[爸妈来了，过的很好，导师和实习的老板都vacation去了，但残忍的布置了一堆活，日子依旧奔忙]

要什么，要多少，啥时候要，这就是需求。需求沿着供应链从下游向上游传播，是推动整条链运作的原始动力；如果把供应链上的所有企业看作一个整体，终端消费者的需求则是整个系统赖以赢利的唯一源泉。正因如此，近年来Demand Driven Supply Network(DDSN)的概念流传甚广，甚至有人提议应该把Supply Chain的叫法直接改作Demand Chain，以突显需求的重要地位。

我们先不看供应链的整合优化，假设每一个供应链参与者都是独立的企业，追求自身效益的最大化，那么为了满足消费者对潘婷洗发水的需求，沃尔玛要向批发商订货；批发商为了满足沃尔玛的需求，要向宝洁公司订货；宝洁公司面对着批发商的需求，则从更上游的化合物供应商和塑料瓶供应商订购生产原料。

在一个完美的世界，订货可以在1秒钟内送达，所以每个企业看到需求才发送订单，不存在任何风险。然而在现实世界，任何订单都不可能在零时间内送达，相反的，绝大多数的商品都有较长的生产和运输提前期 (lead-time) ，比如宝洁公司生产洗发水平均要1天，洗发水从宝洁运到沃尔玛平均要1周。那么显然，为了能及时满足来自下游的需求、不发生缺货(shortage)，各级供应链参与者都要持有适当的库存（inventory/stock），以作缓冲之用。正如每次我们去沃尔玛买潘婷，总能在货架上看到若干瓶相同的洗发水。在另一个完美的世界，持有库存不消耗任何成本，企业可以用来库存的空间也没有任何限制，产品也没有过期的风险 ---那么在需求为正的前提下企业所要做的就是持有尽量多的库存，将缺货可能造成的损失减少至 零。然而，在现实世界，几乎很难找到不花钱的库存：仓储的租金，电费，管理人员的工资，取货机械的能耗等，这些都随着库存量的上升而增大。因此，每件存货都对应了一定的持有成本( holding cost)，沃尔玛不可能在一个货架上摆满同一品牌的潘婷洗发水，等消费者慢慢来买。

因此，存的少缺货的损失就大，存的多持有的成本就高，到底订多少货、维持多少库存可以确保最高的平均收益？这就是作为供应链管理最基本内容之一的库存管理 (inventory control)所要回答的问题。

如果企业面临的需求是确定的(deterministic)，那么问题很简单：在满足所有需求的前提下最小化订货的固定成本和存货的持有成本，这就是库存管理中最最基本的“经济订购批量存储模型”（EOQ模型）。比如我们假设丁大牛爱吃哈根达斯，无论刮风下雨，每天必须吃一筒；丁大牛开车去Safeway采购一次的油费是1.6美元，每桶哈根达斯在我们家冰箱存放的电费（holding cost）是每天20美分，丁大牛每次都把冰箱里的哈根达斯吃空才去采购，那么请问丁大牛应该几天去采购一次，每次买几桶哈根达斯最划算呢？这就是一个EOQ模型。有兴趣的朋友可以自己算算看，答案下次揭晓，猜对有奖:P。在假设需求波动较小的情况下，把丁大牛换成宝钢，把哈根达斯换成铁矿石，把Safeway换成力拓，把丁大牛的二手Honda 换成远洋巨轮，把冰箱换成宝钢数千米长的原料厂，我们就在讨论一个真正和钱有关的问题了。

如果需求是随机的 (stochastic)---多数情况下如此，则企业必须在缺货和持有成本之间做一个tradeoff, 找到使期望效益最大或者期望成本最低的库存量，这就是随机库存管理中有名的卖报商问题(Newsvendor Problem，得名于卖报童每天早晨都要决定批发多少当天的报纸去卖)。该模型从20世纪60年代被首次提出以来，始终是库存管理研究中最核心、最经典的命题，是其后各种复杂模型的基础。当然，现实生活中企业的库存决策往往还要受到一些因素的制约，比如存储的上限，预算的上限，不同货物之间的配比约束，为了确保不发生大规模缺货的安全库存约束，等等，这些都可以通过对标准模型的修正加以考量。另外，库存决策往往是多期决策――比如沃尔玛每周都要根据新的需求预测向宝洁订一次货，这周没卖完的潘婷会成为下周的初始库存，这周没满足的需求也可能被推迟到下周满足；那么这种离散时间下的多期库存决策问题就要通过动态规划进行建模，但其精髓仍然只是Newsvendor Problem。

那么，是不是一条供应链中的各级企业都各自为阵的做好自己的库存管理就万事大吉了呢？并非如此。1995年，宝洁公司管理层在分析帮宝适纸尿裤的订单分布规律时发现，在一个区域一定时期内，家庭对婴儿纸尿裤的需求较为稳定，零售商的尿裤销售波动不大，然而零售商向批发商的订货量却有明显的波动，批发商下达给宝洁工厂的订单波动更大，宝洁向更上游原料供应商的订货则有更加剧烈的起伏。这个现象宛如挥动一根长长的赶牛鞭――手部只轻轻一抖，鞭梢已花枝乱颤，牛鞭效应(Bullwhip Effect)因此得名（考虑到“牛鞭”还有更生猛的含义，很多人也称之为“长鞭”效应:P）。扼要的说，牛鞭效应是指需求信息在从供应链的下游向上游传递的过程中产生的波动逐级放大现象。为了应对需求的高波动，各级企业所持有的“最优”库存量往往高于真正需要的库存水平，造成供应链库存成本的大幅升高。这种“病态”的需求信息加重了供应商的供应和库存风险，扰乱了生产商的生产计划安排和营销管理秩序，导致生产、供应和营销的混乱。

为什么会产生这种现象？说到这，不能不提斯坦福商学院的Hau Lee。Hau 十多年前在我们系任教期间与同事写出了管理科学领域至今最有影响力的论文之一“Information Distortion in a Supply Chain: The Bullwhip Effect”（引用次数已近2000），首次系统严密的用数学模型阐述了牛鞭效应的成因：需求预测修正－－为了确保供应，企业在向上游订货时都有对下游需求量进行放大处理的倾向；批量订购――为了降低运输成本，企业倾向于按照未来多期的总需求合并订购；价格波动――来自供应商的促销等价格优惠会导致企业的提前购买行为；短缺博弈――在知道上游出现供不应求的情况下企业会故意夸大订购量以期从供应商处分得较大的配送份额。文章也对症下药，从供应链整合的角度提出了若干克服牛鞭效应的办法。其中最重要的便是供应链各级企业之间建立诚信机制，搭建网络平台，共享需求预测和库存信息。另外，通过第三方物流缩短订货提前期，从而减少需求预测误差和批量订购行为也是重要的手段。　

Hau的这一成果堪称学术研究的典范之作：既引领了将近十年的供应链学术风尚，又被全球各大知名企业纷纷学习效法、创造了不可想象的商业价值，还被诸多教学书籍采编、惠及后人。Hau身名鼎沸之际，全美各大商学院纷纷前来挖人；尤其是哈佛商学院的躬亲让斯坦福意识到事态之严重，为了确保不流失人才，学校火速将他调职到商学院，担当那边运营、信息和技术组的领军人物。Hau随后又陆续发表了多篇影响重大的论文，奠定了Supply Chain Guru的地位。他还创办了斯坦福全球供应链管理论坛，在世界范围内推动供应链潮流研究，为各国政商领袖和知名企业提供培训。该论坛去年5月曾在浙大紫金港举办峰会，当下又在上海与思科公司和复旦管院合作，开展了针对企业经理人的供应链领袖项目。

先写到这里，简单的总结：

1、 供应链由需求拉动，高效满足需求是一切供应链活动的根本动机，而终端客户需求是整条链的根本利润来源，所以好的供应链要和好的marketing结合方能创造最大的价值。

2、 优秀的库存管理是降低供应链成本的基础，企业不仅要看到缺货可能造成的损失，也要看到囤积所带来的消耗，找到最优平衡点是关键。而随着供应链概念的普及，企业也应该根据自身的生产特点考虑一些新颖的库存管理方案，比如与上游供应商合作的“供应商库存管理模式”（VMI, vendor managed inventory）和Just In Time订货模式, 与第三方物流或配送中心合作的联合库存管理模式，等等。

3、 牛鞭效应造成供应链的内耗增大，解决的办法是通过互联网平台实现信息共享，缩短订购提前期，减少短缺博弈，施行联合库存和联合发货策略等。

参考资料：

1> http://zhidao.baidu.com/question/2208018.html?si=2

2> HL Lee, V Padmanabhan, S Whang. The bullwhip effect in supply chains. Sloan management review, 1997.

[彭晨 2009-8-2 于斯坦福大学管理科学与工程系]