[摘 要] 本文重點(diǎn)研究了供應(yīng)鏈中的信息流動(dòng)過(guò)程中引發(fā)的信息失真現(xiàn)象——牛鞭效應(yīng)。

[關(guān)鍵詞] 牛鞭效應(yīng) 風(fēng)險(xiǎn)因素 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

所謂牛鞭效應(yīng)是指需求信息從供應(yīng)鏈的下游向上游傳遞的過(guò)程中呈現(xiàn)變動(dòng)程度逐漸增大的現(xiàn)象。供應(yīng)鏈中由于牛鞭效應(yīng)的存在加大了各級(jí)庫(kù)存成本，使企業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃變化加劇，客戶需求不能及時(shí)滿足，服務(wù)水平差等嚴(yán)重問(wèn)題。因此加強(qiáng)對(duì)牛鞭效應(yīng)的防范是十分重要的。

一、供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)因素分析

首先，信息結(jié)構(gòu)對(duì)牛鞭效應(yīng)的影響。供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)企業(yè)間有三種不同的信息結(jié)構(gòu)：完全信息共享、部分信息共享和信息不共享，對(duì)牛鞭效應(yīng)的影響程度依次增大。信息完全共享是企業(yè)在戰(zhàn)略層次上進(jìn)行合作，實(shí)行集中控制。部分信息共享是企業(yè)在操作層次上進(jìn)行協(xié)作，對(duì)降低供應(yīng)商訂單波動(dòng)產(chǎn)生一定作用。信息不共享是指各實(shí)體之間無(wú)合作意向，各自以達(dá)到自身利益最大化為目的安排生產(chǎn)和訂貨。其次，供應(yīng)鏈組織結(jié)構(gòu)是產(chǎn)生牛鞭效應(yīng)的根源，可以從層級(jí)結(jié)構(gòu)(包括水平層次和垂直規(guī)模)和核心企業(yè)所處的中心位置兩個(gè)方面來(lái)考慮。供應(yīng)鏈的層級(jí)結(jié)構(gòu)是指按水平層次和垂直規(guī)模的不同來(lái)劃分的供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)類型，分為四種：水平層次多和垂直規(guī)模大的供應(yīng)鏈為整樹(shù)結(jié)構(gòu)；水平層次多而垂直規(guī)模小的供應(yīng)鏈為細(xì)長(zhǎng)結(jié)構(gòu)；水平層次少而垂直規(guī)模大的供應(yīng)鏈為短粗結(jié)構(gòu)；水平層次少且垂直規(guī)模也小的供應(yīng)鏈為鏈狀結(jié)構(gòu)。在供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)下，隨著供應(yīng)鏈水平層次和垂直規(guī)模的增多，委托代理關(guān)系的梯次也就增加，利益目標(biāo)和博弈決策之間的二次選擇也就被多次重復(fù)，所以牛鞭效應(yīng)隨供應(yīng)鏈長(zhǎng)度、寬度的增加而逐漸放大。中心位置是指核心企業(yè)在供應(yīng)鏈中的位置，按位置的不同可將供應(yīng)鏈分為生產(chǎn)推動(dòng)型和需求拉動(dòng)型。在生產(chǎn)推動(dòng)型供應(yīng)鏈中的核心企業(yè)遠(yuǎn)離最終消費(fèi)者，生產(chǎn)依據(jù)預(yù)測(cè)進(jìn)行，因此具有較大的波動(dòng)性；在需求拉動(dòng)型供應(yīng)鏈中的核心企業(yè)可以對(duì)市場(chǎng)需求進(jìn)行有效識(shí)別，拉動(dòng)整條供應(yīng)鏈的運(yùn)作。因此，生產(chǎn)推動(dòng)型供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)比需求拉動(dòng)型供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)對(duì)牛鞭效應(yīng)的影響程度更大。再次，決策機(jī)制也是產(chǎn)生牛鞭效應(yīng)的重要因素，可以從以下幾個(gè)方面來(lái)分析：需求信息的多重處理是指供應(yīng)鏈中各節(jié)點(diǎn)企業(yè)根據(jù)下游企業(yè)的訂單做出預(yù)測(cè)，并根據(jù)此預(yù)測(cè)來(lái)設(shè)定安全庫(kù)存和訂貨批量，并且在此基礎(chǔ)上作調(diào)整后再傳遞給其上游企業(yè)。這樣便使供應(yīng)鏈中各節(jié)點(diǎn)企業(yè)的需求信息不一致，且供應(yīng)鏈中的每個(gè)企業(yè)都有自己的一套預(yù)測(cè)系統(tǒng)，使得需求信息在由供應(yīng)鏈下游企業(yè)向上游企業(yè)傳遞的過(guò)程中被扭曲放大。

批量訂貨是指企業(yè)為了獲得批量訂購(gòu)的優(yōu)惠政策和運(yùn)輸?shù)慕?jīng)濟(jì)性，在訂貨之前將需求進(jìn)行積累，從而進(jìn)行周期性的批量訂貨。如果所有的客戶訂貨周期均勻地分布，那么牛鞭效應(yīng)達(dá)到最小，但更多的情況是客戶的訂貨時(shí)間隨機(jī)分布或者是互相重疊，使上一級(jí)的需求波動(dòng)更加顯著，牛鞭效應(yīng)產(chǎn)生的波動(dòng)性達(dá)到最高峰。

價(jià)格波動(dòng)是指在供應(yīng)鏈中制造商和分銷(xiāo)商周期性地使用特殊促銷(xiāo)方式導(dǎo)致的價(jià)格波動(dòng)。

分配與短缺博弈是在供應(yīng)鏈中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)的情形，特別是對(duì)于高需求的產(chǎn)品。譬如，某制造商所接到的各分銷(xiāo)商的訂貨總量為，而該制造商的供應(yīng)能力僅為，則每個(gè)分銷(xiāo)商都將得到其訂貨量的一半，因此各分銷(xiāo)商都會(huì)放大自己的訂貨量。此時(shí)，制造商根據(jù)其所接到的訂單信息進(jìn)行需求預(yù)測(cè)，就會(huì)嚴(yán)重地放大這種需求，一旦需求回復(fù)正常水平(有時(shí)僅僅需要市場(chǎng)上有一點(diǎn)需求回落的跡象)，制造商將承擔(dān)高昂的庫(kù)存成本和資源配置失誤成本。如果供應(yīng)鏈中各階段之間的訂貨提前期過(guò)長(zhǎng)，則供應(yīng)鏈內(nèi)部的牛鞭效應(yīng)將會(huì)放大。一般供應(yīng)鏈中的提前期由采購(gòu)提前期、制造提前期、發(fā)運(yùn)提前期和交貨提前期等構(gòu)成。從牛鞭效應(yīng)的數(shù)學(xué)表達(dá)式可以看出，提前期對(duì)牛鞭效應(yīng)的大小有直接的關(guān)系。提前期越長(zhǎng)，則牛鞭效應(yīng)越大。，L為提前期，P為預(yù)測(cè)樣本數(shù)，Var()為制造商收到的訂貨方差，Var(D)為零售商面對(duì)的需求方差。

二、供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型

首先，根據(jù)上述分析可知：構(gòu)建供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（如表1所示）

其次，依據(jù)表2確定各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)價(jià)值，并進(jìn)行規(guī)一化處理，使之落在 區(qū)間內(nèi)，作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可一以處理的輸入值。

再次，對(duì)牛鞭效應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，本文采用基于BP算法的多層前饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。如圖1所示，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為三層結(jié)構(gòu)，由輸入層，輸出層和隱含層組成，輸入層有8個(gè)神經(jīng)元，輸入向量為:X=(x1，x2，…x8)T;隱含層有3個(gè)神經(jīng)元，它們是組織結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)、信息結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)、決策機(jī)制風(fēng)險(xiǎn)；輸出層只有1個(gè)神經(jīng)元。經(jīng)專家系統(tǒng)評(píng)分得出的輸入信息X1，x2，…x8，經(jīng)輸入層輸入到該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各輸入節(jié)點(diǎn)i后，向前傳播到隱含層的各節(jié)點(diǎn)j上，經(jīng)過(guò)各單元的特性為Sigmoid型的激活函數(shù)f運(yùn)算后，把隱含節(jié)點(diǎn)的輸出信息Yj傳播到輸出節(jié)點(diǎn)K，最后給出輸出結(jié)果Zk，如圖所示：

網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程由正向和反向傳播兩部分組成。正向傳播過(guò)程中，每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。如果輸出層實(shí)際的輸出與期望的輸出存在誤差，則轉(zhuǎn)入反向傳播過(guò)程，將誤差信號(hào)沿原來(lái)的連接途徑返回，通過(guò)修改各層神經(jīng)元的權(quán)值，逐次地向輸入層傳播去進(jìn)行修正計(jì)算，并再一次轉(zhuǎn)入正向傳播過(guò)程，兩個(gè)過(guò)程反復(fù)運(yùn)用，使得誤差信號(hào)最小。

假定，輸入神經(jīng)元i與隱含層神經(jīng)元j之間連接權(quán)值為Wij，隱含層神經(jīng)元j輸出層神經(jīng)元K之間的連接權(quán)值為Wij，隱含單元和輸出單元的閾值分別為，則有:θj，θk，則有:， 其中，Sigmoid型的激非線性函數(shù)，其表達(dá)式為:。

在應(yīng)用該三層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)牛鞭效應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)前，要選取相應(yīng)的若干歷史數(shù)據(jù)，作為訓(xùn)練樣本對(duì)該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。如要建立預(yù)測(cè)某條供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，由專家系統(tǒng)依據(jù)該供應(yīng)鏈所處的不同歷史時(shí)期接受不同訂單的具體情況評(píng)定各時(shí)期各業(yè)務(wù)每個(gè)輸入信號(hào)的值，作為訓(xùn)練樣本，對(duì)該模型進(jìn)行訓(xùn)練。設(shè)選取N個(gè)時(shí)期的不同數(shù)據(jù)Xin=(i=1，2，…;n=1，2…N)作為訓(xùn)練樣本，當(dāng)輸入第n個(gè)樣本時(shí)，輸出層的輸出為:。使用誤差函數(shù)為平方型為:。其中，Zkn為輸出層的節(jié)點(diǎn)k對(duì)應(yīng)于第n個(gè)訓(xùn)練樣本的實(shí)際輸出，為對(duì)應(yīng)的期望輸出(即導(dǎo)師值)，由歷史數(shù)據(jù)經(jīng)專家系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)得出?？傉`差為：

以此函數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和樣本都確定的情況 E是關(guān)于參數(shù)Wij，Wjk，θj，θk的無(wú)窮階連續(xù)可微函數(shù)。于是可以求出以下各偏導(dǎo)數(shù):。

本模型算法的實(shí)施：

①選取權(quán)系數(shù)Wij，Wjk及閾值θj，θk的初值，通常取零點(diǎn)附近的點(diǎn)；②四個(gè)參數(shù)按某種順序，分別以下面的步驟逐個(gè)迭代：

a)計(jì)算某參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)，得到目標(biāo)函數(shù)沿該參數(shù)的遞減方向；b)沿目標(biāo)函數(shù)的遞減方向搜索，直到偏導(dǎo)數(shù)零點(diǎn)停止；

③當(dāng)各參數(shù)均處于偏導(dǎo)數(shù)零點(diǎn)或目標(biāo)函數(shù) 的值小于允許誤差時(shí)迭代停止。該模型輸出的是[0，1]之間的數(shù)值，根據(jù)輸出結(jié)果與表2中的評(píng)語(yǔ)集進(jìn)行匹配，從而得出某條供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果。通過(guò)計(jì)算，還可了解各風(fēng)險(xiǎn)因素Xi對(duì)牛鞭效應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)的影響程度:。

根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的運(yùn)行結(jié)果和以上公式的計(jì)算，可以得到牛鞭效應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)的大小，找出導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)的主要因素。

三、結(jié)論

本文通過(guò)分析牛鞭效應(yīng)的形成原因，構(gòu)建了其風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，能夠預(yù)測(cè)出主要的風(fēng)險(xiǎn)因素，企業(yè)管理者可以根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)相關(guān)方面采取重點(diǎn)防范措施。

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