啤酒实验批发商总结 文档
批发商游戏总结
参数设置：LT=2,ss=6，Θ=0.6，订货量=（1-Θ）*本期需求量+Θ*下期需求预测量本期成本=2*累计欠货量+库存
游戏过程分析
在订货时我们是在零售商的订货量的基础上适量的调整，然后进行订货，而且刚开始大家的订货量都比较保守，基本在分销商的库存能力范围内，因此分销商对我们的欠货量比较少。加上前期的库存，我们没有对零售商产生欠货，所以总费用比较低。20周以后我们对零售商的欠货开始快速增加，分销商对我们的欠货量在22周以后迅速增加，这是因为我们的订货还是以零售商的订货为依据，所以我们在中期这段时间的订货量直接影响到分销商商在22周以后制造商给我们的发货量，造成我们成本成倍增加。
4540353025201*1050135791113151719212325272931333537本期需求量本期订货量图1-1
游戏结果分析
7060504030201*014710131619222528313437
图1-2
累计欠货量分销商累计欠货量本期总费用201*50100500135791113151719212325272931333537本期总费用图1-3
从图1-3中可以看出，我们的成本在20周以前控制在较低的水平，20周后快速增加。而费用是由库存和累计欠货量共同决定的，从图1-2中可以看出我们在20周以后对零售商的累计欠货量猛增，致使费用成倍增加。
本次试验经验和教训：
一、库存失衡
作为批发商，我们总是想让库存的成本最低，以至于设的安全库存过低（6箱）。这是我们在这次实验中最大的失误。其实我们可以根据EOQ模型来计算最佳的订货数量并计算出安全的库存水平。并且由于库存的成本远小于欠货的成本，在实际操作中我们可以适当加大安全库存以避免个别零售商的激进订货而导致我们缺货的出现。二、市场预测失误
在实验过程进行中，总是会考虑到啤酒的市场需求会下滑，零售商会减少订货量，导致向制造商订货过于保守，同时没有从整体的角度来分析市场需求。当我们从分销商发给我们的货量情况判断出我们会对零售商发生欠货提高订货量时，，由于发货的延迟性，难以扭转实验后期成本增加的趋势。三、客观原因
时间滞延、资讯不足。被动的等待一个分销商发货，而没有其他选择。
游戏体会
在此次实验中我们有做的好的地方也有很多不足之处，其中没有利用科学的库存管理和订货方法是我们最大的不足。通过这次实验，我们认为在真实的市场中，供应链中的任何一个环节都应该进行有效的沟通和协作，实现信息共享，系统的角度看待每一个环节，尽量达到整体利润最大化，尽管解决“牛鞭效应”方法比较复杂，但通过采取科学的管理方法（库存、订货、规避短缺情况下的博弈行为等）和应用一些分析工具，还是可以减少“牛鞭效应”所带来的经济损失。
扩展阅读：啤酒游戏实验 制造商的感想
制造商做为供应链的一员，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，扩大生产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销售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。这样就产生了“牛鞭效应”现象。解决“牛鞭效应”的方法
从供应商的角度看，“牛鞭效应”是供应链上的各层级销售商（总经销商、批发商、零售商）转嫁风险和进行投机的结果，它会导致生产无序，库存增加，成本加重，通路阻塞，市场混乱，风险增大，因此妥善解决就能规避风险，减量增效。一般来说，订货提前期越短，订量越准确，因此鼓励缩短订货期是破解“牛鞭效应”的一个好办法。通过应用现代信息系统可以及时获得销售信息和货物流动情况，同时通过多频度小数量联合送货方式，实现实需型订货，从而使需求预测的误差进一步降低。
使用外包服务，如第三方物流也可以缩短提前期和使小批订货实现规模经营，这样销售商就无须从同一个供应商那里一次性大批订货。虽然这样会增加额外的处理费用和管理费用，但只要所节省的费用比额外的费用大，这种方法还是值得应用的。
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