Broadly speaking bullwhip is the ph

Broadly speaking bullwhip is the phenomenon of demand (variance) amplification of orders as they are passed up the supply chain. This is readily and very enlighteningly portrayed as a propagation curve (van Aken, 1978). It is important to understand the three dimensions of bullwhip as they affect the extended enterprise (McCullen and Towill, 2002). Firstly there is the dimension of amplitude, i.e. things may get much worse. secondly there is the time dimension since orders may take a significant time to move up the chain. Thirdly, there is the distance dimension in which the outsourced pipeline may be thousands of miles from the marketplace. So the opportunities of masking what is really happening to customer demand are numerous. Hence information systems need to be implemented which ensure that data is both uncorrupted and readily available to all "players" in the chain. "Double guessing" between the various participants simply makes things worse (Mitchell, 1923; Lee et al., 1997).

Frequently used bullwhip measures included peak overshoot to "shock" demands (van Ackere et al., 1993; Wikner et al., 1991) thus following in the footsteps of Forrester (1958); frequency response (Dejonckheere et al., 2002) which is of particular interest in coping with rogue seasonality; and finally order variance (Adelson, 1966; Fransoo and Wouters, 2000; Lee et al., 1997; Disney and Towill, 2003). It is the latter measure that is of prime interest herein. Figure 3 is a typical example of bullwhip occurring in practice (Jones et al., 1997). Retail sales therein appear by eye to be reasonably constant over the time period observed. However there is clearly some variation with the extreme swings being approximately ± 25 per cent of average sales. But the orders placed on the suppliers are much amplified. Now the extreme swings are roughly ± 50 per cent of average sales. In other words, based on deviations about the average, the bullwhip evident in this simple scenario is already 2:1 across just one business interface. However the realities for the transportation process are much more extreme. For example, if the supplier delivers exactly what is ordered by the retailer, his lorry requirements will vary not by 2:1, but by 3:1, that is the capacity needed could drop as low as that provided by (say) two lorries/day but can rise as high as six lorries/day. In contrast, if the supplier was required to replenish sales as they actually occur, four lorries would be adequate for most deliveries, a conclusion readily exploited in industrial practice via vendor management inventory (VMI) systems (Disney et al, 2003).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ร่อน bullwhip เป็นปรากฏการณ์ของการขยายความต้องการ (ผลต่าง) ของใบสั่งมีส่งค่าห่วงโซ่อุปทาน นี้มีพร้อม และมาก enlighteningly ภาพเป็นเส้นโค้งการแพร่กระจาย (van Aken, 1978) จะต้องเข้าใจมิติทั้งสามของ bullwhip เป็นผลองค์กรขยาย (McCullen และ Towill, 2002) ประการแรกมีขนาดของคลื่น เช่นสิ่งที่อาจได้รับมากแย่ลง ประการที่สอง มีเวลาขนาดตั้งแต่ใบสั่งอาจใช้เวลาอย่างมากเมื่อต้องการย้ายขึ้นห่วงโซ่ ประการที่สาม มีมิติระยะซึ่งขั้นตอนการดำเนินอาจพันไมล์จากตลาด ดังนั้น โอกาสของกาวอะไรจริง ๆ ที่เกิดขึ้นกับความต้องการลูกค้ามากมาย ดังนั้น ข้อมูลที่ระบบต้องการซึ่งให้ข้อมูลว่าเป็นพวกบริสุทธิ์ และพร้อม "ผู้เล่น" ในสาย เพียงแค่ "คู่คาดเดา" ระหว่างผู้เข้าร่วมต่าง ๆ ทำให้สิ่งที่เลวร้าย (Mitchell, 1923 Lee et al. 1997)มาตรการที่ใช้บ่อย bullwhip รวม overshoot สูงสุดจะต้อง "ช็อก" (van Ackere et al. 1993 Wikner et al. 1991) ดัง ต่อไปนี้รอยเท้าของ Forrester (1958); ตอบสนองความถี่ (Dejonckheere et al. 2002) ซึ่งเป็นความสนใจเฉพาะในการรับมือกับฤดูกาลโกง และผลต่างลำดับสุดท้าย (Adelson, 1966 Fransoo และ Wouters, 2000 Lee et al. 1997 ดิสนีย์และ Towill, 2003) วัดหลังที่น่าสนใจที่สำคัญนี้ได้ รูปที่ 3 เป็นตัวอย่างทั่วไปของ bullwhip ที่เกิดขึ้นในทางปฏิบัติ (Jones et al. 1997) ขายปลีกในนั้นปรากฏ ด้วยตาจะคงสมเหตุสมผลช่วงเวลาที่สังเกตระยะเวลา อย่างไรก็ตามมีรูปบางอย่างชัดเจนมากชิงช้าถูกประมาณ± 25 เปอร์เซ็นต์ของยอดขายเฉลี่ย แต่จัดซัพพลายเออร์จะขยายมากขึ้น ตอนนี้แปรปรวนมาก มีประมาณ±ร้อยละ 50 ของยอดขายเฉลี่ย ในคำอื่น ๆ อิงส่วนเบี่ยงเบนเฉลี่ย bullwhip ในสถานการณ์สมมตินี้ง่ายอยู่ 2:1 ผ่านเพียงหนึ่งอินเทอร์เฟซสำหรับธุรกิจ อย่างไรก็ตาม ความเป็นจริงสำหรับการขนส่งถูกมากมาก เช่น ถ้าซัพพลายเออร์ให้ ว่าอะไรถูกสั่ง โดยร้านค้าปลีก ต้องการรถบรรทุกของเขาจะแตกต่างกัน โดย 2:1 ไม่ แต่ด้วย 3:1 ที่กำลังการผลิตที่จำเป็นสามารถวางราคาต่ำสุดที่รับ (พูด) สองรถบรรทุกวัน แต่สามารถขึ้นสูงเป็นรถบรรทุกหกวัน ตรงกันข้าม ถ้าซัพพลายเออร์ต้องเติมขายเป็นจริง รถบรรทุกสี่จะเพียงพอสำหรับการจัดส่งส่วนใหญ่ สรุปพร้อมใช้ประโยชน์ในอุตสาหกรรมผ่านทางผู้ขายการจัดการสินค้าคงคลังระบบ (VMI) (ดิสนีย์ et al, 2003)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

พูดกว้าง bullwhip เป็นปรากฏการณ์ของความต้องการ (ความแปรปรวน) การขยายของคำสั่งที่พวกเขาจะผ่านขึ้นห่วงโซ่อุปทาน นี้เป็นได้อย่างง่ายดายและแสดงให้เห็นว่าเส้นโค้งการขยายพันธุ์ enlighteningly มาก (Van Aken, 1978) มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะเข้าใจสามมิติของ bullwhip ขณะที่พวกเขาส่งผลกระทบต่อองค์กรขยาย (แมคคัลเลนและ Towill, 2002) ประการแรกมีมิติของความกว้างสิ่งเช่นอาจได้รับเลวร้ายมาก ประการที่สองมีมิติเวลาตั้งแต่การสั่งซื้ออาจใช้เวลาอย่างมีนัยสำคัญที่จะเลื่อนขึ้นโซ่ ประการที่สามมีมิติระยะทางในการที่ท่อ outsourced อาจจะหลายพันไมล์จากตลาด ดังนั้นโอกาสของการหลอกลวงสิ่งที่เป็นจริงที่เกิดขึ้นกับความต้องการของลูกค้าเป็นจำนวนมาก ดังนั้นระบบสารสนเทศจะต้องมีการดำเนินการที่สร้างความมั่นใจว่าข้อมูลเป็นทั้งไม่เสียหายและพร้อมที่จะให้ทุกคน "ผู้เล่น" ในห่วงโซ่ "ดับเบิลคาดเดา" ระหว่างผู้เข้าร่วมต่างๆก็ทำให้สิ่งที่เลวร้าย (เซรั่ม 1923. ลี, et al, 1997). มาตรการ bullwhip ที่ใช้บ่อยรวมแหกสูงสุดที่ "ช็อก" ความต้องการ (Van Ackere et al, 1993;. Wikner et al, , 1991) จึงเดินตามรอยเท้าของ Forrester นี้ (1958); การตอบสนองความถี่ (dejonckheere et al, 2002.) ซึ่งเป็นที่น่าสนใจโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการรับมือกับฤดูกาลโกง; และในที่สุดก็เพื่อความแปรปรวน (Adelson 1966; Fransoo และ Wouters 2000. ลี, et al, 1997; Disney และ Towill, 2003) มันเป็นตัวชี้วัดหลังที่เป็นที่สนใจที่สำคัญไว้ในที่นี้ รูปที่ 3 เป็นตัวอย่างทั่วไปของ bullwhip ที่เกิดขึ้นในทางปฏิบัติ (Jones et al., 1997) ยอดค้าปลีกในนั้นปรากฏด้วยตาให้คงที่ที่เหมาะสมในช่วงเวลาที่สังเกต แต่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างเห็นได้ชัดบางคนที่มีชิงช้ามากเป็นประมาณร้อยละ± 25 ของยอดขายเฉลี่ย แต่คำสั่งที่วางอยู่บนซัพพลายเออร์จะขยายมาก ตอนนี้ชิงช้ามากประมาณ±ร้อยละ 50 ของยอดขายเฉลี่ยต่อ ในคำอื่น ๆ อยู่บนพื้นฐานของการเบี่ยงเบนเกี่ยวกับค่าเฉลี่ย bullwhip ชัดเจนในสถานการณ์แบบนี้มีอยู่แล้ว 2: 1 อินเตอร์เฟซทั่วเพียงธุรกิจหนึ่ง แต่ความเป็นจริงสำหรับกระบวนการขนส่งมีมากมาก ตัวอย่างเช่นหากผู้ส่งมอบสิ่งที่ได้รับคำสั่งจากร้านค้าปลีกที่ต้องการรถบรรทุกของเขาจะแตกต่างกันไปไม่ได้โดย 2: 1 แต่ 3: 1 ที่เป็นกำลังการผลิตที่จำเป็นอาจลดลงต่ำที่สุดเท่าที่ได้มาจาก (พูด) สองรถบรรทุก / วัน แต่สามารถเพิ่มขึ้นสูงที่สุดเท่าที่หกรถบรรทุก / วัน ในทางตรงกันข้ามถ้าผู้จัดจำหน่ายที่ถูกต้องที่จะเติมเต็มการขายตามความเป็นจริงที่เกิดขึ้นสี่รถบรรทุกจะเพียงพอสำหรับการส่งมอบส่วนใหญ่สรุปได้ใช้ประโยชน์ในการปฏิบัติงานได้อย่างง่ายดายผ่านทางอุตสาหกรรมการจัดการสินค้าคงคลังของผู้ขาย (VMI) ระบบ (ดิสนีย์, et al, 2003)