基于系統動力學的服裝供應鏈“牛鞭效應”仿真研究

邵 博，葉 翀

(福州大學 經濟與管理學院， 福建 福州 350116)

協同合作的供應網絡有助于企業健康發展。隨著市場競爭日益激烈，現代企業通過布局高效的企業供應鏈來提高自身競爭力[1]。在5G、大數據、云計算等新技術的支撐下，供應鏈管理形成以市場需求為目標，通過信息集成和數據管理技術對物流、商流和信息流高效控制，以提升服務和快速反應能力，促進供應鏈協同優化，實現利潤最大化。當前，我國經濟正從高速發展向高質量協調發展邁進，新技術、新模式的發展驅動供應鏈重構，供應鏈體系從價值理念到組織模式都有著日新月異的變化，建立完善的供應網絡將助力產業健康發展。

我國作為世界上最大的服裝供銷國，2019年鞋帽服飾類消費占商品零售總額的3.70%。隨著消費升級和產業結構調整，人們對于服裝不僅要求御寒保暖，更提升為對面料、款式、舒適度等附加功能的需求[2-3]。而“牛鞭效應”的存在使得企業在庫存管理中面臨著巨大的挑戰，信息傳導的不匹配致使需求與供給難以協調，企業產銷失調、庫存過量等使得經營成本過高，極大影響企業的經營效益[4]。

為有效控制服裝供應鏈中的“牛鞭效應”，促進供應網絡中企業利潤最大化，本文基于系統動力學構建三級服裝供應鏈模型，并運用Vensim軟件仿真，分析供應鏈“牛鞭效應”的影響因素和庫存管理中存在的問題，并提出優化服裝企業庫存控制的策略，力求弱化庫存管理中的“牛鞭效應”，具有一定的理論價值和實踐意義。

1 服裝供應鏈及“牛鞭效應”的危害

在經濟全球化趨勢下，服裝行業的競爭越來越激烈。近年來，我國相繼出臺了《紡織工業發展規劃(2016—2020年)》等多項政策推動服裝產業供給側改革[5]。隨著經濟的快速增長和人民對于品質生活要求的提高，市場對服裝的需求更加強調時尚、形象、文化、潮流、品牌等。面對激烈的國際市場競爭、多樣化的個性需求、外來品牌的市場掠奪，以及全球疫情給經濟帶來的影響，我國的服裝產業面臨著前所未有的機遇與挑戰。

1.1 服裝供應鏈結構及特點

服裝供應鏈是以某個服裝企業為核心，包含服裝的設計、原材料的供應和服裝產品的生產及銷售等環節，以滿足市場多樣化需求的復雜供需網絡。大部分服裝供應鏈屬于“推式”供應鏈，即以市場需求為動力，制造商為核心，按照零售商對市場的需求信息進行計劃生產。服裝供應鏈中供需關系基本是多對多模式，牢固的供需關系較少，導致供應鏈中的企業魚龍混雜，協調管理難度大[3]，加劇了企業庫存管理的問題。由于固化的生產模式，企業批量生產形成大量庫存，加之供應鏈上信息的扭曲傳導，使得預測數據不夠準確，這些因素都容易造成企業庫存堆積，生產成本飆升，資源嚴重浪費。

1.2 “牛鞭效應”對服裝供應鏈的危害

高效的供應網絡可以提高企業的快速反應能力、庫存管理效率和服務水平，降低庫存量，實現利潤最大化，但是“牛鞭效應”的存在一定程度上抑制了供應鏈所帶來的優勢，給各節點企業帶來巨大挑戰：

①制造商成本增加[6]。制造商按照下游零售企業的需求預測進行生產安排，需求信息傳導過程中的失真使得制造商過量生產，造成生產成本的增加。

②各級庫存成本增加[7-8]。由于需求預測信息在供應鏈層級傳遞過程中逐步扭曲，缺貨成本通常高于庫存成本，所以各節點的需求決策往往大于市場預測，保證安全庫存，然而服裝產品更新快以及潮流趨勢發展不確定等各種原因造成的產品滯銷都會導致庫存積壓，一方面占用資金，另一方面部分庫存會成為“死貨”，從而導致企業庫存成本的增加。

③降低顧客的服務水平。由于訂單下達至服裝產品送達零售商處存在時間延遲，面對消費者的需求變動無法迅速反應，降低了企業的服務水平。

④供應鏈效率降低，層級合作面臨挑戰。研究顯示，“牛鞭效應”會導致從訂單下達到產品上市的時間過長，雖然現階段供應鏈管理的發展能夠有效縮短這個時間差，但“牛鞭效應”帶來的負面影響依然不容小覷。

2 基于系統動力學的服裝供應鏈

服裝供應鏈中各層級節點企業的數量非常多，為追求自身利益最大化，各節點企業針對自身狀況制定經營模式，一定程度上給節點企業帶來了較好的收益，但面對整個供應鏈網絡，部分的企業決策不當可能會加劇“牛鞭效應”[9-10]。本文基于系統動力學原理，對服裝三級供應鏈因果關系和存量流量進行仿真分析。

2.1 服裝供應鏈流程分析

在供應商環節中，企業需考慮供應商庫存、訂貨量、銷售預測和期望庫存。供應商庫存受供應商生產及延遲的影響，從供應鏈整體出發，還會受到供應商對制造商發貨的影響。供應商訂貨量在運作過程中受到供應商銷售預測、期望庫存、庫存及庫存調整時間的影響。而供應商期望庫存則受到期望庫存覆蓋時間和銷售預測的影響[11]。

在制造商的環節中，考慮的變量有：制造商庫存、訂單量、期望庫存和銷售預測，實際供應鏈上還存在運輸延遲。制造商庫存在制造環節時受到制造商生產率的影響，結合全供應鏈還受到零售商的影響。制造商訂單量，即目標產量，受到制造商銷售預測、期望庫存、庫存和庫存調整時間的影響。制造商期望庫存則由銷售預測和期望庫存覆蓋時間決定，本文基于SMOOTH函數對銷售進行預測。

在零售商環節，企業主要考慮零售商庫存、零售商訂單量、期望庫存、銷售預測。在考慮整個供應鏈時，零售商庫存還受到制造商發貨率和市場需求的影響；零售商訂單量需求則受到庫存、庫存調整時間、期望庫存和銷售預測的影響；零售商期望庫存由期望庫存覆蓋時間和銷售預測來決定。零售商作為供應鏈終端，在供應鏈環節上是需求信息的輸入端口，零售商銷售預測取決于市場需求。

2.2 因果關系圖構建

根據供應鏈三級節點因果關系分析，得到整個供應鏈變量間的邏輯關系，如圖1所示。三級供應鏈節點通過需求和庫存相聯系，形成一個服裝供應鏈系統動力模型。在因果關系圖中存在著正反饋和負反饋2種回路，正反饋回路會使得變量的趨勢不斷加強，而負反饋回路則會自主調節，不斷修正使得回路趨于平衡，當動力學系統中正反饋回路的作用遠遠超過負反饋回路的修復作用，系統中相關變量的變化易引起系統的失衡。

圖1 三級供應鏈的因果關系圖

2.3 存量流量圖構建

通過對因果回路圖合理劃分，建立變量間的邏輯關系，最終得到服裝行業三級供應鏈所對應的存量流量圖，如圖2所示，該模型符合系統動力學邏輯，可以應用于仿真研究。

圖2 三級供應鏈的存量流量圖

3 服裝供應鏈的“牛鞭效應”仿真

供應鏈中“牛鞭效應”影響各節點的庫存管理，隨著供應鏈層級增加，需求波動越發明顯，庫存問題更趨嚴重。“牛鞭效應”的成因有許多，除了LEE[6]提出的需求預測、訂單處理、價格波動和配給與短缺博弈之外，還包括企業的庫存管理模式、時間延遲以及企業訂貨策略等[12-15]。本文通過分析ZARA的庫存現狀，針對季節性需求變化、延遲周期和期望庫存覆蓋時間對服裝供應鏈中“牛鞭效應”的影響進行仿真研究。

3.1 ZARA現狀分析

ZARA作為國際知名的服裝自有品牌零售商(SPA)，與傳統的服裝企業有所差別，ZARA采取“輕資產模式”運作，生產環節外包，公司主要負責產品設計與銷售。據ZARA母公司Inditex集團公布的年報數據顯示，ZARA近年來存貨周轉時間也有所增加，如圖3所示，目前存貨周轉時間為130天左右[16]。ZARA的運營模式以加盟為主，其訂貨方式采用提前半年訂貨，對于潮流趨勢把握存在明顯的局限性，一定程度上也加劇了企業的存貨風險。此外，服裝產品的更新呈現季節性特點，存貨時間越長產品貶值越快，最終導致部分庫存成為“死貨”，從而導致企業經營成本增加。

圖3 ZARA存貨周轉時間

導致ZARA存貨管理問題的原因主要在于：

①產品季節性強，需求預測不準確。訂貨量完全依靠加盟商和直營店對于市場的需求預測，由于服裝產品的季節性很強，加上需求預測的不準確性，會造成庫存積壓。

②訂貨提前期、期望庫存覆蓋時間長。由于ZARA的訂貨提前期為24周，過長的提前期導致需求預測的不準確性增加，為滿足安全庫存過多的訂購量也會加劇庫存問題。

③代理加盟制影響。ZARA經營以加盟為主，直營店占比很小，加盟制環境下公司與加盟商之間通過合約約定訂貨量，公司對于加盟商的存貨控制不足會導致其對于市場信息數據掌控力度下降。

④庫存管理體制不成熟。由于ZARA直營店占比較小，主要采取加盟店經營模式，忽略了對直營店庫存管理的研究設計與管理。

⑤到貨延遲的不確定性。由于現實中各種因素的影響，供應鏈上產品流動可能會出現停滯與延遲，即使短暫出現這種現象也會加劇庫存問題。

3.2 服裝供應鏈“牛鞭效應”仿真分析

3.2.1 季節性需求變動影響

由于服裝產品存在較強的季節性特點，針對市場需求進行調整，訂單量和庫存波動如圖4所示。

圖4 季節性需求變動下各節點狀態波動圖

由仿真結果可以看出在市場需求出現季節性變化時，會造成各節點的訂單量波動，尤其以供應商的訂單量振幅最為強烈，最靠近市場的零售商受到的影響則相對較小。而在庫存方面，由于需求突然變化，供應商的庫存有顯著下降趨勢，后趨于穩定；制造商和零售商庫存會有短期的小幅回彈，但現實中季節性需求波動是一個循環往復的過程，且波動次數受到季節以及其他多種因素的影響，目前的運營模式無法達到理想狀態。在季節性需求變化下，需求信息在供應鏈上傳導失真，加劇了服裝供應鏈的“牛鞭效應”，不利于各節點企業的庫存控制。

3.2.2 延遲周期變動影響

當供應商供應和運輸延遲發生變化時，供應鏈各級節點所受影響不同。通過增加供應商和制造商運輸延遲，分析延遲周期的增加對“牛鞭效應”的影響。隨著延遲周期的增加，企業需求變動幅度明顯，“牛鞭效應”所引發的各級庫存波動也顯著加劇，企業庫存管理難度加大，供應商、制造商和零售商的訂單量和庫存波動如圖5、6所示：

圖5 延遲周期變化下供應鏈各節點需求訂單波動圖

圖6 延遲周期變化下供應鏈各節點庫存波動圖

3.2.3 期望庫存覆蓋時間變動影響

供應鏈中的期望庫存覆蓋時間與銷售預測共同影響期望庫存，從而決定各節點的訂單需求。保持其他因素不變，延長期望庫存覆蓋時間通過訂單需求和庫存波動來研究“牛鞭效應”的強弱，供應鏈各節點訂單量和庫存波動如圖7、8所示。

圖7 供應鏈各節點需求訂單隨庫存覆蓋時間變化波動圖

由于供應商訂貨量跨度過大，后期波動無法展現，但從制造商和零售商訂單波動情況可以看出，隨著庫存覆蓋時間的延長，供應鏈上“牛鞭效應”的逐漸增強，雖然庫存波動并不明顯，但成倍增加了庫存量，增加了企業庫存管理的難度。

圖8 供應鏈各節點庫存隨覆蓋時間變化波動圖

綜合仿真結果可知，公司生產經營中的季節性需求變化、延遲周期和期望庫存覆蓋時間都會顯著加劇服裝供應鏈中的“牛鞭效應”，對企業經營帶來的危害直觀體現在訂單量和庫存管理中。如何合理控制以上的因素，提高庫存周轉率，是服裝企業亟待解決的問題。

4 針對“牛鞭效應”的服裝供應鏈優化策略

全球服裝行業的競爭日益激烈，面對ZARA、H&M和優衣庫等國外服裝品牌對國內市場的掠奪，優化服裝供應鏈管理，增強國內企業市場競爭力亟不可待[17-18]。服裝供應鏈上“牛鞭效應”極大影響了各節點企業的經營效率，不合理的企業決策更加劇了這種影響，建立良好的供應鏈庫存管理機制，削弱供應鏈中“牛鞭效應”迫在眉睫。通過對實際經營模式的分析，傳統的庫存管理無法有效解決“牛鞭效應”帶來的庫存問題，本文針對性地提出以下優化策略以弱化供應鏈中的“牛鞭效應”，實現庫存有效管控，降低企業的存貨成本。

4.1 快速響應機制

快速響應機制(QR)是利用EDI等信息技術，建立零售商和制造商間緊密的合作關系，使各節點企業可以隨時了解庫存和銷售情況，同時還可以通過POS系統進行需求信息的交換，加強供應鏈上各節點的有效信息溝通。從而采用多頻率小批量的訂貨方式補充庫存。快速響應機制的特點就是縮短了整個供應鏈的庫存周期，企業訂貨提前期縮短，需求預測的誤差也隨之減小，此外也能有效解決供應鏈時間延遲問題，使需求預測和生產規劃集成為一體，從而緩解了服裝供應鏈的牛鞭效應。

4.2 供應商管理庫存

供應商管理庫存(VMI)打破傳統的庫存管理，實現了供應鏈網絡的集成化管理。在供應商管理庫存的模式下，供應商可以快速獲取市場需求信息，實現對市場的實時監控，確保對需求變化敏捷反應，有效遏制企業因信息不對稱而無法快速調整生產的現象。供應商與制造商不再需要大批量生產，縮短了生產提前期，降低了庫存成本，同時，更加精準的需求預測也能在很大程度上減小因運輸延遲過長而造成的負面影響。發展供應商管理庫存，供應鏈間需建立互信的合作關系，通過共享信息實時獲取庫存及銷售數據，供應商不被動執行補貨，最大程度地降低補貨和生產成本，弱化信息傳遞過程中的“牛鞭效應”。

4.3 聯合庫存管理

聯合庫存管理(JMI)結合供應鏈集成化思想，平衡上下游企業在庫存管理上的權利和責任，并建立風險共擔機制，強調了各節點企業間的互惠合作關系。通過設立聯合庫存管理機制，實現信息共享，協調各方需求，以便做出訂貨、生產、供貨等決策，避免了需求變動影響下供應商的庫存積壓。此外，在聯合庫存管理的基礎上實現物流一體化，可以增進供應鏈快速反應能力，提高庫存周轉率。

4.4 全渠道零售管理

供應鏈共享數據的全渠道零售管理，可以實現數據動態更新，包括訂單、銷量、物流、需求預測以及庫存等，實現決策信息的整合。即使存在商品需求波動，企業也可以及時調整生產計劃，信息傳導的時效性提高，同時降低庫存覆蓋時間，有效避免其加劇“牛鞭效應”。搭建訂單管理信息系統，實現訂單信息的收集與整理，結合各方庫存及需求，實現全渠道協同管理。通過供應網絡庫存統籌規劃，供應商與制造商結合市場需求變動快速調配物資與生產，實現供應鏈網絡整體庫存的減少。

5 結束語

本文結合服裝供應鏈結構及特點，從“牛鞭效應”的形成機制入手，分析服裝供應鏈運作流程，基于系統動力學構建仿真模型，并以ZARA為例分析影響服裝供應鏈中“牛鞭效應”的因素。針對服裝供應鏈現狀提出優化策略，以實現供應鏈各節點企業的庫存協同管理，增加庫存周轉率，提高企業應對市場變化的反應能力，保持市場競爭力，為未來服裝供應鏈優化提供解決思路。