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啤酒游戏实验报告(同名11273)

啤酒游戏

实

验

报

告

实验目的

（1）充分认识牛鞭效应的原理并深刻体会其对于供应链的影响。

（2）通过实训充分理解供应链管理的系统化思想。

（3）了解不同角色之间的互动关系，深刻认识信息沟通的必要性。

二、实验原理

1、牛鞭效应（Bullwhipeffect）指营销过程中的需求变异放大现象被通俗地称为“牛鞭效应”，是指供应链上的信息流从最终客户向原始供应商端传递时候，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。这是营销过程中的一种高风险现象，它直接加重了供应商的供应和库存风险，甚至扰乱生产商的计划安排与营销管理秩序，导致生产、供应、营销的混乱，解决“牛鞭效应”难题是企业正常的营销管理和良好的顾客服务的必要前提。

2、“牛鞭”效应产生的原因是需求信息在沿着供应链向上传递的过程中被不断曲解。企业的产品配送成为被零售商所夸大的订单的牺牲品；反过来它又进一步夸大了对供应商的订单。其基本思想是：当供应链上的各节点企业只根据来自其相邻的下级企业的需求信息进行生产或者供应决策时，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。试着想象客户手中拿着一根鞭子，同时购买心理不停的改变，鞭子也不停的跟着摆动，鞭子越长摆动的越大。解决长鞭效应最好的方法是将这个鞭子缩得越短越好，这样引起的变化也会很小。

8

多云

13

12

1

9

晴

18

12

6

10

晴

19

5

14

11

晴

23

8

15

12

多云

14

14

0

13

多云

13

13

0

14

阴

10

10

0

15

下雨

9

9

0

注明：作为消费者，每天都需要喝啤酒，影响我购买啤酒数量的因素也有很多，在本例中，我们只简单地选择了天气变化这个因素对于实验所造成的影响。

（2）相关量变化曲线

从上面的市场需求量曲线可知，啤酒市场需求的特征是：需求量总体上下波动较强，最高点的需求量达到32个，最少时只要10个，但是每个点之间的变化幅度并不是很大。

（3）心得体会

在本次试验中，我担当的是消费者的角色，主要的任务就是根据合理的变化因素，适时合理地调整自己每天的需求量，然后告诉零售商自己每个工作日的需求量，让她根据我的需求量来调整自己的库存，以做到既要满足我的需求量，同时尽量减少自己的库存成本，达到利润最大化。

影响每个工作日的需求量的因素有很多，比如天气情况、消费者身体状况、开party等等，而为了简便统一化，我们这里只选择了天气这个变化因素。即天晴的时候，我需要的啤酒就多，天阴或下雨的时候需要的酒就比较少一点。

作为消费者，和我直接接触的是一级的零售商。我的需求量变化幅度总体变化比较大，但每日变化量幅度波动却不是很大，从她为我供货的情况来看，虽然有7天能满足我的需求量，但是仍然有3天的缺货量达到十几个，由此可见，消费者的变化从零售商到制造商会产生多大的影响。

试验完成后，我深刻地体会到了“牛鞭效应”的威力有多大，一个小小的变化却能给制造商带来巨大的损失。由此可见，信息的有效传递以及合理的控制库存等等对于企业是多么的重要。

零售商——xx

实验数据

工作日

库存

出货量（件）

剩余量

进货量（件）

总收益(元)

总成本（元）

利润（元）

需求量

实际出货量

需求量

实际进货量

1

26

27

26

-1

26

20

1176

702

474

2

20

32

20

-12

28

25

903

899

4

3

25

25

25

0

18

18

1125

630

495

4

18

19

18

-1

14

14

810

492

318

5

14

16

14

-2

15

15

630

529

101

6

15

14

14

0

10

10

630

350

280

7

11

10

10

0

17

11

456

385

71

8

12

13

12

-1

15

12

543

422

121

9

12

18

12

-6

22

5

557

187

370

10

5

19

5

-14

21

8

238

308

-70

11

8

23

8

-15

17

15

362

555

-193

12

15

14

14

0

14

14

630

490

140

13

15

13

13

0

12

12

585

420

165

14

14

10

10

0

5

5

450

175

275

15

9