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1、Chap 04 The Value of Information 信息的价值案例：Barilla SpA (A)身为全球最大的意大利面制造商Barilla SpA的物流管理者，Giorgio Maggiali 所受的挫折越来越大，Maggiali敏锐的感受到由于需求的波动，而施压于公司制造及分配系统，所逐渐产生的压力，自从1988年Maggiali被认命为物流的指导者时，便想与前任的指导者Brando Vitali不同，提出更新颖的想法，Vitali提出了Just-In-Time Distribution(JITD)模式是根据”Just-In-Time”制造的概念所提出，基本上，Vitali认

2、为应该遵循Barilla传统配送产品的方式，配送者根据公司的订单配送，Barilla所属的物流组织，会代替以适当的运送量，来与顾客的需求相符合，而Barilla制造及物流系统的分配的工作量便会较规律。两年来，强烈支持Vitali提议的Maggiali尽力去完成这个想法，但就现在而言(1990年的春天)，却只有少许的进步，但Barilla的顾客似乎不愿意放弃他们下订单的权利，有些甚至不愿意提供详细的销售数字，来让Barilla来决定其配送量以改善其需求的预测。或许更多的阻碍来自内部的Barilla销售的阻力，以及市场的组织，或许此刻正是由于其无法运作而该放弃的时候，如果不是，Maggiali如何

3、可能增加这个想法被接受的机会呢？公司背景Barilla创立于公元1875年，是由Pietro Barilla在意大利巴马的Via Vittorio Emanuele开设一间小店开始的，邻近店铺有一间小的实验室，Pietro在此制造意大利面及面包等产品，在他的店里销售，Pietro的儿子Ricardo于1940年代，带领公司度过一段重要的茁壮时期，因此便将公司移转给他的儿子Pietro以及Gianni，Barilla由最初原始开始发展至垂直整合的大企业，是藉由遍及意大利的面粉磨碎机、意大利面工厂以及烘烤食品工厂而来的。在超过两千家意大利的意大利面制造商的领域当中，Pietro和Gianni Ba

4、rilla以高品质的产品和革新的市场方案，与其它公司区隔，Barilla将意大利的意大利面工业市场革新，藉由意大利面强烈的品牌以及印象，并柄弃散装货品，将意大利面以封装的硬纸板盒装，且投资大规模的广告，在1968年，为了兼顾1960年代的两位数成长，Pietro和Gianni Barilla开始于Pedrgnano建造1亿2千5百万平方公尺的意大利面工厂，距离巴马5公里的农业城镇。最大、最先进的意大利面工厂的大量设备成本，致使Barillas陷入负债，于是在1971年，这两兄弟便将公司卖给U.S. multinational firm, W. R. Grace, Inc，Grace将额外的资本

5、投资以及专业的管理带进公司，展开烘烤产品新的Mulino Bianco (“White Mill”) 生产线，而1970年代，面对艰困的经济状态以及意大利新的立法双重压力，导致零售意大利面价格增加，和员工生活津贴的成长，Grace试图让Barilla得以清偿，在1979年，Grace便将公司卖回给Pietro Barilla，其刚巧有一笔基金将公司买回。Grace带到Barilla的资金投资和组织架构变化的组合，为市场状况带来的改善，并且帮助Pietro Barilla回到成功的局面，在1980年代，Barilla尝到了每年百分之21的成长幅度(见Table 4.1)，成长是来自扩张意大利以及

6、其它欧洲国家的市场，以及获取新的、相关的生意。接近1990年，Barilla已经成为世界上最大的意大利面制造商，制造出的百分之35于意大利销售，百分之22于欧洲销售，Barilla再意大利的市场占有率涵盖了三个牌子：传统的Barilla品牌占有32%的市场，剩下的3%占有率分成Voiello品牌(传统那不勒斯的意大利面和高价位粗粒小麦粉意大利面市场竞争)和Braibanti品牌(高品质，传统巴马城的意大利面，以鸡蛋和粗粒小麦粉制成)，大约一半的Barilla意大利面被销售至意大利北方，而一半销售至南方，Barilla在北方的销售数字较少，但其市场却较大，此外Barilla拥有百分之29的意大利

7、烘烤产品市场的占有率。在1990年，Barilla组织成七个部门：三个意大利面部门(Barina, Voiello, and Braibanti)、烘烤产品部门(制造常储存寿命的烘烤产品)、新鲜面包部门(制造非常短的储存寿命的烘烤产品)、承办筵席部门(派送蛋糕以及冷冻的新月形面包至小吃店以及糕饼店)，以及国际部门，Barilla的总公司所在地，靠近Pedrignano的意大利面工厂。工业背景意大利面的根源没有人清楚，有些人认为他发源自中国，于公元13世纪由马可波罗带至意大利，其它人认为发源自意大利，是由于在靠近罗马的一个三世纪的石碑上发现有描述意大利面的杆面棍以及切割器，Barilla的文献指

8、出无论他的起源是甚么，由于它是不可考的，因此意大利人便敬重它。在意大利每人每年的消费接近18公斤，远远的超过其它西方欧洲国家(见Table 4.2)，对于意大利面在季节方面的限制不多，例如：特别的意大利面种类在夏天被用做意大利面沙拉，鸡蛋意大利面及卤汁面条在复活节非常的畅销。在1980年代末期，意大利意大利面市场整体而言，非常平淡，成长率每年少于1%，接近1990年，意大利的意大利面市场预估在3.5兆里昂，粗粒小麦粉以及新鲜的意大利面只在意大利的意大利面市场有成长，相较之下，外销市场破纪录的成长，从意大利外销至其它欧洲国家，在1990年代初期，每年上升了将近20-25百分比，Barilla的只

9、制造商预估三分之二的增加，是来自于外销至其它东欧国家，寻求低价基本食物产品的结果，因此Barilla的管理者视东欧为一个外销绝佳的市场，并有潜力涵盖所有意大利面的制品的范围。工厂网络Barilla拥有以及操作遍及整个意大利庞大的工厂网络(见Table 4.3和Figure 4.1)，在Barilla的工厂中，面粉和水(有些产品会加鸡蛋或是菠菜、玉米粉)被混合成生意大利面，然后被连续的杆面棍以增加其相邻公差的滚动方式，滚制出连续长条的薄片，在滚制出想要的厚度之后，生意大利面的薄片便被施加压力，经过青铜制的压制模型，模型的设计是要让意大利面变成其限制的形状，在经过压制之后，Barilla的工人便将

10、意大利面切割成想要的长度，切割后的每一片被放置在托盘，然后缓慢的移动经过长形信道的炉子，然后以曲折前进的方式通过工厂的地板，在炉子中的温度以及湿度，都经由每个意大利面的尺寸和形状有所特定，并且严谨的控制来确保产品的高品质，为了确保低的转换成本以及高的产品品质，Barilla仔细的安排产品的排程，以致于能减少炉子温度以及湿度，在不同意大利面形状时，所需增加的改变，在完成四小时的烘干程序之后，意大利面便被秤重以及包装。在Barilla，所有生的材料都经由全自动120公尺长的产品生产线，转换成包装的意大利面，在Pedrignano，Barilla最大、科技最先进的工厂，11条生产线每天制造出90万公

11、斤的意大利面，Barilla的员工要使用脚踏车来环绕这个巨大的工厂。Barilla的意大利面工厂是由工厂生产不同种类的意大利面来区分，主要的区分是根据意大利面消耗来分，例如制造时需不需要用到鸡蛋或菠菜，或是卖出的是干的或新鲜的意大利面，所有Barilla的意大利面都是由grano duro(高蛋白质、硬的小麦)所制成最高品质的生意大利面，来制造传统的意大利面产品。甚至在相同种类的意大利面产品，也会根据其意大利面的尺寸和种类，被指定到不同的工厂，短的意大利面产品，例如：通心面，长的意大利面产品，例如：意大利面条等，因为其设备不同尺寸的需求，在不同的工厂制造。配送的途径Barilla将其所有的产品

12、生产线分为两种一般的种类：l 新鲜的产品：包括拥有21天保存期限的新鲜意大利面产品，以及只有一天保存期限的新鲜意大利面。l 干燥的产品：包括干燥的意大利面，以及更长保存期限的烘烤产品，例如：小点心、饼干、面粉、面包、干土司等，干燥的产品占了Barilla销售的百分之75，长的保存期限可到18-24个月(例如意大利面和干土司)，中等的保存期限可有10-12个月(例如小点心)，总计，Barilla的干燥产品一共提供800种不同包装的商店保存单位 (shop keeping units; SKUs)，意大利面可做成200种不同的形状和尺寸，并且提供超过470种不同包装的商店保存单位，最畅销的意大利面

13、产品提供许多不同的包装选择，例如，在任何时间，Barilla的#5意大利面，提供了5公斤包装、2公斤包装、1公斤以北方意大利单位为基准的包装、2公斤以南方意大利单位为基准的包装、0.5公斤以北方基准的包装、0.5公斤以南方基准的包装，以及有免费Barilla意大利面酱料的特别促销包装。大部分的Barilla产品，会从他们所生产的工厂，运送到Barilla的两个中央配送中心(central distribution centers ;CDCs)之一：北部的CDC是在Pedrignano，而南部的CDC是在Naples的近郊，见Figure 4.2(有些产品，例如新鲜的面包，并没有运送至CDC)，

14、其它的新鲜产品快速的移动经过配送系统，新鲜产品的存货，大约只会在每个CDC停留三天的时间，相对的，干燥产品在每个CDC可以停留约一个月的时间。Barilla对于新鲜和干燥的产品，由于其腐败性不同，以及零售的服务需求，所以维持分开的配送系统，新鲜的产品由代理商从两个CDC购买的之后，将产品运送到遍布整个意大利的70个地区性的仓储，接近三分之二Barilla的干燥产品，都被指派到超级市场，这些产品会先运送到配送者指定的其中一个CDC，配送者便将之运送到超级市场，Brando Vitali的JITD提案，单独强调干燥产品经由配送者销售，剩余的干燥产品则经由Barilla的18个小仓储，大多是小商店来

15、配送。Barilla产品的配送是经由三种不同的零售通路：小型非连锁的杂货店、连锁的超级市场、非连锁的超级市场，总之，Barilla评估他们的产品单独在意大利，便提供10万个零售通路。1.小型非连锁的商店：小型的商店在意大利比起在其它的西欧国家来得普遍，在1980年代末期，意大利政府藉由限制大型超级市场的执照数量发放，来支持小型的杂货店，然而在1990年代初期，由于政府限制减少，大型超级市场便开始崛起。Barilla干燥的产品(百分之30在意大利北方，百分之40在南方)，大约百分之35配送到小型非连锁的商店，是来自于Barilla自营的地区性仓储，平均来说，这些商店会储存约两个星期的存货量，小型

16、商店的所有人是经由与Barilla购买及配送的掮客，来购买产品。2.超级市场：剩余的干燥产品经由外部的配送者，配送到超级市场，百分之70到连锁的超级市场，百分之30到非连锁的超级市场。一般而言超级市场会储存约10-12天的店内存货，平均总数有4800 SKUs，虽然Barilla提供许多种类的意大利面产品包装，但是大部分的零售商只会选择一种(最多两种)包装来订购。干燥产品配送到连锁超级市场的，是由其配送的组织，称为Grande Distribuzione(grand distribution GDs)，而经由不同的配送商，指派到非连锁超级市场的，称为Distribuzione Organizz

17、ata(organized distributors DOs)，DO所扮演的角色，是一大群非连锁超市的中央采购组织，大多数的DO都是采区域性的运作，他们的零售商通常也只经由一个DO来采购产品。由于区域性的不同以及零售需求的变异，典型的配送者可能只配送Barilla 800干燥产品SKUs中的130，大多数配送商的产品，来自约200个不同提供者，在这些之中，Barilla是产品数量最多的一个，配送者总数会载运约7,000-10,000 SKUs，然而策略经常改变，例如：Barilla最大的DOs ,Cortese载运只有100种Barilla的干燥产品，总数只有5,000 SKUs。GDs以及D

18、Os皆由Barilla的CDCs来采购产品，维持其仓储的存货，然后来满足超市的订单，配送者的仓储大约会有两个星期Barilla提供干燥产品的存货量。许多超是会向配送商下每日的订单，这些店的经理常常会在店内的信道上下走动，注意哪些产品需要被补充，以及需要的箱数(许多高水平的零售商会以手提电脑，在他们查看时以纪录数量)，这些订单会传送到这家店的配送商，订单货品通常会在订单送至配送中心后的24-48小时后收到。销售与行销Barilla在意大利有强烈的品牌形象，它的行销以及销售策略，是根据广告以及促销组合而成的。广告Barilla的品牌强烈的广告，广告将Barilla的产品与日常用品面条有所区隔，将它

19、放于高品质、高水平产品的位置，一个广告宣传活动，宣称Barilla：意大利意大利面获奖的经典，经典名词的由来，是藉由将尚未烹煮的意大利面形状，放在一个黑色的背景之前，让他们看起来像珠宝般的，让人有华丽高尚的感觉，不同于其它的制造商，Barilla避免让人有传统意大利民俗的感觉，而让人有摩登高尚的意大利主要大城市的气息。广告的主题是藉由赞助著名的运动员以及名流，例如：Barilla邀请Steffi Graf在德国、Stefan Edberg在北欧的国家，宣传Barilla的产品，名人例如Paul Newman也宣传过Barilla的产品，此外，Barilla的广告也藉由一些口号，将焦点放在发展、

20、巩固与意大利家庭的关系，例如有Barilla的地方，就有家(“Where there is Barilla, there is a home.”)。宣传促销Barilla的销售策略，是根据宣传来将其产品推向零售配送的网络，一位Barilla的销售经理解释根据宣传的策略：我们将产品销售到较为旧式的配送系统，买主期望较经常性的促销活动，所以如果一家商店以较低的价钱买到Barilla的产品，另一家商店会很快知道，在意大利意大利面是非常重要的，每个人都知道意大利面的价格，如果一家店以低价销售意大利面一个星期，顾客便会立刻知道价格下滑。Barilla将每一年分为10-12个兜售期间，一般有4-5个星期之

21、久，每个期间都会搭配促销活动，在每个兜售期间，Barilla的配送者可以采购任何想要的产品，来符合目前以及未来的需求，对Barilla销售代表的刺激，是根据达到每个兜售期间的销售目标，不同产品的目录，在不同期间都会提供，所有的折扣是根据目录利润的架构来订，一般促销的折扣为粗粒小麦粉：百分之1.4、鸡蛋意大利面：百分之4、饼干：百分之4、酱料：百分之8、面包：百分之10。Barilla也提供数量的折扣，例如：Barilla付运费，因此如果是订购卡车满载量，便提供百分之2-3的折扣奖励，此外，如果买主购买了最少三个卡车满载量的鸡蛋意大利面，便可提供每箱1,000里昂的折扣(代表百分之4的折扣)。销

22、售代表Barilla的销售代表大约将其百分之90的时间花在DOs维持其储存量，在店内，销售代表帮助销售Barilla的产品、制定店内促销、注意竞争的信息，包含：竞争者的价格、存货以及新产品的介绍、讨论Barilla的产品，以及订定店内经营的策略，此外，销售代表每星期要花半天与配送者的买主开会，帮助配送者下每星期的订单、解释促销及折扣，以及设定问题，例如：退货和删除等问题，销售代表每星期也会花几个小时在CDC，讨论新产品、价格，上星期运送遭遇的问题，以及排除关于价格以及折扣的争议。相对的，花了非常少的时间在GDs，GDs的销售员很少会拜访GD仓储，通常藉由传真来下订单。配送配送者下订单的程序大多

23、数的配送商-GDs和DOs相同-都会检查他们的存货，并且向Barilla下订单，Barilla的产品会在下订单之后的8天到14天之间送达，平均的前置时间为10天，例如，一个大的配送商每星期二，会订几卡车满载量的货品，送达到的时间会从这个星期二到下星期二，配送商的订购量会随时变化，小的订购商也许一个星期指定购一卡车满载量，然而最大的订购量，会达到每星期五卡车满载量。大多数的配送商使用简单的定期存货检阅系统，例如一个配送商可能每个星期二检阅Barilla产品的存货水准，然后配送商可能会下低于存货水准的产品的订单，几乎所有的配送商都有计算机辅助订购系统，但是很少有预测系统或高水平的分析工具，来决定订

24、购数量。刺激JITD方案随着1980年代的发展，Barilla开始感受到需求变动的影响，Barilla干燥产品每星期的变动都非常的大(见Figure 4.3)，有些过大的需求变异，扰乱了Barilla的制造与物流作业，例如有些意大利面产品的特殊制造流程，需要在烤炉中以一定的温度与湿度，所以没有办法立刻制造出，因无法预期的高需求，而销售一空的特定意大利面，换句话说，当每星期的需求波动非常大，无法预测时，储存足够的存货来满足配送商的需求，是非常花钱的。一些制造与物流人员，要求配送者或零售商载运额外的存货，来确认目前的存货水准，许多配送者的服务水准，无法满足零售商的需求(见图4.4了解配送者存货水准

25、和)，其它的认为配送者和零售商已经载运太多了存货了，在1980年代晚期，Barilla物流经理讨论零售存货的压力：我们的客户常常在改变，你知道他们为何在改变？就我观察，他们了解在他们店中没有足够的空间及仓储，来载运大量的存货，想想零售商的货架，并没有办法轻易的增加，然而，制造商一直不断的研发新产品，而他们想让零售商在店中展示所有的商品，就算在大的超级市场也不可能。要增加现有项目的存货，并增加目前没有载运的项目，配送者也感到同样的压力。在1987年Brando Vitali当时为Barilla的物流管理者，强烈的表达出要寻找完成订单的另一个方法，当时，他表示制造商及零售商都只由微薄的边际利润，我

26、们必须找到屏除配送成本的方案，Vitali有一个远见，他的想法延伸到物流组织每天的细节部分，他想到一个方法能够彻底改变物流组织，管理产品配送的方法，在1988年早期，Vitali解释他的计划：我想象了一个方法：与其根据他们内部计划的程序，将产品送到配送商，我们必须了解配送商的资料，只要运送店里真正需要的，不多也不少，目前我们操作的不可能达成需求的波动，所以我们终止拥有太多的存货，然后勉强拼凑制造与配送，来满足配送者的需求，虽然如此，配送者并没有如此做来满足零售商，观察这些存货(见Figure 4.4) DOs去年所经历的，尽管他们拥有几星期的存货。就我的意见而言，如果我们负责调整配送时间表，我

27、们可以改善我们的操作，我们可以当真正需要的时候在运送，而不是产生一大堆的存货，如果我们对于配送商的波动需求不去理会，我们便可以减少我们的运送成本、存货水准，最终是我们的制造成本。我们认为订单是不可改变的输入我们的制程，因此，我们所最重要做到的是，能有弹性的满足这些输入的订单，但事实上，需求由后端顾客提出，是一种输入，我认为我们应该管理生产的订单。这该如何运作呢？每天每个配送商会将哪些Barilla产品需运送到他们仓储的资料，在前一天提供给我们，以及目前产品的存货水准，然后，我们可以根据这些资料，做一些补充，以弥补我们的预测，这与从零售商了解详细的销售资料相同，我们便可以进一步的反应所了解的信息

28、，但是事实是在意大利的杂货商，并没有配备必要的条形码扫描仪，以及计算机连结设备。当然，并不是相当简单，我们必须改善我们的预测系统，如此一来，便可以更佳利用我们所得到的信息，我们也需要发展一套决策系统，在决定了新的预测，便可以立刻送出。Vitali的”Just-in-Time Distribution”在Barilla里碰到了许多限制，许多销售员特别以口头申明，反对这项计划，许多销售代表认为，如果这项计划付诸实行后，他们的权利将会被缩减，关切程度的范围，从基层一直到最高层，以下的评论是来自Barilla的销售及行销人员：l 如果这个计划付诸实行，我们销售的水准，便会直落。l 我们因为销售型态和增

29、加的促销，而不迅速的运送足够货源，正是冒着一大风险l 一个相当好的配送组织，似乎还没准备好来掌握如此复杂的关系。l 当我们产品的存货减少，配送商仓储的位置就空出来了，我们冒着风险给竞争者更多的货架位置，之后配送商会要求我们的竞争者生产更多的产品，当他们购入这些产品后，便会将他们卖掉。l 如果我们将供应链中断了之后，我们便增加顾客不储存我们产品的风险了。如果我们公司有罢工或其它的扰乱，该怎么办？l 我们不能以JITD来实行宣传促销，如果我们没有提供一些刺激，我们如何将Barilla的产品推向零售商。l 成本是否会减少并不清楚，如果DO减少了其存货，我们在Barilla的存货便会增加我们产品的存货

30、，由于我们失去了制造的弹性，因此无法改变生产的时间表。Vitali反驳销售组织所担心的部分：我认为JITD是一个销售的工具，而不是销售的威胁，我们提供额外的服务，并不收取额外的成本，此外，这个方案会改善Barilla对贸易的可见度，并且让配送商更依赖我们，便可以改善Barilla与配送商的关系，而不是伤害他们，此外，关于配送商仓储供给的资料，可以给予我们改善我们计划的程序。Giorgio Maggiali为Barilla新鲜产品的材料管理负责人，在1988年晚期，当Vitali被晋身为公司新部门的主管时，他便被任命为物流的负责人，Maggiali是一个势必躬亲的管理者，他了解自己行动的方向，在

31、他被任命之后，便立刻指派一位刚毕业的大专生Vincenzo Battistini，来帮助他发展及实行JITD方案。Maggiali讲述他在实行JITD方案时所碰到的挫折：在1988年，我们发展出这个方法的基本概念，并且试图让我们的配送商信服并且签约，但他们并不感兴趣，我们最大的配送商的答复是管理存货是我的工作，我不需要你了解我的仓储以及相关图表，如果你送货的速度快一点，我们便可以自己改善存货及服务水准，我可以提出一个建议，我下订单之后，你在36小时之内将产品送达。他不了解我们无法应付任意变化的订单数目，另外一位配送商的说明较接近我们，我们可以给予Barilla权力来将产品送到我们的仓储，如此一

32、来便可以减少Barilla的成本。另外一位则问你如何认为能管理我的仓储，比我管理得还要好？最后，我们终于和一些配送商有了关于JITD计划较深入的讨论，我们第一个访谈，是与守旧派的GD, Marconi，最初，Battistini和我访问了Marconi的物流部门，并且呈上我们的计划，我们明白解释清楚，我们计划提供给他们良好的服务，他们可以减少存货，并改善他们补充的速率，他们的物流团队听了之后非常的有兴趣，并且愿意尝试实验这项计划，但是当Marconi的买主听到这个消息时，都不是很高兴，起初买主以言语表达其关心，在与Barilla的销售代表讨论之后，便开始重复一些我们销售部门的缺失，Marcon

33、i终于愿意将我们想要的资料卖给我们了，但是在关于补充货品及时机部分的决策，仍然和以前相同，这种关系并不是我们乐于见到的，因此，我们便转向和其它的配送商讨论，但是并没有太大的响应。我们需要重新组合，并且决定如何执行JITD，这种型态的计划到底适不适合目前的环境？如果是的话，我们改锁定哪些顾客？并且该如何说服他们签约呢？Barilla的案例引发两个重要论点：l 配送商订单型态的变异，会对于Barilla造成操作的没有效率以及成本损失，Barilla收到订单庞大的变异，会考虑到整个意大利意大利面配送的需求，事实上意大利面需求的变异较小，配送商订单的变异较大。l 在指定的JITD策略，Barilla将

34、负责CDCs与配送商之间的通路，并且决定配送商运送的时机与数量，因此不同于传统的供应链，配送商下订单，制造商尽可能的满足这些订单的需求，在JITDBarilla的物流组织可以指明配送的数量，如此可以更贴近顾客的需求，以及Barilla制造与物流系统的工作量。在近几年来，这种策略是指供货商管理存货策略(vendor managed inventory VMI)。在本章结束之前，您应该可以回答下列问题：l 为何会增加Barilla供应链变异的理由？l 这家公司如何解决增加的变异？l 传送需求的信息经过供应链有何影响？l VMI策略能否解决Barilla所面临的问题？l 在不同的伙伴和设备下，供应链

35、是否会面临分歧的目标？4.1 简介我们目前处于信息时代，数据库、电子资料交换(EDI)、决策资源系统、网际网络、局域网络等技术，支配着每天报纸的财金版面，在第十章，我们将仔细探讨这些技术，以及要完成所遭遇的问题，在此章，我们探讨任何可运用信息科技的价值，并且经由供应链以及可运用的信息，在于整合供应链有效的管理以及设计。这些有用的信息牵涉的范围非常的广泛，供应链的权威者及顾问喜欢用这样的词汇在现代的供应链，信息取代了存货，此想法是不用争论的，但是它的意义非常模糊，毕竟，顾客最后需要的是产品，并非信息！然而，信息改变了供应链，更有效率的管理，这些改变可以使存货降低，的确，在此章节，我们的目的是在描

36、绘信息，如何影响供应链的设计与操作，我们藉由有效率的利用现有的信息，显示现在可以比从前，更有效率的设计及操作供应链。对读者而言，拥有有关于存货水准、订单、生产以及运送的信息是明显的，如果拥有足够的信息，管理者可以比之前的效率增加，毕竟，管理者可以选择忽略这些信息，就我们而言，这些信息可以提供许多，改善供应链设计及操作的机会，不幸的是，运用这些信息，会让设计及管理供应链更为复杂，有更多需要考虑到的因素。我们在此提出这些信息：l 帮助减少供应链的变异。l 帮助供货商预测更佳，解释促销及销售改变。l 使得制造及配送系统和策略的协调。l 藉由提供工具找寻所需的项目，来提供顾客更好的服务。l 使得零售商

37、反映以及适应供应的问题更为迅速。l 使得前置时间减少。4.2 长鞭效应近几年来许多配送商及零售商发现，顾客对于特定产品需求的变动不大，例如在检验帮宝适免洗纸尿裤的需求时，Procter & Gamble的总裁注意到一件有趣的现象，如预期的，零售商产品的销售一致，没有任何一天或一个月的销售量特别高或低，然而总裁发现配送者对工厂下的订单，波动非常大，大过于零售商的销售量，此外P&G对供货商的订单波动更大，这种当我们回朔到供应链上游增加变异的状况，称为长鞭效应。Figure 4.5举例说明一个四阶层的供应链：一个单一的零售商、一个单一的批发商、一个单一的配送商、一个单一的工厂，零售商观察顾客的需求，

38、下订单给批发商，批发商接到配送商下订单给工厂后，拿到的产品，Figure 4.6 以图形表示订单，以时间为函数，图形明白显示根据供应链产生的变异。为了了解供应链增加变异的影响，就考虑我们例子中所提到的第二个阶层-批发商，批发商从零售商接到订单，然后向他的供货商-配送商下订单，为了决定这些订单的数量，批发商必须预测零售商的需求，如果批发商没有使用顾客需求的资料，他必须使用零售商下的订单，来预测需求。由于零售商订单的变异会远高于顾客需求的变动，如Figure 4.6所示，所以批发商就必须载运，比零售商较多的安全存量，来维持比零售商高的存量，以满足零售商的需求及服务水准。这些相同的分析，可以运用到配

39、送商以及工厂，如此一来，便会导致过多的存货水准，便产生较高的成本。例如，考虑一个简单的小机械供应链，单一的工厂WidgetMakers Inc.,提供给单一的零售商WidgetStore，平均WidgetStore每年的需求量为5,200单位，每星期从WidgetMakers运送到店里，如果WidgetStore订单的变异不大，平均每星期的运送量为100单位，WidgetMakers每星期的生产量及运送量只要约100单位即可，如果每星期的变异非常大，可能WidgetMakers有些星期需要制造且运送400单位，有些星期则没有，所以可以简单的看出WidgetMakers有几个星期产量要非常大，有

40、几个星期会停滞，WidgetMakers可以选择在需求较少时，增加一些存货，以供给需求高的时候，但如此一来便会增加其存货持有成本。因此，选择使用何种技术及工具来控制长鞭效应，换句话说，就是控制供应链中增加的变异，为此目的，我们应该先了解，在供应链中，增加变异的主要原因为何。1. 需求预测传统的存货管理技术(见第三章)在供应链中的每个阶层，会导致长鞭效应，要解释预测以及长鞭效应之间的关系，必须从新了解供应链中，存货控制的策略，在第三章讨论中，在实行供应链每个阶层的策略，称为min-max inventory policy，当存货的位置少于给定的数目，称为重购点，便将存货的水准，提升到给定的水准，

41、称为order-up-to-level。重购点的设定通常等于前置时间的平均需求，加上前置时间需求的标准差，后者的数量称为安全存量(safety stock)，一般而言，管理者使用标准预测平稳技术(standard forecast smoothing techniques)来估计平均的需求以及需求的变动，在所有预测的技术中，最重要的特性是，我们观察越多的资料，我们预估顾客的平均数及标准差(变异数)，便会越高，由于安全存量以及order-up-to-level强烈的根据这些预测，因此使用者改变订购数量，便增加需求的变异。2. 前置时间增加前置时间便增加变异，是显而易见的，回想第三章计算安全存货水

42、准及重购点，我们将平均的估计与每日顾客需求的标准差，用前置时间相乘，因此，前置时间变长，需求变异的估计变短，意指安全存量、纪录水准、订购数量都会有较大的改变，这些必然导致变异的增加。3. 批量订购批量订购的影响非常容易了解，如果零售商使用批量订购，当使用min-max inventory policy，批发商就会发现有大量的订购，会产生一些时期没有订购，一些时期订购大增，因此批发商会有许多不同的订单产生。提醒读者有些使用批量订购的原因，首先，在第三章指出，有些要修正订购成本的问题，需要采用min-max inventory policy，所以会使用批量生产，第二，由于运输成本占去比例增高，因此

43、零售商会依其有利于运输成本折扣来订购(例如：卡车满载量)，这会导致有几星期的订单大增，有几星期没有订单，最后，每季或是每年的销售，会导致某些时期的订购量大增。4. 价格变动价格变动会导致长鞭效应，价格常常变动，当价格下降时，零售商通常会想囤积存货，这种情形在某些工业，提供促销及折扣时更为显著。5. 膨胀订购在短缺时期，过于膨胀的订购会使得长鞭效应更加显著，当零售商或配送商认为产品可能会短缺，通常会发生，因此会期望有较多的订单，当短缺的期间过去了之后，零售商的订购便会恢复，导致需求估计量大量变化。4.2.1 将长鞭效应量化到目前为止，我们讨论了在供应链中增加变异的因素，为了更佳了解及控制长鞭效应

44、，我们便将长鞭效应量化，换句话说，便是将供应链每一层发生变异增加的部分量化，这不仅是证明增加变异的重要性，也显示了关于预测技术、前置时间及变异增加的关系。为了将简单的供应链变异增加量化，我们考虑两层的供应链，零售商观察顾客的需求，并且向制造商下订单，假设零售商固定的前置时间L，零售商订购时间t，因此会在t+L的时间收到货品，并且假设零售商根据简单的order-up-to-inventory策略，零售商便会在每个时期，将其存货水准提升到目标值。就第三章所讨论的，order-up-to-point计算方式为：L x AVG + z x STD x AVG及STD为顾客每星期(每日)需求的平均及标准

45、差，常数z的选择是来自统计数值表，是要确认在前置时间存货机率等于特定的服务水准，为了完成存货策略，零售商必须根据所观测顾客的需求，来预估需求的平均数及标准差，因此在实行order-up-to-point根据目前预估的平均值与标准差，每天都会有所改变。特别在order-up-to-point期间t，观测的需求yt表示为：以及是顾客在时间t预估的平均数及标准差。假设零售商使用最简单的预测方式：移动平均法，换句话说，在每一段期间，零售商预估之前p需求观测值的平均需求，零售商以相同的方式，预估需求的标准差，如果Di代表顾客在i期间的需求：注意以上的方程式表示每一个阶段，零售商会计算新的平均值和标准差，

46、根据最近的p观测值，由于每个时期的平均数以及变异数都改变，因此目标的存货水准每个时期也会改变。在此例子，我们将变异量化，可以藉由制造商的变异来计算，并和零售商比较变异，如果零售商认为顾客的需求变异为Var(D)，由零售商向制造商下订单的变异为Var(Q)，顾客需求的变异满足：Figure 4.7显示变异增加的下界，为前置时间L不同值p的函数，当p值大，L值小时长鞭效应的预估错误，可以忽略，当我们增加前置时间，减少p，长鞭的效应会放大。例如，假设零售商估计根据最后五个需求观测值，p=5，假设零售商下了一个订单在时间t，并且在t+1的时间收到货品，这表示L=1，在这个例子中零售商对制造商下订单的变

47、异，最少会比零售商预估的顾客需求，多出百分之40的变异，也就是：接下来考虑相同的零售商，但是假设在这个例子，零售商使用10个需求观察值(P=10)，来预估需求的平均值及变异数，然后，零售商对制造商订购的变异，至少会比零售商预估顾客的需求，多出1.2倍，换句话说，在移动平均法中，增加观测的数目，零售商便可以减少对制造商下订单的误差。4.2.2 集中信息在长鞭效应的影响对于减少长鞭效应的影响，集中供应链需求的信息，是最常见的建议，换句话说，就是提供供应链中每一个阶层，实际客户需求的完整信息，要了解为何集中信息可以减少长鞭效应的原因为，如果需求的信息被集中，供应链的每个阶段，可以采用顾客真实需求的资

48、料，来做较为正确预测，而不用根据先前的订单来预测，较为实际。在这小节，我们讨论供应链中，顾客需求信息共享的价值，我们再次考虑Figure 4.5四个阶层的供应链，有单一的零售商、批发商、配送商及工厂，为了了解集中需求信息对于长鞭效应的影响，我们比较两组不同的供应链：一是集中需求信息，另一是分散需求信息，这些系统被描述如下：集中需求信息的供应链在第一种型态的供应链，集中需求信息。零售商，或是供应链的第一个阶层，观察顾客需求，并且以p个需求观测值的移动平均法，预测平均需求，找出预测的存货水准，并向批发商下订单。批发商，或是供应链的第二个阶层，接到订单以及零售商的预测平均需求，使用其预测决定存货水准，并向配送商下订单。相同的，配送商，或是供应链的第三阶层，接到订单以及零售商的需求预测，变使用其预测技术决定存货水准，