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供应商牛鞭需求剖析供应链管理中的牛鞭效应

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很多因素,例如组织结构、信息渠道、地域分布、行业特征等,都影响到供应链的有效运作。但是,最根深蒂固的影响因素当属"牛鞭效应"。牛鞭效应是关于在一条供应链中,消费市场需求的微小变化如何被一级级放大到制造商、首级供应商、次级供应商等。例如计算机市场需求预测轻微增长2%,转化到戴尔(制造商)时可能成了5%,传递到英特尔(首级供应商)时则可能是10%,而到了替英特尔生产制造处理器设备商(次级供应商)时则可能变为20%。简言之,越是处于供应链的后端,需求变化幅度越大。相应地,库存变化呈类似模式。从形状而言,这像西部牛仔挥舞的牛鞭,手腕轻轻一抖,鞭梢便会大幅度抖动,划出一道美丽的圆弧,这也许是"牛鞭效应"名称的来历。

  牛鞭效应导致对市场变化的过激反应。当市场需求增加时,整个供应链的产能增加幅度超过市场需求增加幅度,超出部分则以库存形式积压在供应链不同节点。一旦需求放缓或负增长,大量资金和产品将以库存形式积压,整个供应链可能资金周转不良,严重影响供应链的良好运作,甚至导致企业倒闭,尤其是处于供应链末端的小企业。以思科为例,2000年前后网络经济泡沫破灭,直接导致注销高达24亿美元的库存。以半导体设备制造行业而言,2000年前后经济泡沫后的大量库存,直到2002年才处理完,各大公司动辄注销几千万美金的过期库存。对众多的次级、次次级供应商而言,这则意味着没有新订单,没有新的营业收入,无法维持运营。结果是大批供应商处于崩溃边缘,大幅裁员,甚至难逃破产厄运。

  对市场的响应速度而言,牛鞭效应表明,越是处于供应链后端,企业响应速度越慢。其结果是,当市场需求增加的时候,供应商往往无法支持制造商;而当市场需求放缓时,供应商则往往继续过量生产,造成库存积压。由于牛鞭效应,伴随着过量生产的是整个供应链的生产能力过度膨胀。一旦经济不景气,整个供应链被迫大幅削减人员,关、停、并、转设备。以笔者所在公司为例,到2003年,人员从2000年高峰期的5000余人缩减到2200人左右,总部的生产厂房、办公场所从8个缩减为4个。公司的供应商则经历了更加剧烈的苦难历程,大多数供应商的人员减半,营业额只有高峰期的三分之一,设备生产能力利用率只有约30%。

对整个宏观经济而言,牛鞭效应可以解释为什么有些行业比另一些行业提前衰退,或滞后复苏。拿半导体行业而言,供应链前端的芯片制造业先于后端的设备制造业衰退;而后者则滞后于前者复苏。而对于单个企业而言,当经济复苏的时候,不但要动员自身的生产能力,更重要的是动员各级供应商。这是因为由于牛鞭效应,后端供应商往往受到更大的经济影响,面临更大的财政压力,从而更难也更不情愿扩张生产能力。在行业腾飞、经济景气时,往往由于后端供应商没法及时扩张而影响整个供应链的销售业绩。

  鉴于牛鞭效应的重大影响,多年来学术界和工业界都在积极研究。根据斯坦福大学的李效良教授(Hau Lee)及其同事的研究,牛鞭效应有以下四大成因:

  1.多重需求预测。当处于不同供应链位置的企业预测需求时,都会包括一定的安全库存,以对付变化莫测的市场需求和供应商可能的供货中断。当供货周期长时,这种安全库存的数量将会非常显著。例如一美国计算机制造商预测到某型计算机的市场需求是10万台,但可能向中国的供应商下11万的零件订单;同理,中国计算机零件供应商可能向其供应商定购12万的原材料。以此类推,供应链各节点库存将逐级放大。此外,有些预测方法也会系统地扭曲需求。拿移动平均法为例,前三个月的趋势是每月递增10%,那第四个月的预测也将在前三月的平均值上递增10%。但市场增长不是无限的,总有一天实际需求会降低,这差额就成了多余库存。 如果供应链各个企业采用同样的预测方法,并且根据上级客户的预测需求来更新预测,这种系统性的放大将会非常明显。

  2.批量生产/订购。为了达到生产、运输上的规模效应,厂家往往批量生产或购货,以积压一定的库存的代价换取较高的生产效率和较低成本。在市场需求减缓或产品升级换代时,代价往往巨大,导致库存积压,库存品过期,或二者兼具。例如笔者所管理的一家加工设备机箱的小供应商,直到宣布关门停业数月后还没有用掉生产积压下的数种机箱,主要是因为大批量生产。

  3.价格浮动和促销。厂家为促销往往会推出各种促销措施,其结果是买方大批量买进而导致部分积压。这在零售业尤为显著,使市场需求更加不规则、人为加剧需求变化幅度,严重影响整个供应链的正常运作。研究表明,价格浮动和促销只能把未来的需求提前实现,到头来整个供应链谁也无法从中获利。

4.理性预期。如果某种产品的需求大于供给,且这种情况可能持续一段时间,厂家给供应商的订单可能大于其实际需求,以期供应商能多分配一些产品给它,但同时也传递虚假需求信息,导致供应商错误地解读市场需求,从而过量生产。随着市场供需渐趋平衡,有些订单会消失或被取消,导致供应商多余库存,也使供应商更难判断需求趋势。等到供应商搞清实际需求已经为时过晚,成为又一个"计划跟不上变化"。这种现象在2000年前后的电子行业得到充分体现,整条供应链都深受其害,积压了大量库存和生产能力,前面提到的思科就是一个典型例子。

  上述种种成因,除了批量生产与生产模式有关外,别的都可以通过整个供应链范围的信息共享和组织协调来解决。例如企业之间共享市场需求信息,避免多重预测,减少信息的人为扭曲;在价格政策上,制造商应该固定产品价格,放弃价格促销,并与零售商共同实行"天天低价";在理性预期上,供应商在产品短缺时应以历史需求为基础分配产品,从而避免用户单位虚报需求。在生产方式上,供应商应采用精益生产,使达到最佳经济生产批量的数量减小,从而减少供应链库存,提高对市场需求变化的响应速度。但不管如何努力,在不完美的现实世界里,牛鞭效应根深蒂固,可以控制,但不可能完全消除。


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