啤酒游戏总结

第一篇：啤酒游戏总结

关于啤酒游戏的个人总结

在本次的啤酒游戏中，我小组担任retail的角色。在本次游戏的执行全程中，我小组一直密切关注三方面的信息：市场采购订单的变化预测，优化控制本小组成本，我组采购订单变化对下游批发商判断的影响。

在连续4周4个订单，及8周的8个订单后，我小组根据有限的历史数据，预测市场可能会按照一般产品周期，在引入期、成长期之后，可能会存有一个成熟期，引发市场需求的大幅上涨。在此判断基础上，我组采用的是有步骤逐步的增加自己的库存水平以满足预期市场需求的大幅增加，同时预防以后的市场需求突然变化对下游批发商采购量及库存的影响。在第九周市场需求仍保持8个订单之后，我小组根据我组现有的库存水平，决定开始有计划的保持2周的库存水平，逐步降低我小组的采购订单水平。

最后的游戏结果：我组所在供应链的成本水平最低，但是在同角色成本水平比较中，我组的库存成本相对较高。

通过游戏的执行及结果的验证，我认为，我组零售商是市场反应的传递端，所以应做好市场的充分调查，确保传递的信息正确。同时，由于供应系统内存在供应迟滞和系统信息传递的放大效应。

因此，如果本供应链的成员之间能够在现实运营过程充分沟通，共享对终端市场的判断，确保供应效率的提高以快速应对市场变化，保证市场信息的正确传递，提高整个供应链的效率效果。

第二篇：啤酒游戏总结

啤酒游戏总结

啤酒游戏就是模拟一个生产、销售和消费供应链的运作。该游戏主要有四个环节构成----生产厂商、批发商、零售商、顾客，通过对客观环境因素和季节变化的判断各个角色要做好一定的库存。

在本次实验中我充当的是批发商的角色，在实验的前5周表面上看来运作的还算不错，总利润平稳增长，但从周6开始，总利润的增长幅度开始减小，到了17周以后利润出现负增长。从利润的计算公式（利润=销售量×5－库存量×1－累计欠货量×2）来分析，主要是由于我们对零售商的欠货量不断增加造成我们的成本成倍增加，利润不断减少。但是通过我课后的总结会发现还有更深方面的原因：

一、过分响应下游需求

我作为批发商的过分响应了零售商的订货需求，自己的订货总是以零售商的订货为主要依据向制造商进行订货，而不是从自己利润最大化的角度来考虑订货。在前几周的订货中我是在零售商的订货量的基础上适量的调整，然后进行订货，因为其他批发商的订货量和我差不多，而且刚开始大家的订货量都比较保守，基本在制造商的生产能力范围内，因此制造商对我们的欠货量比较少。加上前期的库存，我们没有对零售商产生欠货，所以总利润稳定增长。到了中间几周制造商对我的欠货开始增加，我考虑到环境的因素就对零售商的欠货开始增加，这是因为我的订货还是以零售商的订货为依据，而同时其他的批发商则大幅度的提高订货量，所以我们在中期这段时间的订货量直接影响到制造商在6周以后制造商给我的发货量，造成我成本的增加。可以说我是提前替我们的零售商们分担了成本。

二、库存失衡

作为批发商，我们总是想让库存的成本最低，以至于没有库存，这次老师给零售商的开始库存是10箱，我下边有两个零售商，所以我的期初库存是20箱。老师扮演的顾客的角色，她给我们环境因素和季节变化的信息让我们自己来判断应该生产和销售多小箱，并且由于库存的成本小于欠货的成本，在实际操作中我们可以适当加大安全库存以避免个别零售商的激进订货而导致我们缺货的出现。由于我没有仔细考虑这个问题，所以一定程度上成为了零售商的“替罪羊”。这

个现象在实验的最后2周表现的极为突出。

三、市场预测失误

在实验过程进行中，总是会考虑到啤酒的市场需求会下滑，零售商会减少订货量，导致向制造商订货过于保守，同时没有从整体的角度来分析市场需求，又由于市场信息的封闭，不能知道其他竞争者的订货情况。当我从制造商发给我的货量情况判断出其他批发商已经大幅度提高订货量时，我及时提高了订货量，由于发货的延迟性，难以扭转实验后期利润下滑的趋势。还有一点就是我对市场预测失误,因为我和零售商是一个整体的,所以我就在是五一的条件下没有给零售商足够的啤酒,所以零售商欠了顾客量增多,而我的库存也增多了,从而增多了成本,这是刚开始的利润不景气的原因之一。

四、客观原因

时间滞延、资讯不足。被动的等待一个制造商发货，而没有其他选择。

五、前景展望

虽然到第6周我们总利润下降，但根据我们调整后策略预测，如果实验继续进行的话我们的利润在接下来的几周将会出现较大幅度的增长，但我们组的零售商就会出现库存大幅度增加，利润下滑的情况，但前提是市场需求仍然保持不变。总之，在此次实验中我有做的好的地方也有很多不足之处，其中没有利用科学的库存管理和订货方法是我最大的不足。通过这次实验，我们认为在真实的市场中，供应链中的任何一个环节都应该进行有效的沟通和协作，实现信息共享，系统的角度看待每一个环节，尽量达到整体利润最大化，尽管解决“牛鞭效应”方法比较复杂，但通过采取科学的管理方法（库存、订货、规避短缺情况下的博弈行为等）和应用一些分析工具，还是可以减少“牛鞭效应”所带来的经济损失。

第三篇：啤酒游戏总结报告

啤酒游戏总结报告

啤酒游戏，是 1960 年代，MIT 的 Sloan 管理学院所发展出来的一种类似“大富翁”的策略游戏。念大学本科时，企业管理案例研究课的老师曾经带领班上同学做过啤酒实验。当时做的是以纸牌为道具的人工游戏，这学期在老师的企业经营模拟课上，我们以计算机模拟软件的形式再次领略了这一经典游戏的风采，并有了更深的体会。下面，让我们先介绍一下此次啤酒游戏的主要内容。

一、实验目的

模拟一个啤酒生产、销售、消费供应链的运作，通过不同条件下的仿真模拟，使学生深入理解供应链管理中的库存决策和“牛鞭效应”，这种贴近现实环境的库存决策模拟实验可以充分锻炼学生的决策思维，更好地理解减缓“牛鞭效应”的一些具体措施。

二、实验手段

本实验采用MIT开发的专用“啤酒游戏”仿真软件BeerGame1.10作为本实验的工具。该软件是一种模拟供应链的策略遊戏，游戏将使学生更深体会生产，预测，物流，库存在信息的运送延误的情况下会出现何种联动与影响。

三、实验假设

假设供应链由4个环节构成——生产厂商、经销商、批发商和零售商，且每个环节只有单一的下游客户（当然，这只是为了方便),相邻环节之间存在物流（啤酒）和信息流（订单），上游环节根据下游相邻环节发来的订单安排生产或订货。整个供应链如下图所示：

订单和啤酒在相邻两个环节之间需要经过1周时间才能到达，也即发出的订单最早也要3周后才可能到货（如果上游环节无货可发，可能还需要更长的时间）。

假设供应链各环节每周（期）1瓶啤酒存货的成本都是0.5元，各环节缺货1周（期）1瓶啤酒的成本是1.0元。小组成员可分别扮演不同的角色，包括工厂、经销商、批发商和零售商，还可以由计算机自动进行库存决策。

四、实验方法

我们小组成员分别扮演不同的角色，并先后在信息共享和不共享，订货周期延长，确定性需求和随机性需求等多种环境下进行订货决策，最终是要实现价值链上库存的总成本最小。

五、实验过程  生产商

 分销商

 批发商

 零售商

六、实验结果及分析

七、共享与不共享的区别 共享：

不共享：

八、结果

在每一次游戏中，都会在开始阶段产生库存不足，各环节都出现缺货的现象，为弥补损失满足需求，各商家都扩大了订货。随着定单向供应链上游移动，订货的数量不断加大，在每一环节都尽力消除缺货成本的同时，库存成本却快速增加，最上层的制造商最大的库存量已经远远超过实际的市场需求数量。

上述情况的发生在传统供应链管理当中普遍存在，在实验中我们发现，啤酒市场的实际需求量变动并不大（仅在第三周增长了四箱），但我们整个供应链中库存和延期交货的水平却波动很大。在供应链的上游，供货商为满足下一级的需求，不得不保持较高的库存水平，导致成本增加，使得链上所有商家蒙受了损失。这种随着往供应链上游前进，需求变动程度增大的现象被称为“牛鞭效应”。

九、原因分析及解决对策

通过对游戏各环节的分析，不断地调整和反复试验，以及查阅相关资料，我们了解到造成牛鞭效应的主要原因是：

（1）需求预测修正，即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。

（2）价格波动，它是由于一些促销手段，或者经济环境突变造成的，如价格折扣、数量折扣、赠票、与竞争对手的恶性竞争和供不应求、通货膨胀、自然灾害、社会动荡等。

（3）订货提前期的存在，需求是随机的，运输需要时间，无论何时订货，上游要满足下游的订单总要有一个固定的交货提前期。（4）市场需求的不确定性。

为此，我们提出了以下解决方案：（1）信息共享

不了解实际的最终产品市场需求是订货持续扩大的最主要原因。如果上游的供应商能够获得直接的市场销售数据，同时下游经销商能够共享供应商的库存水平、生产能力等信息，所发出的订单就会更加明智而准确，相应的库存和缺货成本自然减小了。但通过时实验发现，信息共享只能减少牛鞭效应的影响，而不能完全消除。因为每个人的决策都只局限自身利益最大化的考虑。（2）缩短提前期

既然提前期的存在会加大牛鞭效应的影响，那么缩短这个期间就是解决问题的手段之一。周期缩短了，这段时间里所需的存货数量减少，订货的灵活性增加，同时减小了缺货的可能性。所以，可以通过外包、频繁送货等手段缩短订货周期。（3）有效预测需求

即使每个阶段的供应商使用同样的需求数据，仍然可能因预测方法和判断方式的不同而引发牛鞭效应，因此科学的预测方法和准确的经验判断也不可或缺。当然，这种方法对于信息共享的要求也是很高的。

（4）保持冷静头脑

在需求出现波动时，链上每个环节都不能放松警惕，要避免风险，就必须突破思维定势。

（5）规避短缺情况下的博弈行为

面临供应不足时，供应商可以根据顾客以前的销售记录来进行限额供应，而不是根据订购的数量，这样就可以防止销售商为了获得更多的供应而夸大订购量。

最后，感谢老师本学期带领我们进入一个全新而刺激的世界，让我们提前感受到了企业和商界的气息，让我们的实践能力得到了很大的提高，再次感谢您对我们的孜孜不倦的教诲！

2010年6月

第四篇：啤酒游戏心得体会

牛鞭效应-啤酒游戏实验报告

一、“牛鞭效应”的定义、产生原因

1.定义：牛鞭效应（Bullwhip effect）

指营销过程中的需求变异放大现象被通俗地称为“牛鞭效应”。(指供应链上的信息流从最终客户向原始供应商端传递时候，由于无法有效地实现信息的共享，使得信息扭曲而逐渐放大，导致了需求信息出现越来越大的波动。)

“牛鞭效应”是市场营销活动中普遍存在的高风险现象，它直接加重了供应商的供应和库存风险，甚至扰乱生产商的计划安排与营销管理秩序，导致生产、供应、营销的混乱，解决“牛鞭效应”难题是企业正常的营销管理和良好的顾客服务的必要前提。

2.产生原因：

“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”是对需求信息在供应链中扭曲传递的一种形象的描述。其基本思想是：当供应链上的各节点企业只根据来自其相邻的下级企业的需求信息进行生产或者供应决策时，需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上，产生逐级放大的现象。试着想象客户手中拿着一根鞭子，同时购买心理不停的改变，鞭子也不停的跟着摆动，鞭子越长摆动的越大。解决长鞭效应最好的方法是将这个鞭子缩得越短越好，这样引起的变化也会很小。

二、减少“牛鞭效应”的方法策略

通过这次的“啤酒游戏”我们对牛鞭效应也有了更深一步的理解。啤酒游戏中所反映的问题是“牛鞭效应”存在供应链上的每一个环节，给供应链上各厂商带来严重后果。消费者需求的一点变化，导致零售商对分销商订单量的扩大，批发商根据自己的判断，明白了需求在逐渐增加。需求增加的信息从批发商处传到生产商处时又被放大，导致生产商以为消费者需求大大增加。这样啤酒厂就会大量生产啤酒。使得后期的啤酒供给逐渐增加，大大超过了消费者的需求，这就造成极大的浪费。

此外，牛鞭效应导致供应链上各厂商库存积压，特别是对于生产商来说，需求严重被放大，库存产品积压非常严重。这在现实中是随处可见的，消费者的一点点需求变化可能会被无限放大，以至于市场动荡剧烈。

“啤酒游戏”给我们的启示是通过分析游戏中供应链上各部门存在的“牛鞭效应”的机理，找到应对供应链上各部门需求放大的方法以解决企业存在的 “牛鞭效应”。在啤酒游戏中，各部门都存在以下的问题：

1、各部门没有供应链的整体观念

在整个过程中，绩效是取决于每个部门的绩效，但是各个部门都是独立的单元，都有自己独立的目标。从库存功能可以看出，持有一定的库存是非常必要的。于是供应商持有自己的库存，生产商持有自己的库存，分销商持有自己的库存，零售商持有自己的库存。也就是说，整条供应链各个部门都独立持有自己的库存，虽然每个部门都采取各种措施来使本身的库存成本最小化； 但是从供应链全局整体的角度来看这种方式并不可取，因为它仅仅是各个部门的最优化，而不是整个供应链最优化，最终影响了整个供应链的优化运行。

2、缺乏合作和协调性

为了应付不确定性，供应链的各个部门都有一定的安全库存，这在运作中是必要的。问题在于，在供应链中，组织的协调涉及到更多的利益群体，如果部门之间缺乏协调与合作，相互之间的信息透明度不高，会导致交货期延迟，同时库存水平也由此而增加。因此，部门之间存在的障碍有可能使得库存控制变得更为困难，因为各自都有不同的目标和绩效评价尺度，拥有不同的仓库，也不愿意与其他部门共享资源。

3、缺乏信息共享

啤酒游戏中各部门之间的关系是买卖关系，在整个过程中各个部门并不习惯与其他部门交换信息，更不用说在整个供应链上共享信息。这样，就导致大量库存。同样，各个部门与各自的客户（需求方）之间缺乏必要的信息交换，从而对客户的需求，特别是最终消费者的实际需要难以把握，往往依靠销售预测来安排生产。由于预测与实际往往存在差距，容易产生库存不足或过剩的现象。

4、忽视不确定性对库存的影响

在整个游戏过程中，存在着诸多不确定因素。各个部门并没有重视过程中的不确定性，造成物品库存增加或是减少。

5、订货提前期的影响

下游部门的订货提前期也是影响各个节点部门正常运营的重要因素。提前期越长，对部门的安全库存的影响越大，同时也降低了需求信息的时效性。

对于啤酒游戏中产生的问题，可以从以下几个方面来解决：

1、实现信息共享能降低“牛鞭效应”

各部门保持良好的沟通，分享各自所拥有的信息，实现信息共享。各部门使用相似的预测方法来进行预测，这样就能有效的提高预测的准确性。供应链上各成员间可通过互联网等手段来实现交流和共享信息，降低和消除信息的不对称性和不完全性，准确把握消费者的实际需求。从而使自己掌握最真实的需求信息，控制适量的库存。例如零售商与其他供应链成员共享POS 数据，就能使各成员对实际顾客需求的变化作出响应。因此，在供应链上实行销售时点数据（POS）信息共享，使供应链每个阶段都能按照顾客要求进行更加准确的预测，从而减少需求预测变动性，减少牛鞭效应。

2、供应链中各成员间建立合作伙伴关系也能降低“牛鞭效应”

在整个啤酒游戏的供应链中，零售商、批发商和生产商个体的理性决策却导致了整个供应链的危机。通过建立合作伙伴关系，而不再是以往的短期的、追求单方效益最大化的交易竞争关系。各厂商间实现业务紧密集成，形成顺畅的业务流，这既能减少下游的需求变动的放大，又能掌握上游的供货能力，不再虚增需求。通过实施供应链上各厂商间的战略伙伴关系，双方相互信任，公开业务数据，共享信息和业务集成，从而降低产生“牛鞭效应”的机会，进而实现整个供应链的利润最大化。

3、加强库存的管理

VMI库存控制。VMI管理系统就是指由供应商管理用户库存。Vendor Managed Inventory是连续补货的方式之一。VMI是一种供应链集成化运作的决策代理模式，它把客户的库存决策权代理给供应商，由供应商、代理分销商或批发商行使库存决策的权力，从而打破传统的先产生订单再进行补货供应模式，以实际的或预测的消费者需求作补货的依据，消除了传统方法需求信息从分销商向供应商传递过程中的放大和扭曲大大降低了牛鞭效应的影响。

联合库存控制。联合库存是一种风险分担的库存管理模式，简单来说，联合库存管理就是基于协调中心的联合库存管理模式。联合库存管理和供应商管理客户库存不同，联合库存管理是使供应商与销售商权利责任平衡的一种风险分担的库存管理模式，它在供应商与销售商之间建立起了合理的库存成本、运输成本与竞争性库存损失的分担机制，将供应商全责转化为各销售商的部分责任，从而使双方成本和风险共担，利益共享，有利于形成成本、风险与效益平衡，从而有效地抑制了“牛鞭效应”的产生和加剧。其次，缩短帐期，降低或取消铺货也是从根本上解决问题的办法。联合库存中需要注意的是要建立供需协调的管理机制。制造商要担负起责任，提供必要的资源与担保，使经销商相信承诺，协调其经销商的工作(有时可能是相互竞争的经销商)，本着互利互惠的原则，建立共同的合作目标和利益分配、激励机制，在各个经销商之间创造风险共担和资源共享的机会。

4、提前期的长短对于减轻牛鞭效应有着重要的影响

提前期的缩短能降低“牛鞭效应”，而提前期的增长，则会增大“牛鞭效应”。这就需要供应链中各角色考虑历史数据和当前销售额等因素，从而提高预测的精确度，降低“牛鞭效应”。生产商可采用JIT（just in time）生产方式的一些原则，以减少生产时间的延迟；供应商可采用ASN（Autonomous System Number）以减少供货时间；对于订单准备和处理的延迟，供应链上各部门可采用信息技术如EDI（Electronic Data Interchange）来处理订单，这样能极大地减少订单下达及信息传输的提前期，从而使订单的处理更加快速且精准。

三、结束语

在“ 啤酒游戏”中，每个人都认为这种结局的原因不是自己造成的而是别人。产品之所以大量积压,零售商认为：一是消费者的无序的消费行为； 二是批发商的供货不及时。批发商则认为是零售商的盲目扩大订货量和制造商的备货不足。制造商则认为,他扩大生产完全是根据订购量的上升而决定的,以销售量定生产量完全是合情合理的。至于迟交货也是正常的。因为生产周期是无法改变的。总之,实验游戏中的人都认为造成产品滞销的元凶：一是参与实验游戏的其他两组人,甚至是消费者, 而自己的所作所为是无可指责的。

其实，这里没有谁是那个导致错误的一方，生产商，批发商，零售商互相之间缺少足够的沟通与交流，各自只盯住自己眼前的任务，而忽略了横向与纵向的渠道发展与趋势，也因为长久的平稳而忽略了市场的可能引起的起伏状况。我们需要做的就是最大程度上使需求信息能更真实地传递到供应链中的各个部门，实现信息共享，减少生产的盲目性，控制供应过程的成本，实现资源的优化配置，提高资源的利用率。

各种服务业也发生这种类似波动。例如，房地产业抢购的盛况以及随后的严重的滞销，太多太多的例子，都时时刻刻警示着企业，除了以上提到的减弱牛鞭效应的方法，还需要企业自身需要转变思想，抛弃旧的经营观念和理念，用现代先进的管理和经营思想来武装自己，从而适应市场的要求，与此同时，企业还应站在供应链这一高度来考虑自己的战略决策，而不是把自己看做一个孤立的生产者，只有这样才能从根本上减弱牛鞭效应的影响。

啤酒游戏实验报告

第一小组（批发商）

刘辰晓（201006002）薛雪莹（201006002）

第五篇：啤酒游戏心得体会

五、实验心得

需求量的变动并不大，仅仅4-8之间波动，但是我们的订购量却越来越大，一开始都很谨慎。1-5周的订货量分别是4、8、6、2、4。但是到了第6周，随着需求变动到8时，我们的订货量达到了12。由于提前期的原因加上之前订货太少，导致在第7周的时候就开始欠货。大部分的零售商选择的策略跟我们大相径庭，所以导致批发商供不应求，这就是显著的牛鞭效应。由于在这次实验中牛鞭效应导致了生产过剩或货品不足：

1、对于每一周该定多少货，这都是一种订货预测，所采用的数据仅限于客户的需求，对下次客户的需求并不确定，没有办法把握。

2、一开始都想着节省库存成本，不敢贸然订购太多的货物，导致在后期客户需求量变大时出现了缺货而大幅度的增加订货量，造成了上游波动巨大。

3、由于有两周的订货周期，在后期需求变大开始缺货时，订货量的增加有一部分的原因在于无法确定批发商的发货量，导致了信息传递的夸大性。使得上游所得到的信息有一定的虚假性。实验启示

（一）供应链管理的系统化思想

价值链中每个环节的决策都不是独立的，而是一个整体的计划过程。游戏中的每个角色都是整体结构中的一个点，而销售关系就像是一条线将他们连接起来。从全局出发来思考问题，扩大自己的眼界，从整体结构出发考虑所有环节的关系，同时充分考虑时间上的滞后效应，在做出决定之前能够看到事件的起因和行为之间的相互影响。这样，就有可能大幅度降低游戏带来的振荡。信息和沟通在企业经营中意义重大。实现市场需求信息及时、准确传达到供应链各个环节是改善缺货和库存状况，实现最小缺货和库存成本的有效方法。

（二）牛鞭效应

通过这次实验，使我对牛鞭效应有了进一步的认识，牛鞭效应，是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的共享，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的现象。可以将处于上游的供应方比作梢部，下游的用户比作根部，一旦根部抖动，传递到末梢端就会出现很大的波动。其不可能完全消除，只能尽可能的削弱其影响。此外作为一个合格的零售商，除了要有积极性和热情以外，还要掌握科学的分析方法，预测方法。这些都需要在以后加强学习。

（三）蝴蝶效应

虽然本次实验，我们只做了13周，但是仅仅需求量那样小幅度的变化，透过整个系统加乘作用，竟使得大家的订购量都有大幅度的增加。当随着周期的增加，整个系统都将有巨大变化。（就如混沌理论所说的“蝴蝶效应”一般——佛罗里达的暴风，是由于北京的一只蝴蝶翅膀挥动了一下而引起的）。通过这次实验，我们可以清晰地观察牛鞭效应，下面对牛鞭效应产生的原因及解决方法进行简要分析。

1、“牛鞭效应”产生的原因：

由于下游客户对货物的需求量的信息只传递给了零售商，然后信息又是逐级往上传的，这样就使每一级得到的信息受到了限制，就导致每一级只优化了自己的这一条供应链，而没有考虑到整体。而单一的优化并不代表整体的优化，由此次试验就乐意看出，每一级都把自己的环节控制的很好，最终导致上游的制造商库存太多，今儿加大了生产成本和库存成本。因此，用过本次实验来看，牛鞭效应产生的主要原因是信息的不畅通，没有从整体的供应链进行考虑。

2、“牛鞭效应”的解决方法：

1、加强信息共享，以EDI和Internet来快速传递信息，将各角色的库存信息和市场需求及时共享。

2、采用科学的方法进行市场需求预测，运用适合的模型来制定订货计划，管理好库存。

3、实行联合库存管理（JMI），加强责任制。各角色担起责任，共同管理供应链，分担供应链压力。

4、调控好每一级的订货周期，做到需货必有，有货不废。尽可能的采取JIT的管理模式，争取做到零库存。

5、制定合理的层次结构，在使整体达到最优时尽可能的使每一级也达到最优。