拐點 #007: 大家一起動一動

Bullwhip Effect

供應鏈管理有個牛鞭效應（Bullwhip Effect），這個名詞來自於牛鞭的運動特性。當你輕輕揮動鞭柄時，這個動作會被逐步放大，最終在鞭梢處產生極大的波動。同樣，在供應鏈中，消費者端的小幅需求變化會隨著信息的傳遞逐步放大，導致供應鏈上游的供應商和生產商面臨巨大的需求波動。

牛鞭效應的常見的成因有:

• 需求預測不準確: 各級供應鏈主體根據歷史訂單數據進行預測，由於信息不對稱和預測誤差，導致需求波動放大。
• 訂貨批量決策: 為了減少訂貨頻率和運輸成本，各級供應鏈主體往往傾向於批量訂貨，這會放大需求波動。
• 價格波動和促銷活動:價格折扣和促銷活動會導致下游訂貨量劇增，進而在上游產生過度反應。
• 信息延遲: 信息傳遞的滯後導致供應鏈上游無法及時了解真實需求變化，只能根據訂單來判斷市場情況，從而產生過度反應。

AI點解決方案在實際應用中往往會引發更大的牛鞭效應，但這也會激發對更廣泛系統解決方案的需求，從而推動整個社會從AI點解決方案過渡到系統解決方案。

假設你經營一家餐館，食材的準備涉及很多不確定性。顧客只能從菜單上選擇菜品，這雖然簡化了食材準備的範圍，但顧客的需求變化仍然難以預測。過去，你每週訂購100斤牛油果，這帶來了兩種問題：有時牛油果過剩而浪費，有時又供不應求。

引入AI後，這些問題得到了緩解。AI可以精確預測下週需要的牛油果數量，有時需要30斤，有時需要300斤，從而減少浪費並確保供應，提高了餐館的盈利。然而，這種不確定性的減少並沒有消失，而是轉移到了供應鏈的上游。你的供應商習慣了每週固定出貨100斤，現在卻不得不應對變動的需求。他們也必須引入AI來預測你的訂單需求，導致他們的採購量也出現波動。有時需要採購5000斤，有時需要50000斤。

這個波動最終會傳遞到種植牛油果的農民，他們也需要用AI來預測市場波動。

在這個示意圖中，餐廳提供銷售數據給AI預測系統，AI預測系統根據數據預測訂單需求並將其提供給供應商。供應商根據預測的訂單需求調整採購量並發貨給餐廳。這個過程中，隨著數據的不斷分析和預測模型的調整，牛鞭效應逐步放大，最終影響到供應商的庫存管理。

點解決方案引入後，不僅解決了特定環節的問題，同時也引發了整個供應鏈對系統性解決方案的需求，進而產生了牛鞭效應。隨著各個環節都開始使用AI技術，整個供應鏈的波動性會減少，進一步提高效率。

• 首先，AI技術的應用可以幫助預測和管理需求波動。通過對大數據的分析和機器學習算法的應用，AI可以更準確地預測未來的需求，從而幫助企業調整生產計劃和庫存管理，減少庫存過剩和缺貨的情況。這可以有效地減輕牛鞭效應帶來的庫存增加和服務水平下降等問題。
• 其次，AI技術改變供應鏈的運作模式。傳統的供應鏈管理往往是基於定期的訂單和固定的生產計劃，而AI技術的應用可以使供應鏈更加靈活和敏捷。例如，通過智能算法和機器學習模型，供應鏈可以根據實時的市場需求和供應情況及時調整生產和配送計劃，從而更好地應對需求波動，減少牛鞭效應的影響。
• AI技術的應用也可能加劇牛鞭效應。一方面，當企業開始廣泛應用AI技術時，可能會出現信息不對稱的問題，即供應鏈中的不同環節之間的信息不對稱，導致波動的進一步放大。另一方面，AI技術的應用也可能改變供應鏈的結構和運作方式，進而影響整個供應鏈的穩定性和可靠性。

大家都要一起動一動來用AI，也要一起小心用AI。

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餐廳訂購牛油果的牛鞭效應示意圖

1. 顧客向餐廳購買產品。
2. 餐廳提供銷售數據給AI預測系統，AI預測系統根據數據預測訂單需求並返回給餐廳。
3. 餐廳向分銷商訂購牛油果，分銷商再向供應商訂購。
4. 供應商向農民訂購牛油果。
5. 供應商根據預測的訂單需求調整採購量並進行庫存管理。
6. 農民向供應商發貨，供應商向分銷商發貨，分銷商再向餐廳發貨，餐廳最後將菜品提供給顧客。

隨著需求的波動，供應鏈的各個環節，包括供應商、分銷商和農民，都會受到影響，需要調整他們的庫存管理和生產計劃。這個過程中，牛鞭效應逐步放大，影響到整個供應鏈的穩定性。