牛鞭效应产生的原因及对策有哪些?
产生“牛鞭效应”的原因主要有五个方面，即需求预测修正、提前期、批量订货、价格波动、订单的夸大。 (1)需求预测修正供应链的各级成员企业常使用最大—最小库存策略，当库存水平低于某一定值(订货点)时，企业就会将库存水平提高到给定的目标水平(最高库存水平)。订货点库存量通常等于提前期内平均需求加上提前期内需求的标准差的若干倍，即安全库存。而平均需求及其方差是以历史数据为基础，用各种预测技术得到的估计值，估计值与实际需求总存在一定的偏差，安全库存和最高库存水平都取决于这个估计值，企业被迫去改变订货数量，因此增大了需求的波动。 (2)提前期 因为通常用提前期与标准差的乘积计算安全库存，所以提前期越长，需求波动的微小变化导致安全库存变化越大，进而使订货点和订货量产生更大的波动。 (3)批量订货 如果零售商使用批量订货方法，如采用最大—最小库存策略时使用批量订货，则分销商会接到一个大订单，然后在一个时期内没有订单，接着又一个大订单，如此循环往复。分销商面对的是一个高度变动的和歪曲真实需求的订货量。制造商和供应商也会面临同样的问题，从而导致供应链中需求放大。 (4)价格波动 当价格不断波动时，供应链中各级成员企业会设法在低价时大量订货，高价时少订货甚至不订货，引起需求的大幅波动。另外，许多行业会在某一时期或针对大量采购采取打折方式进行促销。这些都会加剧牛鞭效应。 (5)订单的夸大零售商、分销商在估计某种产品将出现短缺时会扩大订货量，缺货期过后，又恢复正常订货量。无疑会导致需求预测偏离实际的需求，增大牛鞭效应。
举例说明牛鞭效应的基本思想阐述其产生的根本原因？
牛鞭效应产生的原因：当处于不同供应链位置的企业预测需求时，都会包括一定的安全库存，以对付变化莫测的市场需求和供应商可能的供货中断。
当供货周期长时，这种安全库存的数量将会非常显著。
例如一美国计算机制造商预测到某型计算机的市场需求是10万台，但可能向中国的供应商下11万台的零件订单，同理，中国计算机零件供应商可能向其供应商定购12万台的原材料。以此类推，供应链各节点库存将逐级放大。
“牛鞭效应”是经济学上的一个术语，指供应链上的一种需求变异放大现象，是信息流从最终客户端向原始供应商端传递时，无法有效地实现信息共享，使得信息扭曲而逐级放大，导致了需求信息出现越来越大的波动，此信息扭曲的放大作用在图形上很像一个甩起的牛鞭，因此被形象地称为牛鞭效应。 “牛鞭效应”是市场营销中普遍存在的高风险现象，是销售商与供应商在需求预测修正、订货批量决策、价格波动、短缺博弈、库存责任失衡和应付环境变异等方面博弈的结果，增大了供应商的生产、供应、库存管理和市场营销的不稳定性。
企业可以从6个方面规避或化解需求放大变异的影响：即订货分级管理；加强入库管理，合理分担库存责任；缩短提前期，实行外包服务；规避短缺情况下的博弈行为；参考历史资料，适当减量修正，分批发送；提前回款期限。
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牛鞭效应产生的原因及对策有哪些？
牛鞭效应产生的原因：当处于不同供应链位置的企业预测需求时，都会包括一定的安全库存，以对付变化莫测的市场需求和供应商可能的供货中断。
当供货周期长时，这种安全库存的数量将会非常显著。例如一美国计算机制造商预测到某型计算机的市场需求是10万台，但可能向中国的供应商下11万台的零件订单，同理，中国计算机零件供应商可能向其供应商定购12万台的原材料。以此类推，供应链各节点库存将逐级放大。
“牛鞭效应”
是市场营销中普遍存在的高风险现象，是销售商与供应商在需求预测修正、订货批量决策、价格波动、短缺博弈、库存责任失衡和应付环境变异等方面博弈的结果，增大了供应商的生产、供应、库存管理和市场营销的不稳定性。企业可以从6个方面规避或化解需求放大变异的影响：即订货分级管理；加强入库管理。<\p>
牛鞭效应产生的原因
产生“牛鞭效应”的原因主要有6个方面，即需求预测修正、订货批量决策、价格波动、短缺博弈、库存责任失衡和应付环境变异。 需求预测修正是指当供应链的成员采用其直接的下游订货数据作为市场需求信息和依据时，就会产生需求放大。
http://baike.baidu.com/view/168074.htm#2
案例: 惠普公司在一个主要零售商那里检查打印机销售情况时发现这个零售商的销售随着时间波动，而当他们检查这个零售商的订单时发现订单的波动幅度比其销售的波动幅度还要大。更让他们吃惊的是，公司打印机生产部向物料供应部提供的订单的波动比前两者的波动都大。这就是所谓的“牛鞭”效应。 “牛鞭”效应产生的原因是需求信息在沿着供应链向上传递的过程中被不断曲解。企业的产品配送成为被零售商所夸大的订单的牺牲品；反过来它又进一步夸大了对供应商的订单。 “牛鞭”效应导致供应链中产生过多的库存。有关研究表明在整个供应链中，从产品离开制造商的生产线至其到达零售商的货架，产品的平均库存时间超过100天。被扭曲的需求信息使供应链中的每个个体都相应增加库存。有关报告估计，在美国就有300多亿美元沉积在食品供应链中，其它行业的情况也不相伯仲。“牛鞭”效应还导致企业生产预测差。由于无法及时处理积压订单，增加了生产计划的不确定性，如过多地修订计划，增加补救措施的费用、加班费用和加快运输费用等。