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动态供应链中的返回和网络结构
摘要
这项研究的重点是如何在牛鞭效应（牛鞭效应）文献中的两种常见建模假设（即假设商品超额和假设串行网络的返回）可能扭曲所得结果。我们对返回条件（返回与不返回）和供应链网络（供应链网络）（串行与发散）结构采取系统分析的实验进行了强有力的设计。
我们发现这些假设之间存在重要的相互作用：收益对牛鞭效应的影响强烈依赖于供应链网络结构。这项研究强调了准确模拟供应链网络对正确评估供应链网络管理的重要性。
关键词：返回；牛鞭效应；运输；发散供应链；串行供应链；模拟
目 录
第1章 绪论 3
第4章 模型细节 9
第5章 度量和实验设计 11
第6章 结果 13
6.1 在串行和发散的供应链网络中，牛鞭效应对收益的不同影响 13
6.2 提前期变化对串行和发散供应链网络的收益和牛鞭效应的不同影响 16
6.4.在串行和发散的供应链网络中，收益对运输量和产能利用的不同影响 19
第7章 讨论 22
7.1.1与牛鞭效应相关的成本与双向运输相关的成本以及与单次订单相关的成本之间的折衷 22
第8章 结论 26
致 谢 27
第1章 绪论
牛鞭效应（牛鞭效应）无疑是现代供应链网络（供应链网络）管理研究中最广泛研究的现象之一（Haughton，2009; Nepal et al。，2012; Cantor and Katok，2012; Li and Liu，2013; Zotteri，2013; Turrisi等，2013）。在过去的十年中，一些研究旨在更好地理解牛鞭效应的原因及其经济后果和补救措施。为了在真实的商业世界条件下分析这种现象，供应链网络的日益复杂的数学表达（如多产品场景（Potter等，2009; Wangphanich等，2010），随机前置时间（Chatfield等， 2004; Dominguez等，2014），生产/分销能力约束（Spiegler和Naim，2014; Cannella等，2014a），逆向物流（Zhou和Disney，2006; Turrisi等，2013）等）已经开发了。尽管如此，迄今为止，只有少数研究集中在建模假设如何改变（即高估或低估）牛鞭效应分析的结果。在这一方面，Chatfield和Pritchard最近的工作（2013年）代表了一项有关牛鞭效应研究的相对较新的研究中有趣的工作，旨在提高我们对供应链网络建模假设的理解。这些作者分析了四个梯队系列供应链网络中牛鞭效应商品返回的允许或者不允许的影响。在前面的假设中，订单的规模可能是负的，这实质上是对货物的返回进行建模。所有返回都发送给上游合作伙伴（即回到他们最初来自的节点），并成为上游节点库存的一部分。 在后一个假设中，订单被截断为零，不允许货物返回上游合作伙伴。
正如Chatfield和Pritchard（2013）所强调的那样，有关牛鞭效应的文献几乎普遍接受这样一个假设，即订单的规模可能是负的，尽管这在文献中是一个不寻常的假设。 他们证明允许返回的供应链网络可能会导致更大的牛鞭效应。 此外，由于收益的增加导致的订单差异在供应链网络的上层可能相当显着。 因此，根据Chatfield和Pritchard（2013）的结果，牛鞭效应是如果一个限制收益的现实生活中的供应链网络被模拟在负面订单假设下，则被高估。总的来说，他们对牛鞭效应返回的影响的研究质疑了默认假设（在牛鞭效应模型中实际普遍），即允许返回。
一个非常有趣的研究计划是分析这一突破性的发现是否继续适用于更加复杂的、更加逼真的供应链网络结构而不仅是一个简单的串行供应链网络。事实上，与牛鞭效应相关的大多数已有文献中供应链网络结构都假设是串行的（参见Wei等，2013; Li和Liu，2013; Trapero等，2012; Cantor和Katok ，2012; Liu等人，2009; O#39;Donnell等人，2009;欧阳，2007;马丘卡和巴拉哈斯，2004; Chatfield等人，2004; Dejonckheere等人，2004等）。 因此，我们通过分析这两种普遍采用的模型假设如何影响牛鞭效应和运输问题以及它们的建模和管理影响，为这一研究领域做出贡献。为此，我们比较了经典串行供应链网络和发散的供应链网络在假设允许/不允许负序时的性能。我们首先使用SCOPE（一种基于多智能体系统（MAS）的供应链网络模拟工具（Dominguez and Framinan，2013））对四级串行供应链网络进行建模。然后，我们用四级发散的供应链网络模型（即8零售商，4批发商，2分销商和1制造商）执行类似的计算实验，其中每个节点由两个下游节点提供。最后，我们采用方差分析法（ANOVA）分析获得的结果。结果显示两个建模假设之间存在强烈的交互作用，因为在两种结构中，返回假设对牛鞭效应的影响是不同的。更具体地说，由于所观察货物的返回率较低，发散的供应链网络受货物返回的影响小于串行供应链网络。这种收益的减少是由发散的供应链网络节点受到的独立需求流的补偿（投资组合效应）造成的。
另外，与收益假设下的串行供应链网络相比，发散供应链网络的运输成本增加较少。在允许货物退回的情况下，由于双向运输（及其相关成本）引起的运输量的增加在发散的供应链网络中比在串行的供应链网络中更低。如果货物返回受到限制，发散的供应链网络比串行的供应链网络生成的“整块”需求（一个或多个零长度的分开的正方向的订单）及其从交通设施延滞期获得的相关成本也较低。
本文的其余章节安排如下：第二章介绍牛鞭效应的背景；第三章简要介绍了方法和模型的验证；第四章描述了串行供应链网络和发散供应链网络的模型；第五章是测量系统和实验设计；第六章介绍了实验结果和调查结果；第七章是建模和管理影响的总结；最后第八章是研究的结论和局限性。
第2章 背景：牛鞭效应和建模假设
管理供应链网络是一项动态的决策性任务，这项任务容易出现系统性的错误，统称为牛鞭效应（Cantor and Katok，2012）。牛鞭效应指在供应链网络中，随着订单从客户销售向上游移动到商品生产（Croson等，2014），订单多样性增加的趋势。
牛鞭效应在工业中经常可以看到（Chen和Lee，2012），据估计，这种现象的经济后果可能高达工厂获取利润的30％（Metters，1997）。此外，近来的、突然性的、剧烈的和同步的贸易崩溃导致几个制造业部门的波动（Dooley 等，2010; Cannella 等，2014b）。考虑到全球供应链网络的传播机制，这种波动在全球经济中造成了有害的“多米诺骨牌效应”。 由于这种现象的严重性，供应链网络已经受到了管理人员和研究人员的很多关注（Zotteri，2013; Li and Liu，2013）。
Forrester（1961）是第一批描述这种现象的研究者，并称其为“需求放大”效应（迪斯尼和兰布雷希特，2008）。 然而，即使在Forrester的开创性贡献开始之前，对“牛鞭效应”问题的研究也开始了，并且在90年代后期“重新发现”之前做出了大量开创性的工作（Holweg and Disney，2005）。 实际上，联邦贸易委员会的经济学家米切尔（Mitchell，1924）首先确定了零售商缺乏供应的机制，向供应商增加订单。 在21世纪末，Lee等人 （1997a，b）发表了供应链网络管理领域最受欢迎的两篇论文。根据案例研究，他们确定了Mitchell的虚假需求现象的四个原因，并将其更名为“牛鞭效应”。
由于牛鞭效应问题的严重性，自Mitchell的工作（1924年）以来，已经产生了许多研究用来更好地理解这种影响的原因、经济后果和补救措施。对这一现象的调查已经通过了不同的阶段（Holweg和Disney，2005），产生了几个研究类型（Holweg等，2005）。 Zotteri（2013）确定了三个主要类型（即理论，经验和自然实验）。理论类致力于识别原因和潜在的解决方案，特别关注信息作为牛鞭效应的潜在补救措施（例如，Baganha和Cohen，1998; Chen等，2000; Cachon和Fisher，2000; Lee等人，2004）。在第二类中，一些贡献使用经典啤酒游戏（参见Croson和Donohue，2005,2006）或其一个变体（Anderson and Morrice，2000; Cantor and Katok，2012; Croson等，2014）在受控环境中创造经验数据，并测试牛鞭效应的技术和行为原因及其可能的补救措施。最后，自然实验为几家公司的牛鞭效应的存在，规模和后果提供了证据（例如，Cachon等，2007; Dooley等，2010; Altomonte等，2012; Zavacka，2012; Bray和Mendelson，2012; Shan等，2014）。
同样，Trapero等人（2014年）确定了两个不同的类型。前者涉及理论分析，该分析基于对潜在需求过程和库存策略的初始假设，以便开发量化牛鞭效应的不同表达式。后者是牛鞭效应的一种更实用的方法，可以从供应链网络所涉及的不同公司收集实际数据。 Miragliotta（2006）提供了类似的分类，他认为牛鞭效应文献可以分为三个类型：牛鞭效应测量和经验性评估，牛鞭效应的原因以及牛鞭效应的补救措施。总的来说，我们注意到研究人员倾向于区分两种类型的作品，即理论和实证。
在理论研究领域可以找到进一步的分类。例如，尼泊尔等人（2012）确定了三个类型：第一类注重于确定预测技术的影响，另外两个类型包括对运营管理参数（如订购策略，库存管理
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