物流信息系统实验报告资料.docx

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物流信息系统实验报告资料

实验报告

课程名称：

物流信息系统

专业班级：

物流1302

姓名：

薛宏伟

学号：

2013004303

目录

多级库存（信息共享）管理实验

一、实验内容……………………………………………………………………………2

二、实验目的……………………………………………………………………………4

三、实验原理……………………………………………………………………………5

四、实验步骤……………………………………………………………………………5

五、实验分析……………………………………………………………………………5

六、实验总结……………………………………………………………………………7

牛鞭效应实验

一、实验内容……………………………………………………………………………9

二、实验目的………………………………………………………………………….11

三、实验原理………………………………………………………………………….11

四、实验步骤…………………………………………………………………………11

五、实验分析…………………………………………………………………………12

六、实验总结…………………………………………………………………………14

物流网络博弈实验

一、实验内容…………………………………………………………………………15

二、实验目的…………………………………………………………………………15

三、实验原理…………………………………………………………………………16

四、实验步骤与实验结果评估……………………………………………………19

五、实验分析…………………………………………………………………………19

六、实验总结…………………………………………………………………………23

配送管理实验

一、实验内容…………………………………………………………………………25

二、实验目的…………………………………………………………………………25

三、实验原理…………………………………………………………………………26

四、实验步骤…………………………………………………………………………26

五、实验分析…………………………………………………………………………26

六、实验总结…………………………………………………………………………29

第一部分多级库存（信息共享）管理实验

一、实验内容

在由多级节点组成的库存系统中，如果各节点以分散独立决策的方式进行运作，即每个节点决策的目标是使各自局部的利益达到最优，这时系统整体并不一定处在最优的运作状态。

这种情况下，常会出现长鞭效应现象。

长鞭效应产生的原因主要有以下几方面：

需求预测的数据更新、批量补货、价格波动、限量供应和短缺博弈、补货提前期。

长鞭效应对供应链整体来讲是一种不利的现象，它会增加企业的经营成本，尤其是处在上游的企业。

针对长鞭效应产生的原因，可以从以下几方面采取措施来降低长鞭效应的影响。

避免所有节点都进行需求预测的更新。

如果供应链上的企业都独立地进行决策，那么他必须对下游企业的需求进行预测，如前所述，需求预测要进行数据的更新，这就可能会造成需求波动的逐级放大。

一个有效的办法是让上游企业直接获得终端市场的需求预测结果，这样就可避免各级独立进行预测而带来的需求波动的逐级放大。

从技术上是可以实现这一目的的，如可以通过电子数据交换（EDI）系统或英特网来使上游企业获得其下游企业的需求信息。

还有的企业采取绕过下游企业来获得终端市场需求信息，例如戴尔计算机公司就绕过传统的分销渠道，实行全球网上订货，这样戴尔公司就可以直接了解其产品的终端市场需求情况。

缩小补货批量。

补货批量越大，就越有可能造成需求波动的放大，应鼓励企业调整补货策略，实行小批量、多频次地采购或供应模式。

当然，这又带来另一个问题，就是缩小补货批量后，如何继续获得运作的规模效益。

有一些切实可行的方法来解决这一问题，许多实际的系统中，下游企业会从供应商处购进多种品目的物料，因此，货车一次就可从同一供应商处满载多品种的产品，而不是满载同一品种的产品。

这样，对每一产品来说其补货的频率增大了，但总体上的送货频率并没有改变，仍可获得运输的规模效益。

例如，宝洁公司对愿意进行这种混合订购的顾客给予折扣优惠。

还有，可以考虑使用第三方物流公司，也可使小批订购实现规模效益。

稳定价格。

前面已分析，促销等价格波动会导致长鞭效应现象，可以设法控制提前购买，尽量减少价格折扣的频率和幅度。

还可以通过精确计算库存、特殊处理和运输等成本，使企业实行天天低价的价格策略。

消除短缺情况下的博弈行为。

当供应商面临货源不足时，可以根据下游企业以前的销售记录来进行限额供应，而不是根据当前的订购数量来按比例配货。

例如，通用汽车，还有惠普等公司，就采取这种方式来处理货源不足时的配货问题。

还有，也可以与下游企业共享生产能力和库存状况的有关信息，来减轻下游企业的忧虑，从而减少他们参与博弈的主动性。

此外，上游企业给下游企业的退货政策也会鼓励博弈行为，由于缺乏惩罚约束，下游企业会不断夸大他们的需求，在供给过剩的时候再退货或取消订单。

因此，应合理制定退货约束机制。

缩短补货提前期。

最理想的状况是消除所有的补货提前期，这样可以使长鞭效应现象得到抑制。

但实际的供应链系统中，不可能做到所有的企业都无补货提前期，企业的目标是努力缩短补货提前期，将补货提前期内需求的不确定性限制在最小的范围。

二、实验目的

信息共享的多级库存管理实验是为辅助物流概论课程的教学而设计的验证型实验，也是在牛鞭效应实验之后进行的对比实验。

我们旨在通过网络平台提供给学生一个可以模拟供应链上各节点操作决策的环境，使学生通过实践，体会并掌握多级库存管理的概念和方法，加深对对多级库存管理策略的意义和作用的理解。

同时可与之前的无信息共享的牛鞭效应实验进行对比，进一步辅助学生分析牛鞭效应现象的原因及抑制方法，培养学生发现问题和分析问题解决问题的能力，为今后关于库存管理课程的学习奠定基础。

学生在实验过程中，应着重：

a）理解掌握库存管理的基本概念和原理。

b）练习运用所学知识进行多级库存系统的管理。

c）对比实验一，体验多级库存管理方式对牛鞭效应的抑制作用，体验信息共享对供应链协调管理的重要作用。

三、实验原理

供应链多级库存优化应该考虑的问题：

1、库存优化的目标

2、明确库存优化的边界

3、多级库存优化的效率问题

4、明确采用的库存控制策略

四、实验步骤

1、从管理员处获得小组序号、用户序号和密码，登录进入自己相应的节点。

2、浏览熟悉各个页面。

3、进入操作界面，提交订单或者发货。

4、进入数据界面\每期数据，查看自己每次的操作记录。

5、进入数据界面\统计数据，查看一些按节点或周期进行了汇总的统计数据。

（步骤3，4，5反复进行，直到实验结束。

）

6、当实验结束，请从数据界面导出自己的历史数据，以便实验后进一步分析。

五、实验分析

（一）因素分析

1、订货需要考虑的因素：

（1）下游需求量；

（2）现有库存；

（3）单位存货成本以及单位缺货成本；

（4）提前期。

2、发货需要考虑的因素：

只要下游有需求就要尽力满足

3、影响利润的因素：

（1）进货成本

（2）出货利益

（3）存货持有成本

（4）缺货成本

（二）数据分析

此次实验我是处于供应链2号节点的位置。

看个节点目前总利润，这次试验处于一个最高水平。

是由于把库存放在了一号节点。

把自己的库存保持在7，一号节点的库存保持在13.可以满足忽高忽低的顾客需求。

通过记录实验数据，看出需求在1到9之间，所以库存水平是合理的。

再看各期利润，基本处于盈利水平，期间由于策略不妥导致缺货成本高了一两期，总体还算是合理的。

再看需求折线图，总体来说需求呈现忽高忽低一期期的间接分布状态，最后机器的需求呈现曲线下滑状态和之前反常，导致利润亏本了几期，利润图和需求图息息相关，需求多时利润较多。

再看第二节点各期数据表，可以发现出了缺货较高那几期，其他均处于高利润水平，说明采取的策略是可取的。

六、实验总结

1、各节点共同分担库存量实验后期时，节点1的库存量较大，节点1和2通过商量达到共赢，13和7册策略很是成功，两个节点加起来取得了较好的盈利水平。

2、共同制定订货策略，达到整条供应链的价值最大化不单一的考虑单个节点的利益最大化而是将各个节点的利益综合考量，并且统一作出决策。

从而避免出现需求放大的想象。

3、需求预测。

实验中间和后期几期的需求预测不是很合理，导致实验没有达到预期的总利润上1000的目标。

感觉到意识到有一个较强的需求预测环节是至关重要的。

第二部分牛鞭效应实验

一、实验内容

在由多级节点组成的库存系统中，如果各节点以分散独立决策的方式进行运作，即每个节点决策的目标是使各自局部的利益达到最优，此时系统整体并不一定处在最优的运作状态。

供应链在这样的运作环境下，常会出现如下现象：

当需求从终端向上游逐步传递时，需求的波动将逐级放大，如图1所示。

设想有一条由四个节点组成的供应链，从下游到上游依次为零部件供应商，生产商，批发商，零售商。

销售商面临的终端市场需求只有少许波动，批发商的需求是来自销售商的补货请求，需求的波动比终端市场需求的波动有了放大，生产商的需求是来自批发商的补货请求，需求的波动又有了放大，零部件供应商的需求是来自生产商的补货请求，需求的波动进一步放大。

这种需求波动放大的现象如同一根甩起的长鞭，将处于下游的节点比作根部、上游的节点比作梢部，一旦根部抖动，传递到末梢端就会出现很大的波动，因此被形象地称为长鞭效应。

长鞭效应是供应链系统中比较普遍存在的一种现象，数十年来，许多学者与实践者开展了大量的工作，旨在揭示和克服长鞭效应。

例如，早期的“啤酒游戏”，就是在实验室里模拟啤酒的生产与销售过程中需求波动的放大现象，也有很多文献对长鞭效应进行了深入的理论分析。

长鞭效应产生的原因主要有以下几方面：

需求预测的数据更新、批量补货、价格波动、限量供应和短缺博弈、补货提前期。

长鞭效应对供应链整体来讲是一种不利的现象，它会增加企业的经营成本，尤其是处在上游的企业。

针对长鞭效应产生的原因，我们可以从若干方面采取措施来降低长鞭效应的影响。

关于如何降低长鞭效应，更好的管理多级库存系统，我们将在下一节实验中详细介绍。

二、实验目的

无信息共享的多级库存管理实验（牛鞭效应实验）是为辅助物流概论课程的教学而设计的一个验证型实验。

我们通过网络平台为学生提供一个可以模拟供应链上各节点操作决策的环境，使学生通过亲身实践加深对牛鞭效应现象的理解，辅助学生分析产生该现象的原因，培养学生发现问题和分析问题解决问题的能力，为今后关于库存管理课程的学习奠定基础。

学生在实验过程中，应着重：

a）理解库存管理的基本概念和知识，如提前期，库存水平，各种成本的概念。

b）体验牛鞭效应现象的产生，并分析其产生原因。

c）练习控制库存的方法，如报童模型的订货策略。

三、实验原理

长鞭效应产生的原因主要有以下几方面：

1、需求预测的数据更新

2、批量补货

3、价格波动

4、限量供应和短缺博弈

5、补货提前期。

四．实验步骤

1、从管理员处获得供应链编号、用户序号和密码，登录进入自己相应的节点。

2、浏览熟悉各个页面。

3、进入操作界面，根据历史数据预测需求，并做出每期决策

（1）提交向上游订货订单

（2）等待所有节点都提交，进入本期下一阶段

（3）提交向下游发货数

（4）等待所有节点都提交，进入新一期

4、进入数据界面，查看自己每次的操作记录。

（步骤3，4反复进行，直到实验结束。

）

5、当实验结束，进入统计图表界面，查看统计图表和各项统计信息。

/6、分析实验数据，撰写实验报告

五、实验分析

（一）因素分析

处于供应链第五节点只需要向下游发货即可，因为订货无上限。

1、订货需要考虑的因素

下游需求量。

下游订货量是决策过程中十分重要的因素，若订货量小于存货则多余货物会产生存货持有成本，若订货量多于存货则该节点会由于缺货产生缺货成本。

因此，每次订货都需要慎重考虑缺货成本与存货持有成本的博弈关系。

现有库存。

现有库存的多少直接决定了订货量的多少，因为库存直接影响了缺货成本以及存货持有成本。

单位存货成本以及单位缺货成本。

这两种成本之间存在着博弈关系，单位缺货成本大约是单位存货成本的五倍，需要合理地安排安全库存使两成本之和到达最小。

提前期。

提前期即是从发出订单到收到订单的时间，在本次试验中假设提前期为一个周期，即本期订货，下期到货。

提前期的存在就需要企业合理确定再订货水平，避免出现缺货。

2、发货需要考虑的因素在这个试验中，发货需要考虑的因素很少，由于缺货成本和存货持有成本的存在，只要下游企业有需求就会尽量满足。

3、影响利润的因素

进货成本。

进货成本占据了成本中的很大一部分，与单位进货价格成正比。

出货收益。

这是主要的利润来源，但是在这次试验中，单位售价是固定的，所以我们就不在此讨论了。

存货持有成本。

当期没有销售出的货物会形成存货积压在仓库中，存货的出现便会产生存货持有成本。

存货持有成本的存在会造成利润的减少。

缺货成本。

当期的下游需求如果不被满足就形成了缺货，缺货会从很多方面影响企业的利润，在这里假设是存货持有成本的五倍。

（二）数据分析

此次处于供应链第五节点位置

从节点五的实验数据看，策略上出了很大的问题，导致后续利润一直在亏，这期的实验结果不是很满意。

从这些实验数据中计算缺货成本与库存成本之间的均衡，总体目标使自己利润最大化，体验牛鞭效应的精髓。

从需求分布图中，可以看出需求在后面几期一直处于0，然后导致利润一直处于负水平，实验结果很不理想。

六、实验总结

1、首先对实验本身的思想不够透彻，前期误以为下游要的货就是他下游的需求，并没有考虑囤积库存这一层面。

2、其次，并没有了解真正的牛鞭效应的中心思想，刚一开始就抱着供应商负责囤货，然后中间商负责转货，零售商负责卖货，并没有想到为了自己的利益，所以导致45个货一直卖不出去。

归根结底还是自己了解不够透彻，没有正确获取下游需求的用途。

3、通过这次实验，我们应该尽量减小这种行为的发生，加强供应链各部门之间的信息沟通，加深对安全库存的理解。

第三部分物流网络博弈实验

一、实验内容

随着全球经济一体化步伐的加快，市场竞争越来越激烈，因此，企业必须不断增强竞争优势。

大量的实例研究证明，分销系统中加强制造商与经销商之间的协调与配合，建立合作伙伴关系，在一定条件下能为各方带来收益，增强其竞争力。

本实验考虑的是一个两阶段供应链模型，由一个制造商与多个零售商（设为N个，N≥2）组成，各个零售商每期面临的市场需求是一个服从一定分布的随机变量。

因此，本实验在随机性需求下，研究一类包括单一制造商与多零售商的分销系统的协调问题，多零售商代理制造商的单一产品，制造商和多零售商以长期合作为目标，而各零售商要最大化自己每期的利润，彼此之间又会存在一个竞争问题。

比如，有时候，所有零售商向供应商订货时，供应商并不能完全满足他们的需求，只能按照某一种分配策略来给各零售商发货，这时候，零售商就有可能得不到他所下订单的货物数，导致缺货，这种情况下，零售商彼此之间就存在一个博弈问题，当供应商的库存量下降到一定的程度后，需要适当地虚报订单量才能得到自己所需求的货物，而这个虚报尺度应该如何去掌握，这就是我们所提到的物流网络博弈。

而如果考虑到整个分销系统收益的最大化，其信息透明度是需要考虑的一个主要因素，也就是分销系统中各个元素彼此合作，进行信息共享的程度。

信息共享程度越高，各元素在决策时考虑到的整体因素就越多，对整个系统而言就越有益。

本实验的目的就是基于网络来实现这样的一个实验环境，使实验者能切身感受到物流网络博弈的实质。

二、实验目的

物流网络博弈实验是为辅助物流概论课程的教学而设计的体验型实验。

我们旨在通过网络平台提供给学生一个可以模拟供应链分销系统的实验环境，使学生通过实践，加深对供应链分销系统中库存管理等知识和各种博弈现象的理解和掌握，以及考察学生运用所学理论知识解决实际问题的能力，培养学生发现问题分析问题和解决问题的能力。

学生在实验过程中，应着重：

（一）理解供应链中分销管理及网络博弈的基本概念和知识

（二）理解库存管理的基本概念和知识。

（三）练习使用运筹学知识来优化资源配置和决策分析。

（四）综合培养运营管理、市场风险、竞争博弈方面的意识和理念。

三、实验原理

实验在物流实验室的网络实验平台上进行，该实验平台采用B/S（客户机/服务器）的体系结构。

实验系统由联网的一台服务器和多台客户机组成，包括一个供应商和多个零售商以及每个零售商所对应的终端市场。

其示意图如下图所示：

其中分销中心的角色由服务器来扮演，零售商对应的终端市场由服务器用随机数来模拟，而零售商的角色则是由实验者来扮演。

各零售商之间构成一种公平竞争的关系，各自独立管理自己的库存。

实验分为若干期，每一期实验需要进行两次决策，向分销中心订货和确定本期的售货价格。

实验的最终目的是实现利润的最大化。

供应商的参数包括：

订货提前期、初始售货价格（即为零售商的初始进货价格）、初始库存量、再订货点（s）、最大库存点（S）；零售商的参数包括：

初始售货价格、初始库存量、订货固定成本、持货成本、初始资金。

为了保证零售商之间的公平竞争，所有零售商的属性参数设置都相同。

每期实验开始时，供应商根据自己当前的库存状态按（s，S）策略订货，其订货提前期为L（即本期订货将于L期后到货，L由管理员设置）。

同时供应商根据当前的库存位置，确定本期的售货价格（即零售商的进货价格），当库存量高于s时，按默认的价格售货（该价格为零售商的初始进货价格，由管理员设置），当库存量低于s时，价格将随着库存量的下降变得越来越高。

呈线性关系，当库存降为零时，价格为初始价格的2倍，如下图所示：

同时扮演零售商的实验者进入发送订单页面，开始根据自己所掌握的信息向供应商发送订单（其中能掌握的信息量是由该实验的信息透明度决定的，有三种信息透明度设置，分别为“完全不透明”、“半透明”、“完全透明”。

完全不透明状态下，零售商只能看到自己的库存状态；半透明状态下，零售商还可以看到供应商的库存状态；完全透明状态下，不仅可以看到供应商库存状态，还可以看到其它所有零售商的库存状态。

零售商发送完订单后，转入等待页面，等待其它零售商提交定单。

待所有零售商订单发送完成之后，供应商采取按比例分配的原则给各零售商分配库存。

当总订单量小于供应商当前库存量时，按实际的订单量发货，当总订单量超过供应商当前的库存量时，将按各零售商订单量所占的比例来发货，即

为第i个零售商的订单量，I为供应商当前库存量iq零售商的订货提前期均设为零，即本期发送的订单，供应商发货后马上就能收到货物。

供应商完成订单的分配后，实验进入售价决策页面。

在此页面，各实验者根据自己手头的库存量，确定本期的售价，所有零售商的售价将会决定下游市场的需求量。

假设某期零售商i的售价为ip，所有零售商的平均价格为p。

则零售商i该期的下游市场需求量为：

其中0p和是参数，可以认为是初始的售货价格和初始的市场需求量。

0Q市场需求量跟零售商自己的售价以及所有零售商的平均售价相关。

在所有零售商售价一致的情况下，其需求函数和售价的关系大致如图3所示。

待所有零售商确定完售货价格后，系统将按照各自的售货价格计算出各零售商的市场需求量，并根据当前库存量进行售货。

本实验采用lostsale的模式，即缺货不会累计到下一周期。

最后核算该期的各项成本和收益，计算出本期的利润和累计总资产。

这样，本期操作就算完成，进入下一期。

另外，为了保证实验的进度，除第一期外，以后的每一期都限制了操作时间，发送订单和确定售价都只能在规定的时间内完成。

实验过程中，会显示出该操作的剩余时间。

如果有的没来得及在规定的时间内提交决策，系统将默认该零售商上期的决策进行提交。

实验结束后，考察各实验者的经营情况，并相应地提供各期的实验数据，基于这些数据，进行分析和实验总结，并提交实验报告。

四、实验步骤与实验结果评估

（一）实验操作步骤：

（1）从管理员处获得实验组号、零售商序号和对应的密码，登录进入实验主页面。

（2）提交订单量。

（3）进入提交订单等待页面。

（4）确定售货价格。

（5）进入确定售价等待页面。

（6）转入下期实验。

（7）实验过程中可以进入“查看历史数据”页面，查看历史数据。

（8）实验结束后，可以查看到组内所有零售商的经营状况。

请从数据界面中导出所有的历史数据，以便实验后进一步分析。

（二）实验结果评估

对实验结果进行评价的标准是最终的总资产。

其中每一期的成本和收益的计算公式如下：

固定成本：

只有当本期到货量为零时，不计算固定成本。

进货成本：

到货量×进货价

售货收益：

售货量×售货价格

持货成本：

期末库存量×单位持货成本

缺货成本：

不计

总成本：

持货成本＋缺货成本＋进货成本＋固定成本

总收益：

售货收益

净收益：

总收益－总成本

本期末总资产：

上期末总资产＋本期净收益

五、实验分析

从上面两幅图中不难发现，导致利润亏损的根本原因是进货策略不行。

没有正确衡量进货成本与库存成本之间的平衡。

几乎都是每期都进货，无视了进货成本每期之间的变动，而导致了亏本的结果。

并且这期处于完全透明的状态，没有发挥这一优势，没有去看对手的进货策略，在今后的实验和生活中一定会注意。

看这幅图中的总资产图，从第四期开始总资产一直处于100000以下，一直处于亏损水平，根本原因在于不正确的订货策略。

再看净收益图，也是由于订货策略的亏损和总资产处于平行水平。

第二次半透明状态的吸收了上次的失败经验，采取第一期多订，等下一期订货成本上升的时候少订。

所以还算比较成功，没亏损。

再看此时的总资产和利润图，虽然挣得不多，但是还是比较合理的。

这是第三次的完全不透明状态下的数据，针对上期赚的不是很多的情况下，采取了一期订货满足两期的水平，下期订货成本上升的时候采取不订货的策略。

采取一期赚一期赔的策略，赚的远比赔的多，所以最后取得了还算满意的结果。

再看总资产和利润图，比预期的少了点，是由于最后一期定价不太高，没有考虑到是最后一期了，身边的对手库存都处于较低的水平，所以定价高还是可以卖出去的。

六、实验总结

企业作为独立的利益主体，各自都会追求自身利益的最大化，避免自身的风险，在交易过程中，生产商往往会保留很多重要的“私有”信息。

所以供应商与零售商在双方信息不对称的情况下，如果供应商获得的信息越多，供应商在交易过程中就越易掌握更多的主动性，这对制造商不利。

出于同样的考虑，供应商也会隐瞒自己的信息，这样双方就会形成博弈的局面。

但供应链管理的关键是上游企业和下游企业的合作关系，只有供应链上下游企业间的充分合作，实现信息的共享，才能提高供应链的竞争力，达到双赢的目的。

市场各零售商为了获得更大的利润，需考虑与成本和利润有关的各种因素，例如订货成本，固定成本，库存成本等，同时采取一些适合自己特色并具有不同于竞争对手的能获得独占优势的营销策略