如何理解供应链上的需求信息放大效应

1. 如何理解供应链上的需求信息放大效应

在供应链的运作过程中，发现有些商品的顾客需求较稳定，变动不大，但是上游供应商往往比下游供应商维持更高的库存水平。这种越往供应链上游走，需求波动程度越大的现象被成为“需求放大效应”。
一个典型的供应链由单个零售商、单个批发商、单个分销商和单个工厂组成。零售商观察顾客需求，然后向批发商订货；批发商接受零售商的订单，并向其供应商——分销商订货，为了确定订单的订货量，批发商必须预测零售商的需求，如果批发商不能准确获知顾客的需求数量，他必须利用零售商已发出的订单来进行预测，同样，分销商也利用批发商已发出的订单预测顾客的需求量，再向制造工厂订货；工厂利用分销商的订单的预测顾客需求量，然后组织生产。这样，由于供应链各节点企业都只根据来自相邻的下游企业的需求信息进行生产或供应决策，各企业之间缺少有效的信息沟通和集成。造成需求信息的失真，而且，需求信息的不真实性沿着供应链逆流而上，产生逐级放大的现象，达到供应链的源头——制造商时，其预测的需求信息和实际消费市场中的顾客需求信息发生了很大的偏差，这就是需求放大效应（又称牛鞭效应）。由于需求放大效应的影响，上游供应商订单的变动性明显大于下游供应商需求的变动性，为了满足需求，上游供应商往往维持比下游供应商更高的库存水平，从而发生更高的成本。
这种现象常见于汽车制造、计算机制造、日用品制造等行业的供应链中，其结果是给企业造成严重的后果，如库存积压严重、服务水平低下、产品成本过高、产品质量低劣，最终导致企业在市场竞争中处于不利的地位。
对抗需求放大效应的关键是加强需求预测，预测的一种办法是建立在制造顾客历史上购买产品的订单数据的基础上的，另一种办法是建立精准的需求模型。对于需求而言不确定因素很多，往往需要两种方法搭配进行。这两种办法都建立在精密而复杂的数学计算上，单靠手工计算是无法达到精确度，所以企业依靠SCM软件进行需求预测相对要容易和便利很多。
目前，制造企业对于需求预测的关注度逐渐提高，并且纷纷把其设定为信息化建设的重点模块。同时，在信息化厂商中对于需求预测的精密度水平也逐渐提高。目前能够提供这方面功能的信息化厂商有JDA、SAP、IBM、Oracle、QAD、INFOR等等。这些厂商能够帮助企业有效应对和解决“牛鞭效应”。