供应链交互作用对牛鞭效应的影响分析

考虑两平行供应链系统,建立了需求依赖于两种产品价格的需求函数模型,分析了平行供应链交互作用对牛鞭效应的影响。研究表明:(1)供应链交互作用可能增加或减弱牛鞭效应。(2)对于具有产品可替代性的两竞争型供应链系统,若产品价格交互敏感性不强,则较大协方差的引入可以抑制牛鞭效应。(3)对于具有产品互补性的两合作型供应链系统,若产品价格交互敏感性较强,则较小协方差的引入可以抑制牛鞭效应。     

服装供应链牛鞭效应仿真研究

根据系统动力学建模原理,构建了由S服装公司、直营店和加盟商组成的二级服装供应链系统动力学模型,通过改变模型中S公司的库存调整时间、库存覆盖周期以及运输延迟时间,观察系统模拟仿真运行结果中的订单波动、累计缺货变动情况,提出改善牛鞭效应和削弱累计缺货的措施.研究结果为S服装公司库存控制与优化提供了理论依据,对服装供应链库存控制亦有参考价值.     

牛鞭效应弱化与反牛鞭效应强化在完美信息下联合作用的博弈

在供应链运作过程中,同时存在牛鞭效应与反牛鞭效,若仅考虑到供应链的成本、需求偏差等问题,这种存在会因有限理性的驱使使得牛鞭效应弱化与反牛鞭效应强化.因此,认为供应链的上下游在周期内会表现出牛鞭效应弱化与反牛鞭效应强化的联合作用,联合作用使得单个企业达到低平均库存成本,也意味着供应链的整体库存最低且整体市场需求偏差最低,间接地、自动地从整体上消除牛鞭效应或反牛鞭效应,使得整条供应链不管是短期的还是长期来看是最佳的,若是长期,还会给供应链企业带来显著的战略优势.     

基于ES预测技术的煤炭供应链牛鞭效应抑制方法

考虑煤炭市场需求过程带有明显的季节性波动趋势的SARMA季节时间序列,并且运用指数平滑(ES)技术预测市场需求和Order-up-to库存策略确定订货量的简单两级季节性煤炭供应链牛鞭效应量化模型,通过数值算例,讨论了权值α、提前订货的备货期L、季节性自回归系数ρ、季节性移动平均系数θ、季节性循环周期s和预测展开次数m对煤炭供应链牛鞭效应的影响规律.结果表明:减少权值α、备货期L和季节性循环周期s,总是可以有效抑制煤炭供应链牛鞭效应,而减少季节性自回归系数ρ总体趋势上可以有效地抑制煤炭供应链牛鞭效应;与之相反,增大季节性移动平均系数θ和预测展开次数m,可以有效抑制煤炭供应链牛鞭效应.     

大规模风电并网的双供应源电力供应链牛鞭效应分析

中国当前的电力供应链除具有部分垄断特征外,还由于大规模风电并网使得电力供给也出现随机性,它与随机需求一起影响了供应链信息的准确传递,在电力供应链产生了牛鞭效应,但对这类问题的研究极少。本文在分析中国电力供应链特点的基础上,构建了由煤炭供应企业、发电厂(火力发电和风力发电)和用户组成的多级电力供应链模型,揭示了牛鞭效应在单/双供应源两种供应链类型下的变化。研究结果表明,大规模风电并网形成的双供应源电力供应链牛鞭效应较大且波动剧烈,尤其当下游用户需求较平稳时,供应链会出现牛鞭效应与反牛鞭效应共存现象,而预测技术的选择、风电场合理规划等有助于抑制牛鞭效应,保证电力安全并减小资源浪费。     

季节性供应链零售商补货策略研究——基于牛鞭效应视角

通过建立含有季节性自回归移动平均需求过程的供应链,零售商采用最小均方差预测技术预测提前期需求,分析(R,D)、(R,S)、(R,βS)、(R,γO)和(R,γO,βS)五种补货策略下的牛鞭效应.研究结果表明:(R,γO)补货策略是弱化牛鞭效应的最优补货策略,然而(R,γO)补货策略时出现了反牛鞭效应,无法保证供应链的安全供给.实践中当库存量调节系数和订货量调节系数较大时,(R,βS)补货策略能有效弱化牛鞭效应,当库存量调节系数和订货量调节系数较小时,(R,γO,βS)补货策略能有效弱化牛鞭效应;对于(R,βS)和(R,γO,βS)补货策略,牛鞭效应随着库存平滑系数的增大而增大;对于(R,γO)和(R,γO,βS)补货策略,牛鞭效应随着订货平滑系数的增大而增大;对于(R,S)、(R,βS)和(R,γO,βS)补货策略,牛鞭效应随着订货提前期的增大而增大;对于(R,γO)和(R,γO,βS)补货策略,牛鞭效应随着时刻t的增大而增大,但时刻t增大到一定程度时,牛鞭效应值基本不变.     

基于产品需求替代的两级供应链牛鞭效应分析

考虑两种产品需求替代下的自回归移动平均时间序列,零售商采用最小均方差技术预测市场需求,以订货点法确定订货量的两级供应链牛鞭效应量化模型,并对该模型牛鞭效应的大小及其影响因素进行理论分析和算例验证,研究表明:1)需求替代情形下牛鞭效应的表达式对有无需求替代的情况都适用;2)替代系数对被替代产品的牛鞭效应无影响,对替代产品的牛鞭效应有影响,并且替代系数同替代产品的牛鞭效应变化方向一致;3)需求替代情形下缩短提前期并不一定能减少替代和被替代产品的牛鞭效应.     

考虑牛鞭效应与反牛鞭效应联合作用在不完美信息下供应链决策者的合作博弈与演进

理性假设下,供应链运作过程中出现牛鞭效应也会出现反牛鞭效应,在考虑牛鞭效应与反牛鞭效应联合作用下分别构建二级供应链合作博弈模型与n级供应链合作博弈模型,得到Nash均衡策略,构建合作Nash均衡下供应链上订货模型,并通过数值算例验证订货模型及牛鞭效应特性与反牛鞭效应特性交替作用的最优化局势优于传统视角的消除牛鞭效应带来的供应链优化.研究表明:供应链上下游在周期内表现出牛鞭效应特性与反牛鞭效应特性的交替作用,会使得供应链整体上市场需求偏差减少、运作成本降低.贡献在于给出消除牛鞭效应的新思路,从整体上消除牛鞭效应或反牛鞭效应,使得整条供应链不管是短期的还是长期都是最优的,在长期还会给供应链企业带来显著的战略优势.     

供应链零售商预测技术研究—基于牛鞭效应的视角

一阶自回归(AR(1))序列模拟需求过程是传统文献采用的经典模型,然而上述文献关于需求过程参数(如需求自回归系数)对牛鞭效应的影响分析缺乏实践意义,为了更符合企业的实际决策过程,本文建立了需求依赖于价格、而以AR(1)序列模拟价格过程的需求函数模型,分析了最小均方差、移动平均和指数平滑预测下的牛鞭效应,确定了零售商的预测技术选择条件。研究表明:(1)产品市场规模不影响零售商预测技术的选择;(2)当产品价格敏感系数较小或价格自回归系数较小时,零售商应选择最小均方差预测技术;(3)当产品价格敏感系数和价格自回归系数均较大时,零售商应选择移动平均预测技术。     

基于学习效应的供应链信息共享研究

供应链中存在着广泛的信息共享,既包括上下游企业间的纵向性共享,也包括同层企业间的横向信息共享.以一个具有学习效应的供应链为研究对象,为研究信息共享对分散型供应链中零售商决策的影响,提出了一个具有横向信息共享的供应链模型.以Cournot博弈为研究手段,求解了零售商的均衡订货决策和信息共享策略.在此模型中,生产商为多个零售商提供类似的产品,每个零售商具有自己独立的终端市场.零售商面对单周期需求,该需求可以在本周期内满足或者在第二阶段延迟交货.由于学习效应的存在,第二阶段生产商的批发价格是第一阶段总订货量的减函数.零售商在观察到自身的需求之前,达成信息共享的协议.研究结果表明,当第一阶段的均衡订货数量低于需求时,零售商间无共享私有信息的动机,该结果和寡头模型信息共享的相关结果相反.除此之外,在一个总体需求稳定的市场中,信息共享的影响随着零售商数量的增加而递减.此结果对企业在不同市场情况下选择信息共享策略具有重要价值.     

订货批量对牛鞭效应的影响分析

对于一个采用连续检查(s,S)订货策略的两级供应链,本文运用Markov链理论,通过对正则平稳Markov链行为特征的分析发现,即使不考虑需求预测方法,供货短缺,提前期和价格波动等因素,仅仅零售商的订货批量就能够产生牛鞭效应.研究结果表明,在需求分布和订货批量的变化范围满足一些条件时,减小订货批量有助于减弱牛鞭效应,从而提高供应链的运作效率.     

历史订单信息对牛鞭效应的影响分析

客户需求信息的失真是导致牛鞭效应存在的原因,基于零售商的历史订单数据对其需求进行预测可以部分消除牛鞭效应。论文基于零售商-分销商二级供应链视角,分析了在零售商的需求为线性自回归模式的二级供应链中,分销商利用零售商历史订单数据和现有订单数据进行需求预测时自身库存成本的变更以及整个供应链的牛鞭效应的缓解程度。结果表明:分销商利用历史订单数据进行库存的决策可以显著地降低自己的平均库存和需求的波动,这种降低程度在零售商的订货提前期较大的情况下比较明显,但是零售商的需求预测相关系数对它影响不大。     

On the Bullwhip Avoidance Phase: The Synchronised Supply Chain

The aim of this paper is to analyse the operational response of a Synchronised Supply Chain (SSC). To do so, first a new mathematical model of a SSC is presented. An exhaustive Latin Square design of experiments is adopted in order to perform a boundary variation analysis of the main three parameters of the periodic review smoothing (S, R) order-up-to policy: i.e., lead time, demand smoothing forecasting factor, and proportional controller of the replenishment rule. The model is then evaluated under a variety of performance measures based on internal process benefits and customer benefits. The main results of the analysis are: (I) SSC responds to violent changes in demand by resolving bullwhip effect and by creating stability in inventories under different parameter settings and (II) in a SSC, long production–distribution lead times could significantly affect customer service level. Both results have important consequences for the design and operation of supply chains.     

三级供应链中信息共享的价值研究

通过建立模型研究三级供应链中信息共享的价值.研究建立简单的三级供应链模型,在Lee H L,So KC,Tang C S模型的基础上重点研究并量化了第三级即供应商共享需求信息所带来的价值,并对影响参数进行matlab仿真实验.研究表明信息共享可以降低供应商库存水平和期望费用,给供应商带来价值;供应商在制造商参与信息共享的条件下要比不参与时更优,制造商在三级供应链需求信息共享中地位至关重要.