資訊的價值 課件

CH4資訊的價值CH4資訊的價值

1CH4資訊的價值CH4資訊的價值1內(nèi)容大綱長鞭效應(yīng)(BullwhipEffect)導(dǎo)致長鞭效應(yīng)的主因長鞭效應(yīng)之量化集中式資訊下長鞭效應(yīng)之影響分散式資訊下長鞭效應(yīng)之影響減少長鞭效應(yīng)的方法目標衝突的供應(yīng)鏈設(shè)計2內(nèi)容大綱長鞭效應(yīng)(BullwhipEffect)2簡介我們生活在「資訊」的時代中。資訊取代了存貨。說明資訊如何影響供應(yīng)鏈的設(shè)計與運作。藉由有效地利用可取得的資訊，可比以前更有效果、更有效率地設(shè)計與運作供應(yīng)鏈。3簡介我們生活在「資訊」的時代中。3資訊的價值協(xié)助減少供應(yīng)鏈的變異性。協(xié)助供應(yīng)商作更好的預(yù)測，即說明促銷市場的改變。使製造和配銷系統(tǒng)與策略能夠協(xié)調(diào)。藉由提供工具來配置所需的商品項目，使零售商能提供顧客更好的服務(wù)。使零售商能更快地反應(yīng)及適應(yīng)供應(yīng)方面的問題。使前置時間能減少。4資訊的價值協(xié)助減少供應(yīng)鏈的變異性。4長鞭效應(yīng)(BullwhipEffect)零售商批發(fā)商配銷商工廠訂單前置時間運送前置時間訂單前置時間運送前置時間訂單前置時間運送前置時間生產(chǎn)前置時間外部需求何謂長鞭效應(yīng)(BullwhipEffect)？在供應(yīng)鏈中愈往上游走，訂單數(shù)量變異性愈增大的現(xiàn)象就是長鞭效應(yīng)。5長鞭效應(yīng)(BullwhipEffect)零售商批發(fā)商配銷商長鞭效應(yīng)(BullwhipEffect)為了解決訂購數(shù)量問題，批發(fā)商必須要依據(jù)零售商所下的訂單來做預(yù)測。零售商所下的訂單變動會比外部需求高。批發(fā)商被迫持有較零售商多的安全存貨，或保持較高存貨以維持服務(wù)水準。同樣的結(jié)果發(fā)生在配銷商與工廠上，產(chǎn)生更大的變異與存貨水準。6長鞭效應(yīng)(BullwhipEffect)為了解決訂購數(shù)量問導(dǎo)致長鞭效應(yīng)的主因傳統(tǒng)存貨管理面的因素需求預(yù)測的變異前置時間批量訂購供應(yīng)鏈成員對於市場力量的反應(yīng)價格波動被誇大的訂單7導(dǎo)致長鞭效應(yīng)的主因傳統(tǒng)存貨管理面的因素7長鞭效應(yīng)之量化把供應(yīng)鏈中每一個階段會發(fā)生的變異性加以數(shù)量化。這麼一來將可有效的顯示出變異性增加的規(guī)模大小，也能顯示出預(yù)測技術(shù)、前置時間、及變異性增加之間的關(guān)係。8長鞭效應(yīng)之量化把供應(yīng)鏈中每一個階段會發(fā)生的變異性加以數(shù)量化。長鞭效應(yīng)之量化在一個二階層的供應(yīng)鏈中假設(shè)零售商面對一個固定的前置時間L採用(s,S)存貨政策需求預(yù)測採用p期移動平均法根據(jù)需求預(yù)測Yt為t期的訂購量上限9長鞭效應(yīng)之量化在一個二階層的供應(yīng)鏈中假設(shè)9長鞭效應(yīng)之量化假設(shè)：零售商所見顧客需求的變異數(shù)為Var(D)零售商下給製造商的訂單變異數(shù)為Var(Q)則相對於顧客需求的變異數(shù)應(yīng)滿足下式10長鞭效應(yīng)之量化假設(shè)：10長鞭效應(yīng)之量化下圖顯示變異數(shù)值增加的下限，在不同前置時間L下，為p的函數(shù)。11長鞭效應(yīng)之量化下圖顯示變異數(shù)值增加的下限，在不同前置時間L下長鞭效應(yīng)之量化當p很大、L很小時，根據(jù)預(yù)測錯誤的長鞭效應(yīng)是很小的。長鞭效應(yīng)會隨著我們增加前置時間L、減少p而擴大。12長鞭效應(yīng)之量化當p很大、L很小時，根據(jù)預(yù)測錯誤的長鞭效應(yīng)是很長鞭效應(yīng)之量化舉例來說：假設(shè)零售商根據(jù)最近五個觀察值，即p=5來計算平均需求。在t期期末所下訂單在t+1期期初被收到，即L=1。在這情形下，零售商從製造商收到訂單的變異數(shù)，將會較零售商本身所看見的顧客需求多48%即：13長鞭效應(yīng)之量化舉例來說：13長鞭效應(yīng)之量化舉例來說：當零售商根據(jù)最近十個觀察值來預(yù)測時，即p=10來計算平均需求。在這情形下，零售商從製造商收到訂單的變異數(shù)，將會較零售商本身所看見的顧客需求多22%即：換句話說，使用移動平均法時，增加的觀察的次數(shù)，零售商將可大大降低他給製造商的訂單變異性。14長鞭效應(yīng)之量化舉例來說：14集中式資訊下長鞭效應(yīng)之影響集中需求資訊下，供應(yīng)鏈中每一個階層都收到零售商所預(yù)測的平均需求?？梢杂嬎愠龉?yīng)鏈中第k個階層所下訂單的變異數(shù)Var(Qk)，相對於顧客需求的變異數(shù)Var(D)，可得下面式子：15集中式資訊下長鞭效應(yīng)之影響集中需求資訊下，供應(yīng)鏈中每一個階層集中式資訊下長鞭效應(yīng)之影響Li表在第i階層及i+1階層間的前置時間舉例來說：零售商到批發(fā)商前置時間為兩期，即L1=2批發(fā)商到配銷商前置時間也是兩期，即L2=2配銷商到工廠前置時間也是兩期，即L3=2這情形下從零售商到工廠全部的前置時間為L1+L2+L3=616集中式資訊下長鞭效應(yīng)之影響Li表在第i階層及i+1階層間的前集中式資訊下長鞭效應(yīng)之影響此第k個階層所下的訂單變異數(shù)相似之前所述，不同在於前置時間必須以k階層的前置時間。在此可發(fā)現(xiàn)供應(yīng)鏈中某一階層所下訂單的變異數(shù)是該階層與零售商之間全部前置時間的增加函數(shù)。這表示供應(yīng)鏈的階層數(shù)越多，訂單的變異數(shù)會越大。17集中式資訊下長鞭效應(yīng)之影響此第k個階層所下的訂單變異數(shù)相似之分散式資訊下長鞭效應(yīng)之影響分散式資訊下，供應(yīng)鏈中每一個階層都必須各自採用p期移動平均法來預(yù)測下一階層的訂單需求。依據(jù)此系統(tǒng)可以計算出供應(yīng)鏈中第k個階層所下訂單的變異數(shù)Var(Qk)，相對於顧客需求的變異數(shù)Var(D)，可得下面式子：18分散式資訊下長鞭效應(yīng)之影響分散式資訊下，供應(yīng)鏈中每一個階層都分散式資訊下長鞭效應(yīng)之影響此處的變異性在供應(yīng)鏈每一階層是以乘數(shù)在增加。訂單的變異性會隨向供應(yīng)鏈上移而增加，因此批發(fā)商所下之訂單的變異性會大於零售商。19分散式資訊下長鞭效應(yīng)之影響此處的變異性在供應(yīng)鏈每一階層是以乘集中資訊與否變異性之差異集中式資訊下，供應(yīng)鏈中訂單的變異數(shù)是依所在階層之總前置時間逐漸累加的。分散式資訊下，供應(yīng)鏈中卻是依成數(shù)增加。然而，即使在需求資訊完全集中下，且供應(yīng)鏈中每一階層都可使用相同的預(yù)測技術(shù)及存貨政策，長鞭效應(yīng)還是會存在的，只是影響程度較小而已。20集中資訊與否變異性之差異集中式資訊下，供應(yīng)鏈中訂單的變異數(shù)是集中資訊與否變異性之差異由下圖可發(fā)現(xiàn)，當Li=1時，k=1、k=3與k=5所下訂單，在集中資訊與分散資訊下之變異性。21集中資訊與否變異性之差異由下圖可發(fā)現(xiàn)，當Li=1時，k=1、減少長鞭效應(yīng)的方法1.透過資訊技術(shù)的應(yīng)用，改變訂單作業(yè)程序。傳統(tǒng)供貨流程供應(yīng)商與零售商之互動性低各自的作業(yè)流程資訊交流有限採用電子商務(wù)的供貨流程透過EDI、POS直接取得資訊提高零售商與供應(yīng)商的互動程度前置時間的縮短22減少長鞭效應(yīng)的方法1.透過資訊技術(shù)的應(yīng)用，改變訂單作業(yè)程序。減少長鞭效應(yīng)的方法1.透過資訊技術(shù)的應(yīng)用，改變訂單作業(yè)程序。採購流程改變對於長鞭效應(yīng)的改善做到資訊共享，供應(yīng)商可直接掌握最終端需求的資訊，可降低供應(yīng)鏈存貨水準與避免誇大的訂單資訊透過EDI，可加速訂單處理工作，縮短前置時間，亦可降低固定訂購成本支出，對於降低訂購批量亦有助益透過第三方物流配送可減少Full-Track-Load的經(jīng)濟效益23減少長鞭效應(yīng)的方法1.透過資訊技術(shù)的應(yīng)用，改變訂單作業(yè)程序。減少長鞭效應(yīng)的方法2.資訊集中的效果可降低需求的不確定性降低需求的變異性縮短訂單處理時間，減少訂購前置時間可避免誇大的訂單資訊3.策略聯(lián)盟關(guān)係策略聯(lián)盟可改變供應(yīng)鏈中的資訊分享方式與存貨管理方式(VMI)，可以減少長鞭效應(yīng)的影響。24減少長鞭效應(yīng)的方法2.資訊集中的效果24有效的預(yù)測資訊導(dǎo)至更有效的預(yù)測。愈多未來需求的因素能夠被加以考量，預(yù)測的正確性就越高。聯(lián)合預(yù)測系統(tǒng)在這些系統(tǒng)中，複雜的資訊系統(tǒng)提供了一個反覆的預(yù)測程序，使在供應(yīng)鏈當中的參與者透過合作能夠達到對預(yù)測有一致的共識。供應(yīng)鏈所有的參與者分享並使用相同的預(yù)測工具且導(dǎo)至長鞭效應(yīng)的降低。25有效的預(yù)測資訊導(dǎo)至更有效的預(yù)測。愈多未來需求的因素能夠被加以聯(lián)合預(yù)測、規(guī)劃及補貨CollaborativePlanning,ForecastingandReplenishment;CPFR將供應(yīng)鏈各企業(yè)的規(guī)劃、預(yù)測及補貨程序所需之資訊，透過電子商務(wù)的技術(shù)加以有效連結(jié)與分享。五位鋼琴家要在同時間以同樣的速度彈奏同樣的曲子，彼此看不到對方，應(yīng)該如何進行。同樣的樂譜、節(jié)拍器保持同樣的速度、一位指揮讓五位鋼琴家知道何時開始、何時調(diào)整、何時結(jié)束26聯(lián)合預(yù)測、規(guī)劃及補貨CollaborativePlanni系統(tǒng)整合的資訊系統(tǒng)不協(xié)調(diào)時供應(yīng)鏈的每一個成員只尋求自己運作的最佳化，而不去注意本身的政策對供應(yīng)鏈其他成員的影響。全面的最佳化確認什麼才是對整個系統(tǒng)最好的做法。誰來做最佳化？如何使透過協(xié)調(diào)的策略而節(jié)省下的成本能在不同供應(yīng)鏈的設(shè)施之間彼此分享？27系統(tǒng)整合的資訊系統(tǒng)不協(xié)調(diào)時27找到需要的產(chǎn)品有很多種方式可以滿足顧客的需求。對一個庫存式生產(chǎn)系統(tǒng)(madetostock)而言，我們希望從零售的存貨來滿足顧客需求。能夠找出且配送產(chǎn)品，有時與擁有存貨一樣有效(例如大型產(chǎn)品)。但如果商品是在零售商的競爭者手中，這些競爭者是否願意為零售商調(diào)撥商品則不是很明朗。28找到需要的產(chǎn)品有很多種方式可以滿足顧客的需求。對一個庫存式前置時間的縮短加速訂單到上游與物品到下遊的時間有效的資訊系統(tǒng)（資訊流）有效的配銷網(wǎng)路設(shè)計（物流）效益快速滿足顧客訂單降低長鞭效應(yīng)更正確的預(yù)測減少存貨水準29前置時間的縮短加速訂單到上游與物品到下遊的時間29資訊和供應(yīng)鏈互抵效果供應(yīng)鏈不同階層均有衝突的目標，而對供應(yīng)鏈中不同階層的整合或協(xié)作也造成了衝突。甚至在一個階層中，降低存貨水準或運輸成本的互抵效果，或是增加產(chǎn)品多樣性的互抵效果也常常出現(xiàn)。藉著小心地使用可獲得的資訊，供應(yīng)鏈可以更趨近於全面最佳化，並依據(jù)不同衝突目標和不同互抵效果，降低系統(tǒng)面的成本。30資訊和供應(yīng)鏈互抵效果供應(yīng)鏈不同階層均有衝突的目標，而對供應(yīng)鏈目標衝突的供應(yīng)鏈設(shè)計在過去，為了達成某些目標，另外一些目標必須要被犧牲。供應(yīng)鏈被視為是一連串要決定的互抵效果。大量的資訊現(xiàn)在已可取得，這使供應(yīng)鏈能夠被設(shè)計來折衝這些彼此衝突的目標。一些在幾年前被認為是在供應(yīng)鏈中存在的互抵效果，現(xiàn)在已不再互相抵觸。31目標衝突的供應(yīng)鏈設(shè)計在過去，為了達成某些目標，另外一些目標必目標衝突的供應(yīng)鏈設(shè)計批量大小-存貨的互抵效果零售商小批量訂購（降低存貨）製造商大批量生產(chǎn)（降低成本）方法現(xiàn)代化製造技術(shù)小批量生產(chǎn)看板、setuptime降低、快速換模零售商取得製造資訊可瞭解製造商能力，產(chǎn)生信心32目標衝突的供應(yīng)鏈設(shè)計批量大小-存貨的互抵效果32目標衝突的供應(yīng)鏈設(shè)計存貨-運輸成本的互抵效果整車運輸降低運輸成本需求總是低於整車貨量，提高存貨成本方法先進的生產(chǎn)控制系統(tǒng)與配銷控制系統(tǒng)可確保生產(chǎn)的數(shù)量結(jié)合不同產(chǎn)品，確保整車運輸需要訂單資料、需求預(yù)測資料、供應(yīng)商的配送時間表33目標衝突的供應(yīng)鏈設(shè)計存貨-運輸成本的互抵效果33目標衝突的供應(yīng)鏈設(shè)計前置時間-運輸成本的互抵效果存有物品到整車在運輸，降低運輸成本製造完成立即運送，降低前置時間方法改善預(yù)測技術(shù)及資訊系統(tǒng)降低前置時間的其他構(gòu)成要素（訂單處理時間）改善資訊流的時間而不必去改善物流時間34目標衝突的供應(yīng)鏈設(shè)計前置時間-運輸成本的互抵效果34目標衝突的供應(yīng)鏈設(shè)計產(chǎn)品多樣-存貨的互抵效果產(chǎn)品多樣性，會同時增加運輸與存貨成本方法延遲差異化（物流設(shè)計）中性化的產(chǎn)品往下游移動，在視下游需求進行多樣化運用風(fēng)險共擔觀念，中性化產(chǎn)品彙整顧客需求有較小變異及較精確的預(yù)測存貨會降低35目標衝突的供應(yīng)鏈設(shè)計產(chǎn)品多樣-存貨的互抵效果35目標衝突的供應(yīng)鏈設(shè)計成本-顧客服務(wù)的互抵效果所有的互底效果都是成本-顧客服務(wù)的例子減少存貨、運輸成本都會犧牲顧客服務(wù)例子配送倉庫直接配送大量的大型器具給最終顧客，減少零售店存貨，提高服務(wù)水準必須有相對應(yīng)的資訊提供訂單資訊、庫存資訊36目標衝突的供應(yīng)鏈設(shè)計成本-顧客服務(wù)的互抵效果36結(jié)論長鞭效應(yīng)的影響降低長鞭效應(yīng)的方法資訊共享的效果透過資訊與網(wǎng)路來促進供應(yīng)鏈中不同階層的整合與降低互抵效果37結(jié)論長鞭效應(yīng)的影響37CH4資訊的價值CH4資訊的價值

38CH4資訊的價值CH4資訊的價值1內(nèi)容大綱長鞭效應(yīng)(BullwhipEffect)導(dǎo)致長鞭效應(yīng)的主因長鞭效應(yīng)之量化集中式資訊下長鞭效應(yīng)之影響分散式資訊下長鞭效應(yīng)之影響減少長鞭效應(yīng)的方法目標衝突的供應(yīng)鏈設(shè)計39內(nèi)容大綱長鞭效應(yīng)(BullwhipEffect)2簡介我們生活在「資訊」的時代中。資訊取代了存貨。說明資訊如何影響供應(yīng)鏈的設(shè)計與運作。藉由有效地利用可取得的資訊，可比以前更有效果、更有效率地設(shè)計與運作供應(yīng)鏈。40簡介我們生活在「資訊」的時代中。3資訊的價值協(xié)助減少供應(yīng)鏈的變異性。協(xié)助供應(yīng)商作更好的預(yù)測，即說明促銷市場的改變。使製造和配銷系統(tǒng)與策略能夠協(xié)調(diào)。藉由提供工具來配置所需的商品項目，使零售商能提供顧客更好的服務(wù)。使零售商能更快地反應(yīng)及適應(yīng)供應(yīng)方面的問題。使前置時間能減少。41資訊的價值協(xié)助減少供應(yīng)鏈的變異性。4長鞭效應(yīng)(BullwhipEffect)零售商批發(fā)商配銷商工廠訂單前置時間運送前置時間訂單前置時間運送前置時間訂單前置時間運送前置時間生產(chǎn)前置時間外部需求何謂長鞭效應(yīng)(BullwhipEffect)？在供應(yīng)鏈中愈往上游走，訂單數(shù)量變異性愈增大的現(xiàn)象就是長鞭效應(yīng)。42長鞭效應(yīng)(BullwhipEffect)零售商批發(fā)商配銷商長鞭效應(yīng)(BullwhipEffect)為了解決訂購數(shù)量問題，批發(fā)商必須要依據(jù)零售商所下的訂單來做預(yù)測。零售商所下的訂單變動會比外部需求高。批發(fā)商被迫持有較零售商多的安全存貨，或保持較高存貨以維持服務(wù)水準。同樣的結(jié)果發(fā)生在配銷商與工廠上，產(chǎn)生更大的變異與存貨水準。43長鞭效應(yīng)(BullwhipEffect)為了解決訂購數(shù)量問導(dǎo)致長鞭效應(yīng)的主因傳統(tǒng)存貨管理面的因素需求預(yù)測的變異前置時間批量訂購供應(yīng)鏈成員對於市場力量的反應(yīng)價格波動被誇大的訂單44導(dǎo)致長鞭效應(yīng)的主因傳統(tǒng)存貨管理面的因素7長鞭效應(yīng)之量化把供應(yīng)鏈中每一個階段會發(fā)生的變異性加以數(shù)量化。這麼一來將可有效的顯示出變異性增加的規(guī)模大小，也能顯示出預(yù)測技術(shù)、前置時間、及變異性增加之間的關(guān)係。45長鞭效應(yīng)之量化把供應(yīng)鏈中每一個階段會發(fā)生的變異性加以數(shù)量化。長鞭效應(yīng)之量化在一個二階層的供應(yīng)鏈中假設(shè)零售商面對一個固定的前置時間L採用(s,S)存貨政策需求預(yù)測採用p期移動平均法根據(jù)需求預(yù)測Yt為t期的訂購量上限46長鞭效應(yīng)之量化在一個二階層的供應(yīng)鏈中假設(shè)9長鞭效應(yīng)之量化假設(shè)：零售商所見顧客需求的變異數(shù)為Var(D)零售商下給製造商的訂單變異數(shù)為Var(Q)則相對於顧客需求的變異數(shù)應(yīng)滿足下式47長鞭效應(yīng)之量化假設(shè)：10長鞭效應(yīng)之量化下圖顯示變異數(shù)值增加的下限，在不同前置時間L下，為p的函數(shù)。48長鞭效應(yīng)之量化下圖顯示變異數(shù)值增加的下限，在不同前置時間L下長鞭效應(yīng)之量化當p很大、L很小時，根據(jù)預(yù)測錯誤的長鞭效應(yīng)是很小的。長鞭效應(yīng)會隨著我們增加前置時間L、減少p而擴大。49長鞭效應(yīng)之量化當p很大、L很小時，根據(jù)預(yù)測錯誤的長鞭效應(yīng)是很長鞭效應(yīng)之量化舉例來說：假設(shè)零售商根據(jù)最近五個觀察值，即p=5來計算平均需求。在t期期末所下訂單在t+1期期初被收到，即L=1。在這情形下，零售商從製造商收到訂單的變異數(shù)，將會較零售商本身所看見的顧客需求多48%即：50長鞭效應(yīng)之量化舉例來說：13長鞭效應(yīng)之量化舉例來說：當零售商根據(jù)最近十個觀察值來預(yù)測時，即p=10來計算平均需求。在這情形下，零售商從製造商收到訂單的變異數(shù)，將會較零售商本身所看見的顧客需求多22%即：換句話說，使用移動平均法時，增加的觀察的次數(shù)，零售商將可大大降低他給製造商的訂單變異性。51長鞭效應(yīng)之量化舉例來說：14集中式資訊下長鞭效應(yīng)之影響集中需求資訊下，供應(yīng)鏈中每一個階層都收到零售商所預(yù)測的平均需求。可以計算出供應(yīng)鏈中第k個階層所下訂單的變異數(shù)Var(Qk)，相對於顧客需求的變異數(shù)Var(D)，可得下面式子：52集中式資訊下長鞭效應(yīng)之影響集中需求資訊下，供應(yīng)鏈中每一個階層集中式資訊下長鞭效應(yīng)之影響Li表在第i階層及i+1階層間的前置時間舉例來說：零售商到批發(fā)商前置時間為兩期，即L1=2批發(fā)商到配銷商前置時間也是兩期，即L2=2配銷商到工廠前置時間也是兩期，即L3=2這情形下從零售商到工廠全部的前置時間為L1+L2+L3=653集中式資訊下長鞭效應(yīng)之影響Li表在第i階層及i+1階層間的前集中式資訊下長鞭效應(yīng)之影響此第k個階層所下的訂單變異數(shù)相似之前所述，不同在於前置時間必須以k階層的前置時間。在此可發(fā)現(xiàn)供應(yīng)鏈中某一階層所下訂單的變異數(shù)是該階層與零售商之間全部前置時間的增加函數(shù)。這表示供應(yīng)鏈的階層數(shù)越多，訂單的變異數(shù)會越大。54集中式資訊下長鞭效應(yīng)之影響此第k個階層所下的訂單變異數(shù)相似之分散式資訊下長鞭效應(yīng)之影響分散式資訊下，供應(yīng)鏈中每一個階層都必須各自採用p期移動平均法來預(yù)測下一階層的訂單需求。依據(jù)此系統(tǒng)可以計算出供應(yīng)鏈中第k個階層所下訂單的變異數(shù)Var(Qk)，相對於顧客需求的變異數(shù)Var(D)，可得下面式子：55分散式資訊下長鞭效應(yīng)之影響分散式資訊下，供應(yīng)鏈中每一個階層都分散式資訊下長鞭效應(yīng)之影響此處的變異性在供應(yīng)鏈每一階層是以乘數(shù)在增加。訂單的變異性會隨向供應(yīng)鏈上移而增加，因此批發(fā)商所下之訂單的變異性會大於零售商。56分散式資訊下長鞭效應(yīng)之影響此處的變異性在供應(yīng)鏈每一階層是以乘集中資訊與否變異性之差異集中式資訊下，供應(yīng)鏈中訂單的變異數(shù)是依所在階層之總前置時間逐漸累加的。分散式資訊下，供應(yīng)鏈中卻是依成數(shù)增加。然而，即使在需求資訊完全集中下，且供應(yīng)鏈中每一階層都可使用相同的預(yù)測技術(shù)及存貨政策，長鞭效應(yīng)還是會存在的，只是影響程度較小而已。57集中資訊與否變異性之差異集中式資訊下，供應(yīng)鏈中訂單的變異數(shù)是集中資訊與否變異性之差異由下圖可發(fā)現(xiàn)，當Li=1時，k=1、k=3與k=5所下訂單，在集中資訊與分散資訊下之變異性。58集中資訊與否變異性之差異由下圖可發(fā)現(xiàn)，當Li=1時，k=1、減少長鞭效應(yīng)的方法1.透過資訊技術(shù)的應(yīng)用，改變訂單作業(yè)程序。傳統(tǒng)供貨流程供應(yīng)商與零售商之互動性低各自的作業(yè)流程資訊交流有限採用電子商務(wù)的供貨流程透過EDI、POS直接取得資訊提高零售商與供應(yīng)商的互動程度前置時間的縮短59減少長鞭效應(yīng)的方法1.透過資訊技術(shù)的應(yīng)用，改變訂單作業(yè)程序。減少長鞭效應(yīng)的方法1.透過資訊技術(shù)的應(yīng)用，改變訂單作業(yè)程序。採購流程改變對於長鞭效應(yīng)的改善做到資訊共享，供應(yīng)商可直接掌握最終端需求的資訊，可降低供應(yīng)鏈存貨水準與避免誇大的訂單資訊透過EDI，可加速訂單處理工作，縮短前置時間，亦可降低固定訂購成本支出，對於降低訂購批量亦有助益透過第三方物流配送可減少Full-Track-Load的經(jīng)濟效益60減少長鞭效應(yīng)的方法1.透過資訊技術(shù)的應(yīng)用，改變訂單作業(yè)程序。減少長鞭效應(yīng)的方法2.資訊集中的效果可降低需求的不確定性降低需求的變異性縮短訂單處理時間，減少訂購前置時間可避免誇大的訂單資訊3.策略聯(lián)盟關(guān)係策略聯(lián)盟可改變供應(yīng)鏈中的資訊分享方式與存貨管理方式(VMI)，可以減少長鞭效應(yīng)的影響。61減少長鞭效應(yīng)的方法2.資訊集中的效果24有效的預(yù)測資訊導(dǎo)至更有效的預(yù)測。愈多未來需求的因素能夠被加以考量，預(yù)測的正確性就越高。聯(lián)合預(yù)測系統(tǒng)在這些系統(tǒng)中，複雜的資訊系統(tǒng)提供了一個反覆的預(yù)測程序，使在供應(yīng)鏈當中的參與者透過合作能夠達到對預(yù)測有一致的共識。供應(yīng)鏈所有的參與者分享並使用相同的預(yù)測工具且導(dǎo)至長鞭效應(yīng)的降低。62有效的預(yù)測資訊導(dǎo)至更有效的預(yù)測。愈多未來需求的因素能夠被加以聯(lián)合預(yù)測、規(guī)劃及補貨CollaborativePlanning,ForecastingandReplenishment;CPFR將供應(yīng)鏈各企業(yè)的規(guī)劃、預(yù)測及補貨程序所需之資訊，透過電子商務(wù)的技術(shù)加以有效連結(jié)與分享。五位鋼琴家要在同時間以同樣的速度彈奏同樣的曲子，彼此看不到對方，應(yīng)該如何進行。同樣的樂譜、節(jié)拍器保持同樣的速度、一位指揮讓五位鋼琴家知道何時開始、何時調(diào)整、何時結(jié)束63聯(lián)合預(yù)測、規(guī)劃及補貨CollaborativePlanni系統(tǒng)整合的資訊系統(tǒng)不協(xié)調(diào)時供應(yīng)鏈的每一個成員只尋求自己運作的最佳化，而不去注意本身的政策對供應(yīng)鏈其他成員的影響。全面的最佳化確認什麼才是對整個系統(tǒng)最好的做法。誰來做最佳化？如何使透過協(xié)調(diào)的策略而節(jié)省下的成本能在不同供應(yīng)鏈的設(shè)施之間彼此分享？64系統(tǒng)整合的資訊系統(tǒng)不協(xié)調(diào)時27找到需要的產(chǎn)品有很多種方式可以滿足顧客的需求。對一個庫存式生產(chǎn)系統(tǒng)(madetostock)而言，我們希望從零售的存貨來滿足顧客需求。能夠找出且配送產(chǎn)品，有時與擁有存貨一樣有效(例如大型產(chǎn)品)。但如果商品是在零售商的競爭者手中，這些競爭者是否願意為零售商調(diào)撥商品則不是很明朗。65找到需要的產(chǎn)品有很多種方式可以滿足顧客的需求。對一個庫存式前置時間的縮短加速訂單到上游與物品到下遊的時間有效的資訊系統(tǒng)（資訊流）有效的配銷網(wǎng)路設(shè)計（物流）效益快速滿足顧客訂單降低長鞭效應(yīng)更正確的預(yù)測減少存貨水準66前置時間的縮短加速訂單到上游與物品到下遊的時間29資訊和供應(yīng)鏈互抵效果供應(yīng)鏈不同階層均有衝突的目標，而對供應(yīng)鏈中不同階層的整合或協(xié)作也造成了衝突。甚至在一個階層中，降低存貨水準或運輸成本的互抵效果，或是增加產(chǎn)品多樣性的互抵效果也常常出現(xiàn)。藉著小心地使用可獲得的資訊，供應(yīng)鏈