基于Anylogic對(duì)牛鞭效應(yīng)仿真研究與分析

1、基于Anylogic對(duì)牛鞭效應(yīng)仿真研究與分析張偉力(東南大學(xué)物流管理工程系,南京，210096）摘要：為了找到時(shí)間因素如何影響牛鞭效應(yīng)，以庫(kù)存和訂單數(shù)量為牛鞭效應(yīng)強(qiáng)度的衡量指標(biāo)，借助Anylogic 軟件建立三階供應(yīng)鏈模型進(jìn)行仿真，并對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行了比較分析?？梢暬匮芯抗?yīng)鏈的動(dòng)態(tài)變化，并分析訂貨提前期與牛鞭效應(yīng)的關(guān)系，如何減輕牛鞭效應(yīng)，為企業(yè)提供決策支持。研究表明，時(shí)間因素對(duì)牛鞭效應(yīng)有重要影響，訂貨提前期的縮短能夠減輕牛鞭效應(yīng)。關(guān)鍵詞：牛鞭效應(yīng)；仿真；AnylogicAnylogic-Based Bullwhip Effect SimulationZhang Weili(Departmen

2、t of logistics management construction, Southeast University, Nanjing, 210096)Abstract: In order to find out how the time factor affects the bullwhip effect, regard inventory and order quantity as the measurements, with the help of Anylogic software simulate the model of three-echelon supply chain,

3、and the simulation results are analyzed. To study the dynamic chain changes visually, and analyzed the relationship between order lead time and bullwhip effect, to find out how to alleviate bullwhip effect. Research shows that time factors affect bullwhip effect obviously, and cutting down order lea

4、d time can reduce the strength of the bullwhip effect availably.Keyword: Bullwhip Effect;simulation;Anylogic1.引言牛鞭效應(yīng)是指市場(chǎng)需求信息從供應(yīng)鏈下游向上游傳遞的過(guò)程中，需求波動(dòng)被不斷放大的一種現(xiàn)象。這種現(xiàn)象使得供應(yīng)鏈上游企業(yè)無(wú)法準(zhǔn)確把握市場(chǎng)需求信息，難以制訂合理的企業(yè)能力需求規(guī)劃和生產(chǎn)計(jì)劃，造成生產(chǎn)能力過(guò)?；蛘邘?kù)存產(chǎn)品過(guò)多或者缺貨，并使整個(gè)供應(yīng)鏈的運(yùn)作成本過(guò)高，效率和顧客滿意度降低。目前對(duì)供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)有代表性的研究是：Forrestor1通過(guò)一系列案例研究證實(shí)了牛鞭效應(yīng)的存在，并指

5、出它是工業(yè)組織動(dòng)態(tài)行為或時(shí)間變化的行為產(chǎn)生的結(jié)果；Burbridge 教授2從產(chǎn)業(yè)動(dòng)力學(xué)的角度對(duì)牛鞭效應(yīng)的機(jī)理進(jìn)行了探討；美國(guó)麻省理工學(xué)院的Sterman3教授通過(guò)一項(xiàng)以啤酒為對(duì)象的供應(yīng)鏈庫(kù)存管理動(dòng)態(tài)模擬試驗(yàn)，即所謂的啤酒實(shí)驗(yàn)，也證實(shí)了牛鞭效應(yīng)的存在，并認(rèn)為該效應(yīng)是供應(yīng)鏈成員系統(tǒng)性、非理性行為和對(duì)反饋信息的錯(cuò)誤理解造成；H.L.Lee 4,5 給出了影響供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)的四個(gè)主要因素：供應(yīng)鏈成員對(duì)需求信息的處理技術(shù)；批量訂貨方式；價(jià)格波動(dòng)；以及預(yù)計(jì)供應(yīng)量不足導(dǎo)致的零售商之間的短缺博弈。在已有的供應(yīng)鏈的仿真研究中，很多文獻(xiàn)利用智能體、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)等方法對(duì)供應(yīng)鏈進(jìn)行仿真研究，采用的仿真軟件主要有Swa

6、rm、Witness、Vensim等。本文從訂貨提前期來(lái)考慮牛鞭效應(yīng)的產(chǎn)生以及能否通過(guò)縮短訂貨提前期減輕牛鞭效應(yīng)的強(qiáng)度，從供應(yīng)鏈訂貨提前期的時(shí)效性出發(fā), 考慮其對(duì)于牛鞭效應(yīng)的影響程度，并通過(guò)供應(yīng)鏈各成員的庫(kù)存波動(dòng)和實(shí)時(shí)訂單數(shù)量，動(dòng)態(tài)表示牛鞭效應(yīng)的強(qiáng)度。借助于Anylogic軟件，利用面向?qū)ο蟮姆椒▽?duì)三階供應(yīng)鏈建模，混合調(diào)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)和主體建模中的模塊分別模擬目標(biāo)人群產(chǎn)生的需求和供應(yīng)鏈成員間的訂單、配送，并且對(duì)訂貨提前期值進(jìn)行修改，分析仿真結(jié)果，證明縮短訂貨提前期能夠減輕牛鞭效應(yīng)的強(qiáng)度。2.建立仿真模型本文建模分為兩部分，分別采用不同的方法建模。首先運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)，對(duì)目標(biāo)消費(fèi)人群進(jìn)行建模，這個(gè)系

7、統(tǒng)中的潛在客戶受廣告和口碑的影響由潛在客戶變?yōu)楫a(chǎn)品用戶，從而產(chǎn)生了需求。其次通過(guò)一條信息傳輸路徑將系統(tǒng)中的實(shí)時(shí)需求反映給三階供應(yīng)鏈模塊中的零售商，并由零售商逐級(jí)向上游下訂單，供應(yīng)鏈模塊采用的是主體建模，概念模型如圖1所示。潛在客戶廣告口碑產(chǎn)品生命周期用戶系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)主體建模零售商分銷商生產(chǎn)商目標(biāo)消費(fèi)人群模塊三階供應(yīng)鏈模塊訂單 訂單配送 配送需求供給圖1 仿真概念模型2.1目標(biāo)消費(fèi)人群模塊用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法對(duì)目標(biāo)消費(fèi)人群進(jìn)行建模仿真。如圖2所示，構(gòu)成模塊的主要元件包含以下幾項(xiàng)：“流”，資金流、信息流、人流和商品流；“積量”，潛在顧客（PotentialUsers）、需求（Demand）、用戶(Use

8、rs)；“率量”，人與人之間的接觸率(ContactRate)、潛在用戶對(duì)商品信息的采納率(AdoptionRate)、商品損壞率(DiscardRate)；“輔助變量”，廣告影響能力(AdEffectiveness)、分?jǐn)?shù)(Fraction)、產(chǎn)品生命周期(ProductLifetime)、供給(Supply)。圖2 目標(biāo)消費(fèi)人群模塊 系統(tǒng)中默認(rèn)有100000目標(biāo)消費(fèi)人群，所有人在仿真開始前對(duì)商品無(wú)任何了解，即信息掌握量為0。仿真開始后每個(gè)獨(dú)立的潛在客戶受商品廣告宣傳和別人的口碑兩方面的影響，相同單位的廣告影響效用遠(yuǎn)小于周圍人的口碑，模塊中的設(shè)置為1比10，按照比例算出其對(duì)商品的采納率，這個(gè)

9、過(guò)程對(duì)潛在客戶而言是完全模擬現(xiàn)實(shí)生活的場(chǎng)景，由Anylogic軟件內(nèi)部運(yùn)行。當(dāng)某位潛在客戶的采納率達(dá)到預(yù)先設(shè)定好的分?jǐn)?shù)（Fraction），他決定購(gòu)買該商品，即產(chǎn)生需求。這部分產(chǎn)生的需求立刻通過(guò)一條信息傳輸路徑（圖2中黑色線條）傳給三階供應(yīng)鏈模塊中的零售商主體，經(jīng)過(guò)供應(yīng)鏈模塊運(yùn)行后，零售商將商品供應(yīng)給圖2中的供給(Supply)控件。用戶得到商品后開始使用，根據(jù)商品生命周期（設(shè)置為60天），當(dāng)商品到達(dá)使用期限無(wú)法使用，則傳遞到商品損壞率(DiscardRate)控件，這部分用戶重新轉(zhuǎn)變成潛在客戶，并重復(fù)上述步驟循環(huán)運(yùn)行到模擬結(jié)束。以上所有數(shù)據(jù)都可以根據(jù)不同的場(chǎng)景進(jìn)行修改，增強(qiáng)了模塊的柔性，本文

10、僅以目標(biāo)消費(fèi)人群為100000人的系統(tǒng)來(lái)模擬顧客需求。2.2三階供應(yīng)鏈模塊 與2.1不同，本模塊采用的是主體建模的方法。如圖2所示模塊中的三個(gè)主體分別為零售商(retailer)、分銷商(wholesaler)和制造商(factory),運(yùn)用Anylogic的企業(yè)庫(kù)進(jìn)行建模。該供應(yīng)鏈以訂單為導(dǎo)向，由客戶需求開始，以訂單帶動(dòng)整條供應(yīng)鏈的運(yùn)作。制造商、分銷商、零售商逐階向下游滿足需求。供應(yīng)鏈各階的主體采取（T， s，S）庫(kù)存控制策略，即主體以T 為周期定期檢查系統(tǒng)的庫(kù)存水平，因此僅在符合固定周期的離散時(shí)間點(diǎn)上檢測(cè)庫(kù)存水平。T 期之初，企業(yè)對(duì)庫(kù)存進(jìn)行盤點(diǎn)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有庫(kù)存水平低于安全庫(kù)存s 時(shí)，發(fā)出訂

11、單補(bǔ)充庫(kù)存，使庫(kù)存補(bǔ)充至最大庫(kù)存水平S。模型默認(rèn)的天，件，件。，每個(gè)主體用一個(gè)活動(dòng)對(duì)象類進(jìn)行建模，在活動(dòng)對(duì)象內(nèi)部利用參數(shù)、變量、屬性和功能對(duì)主體行為和屬性進(jìn)行建模。圖3 三階供應(yīng)鏈模塊控件表示供應(yīng)鏈模塊以1天為周期循環(huán)運(yùn)行該事件，事件日志描述如下：早上8：00零售商檢查顧客訂單，檢查庫(kù)存，若庫(kù)存低于s,則向上游的分銷商下訂單。生產(chǎn)商在接受到來(lái)自分銷商的訂單時(shí)，即調(diào)用訂單管理功能，將訂單存入數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中；分銷商接受訂單以后，檢查庫(kù)存，當(dāng)庫(kù)存能滿足訂單時(shí)則向零售商配送商品，否則想上游制造商下訂單；制造商隨后調(diào)出訂單，判斷訂單是否為有效訂單，若為有效訂單，那么判斷現(xiàn)有的產(chǎn)成品庫(kù)存是否能夠滿足訂單的需求

12、，當(dāng)庫(kù)存不足以滿足全部需求時(shí)，調(diào)用生產(chǎn)模塊組織生產(chǎn)。在有充足產(chǎn)成品庫(kù)存的條件下，制造商對(duì)分銷商進(jìn)行配送，存在一定的提前期。所有命令執(zhí)行完后更新當(dāng)天全部信息。3.模型仿真及結(jié)果分析 訂貨提前期是指下游企業(yè)向上游企業(yè)發(fā)出訂單到收到貨物所需的時(shí)間, 包括信息提前期、決策時(shí)間、制造時(shí)間、運(yùn)輸時(shí)間等。引起牛鞭效應(yīng)的時(shí)間因素主要是訂貨提前期，初始設(shè)訂貨提前期滿足的平均分布。本文仿真的目的是分析供應(yīng)鏈中各階主題的訂貨量和庫(kù)存水平，動(dòng)態(tài)地對(duì)牛鞭效應(yīng)進(jìn)行可視化觀察。設(shè)置模型仿真時(shí)間為2年，收集庫(kù)存水平及實(shí)時(shí)訂單的相關(guān)信息。3.1各指標(biāo)的收集 1.庫(kù)存水平。由圖4(a)可以看出零售商庫(kù)存較少，波動(dòng)程度?。?480

13、-4000），無(wú)低于安全庫(kù)存水平s的情況，兩次最高庫(kù)存之間時(shí)間較短，這說(shuō)明零售商的采購(gòu)活動(dòng)頻繁。分銷商(b)處的庫(kù)存水平處于零售商與生產(chǎn)商之間，波動(dòng)幅度居中（800-4000），波動(dòng)的周期較零售商長(zhǎng)，說(shuō)明分銷商采購(gòu)周期較長(zhǎng)，每次采購(gòu)量較大，且經(jīng)常出現(xiàn)庫(kù)存水平低于安全庫(kù)存的情況。制造商(c)處的成品庫(kù)存波動(dòng)幅度很大（0-5000），呈現(xiàn)出有規(guī)律的鋸齒形，前后兩次庫(kù)存補(bǔ)充時(shí)間間隔最長(zhǎng)，一次補(bǔ)充量大，同樣呈現(xiàn)出有規(guī)律的鋸齒形，可以預(yù)測(cè)如果訂貨周期加長(zhǎng)到一定時(shí)間，制造商將最找出現(xiàn)缺貨情況。 (a)零售商 (b)分銷商 (c)制造商圖4 供應(yīng)鏈各主體的庫(kù)存水平2.訂單數(shù)量。圖5中零售商接收到使用者的訂單

14、為紅色，需求量變化范圍是1012-1015，訂貨量較少，波動(dòng)性很小，幾乎保持不變。分銷商接收到的訂單為藍(lán)色，很明顯可以看到波動(dòng)性大于零售商，數(shù)量介于零售商和制造商之間，且訂貨周期有明顯變化。綠色表示制造商接收來(lái)自分銷商的訂單情況，數(shù)量值最大，波動(dòng)振幅最大，訂貨周期也不規(guī)則。圖5 供應(yīng)鏈各主體的實(shí)時(shí)訂單3.2牛鞭效應(yīng)分析 從數(shù)量值、波動(dòng)幅度、周期的規(guī)則性觀察訂貨提前期為（圖4和5）的供應(yīng)鏈個(gè)主體的庫(kù)存水平和實(shí)施訂單，可以發(fā)現(xiàn)各量值沿供應(yīng)鏈呈放大趨勢(shì)。仿真模型統(tǒng)計(jì)了各主體的平均值、方差（如圖6），通過(guò)精確的數(shù)值再次證明了該供應(yīng)鏈由下游向上游發(fā)生了牛鞭效應(yīng)。方案一零售商分銷商制造商平均值1639 2

15、446 3681方差 20.256 60.114 180.367圖6 主體平均值、方差3.3牛鞭效應(yīng)與訂貨提前期的關(guān)系 假設(shè)剛才的情況為方案一，在所有設(shè)置不變的情況下現(xiàn)在本文模擬方案二：訂貨周期縮短一半為和方案三：訂貨周期擴(kuò)大一倍。在方案二的仿真過(guò)程中各主體的庫(kù)存水平?jīng)]有太大區(qū)別，只是波動(dòng)振幅小于方案一，但是沒(méi)有明顯的變化。方案三出現(xiàn)很大不同，首先零售商缺貨率高達(dá)60%，庫(kù)存振幅較之前兩個(gè)方案有明顯擴(kuò)大，呈現(xiàn)不規(guī)則的鋸齒形，訂貨周期不穩(wěn)定。上游的分銷商和制造商也相應(yīng)出現(xiàn)缺貨和很不穩(wěn)定的情況，震動(dòng)幅度都相應(yīng)的擴(kuò)大，庫(kù)存水平在0-4000，因?yàn)樽畲髱?kù)存設(shè)置為4000，但是訂單數(shù)量超過(guò)了6000，造

16、成制造商不能按時(shí)完成訂單，客戶流失。平均值和方差如圖7。方案二零售商分銷商制造商平均值1582 2054 2941方差 14.253 22.354 31.217方案三零售商分銷商制造商平均值2942 3446 4251方差 27.256 90.114 267.367圖7 方案二和方案三的平均值和方差由以上分析可知，訂貨提前期的大小關(guān)系是：方案二<方案一<方案三，牛鞭效應(yīng)強(qiáng)度的大小順序是：方案二<方案一<方案三，可見(jiàn)訂貨提前期不僅是引起供應(yīng)鏈產(chǎn)生牛鞭效應(yīng)的原因之一，而且訂貨提前期越長(zhǎng)牛鞭效應(yīng)強(qiáng)度越大，反之則越小，供應(yīng)鏈成員減輕牛鞭效應(yīng)的有效途徑之一就是縮短訂貨提前期。4.

17、結(jié)語(yǔ)本文從供應(yīng)鏈各主體的庫(kù)存水平和實(shí)時(shí)訂貨量入手，借助Anylogic仿真軟件，研究了訂貨提前期研究牛鞭效應(yīng)的產(chǎn)生以及相互關(guān)系，得出縮短提前期可以減輕牛鞭效應(yīng)的結(jié)論。在今后的研究中可以綜合考慮產(chǎn)生牛鞭效應(yīng)的四種主要因素，多尺度動(dòng)態(tài)模擬牛鞭效應(yīng)，找出減輕牛鞭效應(yīng)的最優(yōu)方法。參考文獻(xiàn)：1 J.W Forrester. Industrial Dynamics M. New York: MIT Press and John Wiley &Sons. Inc., 1961.2 Burbridge J.L. Automated production control with a simulatio

18、n capability C.Proceeding of the International Federation for Information Processing Conference Copenhange: 1984: 1-11.3 J.D Sterman. Modeling Managerial Behavior: Misperceptions of Feedback in a Dynamic Decision Making Experiment J. Management Science (S0025-1909), 1989, 35(3): 321-339.4 Lee H.L, Padmanabhan V, Whang S. The Bullwhi