啤酒游戏实验报告.docx
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啤酒游戏实验报告
NANCHANGUNIVERSITY
啤酒游戏实验报告
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啤酒游戏实验报告
一、实验名称：
啤酒游戏。
二、实验目的、要求：
（一）目的：
掌握多级库存管理中的库存成本、库存控制的概念以及供应链一体化决策的思想，了解牛鞭效应的产生原因，知道信息共享、缩短订货提前期、及时配送等消除牛鞭效应的方法。
（二）要求：
（1）假设只经营一种产品：
啤酒。
啤酒由制造商生产出来，先卖给批发商，然后再由批发商卖给零售商，最后在零售商的店里卖给最终消费者。
现实的情况当然要复杂得多，但这里只是游戏，就只有零售商、批发商、啤酒制造商、游戏记账员（担任顾客）四个角色，4人组成游戏的一个小组。
按游戏规则完成游戏，并填制表格。
游戏成员之间不得互相透漏其客户需求。
（2）按游戏数据制作消费者、零售商、批发商的订购量曲线图及制造商的生产量曲线图。
（3）分析牛鞭效应现象产生的原因及可解决的办法。
（4）分析需求的随机性、延迟供应、在途时间等对订货决策和库存的影响。
（5）假定上下游之间可以交流信息，模拟得到实验结果，分析信息共享的作用。
（6）假定整条供应链决策者一起制定决策，以最大化供应链整条利润，模拟实验后分析集中式决策（以供应链总利润最大化为目标进行统一决策）和分散式决策（各成员以自身利润最大化为目标进行各自为政的决策）的优劣。
（7）提交实验报告。
四、实验道具：
点数在1到13之间的纸团13张；零售商、批发商、制造商的实验记录表各一张及实验结果数据汇总表一张，共四张；游戏规则表两张；铅笔若干。
五、实验内容和步骤：
游戏规则说明（略）
六、第一次实验过程记录和实验结果：
1、零售商表格
轮次
零售商（姓名：
）
顾客
延迟
现有
途
途
订货量
批发商延迟供货
需求
销售
库存
一
二
初始值
0
0
20
0
0
0
0
1
8
0
12
10
0
10
0
2
5
0
7
10
10
20
0
3
12
0
5
10
10
20
0
4
1
0
14
5
10
15
0
5
4
0
20
0
5
5
0
6
11
0
14
5
0
5
0
7
3
0
11
5
5
10
0
8
8
0
8
8
5
13
0
9
8
0
5
10
8
18
0
10
6
0
7
7
10
17
0
11
5
0
12
3
7
10
0
12
7
0
12
0
3
3
0
13
8
0
7
5
0
5
0
14
13
6
0
13
5
18
0
15
8
9
0
0
13
13
0
2、批发商表格
轮次
批发商（姓名:
）
零售商
延迟
现有
途
途
订货量
制造商延迟供货
需求
销售
库存
一
二
初始值
0
0
30
0
0
0
0
1
10
0
20
15
0
15
0
2
10
0
10
8
15
23
0
3
10
0
15
10
8
18
0
4
5
0
18
2
10
12
0
5
0
0
28
0
2
2
0
6
5
0
25
0
0
0
0
7
5
0
20
0
0
0
0
8
8
0
12
5
0
5
0
9
10
0
2
20
5
25
0
10
7
0
0
7
20
27
0
11
3
0
17
0
7
7
0
12
0
0
24
0
0
0
0
13
5
0
19
0
0
0
0
14
13
0
14
4
0
4
0
15
0
0
1
0
4
4
0
3、生产商表格
轮次
生产商（姓名：
）
批发商
延迟
现有
生产
生产
生产商生产量
外包
需求
销售
库存
一
二
初始值
0
0
40
0
0
0
0
1
15
0
25
30
0
30
0
2
8
0
17
10
30
40
0
3
10
0
37
30
10
40
0
4
2
0
45
0
30
30
0
5
0
0
75
0
0
0
0
6
0
0
75
0
0
0
0
7
5
0
70
0
0
0
0
8
20
0
50
0
0
0
0
9
7
0
43
0
0
0
0
10
0
0
43
0
0
0
0
11
0
0
43
0
0
0
0
12
0
0
43
0
0
0
0
13
4
0
39
0
0
0
0
14
0
0
39
0
0
0
0
15
0
0
39
0
0
0
0
4、利润汇总表
角色
延迟销售
延迟销售赔偿金额
订单次数
订单成本
总计库存
总计库存成本
总订货量
销售总成本
销售总量
销售额
毛利润
净利润
零售商
15
1.5
12
12
13
0.65
107
267.5
98
343
65.75
51.6
批发商
0
0
8
16
5
0.2
91
136.5
91
227.5
89.75
73.55
生产商
0
0
3
9
39
0.78
71
63.9
71
106.5
36.75
26.97
供应链总利润=51.6+73.55+26.97=152.12
7、第一次实验总结：
1、牛鞭效应
（一）牛鞭效应分析
根据实验数据我们制作了以下图表进行分析
从以上图表可看出从消费者到制造商这一过程中需求的变异程度不断放大，牛鞭效应明显。
（二）牛鞭效应产生的原因
在实验中组员之间严格按照游戏规则不与上一层商家交流信息，需求信息不能实现共享、信息透明度不够，这是产生牛鞭效应的最主要原因。
同理在现实经济生活中产生牛鞭效应是因为供应链上的信息流从最终客户向原始供应商端传递时候，无法有效地实现信息的共享，从而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。
但是经济生活中导致牛鞭效应的原因不仅于此，它更加多元化。
牛鞭效应产生的原因主要是需求扭曲而造成，而造成需求扭曲主要有以下几个方面的原因：
1、供货时间
供货反应的时间是产生牛鞭效应最重要的原因之一。
供货反应时间与需求的扭曲主要反映在安全库存上。
供货时间是下级企业向上级供应商订货后，货物送达之前的时间。
如在这段时间内下级企业接到意外客户的订单，就可能出现缺货，为快速满足客户的需要就会增加这种货物的库存量，即安全库存。
安全库存的目的是为了满足供货时间内发生的需求变化。
需求变化越大，要求的安全库存就越多，供应时间越长，要求的安全库存也越多。
为了满足市场的需求，下级企业向上级供应商加大订货量。
安全库存会沿着供应链向上，在各级供应商那里不断累积，这就是造成需求扭曲的主要原因之一。
2、预测误差
预测误差是由于需求的随机性造成的。
需求预测误差是指当供应链的成员利用其直接的下游订货数据作为市场需求信息和依据时，就会产生需求放大。
通过研究发现，零售商往往根据历史销售量及现实销售情况进行预测，确定一个较客观的订货量。
为了保证这个订货量能及时可得，并且能够适应顾客需求的变化，通常会将预测订货量进行一定数量放大后向批发商订货。
批发商由于同样的原因，也会在汇总零售商订货量的基础上再进行一定数量的放大向销售中心订货。
因此，虽然顾客需求量并没有大的波动，但经零售商和批发商的层层放大，供应商特别是越往供应链上游的供应商的订货偏差就越来越大。
如零售商正常的最高月销量是100台电视机，如临节假日，可能销售量会增加，为保证不断货，他会在月最高销售量的基础上加10%，于是他向上级供应商上订单是100（1+10%）台，如上级批发商总汇该地区的零售商的订货量后为1000台，他为保证零售商的需求，在1000台的基础上又增加5%向生产商订货，于是他向生产商下的订单是1000（1+5%）台。
生产商为了保证批发商的需要，虽然他明知其中有夸大成分，但由于他不知实际需求情况，于是不得不按1000（1+5%）台生产，并且在考虑到货损等情况，又加量生产，这样一层一层地增加预订量，引起了需求的扭曲，导致理了牛鞭效应。
3、恐慌性购买
当产品供不应求的情况下，通常是供应商按订货量的比例分配，订货量大的客户相对多分配一些，订货量小的客户少分配一点，此时零售商或客户为了得到更大份额的配给量，一般会加大订货量。
如果每个客户都这样做，供应商从客户订单获得需求信息将会被夸大。
这种短缺情况下的恐慌性购买会导致需求信息的扭曲，由此可见，恐慌性购买也是产生“牛鞭效应”的一个原因。
4、订货策略不同
在供应链中，各企业都会向上游企业订货，一般情况下，销售商在考虑库存和运费的基础上，不会来一个订单就向上级供应商订货一次，而是在一个周期式汇总到一定数量后再向供应商订货。
为减少订货频率，降低成本，销售商会在汇总的数量上加量订货。
同时供应商为减少频繁订货的工作量和成本，也会要求销售商订货量在一定数量以上，或在一定的时间内订货。
这时销售商为及时得到货物或为急需之用，往往人为提高订货量，这样的订货策略导致了“牛鞭效应”。
5、供应链的多层次性
由于在供应链的各个层次，经营者都会设置安全库存，多层的累积，乃至同一层次中多个仓库库存的累加都会导致整个供应链系统库存产品量的数倍增加，进而导致企业对市场波动的反映速度减缓，再促使企业提高为客户服务的水准，尤其是现货供应水平和提高安全库存，形成“牛鞭效应”。
6、信息沟通不顺畅
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，只好自行多储备货物。
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。
通过以上的分析，我们可以发现“牛鞭效应”产生的根本原因在于供应链中上、下游企业间缺乏沟通和信任机制，而每一个企业又都是理性人，有各自的利益，由此造成需求资讯在传递过程中不断地被扭曲。
2、需求随机性，延迟供应，在途时间影响（详见牛鞭效应产生的原因1,2.）
8、第二次实验过程记录和实验结果（信息可以交流）：
1、零售商表格
轮次
零售商（姓名：
）
顾客
延迟
现有
途
途
订货量
批发商延迟供货
需求
销售
库存
一
二
初始值
0
0
20
0
0
0
0
1
13
0
7
5
0
5
0
2
7
0
0
10
5
15
0
3
7
0
8
10
10
20
0
4
11
0
7
15
10
25
0
5
9
0
8
5
15
20
0
6
12
0
11
15
5
20
0
7
8
0
8
5
15
20
0
8
13
0
10
30
5
35
0
9
13
0
2
5
30
35
0
10
11
0
21
10
5
15
0
11
12
0
14
10
10
20
0
12
8
0
16
8
10
18
0
13
9
0
17
0
8
8
0
14
10
0
15
0
0
0
0
15
12
0
3
0
0
0
0
2、批发商表格
轮次
批发商（姓名：
）
零售商
延迟
现有
途
途
订货量
制造商延迟供货
需求
销售
库存
一
二
初始值
0
0
30
0
0
0
0
1
15
0
15
20
0
20
0
2
10
0
5
20
20
40
0
3
10
0
15
15
20
35
0
4
15
0
20
15
15
30
0
5
5
0
30
0
15
15
0
6
15
0
30
10
0
10
0
7
5
0
25
0
10
10
0
8
30
0
5
35
0
35
0
9
5
0
0
20
35
55
0
10
10
0
25
10
20
30
0
11
10
0
35
0
10
10
0
12
8
0
37
0
0
0
0
13
0
0
37
0
0
0
0
14
0
0
37
0
0
0
0
15
0
0
37
0
0
0
0
3、生产商表格
轮次
生产商（姓名：
）
批发商
延迟
现有
生产
生产
生产商生产量
外包
需求
销售
库存
一
二
初始值
0
0
40
0
0
0
0
1
20
0
20
30
0
30
0
2
20
0
0
30
30
60
0
3
15
0
15
30
30
60
0
4
15
0
30
30
30
60
0
5
0
0
60
0
30
30
0
6
10
0
80
0
0
0
0
7
0
0
80
0
0
0
0
8
35
0
45
0
0
0
0
9
20
0
45
0
0
0
0
10
10
0
25
0
0
0
0
11
0
0
15
0
0
0
0
12
0
0
15
0
0
0
0
13
0
0
15
0
0
0
0
14
0
0
15
0
0
0
0
15
0
0
15
0
0
0
0
4、利润汇总表
角色
延迟销售
延迟销售赔偿金额
订单次数
订单成本
总计库存
总计库存成本
总订货量
销售总成本
销售总量
销售额
毛利润
净利润
零售商
0
0
12
12
3
0.15
155
387.5
155
542.5
152.75
140.6
批发商
0
0
8
16
37
1.48
138
207
138
345
128.75
111.27
生产商
0
0
3
9
15
0.3
145
130.5
145
217.5
84.75
75.45
供应链总利润=140.6+111.27+75.45=327.32
9、第二次实验总结：
1、信息分析的作用
由于参与游戏的人少，所以将上下游信息沟通和整体供应链决策者一期制定决策合并为同一个实验。
通过比较两次实验结果可以发现信息交流下的实验，供应链的总利润变大，各级分销商的利润也变大了，虽然考虑到第二次实验的顾客需求较第一次有所增加，利润并不是相较于订货量同比增长，而是有了较大幅度的提高，由此可以说明，信息交流可以在一定程度上减小牛鞭效应。
2、集中式决策和分散式决策的优劣
集中式决策优势：
可以提高供应链的利润以及各级分销商的利润。
集中式决策劣势：
在现实生活中很难做到，在做决策之前要花大量的时间讨论和分析，现实可行性不大。
分散式决策优势：
决策快速，节省时间。
分散式决策劣势：
为追求自身利润最大化往往会损坏他人的利益，最后导致整条供应链的利润大幅下降。
10、游戏策略说明（详见各销售商的记录表）
11、游戏总结
1、啤酒游戏是一个看似简单但暗藏玄机的游戏，在每次的游戏过程中都会出现或多或少的记录混乱以及沟通障碍等，这源于我们对规则的理解不透彻。
2、游戏的轮数以及顾客需求的限定都对游戏结果有着较大的影响，这些因素的影响还可以继续进行更进一步的讨论研究。
3、在游戏过程中，各成员能够相互配合，为实现整体利润最大化或自身利润最大化而积极讨论。
十二、游戏收获
通过这几次的啤酒游戏，我们不仅学习了相关理论，感受了企业的运行机制，体会了牛鞭效应会带来的影响，还明白了团队合作与信息沟通的重要性，受益匪浅。
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