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供应链中的牛鞭效应
什么是牛鞭效应（Bullwhip Effect）？简单地说，就是将企业的供应链比喻为一条牛鞭，只要牛鞭的一端有些微的变动，就会引起另一端大幅度的摆动，企业的供应链越长，牛鞭摆动的幅度与效应也就越强烈。这是1961年由佛瑞斯特（Jay Forrester）所发表的理论。
知名的惠普公司，在一家主要零售商店中，检查打印机的销售记录时发现：打印机的销售量随着时间波动起伏，但是，这家零售商，向惠普公司提交的订单数量的波动幅度，却比实际销售量的波动幅度大许多。惠普公司接着又往上游追溯，追踪惠普打印机部门对于订单数量的处理记录，发现打印机生产部对于物料供应单位所提出的数量，其波动幅度更是远远超过前面二者。这就是牛鞭效应：末端消费者微小的消费波动，却能造成产品上游供货商的需求量大幅变动，并导致企业产生巨大的库存成本或销售预测差异。
以食品业为例。食品制造业的供应链中，从产品离开生产线到摆放至零售商的货架上，大约要耗费100天左右的库存时间，而这些库存所造成的时间成本、空间成本、维护成本等，都是供应链中各个企业的沉没成本，是有害无益的。其他产业的状况也不相伯仲。
要抑制牛鞭效应，经理人必须找出，造成自己所属产业中牛鞭效应的原因是什么。总的来说，因素不外乎三种行为：促销行为、预测行为、批量采购行为。
零售商为了刺激活跃市场，常提供折价券、优惠价，或限量供应来促销。这些促销行为就会造成需求量的短期增加，事实上这些增加的数量，并非市场真正的需求，而是消费者捡便宜心态造成的波动。这些波动的信息，很容易就会被曲解成需求增加，而造成牛鞭效应。对于中上游的厂商来说，要限制零售商使用这些手段是不可能的，但是可以通过协商或约定的方式，控制一年中促销价格的变动幅度与举办频率，让变动成为可以预期与考虑的因素。此外，上游供货商在接到订单的同时，也应同时要求观察零售商的销售量，利用第一手的市场信息来计算市场需求，避免误判发生。
企业为了让生产线能够顺畅地实时生产交货，会要求原料保存在安全库存水平之上，如果安全库存的预测基础，是来自于牛鞭效应下的资料，那么越是上游的厂商，库存的成本就越会高得离谱。要防止这样的现象，供应链厂商之间就必须要达成协议，让市场信息能够共同使用，并且在进行预测分析时，使用同一套计算逻辑，避免各自计算自己期望的结果，让“安全”的范围不断扩增。
企业为了减少采购作业成本，或为了压低购买价格，都会做出定期的批量采购行为。对于上游供货商来说，这些批量的数字，并无法呈现真正的市场需求，若是以这些数据作为需求量的判断基础，很容易就会落入牛鞭效应的“圈套”之中。要促使企业减少批量采购行为，上游供货商必须要提供优惠的混合采购政策，或者联合采用第三方的物流服务公司，使少批量的装配运送费用降至合理与较容易负担的水平，不再是企业的负担，借此鼓励厂商根据真正的市场需求来进行订购。
综上所述，我们可以发现要抑制牛鞭效应的发生，供应链的强效管理是必要的手段，供应链的企业间若没有信息同步的沟通、信任与支持，就没有办法获得正确、可靠的信息，没有正确可靠的信息，在市场需求量的估计上就必定会出现扭曲，导致牛鞭效应的再次出现。
供应链一端的差之毫厘，可能会导致另一端的失之千里，不可不慎。
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