（国际贸易学专业论文）应用VMI模式削减牛鞭效应的局限性分析.pdf

摘要 目前，学术界针对供应链中牛鞭效应的研究已经非常深入。而关于如何削减牛鞭 效应，理论界最为推崇的就是v m i 模式( 供应商管理库存) 。尽管很多学者已经从理 论上证实，通过v m i 模式下的信息共享，能够有效的削减牛鞭效应，可是在现实的商 业应用中，相对于广泛存在的牛鞭效应，企业采用v m i 方式管理库存的比例非常低。 针对这一现象，本文试图从理论和实际两个角度来进行解释。 从文章结构来看，首先，本文对牛鞭效应的危害、产生原因和解决方法进行了总 结；然后，本文对v m i 模式进行了相关介绍，重点介绍了实际应用过程中v m i 模式 的分类，同时还针对简单的二级供应链模型下v m i 对牛鞭效应的削减进行了量化分 析；最后，本文针对v m i 应用不广泛的情况，从理论和现实两个角度进行了原因分析。 关键词：供应链管理v m i 信息共享牛鞭效应 a b s t r a c t t i l ln o w , q u i t eal o to fr e s e a r c hw o r k sh a v eb e e nd o n ea b o u tt h eb u l l w h i pe f f e c ti nt h e s u p p l yc h a i n a b o u th o w t or e d u c et h eb u l l w h i pe f f f e e t ，t h e r ea r ea l s oal o to fm e t h o d sh a v e b e e nr e c o m m e n d e d , e s p e c i a l l yt h ev m im o d e l ( v e n d o rm a n a g e di n v e n t o r y ) a l t h o u g ht h e e f f e c t i v e n e s so fv m ih a sb e e np r o v e dt h e o r e t i c a l l y , b u ti nt h er e a lb u s i n e s sw o r l d ，t h e n u m b e ro fc o m p a n yw h oa d o p tt h ev m im o d e lt os o l v eb u l l w h i pe f f e c ti sv e r yl i m i t e d ， c o m p a r e dt ot h ew i d e l ye x i s t e n c eo fb u l l w h i pe f f e c t h lt h i sp a p e r , t h ea u t h o rt r i e dt oe x p l a i n t h i sp h e n o m e n o nb o t hi nt h e o r e t i c a la n dp r a c t i c a lw a y s a tf i r s t ，t h eb a de f f e c t ，c a u s 鼯a n dr e s o l v em e t h o d so ft h eb u l l w h i pe f f e c th a v eb e e n s u m m a r i z e d a n dt h e n ，t h i sa r t i c l ei n t r o d u c e da n dc a t e g o r i z e dt h ev m im o d e l ，w h i l et h e e f f e c t i v e n e s so fv m ii nr e d u c i n gt h eb u l l w h i pe f f e c tu n d e rs o m ec o n d i t i o n sh a da l s ob e e n p r o v e di nas i m p l yt w o s t a g es u p p l yc h a i n a tl a s t ，t h ep a p e re x p l a i n e dt h er e a s o n sw h y v m im o d e lh a s n tb e e nu s e db r o a d l yb o t hi nt h e o r e t i c a la n dp r a c t i c a lw a y s k e yw o r d s ：s u p p l yc h a i nm a n a g e m e n t v m ii n f o r m a t i o ns h a r i n g b u l l w h i pe f f e c t 2 一 致谢 本篇论文得以顺利完成，要感谢对外经济贸易大学杨长春教授的指导和帮助。针 对本篇论文，他多次对笔者进行宏观上启发，同时还对许多细节之处进行了耐心细致 的指导，并在资料和文献的搜集方面提供了重要絮助。此外，在攻读硕士学位的两年 里，杨长春教授对我在的学习、生活和工作都有过很大的帮助，在此，向帮助过自己 的老师表示最衷心的感谢。 同时，我还想对物流沙龙论坛上热心而又专业的网友表示感谢，你们无私的将自 己从管理实践中得来的宝贵经验进行分享，对本文的完成也起到了很大的帮助。 供应链中的牛鞭效应简介 “牛鞭效应”一词最初来源于宝洁公司( p g ) 。当年宝洁的行政官员在研究其 p a m p e r 牌尿布的订单与库存规律时发现，当其终端用户对p a m p e r 牌尿布的需求几乎 不随时间的变化而变化时，零售商向批发商或分销商所订购的尿布的数量却是反复不 定的，亦即呈现出明显地随时间而急剧波动的现象。而宝洁公司从它的批发商或分销 商那里所收到的订单中，会看到订货数量上呈现更大的变化。于是其行政官员们便将 这种需求信号放大效应称为牛鞭效应 b u l l w h i pe f f e c t 、w h i p l a s he f f e c t ) 。h 牛鞭效应” 广泛存在于各个经济领域，是目前供应链管理领域研究的热点问题之一。 1 牛鞭效应的危害 牛鞭效应产生的直接后果体现在两个方面，一方面是对未来需求的高估导致的库 存积压甚至产能的盲目扩大，一方面是对未来需求的低估导致的订单流失或者服务水 平下降。 针对美国众多的产业研究表明，在整个供应链中，从产品离开生产商的生产线直 至到达零售商的货架，产品的平均库存时间超过1 0 0 天，被扭曲的需求信息使供应链 上各节点企业都相应的增加库存。美国每年有超过3 0 0 亿美元的库存沉积在食品供应 链中，许多药品的供应链中有双倍的库存，而计算机行业的集成电路供应链积聚了超 过一年的供应量。2 因为需求增加信息在传递时的扩大，供应链中每一个企业都会维持 更高的库存水平以满足市场未来的需求，严重时甚至导致制造商盲目投资扩大产能。 与库存积压相反的是，当牛鞭效应放大了需求减少的信号时，供应商可能大幅削 减产量或减少库存，一旦需求稍有反弹，上游企业便会因原材料提前提的存在，无法 立即满足订单，导致订单流失。这一现象在竞争激烈，产品同质化程度较高的市场环 境下会尤其严重，因为消费者很有可能会转而选择能够提供现货的其他品牌的类似产 品，即使该产品的品牌忠诚度很高，也会因客户需求无法得到及时满足而降低自身的 品牌忠诚度，进而造成更深远的伤害。 h a u l l e e ， t h eb u l l w h i pe f f e c ti ns u p p l yc h a i n ”s l o a nm a n a g e m e n t r e v i e w s p r i n g1 9 9 7 2 h a u l i c e , t h e b u l l w h i p e f f e c t i n s u p p l y c h a i n ”s l a a n m a n a g e m e n t r e v i e w , s p r i n 9 1 9 9 7 - 4 2 牛鞭效应产生原因分析 h a u l l e e 等学者( 1 9 9 7 a ，b ) 最早对牛鞭效应的成因进行了系统的分析。他们 指出：需求预测的不断更新、批量订货策略、价格波动和短缺博弈这四个原因，加上 供应链结构和经理们的理性决策，共同导致了牛鞭效应的产生。3 在l e e 之后，中外许多学者围绕着这四个主要方面对牛鞭效应的成因进行了卓有 见地的补充。本文总结现有文献中相关论述，按照自己的理解，总结出以下6 点原因： 2 1 信息的封闭性 当供应链成员之间没有畅通的信息共享方式时，除零售商之外的成员方都很难获 知真实的消费者需求，从而倾向于根据来自下游企业的历史需求变动和近期需求变动 做出理性的市场预测。预测的信息基础和数据来源的不可靠，导致了错误的需求预测， 而错误的需求预测又被更加上游的企业拿去做出了更为错误的需求预测。同时，信息 封闭的供应链中的每一个成员，作为理性的经济人，为了保证自己的利益最大化，经 常会隐瞒或者夸大一些重要的市场信息，如顾客的订货量等。这种需求信息封闭性的 逐级传递方式是导致牛鞭效应产生的主要原因。 2 2 批量订货策略 考虑到订单成本，价格折扣和运输经济性等因素，大多数企业的订货策略要么是 按周期( 通常是按月或者按周) 批量订货，要么是按照经济订货量( 通常是满负荷运 输量) 来批量订货。这样一来，上游供应商就可能会面对这样一种情况：在某个月的 某一段时间，下游企业的订单集中而且稳定( 通常是在月末或者月初，或者是财年末 财年初) ，而紧接着在这个月的其他时间订单很少。批量订货策略的制定和执行，人为 的扩大了需求变动的幅度，加剧了牛鞭效应。 2 3 价格波动 据有关资料显示，零售业中8 0 的交易量是在需求估计的前提下预先成交的，这 是因为制造商或分销商经常周期性地使用特殊促销方式，如价格折扣、数量折扣和特 殊奖励等来刺激销售。4 这些特殊促销方式的运用在刺激大量提前消费的同时，也透支 了未来的需求，变相的增加了未来的库存风险。如果预先购买成为一种习惯，那么可 以预见，当商品价格低时，消费者所购买的比实际需要的要多，当价格处于正常水平 或偏高时，消费者将停止购买行为直到耗尽存货。其结果是，消费者的购买模式无法 3 h a u l l e e cb u l l w h i pe f f e c ti ns u p p l yc h a i n ”s l o a nm a n a g e m e n tr e v i e w , s p r i n g1 9 9 7 4 林琳，薛恒新等。“最优需求预测下预测与处理过程中的牛鞭效应“。系统工程学报) 2 0 0 6 年6 月 5 ， 反映真实需求，并且购买数量的变化大于真实消费数量的变化，牛鞭效应由此产生。 尽管许多公司认为高低价格交叉策略有利于刺激购买，增加销售，但其负面效应也是 显而易见的。 2 4 短缺博弈 当市场供不应求时，供应链上游企业常常会以定单量为权重，对下游企业限量提 供产品。一旦下游企业预估到了这种将要实行的配给制，他们便会理性的做出夸大订 货量的决策，不真实的需求量的便会沿着供应链向上游逐级放大，牛鞭效应由此产生。 当所有或者大多数下游企业都采取这一策略时，牛鞭效应会变得非常剧烈。5 2 5 订货提前期 由于供应链上下游各级企业从发出订单到最终收到货物存在一定的“时滞”，也就 是提前期，因此企业在制定采购计划时必须考虑到这个因素。提前期的存在产生了三 个方面的负面效应，一是使已经发出的订货量信息得不到及时的修正：二是企业要考 虑“时滞”期的需求量，提高了安全库存量和订货量；三是“时滞”期间内的在途库 存或者w i p ( w o r ki np r o c e s s ) 半成品也增加了供应链的总库存。因此，产品或者原材 料的提前期越长，微小的需求变动引起的库存或者订单量的变化就越大。 2 6 供应链多级结构和企业内部不合理的制度安捧 一条典型的供应链是由材料供应商、制造商、分销商、批发商、零售商和最终用 户组成的多层次的物流和信息流结构。供应链的成员方为了避免缺货都会设置一定安 全库存级别，这些安全库存又因为上述5 点原因在供应链内逐级放大并累积。多层的 累计反过来又导致上游企业对市场波动反映迟钝。供应链越长，层次越多，牛鞭效应 越显著。6 某些企业内部由于制度安排不当也会导致需求信息的扭曲。比如企业内部各个部 门的k p i ( 关键绩效指标) 制定标准不同，一旦部门之间的考核目标发生冲突，就会 导致企业内部的需求信息扭曲。以某电信设备供应商为例，其对零件仓库经理的考核 标准是零件的库存水平，即库存水平越低，经理的绩效就越高；而对维护工程师的考 核标准是完成维修的时间。这种相互冲突的考核标准导致库存经理不充分备货，导致 维护工程师经常在需要时缺货，于是便开始自己存储零件，最终导致公司出现分散库 5l e e ，p a d m a n a b h a na n d w h a n g “i n f o r m a t i o nd i s t o r t i o ni nas u p p l yc h a l n ：t h eb u l l w h i pe f f e c t m a n a g e m e n t s c i e n c e , 1 9 9 7 a ，4 3 ( 4 ) ：5 4 6 - 5 5 8 6 贾俊秀，曾波“牛鞭效应对供应链的影响及其缓解方法分析”，物流平台) 2 0 0 6 年9 月 存水平高居不下，订货决策无据町依，真正的需求信息在企业内部就已经被扭曲。7 3 牛鞭效应的解决方法概述 以上通过对牛鞭效应产生原因的分析，我们不难发现，最终客户的真实需求信息， 以及整条供应链中包括在途库存在内的真实库存信息，如果不能有效的在整条供应链 相关企业中实现共享，那么必然会产生牛鞭效应，只不过是因产品特性或者季节因素、 市场情况等的不同而严重程度有所区别而已。 如果能有效的加强信息共享，必然能够在一定程度上减弱牛鞭效应。所以，理论 界提出的牛鞭效应解决方法也主要集中在如何提高信息共享方面。 信息共享的程度随着企业问合作的深入而加大，带来的效果也是不同的。 信息共享的初级阶段主要是提高信息传递的效率，比如电子交易系统( e d i ) 的应 用。电子交易系统代替纸面数据传输，减少手工工作量，可以大大减少信息传递的时 间。其直接效果就是减少了提前期，降低了在途库存、安全库存水平和批次定货量， 使供应链的快速响应成为可能。 信息共享的中级阶段主要是提高最终用户需求信息的透明度，其典型应用是采用 销售点数据( p o s ) 系统，使上游节点及时、准确地了解产品的最终市场需求，过滤掉中 间环节预测所带来的信息干扰。 信息共享发展到高级阶段，既包括了用户需求信息的共享，也包括了渠道库存信 息的共享，做到这一点，需要供应链企业建立一定的战略伙伴关系。其典型应用是当 今倍受理论界推崇的供应商管理库存( v m i - - v e n d o rm a n a g e di n v e n t o r y ) 。关于v m l 模式、v m i 模式下牛鞭效应的削弱和应用局限，我们会在下面的章节详细阐述。 此外，针对导致牛鞭效应的其他原因，学术界还提出了许多相应的解决方向，如 减少供应链的层级；利用现代的物流手段来缩短提前期；采用“天天低价”策略来减 少价格的波动；根据以往销售占比而非订单量来分配供给从而减少短缺博弈等等，在 此就不做过多论述。 7 张力菠，韩下启等，“基于时问的供应商管理库存整合补货模式下的牛鞭效应研究”，计算机集成制造系统，2 0 0 6 年第9 期 - 7 二v m i 模式下牛鞭效应的削弱 1 供应链库存管理中的v m i 模式介绍 做为当前倍受理论界推崇的解决牛鞭效应的供应链库存管理方法，v m i 在国内外已经 有了一些成功实施的案例。那么v m i 到底是一种什么样的管理模式昵? 美国生产和库存管理协会a p i c s ( a m e r i c 粗p r o d u c t i o na n di n v e n t o r yc o n t r o ls o c i e t y ) 所做的解释是：v m 卜供应商管理库存，是一种优化供应链的方法，它要求用户与供应 商共享其库存状况等信息，并由供应商来监控库存状况，及时的进行补货，将用户的库存 水平维持在既定的范围之内。8 权威的解释虽然如此，可是由于行业差异性等因素，v m i 的运营模式在实际实 施过程中不尽相同。主要体现在以下几个方面： 首先是制造业和零售业在实施v m i 时有很大的不同。作为绝大多数成功的v m i 项目得以实施的两个领域，制造业的v m i 更多是以一个强势的制造商为核心，通过在 其生产基地周围围绕的众多的相对弱势供应商v m ih u b 来实施的，典型的如汽车制造 业和电脑制造业；而零售业的v m i 更多是强强联合，典型的如沃尔玛和宝洁的合作。 其次是由货物所在地、货权归属和货权转移时间不同导致的不同v m i 模式。 第一种模式( v m i1 ) 是货( 包括货权) 在供应商处，并由供应商管理。其实这 本身就是传统的供应，没必要上升为v m i 。特别的情况是，客户要求供应商多备货， 把本来应在客户这里的库存强制地放在供应商处，并将其称之为v m i 库存。 第二种模式( v m l2 ) 是货在客户处，但货权属于供应商，由供应商管理，客户 随用随取，定期结算。这种模式与寄售库存( c o n s i g n m e n ts t o c k ) 非常相似，这种模 式在制造业v m i 案例中比较常见。 第三种模式( v m i3 ) 是货在客户处，货权也属于客户，但由供应商来管理库存 水平并不断地补足。这种模式与a p i c s 的定义的标准模式非常接近。9 最后，根据是否有第三方物流服务商参与，也产生了两种不同的v m i 模式。一 种是供应商自己建设管理v m ih u b ，一种是供应商与采购商达成协议，将v m i 委托 给共同信任的第三方来运营。 8 h t l v ：w w w 1 0 9 c l u b c o n d v i e w t h r e a d p h p ? l i d = 4 9 0 & e x t r a = v a e e 3 d 1 物流沙龙论坛v m i 讨论专区 9h t t v ：w w w 1 0 9 c l u b c o m v i e w t h r e a d v h v ? t i d - - 4 9 0 & e x t r a = v a e e 3 d 1 ，物流沙龙论坛v m i 讨论专区 8 一 2v m i 模式下牛鞭效应的削弱 尽管v m i 有很多种运营模式，但其出发点只有一个，那就是减少供应链库存， 削弱牛鞭效应。 我们假定一个最简单的两层供应链系统，一个供应商，一个采购商，两者只交易 一种商品，且两者互为对方唯一的卖方和买方。 采购商所面对的市场真实需求为： d r - d + p d , 1 + f 。 其中d 为大于零的常数，一1 ( pc 1 表示相邻两个时期需求变量的相关系数。g 。表 示市场需求变量的波动误差，符合均值为0 ，方差为o r 2 的正态分布，且各时期是独立 同分布的。 易得，当f - + m 时，e ( q ) 一一p ) ，妇r ( q ) - ? 名一p z ) ( 2 1 ) 首先，我们假定采购商采用常见的一次指数平滑法来预测市场需求。其对第t 期市 场需求的预测量为： x i c 吐) f - l + ( 1 一a ) x ，1 。a d t l + ( 1 一a ) 【( z d ：一2 + ( 1 一a ) x ，2 】 ( 2 2 ) i 。荟口( 1 一n ) d t - k 其中a ( o ca 1 ) 是平滑系数，x 。为t 一1 期的需求预测值( 包含t t 一1 期之前各期的 真实需求信息) ，b 。代表了之前各期的真实需求，d f 。之前的系数，代表了t 期之前 各期真实需求的权重。 由( 2 2 ) 式可得： c 加( x ，d ，) - c b y ( 荛口( 1 一口) - 1 d ，- 七，q ) - 可( 7 2i i a 而p ( 2 3 ) v a r ( x ，) = 虼r 【口皿。+ ( 1 一a ) x ，。】 蕾o t2 v a t ( d ，i ) + 0 一口) 2 v a r ( x 卜1 ) + 2 a ( 1 一a ) c o ，( x ，- l ，d f i ) 带入( 2 1 ) ，( 2 3 ) ，当t 一+ 时，化简得 玩r ( x r ) ；立1 - 7 2 e a 面+ p ( 而1 - a ) a ( 2 4 ) 接f 来，我们假定采购商采o r d e r - u p - t o ( 订货点法) 的库存策略，也就是说， 在每期末预测市场需求值为x ，然后确定下一期的库存最高水平l x ，+ 墨，其中s 表示采购商的安全库存水平，s ，= z q ，其中q 一石西二可表示采购商需求预测 过程中的标准偏差，可以通过历史数据获得，z 表示企业的安全系数，或是服务水平 目标。 那么，期末采购商向供应商下发的订购量q t 应该等于下期的最高库存水平，减去 该期的剩余库存，也就是 q ，ii t 一仉1 一d ，一1 ) ；x ，一x ，1 + d ，一i + z ( q q 一1 ) ( 2 5 ) 代入( 2 2 ) 得， v a r ( 吼) 一v a , o + a ) d ；1 一祓，一i 】 l ( 1 + 口) 2 v a r ( d ：一1 ) + 口2 v a r ( x ，- 1 ) 一2 a ( 1 + a 胁( d f l ，x 。- 1 ) 代入( 2 1 ) ，( 2 4 ) 和( 2 3 ) ，化简可得 v a r ( q 卜警署嚣竽，寿 眨6 ， i 妇- t q 既表示采购商向供应商订购的数量，同时又表示供应商所面对的需求，而 d 表示采购商所面对的需求，所以我们可以根据牛鞭效应的基本表现( 需求波动沿供 应链向上逐级放大) ，将牛鞭效应的定义为：瓦v a i r ( 可q , ) 由( 2 1 ) 和( 2 6 ) 可得 堕盟。竿竺二堡聋蔓垒。1 + 坚止，1 ( 2 7 ) v a r ( d , ) 【1 一p ( 1 - 口) j 2 - a ) 1 - p o - 口) 】( 2 一口) 当供应商和采购商采取了v m i 模式( 在这里，我们只简化的考虑a p i c s 所定义 的标准v m i 模式) 来削减牛鞭效应之后，我们可以发现，供应商可以看到采购商所面 对的需求变动，从而做出供给决策，而供给决策的依据，由哼f 变为了x ，因为如果供 应商产能没有约束，那么供应商将按照x ，也就是建立在以往n 期市场真实需求数据基 础上的预测值来控制采购商的库存水平，并按时进行补给，那么，现在的牛鞭效应就 变成了v a r ( x ，( d f ) ， 由( 2 1 ) 、( 2 4 ) 和( 2 7 ) 可得， v a r ( x , ) 。! 壁垒二竺至。v a r ( q , ) v a r ( d ，)【1 一p ( 1 一a ) 】( 2 一a ) l i a r ( d f ) 所以，我们可以说，在较为理想的情况下，v m i 模式是可以削减供应链中的牛鞭 效应的。 三i 模式削减牛鞭效应的不足 上章从理论上证明了v m i 模式在较为理想的情况下是可以消减牛鞭效应的。现 在的问题在于，现实中我们并没有看到v m i 的广泛应用，去削弱广泛存在着的牛鞭效 应本人认为这一现象体现在两个方面，一方面是v m i 仅在少数行业和少数企业中成 功的运用。2 0 0 1 年，中国物码中心进行了“全国供应链管理现状调查”，调查显示， v m i 的库存运作模式并未被多数企业理解和采用，制造业和零售业的实施比例仅分别 为1 4 和3 0 。1 0 而更为重要和普遍的一个方面在于，目前很多v m i 模式的应用， 背离了v m i 的本意。以下，我将从理论和现实两个角度出发，去分析v m i 模式在削 减牛鞭效应方面的不足，以及v m i 模式广泛应用所存在的障碍。 1 考虑提前期情况下应用v m i 的理论局限 第二章第2 节中介绍了采用一般指数平滑法做需求预测的简单二级供应链模型， 在此基础上，为了更加真实的对比v m i 实施前后的牛鞭效应，现在弓f 入两个时间变量： f 表示采购商所面对的订货提前期，一表示供应商所面对的采购提前期。套用文献 【2 6 的结论可得： 实施v m i 之前的需求信息放大量为： v a r ( q , ) 一v a r ( q 。) ；l a ( 2 + 2 a + l a ) g 2 ， ( 3 1 ) 其中q f 表示供应商在周期t 自己生产或向上游供应商发出的但在周期t + l 才能生 产出或者从上游收到的订货数量；鼋t 表示零售商在周期t 向供应商发出的但在周期t + z 收到的订货数量。 实施v m i 后的需求信息放大量为： 阮r ( 研) 一v a r ( d , ) 一l a ( 2 + l a p 2 v y o 一耳：_ 一 j 叶， 肠r ( 见)【( f 一驰24 - 1 】 设a 。0 3 ，l - 2 ，fa 3 ，代入( 3 3 ) 、( 3 4 ) 式，针对不同的t 值，可得到表1 中的数据： 表1 需求变动放大率v k v 与i 实施周期t 的关系 注：数据来源于不同t 赋值时的公式( 3 3 ) ( 3 4 ) 的计算值 从表1 我们不难看出，无论是否实施v m i ，需求变动的放大率都随周期的变大而 变小，这一点是符合事实的，因为随着做预测所需的数据基础越来越丰富，预测的准 确性自然会随之提高；同时值得我们注意的一点是，只有在v m i 实施到3 3 周之后， 需求波动放大率才开始低于不实施v m i 时的水平，这说明v m i 模式适合企业间的长 期合作，在短期内，由于企业间系统磨合，员工跨企业合作精神的培养等等诸多因素， v m i 实施的效果反而会不如未实旄v m i 之前。所以，目前大部分成功的v m i 项目， 基本都是上升到企业问战略层面的长期合作。 设t = 3 ，l = 2 ，= 3 ，代入( 3 3 ) 、( 3 4 ) 式，针对不同的口值，可得到表2 中 的数据： 表2 需求变动放大率v k v 匕与平滑系数口的关系 注：数据来源于不同口赋值时的公式( 3 3 ) ，( 3 4 ) 的计算值 从表2 中我们可以看出，随着平滑系数a 的增大，需求变动的放大率也在变大， 而且实施v m i 后变动幅度更大。由于平滑系数口的增大，意味着需求预测值会更多的 取决于最近几期的实际需求值，预测模型能够对需求的快速变化做出反应，而很小的 平滑系数口则意味着需求预测模型更多的依赖于历史数据，预测的结果也会趋于平稳， 所以，我们可以得出的结论是，v m i 更适合于平滑系数小的情形，也就是说，真实需 求波动越小的产品的，实施v m i 的效果越好。这一点也是符合实际情况的，在下一节 产品局限小节会有更多说明。 以上，我们从理论模型的角度，得出了v m i 模式并不适合短期合作，也不适用于 那些市场需求波动剧烈的产品，这两点都应该属于v m i 模式应用受限的原因。 2v l v l i 模式广泛应用的技术性和商业性障碍 以上介绍了简单二级供应链在考虑提前期情况下应用v m i 的理论局限，如果说这 些局限的产生或多或少与模型的设计本身有关的话，那么v m i 模式的广泛应用在技术 和商业方面的障碍则更具有现实意义。以下将从应用范围、成本因素、博弈与再憾弈 这三个方面来阐述这些障碍性因素。 2 i 应用范围的局限 在现实的商业环境中，v m i 模式的应用范围受到了方方面面的局限， 业、企业和产品这三个由高到低的纬度进行分析。 2 1 1 产业局限 从产业角度来看，当前有v m i 成功实施案例的产业主要有三个。 第一是大型超市零售业，典型的如沃尔玛和宝洁，家乐福和雀巢等， 都是a p i c s 所定义的标准模式。 以下将从产 采取的基本 第二是汽车制造业，典型如丰田及其供应商，其实丰田能够做到j 1 1 r 生产，靠的 就是v m i 。只不过这里的v m i 是前面提到的第二种模式，也就是货在客户周边的仓 库里，货权属于供应商，由供应商管理，客户随用随取，定期结算。否则，没有丰田 生产线周边十几公里，甚至几公里内围绕的大大小小数百家供应商的v m i 仓库，怎么 可能做到物料随叫随到，并且还是零库存? ! 第三是电脑等电子产品制造业，典型如戴尔、联想( 惠普不包括，因为他采用是 全代工的路线，而前两者都有自己的工厂) 和他们的某些部件的供应商，所采取的模 式与汽车制造业相似。 制造业的v m i 集中于汽车、电脑等行业而非其他，主要的原因在于构成产品的部 件繁多，规格复杂，即使同一部件也有众多的供应商；同时，部件的单品价值高，贬 值迅速，成品市场变化快，生产对供应的时间性要求很高等等。 至于大型零售业的v m i 应用，主要是由于规模效应的巨大诱惑。所以你会很少听 说便利店也搞v m i 的。 2 1 2 企业局限 零售业里的v m i 都是强强联合，归根到底还是规模经济使然，否则用v m i 来控 制库存就没有任何经济意义。其实规模效应是实施v m i 的通则，制造业也一样，制造 商要做v m i 肯定会选择量大或者价值高的某个部件的主供应商，否则，相对价格不菲 的前期投入必然会入不敷出，得不偿失。从企业纬度来说，制造业v m i 的不同之处在 于往往存在一个主导v m i 实施的强势的制造商和众多相对弱势的供应商。 2 i 3 产品局限 零售业的v m i 常常针对的基本都是销量很大的快速消费品，如雀巢咖啡等等，鲜 有耐用消费品，如电视、手机、运动鞋等搞v m i 的。 制造业的v m i 产品局限比零售业相对复杂一些。 根据标准化程度、使用频率和使用量，可以将制造业所需部件分为通用标准型、 常用定制型和少用定制型1 1 通用标准型是市面上通用物料，往往使用量也很大，非常适合做v m i 管理。 常用定制型是供应商为制造商定制的，通常量也比较大，可以进行v m i 管理，但 是主要的问题在于呆料成本如何划分，才能做到既不打击供应商生产备料的积极性， 又不使其承担过多的库存成本，毕竟，这些部件只能对方一家使用。 少用定制型，顾名恩义是制造商某阶段让供应商定做的部件，量很小，而且没有 第二个买家。通常供应商不会预先备库存，而是等客户接单或者预测市场后再下单生 产，同时供应商要具备快速反应的能力这种类型的部件是不适宜做v m i 的。 2 a 成本因素的考量 任何一个理性的企业在做任何一项大的项目之前，都必须仔细衡量投入产出比， v m i 项目更是如此。如果没有置信度较高的预期未来收益，高昂的成本支出常常会令 企业忘两却步。对v m i 广泛应用形成障碍的成本因素主要包括前期投入和磨合成本两 部分。 2 2 1 前期投入 v m i 项目实施前期的成本主要来自于信息技术投资、固定资产投资和入力资本投 资三大块。动辄耗资百万，确又“难觅踪影”( 固定资产投资起码还有房产、地皮看得 见摸得着) 的信息系统建设费用常常让高层决心难下，毕竟系统的效果还有待时间的 检验。 人力资本投资虽然金额相对较少，却也非常重要。新建的系统最终能否正常运转， 项目最后能否成功交接，最终还是要靠对基层的员工的培训，而其中对v m i 理念的培 训又是重中之重，毕竟要和以前讨价还价的对手进行战略层面的通力合作，双赢的理 念不树立起来是不行的。 在高额成本投入背后更让主管们挠头也更容易让v m i 项目夭折的是前期投入成 本的划分问题。两家都受益的事情，自然成本也是要分摊的，可是有些受益很难量化， 所以确定成本的分担比例也就成了难事，当v m i 双方强弱分明的时候更加如此，强势 企业经常会想方设法转嫁成本。于是很多人都想到了用3 p l ( 第三方物流) 来解决这 个问题。有没有解决受益量化的问题姑且不说( 因为给3 p l 的钱还是要在供需双方之 ”h t t p ：w w w j o g c l u b c o m v i e w t h r e a d , a h r j ? t i d - - 4 9 0 & c x t r a - - a e e 3 d 1 ，物流沙龙论坛v m i 讨论专区 1 6 间来分摊的) ，3 p l 所带来的问题却是不可忽视的，比如项目成功过分依赖于3 p l 的 能力和责任心，企业机密是否会泄露给第四方等等，在此不做展开讨论。 2 2 2 磨合成本 资料显示，大部分失败的v m i 项目，问题都出在两家企业的磨合时期。在磨合 时期，v m l 项目参与企业会产生大量的磨合成本，比如系统兼容性的问题，v m l 初期 成本不降反升的问题( 效率低下导致) ，企业文化相冲突的问题，不同企业员工的合作 共赢观念不强，互相缺乏信任，强势企业缺乏对合作伙伴缺乏尊重，信息沟通不畅， 成本分担不合理等等问题，都可能成为扼杀v m i 于襁褓的原因。能否顺利的度过磨合 期，成为v m i 能否成功的关键因素之一。 2 3 博弈与再博弈 v m i 模式广泛应用的最大障碍既不是应用范围的局限，也不是成本因素的考量， 而是对v m i 模式本意的曲解。 v m i 的初衷是为了削减牛鞭效应，减少整个供应链的库存，而现在很多的v m i 项目却是违背这一初衷的。很多时候，v m l 只是供应链中的供需双方在利益博弈中的 库存转移，尤其是在供需双方强弱地位分明的时候。这一点在制造业体现的最为突出。 ( 零售业也有供应商打着v m i 的旗号，将多余的库存放到零售商仓库里的可能，但是 毕竟零售业v m i 是强强合作的多，这种现象出现的机率是很小的) 。强势的制造商往 往打着v m i 的旗号，将本该由自己承担的库存转移到供应商的v m i 仓库中去，然后 还标榜自己为零库存。有人甚至说：“真正零库存是不存在的，无非是供应链中每个环 节的物料库存都在向上游挤压。” 以上可以看作是供需双方的第一次博弈，胜者无疑是制造商，首先，库存归属的 转移甩掉了库存压力，其次，所有权转移时间的推迟，在降低供应商存货周转率的同 时，推迟了制造商自己的付款时间由原来的出供应商库亟需付款，到现在的从v m i 仓库提料、用料之后，定期结算，相当于无偿占有了供应商的周转资金。 可是投入终究是期许收益的，如果实施v m i 导致供应商的长期收益比原来减少， 供应商肯定不干。下面我们来分析一下供应商可能的收益。 可能收益1 ：供应商通过良好的配合在几家供应商中脱颖而出，从而获得更多的 订单份额； 可能收益2 ：供应商的大力支持提升了制造商的竞争力，进而增强了供应链的整 体竞争力，制造商生意更好订单更多，供应商也相应获得更多订单； 】7 可能收益3 ：假如制造商和供应商关系非常透明，并协商了超额利润的再分配， 那么供应商就可以最终从y m l 中真币分一杯羹! 这一点相当不易的，因为目前大部分 制造业的利润已经很薄了，在这种背景下要求强势的制造商拿出一部分利润来给相对 弱势的供应商来分享，难度可想而知。 可能收益4 ：客户所颁发的荣誉奖赏，精神鼓励1 1 2 如果供应商在v m i 变革的实践中看不见获利的希望将怎么办? 既要马儿跑，又要 马儿不吃草! 马儿肯定要想办法了，这样必然会出现二次博弈! 随着供应商第一轮博弈的胜出，其成本下降的间接后果是使自己更加离不开这个 让自己胜出的供应商，一方面是因为合作的惯性和退出成本，另一方面因为制造商成 本的下降的同时意味着供应商成本负担的上升，这样就会将很多潜在的替补供应商剔 除出去，这两方面原因使得供应商的议价能力上升，必然会在第二轮博弈中想尽办法 捞回来一些损失。比如，旧的部件价格已经确定，但是一旦有机会交易新品，报价时， 供应商一定会想尽办法高报，如此种种，不一而足。 不断的博弈，也许能产生一种均衡状态使得所谓的v m i 得以继续。可是在这一轮 轮反复的博弈中，供应链的整体成本有多少下降，竞争力又有多大的提升昵，局外人 不得而知，可是能够确定一点：这根本不是我们想见到的v m i 。 1 2 h 逝；妇璺堂! 垒g 地照趔出鳃堕趋塑垂：p h 叠2 鲴三璺塑垂垡! 堕孽g 益3 坠! 。物流沙龙论坛v m i 讨论专区 1 8 - 四结论 牛鞭效应的广泛存在性已经是毋庸置疑，产生的原因也已经被理论界分析的比较 透彻，解决方法也已经提出了很多。作为理论界首推的v m i ，理论上也已经被反复证 明了其有效性，可是这与v m i 模式在实际的供应链管理中应用较少形成了很大的反 差。v m i 广泛应用的障碍究竟在哪里，本文从理论和实际两个角度尝试进行了解答。 从理论上来说，引入提前期时问变量之后的简单二级供应链模型可以证明，v m i 更适 合长期合作，更适合市场需求波动小的产品。从现实来看，应用范围的局限，成本因 素的考量和供需双方的博弈行为，是导致v m i 未能广泛应用的三个主要原因。另外， 本人认为，v m i 模式的应用现在最大的问题在于，很多企业在实施v m i 的过程中， 并未理解v m i 降低整条供应链的库存成本的初衷，而是将v m i 做为了一个转嫁库存 的借口。 参考文献 【1 1h a u l l e e ，1 kb u l l w h i pe f f e c ti ns u p p l yc h a i n ”s l o a nm a n a g 口n e n tr e v i e w ，s p r i n g1 9 9 7 【2 】z k e v i nw e n g ，”p r i c ea n do r d e r i n gs t r a t e g i e si nm a n u f a c t u r i n ga n dd h t r i b u f i o na l l i a n c e l i e t r a n s a c t i o n s ( 1 9 9 0 2 9 【3 s l e r m a n ，“m o d e l i n gm a n a g e m e n t b e h a v i o r ： m i s p e r c e p t i o n o ff e e d b a c ki n ad y n a m i c d e c i s i o n - m a k i n ge x p e r i m e n t p 1 m a n a g e m e n ts c i e n c 弓1 9 8 9 ，4 5 ( 3 ) ：3 2 1 - 3 3 9 【4 】l ，p a d m a n a b h a na n dw h a n g , “i n f o r m a t i o nd i s t o r t i o ni nas u p p l yc h a i n ：t h eb u l l w h i pe f f e c t ” m a n a g e m e n t 泐1 9 9 7 a , 4 3 ( 4 ) ：5 4 6 - 5 5 8 【5 】l e e ，p a d m a n a b h a na n dw h a n g , b u l l w h i pe f f e c ti nas u p p l yc h a i n j ”s l o a nm a n a g e m e n tr e v i e w , 1 9 9 7 b , 3 8 ( s p r i n g ) ：9 3 1 0 2 【6 】fr o b e r tl a c o b s , “p i a y i n gt h eb e e rd i s t r i b u t i o ng a m eo v c gt h ei n t e m e t ”p r o d u c t i o na n do p e r a t i o n s m a n a g e m e n t , s p d n g2 0 0 0 川m i c h a e lc a t a l a n ，h e r b e r tk o t z a b ，“a s s e s s i n gt h er e s p o n s i v e n e s si nt h ed a n i s hm o b i l ep h o n es u p p l y c h a i n i n t e r n a t i o n a l j o u r n a l o f p h y s i c a l d i s t r i b u t i o n & l o g i s t i c s m a n a g e m e n t , 2 0 0 3 3 3 【8 】r a c h e lc r o s o n ，k a r e nd o n o h u e ，“i m p a c to fp o sd a t as h a r i n go ns u p p l yc h a i nm a n a g e m e n t ：a n e x p e r i m e n t a ls t u d y p r o d u c t i o na n do p e r a t i o n sm a n a g e m e n t ；s p r i n g2 0 0 3 ；1 2 ，1 1 9 】g o r a ns v e n s s o n ， * t h eb u l l w h i pe f f e c ti ni n t r a - o r g a n i s a t i o n a le c h e l o n s ”i n t e r n a t i o n a lj o u r n a lo f p h y s i c a l