随着经济全球化和国际竞争的日渐加剧，企业间供应链之间的竞争压力也越来越大。但是供应链中由于需求消息的滞后、失真，这种信息在下游向上游的传递过程中被扭曲和放大，给企业在库存、物流以及管理上带来了更多的成本负担，与此同时也会给客户带来不好的体验，所以解决“牛鞭效应”带来的负面影响，对于整个供应链来讲都是十分具有经济价值的。

国外研究现状：牛鞭效应理论上最先由1961年Forrester提出的，Forrester运用系统动力学原理，发现信息扭曲沿着供应链向上游企业逐级被放大的系统特性，并通过研究证明时间的动态变化是引起行业的动态变化或行业组织系统的行为变化的原因。所以有时牛鞭效应也叫做“Forrester效应”。^[1]实践上最先由Pamp;G公司发现，在其对产品“尿不湿”市场需求调查时发现，顾客需求的数量是保持一定的稳定状态，但是分销商向宝洁公司提供的订单来看却意外地波动很大，经过调查发现是分销商放大了顾客需求。之后的惠普公司也验证了这一现象。之后由Burbidge教授在1984年提出“五个避免破产的黄金法则”，从产业动力学方面探究了牛鞭效应的机理。认为调整订购策略可以有效解决问题。^[2]在1995年Sterman讨论的啤酒游戏（MIT beer game）中，过度的反应总是出现在供应链的上游，造成系统的总费用增加。原因往往在于参与者没有认识到系统是一个彼此联系的整体，他们在过程中往往做出非理性的决策;他认为通过对管理人员的再培训，帮助他们养成“系统思维”，可以有效地解决问题。^[3]然后正式用“牛鞭效应”这个术语来定义这种现象的是1997年斯坦福大学李效良(Haul Lee)教授。Lee认为产生牛鞭效应的原因不是参与者的非理性决策，而是起源于管理者追求利润最大化的理性决策，他认为产生牛鞭效应的具体原因有四种:1.需求信号处理(Demand signal processing)、2短缺博弈(The Rational Game)、3订单批量(Order Batching)、4.价格波动(price Variations）。并且针对每一种具体原因又给出具体解决办法。^[4]在Lee之后，大部分研究都集中在Lee所定义的牛鞭效应上，之后是 传统牛鞭效应研究的进一步扩展。在1999年Cachon 用一个供应商和N个零售商的模型，讨论零售商订货间隔和订货数量的平衡问题，认为加大订货间隔和减少订货规模可以降低供应商的需求方差。^[5] 而之后2006年Kim等在前人研究的基础上，提出随机提前期，经过分析发现，随机提前期和确定性提前期的存在，都会使牛鞭效应恶化。^[6] 在2013年Dean C. Chatfield和Alan M. Pritchard运用仿真的手段，发现在允许退货的模型下，退货将大大增加牛鞭效应的影响。^[7]2016年Ma Junhai等建立了一个模型延迟反馈控制方法成功地缓解了系统的牛鞭效应，在稳定状态下，有一个最佳的价格调整速度，可以获得最低的牛鞭效应和库存方差比。^[8]以往的研究大多试图评估现有的传统预测方法对牛鞭效应的影响。一些研究人员采用SPC控制图开发预测和库存控制系统，可以调节对短期需求波动的反应。而Costantino等在2015年通过仿真研究，结果表明，在不同的操作环境下spc-fs优于其他传统预测方法中的牛鞭效应和库存方差。证实了以往的研究表明，移动平均比指数平滑法具有更低的牛鞭效应，并进一步将这一结论推广到库存方差。^[9]

国内现状研究：在2002年傅烨和郑绍濂从委托代理理论出发考察了供应链牛鞭效应的成因，指出供应链中的牛鞭效应和其他效率损失问题的根源在于供应链的结构，并从利益目标协调、信息一体化两个方面讨论了削减牛鞭效应的应用方法。^[10]2004年王磊等认为控制论模型是三类研究方法中最优秀的模型，但由于牛鞭效应产生的原因众多，还需将其结合具体的供应链过程、结构和其中的策略来分析。^[11]在2006年李立等研究了不同信息共享模式下的牛鞭效应，得出销售信息共享所产生的上游信息波动最小，库存信息共享次之，订单信息共享模式下导致上游的订货波动最大。^[12]2007年佀楠楠等建立一个多阶段供应链系统，讨论了控制理论在牛鞭效应研究中的应用，认为控制论不需建立在特定的需求模式上，能更好地反映供应链系统本身的性能。^[13]随着互联网的发展，近期的文献中，2018年，乔梓钰在分析"牛鞭效应"成因的基础上探究互联网 时代下顺应现代物流管理新模式,利用信息技术电子商务开辟弱化"牛鞭效应"新思路,提出相应缓解策略。^[14] 同年初，李卓群进行仿真实验，仿真实验结果表明，在不允许延期交货策略下，回收物流会放大牛鞭效应；而在允许延期交货策略下，若回收比例合理，则可以弱化牛鞭效应。与Dean C. Chatfield和Alan M. Pritchard实验不谋而合。^[15]

到目前为止，对供应链牛鞭效应的研究主要体现在以下几个方面:分别从理论以及实践两个方面证明供应链牛鞭效应的存在;分析牛鞭效应产生的原因以及形成机理;建立相关的牛鞭效应模型进行量化分析;分析弱化牛鞭效应的措施。虽然有很多学者研究并分析了牛鞭效应产生的原因，但是真正对牛鞭效应产生的原因进行深入研究的比较少;对弱化牛鞭效应的措施的定性分析比较多，缺少定量分析;对牛鞭效应造成的损失危害的定性分析较多，对其定量描述的研究几乎没有;供应链牛鞭效应受预测信息的影响有多大的研究不够深入，停留在表面研究的比较多。

本论文针对某家电企业实际情况，重点从供应商到制造商这一供应链环节，分析牛鞭效应的表现形式，研究其影响因素并进行定量分析，以提出针对性的改善措施。

2. 研究的基本内容与方案

研究的基本内容和目标：

分析供应链牛鞭效应形成机理，讨论影响供应链牛鞭效应的外部因素和内部因素，收集并研究需求信息在传递过程中的具体表现形式，对一些因素进行定量分析，对各影响因素的重要度进行排序，提出弱化牛鞭效应的方法。

拟采用的技术方案：

1.收集需求和计划生产的具体数据，针对家电行业。