啤酒游戏的牛鞭效应之VMI策略减弱
采用了VMI策略的啤酒游戏，具体如下：
(01) FINAL TIME = 100
Units: Month
The final time for the simulation.
(02) INITIAL TIME = 0
Units: Month
The initial time for the simulation.
(03) SAVEPER =
TIME STEP
Units: Month [0,?]
The frequency with which output is stored.
(04) TIME STEP = 1
Units: Month [0,?]
The time step for the simulation.
(05) 市场销售率=
1000+if then else(Time>4,random normal(-200,200,0,100,4),0)
Units: **undefined**
(06) 库存期望覆盖时间=
3
Units: **undefined**
(07) 库存调整时间=
4
Units: **undefined**
(08) 批发商发货率=
delay3(零售商订单,运输延迟)
Units: **undefined**
(09) 批发商库存= INTEG (
生产商发货率-批发商发货率,
3000)
Units: **undefined**
(10) 批发商期望库存=
库存期望覆盖时间*批发商销售预测
Units: **undefined**
(11) 批发商订单=
max(0,零售商销售预测+(批发商期望库存*2-批发商库存-零售商库存
)/库存调整时间)
Units: Dmnl
(12) 批发商销售预测=
smooth(批发商发货率,移动平均时间)
Units: **undefined**
(13) 生产商发货率=
delay3(批发商订单,运输延迟)
Units: **undefined**
(14) 生产商库存= INTEG (
生产商生产率-生产商发货率,
3000)
Units: **undefined**
(15) 生产商期望库存=
库存期望覆盖时间*生产商销售预测
Units: **undefined**
(16) 生产商生产率=
delay3(生产商生产需求,生成延迟)
Units: **undefined**
(17) 生产商生产需求=
max(0,零售商销售预测+(生产商期望库存*3-批发商库存-零售商库存
-生产商库存)/库存调整时间)
Units: **undefined**
(18) 生产商销售预测=
smooth(生产商发货率,移动平均时间)
Units: **undefined**
(19) 生成延迟=
3
Units: **undefined**
(20) 移动平均时间=
5
Units: **undefined**
(21) 运输延迟=
3
Units: **undefined**
(22) 零售商库存= INTEG (
批发商发货率-市场销售率,
3000)
Units: **undefined**
(23) 零售商期望库存=
库存期望覆盖时间*零售商销售预测
Units: **undefined**
(24) 零售商订单=
max(0,零售商销售预测+(零售商期望库存-零售商库存)/库存调整时间
)
Units: **undefined**
(25) 零售商销售预测=
smooth(市场销售率,移动平均时间)
Units: **undefined**
曲线如下：
从图中可以看出，经过了VMI处理后，牛鞭效应明显减弱。