為什麼發展全球市場是最終的增長戰畧。

在理想的供應鏈中，運營從一個環節順利地、可預測地從一個環節流向下一個環節。但在現實世界中並不總是這樣。

你可能對蝴蝶效應這個術語很熟悉，在這個詞中，一個地方的微小變化可能會導致另一個地方的重大變化。

這種現象也發生在供應鏈管理中，這就是所謂的牛鞭效應。

供應鏈中的牛鞭效應是什麼？

當供應鏈向上遊移動時，零售層面的微小變化會放大，並在製造和供應端造成重大幹擾，就會出現牛鞭效應。

當供應鏈中的每個成員繼續升級他們對需求變化的反應時，就會發生中斷。

因此，企業可以體驗：

• 庫存過剩或產品短缺

• 負面的客戶互動

• 被打亂的交通計劃

• 錯過了生產截止日期

• 收入損失

牛鞭效應的例子 

為了更好地理解牛鞭效應，這裡有兩個例子。

例1：消費者需求下降

假設一家服裝零售商的消費者對風衣的需求下降了20%。

因此，零售商做出了兩個假設： 

• 未來風衣的銷量將會更低。這是因為他們正在使用過去的需求資訊來 預測未來的銷售.

• 他們將擁有過多的庫存。基於銷售額將會下降的假設，零售商認為他們最終會有過剩的產品。

根據這些資訊，零售商將批發商的訂單削減了40%-他們已經訂購了緩衝庫存，並希望避免庫存過多。

反過來，批發商看到風衣訂單減少了40%，並做出了同樣的假設。他們預測銷量會下降，並認為自己的庫存過多。

然而，批發商向幾家零售商銷售產品，並假設這些商店也會開始減少訂單。因此，批發商將製造商的風衣訂單減少了60%。

一家零售商的消費者訂單最初減少了20%，現在製造商的訂單減少了60%。

這種模式將在供應鏈上持續下去，直到到達原材料供應商為止。

例2：消費者需求上升

牛鞭效應也可能起到相反的作用。

假設有一家咖啡店，通常每天賣出200杯咖啡。出於某種原因，他們在一個月內平均每天賣出250個杯子(增長了25%)。

咖啡店老闆做了以下假設： 

• 消費者需求正在增加。 之所以會出現這種假設，是因為賣家使用過去的數據為需求規劃和銷售預測提供依據。

• 他們將需要更多的庫存。如果需求上升，賣家將需要適應需求。

因此，店主向經銷商發出了一份採購訂單，要求再購買50%的咖啡豆。

當經銷商看到這種增長時，他們會做出同樣的假設。假設這個分銷商是一個全國性的賣家，向全國各地的商店和咖啡館提供咖啡豆。他們認為客戶需求正在全面增長，他們需要更多的庫存。

根據這些假設，分銷商向供應商訂購的庫存增加了75%。一家咖啡店的咖啡訂單增加了25%，而供應商層面的訂單增加了75%。

儘管對消費者需求變化的反應會導致牛鞭效應，但人們的反應可能是錯誤的解釋。

例如，如果25%的漲幅是暫時的呢？

想像一下，假日旅行在短時間內為該地區的咖啡店帶來了額外的顧客。假期過後，需求沒有繼續上升，而是恢復到正常水平，這讓咖啡店老闆的庫存過剩。nbsp;

牛鞭效應的含義

牛鞭效應的連鎖反應意味著消費者需求的微小變化會對批發商、製造商和供應商產生巨大影響。因此，隨著供應鏈的進一步上升，市場波動往往會更大。

牛鞭效應產生的原因

理解為什麼會出現牛鞭效應是很有幫助的。以下是造成這一現象的四大原因。

對消費者需求高度敏感

正如你可以從這些例子中看到的，對客戶需求波動的過度反應可能會在他們向供應鏈上游移動時產生更大的波動性。

零售商只取一個數據點，改變他們的訂單，可能會產生波浪式效應，對製造商和供應商產生巨大影響。

供應鏈中缺乏溝通

如果每個供應鏈成員都做自己的需求預測，牛鞭效應可能會更頻繁（和更強）。當消費者層面的需求發生變化，但一個或多個成員不知道是什麼引起的時，問題就出現了。nbsp;

假設一個零售商突然增加了一倍的訂單，而供應鏈中沒有溝通。批發商和分銷商只能猜測發生了什麼，然後試圖預測未來的需求。

不準確的假設

有缺陷的假設往往發生在需求預測方面。有些人看到需求的變化，並認為這種變化會持續下去，因此他們相應地調整了訂單。

人們可能會把暫時的需求高峰或下降誤認為是一個更永久的變化。供應鏈成員如果沒有正確分析市場上發生的事情，就會做出導致牛鞭效應的決策。

數據不準確

有時，數據收集錯誤或零售商不小心訂購了錯誤數量的商品，可能會在他們沿著供應鏈向上移動的過程中造成幹擾。

即使是下了錯誤的訂單數量的簡單行為，也可能會導致其他人認為這對未來的需求意味著什麼，並隨後改變他們的訂單。

如何減少牛鞭效應

雖然完全消除牛鞭效應是不可能的，但你可以採取措施減少它的發生和總影響。

改進數據分析和預測方法

需求預測是供應鏈管理中具有挑戰性但又非常重要的一部分。新技術可以幫助您做出更明智的數據驅動型決策，並提高預測的整體準確性。

包含人工智慧（AI）功能的預測分析工具是提高需求規劃準確性的有效方法。人工智慧可以使用幾個因素（如訂單歷史，即將到來的天氣預測，甚至社交媒體數據）來告知需求預測。nbsp;

根據麥肯錫的數據，利用這些新技術的公司通常會將需求預測誤差減少30%-50%。

除了利用技術，考慮需求變化的背景也很重要。有幾個事件可能會導致暫時的需求變化，例如天氣狀況，當地活動，甚至銷售和折扣。nbsp;

當供應鏈成員更好地理解消費者購買行為轉變的原因，以及這些轉變預示著實際變化時，他們對暫時性需求波動的反應將變得不那麼強烈。

實現供應鏈通信和數據共享

整個供應鏈中流暢的通信和即時數據共享可以改善決策。

《2022 Interos Global Supply Chain Report》發現，82%的公司認為集體責任對於防範供應中斷是必要的。

二手車經銷商軟體公司Selly Automotive的創始人扎克·克倫普夫（Zach Klempf）表示，公司「應該考慮與供應商合作，每月進行數據分析。」當它成為供應商關係的一部分時，更容易保持責任感。

當一個供應鏈成員出於臨時原因更改訂單時，他們可以與其他成員分享推理，從而防止供應鏈下游的過度反應。

使用較小的訂單量

經常下小訂單，而不是偶爾下大訂單，有助於減少牛鞭效應的影響。

這種做法給了每個人更多的靈活性，你可以更好地應對需求變化，而不會脫離整個鏈條。

此外，您還可以探索更多以需求為導向、交貨期更短的生產方法，例如JIT和供應商管理的庫存。

JIT是一種庫存管理形式，你與供應商密切合作，以確保原材料在生產即將開始時到達，但不是更早。

相比之下，VMI是指買方(零售商)與供應商(製造商)共享庫存數據。然後，製造商向買家推薦訂單。

利用技術和自動化

技術和自動化可以提高數據準確性和加快通信速度。

例如，減少紙質訂單和發票的使用，因為它們必須傳真或郵寄。

營銷公司E.S Group Digital的創始人Enoch Musaasizi建議公司「使用電子數據交換（EDI），它允許公司使用加密技術以電子方式交換商業文檔，以提高機密性和數據完整性。" nbsp;

EDI減少了處理訂單所需的時間，並改善了供應鏈中的資訊流。

其他有用的供應鏈技術包括： 

• 雲計算：通過互聯網提供計算服務，允許團隊從多個地方訪問資訊並擴展運營，如庫存控制、貨運、倉儲和履行。

• 物聯網(IoT)：在整個供應鏈中嵌入帶有感測器的實物來跟蹤它們，這可以幫助識別物流和運輸瓶頸。
  

• 機器學習： 一種人工智慧（AI），可用於支持供應鏈中的實時可見性，更準確的預測和數據驅動的決策。供應商包括Havi和Echo Global Logistics等公司。