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1、 65 應用應用限制理論限制理論需求拉需求拉式式庫存管理庫存管理機制機制 於於啤酒遊戲之研究啤酒遊戲之研究 A Study of Implementation of TOC Demand-Pull Inventory Management Mechanism in the Beer Game 金新恩 1Hsin-En Chin 國立交通大學工業工程與管理研究所 梁佑任 1You-Ren Liang 國立交通大學工業工程與管理研究所 蔡志弘 元培科技大學資訊管理系 2Chih-Hung Tsai 李榮貴 1Rong-Kwei Li 國立交通大學工業工程與管理研究所 1Department of
2、Industrial Engineering and Management, National Chiao-Tung University 2Department of Information Management, Yuanpei University (Received, October 5, 2010; Revised, November 3, 2010; Accepted, November 18, 2010) 摘摘 要要：長鞭效應 (Bullwhip Effect) 一直是供應鏈管理重要的議題，過去有許多研究探討長鞭效應的相關議題，其中 1960 年代 MIT Sloan 管理學院發
3、展的啤酒遊戲即是用來驗證此效應存在的例子。然而傳統 MIT 啤酒遊戲僅能看到問題，卻無法提出解決方案，因此本研究試圖驗證在MIT啤酒遊戲情境下應用限制理論 (Theory of Constraints, TOC) 需求拉式 (Demand-pull) 庫存機制可有不錯績效，藉此提供一個不錯的庫存方法來解決長鞭效應所產生的問題。另外長鞭效應形成，除了學者提出的四個成因外，Dr. Goldratt 認為另一個重要主因為調整目標庫存水位後，並沒有等增加的貨進來後再做檢視 。本研究透過模擬來進行驗證 Dr. Goldratt 之論點是否成立，最後針對 MIT 啤酒遊戲中不合理地方做延伸探討與分析。 C
4、orresponding author 元 培 學 報 第十七期 民國 99 年 12 月 65 80 頁 Journal of Yuanpei University No. 17, December 2010 P. 65 P. 80 66 關鍵詞：關鍵詞：啤酒遊戲、長鞭效應、限制理論、需求拉式 Abstract: Bullwhip effect has been an important issue in the supply chain management (SCM). The beer game, developed at the MIT Sloan School of Managem
5、ent in early 1960s, is a classic supply chain problem widely used in graduate business programs to teach the concepts of supply chain management. However, the traditional MIT Beer Game can barely emerge the problem, but not proposing a solution. This study attempts to provide a good way to solve inv
6、entory problems arising from the bullwhip effect by verifying the implementation of Theory of Constraints (TOC) Demand-pull mechanism can have better inventory performance in the MIT Beer Game. On the other hand, in addition to the four causes coming up with researcher, Dr. Goldratt thinks another m
7、ajor reason for the bullwhip effect is due to “After the adjusting of inventory target level, managers revise the level again without waiting for the increase quantities come in later.” This study used the simulation program to verify the Dr. Goldratts argument is substantiated. Finally, extended an
8、alysis against the inadequacy of the MIT Beer Game was also discussed. Keywords: Beer Game, Bullwhip Effect, Theory of Constraints 壹、前 言 傳統供應鏈的運作模式，是由最末端的零售商以預測方式下訂單，配銷中心再將訂單彙整變成工廠的訂單。工廠依訂單生產後再送至配銷中心，再轉配送至零售商。此運作模式稱為推式 (Push) 生產。一般來說預測通常不準確，而且供應商不可靠以及補貨時間長等等因素導致需求波動的現象，此現象隨著供應鏈系統逆推，需求扭曲程度越來越大，最後形成所謂
9、的長鞭效應 (Bullwhip Effect)1-4。而啤酒遊戲就是用來驗證此效應存在的例子5。啤酒遊戲是 1960 年代 MIT 的 Sloan 管理學院所發展出來的一種類似大富翁的策略遊戲。所有參與的成員只需做一個決策下訂單。啤酒遊戲目的使參與成員暫時置身在一種普遍存在的組織。這個遊戲是一個單一產品的生產與配銷系統。參與遊戲成員各自扮演不同的角色：零售商 (Retailer)、批發商 (Wholesaler)、配銷商 (Distributor)、工廠 (Factory)，如圖 1 所示。參與成員每周的決策就是根據下游所給的需求去決定需要跟上游訂購多少啤酒 ， 目標為扮演好自己的角色並且使整
10、體供應鏈成本最小化。遊戲中四個成員假設彼此皆資訊不流通，只能透過訂單傳達訊息。 圖 1 MIT 啤酒遊戲結構圖 零售商 批發商 工廠 配銷商 資訊流 物流 67 在 MIT 的啤酒遊戲中除了製造商的前置時間以外，其餘其他假設四個成員均相同，遊戲中四個成員有彼此的庫存量面對下游所傳送過來的訂單 ， 把貨賣給下游成員並且再向上游成員訂購自己所需的啤酒數量。而零售商、批發商與供應商會在運送延遲時間後接收到啤酒，而工廠會在生產延遲時間後收到啤酒。近五十年以來蒐集分析參與玩 MIT 啤酒遊戲資料5-8，發現參與的成員有各種年齡層、國籍、文化、背景；有些人甚至每天都在處理類似的問題或者原本處於比遊戲中更複
11、雜的生產與配銷的組織。但是每次玩啤酒遊戲時，相同的危機與問題仍然發生。MIT 啤酒遊戲在許多供應鏈管理相關講習與課程中被玩過好幾千次，讓遊戲參與者了解長鞭效應問題，但是卻沒提供遊戲參與者解決此效應方法。 Lee et al.2 認為長鞭效應形成有四個成因，然而 Dr. Goldratt 認為另一個重要主因為當決策者調整目標庫存水位後，並沒有等調整增加的貨進來後再做檢視與調整，針對此問題 Dr. Goldratt 建議應用限制理論 (Theory of Constraints, TOC) 需求拉式 (Demand-pull) 庫存機制來改善，故本研究希望透過 TOC Demand-pull 庫存
12、機制應用於啤酒遊戲驗證 Dr. Goldratt 提出長鞭效應形成說法是否正確，並且改善傳統 MIT 啤酒遊戲僅能看到問題，卻無法提出解決方案的情況。另外本研究認為 MIT 啤酒遊戲環境結構不合理而且也是造成長鞭效應問題更加嚴峻原因之一，故本研究進一步驗證此環境結構是否影響供應鏈整體績效表現。 貳、文獻探討 長鞭效應的產生是因為過去傳統供應鏈經營法則是供應商接到客戶一定數量的訂單後 ， 經過一段所需作業時間後，運送交給客戶，而此訂單後續責任轉由此客戶再賣給其下層客戶，而供應商基本上對於此原先訂購量的決定正確是否無法得知9。但是實際上對於整體供應鏈而言，下層是否順利銷售產品出去是會影響到供應鏈的
13、績效。而且在傳統供應鏈經營法則中，供應商只能扮演供給角色而已，對於實際銷售需求並不了解，所以容易造成供給與需求方面不對稱，進而衍生出許多供應鏈的問題。 一、長鞭效應改善文獻 Forrester10以三階供應鏈研究 Industrial Dynamics 指出即使是零誤差預測結果也會造成兩階之間兩星期的時間延遲，使兩星期後的訂單在工廠訂單足足增加 50%比率，而系統則持續15 個月的振盪 (Oscillation)，造成供應鏈振盪的原因很多且相互交錯。而 Sterman5利用 MIT啤酒遊戲所收集的數據與參與過程來分析人們在此類似系統中的行為以及此振盪現象造成原因，並且稱此現象稱為系統之非理性行
14、為 (System irrational behavior) 或回饋的錯誤感知 (Misperception of feedback)。而 Lee et al.1將此震盪效應稱為長鞭效應 (Bullwhip Effect) 現象，定義長鞭效應為當顧客端需求變異大於供給端變異時 ， 隨著供應鏈逆推下此變異會逐漸扭曲變大。且將長鞭效應歸納出四個原因：需求訊號 (demand signal)、批次訂購 (order batching)、價格波動 (fluctuation price)、短缺賽局 (shortage game)。根據 Forrester10、Sterman5、Lee et al.1,2
15、文章中我們可以得知因為預測誤差 、 時間延遲以及對於回饋的錯誤感知造成我們對於需求與存貨錯誤的誤解，而此誤解卻造成如圖 2 所示，整體的供應鏈惡性循環與付出極大的代價。 68 圖 2 供應鏈需求扭曲惡性循環圖 到現在不斷有許多學者提出不同思維與看法，主要可以分成兩大部分：分析部分、模擬部分11。Chen and Samroengraja7探討在穩態需求下計算出最佳的庫存水準；Hieber and Hartel12探討比較不同訂貨策略績效；Nienhaus et al.13利用線上啤酒遊戲蒐集資料分析人行為模式；Kimbrough et al.14利用基因演算法提升預測的準確性 ； Subhas
16、h et al.15探討在穩態需求去比較不同訂貨策略的績效。Nienhaus et al.13、Subhash et al.15上述兩篇文章中皆有提到 Demand-Pull 庫存機制概念，但是跟限制理論 (Theory of Constraints, TOC) Demand-Pull 庫存機制有所出入且未將緩衝管理機制套入使用 ， 本研究主要使用 TOC Demand-Pull 庫存機制概念加上緩衝管理機制，當面對需求變化時，此庫存機制能可以適用且不失控。 二、Demand-pull 庫存管理方法 Dr. Goldratt16在絕不是靠運氣一書中，首次提出 Demand-pull 概念，將傳統依據預測進行補貨的推式 (Push) 作法改成依據實際消耗數量來決定生產及補貨數量的拉式 (Pull) 概念。Demand-pull 模式之所以能有效改善整體存貨及缺貨問題，原因在於背後有四個重要概念做為運作依據，分別為聚集、增加補貨頻率、Demand-pull 庫存機制以及緩衝管理，以下說明這四個概念： (一) 聚集：傳統存補貨方法認為產品應放在離
