长鞭效应

牛鞭效应是一种供应链现象，供应商的订单往往比买家的销售具有更大的可变性，这导致上游的需求可变性被放大。 在某种程度上，随着消费者向供应链上游移动，这会导致库存波动加剧，以响应消费者需求的变化。 它被描述为“观察到的材料订单比需求信号更具可变性的倾向，并且这种可变性会增加公司在供应链中的更上游”。斯坦福大学的科学帮助将这一概念纳入供应链白话使用 一个关于沃尔沃的故事。 由于绿色汽车供过于求，销售和营销部门制定了一项计划来出售多余的库存。 虽然成功地产生了所需的市场拉力，但制造商并不知道促销计划。 相反，他们将销量的增长视为对绿色汽车需求增长和产量增加的迹象。

研究表明，供应链参与者会将 5% 的销售点需求波动解释为高达 40% 的需求变化。 就像挥动鞭子一样，手腕轻轻一甩——销售点需求的转变——会在鞭子末端引起大幅度运动——制造商的反应。

由于客户需求很少完全稳定，因此企业必须预测需求以正确定位库存和其他资源。 预测基于统计数据，很少会完全准确。 由于给出了预测误差，因此公司通常会有一个称为安全库存的库存缓冲。

从终端消费者到原材料供应商的供应链上游，每个供应链参与者都观察到更大的需求变化，因此对安全库存的需求更大。 在需求上升时期，下游参与者增加订单。 在需求下降的时期，订单减少或停止，从而不会减少库存。 结果是，当一个人移动到供应链的上游（离客户更远）时，变化会被放大。

• 组织混乱
• 缺乏沟通
• 免费退货政策
• 订单批处理
• 价格变化
• 需求信息
• 不过是人性的贪婪和夸张

原因可以进一步分为行为原因和操作原因。

xxx个关注牛鞭效应的理论主要关注供应链中人的非理性行为，强调它们是牛鞭效应的主要原因。 自 90 年代以来，研究不断发展，将供应链的功能失调置于研究的核心位置，放弃了人为因素。以前的控制理论模型已确定导致静态和动态性能之间的权衡以及独立控制器的使用。 根据 Dellaert 等人。 (2017)，导致牛鞭效应的主要行为原因之一是对管道的低估。 此外，互补偏差，管道的高估，在这种情况下也会产生负面影响。 然而，已经表明，当需求流静止时，系统对这种偏差相对稳健。 在这种情况下，已经发现有偏见的政策（低估和高估管道）的表现与无偏见的政策一样好。

可以突出显示其他一些行为原因：

• 滥用基本库存政策

• 对反馈和时间延迟的误解。 1979 年，Buffa 和 Miller 在他们的例子中强调了这一点。 如果零售商在第 1 天看到 10% 的需求xxx下降，他将在第 10 天之前不会下新订单。这样，批发商将在第 10 天注意到 10% 的下降，并将在 第 20 天。供应链越长，延迟越大，供应链末端的参与者将在数周后发现需求下降。

• 未满足需求后的恐慌订购反应

• 其他参与者的有限理性感知风险。 按照 Buffa 和 Miller 示例的逻辑，在以经典速度生产数周后，生产商将收到需求下降的信息。 由于下降了 10%，在信息传播延迟期间，生产者每天有 11% 的盈余，从第 1 天开始累积。因此他更倾向于削减超过必要的产量。

影响供应链行为的人为因素在很大程度上尚未得到探索。