牛鞭效应

摘要： 随着互联网、大数据和人工智能相关技术的发展,各个领域都深受影响。各行各业对于大数据分析技术和数据科学的关注度都越来越高,供应链管理也因此迎来了更多的机会。大数据技术在供应链中的应用价值主要在于实现商业增值、改进生产过程、提高产品质量等方面。供应链柔性化、智能化、可视化是未来发展的方向,尤其是在这次新冠肺炎疫情防控中,数字化供应链平台在防疫物资的生产运输方面发挥了重要作用。通过大数据分析可以有效解决供应链中由于信息滞后所带来的"牛鞭效应",促使供应链向精益化、共享化、智慧化发展。

摘要： 文章通过分析供应链中"牛鞭效应"产生的过程和原因,以"可乐游戏"为案例,尝试引用VMI(供应商库存管理)方法来解决供应链企业间产、供、销相关问题,根据研究结果证明了在下游需求不确定环境下,中间商和制造商采取VMI来应对下游需求不确定时的积极作用。

摘要： 易腐原材料及成品库存是各食品企业资源的重要组成部分之一,对于食品企业来说,优化各环节的易腐库存管理不但可以大幅减少成本,还能够减少由库存积压引起的产品腐烂变质情况,降低企业的损失。为了有效控制库存量并保证供应链的运作效率,在案例调查获得变量参数的基础上,利用系统动力学的方法,建立了一个较为完整的易腐食品库存系统动力学模型,并进行仿真模拟分析。结果表明,在易腐食品库存系统中存在牛鞭效应,影响了各环节的库存需求和实际库存水平,并针对相关原因提出了改进建议。

摘要： 牛鞭效应是供应链运营管理中客观存在的现象。企业为了减少由实际需求和计划数量的偏差造成的生产不稳定,提高安全库存数量从而保证正常的生产活动,在此情况下需求逐级放大引发了牛鞭效应。精准预测是缓解牛鞭效应的重要手段,但是传统的时序预测在复杂的环境中并没有很好的预测效果。基于以上问题,从理论层面论证了需求预测、安全库存、牛鞭效应之间的关系,提出能够优化预测结果的ARIMA-BP模型。以某制造商企业近两年的产品订单数据为研究对象,分别用不同的预测模型对订单进行预测分析,再与该企业原预测模型下的牛鞭效应仿真结果进行对比。结果表明,ARIMA-BP的模型预测精度更高,能够有效地缓解牛鞭效应。

摘要： 供应链系统是一个复杂的系统,一方面由于时间延迟、信息不对称及反馈机制等,会产生牛鞭效应,另一方面供应链具有需求突增或骤减的脉冲特点,上述现象都可能导致供应链系统混沌,而现有的供应链模型仅考虑了“牛鞭效应”,并未考虑脉冲现象对供应链系统的影响。文章建立了考虑脉冲现象的供应链模型,分析了脉冲现象对供应链系统的影响,并给出了使供应链系统稳定的策略,讨论了参数扰动对该模型的影响,通过数值算例验证了稳定策略的有效性。研究发现:脉冲现象对供应链系统有着显著影响,但只要选取恰当的脉冲强度和脉冲时间间隔,供应链系统是可以稳定的。

摘要： 为解决供应链系统中信息时滞和不对称问题,加快推动区块链技术在供应链管理中的创新发展,本文运用控制理论构建由分销商和零售商组成的二级供应链系统控制模型,引入区块链技术影响下的信息校正因子,推导系统的传递函数,通过MATLAB仿真不同需求信号下的订单可变性和库存波动。仿真结果表明:(1)区块链技术的应用提高了库存系统的精准性和稳定性;(2)高库存可变性伴随着高订单可变性;(3)指数平滑系数和区块链技术影响下的信息校正因子有效抑制供应链中的牛鞭效应;(4)信息延迟时间越长,区块链技术影响下的信息校正因子对控制系统的抑制作用越显著。本研究量化了区块链技术对供应链中牛鞭效应的影响,提高了供应链系统的精准性和稳定性,丰富了区块链技术在供应链管理中的应用,为企业管理者提供新的研究思路。

摘要： 考虑由一个零售商、多级经销商、一个制造商和一个第三方回收商构成的N级闭环供应链系统,构建了基于AR(1)需求过程和均方误差预测技术的制造商牛鞭效应模型,对该模型的Lyapunov特征指数进行计算,分析引入回收机制后的N级闭环供应链系统的稳定性。研究表明:引入回收机制能够有效缓解N级闭环供应链的牛鞭效应,可以通过调整回收比例和前置期来提高系统的稳定性。

摘要： 1.研究背景与理论支持供应链是在满足客户服务的前提条件下的物流流程[1],把供应商、分销商、仓库、配送渠道等有效组织起来,实现商品的制造、流通与销售。供应链管理涵盖计划、采购、销售、流通、退货等几大板块。“牛鞭效应”[2]会在供应链的上下游之间逐级放大,最终影响整个供应链的效益和价值体系。供应链管理[11]作为提升企业运作效率、改善企业经营状况的重要手段,越来越受到各企业的重视。信息技术迅速发展,线上购物成为大众生活必不可少的组成部分。随着企业管理水平的现代化,日益增多的企业逐步认识到供应链管理对企业经营发展的重要意义。电商的市场竞争不仅仅是产品货物,还是供应链体系的竞争,供应链管理的优缺直接影响着其市场竞争力。尤其对于超市类的电商企业来说,良好的供应链管理成为其提升竞争力,降低成本的利好选择。

摘要： 1.供应链的牛鞭效应在供应链的深入研究过程中,大部分研究人员都以For-resteer教授所提出的方差放大及需求扭曲为研究基础,因For-resteer教授是第一个将牛鞭效应用于供应链效率研究中[1]。对供应链进行实际管理过程中,教授提出了供应链管理期间相关数据信息会出现层层放大的情况,部分供应链节点所接收到的信息出现了一定反应,可称之为信息的不对称,随即出现了牛鞭反应。随后,许多学者陆续开始研究如何减缓供应链中的牛鞭效应。在供应链管理过程中某个特定的要求被刻意放大可称为牛鞭效应,供应链的数据信息流传递过程为最终客户转到原始供应商,数据信息实时共享存在较大困难,数据信息被无限地放大和扭曲,用户所需相关信息产生了大幅度的波动现象,所需的信息被扭曲后呈现在图形上与牛鞭形状较相似.

摘要： 在区块链的应用背景下,利用需求信息传递过程中的信息熵量化牛鞭效应,以单个零售商和单个制造商所构成的二级供应链为研究对象构建博弈模型,在通用模型求解结果的基础上,探究供应链中主体的利润分配情况.研究发现,区块链技术的引入能够降低零售商的订货量和供应商的生产量,对牛鞭效应具有弱化作用;引入成本分担契约能够使主体双方的区块链应用程度得到协调的同时提升供应链的总利润,虽然获利更多的一方往往是主导方,但跟随的一方至少也能获得保留收益.

摘要： 本文首先以"啤酒游戏"为背景,建立一个考虑各角色理性的四级供应链的系统动力学仿真模型来研究不同市场条件下牛鞭效应.通过仿真,验证了彼得·圣吉提出的对策能有效抑制牛鞭效应,使整体供应链得益最优.同时也提出,即使在垄断性市场条件下,该对策也具有明显的局限性:牺牲了顾客需求和零售商的利益,使得彼得·圣吉提出的控制措施难以真正实现.将修正信息扭曲问题后的仿真结果与按照彼得·圣吉的对策得到仿真结果进行对比分析表明,认为竞争性市场条件下,为满足需求变化,"牛鞭效应"难以避免,供应链的各角色都要分担一定的成本.

摘要： 考虑一个由单个供应商和多个零售商组成的供应链系统,零售商面临无促销活动和有促销活动两种动态需求环境,采用周期性检查库存策略,基于当前市场需求信息向供应商订货.同时,市场中的零售商由于订货决策行为的相互影响而存在一定的相关性.本文探讨零售商之间具有不同相关性订货决策时,运用资产组合管理方法调整零售商之间的供应量,减少订货的总方差,实现减少订货所产生牛鞭效应.随后,通过对比分析零售商订货量调整前后库存水平、库存成本、缺货损失和利润,验证了零售商调整订货量的动机和积极性.数值算例的结果表明,运用资产组合管理方法能够减少供应商的总方差,同时能够激励具有不同相关系数的零售商调整订货量,在一定程度上减少供应链中的牛鞭效应.零售商之间的相关系数越大,供应链中牛鞭效应减少的效果就越显著;且在同一相关系数下,零售商对市场需求预测的方差越大,运用资产组合管理方法所达到的牛鞭效应减少的效果就越大.

摘要： 为解决"牛鞭效应"难题,本文以二级供应链(制造商和零售商)为例,建立了一个涉及多产品的最优化模型.该模型采用指数平滑法来预测产品需求,并以实际需求和预测需求总差异最小为目标.文章最后给出了一个涉及五种产品的实例,其验证结果表明:模型通过参数值的优化选择,能够实现"弱化牛鞭效应"的目的.

摘要： 本文依据平滑预测法构建了五阶供应链模型,利用witness软件进行仿真实验,比较信息共享前后供应链上各级成员的订单及库存变化.作者首次运用实验证明,在订货提前期一定,需求预测方法、安全库存不变的情况下,信息共享能有效弱化牛鞭效应,并使库存更加平稳,降低库存成本.同时该文比较详细地介绍了witness建模的详细设计,为其他同行建模提供参考.

摘要： 考虑一个制造商和一个零售商组成的两级供应链,零售商运用最小均方差技术预测提前期需求,分析了需求依赖于价格、而价格为AR(1)过程的牛鞭效应.结果表明:牛鞭效应的大小不受市场规模的影响,而与价格自回归系数和价格敏感系数相关.

摘要： 基于商业软件Arena11.0,建立了单仓库库存系统、多仓库库存系统、单供应链库存系统的仿真模型.对多仓库库存系统,考虑了仓库间的横向应急转载策略.在仿真实验中,对单/多仓库系统,分析了库存策略对系统的缺货率和总成本的影响;对比多仓库系统中库存点和单仓库系统的仿真结果数据,分析了横向转载对库存点成本和缺货率的影响.对单供应链系统,分析了库存策略对系统总成本的影响,通过对比单仓库和单供应链的仿真数据,分析了供应链对仓库替代库存策略的影响,将库存策略调整视为一条信息流,验证供应链的牛鞭效应.

摘要： 基于ARMA(1,1)条件下的农产品需求,引入促销系数和剩余系数变量,建立了快速响应下的供应链成员最佳订货模型及供应链利润函数,借助Matlab等软件和循环算法,对促销系数和剩余系数对农产品供应链牛鞭效应的影响、与农产品供应链利润的关系、牛鞭效应与利润的关系及二变量的灵敏度等问题分别进行了研究.研究表明,促销系数和剩余系数对农产品供应链牛鞭效应的影响显著,既存在牛鞭效应放大现象,也存在反牛鞭效应现象,相比促销系数,剩余系数对供应链牛鞭效应的影响更大;供应链利润随剩余系数减小而增加,但增加趋势比较平稳,随促销系数增大而增加,且当促销系数较大(大于1)时,供应链利润迅速增加;最大促销系数和最小剩余系数下的供应链利润最大;就牛鞭效应与供应链利润二者关系而言,供应链需求放大程度较小仅仅是产生较大供应链利润的必要条件而非充分条件.

摘要： RFID（无线射频识别技术）作为物联网的核心技术,近年来受到社会各界的广泛关注。供应链企业采纳RFID 技术需要投入大量的准备成本、实施成本和其他隐性成本,应用RFID 又能节省劳动力成本,减少存货成本,提高运作效率,增加销售收入,减缓牛鞭效应,促进供应链整合。RFID在供应链上的绩效,既包含财务绩效,又包含非财务绩效,需要全面准确地测算RFID供应链绩效并寻求绩效的实现和提升机制。

摘要： 随着信息技术的发展，供应链之间的竞争在企业之间的竞争模式中占据的比例越来越大。如今，人类已迈入信息化社会，庞大的供应链网络正在飞速形成，信息作为一种战略式资源对企业的长期发展发挥着重要的作用。在供应链中如果信息的利用率低，将导致需求信息严重扭曲，使信息在供、产、销中无法有效的传递。笔者通过利用博弈矩阵对各企业实现信息共享的难处进行了分析，并对由此引发的牛鞭效应提出了应对措施。

摘要： 以啤酒原料公司、啤酒生产商、分销商和零售商组成的供应链系统为仿真对象，运用Witness仿真软件来建立仿真模型，并根据模型的运行结果，分析供应链系统中的“瓶颈”和导致“牛鞭效应”出现的原因，然后有针对性地提出改善对策。

摘要： 本发明公开了一种扁穗牛鞭草及牛鞭草在生态治理中的植被构建方法，包括在野外采集扁穗牛鞭草和/或牛鞭草植株，经组织培养获得大量小株后，分株栽植，生长到合适大小后作为种苗；利用所述种苗构建植被：选择植被构建时期、植被构建方式及植被种植方法，植被选择时可选择扁穗牛鞭草及牛鞭草一种或两种，并可与其它植物混交种植的方式；对所述构建的植被进行管护。本发明可使消落区特别是大深度、长时间水淹消落区全年均有存活的植被，植被覆盖率达到100％，极大地改善消落区的景观质量。可极大幅度地降低甚至完全控制消落区的土壤流失，同时可成为优良的库岸水陆屏障带，截留、吸收、分解消落区以上陆域产生的土壤流失和面源污染物。

摘要： 本发明公开了一种基于扁穗牛鞭草与高牛鞭草转录组序列开发的EST-SSR引物组，共52对引物，其核苷酸序列如序列表SEQUENCE？ID？NO.1～104所示。本发明还涉及EST-SSR标记引物在牛鞭草遗传多样性分析和在禾本科物种上的转移性方面的应用。本发明所述的52对基于扁穗牛鞭草与高牛鞭草转录组序列开发的SSR引物组具有多态性丰富、扩增稳定、重复性好、便于统计等优点，可有效用于牛鞭草种质资源遗传多样性分析、品种鉴定、指纹图谱构建、分子标记辅助育种等研究领域以及运用在其他禾本科牧草物种的相关研究上。

摘要： 发明涉及植物遗传育种技术领域，尤其涉及用于牛鞭草品种鉴定的EST-SSR分子标记引物组及牛鞭草品种鉴定方法。本发明提供的EST-SSR分子标记引物组具有SEQ ID NO:1所示核苷酸序列的上游引物和具有SEQ ID NO:2所示核苷酸序列的下游引物组成。采用本发明提供的EST-SSR分子标记引物组可把牛鞭草属6个品种材料一次性全部区分开。采用本发明提供的牛鞭草品种鉴定方法，可以准确的在短时间内完成对6个我国常见牛鞭草品种的鉴定，缩短了鉴定的周期，且提高了鉴定的准确性。

摘要： 本发明公开了一种供应链牛鞭效应测度方法及系统、设备、存储介质，该方法基于拓扑图理论和点劈分运算将复杂供应链拆分为多个简单的二级供应链以计算得到复杂供应链的牛鞭效应，通过化繁为简的供应链拆解方式，可以有效地适用于复杂供应链的牛鞭效应测度。并且，通过对各个成员之间的相关关系进行分析并根据分析结果对需求量数据进行降维处理，当二级供应链中的同级成员数量较多时，可以有效地降低需求量数据的维度，大大提升了后续预测模型的计算效率。而且，还构造了变权重绝对百分比误差模型来评估各个需求预测模型的预测能力，从而可以根据实际需求量数据筛选出符合数据特征的最优需求预测模型，提高了需求预测的精准度。

摘要： 本发明公开了一种基于VMD‑SVM算法的牛鞭效应弱化方法，首先采集原始需求信号f(t)，所述原始需求信号为企业取得的一个需求周期中每一个需求时间点的订货量的集合，其中t表示时间；其次，使用VMD算法将所述原始需求信号拆分为K个特征互异的本征模态函数u

摘要： 本发明公开了一种基于ES预测技术的煤炭供应链牛鞭效应抑制方法，包括步骤：一、建立煤炭需求模型；二、计算t期的煤炭需求量Dt的方差；三、确定备货期L内需求预测值四、确定煤炭订货量qt；五、确定煤炭订货量方差Var(qt)；六、获取煤炭供应链牛鞭效应BE的表达式；七、调节煤炭供应链牛鞭效应BE表达式中参数并抑制牛鞭效应。本发明设计新颖，实现方便、使用效果好，能有效解决复杂煤炭供应链牛鞭效应问题，避免了由于无法精准预测顾客需求而增加煤炭库存量和煤炭库存费用，并且避免了难以制定合理的生产计划造成生产过量，精度高。

摘要： 本发明公开了一种供应链牛鞭效应测度方法及系统、设备、存储介质，该方法基于拓扑图理论和点劈分运算将复杂供应链拆分为多个简单的二级供应链以计算得到复杂供应链的牛鞭效应，通过化繁为简的供应链拆解方式，可以有效地适用于复杂供应链的牛鞭效应测度。并且，通过对各个成员之间的相关关系进行分析并根据分析结果对需求量数据进行降维处理，当二级供应链中的同级成员数量较多时，可以有效地降低需求量数据的维度，大大提升了后续预测模型的计算效率。而且，还构造了变权重绝对百分比误差模型来评估各个需求预测模型的预测能力，从而可以根据实际需求量数据筛选出符合数据特征的最优需求预测模型，提高了需求预测的精准度。

摘要： 本发明公开了一种基于VMD‑SVM算法的牛鞭效应弱化方法，首先采集原始需求信号f(t)，所述原始需求信号为企业取得的一个需求周期中每一个需求时间点的订货量的集合，其中t表示时间；其次，使用VMD算法将所述原始需求信号拆分为K个特征互异的本征模态函数uk和噪声余项Noise，uk表示第k个本征模态函数，其中k＝1,2,…,K；最后，将K个特征互异的所述本征模态函数uk相互叠加得到重构信号fR(t)，使得fR(t)＝u1+u2+…+uk。本发明通过与原始需求信号回归预测的结果相对比，验证了VMD‑SVM牛鞭效应弱化模型能够有效的过滤供应链中各环节产生的需求噪声、提高需求信息传递的精度，对牛鞭效应的弱化及供应链协同效率的提升起到一定的参考价值。

摘要： 本发明公开了一种缓解酒店用品供应链牛鞭效应的大数据应用，其结构简单，数据采集模块将采集酒店用品供应链参与者在业务过程中所产生的数据，这些数据将成为整个模型的数据基础；数据存储模块将针对异构数据以及结构化数据进行对应处理，1、结构化数据源将通过ETL、ODS处理，从不同数据源汇集数据，进行数据的校验、去重、清洗等处理，并存入数据仓库进行持久化储存，2、异构数据源通过MapReduce处理后的数据，存入数据仓库进行持久化储存；数据分析模块基于数据仓库中的数据，根据数据分析模块的要求，对数据进行数据挖掘，以寻找特定的模式以及关系，提供数据分析的结果；数据展示模块根据用户的需求，以可视化、监控等方式，展示数据分析的结果。

摘要： 本发明公开了一种基于ES预测技术的煤炭供应链牛鞭效应抑制方法，包括步骤：一、建立煤炭需求模型；二、计算t期的煤炭需求量Dt的方差；三、确定备货期L内需求预测值四、确定煤炭订货量qt；五、确定煤炭订货量方差Var(qt)；六、获取煤炭供应链牛鞭效应BE的表达式；七、调节煤炭供应链牛鞭效应BE表达式中参数并抑制牛鞭效应。本发明设计新颖，实现方便、使用效果好，能有效解决复杂煤炭供应链牛鞭效应问题，避免了由于无法精准预测顾客需求而增加煤炭库存量和煤炭库存费用，并且避免了难以制定合理的生产计划造成生产过量，精度高。