供应链上的牛鞭效应的产生和消除方法

2009-04-23 17:113340

     在供应链上,常常存在着如预测不准确、需求不明确,供给不稳定,企业间合作性与协调性差、造成了供应缺乏,生产与运 输作业不均衡、库存居高不下,成本过高等现象。引起这些问题的根源有许多,但主要原因之一是牛鞭效应(Bullwhip Effect)。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。牛鞭效应的示意 图如下图所示。

     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,通过管住关键销售商和重要销售商来减少变异概率;

     5.合理分担库存。供应商、分销商和零售商采用联合库存的方式合理地分担库存,一旦某处出现库存短缺,可立即从其他地点调拨转运来保证供货。这既防止了需求变异的放大,又现了共担风险,降低了整体库存,有效地抑制了牛鞭效应;

     6.缩短提前期。一般来说,订货提前期越短,订量越准确。根据沃尔玛的调查,如果提前26周进货,需求预测误差为40%;提前16周进货,需求预测的误差为20%,而在销售时节开始时进货,则需求预测的误差为10%。因此,缩短提前期能够显著地减小牛鞭效应;

     7.采用业务外包。外包服务也可以抑制牛鞭效应,例如,采用第三方物流策略机可以缩短提前期和实现小批量订货,无须再向一个供应商一次性大批订货,又减少了运输风险;

     8.建立伙伴关系。通过实施供应链战略伙伴关系可以消除牛鞭效应。供需双方在战略联盟中相互信任,公开业务数据,共享信息和业务集成。这样,相互都了解对方的供需情况和能力,避免了短缺情况下的博弈行为,从而降低了产生牛鞭效应的机会。

     三、信息技术是否能够消除牛鞭效应?

     总体来说,信息技术是可用消除牛鞭效应的,如在企业内部采用ERP和APS系统,在企业间采用供应链管理SCM系统,运用Internet/EDI技 术,开展电子商务,对各信息系统进行集成,实现企业间的业务数据集成和信息共享,应用供应链协同技术使供应链上下游企业间业务流程的整合,共同协作开展业 务,都能有效地消除牛鞭效应。

     例如:

     ①采用SCM系统中的联合预测、协同计划、预测与补货CPFR、供应商管理库存库存VMI和JIT II等技术,就能实时地获得下游的真实需求信息,及时准确地进行订货,消除预测不准和批量订货等造成的牛鞭效应;

     ②采用Internet/EDI、电子商务和企业应用集成EAI等技术,能实现业务信息的及时传递与共享、上下游间业务过程的整合与紧密衔接,能有效消除由价格补货、环境变异和短缺博弈等造成的牛鞭效应;

     ③运用供应链协同、分销商一体化DI和VIM等技术,能够减少库存失衡和企业间实现库存共享与转运调拨,使它们无需再各自持有高额库存;④运用APS 管理系统、第三方物流3PL和第四方物流4PL技术,通过计划的优化与准确性或业务外包来缩短采购的提前期,消除牛鞭效应;等等。由此可见,信息技术对消 除牛鞭效应起到了不可替代的作用。

     然而,任何先进的系统都是按照人的指令去运行的,任何先进的技术也是为人服务的,如果没有正确的方针策略,只有先进的技术和系统,也无法真正消除牛鞭 效应。因此,消除牛鞭效应最重要的因素是上下游企的业间建立紧密的伙伴关系,只有在供需双方相互信任,利益共享和风险共担的基础上,才能公开各自的业务数 据,共享信息和业务过程,也只有在企业达成这种伙伴关系的前提下,利用先进的信息技术和信息管理系统,才能有效地解决各种因素的影响,真正地消除牛鞭效 应。

     这里,我们再给出一个利用信息管理技术来消除牛鞭效应的实例。雀巢公司与家乐福公司在确立了亲密伙伴关系的基础上,采用各种信息技术,由雀巢为家乐福 管理它所生产产品的库存(供应商管理库存VMI,Vender Management Inventory)。雀巢为此专门引进了一套VMI信息管理系统,家乐福也及时为雀巢提供其产品销售的POS数据和库存情况,通过集成双方的管理信息系 统,经由Internet/EDI交换信息,就能及时掌握客户的真实需求。为此,家乐福的订货业务情况为:每天9:30以前,家乐福把货物售出与现有库存 的信息用电子形式传送给雀巢公司;在9:30-10:30,雀巢公司将收到的数据合并至供应链管理SCM系统中,并产生预估的订货需求,系统将此需求量传 输到后端的APS/ERP系统中,依实际库存量计算出可行的订货量,产生建议订单;在10:30,雀巢公司再将该建议订单用电子形式传送给家乐福;然后在 10:3011:00,家乐福公司确认订单并对数量与产品项目进行必要的修改之后回传至雀巢公司;最后在11:00-11:30:,雀巢公司依照确认后的 订单进行拣货与出货,并按照订单规定的时间交货。这样,由于及时地共享了信息,上游供应商对下游客户的需求了如指掌,无需再放大订货量,有效地消除了牛鞭 效应。
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