寧美嬌，黃建華

(福州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福建 福州 350108)

牛鞭效應(yīng)是指供應(yīng)鏈上信息傳導(dǎo)隨層級(jí)增加不斷扭曲放大的現(xiàn)象。牛鞭效應(yīng)不僅影響供應(yīng)鏈的運(yùn)作效率、增加供應(yīng)鏈的庫(kù)存成本，還會(huì)誤導(dǎo)供應(yīng)鏈企業(yè)對(duì)市場(chǎng)需求的判斷。一直以來(lái)，服裝供應(yīng)鏈上的牛鞭效應(yīng)問(wèn)題都較為突出，近年來(lái)隨著服裝線上銷售渠道的拓展及O2O模式的廣泛應(yīng)用，服裝供應(yīng)鏈的庫(kù)存管理和牛鞭效應(yīng)問(wèn)題呈現(xiàn)出新的特征，這給服裝供應(yīng)鏈企業(yè)的庫(kù)存管理帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。對(duì)于牛鞭效應(yīng)的研究，可以追溯到FORRESTER[1]運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型模擬分析牛鞭效應(yīng)問(wèn)題和STERMAN[2]應(yīng)用“啤酒游戲”實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證牛鞭效應(yīng)的存在性，目前，有關(guān)供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)的研究成果主要集中在以下兩個(gè)方面：①研究牛鞭效應(yīng)的成因問(wèn)題，例如LEE等[3]總結(jié)出造成牛鞭效應(yīng)的四大主因是訂單批處理、需求預(yù)測(cè)更新、配給與短缺博弈和價(jià)格波動(dòng)；盧繼周等[4]系統(tǒng)研究了節(jié)點(diǎn)提前期對(duì)牛鞭效應(yīng)的影響；李東連[5]則通過(guò)對(duì)微觀影響因素進(jìn)行量化研究，創(chuàng)新性地展現(xiàn)出決策因子作用于牛鞭效應(yīng)的強(qiáng)弱。②探討牛鞭效應(yīng)的弱化策略，例如曾雪[6]從定性與定量的角度揭示了加強(qiáng)供應(yīng)鏈成員企業(yè)間的戰(zhàn)略合作、簡(jiǎn)化供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)、完善管理決策機(jī)制將有效弱化牛鞭效應(yīng)；陳長(zhǎng)彬等[7]證實(shí)了運(yùn)用資產(chǎn)組合管理方法調(diào)整零售商之間的供應(yīng)量,能夠減少訂貨總方差,實(shí)現(xiàn)牛鞭效應(yīng)的有效弱化；陳佳莉等[8]認(rèn)為預(yù)測(cè)方法的改進(jìn)是緩解牛鞭效應(yīng)的有效手段；TANG等[9]論證了提高信息共享對(duì)降低牛鞭效應(yīng)的作用。從庫(kù)存控制策略著手尋求牛鞭效應(yīng)弱化效力的研究，最早由TOWILL[10]通過(guò)仿真提出，之后DEJONCKHEERE等[11]設(shè)計(jì)了一個(gè)供應(yīng)商管理庫(kù)存(vendor managed inventory, VMI)系統(tǒng)下的兩級(jí)供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)模型，證實(shí)了VMI弱化牛鞭效應(yīng)的有效性；虞蛟龍等[12]通過(guò)構(gòu)造多級(jí)庫(kù)存模型，采用灰色系統(tǒng)GM(1,1)需求預(yù)測(cè)方法驗(yàn)證了聯(lián)合庫(kù)存管理(jointly managed inventory, JMI)的效力；李翀等[13]引入時(shí)滯影響因素，創(chuàng)新性地提出動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈庫(kù)存控制策略；韓坤[14]基于供應(yīng)鏈訂購(gòu)策略、安全庫(kù)存優(yōu)化算法等，提出顧客服務(wù)水平固定提前期模型的庫(kù)存控制優(yōu)化策略；錢晨等[15]提出將H_∞控制需求預(yù)測(cè)同訂單決策相結(jié)合建立庫(kù)存決策模型，能使比例-積分補(bǔ)充策略更大程度地施展弱化效力。

總體而言，有關(guān)牛鞭效應(yīng)成因和對(duì)策的研究成果較多，采用庫(kù)存控制方法弱化牛鞭效應(yīng)的策略被廣泛應(yīng)用，但是牛鞭效應(yīng)的成因分析以及基于因子控制法的弱化策略常被孤立進(jìn)行研究，如周三元等[16]對(duì)影響牛鞭效應(yīng)的微觀決策因子進(jìn)行了分析，但未深入探究因子控制法的實(shí)現(xiàn)。同時(shí)，O2O環(huán)境下服裝供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)的新問(wèn)題也常被忽略。因此，筆者將應(yīng)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法，在仿真分析服裝供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)影響因子的基礎(chǔ)上，通過(guò)調(diào)控決策因子的取值探討抑制牛鞭效應(yīng)的有效策略。

1 基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的服裝供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)影響機(jī)制建模

1.1 三級(jí)服裝供應(yīng)鏈流程分析

在三級(jí)服裝供應(yīng)網(wǎng)中，節(jié)點(diǎn)所涉及的關(guān)鍵變量組成基本類同，主要包括節(jié)點(diǎn)庫(kù)存、節(jié)點(diǎn)生產(chǎn)需求、節(jié)點(diǎn)銷售預(yù)測(cè)和節(jié)點(diǎn)期望庫(kù)存。以供應(yīng)商環(huán)節(jié)為例，在僅考慮供應(yīng)商環(huán)節(jié)時(shí)其庫(kù)存大小只受本周期生產(chǎn)率和供應(yīng)商供應(yīng)延遲影響。供應(yīng)商生產(chǎn)需求在實(shí)際運(yùn)作過(guò)程中受供應(yīng)商銷售預(yù)測(cè)、供應(yīng)商期望庫(kù)存、供應(yīng)商庫(kù)存和庫(kù)存調(diào)整時(shí)間多因素影響。模型中設(shè)定銷售預(yù)測(cè)方法為移動(dòng)平均預(yù)測(cè)法，由移動(dòng)平均時(shí)間和供應(yīng)商發(fā)貨率共同決定預(yù)測(cè)值大小，表現(xiàn)為發(fā)貨率在移動(dòng)平均時(shí)間上的一個(gè)Smooth函數(shù)。供應(yīng)商期望庫(kù)存數(shù)值受期望庫(kù)存覆蓋時(shí)間和銷售預(yù)測(cè)共同作用?；谏鲜龇治?，得到供應(yīng)商環(huán)節(jié)所對(duì)應(yīng)的因果關(guān)系，如圖1所示。

圖1 供應(yīng)商環(huán)節(jié)因果關(guān)系圖

在制造商環(huán)節(jié)中，除制造商庫(kù)存、制造商訂單、制造商期望庫(kù)存和制造商銷售預(yù)測(cè)等主要變量之外，現(xiàn)實(shí)供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)間還存在各類時(shí)間延遲，故在制造商環(huán)節(jié)增加了運(yùn)輸延遲變量，這會(huì)對(duì)其發(fā)貨率造成影響。制造商、零售商環(huán)節(jié)運(yùn)作機(jī)理與供應(yīng)商環(huán)節(jié)大同小異，由于零售商與消費(fèi)者直接接觸，在整個(gè)供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)上是需求信息的輸入端，其銷售預(yù)測(cè)數(shù)值取決于市場(chǎng)需求率和移動(dòng)平均時(shí)間。此外，各節(jié)點(diǎn)庫(kù)存在動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈中會(huì)受到自身生產(chǎn)率和下游節(jié)點(diǎn)的反饋影響?；谏鲜龇治?，得到制造商與零售商環(huán)節(jié)的因果關(guān)系圖，分別如圖2和圖3所示。

圖2 制造商環(huán)節(jié)因果關(guān)系圖

圖3 零售商環(huán)節(jié)因果關(guān)系圖

1.2 因果回路圖構(gòu)建

根據(jù)服裝供應(yīng)鏈三級(jí)節(jié)點(diǎn)的因果關(guān)系分析，易知整個(gè)供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)變量間的邏輯關(guān)系。三級(jí)節(jié)點(diǎn)依靠供應(yīng)商對(duì)制造商的發(fā)貨率和制造商對(duì)零售商的發(fā)貨率兩個(gè)速率變量串聯(lián)成為一個(gè)完整的因果回路圖，如圖4所示。

圖4 三級(jí)供應(yīng)鏈的因果關(guān)系圖

由圖4可知，三級(jí)供應(yīng)鏈包括了原材料供應(yīng)商、產(chǎn)品制造商和零售商，三者通過(guò)庫(kù)存和訂單聯(lián)系在一起，隨各變量間正負(fù)反饋?zhàn)饔脛?dòng)態(tài)變化，形成一個(gè)服裝供應(yīng)鏈動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型。動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)是基于一定數(shù)量的正負(fù)反饋回路構(gòu)成，當(dāng)系統(tǒng)中正反饋回路的作用遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)負(fù)反饋回路的修復(fù)作用時(shí)，系統(tǒng)中相關(guān)變量變化就很容易引起系統(tǒng)失衡，筆者將通過(guò)建模分析造成該系統(tǒng)失衡從而加劇牛鞭效應(yīng)的相關(guān)因素。

1.3 存量流量圖構(gòu)建

1.3.1 流量圖建立

筆者在因果回路圖的基礎(chǔ)上將變量進(jìn)行合理劃分，通過(guò)相互間的關(guān)系建立方程以連接各變量間的邏輯關(guān)系，最終得到關(guān)于供應(yīng)鏈庫(kù)存管理的存量流量圖，如圖5所示。模型共涉及22個(gè)變量，通過(guò)對(duì)模型邏輯進(jìn)行檢驗(yàn)，可知該模型符合系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)邏輯，能夠應(yīng)用于接下來(lái)的仿真研究。設(shè)定各級(jí)節(jié)點(diǎn)的初始庫(kù)存均為1 500件，變量間的關(guān)系參照Z(yǔ)公司所在供應(yīng)鏈服裝產(chǎn)品產(chǎn)銷鏈，變量取值范圍以Z公司的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)為參考，倍數(shù)縮小。

圖5 三級(jí)供應(yīng)鏈的存量流量圖

1.3.2 模型參數(shù)方程定義與說(shuō)明

2 基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的服裝供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)影響機(jī)制仿真

供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)企業(yè)擁有各自相對(duì)適用的庫(kù)存策略，但庫(kù)存策略趨于封閉，造成信息孤島現(xiàn)象,無(wú)法適應(yīng)新的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境[17]。供應(yīng)鏈系統(tǒng)對(duì)節(jié)點(diǎn)庫(kù)存影響因素較多[18]，筆者以Z公司為例，對(duì)其庫(kù)存現(xiàn)狀進(jìn)行分析，利用Vensim動(dòng)力學(xué)軟件針對(duì)Z公司決策中的季節(jié)性需求變化、延遲周期和期望庫(kù)存覆蓋時(shí)間三大影響因子對(duì)服裝供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)的影響進(jìn)行仿真研究。

2.1 Z公司服裝供應(yīng)鏈模型與特征

Z公司是國(guó)內(nèi)知名品牌運(yùn)營(yíng)商，其銷售終端是加盟為主、直營(yíng)和加盟相結(jié)合的模式，與傳統(tǒng)服裝制造企業(yè)有所不同，Z公司存貨只顯示為庫(kù)存商品。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，Z公司2018年前三季度存貨金額為41.65億元，占總資產(chǎn)的27.38%，2020年前三季度存貨金額為32.46億元，占總資產(chǎn)的20.46%，存貨占比仍居高不下，企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本激增，平均存貨周轉(zhuǎn)時(shí)間從2011年的80天增至2020年第三季度的180天，供應(yīng)鏈反應(yīng)速度明顯降低。Z公司存貨管理問(wèn)題成因歸結(jié)于以下5個(gè)方面：產(chǎn)品季節(jié)性強(qiáng)；提前期長(zhǎng)；代理加盟制影響；庫(kù)存管理體制不成熟；到貨延遲的不確定性。

2.2 決策因子對(duì)牛鞭效應(yīng)的影響仿真分析

模型初始參數(shù)：設(shè)置起始時(shí)間為0，結(jié)束時(shí)間為200周，即運(yùn)行200周停止；時(shí)間步長(zhǎng)為0.125周，即每運(yùn)行0.125周保存結(jié)果1次。

2.2.1 季節(jié)性需求對(duì)牛鞭效應(yīng)的影響

由于服裝產(chǎn)品存在很強(qiáng)季節(jié)性，實(shí)驗(yàn)設(shè)置初始市場(chǎng)需求為1 500件/周，12周后市場(chǎng)需求從1 500件減少至1 000件，訂單波動(dòng)情況和各節(jié)點(diǎn)庫(kù)存情況分別如圖6和圖7所示。

圖7 季節(jié)性需求下各級(jí)節(jié)點(diǎn)的庫(kù)存波動(dòng)

在市場(chǎng)需求出現(xiàn)季節(jié)性變化時(shí)，由于需求變化不穩(wěn)定，預(yù)測(cè)難度加大，節(jié)點(diǎn)訂單量受不確定性影響而產(chǎn)生波動(dòng)，導(dǎo)致需求變化信息隨供應(yīng)鏈傳遞時(shí)被逐層放大，加劇了供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)。從圖6可以看出，訂單波動(dòng)以供應(yīng)商生產(chǎn)需求波動(dòng)幅度最為強(qiáng)烈，在120周后才趨于穩(wěn)定；而最靠近市場(chǎng)的零售商受到的影響相對(duì)較小，在30周后趨于穩(wěn)定。但現(xiàn)實(shí)中季節(jié)性需求波動(dòng)是一個(gè)循環(huán)往復(fù)的過(guò)程，且受氣候、潮流更替等多種因素影響，不同類別服裝產(chǎn)品的季節(jié)性變化程度不一，波動(dòng)次數(shù)不定，穩(wěn)定狀態(tài)難以達(dá)到。從圖7可以看出，供應(yīng)商庫(kù)存遠(yuǎn)高于市場(chǎng)需求及下游節(jié)點(diǎn)庫(kù)存，且隨著供應(yīng)鏈層級(jí)的遞增節(jié)點(diǎn)庫(kù)存壓力倍增。

2.2.2 延遲周期對(duì)牛鞭效應(yīng)的影響

在保持其他影響因素不變的情況下，改變供應(yīng)延遲和運(yùn)輸延遲周期，觀察牛鞭效應(yīng)的強(qiáng)度。通過(guò)仿真可知，節(jié)點(diǎn)訂單和庫(kù)存波動(dòng)異常劇烈，以供應(yīng)鏈兩端節(jié)點(diǎn)供應(yīng)商和零售商為例，其訂單與庫(kù)存在不同延遲周期下的波動(dòng)情況分別如圖8和圖9所示。

圖8 延遲周期變化下供應(yīng)商和零售商訂單波動(dòng)

圖9 延遲周期變化下供應(yīng)商和零售商庫(kù)存波動(dòng)

隨著節(jié)點(diǎn)間延遲周期的加長(zhǎng)，節(jié)點(diǎn)訂單需求波動(dòng)幅度和庫(kù)存波動(dòng)幅度顯著加劇。其中，供應(yīng)商節(jié)點(diǎn)稍有特殊，單方面考慮延遲周期的影響時(shí)，供應(yīng)商庫(kù)存總量在一定程度上隨延遲周期的增加而略有減少，但波動(dòng)幅度隨之愈發(fā)劇烈?？傮w而言，延遲周期的增加作用于牛鞭效應(yīng)的效力極強(qiáng)，引發(fā)的企業(yè)庫(kù)存管理難度也由此攀升。

2.2.3 期望庫(kù)存覆蓋時(shí)間對(duì)牛鞭效應(yīng)的影響

供應(yīng)鏈中期望庫(kù)存覆蓋時(shí)間會(huì)同供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)銷售預(yù)測(cè)值共同影響節(jié)點(diǎn)期望庫(kù)存，從而對(duì)節(jié)點(diǎn)訂單需求產(chǎn)生影響。保持其他變量不變，調(diào)整供應(yīng)鏈成員期望庫(kù)存覆蓋時(shí)間，以分析不同周期下牛鞭效應(yīng)的強(qiáng)度?？紤]到期望庫(kù)存覆蓋時(shí)間對(duì)庫(kù)存波動(dòng)的影響較小，對(duì)訂單的影響狀況采用零售商和制造商訂單需求波動(dòng)作為典例呈現(xiàn)，如圖10所示。

圖10 零售商和制造商訂單隨庫(kù)存覆蓋時(shí)間變化情況

由圖10可知，零售商訂單隨期望庫(kù)存覆蓋周期的加長(zhǎng)波動(dòng)幅度加劇，即期望庫(kù)存覆蓋時(shí)間加長(zhǎng)的同時(shí)，訂單量受到訂單信息傳遞波動(dòng)影響，一定程度上反映出牛鞭效應(yīng)有所加強(qiáng)。制造商訂單波動(dòng)周期隨庫(kù)存覆蓋時(shí)間加長(zhǎng)也逐漸延長(zhǎng)，可見(jiàn)服裝供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)作用隨期望庫(kù)存覆蓋周期的增加而加強(qiáng)，供應(yīng)鏈穩(wěn)定性遭受考驗(yàn)。庫(kù)存覆蓋時(shí)間雖未加劇庫(kù)存波動(dòng)，但通過(guò)仿真發(fā)現(xiàn)其倍數(shù)放大了節(jié)點(diǎn)企業(yè)庫(kù)存量，加劇了企業(yè)庫(kù)存管理難度。

綜合上述仿真結(jié)果可知，公司經(jīng)營(yíng)中涉及的決策因子變化，即季節(jié)性需求變化明顯、變化速度越快，延遲周期和期望庫(kù)存覆蓋時(shí)間的加長(zhǎng)都會(huì)加劇服裝供應(yīng)鏈中的牛鞭效應(yīng)，而現(xiàn)實(shí)中所有因素共同作用下牛鞭效應(yīng)必定更為強(qiáng)烈，且其對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)帶來(lái)的危害直觀體現(xiàn)在企業(yè)庫(kù)存問(wèn)題上，企業(yè)經(jīng)營(yíng)面臨難關(guān)。

3 弱化牛鞭效應(yīng)的庫(kù)存控制策略研究

合理控制以上的決策因子，確保最大程度減少公司在庫(kù)存方面的損失，筆者從優(yōu)化公司庫(kù)存控制策略出發(fā)，針對(duì)性地提出3種策略，以弱化供應(yīng)鏈中的牛鞭效應(yīng)，降低公司的存貨成本。

3.1 VMI模式

VMI模式是一種以用戶和供應(yīng)商雙方都獲得最低成本為目的，在一個(gè)共同協(xié)議下由供應(yīng)商管理庫(kù)存，不斷對(duì)協(xié)議進(jìn)行改進(jìn)，優(yōu)化庫(kù)存管理的合作性策略。VMI模式有助于實(shí)現(xiàn)成員間的信息共享，使得需求準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，庫(kù)存成本降低。采用VMI模式，供應(yīng)商可快速對(duì)需求做出反應(yīng)，各成員也直接依賴于市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)進(jìn)行決策，有效遏制季節(jié)性需求波動(dòng)，從源頭削減牛鞭效應(yīng)的形成效力；供應(yīng)商直接管理庫(kù)存，掌握市場(chǎng)需求變動(dòng)情況，需求預(yù)測(cè)與庫(kù)存決策信息共享使得節(jié)點(diǎn)間延遲周期得到有效管控；通過(guò)合理設(shè)置庫(kù)存量使得各節(jié)點(diǎn)對(duì)期望庫(kù)存覆蓋時(shí)間要求降低，從而有效減小各節(jié)點(diǎn)訂單與庫(kù)存波動(dòng)，公司擁有更多時(shí)間和精力發(fā)展核心競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)多贏。

結(jié)合Z公司所在供應(yīng)鏈實(shí)際情況，選取一組可控范圍內(nèi)的優(yōu)化參數(shù)值進(jìn)行仿真，設(shè)置供應(yīng)商延遲為1周，制造商延遲為3周，期望庫(kù)存覆蓋時(shí)間為3周，得到VMI模式下節(jié)點(diǎn)需求和庫(kù)存變化情況，如圖11所示。從圖11可以觀察到，相較前文各結(jié)果，VMI模式下節(jié)點(diǎn)需求與庫(kù)存量波動(dòng)更小，且更快趨于穩(wěn)定，說(shuō)明VMI具有弱化牛鞭效應(yīng)的效力，有望在實(shí)際運(yùn)作中取得良好成效。

圖11 VMI模式下節(jié)點(diǎn)需求與庫(kù)存變化情況

3.2 JMI模式

JMI模式是一種基于協(xié)調(diào)中心的供應(yīng)鏈上游節(jié)點(diǎn)企業(yè)和下游節(jié)點(diǎn)企業(yè)間權(quán)責(zé)共擔(dān)、風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)的庫(kù)存管理模式，對(duì)弱化服裝供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)也具有顯著作用。JMI模式改變了傳統(tǒng)的各自為政的庫(kù)存運(yùn)作方式，避免了產(chǎn)品季節(jié)性需求變動(dòng)影響下節(jié)點(diǎn)間的信息滯后；決策充分考慮到各方利益，有效規(guī)避節(jié)點(diǎn)間不必要的延遲，對(duì)減小需求波動(dòng)和庫(kù)存波動(dòng)具有顯著功效；在完全預(yù)測(cè)、權(quán)責(zé)共擔(dān)的情況下實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)的最優(yōu)控制，推動(dòng)節(jié)點(diǎn)企業(yè)充分合作，降低整條供應(yīng)鏈庫(kù)存成本。

同理，在可控范圍內(nèi)選取一組優(yōu)化參數(shù)值，JMI模式下各方參與共同管理，延遲均有效減小，受外力影響均設(shè)為1周，期望庫(kù)存覆蓋時(shí)間設(shè)為4周，得到JMI模式下節(jié)點(diǎn)需求與庫(kù)存變化情況，如圖12所示。從圖12可以看出，JMI模式下訂單波動(dòng)小，零售商與制造商庫(kù)存波動(dòng)較穩(wěn)定，但供應(yīng)商庫(kù)存波動(dòng)比VMI模式大。

圖12 JMI模式下節(jié)點(diǎn)需求與庫(kù)存變化情況

VMI模式與JMI模式在控制3個(gè)影響因子方面各有成效，在實(shí)際運(yùn)作中也各具優(yōu)勢(shì)?？紤]到Z公司實(shí)際銷售模式，直營(yíng)店可以采用VMI模式實(shí)現(xiàn)優(yōu)化，加盟店可以采取JMI模式，直接參與到庫(kù)存管理當(dāng)中，充分實(shí)現(xiàn)自主決策以弱化牛鞭效應(yīng)影響。

3.3 全渠道零售平臺(tái)

Z公司處在供應(yīng)鏈上零售商地位，面對(duì)O2O模式的日益壯大，為實(shí)現(xiàn)公司整體經(jīng)營(yíng)效益的提高和精準(zhǔn)制定公司庫(kù)存戰(zhàn)略，需建立全渠道零售管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)全渠道融合[19]。全渠道零售以整合各類渠道資源、服務(wù)消費(fèi)者需求為特征，是基于顧客的全渠道購(gòu)物[20]，位于需求拉動(dòng)式供應(yīng)鏈的末端核心。

全渠道零售管理平臺(tái)運(yùn)行的內(nèi)源動(dòng)力來(lái)自于信息化，首先應(yīng)借助平臺(tái)整合公司整體資源和供應(yīng)鏈成員資源，實(shí)現(xiàn)決策資料統(tǒng)一，將公司的產(chǎn)品信息、直營(yíng)及加盟網(wǎng)點(diǎn)、用戶數(shù)據(jù)、批次訂貨等信息進(jìn)行記錄分析，對(duì)不同需求顧客和供應(yīng)鏈伙伴開(kāi)放不同的信息資源庫(kù)。對(duì)顧客而言，提供全方位的供應(yīng)服務(wù)及個(gè)性化服務(wù)；對(duì)供應(yīng)鏈伙伴而言，提供實(shí)時(shí)的市場(chǎng)需求信息并動(dòng)態(tài)更新決策，使得供應(yīng)鏈成員擁有更加快速精準(zhǔn)地提供服務(wù)的能力。在此基礎(chǔ)上，建立實(shí)時(shí)透明的庫(kù)存管理系統(tǒng)，既便于公司直營(yíng)店與加盟店、網(wǎng)店之間的產(chǎn)品調(diào)配，又有助于供應(yīng)鏈伙伴成員以不同程度參與公司庫(kù)存管理，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈整體庫(kù)存的優(yōu)化配置。在高度信息共享的基礎(chǔ)上，公司及上游成員對(duì)于庫(kù)存覆蓋時(shí)長(zhǎng)的要求相應(yīng)降低，節(jié)點(diǎn)間延遲周期大大減小，一定程度上具備弱化供應(yīng)鏈上牛鞭效應(yīng)的作用。

4 結(jié)論

(1)影響服裝供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)的因子除訂單批處理、需求預(yù)測(cè)更新、配給與短缺博弈和價(jià)格波動(dòng)四大因素外，還包括企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中的諸多決策因子。季節(jié)性需求波動(dòng)下的牛鞭效應(yīng)以控制信息傳遞的時(shí)效性為著力點(diǎn)，是服裝企業(yè)需重點(diǎn)突破的問(wèn)題。期望庫(kù)存覆蓋時(shí)間與節(jié)點(diǎn)間延遲周期的加長(zhǎng)刺激著牛鞭效應(yīng)進(jìn)一步加劇，隨著變量間的反饋?zhàn)饔脧?qiáng)烈反映在企業(yè)庫(kù)存上。

(2)仿真分析顯示，采用VMI模式、JMI模式可適當(dāng)縮短期望庫(kù)存覆蓋時(shí)間和節(jié)點(diǎn)間延遲周期，對(duì)抑制牛鞭效應(yīng)具有良好成效；由于Z公司自身存貨管理體制不成熟且受O2O模式?jīng)_擊，宜建立全渠道零售管理平臺(tái)，一方面可高度實(shí)現(xiàn)信息共享，另一方面對(duì)于渠道整合效率提升大有裨益，通過(guò)優(yōu)化庫(kù)存控制策略，可實(shí)現(xiàn)優(yōu)化公司經(jīng)營(yíng)管理體制和降低企業(yè)庫(kù)存成本。3種優(yōu)化策略的提出為Z公司擺脫牛鞭效應(yīng)的影響、解決繁重的庫(kù)存積壓?jiǎn)栴}與適應(yīng)市場(chǎng)環(huán)境變革提供了較具可行性的建議。

(3)由于庫(kù)存控制策略的適用限制較多，公司的實(shí)際運(yùn)營(yíng)狀況有待更深入調(diào)查，筆者研究還存在一些不足之處：企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策中影響牛鞭效應(yīng)的因素眾多，未來(lái)可從更多方面進(jìn)行探討；對(duì)于數(shù)據(jù)的量化處理還有欠缺；實(shí)際決策還需深入調(diào)查其適用性。