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1、信息价值Phil Kaminsky kaminskyieor.berkeley.edu大卫辛奇利维 菲利普卡明斯基 伊迪丝辛奇利维McGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi信息的价值“在当今供应链中，信息取代了库存” 这种说法为什么是正确的？ 为什么是不正确的？有信息总是比没有信息正好。为什么？信息 有助于降低可变性 有助地提高预测的准确性 能够协同系统与战略 提升客户服务 缩短提前期 使企业对市场条件的变化反应更迅速McGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-
2、Levi牛鞭效应及其对供应链的影响设设想一种由一家大型电电子产产品生产产商销销售给给国内零 售商的黑白电视电视机的订货订货模式。图1 订货流Huang at el. (1996), Working paper, Philips LabMcGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi图2 销售点的原始数据图3 去除促销后的零售点数据牛鞭效应及其对供应链的影响McGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi图4 去除促销和趋势后的零售点数据牛鞭效应及其对供应链的影响M
3、cGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi计算机零售商向生产商订货时的变化高于 实际销售的变化Lee, H, P. Padmanabhan and S. Wang (1997), Sloan Management ReviewMcGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi不断增加的订货可变性使供应链提升到 一个更高的层次Lee, H, P. Padmanabhan and S. Wang (1997), Sloan Management ReviewMcGr
4、aw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi结论订货的可变性在沿供应链向上移动 时被放大，上游面临着更高的可变 性你看到的并不是他们面对的McGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi原因是促销 提前购买批量及运输折扣 定量分析被夸大的订单 当零售商估计在圣诞节期间IBM Aptiva型计算机 可能会断货时，订货是增加了2至3倍 摩托罗拉手机McGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi原因是单一零
5、售商，单一生产商 零售商观察到客户的需求Dt. 零售商向生产商订 qt 数量的货物零售商生产商DtqtLMcGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi原因是促销批量及运输折扣被夸大的订单需求预测预测Demand forecasting 当预测发预测发生变变化时时，最大订货订货量随之改变变订订 货货量的增加大于预测预测的增加长订货长订货期 很长长的提前期加剧剧了这这一效果McGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi原因是单一零售商，单一生产商 零售商观察到客户
6、的需求Dt. 零售商向生产商订 qt 数量的货物零售商生产商DtqtLMcGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi增加量是多少？假设利用P时期的移动平均McGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-LeviVar(q)/Var(D): 针对不同的提前期L=5L=3L=102468101214051015202530L=5L=3L=1McGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi结果增加了安全库存降低
7、了服务水平不充分的资源配置运输成本增加McGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi多阶段供应链设想一个多阶段供应链： 阶段 i 向阶段 i+1 订货 qi 。 Li 是阶段 i 和阶段 i+1间的提前期。零售商 阶段1生产商 阶段2供应商阶段3qo=Dq1q2 L1L2McGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi多阶段系统集中化：每一阶段的订货基于零售商的需求预测分散化：每一阶段的订货基于上一阶段的需求McGraw-Hill/Irwin 2003 Simc
8、hi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi多阶段系统： Var(qk)/Var(D)分散 k=5集中 k=5 分散 k=3 集中 k=3k=1McGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi牛鞭效应：管理视角存在的部分原因是由于零售商需要要估计需 求的平均数和方差可变性的增加是提前期的增函数需求模型和预测技术越复杂，增加的越多集中化需求信息可以明显降低牛鞭效应，但 不能消除它。McGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi如何应对牛鞭效应降低不
9、确定性 零售点 信息共享 预测与政策分享降低可变性 消除促销因素 年度低价缩短提前期 电子数据交换 直接转运战略伙伴 卖主管理的库存 数据共享McGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi实例：贝纳通的快速响应意大利运动服装生产商贝纳通成立于1964年 。1975年，贝纳通在意大利有200家商店。10年后，公司扩张到美国、日本和东欧。销 售额达2万亿。贝纳通的成功是由于它成功地利用了沟通和 信息技术。McGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi实例：贝纳通的
10、快速响应贝纳通通过利用一种被称为快速反应的有效 战略，将生产商、仓库、销售和零售商联系 在一起。在这一战略下，贝纳通的零售商直 接通过贝纳通在意大利的大型计算机订货。利用这种战略，贝纳通可以在4周内向新订单 发货，比其大多数竞争对手提前了几周。McGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi贝纳通如何应对牛鞭效应？1. 整合的信息系统 全球电电子数据交换换网络络将生产产和库库存信息在代理 商间间分享 EDI 订单传订单传送到总总部 EDI 与航空公司联联系 数据与生产产商连连接 2. 协协同计计划 频频繁的检查检查使快速响应应成
11、为为可能 整合配送战战略McGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi为有效预测提供信息定价、促销、新产品 不同的部门拥有这一信息 零售商可以自行确定价格或促销，而不用告诉分 销商 分销商 / 生产商可能拥有新产品的信息协同预测处理这此问题McGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi为系统协同提供信息从局部优化到全局优化需要必要的信息问题： 谁会最优化？ 节约的成本如何分享？需要的信息： 产品状况和成本 运输的有效性和成本 库存信息 生产量信息 需求信息Mc
12、Graw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi找出所需产品如果产品没有库存如何满足需求？ 在其他商店寻找产品 在其他经销商处寻找客户服务水平如何？McGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi缩短提前期为什么？ 客户订单快速得到满足 降低了牛鞭效应 预测更加准确 降低了库存水平怎样做？ EDI 利用零售点数据预计未来的订单McGraw-Hill/Irwin 2003 Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi应对冲突的信息批量 库存： 先进的生产系统 利用零售点数据进行预警库存 运输： 缩短提前期 共同运输信息系统 直接转运 先进的决策支持系统提前期 运输： 更低的运输成本 改善的预测 更短的提前期产品多样化 库存： 延迟区分成本 客户服务： 转运
