摘要： 本文以汽车制造业中的零件配送为研究对象，针对供应链中的牛鞭效应，利用系统动力学的方法建模和仿真。研究表明，时间和市场需求信息对供应链的运作有显著影响。在单链和多链模型中，通过对有无需求信息共享、如何共享需求信息进行研究和对比，结果表明，信息的失真会加大供应链中的牛鞭效应，而只共享市场需求信息则有利于供应链的运作。
Abstract： This paper studies the parts distribution of the automobile industry. Aimed at the bull-whip effect of the supply chain， the model and simulation are carried out by the method of system dynamics. The study shows that the information of time and the market demand has a significant impact on the processing of the supply chain. In the single and multiple supply chain models， through comparing and studying the information sharing and how to share the demand information， the result shows that the distortion would exacerbate the bull-whip effect of the supply chain， but the sharing of the market demand information would be beneficial to the operation of the supply chain.
关键词： 供应链;牛鞭效应;信息共享;系统动力学;仿真;Vensim
Key words： supply chain;bullwhip effect;information sharing;system dynamics;simulation;Vensim
0 引言
信息流作为实现供应链管理的基础，直接影响上游企业的生产、运输和库存控制，从而影响到整个供应链的运行。供应链围绕着核心企业，通过对物流、资金流和信息流的控制进行运作，但时间延迟、货物紧缺、信息失真等现象可能会导致供应链的运作。
当供应商只根据销售商的需求信息做供应决策时，信息的失真性会产生牛鞭效应。企业合作中，信息共享是解决供应链中信息扭曲的有效途径，下游企业的信息价值远超过上游企业的信息价值，信息共享对供应链成员安排生产作业及库存配送计划具有指导性，它可以减少订货时间和牛鞭效应，提高物流管理效率和预测的精确性[1]，数据表明，共享信息使库存成本降低了8%-19%[2]，使供应链的平均成本降低了1.8%[3]，使供应链的总成本降低2.2%，最大的能达12.1%[4]。减少信息沿供应链垂直方向的扭曲，减轻牛鞭效应所带来的影响，从而改善库存水平。
本文以汽车制造业中零配件配送为研究对象，结合供应链原理，构建五级供应链模型，运用系统动力学方法进行仿真，研究影响牛鞭效应的相关因素及信息共享对牛鞭效应的影响，为解决实际供应链运作中遇到的牛鞭效应、库存管理等问题提供参考。
1 模型的假设及建立
1.1 模型的假设 本文假设：零配件配送中，供应链中的成员采用库存补充策略进行订货或生产，并根据需求量和实际库存量调整订货或下达生产计划，以满足销售或订单需求，并且使库存量维持在目标水平。对供应链中的参数设定如下：生产率Pi，发货率Di，销售率Si，生产需求率PRi;采购需求PDi，订货量OQi，库存Qi，期望库存EQi;生产延迟时间PDTi，发货延迟时间DDTi，销售预测SFi，库存调整时间QATi，移动平均时间MATi，期望库存覆盖时间EQCTi。其中，i=s，p，m，d，r，分别代表上游供应商、供应商、核心企业、批发商、分销商和零售商。本文在刘秋生[5]等的二阶供应链模型基础上进行研究和扩展，模型如图1所示。
1.2 模型的建立 对模型中的参数假设如下：初始客户需求率为每周800件，从第5周开始客户需求范围为（950，1050），均值为每周1000件、方差为10，各节点初始库存量和期望库存量均为3000件。期望库存覆盖时间、库存调整时间和销售预测所需的移动平均时期数分别为3周、4周、6周，相邻成员之间的生产延迟时间和发货延迟时间均为3周，各成员与相关参数之间的关系用DYNAMO方程表示，以下是与核心企业相关的方程式：
Dd=SMOOTH3（OQr，DDTd），unit/week（1）
Qm=INTEG（Dp-Dm，EQCTm×1000），unit（2）
EQm=EQCTm×SFm，unit（3）
PRm=MAX（0，SFm+（EQm-Qm）/QATm），unit/week（4）
OQm=MAX（0，PRm），unit/week（5）
SFm=SMOOTH（Dm，MATm），unit/week（6）
其他成员的DYNAMO方程与核心企业的类似，不再展开。
1.3 结果分析 以步长为1周、时长为200周进行仿真，供应链中各成员的订单水平如图2所示。
从图中可知，供应链中各成员的订单量存在牛鞭效应，且上游成员较为显著，零售商的订货水平最接近市场销售率水平。仿真200周后，上游成员至下游成员的订货量均值分别为：999件、1011件、1017件、1007件、1001件、995件，供应链下游成员到上游成员的信息延迟及其他不确定因素的叠加对产生牛鞭效应有一定的影响，越往上游，影响越大。
通过调整时间，研究表明，移动平均时间减小时，发货率、库存量、订货量、采购需求、销售预测、期望库存都增大，移动平均时间增大时，几者都减小;而变化期望库存覆盖时间的效果与之相反;变化库存调整时间的效果与之类似，与时间在一定范围内成负相关。供应链中某一成员的四个时间的改变对其下游成员的各指标的影响都很小，而对自己和上游成员的影响很大。其中，发货延迟时间与其余三个指标的效果不同，它对离自己最近的上游成员的影响最大，且延迟越大牛鞭效应越大。由于篇幅所限，不再展开。
2 信息共享对牛鞭效应的影响
2.1 模型的建立及设置 需求的不确定性以及信息的不流通是牛鞭效应产生的一个重要因素，由上文可知，时间延迟对供应链的运作有很大的影响，因此，为了减小因信息延迟造成的失真，在以上模型的基础上建立信息共享机制。让处于下游的成员将库存消耗量上传给其上游的多个成员，分别以供应链中所有成员都共享需求信息、只有零售商共享需求信息等方式进行信息共享，以上游供应商生产为例，两种情况的需求率分别如下：
PRs=MAX（0，（SFs+Sd）/2+（EQs×4-Qs-Qq-Qm-Qd）/QATs），unit/week（7）
PRs=MAX（0，（SFs+Sd）/2+（EQs-Qs）/QATs），unit/week
（8）
其他成员的需求率与上游供应商的生产需求率类似，其他条件不变，不再展开。
2.2 结果分析 仿真200周后得到的均值如表1所示，其中，Type中的N、YA、YR分别表示没有信息共享、供应链中的所有成员都进行信息共享、只有零售商进行信息共享，Value中的mea、std分别表示均值和标准差。
由表1可知，上游成员到下游成员，订货量先增加后减小、标准差和库存量逐渐递减，表明供应链中存在牛鞭效应。下游成员对其上游所有成员共享信息的结果表明，当下游成员只为上游成员共享零售商销售率时，所得到的订货量小于所有下游成员为其上游成员共享信息时所得到的订货量，库存量的变化更明显，比没有任何信息共享时少很多。另外，上游成员获得的信息越多能增大其库存量，表明信息的叠加会导致信息失真，从而加大牛鞭效应，当下游成员把所有的需求信息与上级成员共享时，订货量反而比没有进行信息共享时增加了0.34%，库存量增加了32.01%，而只把零售商的销售信息共享给上游的所有成员时，订货量比没有进行信息共享时降低了0.000092%，库存量降低了9.15%。可知，信息的共享不但对供应链上游和下游的影响不同，对订货量和库存量的影响也不同，需求信息的共享对供应链的上游成员更有利，对降低其库存压力有重要作用。
3 多个供应链的模型
3.1 模型的假设及建立 实际的供应链中，核心企业上游和下游有很多企业，为了研究存在多个上下游企业的供应链的运作情况，在上文研究的基础上做如下假设：除了核心企业之外，供应链的每一级上都有三个成员，模型如图3所示。
假设上游成员供货时，核心企业接收即可，而发货时，核心企业先向分销商2供货，再向分销商1和分销商3供货，三条供应链的销售率前三周的为800件，之后服从以800为均值、10为方差的正态分布，核心企业向三条供应链的订货量分别是其生产需求率的1/6、1/2、1/3，其他条件不变。
3.2 结果分析 由上文可知，为了减弱因信息失真造成的牛鞭效应，该模型中不考虑其他成员也向其上级成员共享信息，只考虑零售商向上游成员进行信息共享的情况，仿真200周后的结果如表2所示。其中，SCN1、SCN2、SCN3分别表示供应链1、供应链2、供应链3。
从表中可知，当零售商共享信息后，除了上游供应商和分销商的订货量、供应商的库存增加之外，其他成员的订货量和库存在不同程度上都降低了。另外，三条供应链的平均订货量在原来的基础上分别增加了7.1%、5.3%、6.4%，平均库存量在原来的基础上分别降低了5.5%、24.3%、21.1%，即信息共享使整个供应链系统在原来的基础上，订货量平均增加6.26%、库存量平均降低16.97%，这对降低库存具有一定的作用。
4 结论
根据本文对供应链的牛鞭效应进行定性分析与定量研究表明，模型中的时间变化对其它参量的影响不同，移动平均时间和库存调整时间与其它参量在一定范围内成负相关，而期望库存覆盖时间与其它参量在一定范围内成正相关，发货延迟时间对离自己最近的上游成员的影响最大，企业在一定程度上可以通过调整相应的时间来调节库存和订货量。
通过对有、无需求信息共享、如何共享的研究表明，当上游成员获得所有下游成员的需求信息时会使信息失真增大，只获取市场需求信息时较小;信息共享更有利于上游企业，对库存量的影响较为显著。对只向上游成员共享市场需求信息的情况进行扩展，研究表明，虽然供应链系统的订货量在原来的基础上增加，但库存量在原来的基础上降低了，并且对优先补货的供应链的效果更明显，这对降低库存具有一定的作用。本文只考虑了特定条件下市场需求策略，考虑多因素、随机的市场需求、以及更有效的信息共享方式是今后进一步研究的方向。
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