最优需求预测下预测与处理过程中的牛鞭效应

研究了在AR(1)市场需求模式下,生产商与零售商所组成的供应链系统中,当零售商采取不同预测技术时,在信息预测,处理及传递过程中产生的牛鞭效应问题.证明当存在订货提前期时,零售商采用移动平均法及一次指数平滑法预测会导致在需求预测,信息处理及传递过程中产生牛鞭效应;而采用最优预测仅在需求相关性很强时存在有限值的牛鞭效应.并对二级供应链进行拓展,证明在信息传递过程中,非最优预测将导致上游需求模式复杂化,牛鞭效应逐级递增,而最优预测可使上游需求模式简化,遏制误差的传递.     

基于不同预测技术的供应链牛鞭效应分析

以H.L.Lee提出的消费需求AR(1)自相关模型为基础,在假定采用订货点库存策略的前提下,分别推导出了零售商采用移动平均法、一次指数平滑法预测及均方误差优化预测市场需求时,生产商所面对的需求波动,建立三种需求预测技术对一个两级供应链牛鞭效应影响的量化模型及仿真模型并进行了验证,分析了不同预测技术对供应链牛鞭效应的影响及适用范围.     

考虑补货策略的供需驱动链牛鞭效应分析

通过建立含有供需驱动的供应链,采用最小均方差法预测提前期需求,分析库存平滑补货策略、订货平滑补货策略以及一般线性补货策略下的供应链牛鞭效应。研究结果表明:订货平滑补货策略是弱化牛鞭效应的最优补货策略;对于库存平滑补货策略和一般线性补货策略而言,当库存平滑系数较小或零售商订货提前期较小抑或产品价格调节系数较大时,采用一般线性补货策略能显著抑制牛鞭效应;当零售商订货提前期较大时,采用库存平滑补货策略更能有效缓解牛鞭效应;在同等程度的产品需求与供给波动下,选择一般线性补货策略更有利于牛鞭效应的减小。     

ARMA(1,1)需求条件下需求信息延迟对两级供应链牛鞭效应和平均成本的影响

为了分析需求信息延迟对供应链绩效的影响,考虑由一个零售商和一个制造商所组成的两级供应链,顾客需求满足ARMA(1,1)过程。首先从理论上建立需求信息不延迟与需求信息延迟时零售商和制造商订单量波动程度的定量描述模型,通过两种情形下的比较分析得出:当需求自回归系数为正数时,需求信息延迟将减小牛鞭效应,当需求自回归系数为负数时,需求信息延迟将提高牛鞭效应;其次运用仿真方法对需求信息延迟与需求信息不延迟时制造商和零售商的平均成本进行了比较分析,同样得出:当需求自回归系数为正数时,需求信息延迟将降低制造商和零售商的平均成本,而需求自回归系数为负数时,需求信息延迟将提高制造商和零售商的平均成本。     

基于零售商与消费者预测行为的牛鞭效应

考虑一个供应商和一个零售商组成的两级供应链,零售商运用移动平均和指数平滑技术预测提前期需求,分析价格波动下消费者的价格预测行为对牛鞭效应的影响。分析表明:①零售商平滑的需求预测有助于减小牛鞭效应;②消费者的价格预测行为有助于减小牛鞭效应,一方面,消费者越关注历史价格的波动,越有助于减小牛鞭效应;另一方面,消费者观察到更长期的历史价格可以进一步减小牛鞭效应。比较了两种预测技术下的牛鞭效应,同以往学者研究结论不同,移动平均预测下的结果可能比指数平滑预测下的结果显著。     

供应链上相关信息的共享激励及共享价值分配

研究由一个制造商与N个零售商构成的供应链系统上,零售商之间的不确定需求信息相关,制造商能够和部分零售商共享不确定需求信息,从而影响系统成员的决策,以及由信息共享所产生价值的分配.研究发现,首先,不确定性需求函数分布过程与订单过程存在必然的联系;其次,通过与零售商共享信息,制造商能够降低订单不确定性波动的大小,从而缓解系统上的牛鞭效应;并且,降低的幅度与需求相关性系数、参与共享零售商的个数、不确定性需求函数分布过程相关;最后,采用合作博弈中的夏普利值方式分配信息共享价值时,制造商和零售商都有激励增加共享信息的零售商个数.     

基于系统动力学的闭环供应链中回收商行为

以系统动力学方法构建由制造商、零售商和第三方回收商组成的三级闭环供应链模型,考虑影响回收商行为的环境政策指数及回收延迟,并运用Vensim软件进行仿真实验。通过计算各级成员订货率的牛鞭效应,研究回收商行为对整个闭环供应链产生的影响。研究表明:(1)环境政策指数越大,即回收商回收比例越大,对正向供应链零售商订货率牛鞭效应的减弱效果越好,但会越发加强逆向供应链牛鞭效应;(2)回收商回收延迟越小,对正向供应链牛鞭效应的减弱效果越好;回收延迟增大,可以减弱逆向供应链牛鞭效应;(3)环境政策指数较回收延迟对各级成员订货率牛鞭效应的影响更显著。     

动态需求下集群式供应链牛鞭效应的H∞控制

在动态需求环境下,考察一供应链的零售商的库存补充渠道来自于其它多供应链的零售商,将跨链间库存合作与时变鲁棒控制系统相结合,建立了多级集群式供应链跨链间库存合作下的库存模型和牛鞭效应量化方法,用鲁棒控制理论来寻求“最差”需求下的最优订货。通过对比仿真实验表明,实施H∞控制和跨链间紧急库存补充策略可以有效减小库存以及生产（或订货）波动,达到抑制牛鞭效应的目的,同时可以大大减小订货间隔期,并提高市场响应能力和客户服务水平。     

供应链中牛鞭效应的分形特征研究

将牛鞭效应的形成过程描述成系统内部的非线性机制,并应用非线性理论对牛鞭效应的产生机理进行了深入研究.研究结果表明,牛鞭效应与“蝴蝶效应”具有同样的自激放大机制.在受到零售商需求信息处理偏差的扰动下,供应商的订货决策会自激放大这些扰动.同时,制造商的周期性低价促销,也会使零售商的订货决策随产品价格的波动而自激放大产品需求,形成牛鞭效应.这种需求变异放大现象的外在表现则是系统对初始值敏感依赖的非线性机制作用下出现的系统自相似结构.为此,本文采用G-P算法计算得到需求信息处理和价格波动下牛鞭效应的关联维数.结果表明,需求信息处理和价格波动下牛鞭效应具有分形特征.     

供应链中分配机制对牛鞭效应的影响研究

在1个供应商和n个零售商组成的供应链体系中，当零售商的订货量超过供应商的生产能力时，供应商要选择一种分配机制来分配有限的产品，研究由于这种分配机制制造成的牛鞭效应问题，分析了几种分配机制并根据它们是否产生牛鞭效应而将它们划分为两大类-“鼓励-响应”直接机制和“激励-扩大”机制，证明和量化了“激励-扩大”机制中的线性分配机制对牛鞭效应的放大作用。