华晨宝马供应链牛鞭效应研究

王敏

摘 要：牛鞭效应是供应链上的一种需求变异的放大现象，其会导致需求信息出现越来越大的波动，造成供应链服务水平下降、过多的庫存投资、误导生产计划、无效运输和收益减少等损失。本文力求采用定量化方法，建立牛鞭效应量化模型，并将该模型应用于华晨宝马公司，分别对其非固定周期订货零件和固定周期订货零件进行牛鞭效应量化分析。

关键词：华晨宝马 供应链 牛鞭效应

中图分类号：G64 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2018）03（b）-0245-02

1 牛鞭效应量化模型

所谓牛鞭效应是指供应链中的零售商向供应商的订货量与其实际的销售量不一致。一般地，发给供应商的订货量，其方差大于销售给买方的（即需求扭曲），这种扭曲以放大的形式向供应链的上游蔓延（方差变大）。通常采用订购量的方差与需求的方差的比值来描述牛鞭效应[1]，可以表述为：

式中，var（）为供应链中变量的方差。R值越大，则下游客户需求量和上游企业订货量不一致性越大，供应链中牛鞭效应越严重，对生产企业的危害越大。

2 华晨宝马供应链中牛鞭效应研究

2.1 非固定周期订货分析

华晨宝马采用非固定订货周期的某一零件，按当日需要量提出订货需求，但由于生产计划的变动，订货量和订货提前期也会出现明显的波动。随机选出各订货提前期中的一组数据，如表1所示。

通过Excel散点图的绘制，可知订货提前期与需求量，订货提前期与订货量均成线性关系。分别建立回归方程见公式（1）～（2）。

计算值R=1.0634>1，说明上游企业订货量比下游客户需求量要大，存在着牛鞭效应现象。上述两个变量的回归方程中订货量的斜率大于需求量的斜率，此种零件的订货量和需求量的差距将逐渐加大，其不一致性会拉大，如果像这样长期发展下去，会给企业带来很大的危害。

2.2 固定周期订货分析

华晨宝马采用固定周期7d订货的某一零件，每次订货量主要根据生产计划及以往的生产状况来确定。随机选取数据如表2所示。

用Excel中的“插入函数”中的VAR（估计基于给定样本的方差）功能，对相应数据进行分析。得出这些数据序列所反应的牛鞭效应为：

R=

此订购零件的订货量与需求量的不一致情况更为剧烈。根据以往生产情况及库存，视当日需要量一定时间段提出需求。由于这种订购方式存在一定的不确定性，需求变动时，物料订购方面不能及时更改订购计划，企业订货量与需求量信息不一致性变大，可导致企业成本增加，库存加剧等问题。

3 结语

通过对华晨宝马公司的非固定订货周期零配件和固定订货周期零配件牛鞭效应的定量分析，可以验证牛鞭效应在供应链的实施过程中普遍存在，并导致企业生产计划盲目扩大，造成成本增加、货物积压，因此如何减弱牛鞭效应成为供应链管理中急需解决的一大课题。

参考文献

[1] 罗新星，吴翀.供应链中牛鞭效应的定量分析与有效控制[J].科技进步与对策，2006（7）：156-159.

[2] 孙元欣.供应链长鞭效应的模型与分析[J].上海大学学报：自然科学版，2001（3）：278-282.

[3] 万杰，王楠.供应链结构对牛鞭效应的影响研究[J].西北农林科技大学学报：社会科学版，2001（5）：22-25.