基于Witness的“牛鞭效應”仿真實踐教學研究

摘要：以一個簡單的供應鏈系統為仿真對象，運用Witness仿真軟件來建立仿真模型，再根據模型的運行結果，分析了供應鏈系統中的“瓶頸”和導致“牛鞭效應”出現的原因，最后提出了供應鏈模型優化的改進措施。基于Witness的仿真實踐教學可幫助學生獲得分析、解決問題的能力，以適應現代社會對供應鏈與物流職業的技能需求。

關鍵詞：供應鏈；牛鞭效應；實踐教學；Witness仿真

隨著世界技術和經濟的發展，全球一體化的程度越來越高，跨國經營越來越普遍。就制造業而言，產品的設計可能在日本，而原材料的采購可能在中國大陸或者巴西，零部件的生產可能在中國臺灣或印尼某地同時進行，然后在中國大陸組裝，最后銷往世界各地。在這個產品進入消費市場之前，相當多的公司事實上參與了產品的制造，而且由于不同的地理位置、生產水平、管理能力，形成了復雜的產品生產供應鏈網絡。這樣的一個供應鏈在面對市場需求波動的時候，一旦缺乏有效的系統管理，“牛鞭效應”便會在供應鏈的各環節中放大，從而嚴重影響整個供應鏈的價值產出。

“牛鞭效應”是供應鏈上的一種需求變異放大現象，其原因是信息流從終端客戶向初始供應商方向傳遞時，無法有效地實現信息的共享，使得信息扭曲且逐級放大，導致了需求信息出現越來越大的波動。在供應鏈上，這種效應越往上游，變化就越大，距終端客戶越遠，影響就越大。“牛鞭效應”的存在，已經成為削弱供應鏈的增值能力和競爭能力的主要負面因素。

本文基于Witness仿真平臺，在對供應鏈的仿真系統進行設計基礎上，通過模型的運行結果分析出供應鏈系統中的“瓶頸”因素和導致“牛鞭效應”出現的原因，并通過調整模型中的參數對供應鏈系統模型進行改善優化，以緩解“牛鞭效應”，立體形象地向學生展示了供應鏈與物流實踐教學仿真軟件的功能。同時，學生可通過類似或者更加深入的訓練，提高在使用Witness仿真軟件方面的實踐應用技能。

一、Witness簡介及仿真建模過程

由英國Lanner集團開發設計的Witness軟件作為一種先進的運作系統建模與仿真優化平臺，在生產運營、供應鏈、物流、服務系統仿真優化方面獲得了大量的應用和研究成果。基于面向對象建模理念開發設計的Witness軟件具有編程工作量少、可視化動態模擬界面、方便的統計報表系統、智能優化算法等特征，通過Witness開發的系統仿真模型易于理解和控制，為加強物流及相關專業學生在學習期間深入理解實際供應鏈與物流系統提供了直觀的、可行的實驗場景。

應用Witness仿真軟件建模的一般步驟為：（1）分析系統仿真流程，根據系統元素之間關系將有關聯的實體進行連接；（2）模型布局，即將仿真所需要的元素從元素模板中拖拽到仿真視圖窗口中的適當位置；（3）元素定義及可視化設置，在定義了元素的基礎上，將被仿真系統的可視實體以二維或三維的圖形顯示出來；（4）細節設計，詳細定義模型基本元素工作參數以及各元素之間的邏輯關系；（5）仿真運行，對系統進行一定時間范圍內的運行，并在屏幕上動畫顯示系統運行的過程；（6）分析仿真結果，通過報告工具欄顯示系統中選中元素的運行狀態統計報告，可以分析系統中可能存在的各種問題；或通過某項指標來比較可選方案的優缺點。

二、供應鏈系統的仿真模型的建立

下面以某產品原料供應商、生產商、分銷商以及零售商組成一個簡單的供應鏈系統為例進行仿真分析。為了簡化模型，假定原材料從原材料供應商到生產商再經過分銷商和零售商，供應鏈上游企業根據下游企業的庫存水平來決定是否供貨，該供應鏈系統的仿真流程圖如圖1所示。根據仿真流程圖，運用Witness仿真軟件，從用戶自定義模板中拖入相關元素建立供應鏈系統仿真模型如圖2所示，其中P為原材料，M1、M2、M3、M4分別為原料供應商、生產商、分銷商、零售商，B1為生產商庫存，B2為分銷商庫存，C1為從原料供應商到生產商的路徑，C2為從生產商到分銷商的路徑，C31、C32、C33、C34分別為從分銷商到零售商的緩存，用時間序列圖的變化來表現供應鏈系統庫存的動態變化過程。

三、仿真模型各元素的細節設置

仿真模型各元素可視化設置后，需要編輯各元素的參數。當生產商的原料庫存小于15單位時原材料供應商開始生產，每生產一批原材料需要的時間服從1～3小時的均勻分布。當分銷商的庫存小于6單位時，生產商開始配貨，每配一批貨需要的時間服從0.5～1小時的均勻分布。當零售商中最小庫存量小于3個單位時，分銷商開始組織供貨，每提供單位商品需要的時間服從2～6小時的均勻分布。零售商每銷售1單位商品需要4小時，供應鏈每兩個環節之間的路程需要5小時。

在完成對模型元素的細節和詳細參數設置后，運行仿真模型即可以在Witness軟件中看到供應鏈中各環節實時的庫存變化情況。

四、仿真結果的分析與優化

模型仿真鐘取系統默認的1的時間單位為1小時，運行365×24=8760仿真時間單位，得到供應鏈各環節庫存量的二維圖標，如圖3所示。庫存統計二維圖中六條波動曲線分別模擬生產商庫存（紅色）、分銷商庫存（淺綠色）、分銷商到零售商1的在線庫存（藍色）、分銷商到零售商2的在線庫存（淺藍色）、分銷商到零售商3的在線庫存（黃色）、分銷商到零售商4的在線庫存（紫色）的實時動態變化情況。通過二維圖看出，生產商與分銷商的庫存量波動劇烈，呈現“牛鞭效應”。

在布局窗口中框選所有的模型元素，通過報告工具欄可按元素類型分類顯示供應鏈系統各元素的運行統計報表，如表1和表2所示。

從表1中的供應鏈模型設備利用率統計可以看出：在仿真運行時間內，上游的生產商的繁忙時間只占28%，其余時間都處于空閑狀態，而分銷商基本上處于繁忙狀態，這就在供應鏈中形成了所謂的“瓶頸”。同時，從表2中的供應鏈模型各環節的運輸情況統計也可以看出，由于生產商的訂貨提前期比較長，分銷商在缺貨時大量生產，商品從分銷商到零售商的運輸中造成了一定的時間等待，出現了排隊現象，從而降低了供應鏈的工作效率。

根據以上的仿真運行結果分析我們可以看到，導致供應鏈需求變動程度增大的主要因素在于供應鏈中各環節企業間的信息不對稱和不完全。各節點企業只根據其相鄰的下游企業的需求信息進行生產、庫存和供應，不真實的需求信息沿供應鏈逆向而上，產生需求逐級放大現象，訂貨量越來越脫離實際需求量，達到最源頭供應商時，需求信息與終端客戶的實際需要量之間往往有很大的偏差。這種信息的扭曲若和企業運營過程中的不確定因素疊加在一起，將會導致巨大的經濟損失和效率低下。

從上述造成“牛鞭效應”的主要因素分析，我們可以通過調整供應鏈系統模型中的參數設置來改進優化：（1）提高相鄰環節之間的傳輸速度，如將供應鏈每兩個環節之間的路徑從5小時縮短到2.5小時；（2）縮短生產商的訂貨提前期，如當分銷商的庫存小于8單位時，生產商開始配貨。然后，再次運行模型8760仿真單位時間，得到改善后的供應鏈各環節庫存量的二維圖標，可以發現生產商與分銷商的庫存量波動情況明顯減弱，這樣就實現了系統的優化，如圖4所示。

五、結束語

本文運用仿真模型模擬了某產品原料供應商、生產商、分銷商以及零售商，上游環節根據下一環節的庫存供貨的供應鏈過程。通過模型的運行，分析了供應鏈系統中的“瓶頸”因素和導致“牛鞭效應”出現的原因，并對模型中的各種參數進行更改，從而達到緩解“牛鞭效應”的目的。盡管模型運行結果的數據只是在給定的條件下所得的結果，對參數的修改還需要建立在理論和實踐的基礎之上，但提供了一種通過Witness仿真軟件分析供應鏈與物流系統的方法和思想。在實際的供應鏈與物流系統中，此種仿真實踐方法可以方便地應用到同類問題的分析和研究中，提高學生分析、解決供應鏈與物流系統問題的能力，鍛煉學生的職業綜合技能，為更好適應企業的需求打下堅實的基礎。

參考文獻：

[1] 門佳，周泓.基于Witness的倉庫設計建模及仿真研究

[J].系統仿真學報，2011，（2）：420-424.

[2] 馬士華，林勇.供應鏈管理[M].北京：機械工業出版社，

2008.

[3] 張靜芳.供應鏈中“牛鞭效應”案例分析及解決方法研

究[J].物流技術，2007，（7）：73-76.

[4] Lanner Group.Witness Technology for Knowing：Manufacturing

Performance Edition Tutorial Manual[M].UK：Lanner Group Ltd.，

2007.

[5] 王亞超，馬漢武.生產物流系統建模與仿真[M].北京：

科學出版社，2006.