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長鞭效應

在文檔中 中華大學 (頁 30-34)

第二章 文獻探討

2.2 供應鏈管理

2.2.5 長鞭效應

供應鏈中上游製造商所面對之訂單變異會遠高於實際需求的 變異性,稱為長鞭效應。李瓊英(1999)【8】在長鞭效應下,最 佳存貨策略的決定與環境變數效果的探討,認為當供應鏈中某一 點產生波動時,連帶造成供應鏈其他成員也發生波動,距離產生 源之來源越遠,波動就越劇烈。造成長鞭效應原因是由於一般的 企業對上下游的供應鏈成員存在著不信任的態度,成員彼此間的 猜 疑 與 不 信 任 , 造 成 供 需 的 不 協 調 , 需 求 的 失 真(Demand Distortion)和變數的繁殖與膨脹(Variance Propagation)正是造成長 鞭效應最大的原因。

Forrester(1961)【25】認為處理程序延遲、存貨政策的改變,

以及訊息誤解外,許多供應鏈管理決策的結果也是造成供應鏈的 震盪,引起長鞭效應,包含有:

1、 Demand Forecast Updating(需求預測更新):

當廠商進訂貨時,廠商會以歷史資料之外推預測值來作為訂

貨的數量,造成需求數量的波動被放大。

2、 Batch Ordering(批次訂貨):

由於成本的考量以及習慣之因素,廠商通常不會在產品售出 時立即訂貨,而是累積至一定數量或固定於某一時間點才訂貨,

造成了訂單數量的突然增加。

3、 Rationing and Storage Gaming(配給與缺貨賭注):

當市場需求大於供給時,供商不得以將採取配給的做法,此 時廠商將以加大訂貨數量之方式來爭取較多之配額,使得訂貨數 量大於實際銷售數量。

4、 Price Fluctuation(價格波動):

因為促銷以及數量折扣的活動,使得原本平穩的需求曲線有 所波動。

需求預測的更新對於長鞭效應的形成有極大的影響,需求預 測主要是針對平均需求及需求變異透過歷史資料的蒐集進行預測 的工作。Frank Chen (1998)【26】針對兩種預測方法對於長鞭效 應之影響透過數學模型證明長鞭效應的存在。這兩種預測方法分 別為移動平均預測法(Moving Average Forecasts) 採用過去 P 期 的 需 求 平 均 作 為 期 望 需 求 量 的 預 測 值 。 及 指 數 平 滑 預 測 法 (Exponential Smoothing Forecasts) 同時根據前一期的需求預測值 及實際需求量的加權平均,進行需求期望值的預測。不管在何種 需求預測下,訂單變異均大於實際的需求變異,證實長鞭效應確 實存在,因此預測方法對於長鞭效應的削減效果有限。因為長鞭

效應的起因在於需求預測的更新造成目標存貨量的波動,而非需 求預測手法本身【8、15】。

解決長鞭效應之方法: Hau L. Lee【21】 等學者的作法首 先是讓供應鏈中各階層廠商運用相同的銷售資料作預測,並結合 相 關 資 訊 分 享 傳 遞 技 術 , 如 :POS ( Point of Sale )、 EDI

( ElectronicData Interchange )、 Internet 、 VMI , 以 及 CRP

(Continuous Replenishment Program)等,使因資訊傳遞而產生 的需求誤差降到最低;再者是讓小批量或經常性補貨成為可能,

在這個部分可以利用委託第三者(The 3rd Party)物流等外包方 式進行,或協調各階層廠商間的訂購頻率,以達到平衡訂購的狀 態;第三為減少批發價格減價的頻率與程度,如:採取EDLP(Every Day Low Price)或長期價格契約等,以降低突發性訂貨的增加機 率;最後則是根據過往銷售經驗與訂單資料做比例配額與存貨資 訊共用等方法來解決需求預測、批量訂購、價格變動,以及訂單 缺貨等情形【8、14】。

Kelle, P. and Milne, A(1999)【29】需求不確定是影響長鞭效 應最直接的影響因素,其中需求突增、增進等型態使供應鏈各階 層為保持不缺貨而增加存貨量,混亂管理者的預期存貨決策,但 事實上需求並沒預期中多,造成需求放大;原料價格變動將造成 供應端預期庫存的行為,且提高相關產品價錢,影響終端需求產 生變化。Forrester (1961)【25】提出調整訂購策略參數值,如訂 購頻率、訂購量、安全存量的設定等,找到一組最佳的參數組合,

也就是最佳的訂購策略、降低時間、減少供應鏈階層、改變各階 層的決策機制(Decision Rules)等方法來減低長鞭效應現象。Towill (1994) 【37】也提出使用更佳的資訊流系統:使每階層都能獲知 最終顧客銷售量,如此一來就可知訂購量中的實際訂購量和多訂 的部份。Lee and Padamanabhan (1997)【30】更具體提出讓上下游 用 相 同 的 銷 售 資 料 做 預 測 , 並 配 合 POS(Point of Sales) 、 EDI(Exchange Data Interface)、VMI(Vendor Manage Inventory)及 CRP ( Continuous Replenishment Program )等,並讓小批量或經常 性補貨成為可能、委託外包公司、協調各零售商的訂購頻率,達 到平衡訂購的狀態、減少批發價格減價的頻率和程度,利用過去 的訂單資料來做比例配額、與存貨資訊的共享等方法來解決需求 預測、批量訂購、價格變動及訂單缺貨等問題。Kelle and Milne (1999)提出供應商使用(s,S)存貨政策,在預定存貨上限下決定訂 購批量,其可抑制供應鏈間需求的擴大。

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