惠普公司在一个主要零售商那里检查打印机销售情况时发现这个零售商的销售随着时间波动，而当他们检查这个零售商的订单时发现订单的波动幅度比其销售的波动幅度还要大。更让他们吃惊的是，公司打印机生产部向物料供应部提供的订单的波动比前两者的波动都大。这就是所谓的“牛鞭”效应。
“牛鞭”效应产生的原因是需求信息在沿着供应链向上传递的过程中被不断曲解。企业的产品配送成为被零售商所夸大的订单的牺牲品;反过来它又进一步夸大了对供应商的订单。
“牛鞭”效应导致供应链中产生过多的库存。有关研究表明在整个供应链中，从产品离开制造商的生产线至其到达零售商的货架，产品的平均库存时间超过100天。被扭曲的需求信息使供应链中的每个个体都相应增加库存。有关报告估计，在美国就有300多亿美元沉积在食品供应链中，其它行业的情况也不相伯仲。“牛鞭”效应还导致企业生产预测差。由于无法及时处理积压订单，增加了生产计划的不确定性，如过多地修订计划，增加补救措施的费用、加班费用和加快运输费用等。
“牛鞭”效应产生的原因
1.更新需求预测
为了安排生产进度，计划产量，控制库存和计划物料需求，供应链中的企业通常都会预测产品需求。而预测通常是基于企业直接接触的顾客的购买历史进行的。当下游企业订购时，上游企业的经理就会把这条信息作为将来产品需求的信号来处理。基于这个信号，上游经理会调整需求预测，同时上游企业也会向其供应商增加订购，使其作出相应的调整。因此，这种需求信号的处理是“牛鞭”效应产生的主要原因。
2.批量订购
在供应链中，每个企业都会向上游企业订货，并且会对库存进行一定程度的监控。由于入库的物料在耗尽以后，企业不能马上从其供应商那里获得补给，因此，企业经常都会进行批量订购，在再次发出订购之前保持一定的存货。运输费用高也是阻碍企业频繁订货的障碍之一。卡车满负荷载重时，单位产品运输成本最低，因此当企业向供应商订购时，他们都会倾向大批量订货以降低单位运输成本。
通常供应商难以处理频繁的订购，因为处理这些订货所消耗的时间与成本相当大。宝洁公司估计，由于订购、结算和运送系统需要人手运作，处理每笔订货的成本大约在35到75美元之间。若企业的顾客都采用定期订购模型，则会导致“牛鞭”效应产生;如果所有顾客的订购周期均匀分布，那么“牛鞭”效应的影响就会最小。然而，这种理想状态极少存在。订单通常都是随机分布，甚至是相互重叠的。当顾客的订货周期重叠时，很多顾客会在同一时间订货，需求高度集中，从而导致“牛鞭”效应高峰的出现。
3.价格波动
价格波动会促使提前购买。制造商通常会进行周期性促销，如价格折扣、数量折扣、优惠券等，这些优惠实质上是一种间接的价格优惠。制造商的价格优惠会促使其分销商提前购买日后所需的产品，而提前购买的结果是顾客所购买的数量并不反映他们的即时需求，这些批量足以供他们将来一段时间使用。
这种促销对供应链来说可能会成本很高。 当制造商的价格处于低水平时(通过折扣或其它促销手法)，顾客常会购买比自己实际所需要大得多的数量;当制造商的价格恢复正常水平时，顾客由于有足够库存，因此在其库存消耗完之前，他们不会再购买。结果，顾客的购买模式并不能反映他们的消耗/消费模式，并且使其购买数量的波动较其消耗量波动大，从而产生“牛鞭”效应。
4.限量供应和短缺博弈
当产品供不应求时，制造商常根据顾客订购的数量按照一定的比例进行限量供应，客户会在订购时夸大实际的需求量;当供不应求的情况得到缓和时，订购量便会突然下降，同时大批客户会取消他们的订单。对潜在的限量供应进行的博弈，会使顾客产生过度反应。这种博弈的结果是供应商无法区分这些增长中有多少是由于市场真实需求而增加的，有多少是零售商害怕限量供应而虚增的，因而不能从顾客的订单中得到有关产品需求情况的真实信息。
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