联合库存与供应商管理库存的区别_百度知道
联合库存与供应商管理库存的区别
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联合库存与供应商管理库存的区别：联合库存管理是指供应链库存管理，供应商管理库存是对供应商的管理。‍联合库存管理是指供应链库存管理，是指将库存管理置于供应链之中，以降低库存成本和提高企业市场反应能力为目的，从点到链、从链到面的库存管理方法。供应商管理库存是对供应商等上游企业基于其下游客户的生产经营、库存信息，对下游客户的库存进行管理与控制。
李朋飞知道合伙人
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　　联合库存与供应商管理库存的区别：联合库存管理是指供应链库存管理，供应商管理库存是对供应商的管理。‍　　联合库存管理是指供应链库存管理，是指将库存管理置于供应链之中，以降低库存成本和提高企业市场反应能力为目的，从点到链、从链到面的库存管理方法。供应商管理库存是对供应商等上游企业基于其下游客户的生产经营、库存信息，对下游客户的库存进行管理与控制。
匿名用户知道合伙人
随着互联网、ERP、电子商务等信息技术在企业中的应用，企业的竞争模式发生了根本变化，21世纪市场竞争已由单个企业之间的竞争演变为供应链之间的竞争。供应链上各个环节的企业通过信息技术可以实现信息和资源的共享和相互渗透，达到优势互补的目的，从而能更有效地向市场提供产品和服务、增强市场竞争实力。对于一个制造型的企业而言，如何设置和维持一个合理的库存水平，以平衡存货不足带来的短缺风险和损失、以及库存过多所增加仓储成本和资金成本则成为一个企业必须解决的问题。很多企业在日常的运作和管理中提出了许多库存管理的技术和方法，而近年以来在企业中比较切实有效的一种库存管理方法就是――联合库存管理(Jointly Managed Inventory，JMI)。本文将对JMI及相关库存问题予以具体的介绍和分析。 一、主要的库存管理技术 20世纪90年代国外出现了一系列先进的供应链库存管理技术，如：AFR(合计预测与补给，Aggregate Forecasting and Replenishment)、VMI(供应商管理库存，Vendor Managed Inventor，VMI)、JMI以及CPFR(合作计划、预测与补给，Collaborative Planning ，Forecasting and Replenishment)等. AFR是一种比较传统的供应链库存管理方法，它要求客户主导其分销中心及库存的管理，是商业贸易伙伴交互作用中应用最广泛的方法，用于预测的核心数据主要来自于销售历史数据， AFR缺乏集成的供应链计划，可能会导致高库存或低定单满足率。VMI则要求供应商来参与管理客户的库存，供应商拥有和管理库存，下游企业只需要帮助供应商制定计划，从而下游企业实现零库存，供应商的库存也大幅度减小。VMI方法可以避免AFR的一些问题，虽然有诸多优点，但却缺乏系统集成、对供应商依存度较高等问题。 JMI则要求双方都参与到库存的计划和管理中去，供需双方在共享库存信息的基础上，以消费者为中心，共同制定统一的生产计划与销售计划，将计划下达到各制造单元和销售单元执行。JMI可以看作是VMI的进一步发展与深化，通过共享库存信息联合制定统一的计划，加强相互间的信息交换与协调，有利于改善供应链的运作效率，增强企业间的合作关系。JMI在每个企业内增加了计划执行的集成，并可以在消费者服务水平、库存风险和成本管理方面取得显著的效果。JMI的流程图如图1所示： 图1. JMI的流程图 二、一般库存管理中存在的问题 在一般的企业库存管理中普遍存在库存量过高以及整个供应链中需求变异放大的问题(即“牛鞭效应”)。 为了保障企业的准时生产，很多企业都存在库存量过高的问题，造成这种现象的主要原因在于： 销售预测不准确是影响库存居高不下的主要原因。公众爱好具有易变性，很多因素都会引起不规则的购买倾向，从而导致一般用户和分销商需求也具有很大的不确定性。加之与下游企业的信息沟通不流畅等等，都增加了销售预测的难度。 货策略的失误和及时控制的能力较差。这种不确定来自订购部门本身。牵涉到是否有合理的订货策略，对上下游企业的供给及需求等信息是否了解准确及时等。 订货周期的不稳定。这主要取决于自己的供货渠道是否单一以及供应商的表现水平是否令人满意。 没有有效地与各个部门沟通，使得库存、在途货物以及需求等基本信息发生偏差。 在供应链中，每个企业都会向其上游订货，一般情况下，销售商并不会来一个订单就向上级供应商订货一次，而是在考虑库存和运输费用的基础上，在一个周期或者汇总到一定数量后再向供应商订货；为了减少订货频率，降低成本和规避断货风险，销售商往往按照最佳经济规模加量订货。同时频繁的订货也会增加供应商的工作量和成本
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Excel 2007算法：怎样从库存物料信息，推算出 生产订单需求每个料件的名称和数量？ 也就是推算缺料表？
实际数据量大，因此用一个简单的数据举例，请求算法。1.这是简单的原始物料和生产订单信息。库存里总共有五种物料，M01,M02,...M05，库存数量在第四列。生产订单有4个，PP01,PP02,......
实际数据量大，因此用一个简单的数据举例，请求算法。1. 这是简单的原始物料和生产订单信息。库存里总共有五种物料，M01,M02,... M05，库存数量在第四列。生产订单有4个，PP01,PP02,... PP04，对每个物料的需求在第三列。2. 目标是把每个生产订单缺料的信息列出来，填到如下图？处。如果库存数量足够，例如M01有7个，4个订单总共需求4个，因此库房不缺料，缺口就是0；但是M03库房共2个，而4个订单要4个，按顺序供应，订单PP01,02不缺，但是PP03,04就缺料，需要在PP03, PP04这两行，对应M03列显示各缺1个。另外，像M05，共0个库存，每个订单都需要显示缺1个。请问有什么算法可以根据库存和订单原始数据，推算出缺料信息？要求能适用于至少1000个以上生产订单和10000以上个物料。这个例子数据量很少，仅用于举例，目标是为了寻求算法。为了大家没有误解，我们定义原始数据为sheet1，缺料表为sheet2.谢谢。
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老_菜鸟知道合伙人
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1、将库存现有物料数据存入工作表3(sheet3)，A列为物料代号，B列为库房存量。2、在sheet1的B2中输入公式：=INDEX(Sheet2!$C:$C,MATCH($A3&&/&&B$2,Sheet2!$A:$A&&/&&Sheet2!$B:$B,0))-INDEX(Sheet3!$B:$B,MATCH(B$2,Sheet3!$A:$A,0))以“Ctrl”+“Shift”+“Enter”三键结束公式输入；3、在sheet1的B3中输入公式：=INDEX(Sheet2!$C:$C,MATCH($A4&&/&&B$2,Sheet2!$A:$A&&/&&Sheet2!$B:$B,0))+B3以“Ctrl”+“Shift”+“Enter”三键结束公式输入；4、选中B3下拉至B6；5、选中B2:B6，右拉至F列；6、选中B2:F6&-》》条件格式& -》》条件一(新建规则/只为包含以下内容的单元格设置格式)& -》》“单元格数值”--小于等于--0& & -》》格式& -》》字体--颜色：选中“白色”& -》》点击“确定”说明：1、以第二步公式为例：MATCH($A3&&/&&B$2,Sheet2!$A:$A&&/&&Sheet2!$B:$B,0)& &定位符合二个条件的行即：$A3&&/&&B$2& &构成二个条件；& Sheet2!$A:$A&&/&&Sheet2!$B:$B& & 定位区域；& 0& 精确查找以三键结束输入公式，形成数组公式2、第三步，计算在PP01订单后的剩余库存基础上的缺料信息；3、在未设置条件格式前，可见的负数是库存剩余可用量，通过条件格式的方式予以隐藏，提高表格的可阅读性。4、第六步中，括号内的内容对应excel2007格式，无括号部分wps表格/excel2003通用。此思路和公式，可使用于wps表格/excel，已验证。图中，蓝色字体部分，通过条件格式隐藏，红色字体部分和其他框线标题等，为正常显示值
为了验算简单，我把每个订单对物料的需求设置为1.根据验算每个订单对M05料件缺口都应该是1，但是这个算法出来，分别是-5,5,20,40,65,这个数据是不对的。请再次看看，是不是有重复计算的地方？如需要我把原始Excel表格发给您？
同样为了验算，我将订单数据设置为1-25递增，库存数据在你的数据基础上加10，获得此结果，可自行验算。1、注意上面回答中说明的第2、3点，该数据是针对订单逐个减少库存的累计数据信息，即：对完成订单1的缺料信息，然后计算完成订单1后继续完成订单2的缺料信息，逐环相扣。2、如需要针对每个订单单独判断，仅需直接将B3的公式下拉或右拉，跳过第二步即可。
我正在验算。请给邮箱，我把这原始数据发给您？
移步wps论坛的wps forwindows栏目发帖求助，同步上传样本文档，我会在那里关注你的，wps解答支持团的其他朋友，同样也会给予支持。样本文档中，可用手工模拟一组答案，以便准确理解你的需求。
alexjfq知道合伙人
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在缺料信息表中的第一个问号单元格中输入：=if(（M01库存量-PP01用量）&=0,&物料满足&,M01库存量-PP01用量)，再在其下方的单元格中输入：：=if(（M01库存量-PP01用量-PP02用量）&=0,&物料满足&,M01库存量-PP01用量-PP02用量)，以下的依次类推，要注意，上面公式中的数据不是实际的数据，要从生产计划、物料用量及库存数量的表格中引用；如果缺料的话，则显示负数，可用条件化格式将其显示为红色。 另外，像这种情况下的应用，应该建一个all-in-one BOM比较好用一些。
我觉得对于简单的几个订单，这方法应该可以用。但是对于1000个以上订单，10000以上的料件，就没法用了。另外，实际库存中，可能有很多项目，有很多不同的BOM。用这个办法工作量非常大。你觉得呢?
所以呢，要用ALL-IN-ONE BOM才行啊，并且物料多了以后，你公司要有ERP系统，可以从系统中自动更新库存数量甚至是ECN后的BOM，或者干脆请人做一个类似自动跑MPS的外挂即可。
这样工作量大，牵扯人力物力太大。ERP系统二次开发，也来不及了。只要这个简单表格，通过简单的数据透视，简单算法，能得到就可以了。我几个月前做过，大概用了二次数据透视，外加一两个简单算法，很快就解决了。可是当时没总结，一时又找不到当时的记录。因此发帖寻求更好更快的办法。
山口坛斜知道合伙人
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基本构件：一个物料库存表一个产品物料单（bom）各种产品的单位产品所需配料清单订单表进出流水表 然后做关联设计、公式、透视表等
这个是4个订单，每个订单BOM就是M那几颗料。
哦，那你也可以直接用公式把它关联上吧不过我觉得还是做套表比较直观灵活
bafhaqqw知道合伙人
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请将示例表格发到我有点思路，但是需要验证。我试试用VBA来解决这个问题
已经发送。多谢啦。
水平有限，我只能帮你把缺少物料的数据全部提取出来，至于制作成你需要的表格就只能手动用数据透视表来做了。
数据透视我也做过。但是函数设置上有点困难。缺少的物料可以做差，然后用Vlookup查询，可是目标是按照订单和物料归类。
我把做好的表格给你发过去了，你收下，我感觉速度还是很快的，不需要用函数，而且数据透视表会自动归类，不需要你做处理了
已经邮件回复，请继续核算数据是否异常。
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供应商管理库存策略及分析
　　摘要：随着现代物流的快速发展，如何有效地实施VMI策略已成为企业关注的焦点。本文在VMI基本思想基础上，对信息共享情况下VMI策略实施与否的相关库存控制指标进行了建模及动态分析。验证了VMI策略有效抑制牛鞭效应有显著效果，同时对VMI策略存在的问题提出了相应解决对策。 中国论文网 /3/view-4227184.htm　　关键词：VMI策略；供应链管理；牛鞭效应 　　供应链管理SCM（Supply Chain Management）就是对于供应链整个作业流程的优化，以实现供应链有效性的管理。我国科学技术和经济的迅速发展，SCM思想得到进一步的发展，越来越多的企业开始重视SCM思想。而在SCM下，传统的库存管理因为仍是各自为政，流通环节中的每一部门都是各自管理自己的库存，零售商、供应商、批发商都有自己的库存，不仅占用了大量的成本，流通环节中各部分不能很好的衔接，又由于各个库存的控制策略不同，因此不可避免的产生需求放大的现象，即“牛鞭效应”现象。在SCM下，各个环节都是同步进行的，传统的库存控制不能满足这种要求。因此，供应商管理库存（Vendor Managed Inventory，VMI）成为SCM下企业最重要的管理工具，越来越多的企业把VMI策略作为减少库存成本、提高企业绩效管理的有力工具。 　　一、VMI库存控制概述 　　（一）VMI库存控制概念 VMI（Vendor Managed Inventory）即供应商管理库存，是指以供需双方都获得最低成本为目的，在共同地协议下由供应商运用系统的，集成的管理思想来进行管理库存，使库存管理得到持续改进的合作性策略。APICS（美国生产与库存管理协会）对VMI的定义是“一种优化供应链绩效的方式”，在此方式下供应商可以获得客户的库存数据，负责根据客户需求维护库存水平。VMI是一种战略合作伙伴之间的合作性策略，是下游组织对上游组织的库存策略进行管理。 　　（二）VMI库存控制思想 VMI的主要思想是在用户的允许下由供应商设立库存，由供应商依据用户实际销售及安全库存的要求，并利用电子数据交换和电子商务技术，获取用户库存与销售数据，经过统计并预测出用户实际销售的需求。VMI的整个运作系统由供应商负责处理，这种思想打破了传统的各自为政的库存控制技术，体现了供应链的集成化、系统化的思想。VMI系统大大改善了整个运行流程，加强了供应商与用户的紧密合作，大幅改进了供应商对市场的响应时间，能较早把握市场的需求信息，从而减少了不必要的库存成本，同时可提早引进与生产市场需求的商品，降低缺货率，又降低了整个供应链的库存。企业要获取VMI的运行效果，需要共同制定VMI运行计划，步骤如下：（1）达成合作协议和确定目标。实施VMI策略时，企业之间的相互信任和信息透明是很重要的，供应商和用户之间都要建立较好的合作精神，才能够建立战略合作伙伴关系；目标的确定关系到企业VMI实施的效果，大多数把节约成本作为开展的目标。（2）建立物流信息数据管理系统。建立一个完善的网络化的物流信息数据管理系统，是供应商获得用户有关信息的必要条件。通过所建立的顾客需求信息的数据库，供应商能够及时掌握市场需求变化的有关情况，以作为库存决策的依据。（3）建立完善的物流配送系统。在VMI的实施过程中，通常是由供应商负责运输货物，完善的配送系统能保证货物送达及时，以提高效率，最大限度减少损失。（4）建立供应商与用户的合作框架协议。在此协议中，供应商和用户共同协商，选择了正确的运行模式、明确了VMI建设费用的分摊，并确定订单处理的业务流程以及控制库存的有关参数，如最低订货点、库存信息的传递方式（如EDI或Internet）。（5）变革组织机构和业务流程。这一点很重要，如果VMI建立起来，供应商就要建立新的职能部门去负责控制零售商库存，而零售商的订货部门不再承担产品的订货任务，只需负责把得到的市场需求信息传递给供应商。如果在流程上仅仅是把某些环节计算机化，而并没有根本改变业务流程，VMI将很难实现。只有充分利用IT技术，在物流中不合理环节进行调整、重组业务流程，改变供需双方的组织与运行模式，VMI才能得以实现。 　　（三）VMI库存控制策略的重要性和必要性 现代供应链管理理论对企业库存的认识是双重的。一方面认为库存不仅增加企业的仓储，而且占用了大量的流动资金，应当最大限度降低库存；另一方面，企业为了保证生产经营所需物质，势必保持一定数量的库存储备，而传统的库存管理思想明显无法满足这一要求。因为在传统的供应链上，供需双方各自管理自己的库存，缺乏信息沟通，进而不可避免地会产生需求信息的扭曲和时间的滞后，往往使得库存需求信息沿供应链上游前进过程中波动程度逐级放大，从而大大增加了供应链的整体库存，在很大程度上削弱了供应链的整体竞争力。而供应链管理的目标就是用最小的成本实现最大的客户价值，这要求供应链上各环节的活动应同步进行，库存管理职能也应当进行必要的整合。因此，VMI作为一种库存控制策略，在需求变化加快的市场下越来越受到企业的重视，被作为一种重要策略。其应用实现了供需双方之间信息的交换、共享，减少了库存，降低了缺货率，更好地完善和提高了客户满意度。 　　二、供应链物流中牛鞭效应形成机理及抑制策略 　　（一）牛鞭效应形成原因分析 牛鞭效应（Bullwhip Effect）是20世纪60年代由福雷斯特教授提出，又称其为“福雷斯特飞轮效应”，也称其需求放大效应，是指最终市场需求信息在供应链中从下游企业向上游企业的传递过程中，需求信息被逐级不断放大的现象。假设供应链的各节点企业信息是相对分散的，只根据相邻企业的需求信息进行生产或供应决策，当消费需求波动处于上升阶段时，上一级企业发现需求的平均值和波动方差值均增大了，面对期望有更大幅度的消费增长，就采用过量订货方式，以自我保护，这样订单沿着供应链逐级向上传递，每一个节点企业根据下游企业的需求量的较大增长幅度，都觉得自身也需增加安全库存，以应对可能更大增幅的订单，同时考虑到交货的不可靠性和运输等其他不确定因素，因此给供应链上游企业发出更大增幅的订单，当这些信息传递给最源头的供应商时，其获得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，特别是当订货提前期较长时，这种信息扭曲将变得更为严重，需求变异系数比终端的需求变异系数大得多见图（1），这样就造成库存过大，增加了供应链的库存成本。有关数据表明，由于牛鞭效应造成的无效的生产运作将使企业多支付12.5%到25%费用。显然，牛鞭效应对供应链产生了消极的影响。导致牛鞭效应的主要原因有以下方面：（1）需求预测方法。在传统的库存管理控制中，供应链上的每一级各自独立管理库存，通常运用最大最小库存法，当某物品的实际库存量低于最小库存，即发出订货，将库存补充至最大库存。而其中预测方法中的需求期望值和需求标准差均是估计值，它们的精确性取决于企业对预测方法的正确运用，由此，下游企业的需求预测方法决定了库存订货点的数量和时点，并影响到向上游企业发出的订货量。（2）交货周期。在传统库存控制模式下，若交货周期延长，则需求的变动随交货周期增长而增大，交货周期越长，需求变动引起的订货量就越大。交货周期的延长一方面是由于产品生产和销售地距离较远，增加了期间运输时间；另一方面由于在生产、供应、运输、装卸等各个环节存在着诸多不确定因素，且企业间缺乏必要的信息交流，于是企业希望对交货时期预留了一个“安全期”，因此造成交货周期的拉长。而企业在整个供应链中对于需求波动的应变能力较弱，且交货周期的延长，使得他们面对市场需求变化的风险加大，增加了整个系统的不确定性，这也就加重了牛鞭效应。（3）批量订货。传统的库存管理通常采用经济订货批量，这样既能减少订货次数和订货成本，又可获得批量运输的费用折扣，若下游企业采用批量订货，上游企业实际面对的是间歇型的批量订货，即多个零售商向其发出订单的时间是随机的，时而一个大数量订货，时而订货为零。因而，上游企业得到的是扭曲和振荡波动的批量需求。（4）价格波动。商品供应价格总是存在周期性波动，价格较低时，零售商通常会通过对库存、订货与购买成本的分析，大量购入和囤积商品，以增加库存量，使订货量远远大于实际需求量；当价格回升时，零售商将减少价格较高时段的订货次数，直到它的库存水平低至最低点时（最小库存水平），才会订少量的货，使它的库存水平维持在一个较低的水平。这造成订货数量的周期性振荡，也导致需求的剧烈振荡，加大了供应链系统的不确定性，导致牛鞭效应也是必然的。除此之外，经济波动、短期博弈、库存责任失衡和应付环境变异等也是牛鞭效应产生的原因。 　　（二）牛鞭效应消除的途径 （1）建立共享的、集中化的信息系统。通过集中信息处理，供应链上每一级企业共享信息，共同拥有生产、销售、需求等信息，这样就有力地减少了由于信息不对称或不完全带来地风险。在VMI策略中，供应商通过共享信息数据库中获得下游企业以前的销售情况，以此作为向他们配货的依据，而不是根据他们的订货数量，这样就有效防止了下游企业夸大订货量；通过共享信息系统中的信息了解当前的生产能力、库存水平等方面情况，信息透明度高，缓解了企业的恐慌心理，减少了博弈行为，也就有效防止了牛鞭效应的产生。（2）采用EDI技术。采用EDI技术，把用户信息统一通过EDI系统处理后最终集成到供应商处，使在VMI运行过程中，能更准确、及时地掌握消费者地需求变化情况，从而作出快速的库存和补货决策，避免了需求数据在传递过程中因预测、统计不一致而出现逐级放大的现象。（3）建立企业战略联盟。在VMI运行的基础上，企业战略联盟的建立，不仅有助于从组织上促进企业间的信息共享，而且能从大系统角度，开展信息、库存管理等问题。企业间在VMI基础上进行合作，彼此更加了解对方，也愿意共同解决问题，这就有利于从根本上改进供应链的整体效率，提高了整个供应链上的企业的竞争力，同时更准确地掌握销售资料和库存以作为对市场需求预测地解决方法，从而大大降低牛鞭效应发生的可能性。本田美国公司与Donnelly公司的合作关系就是一个很好的实例。双方通过VMI合作，建立了紧密的合作关系，Donnelly公司也掌握了本田美国公司的库存量和销售情况，对市场需求有了准确的预测，大大减少了库存，库存平均周转周期不到3小时，从而大大减少了牛鞭效应的发生。 　　三、VMI策略分析及模型应用 　　（一）VMI策略逻辑结构 实施VMI策略后，库存由原来供应商和零售商各自管理变为由供应商管理库存，供应商和零售商共享市场需求信息，供应商根据零售商库存水平情况及时进行补货，VMI策略逻辑结构见图（2）。 　　（二）VMI策略模型设定 （1）建模描述。在分析中假定实施VMI策略前后都是在信息共享的前提下，且零售商和供应商均采取再定货点策略对货物进货进行决策。即在每个期间末，当本期的需求已经结束，下一期需求的货物已接收并到达时，包括考虑到了机会成本（包括库存成本和缺货损失），采用再定货点策略来决定存货水平及相应的订货量。本文主要从信息共享但未实施VMI策略和信息共享且实施VMI策略两种情况来分析计算零售商和供应商的库存水平、成本和利润均值。（2）参数说明。 Stm：供应商在第t期间的再定货点；Str：零售商在第t期间的再定货点；Stv：供应商在第t期间的再定货点（VMI）；Itr：零售商第t期间的库存水平；Itm：供应商第t期间的库存水平；Itv：供应商第t期间的库存水平（VMI） ；g（Str）：零售商第t期间的机会成本；g（Stm）：供应商第t期间的机会成本；g（Stv）：供应商第t期间的机会成本（VMI） ；w（Stv）：零售商第t期间的利润；w（Stm）：供应商第t期间的利润；w（Stv）：供应商第t期间的利润（VMI） ；bm：供应商所进单位产品的销售利润 pm：供应商单位产品的缺货损失；pr：零售商单位产品的缺货损失；pv：供应商单位产品的缺货损失（VMI） ；hr：零售商单位产品的存储费用；hm：供应商单位产品的存储费用；hv：供应商单位产品的存储费用（VMI）。 　　（三）数学建模 本文构建以下模型： 　　（2）信息共享、实施VMI策略。 当实施VMI策略时，供应商应当从供应链整体的角度出发来制定订货策略。因此，此时不是零售商和供应商分别制定再定货点策略，而是供应商负责为供需双方制定计划。此时的市场需求期间应为t+lm+lr+1，lm为供应商订货提前期，认为这是一个常量。在制定最优订货水平时，需计算出市场需求量，即顾客在第t+1至第t+lm+lr+1期间的需求量。根据3式可得： 　　（四）基于模型案例分析 通过案例对实施VMI策略前后供应链的库存水平、机会成本和利润进行分析比较。假设供应链上有一个供应商和一个零售商，供应商对零售商供应某种货物。零售商对市场进行分析调查得知市场上对该货物的需求遵循（3-1）式所示的分布，其中d=50，Dt=90，Xt=25，εt=10，ρ=0.4，q=0.3，ex=20，σx=20，lm=4，lr=6，供应商单位产品的短缺损失pm=20，供应商单位产品的存储费用hm=5，供应商所进单位产品的销售利润bm=40，零售商单位产品的短缺损失pr=50，零售商单位产品的存储费用hr=10，对σ赋予不同的数值，得到表（1）的计算结果。计算过程：先计算当σ=2时，I1、g1、w1的数值。运用Excel中的标准正态分布函数的反函数（NORMSINV函数）求得kr=0.967422，km=0.841621。将算例中的已知量及kr、km分别代入上述（3-7）、（3-10）中，两式结果相加得出I1；再运用标准正态分布函数（NORMDIST函数）及概率分布密度函数（NORMSINV函数）求出（3-8）、（3-11）中Fs（kr）、Fs（km）、fs（kr）、fs（km）的数值，两式结果相加即为g1；求w1时，先将算例中已知量代入（3-4）求得et，再代入到（3-9）、（3-12）中，求得w1=37812。同理可求得σ不同时及I2、g2、w2的数值。 　　根据上表数据曲线图，见图（3）。从图（3）可见，在变量不定的情况下，实施VMI策略的库存水平总是低于未实施VMI策略下的库存水平。由于实施VMI策略时，相当于将零售商与供应商处的安全库存全部放置于零售商处，通过运用上述计算公式计算时，未实施VMI策略前，I1 的计算考虑了两次需求的均值，而实施VMI策略后对I2 的计算只考虑了一次需求均值，因此I2> I1。从图（4）机会成本均值的结果可以看到，实施VMI策略后的成本均值比之前增加了，造成这种情况的原因是，实施VMI策略后，对于供应链整体来讲，所考虑的单位产品缺货损失均比实施VMI策略前的情形下变大了，也就是说，供应链对市场的产品供应数量和服务量增加了。图（5）中由于实施VMI策略后供应链上整体产品供应数量和客户服务量的增加，从而导致供应链订货量的增加，以及相应利润的增加。由于此分析是在都实现信息共享的前提下进行的，且供应链上的结构简单，只有一家供应商和一家零售商，所以牛鞭效应的影响在这两种情况中相差不大，但足以说明实施VMI策略后牛鞭效应的影响得到有效的抑制。 　　四、VMI模式缺陷及应对策略 　　（一）VMI模式缺陷 （1）供应商付出多，而经销商与零售商获益多。这在之前的数据分析中显而易见，实施了VMI策略后，供应链整体库存水平降低了，而供应商的库存成本提高。在此情况下，理性的供应商一般不愿承担额外的库存费用而去实施VMI策略。（2）VMI成功与否取决于供应商与零售商之间的合作关系。建立密切的合作关系，就要互相了解，互相信任。而实际情况中，双方往往彼此没有深刻了解、缺乏诚信，这样就不能充分交换信息数据，以致于每天都需各方制作物料使用状况日报表，以使相关信息达到平衡，其运作成本增高，同时信息有一定的滞后性。（3）技术成本较高。供应链上各级企业在技术、管理能力上总会存在差距供应商在技术、管理上如果都不及下一级企业，而该企业拥有实力较强的物流部的情况，下一级企业还得反过来协助该供应商建立一套相关系统来满足自身的要求。这样就使得该企业在技术、管理方面的成本增加，同时工作接口过多，从而提高了工作受到影响的潜在性。（4）实施VMI策略必须要有大规模的数据测试及EDI技术维护。EDI是VMI不可缺少的，但它在发送数据时也会发生错误。在使用EDI时应进行广泛的检验，以验证被发送信息的正确性。因此，还必须花费巨大的时间验证数据并保证信息的正确性。（5）不能适应特殊状况。零售商进行任促销活动都需要提前与供应商进行沟通，否则极易出现货品短缺。（6）突发事件对抗性差。由于在VMI模式下的库存水平低，极易遭受非预见性的风险损失，如地震、火灾、盗窃等灾害造成的货品短缺。 　　（二）VMI模式应对策略 （1）充分利用企业资源。企业的主要资源包括资金、技术、人力、设备、销售网络及配套设施等因素。资源的有限性往往是制约企业发展的主要“瓶颈”。我国国内大多企业都存在缺乏资源现象。在VMI策略运行的环境下，要加强各企业在供应链上的紧密合作。这样，企业间就能相互学习，取长补短。同时，充分有效利用对方优势资源，来提高自身的管理、服务质量，使企业的物流服务更专业化，提供更多的增值服务，从而可以帮助企业降低运营成本，提高企业运作的灵活性。（2）规避风险。一是技术风险，企业内部物流技术薄弱，信息传递不及时、准确，可能导致企业产品信息很难跟上客户需求信息的变化，由此造成企业产品的竞争力受挫。这就要及时补上短缺资金，重视资金在技术投入上的作用。二是投资风险，物流设施、设备、运作、管理需投入大量资金，没有很好的规划，盲目扩大规模造成大量设施、设备闲置，浪费资金。要使每一个资源都充分利用起来，最大限度减小浪费。三是存货的风险，由于一些非预见性的灾害发生，要提高存货的安全性，就要随时作好突发情况发生的准备，建立、完善一套完整的保护方案。（3）激励机制。供应商承担的库存费用比实施VMI策略前提高了，供应商不愿参与博弈。为激励供应商采用VMI，零售商可以通过提高单位产品的采购价格来补偿供应商，以致于供应商实施VMI策略后在利益上不会遭受损失。 　　五、结论 　　本文通过对供应链管理下的VMI库存控制策略进行研究，阐述了牛鞭效应的产生原因并针对具体出现的问题提出在VMI策略中抑制牛鞭效应的有效控制方法。文中重点通过对VMI策略实施前后库存水平、成本、利润公式的推导，运用算例进行比较分析，并利用算例计算的数值模拟出库存水平、成本、利润均值得平滑数据点图。从图中可以看出实施VMI前后库存水平、成本、利润的显著变化，库存水平降低了，虽然供应商负担更多的成本，但相对整体供应链的利润随之有显著增长。通过利用数据分析及图表描述，可以确定实施VMI策略后牛鞭效应得到了有效的抑制。 　　参考文献： 　　[1]齐二石：《物流工程》，天津大学出版社2001年版。 　　[2]张文杰等：《电子商务下的物流管理》，北京交通大学出版社2003年版。 　　[3]刘秉镰等：《21世纪两岸三地现代物流发展研究》，机械工业出版社2005年版。 　　[4]汝宜红：《现代物流管理》，国防工业出版社2005年版。 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