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供应链管理上的牛鞭效应的产生的主要原因和消除方法
牛鞭效应是供应链上的一种需求变异放大(方差放大)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。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。最下游的客户端相当于鞭子的根部,而最上游的供应商端相当于鞭子的梢部,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,变化就越大,距终端客户越远,影响就越大。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。
一、 牛鞭效应产生的主要原因
在供应链上,常会遇到尽管某种产品的末端市场需求变动不大,但上游的需求波动却很大的情况。例如,宝洁公司在研究“尿不湿”的市场需求时发现,该产品的零售数量相当稳定,波动性并不大。但在考察分销中心的订货情况时,却发现其定单的变动程度比零售数量的波动要大得多,而分销中心是根据销售商订货需求量的汇总进行订货的。通过进一步研究发现,零售商为了能够应付客户需求增加的变化,往往在历史和现实销售情况的预测订货量上,作一定放大后再向批发商订货,而批发商也出于同样的考虑,进行加量订货。这样,虽然客户需求波动不大,但层层加量订货就将实际需求逐级放大了。例如,某零售商销售某产品的历史最高月记录为100件,为应付即将到来重大节日的销售不断货,他会在此基础上增加x件,订货量为(1+x%)100件;他的上一级批发商同样也会在其订货基础上增加y件,因此,向生产商订货的数量就变成了(1+x%+y%)100件;生产商为了保证供货,必须要按大于该订货的数量进行生产,这样一层层地增加,就导致“牛鞭效应”。
产生牛鞭效应的原因主要来自8个方面:
1.需求预测修正。供应链上成员采用不同的预测模型作各自的预测,所采用的数据仅限于下游客户的直接定单,对未来的掌握度极,因而常在预测值上加上一个修正增量作为订货数量,产生了需求的虚增;
2.价格波动。零售商和分销商面对价格波动剧烈、促销与打折活动、供不应求、通货膨胀、自然灾害等情况,往往会采取加大库存量的做法,使订货量远远大于实际的需求量;
3.订货批量。企业订货常采用最大库存策略,在一个周期或者汇总到一定数量后再向供应商整批订货,这使其上游供应商看到的是一个不真实的需求量;
4.环境变异。这是由于政策和社会等环境的变化所产生的不确定性,造成了订货需求放大。一般应付它最主要的手段是持有高库存,且不确定性因素越大,库存就越高,但这种高库存所代表的并不是真实的需求;
5.短缺博弈。当市场上某些产品的需求增大时,使零售商和分销商会怀疑这些商品将短缺情况,这引发他们扩大订货量。但当需求降温或短缺结束后,大的订货量又突然消失,造成了需求预测和判断的失误,导致了牛鞭效应;
6.库存失衡。传统的营销一般是由供应商将商品送交销售商,其库存责任仍然归供应商,待销售完成后再进行结算,但商品却由分销商掌握和调度。这就导致了销售商普遍倾向于加大订货量掌握库存控制权,因而加剧了订货需求加大,导致了牛鞭效应;
7.缺少协作。由于缺少信息交流和共享,企业无法掌握下游的真正需求和上游的供货能力,只好自行多储货物。同时,供应链上无法实现存货互通有无和转运调拨,只能各自持有高额库存,这也会导致牛鞭效应;
8.提前期。需求的变动随提前期的增长而增大,且提前期越长,需求变动引起的订货量就越大,企业由于对交货的准确时间心中无数,往往希望对交货日期留有一定的余地,因而持有较长的提前期,因此逐级的提前期拉长也造成了牛鞭效应。
二、牛鞭效应的消除
由于牛鞭效应是从下游客户端逐级向上游转嫁风险的结果,因而它会危害整个供应链的运作,导致总库存增加、生产无序和失衡,业务流程阻塞,资源浪费、市场混乱和风险增大。为此,必须运用先进的管理技术和信息技术对它加以妥善解决,消除需求信息的扭曲和失真现象。
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。这需要考虑历史资料、定价、季节、促销和销售额等因素,有些数据是掌握在零售商和分销商手中,必须与它们保持良好的沟通,及时获得这些数据,采取上下游间分享预测数据并使用相似的预测方法进行协作预测,来提高预测的准确性;
2.实现信息共享。这是减小牛鞭效应最有效的措施之一。供应链成员间通internet/edi来实现实时交流和共享信息,减少和消除信息的不对称性,准确把握下游的实际需求;
3.业务集成。供应链成员间实现业务紧密集成,形成顺畅的业务流,这既能减少下游的需求变动,又能掌握上游的供货能力、安心享受供给保障,不再虚增需求;
4.订货分级管理。根据“二-八定律”划分分销商,对他们进行分别对待,实行订货分级管理,通过管住关
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