【正文】 訂購量波動不大，并且通過任意選取其中的數(shù)據(jù)，不影響分析結(jié)果。下面是從寶馬收集到的某一零件的非固定訂貨周期的需求信息，此零件按當日需要量提出需求，由于生產(chǎn)計劃的變動，訂貨量和訂貨提前期也會出現(xiàn)明顯的波動。如此，可以降低整個價值創(chuàng)造鏈上的庫存成本，這也是整個物流供應(yīng)鏈里，提高競爭力的最佳利器[20]。此外，運送貨量最好一星期內(nèi)平均分配，讓運輸工具及倉儲達到最高使用率，不致影響等待進貨時間。這個成本方程式是建立在最佳化計算法的基礎(chǔ)上，考慮因素為對供貨商成本最低化的送貨頻率、相關(guān)的不同附隨條件，例如盡可能讓運輸工具滿載、每周固定時間送貨等。供應(yīng)鏈方面，BMW已把合作伙伴納入成為考量因子BMW公司把其供應(yīng)鏈上的合作伙伴（如運輸公司等），納入成本節(jié)約的考量因子，這也是物流鏈管理的意義所在。大多數(shù)供貨商接到BMW不同工廠的訂單，可由同一個貨運公司把貨物集中到統(tǒng)合的轉(zhuǎn)運站，然后由此再配送到各所需工廠，這樣有效地安排取貨路徑，降低前置運送所需成本。“前置運送”及“主要運送”的費用計算有所不同，前者的費用計算是把轉(zhuǎn)運點到供貨商的路程、等待及裝載時間都列入計算，與運送次數(shù)成正比，但與裝載數(shù)量的多少無關(guān)。視當日需要量提出訂單方式仍有極大發(fā)展?jié)撃?，所以BMW公司目前積極對此項最佳化進行研究。在送抵BMW工廠之前的取貨并停放在轉(zhuǎn)運點的過程稱為“前置運送”，而第二階段送達BMW工廠的步驟稱為“主要運送”。前者為由生產(chǎn)順序決定需要量，其零件大多在極短時間內(nèi)多次運送，由于此種提出訂單方式對整個送貨鏈的控制及時間要求相當嚴格，因此適用在大量，高價值或是變化大的零件。不過，隨著生產(chǎn)日期的接近，雙方才會更明確地知道需要量。在汽車組裝零件的送貨控制中，最重要的是提出訂貨需求，也就是把貨物的需要量和日期通知物流采購中心。面對如此龐大的供應(yīng)鏈，一定是有很好的供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)。4 案例分析 BMW物流介紹 汽車制造工業(yè)對物流供應(yīng)有著相當高的要求，其中最難的地方在于有效提供生產(chǎn)所需的千萬種零件器材。對于需求信息共享的各節(jié)點企業(yè)，其對市場需求的放大程度（即牛鞭效應(yīng)），可以表述為：牛鞭效應(yīng)= ()式中，為供應(yīng)鏈中變量的方差，對于任意一個含有個元素的數(shù)據(jù)序列，由下式計算：= ()上述指標清晰的表達出供應(yīng)鏈中牛鞭效應(yīng)的程度，同時科學(xué)的描述出牛鞭效應(yīng)的影響因素和影響程度。一般地，發(fā)給供應(yīng)商的訂貨量，其方差大于銷售給買方的（即需求扭曲），這種扭曲以放大的形式向供應(yīng)鏈的上游蔓延（方差變大）。若，說明回歸效果顯著；若，說明回歸效果不顯著[18]。（2）檢驗檢驗主要是利用統(tǒng)計學(xué)中的統(tǒng)計量，檢驗整個回歸方程的回歸顯著性的可靠性。③當時，說明與是部分相關(guān)，越接近1，與線性相關(guān)度越好。①當=0時，說明與完全不相關(guān)，所求回歸系數(shù)無效。模型顯著性檢驗（1）相關(guān)系數(shù)檢驗 相關(guān)系數(shù)的定義如下： ()顯然。記，稱為總離差平方和，其自由度為。這里。殘差平方和服從分布，于是，即知。我們根據(jù)最小二乘法的要求，令殘差平方和 ()最小二乘法的意義在于使達到最小?；貧w方程的確定，實質(zhì)上是要求出待定參數(shù),若,求出來了，回歸方程也就是唯一確定的。對式（）兩邊去數(shù)學(xué)期望，即： （） 記為 （）對（）取方差 （）實際上，都是真實存在的參數(shù)。 線性回歸方程介紹回歸方程的建立采用一元線性回歸分析，即在回歸分析中有兩個變量、, 其一元線性回歸方程可表述為： （）對于含有n組、變量的方程，其可表述為： （） 式中：,——回歸方程的參數(shù)； ——自變量； ——因變量； ——剩余殘差項或稱隨即擾動項?？梢钥紤]應(yīng)用一元回歸方程模型預(yù)測對象的發(fā)展變化規(guī)律，進而估計預(yù)測對象的未來變化趨勢。論文主要介紹各個節(jié)點企業(yè)之間需求信息共享時，訂貨提前期對牛鞭效應(yīng)的影響。檢驗指標主要有相關(guān)系數(shù)檢驗、t檢驗和F檢驗。因此，在運用回歸方程預(yù)測前必須對回歸方程和回歸系數(shù)進行顯著性檢驗。論文中收集的數(shù)據(jù)幾乎成線性相關(guān)關(guān)系，下面的分析就選擇一元線性回歸模型。（1）數(shù)學(xué)模型的選擇社會經(jīng)濟現(xiàn)象之間的相關(guān)關(guān)系雖然與確定的函數(shù)關(guān)系不同，但在大量的觀察下，仍可以用一些函數(shù)式表示它們之間的數(shù)學(xué)依存關(guān)系。在回歸分析預(yù)測中，把變量稱自變量，它是引起這一現(xiàn)象的原因。然而，現(xiàn)象之間是否存在著某些數(shù)量關(guān)系，必須在預(yù)測前依據(jù)一定的經(jīng)濟理論和實踐經(jīng)驗，對變量間進行分析，只有確定了現(xiàn)象間確實存在某種因果關(guān)系才能進行定量分析，而不是不加分析地將兩個或多個時間序列資料放在一起進行定量分析。在回歸分析預(yù)測過程中，我們一般應(yīng)關(guān)注以下幾個基本問題。通過建立變量之間的回歸方程，并將回歸方程作為預(yù)測模型，根據(jù)自變量在預(yù)測期的數(shù)量變化來預(yù)測因變量關(guān)系，大多表現(xiàn)為相關(guān)關(guān)系，因此，回歸分析預(yù)測法是一種重要的市場預(yù)測方法，當我們在對市場現(xiàn)象未來發(fā)展狀況和水平進行預(yù)測時，如果能將影響市場預(yù)測對象的主要因素找到，并且能夠取得其數(shù)量資料，就可以采用回歸分析預(yù)測法進行預(yù)測。通過供需雙方信息的經(jīng)常溝通，雙方都能夠及時了解對方的供需情況和能力，避免了短缺情況下的博弈行為和大量的囤積庫存現(xiàn)象的發(fā)生，從而降低了產(chǎn)生牛鞭效應(yīng)的機會。例如，供應(yīng)商如果信任零售商的定單和預(yù)測信息，他就可以省去預(yù)測環(huán)節(jié)，類似地，如果零售商信任供應(yīng)商的質(zhì)量和配送，他就可以減少收貨物時的計數(shù)和檢查環(huán)節(jié)?？s短提前期需要供需雙方的共同努力，也可以采用第三方物流，利用其專業(yè)化的服務(wù)來縮短提前期，減少運輸中的風(fēng)險[17]。根據(jù)沃爾瑪?shù)恼{(diào)查，如果提前26周進貨，需求預(yù)測誤差為40%；提前16周進貨，需求預(yù)測的誤差為20%；而在銷售時節(jié)開始時進貨，則需求預(yù)測誤差為10%。這既防止了需求變異的放大，又實現(xiàn)了風(fēng)險共擔(dān)，降低了整體庫存，有效地抑制了牛鞭效應(yīng)。采用供應(yīng)商管理庫存或聯(lián)合庫存的方式，合理協(xié)調(diào)與分擔(dān)庫存如果供應(yīng)商在掌握顧客真實需求信息的基礎(chǔ)之上，負責(zé)為零售商制定進貨計劃，就可以協(xié)調(diào)各個零售商的需求計劃，實現(xiàn)供應(yīng)鏈的整體最優(yōu)化，以最大程度地減小牛鞭效應(yīng)。在當今的供應(yīng)鏈中，制造商常常會為零售商提供退貨政策，這樣更使得零售商在貨物短缺的時候毫不顧慮地擴大自己的訂單。對訂貨進行分級管理當制造商生產(chǎn)的貨物不能滿足市場的需求時，制造商通常將實行貨物的配給政策，而零售商為了照顧到自己的商業(yè)利益，必然會夸大它的訂單，以期得到更多的貨物，導(dǎo)致短缺博弈現(xiàn)象的發(fā)生。穩(wěn)定價格制定相應(yīng)的價格策略，鼓勵零售商進行小批量定購并減少提前購買行為以減少牛鞭效應(yīng)。為了應(yīng)對零售商的訂單，供應(yīng)商勢必要維持一定的安全存貨，零售商的訂單的變異性越大，供應(yīng)商所要維持的安全存貨也就要越大。如果預(yù)測是基于信息共享來進行并可實現(xiàn)預(yù)測信息的共享，即由供應(yīng)鏈的上下游企業(yè)分享進行預(yù)測的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)并進行協(xié)作預(yù)測，則會進一步提高預(yù)測的準確性。提高預(yù)測的精確度零售商通常是根據(jù)已經(jīng)發(fā)生的需求信息來預(yù)測未來需求發(fā)生情況，因此，預(yù)測方法與預(yù)測技術(shù)的合理采用成為提高預(yù)測準確度的關(guān)鍵，這就需要綜合考慮歷史資料、定價、季節(jié)、促銷和銷售額等因素，實現(xiàn)多余預(yù)測方法的合理選擇和綜合使用。分銷商批發(fā)商零售商顧客信息集成中心制造商 供應(yīng)鏈中信息共享與集成示意圖在集成信息模式中，供應(yīng)鏈中的所有信息都實現(xiàn)了共享，這些信息反映的是供應(yīng)鏈內(nèi)外的原始信息，克服了供應(yīng)鏈信息級級傳送所導(dǎo)致的信息失真或延遲的弱點，減小了因此而產(chǎn)生的牛鞭效應(yīng)。供應(yīng)鏈成員之間通過Internet/EDI來實現(xiàn)實時交流和信息共享，減少和消除信息的不對稱性，準確把握下游的實際需求。為了控制和減輕牛鞭效應(yīng)，企業(yè)可以從牛鞭效應(yīng)的產(chǎn)生原因出發(fā)，對供應(yīng)鏈內(nèi)部組織間結(jié)構(gòu)及其相關(guān)過程加以必要的改進。 減小牛鞭效應(yīng)的措施由于牛鞭效應(yīng)是從下游客戶逐級向上游轉(zhuǎn)嫁風(fēng)險的結(jié)果，因而它會危害整個供應(yīng)鏈的運作，導(dǎo)致供應(yīng)鏈各個節(jié)點的總庫存量的增加，使生產(chǎn)、銷售流程常處于無序和失衡的狀態(tài)，從而增加了產(chǎn)品的成本和經(jīng)營風(fēng)險。牛鞭效應(yīng)及其引發(fā)的失調(diào)對供應(yīng)鏈的運營業(yè)績有較大的負面影響。給供應(yīng)鏈中每個節(jié)點企業(yè)的運營都帶來負面影響，從而損害了供應(yīng)鏈不同節(jié)點企業(yè)之間的關(guān)系，供應(yīng)鏈內(nèi)的每個節(jié)點企業(yè)都認為自己做得盡善盡美，而將這一責(zé)任歸咎于其他節(jié)點企業(yè)。由于牛鞭效應(yīng)增加了需求的變動性，與一般需求相比，公司及其供應(yīng)商的生產(chǎn)計劃更加難以安排，往往會出現(xiàn)當前生產(chǎn)能力和庫存不能滿足訂單需求的情況，從而導(dǎo)致供應(yīng)鏈內(nèi)公司及其供應(yīng)商的補給供貨期延長。勞動力的需求也存在類似的波動，為了應(yīng)付這種訂單的波動，供應(yīng)鏈的不同階段有不同的選擇，或者保有剩余勞動力，或者變動勞動力，但是無論是哪種選擇，都會增加勞動力總成本。由于牛鞭效應(yīng)的存在，運輸需求將會隨著時間的變化而劇烈波動。增加了供應(yīng)鏈的運輸成本和送貨與進貨相關(guān)的勞動力成本。牛鞭效應(yīng)引起的庫存增加，占用了企業(yè)資金。由于牛鞭效應(yīng)的存在，上游企業(yè)的訂單會在下游企業(yè)訂單的基礎(chǔ)上產(chǎn)生額外的波動，即使最終的顧客需求比較穩(wěn)定，零售商、批發(fā)商、制造商、供應(yīng)商的訂購量波動幅度也會逐級增大，這就增加了供應(yīng)鏈中需求的不確定性。但這兩種做法都會加大單位產(chǎn)品的生產(chǎn)成本。制造商通常以下游企業(yè)的訂單進行產(chǎn)品預(yù)測，設(shè)計生產(chǎn)能力，控制庫存以及安排生產(chǎn)時間。 牛鞭效應(yīng)的危害在供應(yīng)鏈中信息的扭曲向我們揭示了這樣一個問題，如果制造商僅僅以訂單來預(yù)測市場需求的話，那么它必將受到歪曲信息的誘導(dǎo)，從而導(dǎo)致不必要的原材料購買、過多的生產(chǎn)剩余、庫存的大量浪費，等等，進而降低了貨物和資金的周轉(zhuǎn)率，為在同樣生產(chǎn)成本下提高服務(wù)水準制造了種種困難，這也必然降低供應(yīng)鏈中各相關(guān)企業(yè)的整體競爭力，最終使每個供應(yīng)鏈的成員蒙受損失。從以上的分析和介紹中可以看出，牛鞭效應(yīng)是供應(yīng)鏈內(nèi)部參與者之間的戰(zhàn)略性行為相互影響的產(chǎn)物，而這些參與者所做出的各種決策都是其進行理性分析與判斷的結(jié)果，以追求自己的利益最大化。（4）訂貨提前期的加大需求的變動隨提前期的增長而增大，提前期越長，需求變動引起的訂貨量就越大。也就是說，由于缺少信息交流和共享，企業(yè)無法及時掌握下游的真正需求和上游的供貨能力，只好自行多儲貨物。（3）供銷企業(yè)之間缺少協(xié)作在經(jīng)營過程中，許多供銷企業(yè)之間常常缺乏有效的溝通。卻由零售商掌握和調(diào)度。（1）環(huán)境變異當政策、經(jīng)濟和社會等環(huán)境因素發(fā)生變化并且這種變化不確定時，企業(yè)應(yīng)對它的最主要的手段是持有高庫存，并且?guī)齑媪侩S著不確定性程度的提高而加大，但這種高庫存所代表的并不是真實的需求，因此也就引發(fā)了牛鞭效應(yīng)。當需求降溫或短缺結(jié)束后，大的訂貨量又突然消失，這就會使牛鞭效應(yīng)更加明顯。特別是在供應(yīng)商對滯銷產(chǎn)品采取回購策略時，這種訂單與實際需求的偏離程度將進一步擴大。由于零售商的這種隨銷售價格的變動而變動的訂單并不能反映其真實的需求，因此，導(dǎo)致牛鞭效應(yīng)也是必然的。在價格下降的時候，零售商通常會傾向于增加庫存量，使訂貨量遠遠大于實際的需求量，許多企業(yè)在某些時間提供促銷、數(shù)量折扣等銷售策略時，常會帶來這樣的結(jié)果。同時頻繁的訂貨也會增加供應(yīng)商的工作量和成本，供應(yīng)商也往往要求銷售商在一定數(shù)量或一定周期訂貨，此時銷售商為了盡早得到貨物或全額得到貨物，或者為備不時之需，往往會人為提高訂貨量，這樣，由于訂貨策略導(dǎo)致了“牛鞭效應(yīng)”。生產(chǎn)商為了保證批發(fā)商的需貨，雖然他明知其中有夸大成份，但他并不知道具體情況，于是他不得不至少按（1+B%）12000件投產(chǎn)，并且為了穩(wěn)妥起見，在考慮毀損、漏訂等情況后，他又加量生產(chǎn)，這樣一層一層地增加預(yù)訂量，導(dǎo)致“牛鞭效應(yīng)”。例如，在市場銷售活動中，假如零售商的歷史最高月銷量為1000件，但下月正逢重大節(jié)日，為了保證銷售不斷貨，他會在月最高銷量基礎(chǔ)上再追加A%，于是他向其上級批發(fā)商下訂單（1+A%）1000件。訂單從零售商開始，經(jīng)由分銷商、批發(fā)商、制造商等一級一級地向上傳送。下面我們將結(jié)合Lee的研究，介紹牛鞭效應(yīng)產(chǎn)生的這四種原因以及產(chǎn)生牛鞭效應(yīng)的其他幾個因素。1997年，Lee等發(fā)表在Management Science(1997a)和Sloan Management Review(1997b)上的兩篇論文從理論上較為清楚地解釋了牛鞭效應(yīng)產(chǎn)生的原因與影響因素。在經(jīng)濟生活中，因為一些企業(yè)出現(xiàn)了這種現(xiàn)象，導(dǎo)致整個國家的生產(chǎn)能力過?！?jīng)濟危機，即經(jīng)濟學(xué)家所說的“庫存加速器理論”。而對下游的銷售廠商而言，由于訂購數(shù)量遠遠偏離了實際的需求數(shù)量，其結(jié)果或者是產(chǎn)品大量積壓而形成超額的庫存費用，或者是無法供貨而造成客源流失和支付違約費用。這種信息扭曲如果在和企業(yè)制造過程中的不確定因素疊加在一起，將會導(dǎo)致巨大經(jīng)濟損失[14]。最下游的客戶端相當于鞭子的根部，而最上游的供應(yīng)商相當于鞭子的末梢部，在根部的一端只要有一個輕微的抖動，傳遞到末梢端就會出現(xiàn)很大的波動。牛鞭效應(yīng)是指供應(yīng)鏈上的一種需求變異放大現(xiàn)象，指供應(yīng)鏈上的信息流從最終客戶端向原始供應(yīng)商端傳遞時，由于無法有效地實現(xiàn)信息的共享，使得信息扭曲而逐級放大，導(dǎo)致了需求信息出現(xiàn)越來越大的波動。供應(yīng)鏈中每個節(jié)點企業(yè)的信息都有扭曲。其基本思想是：當供應(yīng)鏈上的各節(jié)點企業(yè)只根據(jù)來自其相鄰的下級企業(yè)的需求信息進行生產(chǎn)或者供應(yīng)決策時，需求信息的不真實性會沿著供應(yīng)鏈逆流而上產(chǎn)生逐級放大的現(xiàn)象。在英文中，“bullwhip”是指就是趕?；蛏谟玫拇侄L的鞭。供應(yīng)鏈管理就是要從系統(tǒng)的觀點出發(fā)，尋求改進服務(wù)、縮短時間、提高品質(zhì)與減少庫存、降低成本的均衡，從而實現(xiàn)系統(tǒng)的最優(yōu)化[13]。在供應(yīng)鏈系統(tǒng)的運行和管理中，以總成本最低、客戶服務(wù)最優(yōu)、產(chǎn)品或服務(wù)質(zhì)量最優(yōu)、響應(yīng)速度最優(yōu)為目標，而這些目標之間存在著一定的互相沖突。供應(yīng)鏈中各企業(yè)之間的關(guān)系