《啤酒游戏》实验报告

班 级：

组 别：

组 员：

地 点：

指导教师：

日 期：

一、实验目的

通过本游戏让学生分析并了解市场经济生活中出现的牛鞭

效应，同时加强同学的分析能力，使同学学会系统思考，学会从经验中学习。

二、实验要求

（1）按游戏规则完成游戏，并填制表格。游戏成员之间不得互相透漏其客户需求。

（2）按游戏数据制作消费者、零售商、批发商的订购量曲线图及制造商的生产量曲线图。

（3）分析牛鞭效应现象产生的原因及可解决的办法。

（4）提交实验报告。

三、实验条件

实验教室、实验道具、

四、实验过程

1、 针对游戏要求对每人角色进行划分。蒲苗苗担任生产商的角

色，李晶担任批发商的角色，陈伟担任经销商角色，焦梦祺

担任零售商角色。

2、 进行游戏，游戏初始阶段为第零期。各节点“当前库存”框中

的初始薄片数量为12，其他小框（当期运量、运输延迟、订

单延迟、当期订单）中的初始薄片数量均为4，其他参数为零。 3、

从消费者到零售商到批发商到供应商到生产商，每一层都紧密

联系，进行四十轮的订货出货模拟实验。

4、 由消费者童浩翻牌开始进行游戏模拟，每轮都会有顾客到零售

商那里去买啤酒。每轮消费者会从#9@k牌中抽一张牌，牌的

点数在1到11之间，然后乘以2，这就是最终消费者购买的

啤酒罐数。

5、 这张牌消费者只给零售商看，批发商和制造商是看不到的。零

售商从自己的柜台里拿出啤酒来给顾客，然后再向批发商订

货，每天有一次向批发商订货的机会。

零售商以每件20元的价格卖给顾客，进货价是每件罐16元。如果柜台里的啤酒不够的话，就是缺货，需要当做迟延订单

处理。也就是说，如果零售商的库存不足以满足客户的需求，那么零售商可以延迟发货，不过对不足的部分，要对客户做

出赔偿，每周1块钱。如果下一轮还是不够货，就继续顺延，等货到以后再发。零售商下的订单当周不会到货，要过两天

才会收到。就是说零售商第一轮下的订单，要到第三轮才会

进入零售商的柜台。

6、 批发商的责任就是卖啤酒给零售商，16元一件。批发商有一

个仓库，每周都可以从自己的库存中尽可能满足零售商的订

单。同时，每周有一次向制造商订货的机会，订货价是12元。不过，所订的货也要过两轮才会到达批发商的仓库。同时批

发商也需要负担订货成本，缺货时需要对零售商做出每件1

元的赔偿。

7、 制造商或者说是啤酒厂，其他一切条件和规则都和上面一样，

唯一不同的是，制造商不是向别人订货，而是自己生产啤酒。当然，由于制造啤酒需要很多车间和各道生产工序，所以，

每天下的生产订单也要等两天才能完工，进入成品仓库。但

是制造商的生产量没有限制，也就是说，不管下多大的生产

订单，工厂都会如期生产出来。制造商以每件8元的价格卖

给批发商，而制造商自己的生产成本则是每件4元。缺货时

需要对批发商做出每件1元的赔偿。

8、 仓库里储存啤酒也是有成本的，这个成本包括：资金占用成本、

仓库租赁费、管理费、雇员的工资等所有的一切费用。零售

商的仓储成本按每周每件1元计算；

9、 各成员统计游戏数据，并画出库存~缺货折线图和预测需求量

折线图，并计算每个角色各自的利润。

10、 总之，所有角色都是独立的企业，目标是使自己的利润最大

化，也就是收入和成本的差值最大化。

五、实验结论

前30轮，在消费者需求未公开的情况下，我们通过作图分析，发现当消费者需求出现微小的调整，随后零售商、批发商、生产商的订单、库存量相继出现波动，并且，沿供应链回溯波动幅度越来越大，“牛鞭效应”的痕迹越来越明显。

而在后10轮我们改变策略，将消费者需求公开，有效地实现信息共享，零售商、批发商、生产商订单、库存量的波动幅度明显减小“牛鞭效应”的痕迹也大大减弱。

因此我们得出结论，需求信息不能实现共享、信息透明度不够，是产生牛鞭效应的最主要原因。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。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。

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。

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。

牛鞭效应在现实生活中也一而再，再而三的出现，在19xx年中期的通用汽车、福特和克莱斯勒，就如同华尔街日报所说的：“因生产的汽车远高于销售是，经销商库存不断积累。这些公司限制工厂，并以多年未见的高比率解雇工人。”整个国家的经济也常经历这种经济学者所称“存货加速器理论”的商业景气循环——需求小幅上扬，导致库存过度增加，然后引起滞销和不景气。

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。

总而言之，我们通过啤酒游戏，学习了牛鞭效应，扩充了电子商务知识，收获颇丰，受益匪浅。

六、思考题

（1） 什么是牛鞭效应？它是怎么产生的？

“牛鞭效应”是市场营销中普遍存在的高风险现象，是销售商与供应商在需求预测修正、订货批量决策、价格波动、短缺博弈、库存责任失衡和应付环境变异等方面博弈的结果，增大了供应商的生产、供应、库存管理和市场营销的不稳定性。

产生“牛鞭效应”的原因主要有6个方面，即需求预测修正、订

货批量决策、价格波动、短缺博弈、库存责任失衡和应付环境变异。

（2） 游戏过程中你是怎样进行需求预测的？有什么值得改

进的地方吗？你认为预测水平的提高有助于降低牛鞭效应吗？

游戏中我们只是凭借主观的判断来进行需求预测，这样的预测方

式一定程度上影响了上游下游角色的预测，所以加剧了“牛鞭效应”。

我们可以通过计算很多次上游角色的订单平均值来判断上有的

需求预测，也可以保持一定量的库存来减少“牛鞭效应”带来的需求

差距。

预测的需求是供应链所有成员和部门进程规划和控制的基础，

需求数量和时间极大的影响了生产进度，资金安排和其他经营总体规

划。需求预测水平的高低对供应链绩效有着重要的影响。如果预测不

准确，供应链成员物料或产品的采购量同实际需求量之间就有误差，这个误差将沿着供应链传递到它的供应商，在供应链传递过程中误差

将被不断地放大，形成了牛鞭效应，从而导致供应链库存费用增加、缺货增多和客户满意度降低等不良影响。

（3） 造成订单剧烈波动的原因是什么？如何解决或者缓解

这种现象？

对需求预测的不准确性导致了订单的剧烈波动。上下游缺乏信息的

交流。订货提前期过长等原因。

加强上下游间的信息交流。缩短订货提前期。加强出入库管理。

（4） 造成库存（缺货）剧烈波动的原因是什么？如何解决

或者缓解这种现象？

这是订单的剧烈波动导致的，而订单的剧烈波动又是因为需求预测

的不准确性，以及上下游中间商缺乏信息交流的结果。

七、附表

《看板管理模拟》实验报告

班 级： 组 别： 组 员： 地 点： 指导教师： 日 期：

第二篇：供应链管理实验报告——啤酒游戏(一)

牛鞭第一次实验报告----德国黑啤组

（一） 实验内容：模拟生产-销售供应链。

（二） 实验目的：通过实验，探究下游(顾客)需求量的变化对上游(工厂)的影响，验证牛鞭

效应，即一种供应链上的需求变异放大的现象。信息流从最终客户端向原始供应商端传递，无法有效的实现信息的共享，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。

（三） 实验过程：五个同学分别模拟供应链中的顾客，零售商，批发商，分销商以及生产

商。各级以一周为单位，通过下游的订单量综合自己的库存量，决定向上游的需求量（有两周运输延迟）。模拟50周并记录数据。

（四）各级商家独立数据分析

（1）顾客：前四周需求为4，之后为8。

（2）零售商数据分析：

1. 起初三周由于顾客订单数目很少，零售商的订单数目都很少，平均数为3。

2. 从第四周开始顾客订单数开始增多，相应的零售商订单也随之增多。

3. 在顾客订单数目稳定的情况下，零售商由于缺货量越来越多，导致订单数目高居不下。

4. 当姗姗来迟的存货开始增多时，零售商均减少订单或持续几周订单数目为零。 第二轮供货紧张开始，但是这次零售商们增加订单的幅度没有上一次多。

（3）批发商数据分析：

1.三个批发商的库存都在8-9天开始由有库存转变到缺货，在18天左右缺货的数量达到最高，然后库存又开始上升，到25天左右达到极值

2．批发商的订单变化基本是和库存变化呈负相关的关系，即库存多时少订单，缺货时会多订单

3.游戏中亏损最小（库存的最大缺货数和最大库存数小）的小组批发商的库存呈现周期变化了差不多3.5个周期，而中间的批发商呈现了2.5周期，表现最差的批发商甚至连两个个周期都没有经过（一个周期指库存变化由有库存到缺货再到有库存）

（4）分销商数据分析：

1.以第三组数据来看，分销商库存数量和发出订单的关系是强的反相关线性关系。即库存越多订单越少；库存越少，订单越多。

2.从三组数据以及最终结果来看，波动幅度越小频率越大，因信息闭塞导致的损失越小。

一个峰，峰值最大；

波动范围最小，三至四个峰；

两个峰，波动范围居中。

（5）生产商数据分析

生产量正常的两组都是第十周前比较平稳，而第十六周开始出现缺货，从而开始大量生产。而在一段平稳之后，在三十周左右出现货物的滞销。出现这种现象的原因我认为大致是这样的：一开始的库存加上运输在途的货物一共是每人20件货物，每人都可以用原有货物实现刚开始时一到两周不进货，从而造成了生产商在第七第八周的时候才开始感觉到游戏的开始。而由于牛鞭效应，大家在库存快不足的时候，例如下游的订单是10，为了维持库存可能他下的订单便是15或者20，这样每级都多一点，到了生产商这儿往往会波动较大，这也使生

产商的特点之一。

（五）各级商家存在的问题

（1）零售商

顾客订单数目一直稳定，但是零售商的订单数量一直波动且波动起伏较大。

（2）批发商

1.游戏规则虽然要求每个人不能知道上下游的库存信息，但难免会不小心看见，导致判断与常理不符

2.因为参与者都是新手，所以对供应链的运作方式其实并不太了解，加上上课只是浅浅地过了一下规则，其中的买家卖家的关系，商品运送的关系并不十分了解，所以会盲目下单，导致三组的亏损结果截然不同。

例如游戏刚开始由于信息闭塞，不知道怎么下单，大多数参与者会盲目下和接到的单子一样数量

（3）分销商

1.由于信息闭塞，分销商只能通过收到批发商的订单数和自己的库存数量来决定自己所发的订单数量。零售商的订单变动或存在的决策失误就会放大，导致订单数量不符合市场需求的误差加大。

2. 另一方面，分销商拿到批发商订单时，再补货已经延迟了。加上运输过程中的时间延迟，三周的时间使得市场的需要出现的变化，分销商的库存不能及时的反应。

（4）生产商

我们与第二组唯一不同的是，其在缺货阶段并没有收到过超过20的大订单，因此之后的滞销现象也比较轻，出现得也比较早。而反观第一组，其失败之处便是在于收到了连续的40的订单后，盲目的将产量提高到了一百多，对于缺货的量来说本来只需要在某一周大量生产，而等待的两周只需要按收到的订单生产即可，但第一组连续几周都生产了一百多瓶，整个供应链都出现了物质过剩的现象。所以说，除了第一组以外，我认为其他两组的生产商的决策上都没有太大的问题，关键在于，生产商是为了自己赚钱，而不是宏观调控，所以也只能按照下游的订单，而不是客户的需求进行生产，虽然如此会对之后几周造成不利影响。

（六）各级商家的心理分析

（1）零售商

起初零售商想减少库存，于是订单数目很小；接着看到订单数目增多，零售商开始增加订单，在缺货量越来越多的情况下，出于快点减少欠货量，刺激批发商的考虑，不计后果的增加订单。后来发现“原来货迟早是会到的”，于是第二轮供货紧张时表现的比较从容。

（2）批发商

游戏开始对整个游戏还处在并不十分了解的状态，下单更趋向于试探性，数量较小，所以导致下游收到的信息是 顾客的消费很少，但是自己的库存有12+4+4 所以显然会考虑清仓的策略，导致游戏开始以来的第一次缺货。游戏进行了一段时间后，大家慢慢对其产生了思考，比如，我下的订单和收到的订单是不是要一样，比如，体会到到货的时间延迟后会提前进货，游戏也慢慢走向了正轨，但是就结束了- -。

（3） 零售商

从第三组数据分几个阶段来看，在1到7周时，由于受到批发商的订单数量持续平稳低值，分销商的订单数量很少，直接导致后来8到15周批发商突然加大订单时被动而且库存严重不足。

在8到15周，分销商在缺货数量持续上升时，没有随着缺货数量增大足够多的订单，导致

缺货数量一直降不下来。

在16周时，批发商的再一次提高订单数量使得没有准备并且缺货数量加速上涨达到最大值。分销商随之加大订单，补救了一部分亏损。

随后的18周到27周分销商的订单数仍然是平稳低值，使得缺货数量减速下降，缺货情况解决的较为缓慢。

在28周到35周时，由于之前补平缺货而增加订单的措施，加上运输延迟，库存此时开始增加。

在36周到42周时，由于之前库存积压订单数调整为0，当批发商开始订货的时候，分销商没有准备，缺货数量再次上升，订单数也随着增加。

（4） 生产商

前十周：下游订多少，生产多少，并尽量试着把库存维持在12左右

第十到二十周：我必须要尽快消除缺货，但是为了不造成库存的积压，我应该如何来估计延迟的两周内的订单数呢，好纠结啊??

第二十到三十周：傻傻地卖囤货。

第三十到最后：操！好像没我事了，订单索性都是0了。

其实对于生产商来说，由于其上游永远不会缺货，想要多少有多少，所以生产商的压力其实是比较小的。所需要思考的只是生产延迟的两周内情况的估计，库存比较好控制，所以心理一直比较平静

（七）各级商家的改进措施

（1）零售商

宁愿存货多也不要欠货多；

在欠货多的情况下保持理智，不盲目增加订单。

（2）批发商

要考虑到到货的延迟问题，保持一定的库存，不要去想象完美的0库存0缺货状态，保持少量或中量库存一定是不会亏的，注意的差不多就这些把，还有一些前面也有涉及。

（3）分销商

首先要有提前准备量，再则对于下游的市场变化反应要灵敏。最主要还是信息要灵通，要把自己放到整个生产链的上方，观察各方需求和供给的变化，制定合理的销售计划。分销商是联系生产链的重要环节，需要把握好市场动向，调查好市场需求。

从数据中，我们可以吸取教训。在调整订单数量时，减少变化的幅度，增加订单变动的频率，以减少由于信息不灵通导致的库存积压或缺货情况。

另外，在实际生产过程中的情况还要更加复杂，涉及的对象更多。分销商还需要协调各个批发商之间的数量。

（5） 生产商

由于生产商的两个特性:上游永远充足，接受的订单波动为几人中最大的，所以估计顾客的消费量意义感觉不大。且第一个特性能够使生产商能够较为方便地补充缺货，而滞销就完全没有办法解决了。又考虑到本游戏中，存货与缺货代价仅仅为1：2，且完全没有其他影响，个人感觉生产商可以把库存稳定在10~20个左右，生产的时候要稍微压一压数量，宁可少量缺货也不能大量囤货。像我们组的生产商由于滞销一共有九周库存都在30以上，这是极为不合算的。

（八）宏观实验数据与分析

（1）供应链各个环节（零售商、批发商、分销商、生产商）发出订单数量之间的联系和比

较

第一组：

从第一组数据中可以清楚地看到，越在供应链下游，发出订单的波动越大。即零售商微小的订单变化在供应链传导过程中，会加大波动范围。而且基本是正相关。

第二组：

三组图表进行比较，考虑到第二组最后总亏损最少，第一组总亏损最多，在三组比较中会发现零售商的订单波动幅度不大，波动频率最大。这样可以有效的减少因为信息闭塞导致的供应链混乱。

第三组：

第三组：可以清楚地看到四个环节的订单数相关系数很大，上游的订单数量变化基本是随着下游订单的起伏而波动。

（2）供应链各个环节库存的联系与比较

第一组：

第一组：开始较为稳定，中期除零售商外出现大面积欠货，后由于批发商订单数目陡增致使出现大面积库存，可见一个环节的变动对整个供应链的影响。

第二组：

第二组：四个环节均在波动，但幅度较小，生产商曾出现较大面积库存，但随后及时调整，零售商处于小幅缺货中。

第三组：

第三组，两头的供应商波动不大，批发商和分销商波动较大，批发商和分销商的曲线比较一致，相互关联性较大。

（九）总结

大家均是第一次做此实验，所以难免都有些经验不足，各组均出现了不同种类，不同程度的问题。在订单量于第五周从4突然加到8时，3组均出现了缺货的状况，从下游起逐渐增加了订单量，且从零售商到批发商再到分销商的增加幅度逐渐加大（生产商相对稳定）随之，

由于信息滞后性，导致了库存上升，之后其中两组又再次出现了缺货状况直到结束。尽管信息并未完全封闭，但我们还是大致看到了下游对上游的影响，即下游小波动会被逐级放大直到上游。

（附：信息并未完全封闭，下游厂商可或多或少通过上游厂商的库存量及在运输的啤酒量确定订单数量。这也从个体的利益最大化变为整个供应链的利益最大化，说明信息交流对节约成本的重要性。）

第三组 德国黑啤

顾客： 任镜泽 2013010881 零售商： 列娜·沙哈 2013012279 批发商： 周毅博 2013011728 分销商： 陶君宇 2013012954 生产商： 张新 2013012370 日期：20xx年3月14日