关于牛鞭效应的研究聚焦于两级供应链,极少数文献研究多级供应链系统中的牛鞭效应问题,且这些文献鲜有考虑到库存不准确的问题.本文通过建立解析模型量化分析在库存信息不准确的多级、分散供应链中的牛鞭效应,揭示牛鞭效应在高阶段供应链中的放大情况,以及库存准确性对牛鞭效应的影响.本文研究表明,库存误差会进一步恶化信息的扭曲,该信息扭曲随着订单传播过程被逐级放大和累积,使得牛鞭效应在高阶段供应链中成指数增长.共享信息可以缓解信息的扭曲,将牛鞭效应减低为线性增长.本文通过将供应链建模从两级拓展到多级,同时考虑到信息准确性问题,旨在更加完整的勾勒出需求信息在供应链中的传播情况.     

供应链网络系统的牛鞭效应时滞因素分析与库存控制策略研究

牛鞭效应的存在严重影响了供应链系统的运作效率,增加了供应链管理的复杂性。本文基于供应链网络库存状态的内部系统动力学机制,构建了供应链网络库存系统的状态转移模型,并引入时滞影响因素,通过供应链网络库存系统的波动状态描述牛鞭效应。在此模型基础上,针对供应链网络系统的牛鞭效应问题,提出了一类新的基于库存波动状态的动态供应链库存控制策略,并运用系统稳定性理论,将该策略的参数优化求解问题转化成线性矩阵不等式的求解问题。最后通过系统仿真深入分析了供应链网络库存系统对库存控制策略参数以及系统时滞因素的敏感性,并验证了该动态库存控制策略可以有效地抑制牛鞭效应。     

供应链中牛鞭效应问题研

牛鞭效应对企业的效益甚至整个国家的经济会造成严重的影响,多年来一直受到人们 的关注,但直到近年对它才有较为清晰的认识. 文章通过文献综述,讨论供应链中牛鞭效应的 现象和成因,减轻和消除该效应的对策以及进一步的研究方向     

线性库存管理策略下供应链中需求传播过程

将库存管理策略划分为线性和非线性两大类,研究了在线性库存管理策略(简称 LIMP策略)下,需求在供应链中的传播过程.提出了 LIMP 策略的概念,给出了其可行性条件,列举了3种常用的 LIMP 策略.假设市场需求服从自回归滑动平均(ARMA)时间序列,供应链在LIMP 策略下运作,证明了各级企业的需求将也是 ARMA 序列,但结构不同.然后分析了 LIMP策略与牛鞭效应的关系,为设计供应链环境下的最优库存管理策略提供了指导。最后用数值实验模拟了3种 LIMP 策略下 AR(2)需求的传播过程,并进行了比较.     

供应链管理中的牛鞭效应

牛鞭效应指的是在供应链管理中,需求信息波动程度会沿着供应链自下而上逐渐放大的现象。牛鞭效应将会使得产品的库存水平提高、服务水平下降,供应链的总成本过高。因此,弱化牛鞭效应的负面影响,进而提高供应链敏捷性、降低供应链的成本、缩短产品的供货时间是提高供应链管理效果和赢得市场竞争优势的一种最新手段。     

基于CPFR模型供应链"牛鞭效应"分析

牛鞭效应对企业产能与库存方面的影响很大。在不完全预先需求信息条件下,从CPFR的角度,通过建立模型对供应链各节点成员间缺乏对需求预测造成的供应链中牛鞭效应进行分析,并提出减少牛鞭效应影响的相应策略。     

如何应对牛鞭效应

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。     

双渠道供应链中的牛鞭效应分析

研究价格参考效应对双渠道供应链中牛鞭效应的影响．考虑由一个制造商和一个双渠道零售商构成的两级供应链网络,基于价格信息对称下消费者的价格参考行为,构建了双渠道零售商的市场需求函数,并分析补充至目标库存策略和移动平均预测技术下的牛鞭效应及其减弱控制措施．研究表明：１）价格参考效应可能会抑制双渠道供应链的牛鞭效应,但却无法完 全消除牛鞭效应;２）双渠道供应链中价格自回归度高的商品具有更小的牛鞭效应;３）当线上市场价格波动相对较大时,线上（下）市场的价格参考系数越小（大）,则双渠道供应链的牛鞭效应越小．     

需求信息预测与处理中的牛鞭效应分析与控制

研究了不稳定的市场需求下一个生产商和一个零售商所组成的两层次的简单供应链系统.提出当零售商预测信息的过程中并不存在牛鞭效应现象,而在生产商和零售商利用库存策略处理需求信息的过程中却显著存在牛鞭效应现象.证明了利用信息共享的方式可以控制牛鞭效应,但不能完全消除牛鞭效应.     

多分销中心供应链模型及其牛鞭效应的H∞控制

本文在文^[1]具有一个分销中心供应链模型的基础上,建立了具有多个分销中心的供应链结构模型,采用供应链上游库存与订货偏差波动之和与下游顾客需求偏差波动之比描述牛鞭效应。提出顾客末端需求波动最差条件下H_∞控制方法,以抑制牛鞭效应。这一方法本质就是供应链末端需求波动最差情况下,制定供应链管理的最优决策。并且以一个石油分销系统为对象进行了供应链牛鞭效应的H_∞控制仿真实验。     

确定需求下VMI-TPL分销供应链集成库存策略研究

针对VMI在实施中存在的问题,本文将TPL引入VMI,构建了确定需求下,由制造商、TPL和多零售商构成,考虑原材料、产成品的VMI-TPL供应链集成库存模型,并给出了最优生产策略和库存策略.在此基础上,文章进一步讨论了产需比等变量对供应链成本的影响,并比较分析了引入TPL前后VMI的最优策略.研究表明:引入TPL能有效降低供应链平均总成本,避免制造商高库存成本和高运营风险;制造商的产需比(p/d)对TPL引入后的效果影响很大,产需比越大,引入TPL的效果越好.     

供应链中的“牛鞭效应”——成因及对策分析

本文从委托代理理论出发考察了供应链"牛鞭效应"的成因,指出供应链中的"牛鞭效应"和其他效率损失问题其根源在于供应链的结构.即供应链中任何一对买卖双方都具有双向的委托代理关系,而这种关系由于信息的不完备、契约的不完善,包括缺乏有效的激励与监督机制导致委托和代理双方产生了目标与结果的重复次优选择问题.     

具有灰色随机动态特征的供应链牛鞭效应的鲁棒性分析

供应链的随机动态性和牛鞭效应加大了供应链系统建模鲁棒性的难度,供应链的平稳运行是供应链管理的重要基础。针对具有区间灰色特征的随机动态供应链系统,以线性时不变系统作为研究基础,提出使用Markov算法解决供应链系统随机线性跳变的鲁棒性问题,获取了判定随机动态供应链系统鲁棒性的一个有效度量指标。算例结果表明:随机动态供应链系统的牛鞭放大效应与节点间的变化幅度和长期概率的平均值均无关;Markovian跳变线性供应链系统的整体性能不能仅凭单个节点的性能来预测;供应链运作的不确定性将会导致系统整体性能的降低。     

基于系统动力学的供应链中牛鞭效应的研究

本文运用系统动力学的原理和VENSIM软件构建了啤酒游戏的供应链模型.通过增加供应链模型节点个数并对其仿真结果进行分析,证明随着供应链长度的增加,牛鞭效应也愈加明显;对VMI库存管理模式与传统库存管理模式的系统结构及运营绩效进行了比较,说明供应链成员间的信息共享可以有效地弱化牛鞭效应.     

供应链中断下顾客缺货反应对牛鞭效应的影响研究

传统的关于供应链牛鞭效应的研究,仅关注供应链上游成员间（供应商、制造商或零售商）的协调运作,而忽略缺货发生后顾客缺货反应对供应链动态性的影响。本文利用高层级Petri-net对包含两个制造商、两个零售商的供应链系统进行建模与仿真,定量地研究不同的缺货强度下顾客缺货反应对两条相互竞争的供应链牛鞭效应的影响。研究结果表明,顾客缺货反应对缺货品牌及其竞争品牌的牛鞭效应均存在显著影响,但各种缺货反应对牛鞭效应的影响程度有所差异,且供应链中断强度（主要体现为发生缺货的品牌市场份额以及缺货持续时间）亦对牛鞭效应产生显著影响。我们建议不同产品类型（对应不同的顾客反应组合）的管理者根据品牌的市场占有率、缺货持续时间等因素对不同类型的顾客进行购买行为的引导,以缓解牛鞭效应并保持市场份额。     

供应链库存协调策略研究

研究和分析了直运型供应链通过共同补给期协调库存的策略问题。在该供应链中,单一供应商提供单一产品给面临随机需求的单一零售商。在所提出的库存协调策略条件下,供应商指定共同补给期,当零售商按供应商指定的共同补给期作为其订货周期时,供应商提供零售商一定的价格折扣。这种协调策略可以视为Stackelberg博弈。在阐述了解决该博弈问题的方法后,进行了数值实验,分析了采用这种协调策略的利益。     

基于DE-APIOBPCS策略的牛鞭效应和库存方差

本文就一般补充规则即APIOBPCS策略,从控制理论的角度,推导出牛鞭效应的一个分析表达式,由该式知道,采用增大预测平均时间和库存差异(或者渠道差异)增益以及减少生产提前期的控制手段,可以减少牛鞭效应,本文还推导出库存方差的一个分析表达式,把它与牛鞭效应分析表达式一起使用时,就两种方差之间一系列权重值,讨论了牛鞭效应和库存方差之间的平衡,基于这种平衡,生产和库存控制者可以设计一些恰当的供应链系统。     

Strategic Inventory and Supply Chain Behavior

Based on a serial supply chain model with two periods and price‐sensitive demand, we present the first experimental test of the effect of strategic inventories on supply chain performance. In theory, if holding costs are sufficiently low, the buyer builds up a strategic inventory (even if no operational reasons for stock‐holding exist) to limit the supplier's market power, and to increase the own profit share. As it turns out, this enhances the overall supply chain performance. The supplier anticipates the effect of the strategic inventory and differentiates prices to capture a part of the increased supply chain profits. Our results show that the positive effects of strategic inventories are even more pronounced than theoretically predicted, because strategic inventories empower buyers by shifting the perception of the fair split. Overall, strategic inventories have a double positive effect, a strategic and a behavioral, both reducing the average wholesale prices and dampening the double marginalization effect. The latter effect leads to more equitable payoffs.