鞭子和游戏
在这篇文章中，我想讨论物流领域广泛研究的牛鞭效应问题，并向供应管理领域的教师和专家介绍对著名的啤酒游戏的新修改教学物流。 供应链管理科学中的啤酒游戏实际上是物流教育和实践中的一个严肃话题。 它很好地描述了供应链不同阶段订单变化和库存膨胀的不受控制的过程——即所谓的牛鞭效应。 曾经在模拟牛鞭效应时遇到困难，我决定开发自己的简化版啤酒游戏（以下简称新游戏）。 我知道这个网站上有多少物流专家，而且考虑到对 Habr 上的文章的评论往往比文章本身更有趣，我真的很想听到读者对牛鞭效应和啤酒游戏的相关性的评论。
真实的问题还是虚构的问题？
我将首先描述牛鞭效应。 物流领域有大量科学研究将牛鞭效应视为供应链合作伙伴互动的重要结果，具有严重的管理影响。 牛鞭效应是供应链初始阶段（上游）订单变异性的增加，是啤酒博弈的主要理论[1][2]和实验结果之一[3]。 根据牛鞭效应，供应链最后阶段（下游）的消费者需求和零售商订单波动始终低于批发商和制造商。 当然，这种影响是有害的，会导致订单和生产频繁变化。 从数学上讲，牛鞭效应可以描述为供应链各阶段（梯队）之间的方差或变异系数之比：
牛鞭效应=VAR上游/VAR下游
或者（取决于研究人员的方法）：
BullwhipEffect=CVupstream/CVdownstream
国外流行的供应管理教科书几乎都包含了牛鞭效应。 有大量的研究致力于这个主题。 文章末尾的链接指出了有关此效果的最著名的作品。 从理论上讲，这种影响很大程度上是由于缺乏需求信息、大量采购、对未来短缺和价格上涨的担忧造成的[1]。 业务合作伙伴不愿分享有关客户需求的准确信息以及较长的交付时间，加剧了牛鞭效应 [2]。 这种效应也有心理原因，已在实验室条件下得到证实[3]。 出于显而易见的原因，牛鞭效应的具体例子很少——很少有人愿意分享有关他们的订单和库存的数据，甚至整个供应链的数据。 然而，显然有少数研究人员认为牛鞭效应被夸大了。
理论上，在短缺的情况下，可以通过替代商品和在供应商之间转换客户来消除这种影响[4]。 一些经验证据支持这样的观点：牛鞭效应在许多行业可能是有限的[5]。 制造商和零售商经常使用生产平滑技术和其他技巧来确保客户订单的变化不会太极端。 我想知道：俄罗斯和后苏联地区的长鞭效应的情况如何？ 读者（尤其是那些参与库存分析和需求预测的读者）是否注意到现实生活中如此强烈的影响？ 也许，事实上，“牛鞭效应”的问题是牵强的，研究人员和物流专业的学生在这个问题上浪费了很多时间……
我自己在读研究生时研究了牛鞭效应，当时我正在为一次会议准备一篇关于啤酒游戏的论文。 后来我准备了电子版的啤酒游戏，在课堂上演示牛鞭效应。 我将在下面更详细地描述它。
这些不是给你的玩具......
电子表格建模广泛用于分析现实世界的业务问题。 电子表格对于培训未来的管理者也很有效。 牛鞭效应作为供应链管理中的一个突出领域，在教育中使用模拟有着特别悠久的传统，啤酒游戏就是一个很好的例子。 麻省理工学院在 1960 世纪 XNUMX 年代初首次推出了最初的啤酒游戏，它很快就成为解释供应链动态的流行工具。 该游戏是系统动力学模型的经典示例，不仅用于教育目的，还用于实际商业情况下的决策以及研究。 严肃的电脑游戏的可见性、可重复性、安全性、成本效益和可访问性提供了在职培训的替代方案，为管理人员在安全的学习环境中进行实验时提供了促进决策的有用工具。
该游戏在模拟制定商业策略和促进决策方面发挥了重要作用。 经典的啤酒游戏是一种棋盘游戏，在课堂上玩游戏之前需要进行大量的准备。 教师首先必须处理复杂的指令、设置和游戏参与者的限制等问题。 啤酒游戏的后续版本试图借助信息技术使其更易于使用。 尽管每个后续版本都有显着改进，但设置和实施的复杂性，特别是在多用户设置中，在许多情况下阻碍了该游戏在商业教育中的广泛使用。 对供应链管理中啤酒模拟游戏的可用版本的审查表明，该领域的教育工作者缺乏易于访问和免费的工具。 在一个名为“供应链竞争游戏”的新游戏中，我想首先解决这个问题。 从教学角度来看，这款新游戏可以被描述为一种将模拟与角色扮演相结合的基于问题的学习（PBL）工具。 还可以在 Google Sheets 中使用新游戏的在线版本。 电子表格供应链模型中的条件格式化方法解决了严肃游戏应用中的两个主要挑战：可访问性和易用性。 该游戏已经可以通过以下公众链接下载几年了 .
详细的英文说明可以下载 .
游戏简介
简单介绍一下游戏的各个阶段。
一名负责运行游戏会话的用户（以下简称教师）和至少四名玩游戏的用户（以下简称玩家）共同代表啤酒游戏的参与者。 新游戏模拟一两个供应链，每个供应链由四个阶段组成：零售商®、批发商 (W)、分销商 (D) 和工厂 (F)。 现实生活中的供应链当然更复杂，但经典的啤酒连锁游戏非常适合学习。
米。 1、供应链结构
每场比赛总共包括 12 节。
米。 2. 每个玩家的决策表
表单中的单元格具有特殊的格式，根据当前的活动周期和决策顺序，输入字段对玩家可见或不可见，因此玩家可以专注于当时最重要的事情。 老师可以通过控制面板控制游戏的工作流程，跟踪每个玩家的主要参数和表现指标。 每张表上即时更新的图表可帮助您随时快速了解玩家的关键绩效指标。 教师可以选择客户需求是确定性的（包括线性和非线性）还是随机的（包括均匀、正态、对数正态、三角、伽玛和指数）。
进一步的工作
这种形式的游戏还远远不够完美——它需要进一步改进在线多人游戏，以消除在每次玩家操作后不断更新和保存相应表格的需要。 我想阅读并回复有关以下问题的评论：
a) 牛鞭效应在实践中是否真实存在；
b) 啤酒游戏在物流教学中有何用处以及如何改进。
引用
[1] Lee, H. L.、Padmanabhan, V. 和 Whang, S.，1997。供应链中的信息扭曲：牛鞭效应。 管理科学，43(4)，第 546-558 页。
[2] Chen, F., Drezner, Z., Ryan, J. K. 和 Simchi-Levi, D., 2000. 量化简单供应链中的牛鞭效应：预测、交货时间和信息的影响。管理科学， 46(3)，第 436-443 页。
[3] Sterman, J.D., 1989。管理行为建模：动态决策实验中反馈的误解。 管理科学，35(3)，第 321-339 页。
[4] Sucky, E., 2009。供应链中的牛鞭效应——一个被高估的问题？ 国际生产经济学杂志，118(1)，第 311-322 页。
[5] Cachon, G.P.、Randall, T. 和 Schmidt, G.M.，2007 年。寻找牛鞭效应。 制造与服务运营管理，9(4)，第 457-479 页。
来源： habr.com