啤酒游戏实验报告全新Word格式文档下载.docx
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制造商作为供应链的一员,承担着产品生产任务,但由于时间滞延和信息的不足,很难准确的把握市场变动。
先是库存减少,然后欠货,产量提高后好不容易达到订单量将欠货补齐,订单又开始减少造成库存大量增加。
由于整个系统的加乘作用使总成本大幅增加。
因为在供应链上的各级成员只根据来自其相邻的下级分销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,到达最源头的制造商时,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、批发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,以应付零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。
表1制造商情况总表
制造商情况总表
周次T
分销商订货量E
期初库存量E
本期发货量B
本期欠货量C
累计欠货量D
制造产出量F
期末库存量G
下期需求预测量H
本期计划生产量I
本期总费用J
4
1
2
3
10
5
12
6
7
11
8
9
15
14
19
13
17
16
18
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
演练成绩:
第五组制造商:
曹园、成兰兰总费用额:
337元
图1制造商的需求变化折线图
图2制造商发货量折线图
实训结果及分析
图3制造商的需求预测折线图
图4制造商的期末库存变化折线图
分析:
在每一次游戏中,都会在开始阶段产生库存不足,各环节都出现缺货的现象,为弥补损失满足需求,各商家都扩大了订货。
随着定单向供应链上游移动,订货的数量不断加大,在每一环节都尽力消除缺货成本的同时,库存成本却快速增加,最上层的制造商最大的库存量已经远远超过实际的市场需求数量。
上述情况的发生在传统供应链管理当中普遍存在,在实验中我们发现,啤酒市场的实际需求量变动并不大(仅在第三周增长了四箱),但我们整个供应链中库存和延期交货的水平却波动很大。
在供应链的上游,供货商为满足下一级的需求,不得不保持较高的库存水平,导致成本增加,使得链上所有商家蒙受了损失。
2、分销商:
蔡秋香陈旭纯
在啤酒游戏中,我们扮演分销商角色,由于信息的封闭,我们所接触的信息只是每周下游批发商的订货量,并以此为依据再根据自己的预测向上游制造商下订单。
缺货成本是库存成本的2倍,我们的下游批发商订货量并不特别大的变动,在第10至13周以及第26至29周,我们的订货量都是0,一是本身库存较多,二是下游批发商下的订货量少。
由于我们的保守战略,订货量从总体上来说并无特别大的变动,实验完成的比较早,我们分销商在第6、7、18、20、22周出现了缺货的现象,实验并没有达到预期的效果。
在游戏结束后,与本条供应链的其他厂商交流后发现,由于信息的不对称,物流系统各环节相互分割,只能从自身利益着眼,保证自身的成本最小化,因此会出现订单数量特别大或者数量骤减的现象,这样剧烈的动荡,势必使整个系统处于不良的运作状态。
整个供应链核心在于供应链厂商之间必须高度协作,才能整体上增加整个供应链的收益。
?
各个厂商如果仅仅为自身利益进行决策,不重视整个供应链上下游的整体价值,则会导致整个供应链的效率低下,各厂商利益受损。
游戏中,整个供应链是由四部分构成的,即制造商、批发商、分销商和零售商。
由于信息不对称,各个节点的库存和需求信息无法得到共享,每个部门只能按照订单变化的情况随时调整自己的订货量或生产量。
由于商品配送需要延迟两周的时间,随着市场的变化和订单向供应链上游移动,订货的数量不断加大,在每一环节都尽力消除缺货成本的同时,库存成本却快速增加。
由于订货要两周才能送达,信息不对称导致各个厂商缺乏准确的需求分析,因此订货水平非常不平稳。
批发商及制造商无法接触到消费者,因此无法预测到下游客户的需求量。
供应链上的信息流是从最终客户向原始供应商即生产商传递的,由于无法有效地实现信息的共享,使得信息扭曲而逐渐放大,导致了需求信息出现越来越大的波动。
导致库存总量和缺货总量的增多,从而导致了需求信息变异不断增大。
以下是分销商经营过程中需求变化的图表反映。
表2分销商情况总表
分销商情况总表
本期需求量A
本期收货量F
制造商本期欠货量G
制造商累计欠货量H
期末库存量I
下期需求预测量J
本期订货量K
本期总费用L
34
-5
-3
-7
-10
-2
-6
-12
-18
-20
-22
演练成绩:
第5组分销商:
陈旭纯蔡秋香总费用额:
371元
图5批发商订货量
图6分销商期初库存量变化折线图
图7分销商的下期需求预测
实验结果与分析:
由于信息的不透明,企业间只通过订单来交流,致使我们出现缺货和库存积压造成相应费用增多。
3、批发商:
鲍川江帆
在此次啤酒游戏实验中,由鲍川和江帆担任第五小组的批发商角色,最终,我们也不辱使命完成了自身的任务。
我们不仅享受到了游戏带给我们的快乐,而且在游戏中学到了许多知识,受益匪浅。
在整个供应链的结构中,批发商处于中游的位置。
需要根据零售商的订单给零售商发货,同时也要根据自己的库存以及预测的下期需求量向分销商下订单。
在实验结束以后,我们也对游戏过程进行了深入分析。
批发商的游戏规则是:
a.根据零售商的订单与自己的库存,向零售商发货。
b.根据历史资料进行下一作业周期的需求预测;
c.计算出采购数量,向上游传递订单,也即向批发商下达订单;
d.接受分销商的供货,并计算期末库存数量与缺货数量,以便计算总库存成本;
e.重复作业,一直进行到29周,结束游戏。
(1)需求量与订货量对比分析:
图8
批发商的各期需求量与订货量的对比
由需求量与订货量对比分析图可知:
在实验前四周,订货量与需求量基本持平,不会产生太多的库存。
整个库存量一直维持在起初水平,也即期末库存量保持在4箱。
但是第四周,由于需求量的突然增加,导致了供给小于需求,无法满足销售商的订货需求,进而产生了缺货现象。
可以预见,在整个供应链中,也都会出现缺货现象。
此种现象的产生,原因在于市场信息的不完全,市场的需求变化不规律,以及对于需求量的预测不准确。
由于供应链中的下游销售商需求量的细微变化,而导致的批发商乃至分销商、制造商的需求量更大程度的变化,也即我们所说的牛鞭效应。
(2)成本曲线分析:
图9批发商的本期费用变化折线图
分析可知:
(1)一开始也即前四周,由于低库存的存在以及订货量的较为准确的预测使得没有形成缺货成本,所以总库存成本维持在比较低的水平。
(2)第四周,来自零售商的订货量突然增加,使得库存无法满足零售商的订货需求,由此带来了巨大的缺货成本;
这也是总库存成本骤然上升的原因所在。
(3)由于缺货的累计以及缺货成本的不断增加,总库存成本也在第12周达到了峰值。
之后由于加大的订货从分销商处不断弥补,总库存成本也开始逐渐下降并趋于稳定。
(4)在第18周的时候,总库存成本又开始逐渐增大并于第26周再次达到顶峰。
这其中的原因主要在于对于需求预测的失败。
由于预测的需求量会逐渐减少,向批发商的订货数量也开始减少。
但是实际需求量的增大,导致了供应不足以满足零售商的需求,缺货成本出现导致了总库存成本的不断增加。
(5)第26周以后,零售商的订货数量开始减少,库存足以满足零售商的需求,缺货成本消失,总库存成本也开始逐渐回落。
4.零售商:
陈宇郭文凯
在啤酒游戏中,每个人有四种角色可以扮演。
从产/配销的上游到下游体系,依次为生产商、经销商、批发商以及零售商。
每个角色的起始库存都是4个单位。
零售商向批发商、批发商向经销商、经销商向生产商订购货物,都是2周送达,游戏目的很简单,就是扮演好自己的角色,使成本最小化,利润最大。
我们这一组扮演的是零售商的角色,我们小组决定尽量减少库存及订货次数以降低成本。
而且我们在游戏开始前就做好了明确的分工,这样就能更好地,更有效率地反应市场及做好采购。
以下是我们这一小组做的销售报表:
表3零售商销售情况表
周次
本期需求量
期初库存量
本期销售量
延期交货量
本期到货量
批发商延期交货量
批发商累计欠货量
期末库存量
下期需求预测量
本期订货量
本期总费用
第5组制造商:
陈宇、郭文凯总费用额:
163元
上面数据中可以看出有缺货情况,由此我们发现我们的经营存在以下问题:
a.缺货会在零售商到生产商之间发生连锁反应。
b.存货也会发生类似的反应现象。
由于缺货和存货的过多,致使成本增加,是什么原因导致了这种现象的出现哪?
我们从外部和内部两个方面的因素进行分析。
(1)外部因素
市场需求是供给的原因,所以市场是生产销售的指挥棒。
我们可以从市场需求上看出,正是由于市场需求的变化使零售商的行为随之变化,因为零售商与市场的距离最小,影响最是直接,其后这种影响被传递给批发商,再传递给经销商,最后作用于生产商。
正是这种传递使最前端的零售商的对市场反应得行为出现了连锁的效应。
(2)内部因素
生产商的生产能力限制了供货能力,同时货物在供应链上传递规则也是很重要的影响因素。
传递的时间直接影响了供给对于需求变化的反应速度。
供应的迟滞到来了供应链内部调整不能及时进行。
连锁反应难以避免。
综合以上分析我们可以看出:
市场是变化的根源,内部生产能力和供应链物流传递时间是系统(以零售商-批发商-经销商-生产商为一个供应系统)适应变化的影响因素,信息和货物在系统内传递的迟滞到来了成本的上升。
零售商是市场变化的直接承受者,他的调整会在系统内传递,由于传递的迟滞影响,这种信号在中间环节传递中被放大,所以才有了缺货和存货过多的链条反应和不断的扩大。
通过以上分析,我们得出以下结论:
零售商是市场反应的传递端,所以应做好市场的充分调查,确保传递的信息正确。
同时,由于供应系统内存在供应迟滞和系统信息传递的放大效应,应在系统内做好沟通协调,确保供应效率的提高以快速应对市场变化,保证市场信息的正确传递。
5.牛鞭效应图
图10牛鞭效应图—需求量
图11牛鞭效应图—库存量
图12牛鞭效应图—费用
四、总结
1、关于牛鞭效应
营销过程中的需求变异放大现象被通俗地称为“牛鞭效应”。
指供应链上的信息流从最终客户向原始供应商传递时候,由于无法有效地实现信息的共享,使得信息扭曲而逐渐放大,导致了需求信息出现越来越大的波动。
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。
2、牛鞭效应产生的原因
(1)供应链的不确定性
需求不确定性的客观性,需求的不确定性、制造的不确定性和供应的不确定。
供应的不确定性主要是以提前期的不确定性来体现的。
提前期与供应商的生产能力密切相关,制造的不确定导致供应的不确定,另外地理位置、运送方式等也会影响提前期。
(2)订货批量的影响
在供应链中,每个企业都会向其上游订货,一般情况下,销售商并不会来一个订单就向上级供应商订货一次,而是在考虑库存和运输费用的基础上,在一个周期或者汇总到一定数量后再向供应商订货;
为了减少订货频率,降低成本和规避断货风险,销售商往往会按照最佳经济规模加量订货。
同时频繁的订货也会增加供应商的工作量和成本,供应商也往往要求销售商在一定数量或一定周期订货,此时销售商为了尽早得到货物或全额得到货物,或者为备不时之需,往往会人为提高订货量。
(3)价格波动的影响
许多零售商和推销人员预先采购的订货量大于实际的需求量,由于一些促销手段,或者经济环境突变造成的,如价格折扣、数量折扣、赠票、与竞争对手的恶性竞争和供不应求、通货膨胀、自然灾害、社会动荡等。
这种因素使因为如果库存成本小于由于价格折扣所获得的利益,销售人员当然愿意预先多买,这样订货没有真实反映需求的变化。
(4)短缺博弈的影响
销售商为了获得更大份额的配给量,故意夸大其订货需求是在所难免的,当需求降温时,订货又突然消失,这种由于短缺博弈导致的需求信息的扭曲。
(5)需求预测的主观性
上游企业总是将下游需求信息作为自己需求预测的依据,并据此安排生产或供应计划。
结果预期的订货量将比需求变化更大,错误的预测方式使订货量发生巨大的变化,订货量与实际销售量有较大的出入。
(6)提前期的影响
前期的可靠性与长度直接影响信息的扭曲程度。
3.牛鞭效应的应对策略
我们必须想办法减弱牛鞭效应对于供应链的影响,使得供应链中的各个成员都可以获得更多的利润。
从根本上解决牛鞭效应,供应链成员的利益目标必须完全一致。
一般来说,这是不可能的。
通过供应链的协调,订立合理的契约,建立完善的激励机制和监督机制,实行有效的信息共享,可以减轻甚至消除牛鞭效应。
在具体的运作中,可采用销售数据和库存信息共享,减少供应链环节,缩短订货的提前期或交货时间,买卖双方协调订货以及制造商价格方案的简化等策略。
我们可以通过以下几种措施来减弱牛鞭效应:
(1)资源共享。
下游的零售商要与上游的批发商保持良好的沟通与信息共享。
以求更好的掌握消费者的需求波动,减小库存量同时避免缺货成本的发生,最大限度的降低供应链中成员的成本。
(2)缩短订货提前期。
订货提前期越短,牛鞭效应月弱。
供应链成员之间应该尽力缩短订货提前期,避免缺货成本的发生,也可以带来总库存成本的降低。
(3)建立合作伙伴关系。
供应链的成员之间建立一种合作伙伴关系,信息共享,风险共担。
缩短整个供应链的总周期时间,达到降低成本和提高质量的目的。
(4)缩短整个供应链的长度。
尽可能缩短整个供应链的长度,采用直销的模式;
或者减少中间分销商的数量,从而有效地抑制牛鞭效应的发生。
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