供应链设计与管理实验报告.docx
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供应链设计与管理实验报告.docx
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供应链设计与管理实验报告
供应链管理
实验报告
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班级:
实验时间:
实验地点:
指导老师:
目录
“啤酒游戏”实验3
“风险分担游戏”实验5
“供应商管理库存(VMI)”实验7
“啤酒游戏”实验
1.实验目的
通过该实验可以达到以下几个目的:
(1)帮助学生认识供应链的基本结构和供应链企业之间的相互关联;
(2)帮助学生认识到时间滞延、资讯不足的现实约束条件对供应链系统运营的影响;
(3)帮助学生理解“需求变异放大”效应的表现和根源;
(4)帮助学生掌握如何突破习惯思维方式,以系统性的思考寻求最优经营决策的具体方法。
2.实验内容
在确定每位同学扮演的角色之后,分角色模拟供应链的订货过程20周以上,按要求作记录,并对订货结果进行分析。
3.实验仪器、设备及材料
计算机,安装Windows2000及以上系统和“啤酒游戏”实验软件。
4.实验原理
通过观察供应链管理中典型的“牛鞭效应”现象,认识到如何保证整条供应链的成本最小化是供应链管理的主要研究问题。
即使一个企业内部资源优化整合后,如果不注重供应链管理,在市场环境中仍然无法立于不败之地。
5.实验步骤
(1)收货:
将运输延迟的库存收到当前库存中;
(2)发货:
按上期收到的订单发货,按照订单量将库存中的货放入与下游间的运输2周延迟中。
发货后做缺货量记录和库存记录;
(3)发订单:
下游向上游发订单,作记录;
(4)收订单:
收下游的订单,并作记录;
(5)实验结果分析。
6.实验记录
图1最后一轮状态图
图2效益分析汇总图
图3零售商
图4批发商
图5分销商
图6制造商
7.结果分析:
表1
图7订单变化趋势
由图7可以清楚地看到,在零售商向批发商发出订单后,批发商为了满足其需求向其上游的分销商订更多批量的啤酒;同样,分销商根据批发商的订单又增加了向工厂的订单量。
这样订单一级一级的增加造成了牛鞭效应。
由原始数据可以看出,由于初期批发商库存不多,而又遇到零售商突然的大批量订货,从而导致缺货的发生,而批发商又向分销商紧急大批量订货,使得分销商在2-8周严重缺货;工厂也是如此,在2-8周严重缺货。
这样造成了整条供应链都出现了缺货,造成了很大的缺货成本。
在遇到突然订单后,供应链上的各节点都增大向上游的订货量,而当需求稳定后又造成了大量的库存积压,造成了大量的库存成本。
由原始数据可以看出从第8周开始,批发商、分销商和工厂的库存都比较高。
由于需求是随机的,而且批发商对下游的需求情况一无所知,所以为了保证服务水平就要保持高库存;而高的库存量又严重增加了库存成本
8.思考题
当价格随需求变动或生产提前期发生变化时,供应链会产生怎样的波动?
如何缓解供应链中的“牛鞭效应”现象?
答:
当价格随需求变动时,零售商可能会由于成本原因改变其原有的订货策略,在低价时会囤积商品,造成了短期的大批量订货。
而之后订单就会减少,其上游订单也会相应变化。
这就增大了需求的变动性,加剧了牛鞭效应。
当生产提前期变化后,需求量就会发生相应得变化。
如果提前期变长,则需求的变动对订货策略的影响就越大,从而使订货量发生大的变化,进而导致整个供应链的变动性增大,加剧牛鞭效应。
为了解决牛鞭效应,我们可以从以下几个方面着手:
1.缩短供货时间;2.实现信息共享;3.减少需求变动性;4.建立合作伙伴关系;5.提高预测的精确度;6.订货分级管理;7.合理分担库存;8.缩短提前期。
9.心得体会
啤酒游戏中所反映的问题是“牛鞭效应”存在供应链上的每一个环节及给供应链上各厂商带来的严重后果。
消费者需求变化,导致零售商对分销商订单量的变化,批发商判断需求会逐渐增加或减少,向上传达导致生产商对消费者需求变化判断不准确。
啤酒厂大量增加或减少生产。
使得后期的啤酒供给逐渐变化,大大超过了消费者的需求变化,造成极大浪费。
此外,牛鞭效应导致供应链上各厂商库存积压,特别是对于生产商来说,需求变化被严重放大,库存产品积压非常严重。
所以通过这次实验,我们发现牛鞭效应产生的原因从而更加深刻的理解如何应对牛鞭效应。
“风险分担游戏”实验
1.实验目的
理解供应链库存策略中的“风险分担”效应。
2.实验内容
模拟管理有风险分担功能的集中化库存系统以及没有风险分担功能的非集中化库存系统,比较两个系统的绩效。
3.实验仪器、设备及材料
计算机,安装Windows2000和“风险分担游戏”实验软件。
4.实验原理
传统模式下每一个零售商独立持有库存和安全库存,这会比让库存和安全库存都共享使用的总库存水平要高。
风险分担系统使几个零售商建立联合库存,能保持一个比较低水平的库存,也能在提供相同服务水平的情况下使成本更低。
5.实验步骤
(1)启动程序;
(2)满足需求;
(3)发出订单;
(4)满足订单;
(5)计算成本、收入、服务水平。
6.实验记录
7.实验结果
通过模拟“风险分担”实验使两者服务水平一致,我们可以得出集中式系统和分散化系统的库存量、收入、成本上的比较如表1。
Rev
COGS
Holding
Profit
FillRate
集中式系统
44500
22250
16711.5
5538.5
99%
分散化系统
44780
22390
17266.5
5123.5
99%
表1
通过表上的数据我们可以明显看到集中式系统比分散系统的绩效好,在相同服务水平下,集中式系统的利润优势更大,而且集中式系统的库存量也较低,使得库存成本也较分散化系统低。
从上诉的几方面优势中,我们最终得出了集中式更适合分担风险。
8.思考题
为什么集中化库存管理模式可带来风险分担的优势?
答:
首先风险分担说明了需求汇集会减少需求的变动,因为当把不同地区的需求汇集起来,一个顾客的高需求很可能会被另一个顾客的低需求所补偿。
需求变动的减少使得安全库存减少,从而降低了平均库存。
集中式库存管理模式正是利用这样的模式分担了风险,而在分散化系统中,在不同市场的仓库之间重新分配库存的过程几乎是不可能的。
在安全库存方面,集中式系统相对分散化系统,安全库存会减少,而这种减少的数量依赖于一些参数(变异系数,不同市场的相关需求度)。
在服务水平上,由于服务水平的提高依赖于变异系数和不同市场的相关需求度。
当集中式系统和分散化系统拥有同样的总安全库存时,集中式系统的服务水平相对较高。
在管理费用上,由于规模经济的因素,集中式系统相对分散化系统而言,所需要的管理费用较少。
从上述几方面我们可以得出集中式库存管理模式可带来风险分担的优势,但是由于分散化系统中,仓库距离顾客更近,其所需的相应时间要少于集中式系统。
由于存在从工厂到仓库和从仓库到顾客的运输成本,分散化系统和集中式系统在这两种运输成本中拥有各自的优势,因此在总运输成本上,分散化系统和集中式系统很难直观判断谁更优。
9.心得体会
通过“风险分担游戏”实验模拟,比较集中式和分散式系统库存量、收入、成本等各方面的优劣,我们可以知道集中式系统比分散系统的绩效好,从而可以得出集中式库存管理模式可带来风险分担的优势。
通过实验方式更加深刻了对于风险分担的理解,同时直观了解到集中式系统的好处。
“供应商管理库存(VMI)”实验
1.实验目的
了解供应链环境下的VMI库存管理模式及其改变存货所有权的方式,分析VMI所带来的库存成本及服务水平的变化。
2.实验内容
模拟在一条供应链中,实时地观察人工下订单、VMI库存控制模式等不同状态下,供应链上各个成员的订单及库存变化曲线。
3.实验仪器、设备及材料
计算机,安装Windows2000和“供应商管理库存(VMI)”实验软件。
4.实验原理
改变传统的买方下订单,供应商提供货物的订货模式。
由供应商决定每种产品恰当的库存水平(在事先约定的范围内),以及维持这些库存水平的适当策略。
当传统的存货所有权发生转移时将带来订货方式的革新,从而引发供应链上下结点的库存成本以及服务水平的变化。
5.实验步骤
(1)观察传统订货情况下的库存曲线。
当用户需求发生变化时,供应链各成员的库存波动变化情况;
(2)观察当实施VMI时,供应链上各成员的库存情况变化状态;
(3)纵向对比同一个供应链成员,在不同库存管理策略下的曲线对比;
实验中,可调整各种供应链参数,包括:
安全库存,送货提前期,库存策略等。
6.实验记录
非供应商管理库存非随机订单状态
非供应商管理库存随机订单状态
供应商管理库存非随机订单状态
供应商管理库存随机订单状态
7.实验结果
从上面图表可以看出非供应商管理库存状态下需求发生变动时,供应链各成员库存变化较大,且由供应链下游到上游有逐渐增大的趋势,表现出牛鞭效应,导致服务水平降低。
当实施VMI时,供应链上各成员库存变化基本与需求变化一致,没有明显的牛鞭效应,服务水平得到保障。
同一供应链不同成员,零售商在不同策略下库存变化不大,批发商、分销商、生产商在非供应商管理库存下变化远远大于供应商管理库存且逐渐增大。
8.思考题
分析VMI所带来的库存成本及服务水平的变化?
答:
VMI是供应商以实际或预测的消费需求和库存量,作为市场需求预测和库存补货的解决方法,即供应商由销售资料得到消费需求信息,供货商可以更有效的计划、更快速的反应市场变化和消费需求。
这样可以有效防止牛鞭效应的影响,降低整个供应链的库存水平,由于需求预测的准确性及补货的及时,服务水平也会有很大的提升。
9.思考体会
通过本次实验更加深入的了解到牛鞭效应对库存水平和服务水平的影响,同时直观学习到供应商管理库存对减小牛鞭效应影响的有效性。
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- 供应 设计 管理 实验 报告