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1、系统动力学,System Dynamics Systems Thinking and Dynamic Modeling,主讲教师：王翠霞 Email: ,2013.09.17-11.19,System dynamics is a method for studying the world around us. Unlike other scientists, who study the world by breaking it up into smaller and smaller pieces, system dynamicists look at things as a whole. Th
2、e central concept to system dynamics is understanding how all the objects in a system interact with one another. The objects and people in a system interact through feedback loops, where a change in one variable affects other variables over time, which in turn affects the original variable, and so o
3、n.,The Beginning of System Dynamics. by Prof. Jay W. Forrester, 1989,What is System Dynamics,System dynamics is an approach to understanding the behavior of complex systems over time. It deals with internal feedback loops and time delays that affect the behavior of the entire system. What makes usin
4、g system dynamics different from other approaches to studying complex systems is the use of feedback loops and stocks and flows. These elements help describe how even seemingly simple systems display baffling nonlinearity,MIT System Dynamics group,What is System Dynamics,System Dynamics is a perspec
5、tive and set of conceptual tools that enable us to understand the structure and dynamics of complex systems. System Dynamics is also a rigorous modeling method that enable us to build formal computer simulations of complex systems and use them to design more effective policies and organizations (Joh
6、n D. Sterman ,2001).,What is System Dynamics,4,章节课堂,课程目标,Building computer models of feedback systems and using the models to study the dynamic behavior of the modeled system in order to enhance understanding, predict how the system might behave under different circumstances, or find ways to improve
7、 the performance of the system.,I really hope the course should give students a more effective way of interpreting the world around them,After this class the students should be able to,课程内容,简介及概述：历史，工具及系统动力学的概念 系统动力学的工具(第一部分)：建立因果回路图（Causal Loop Diagram）的理论。顶点赋权分析 系统思考：系统基模（systems archetype）分析 系统动力
8、学的工具(第二部分)：建立系统的存量(Stock)及流量(Flow)结构，即流图模型。流率基本入树建模法 系统动力学的工具(第三部分)：仿真方程 仿真分析,参考书目,王其藩. 系统动力学. 上海财经大学出版社, 2009. 贾仁安. 系统动力学-反馈动态性复杂分析, 高等教育出版社，2002 John D. Sterman . Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World, 2000,McGraw-Hill Higher Education Peter.M.Senge . The Fifth Disci
9、pline 钟永光, 贾晓菁, 李旭. 系统动力学. 科学出版社, 2009. 贾仁安，王翠霞，涂国平，邓群钊.规模养种生态能源工程反馈动态复杂性分析M.科学出版社，2007 J.W.Forrester, Industrial Dynamics, Principles of Systems, Urban Dynamics, World Dynamics,期刊,System Dynamics Review 系统工程理论与实践 系统工程,相关网站,(1)MIT系统动力学小组 http:/sdg.scripts.mit.edu/ (2)中国学习型组织 (3)系统动力学学会 http:/www.sys
10、temdynamics.org/ (4)系统动力学讨论论坛 http:/www.systemdynamics.org/forum/,Software used in the course,Vensim Ventana Systems , inc.,系统动力学发展历程,产生背景： 第二次世界大战以后，随着工业化的进程，某些国家的社会问题日趋严重，例如城市人口剧增、失业、环境污染、资源枯竭。这些问题范围广泛，关系复杂，因素众多，具有如下三个特点：,各问题之间有密切的关联，而且往往存在矛盾的关系，例如经济增长与环境保护等。 许多问题如投资效果、环境污染、信息传递等 有较长的延迟，因此处理问题必须从动
11、态而不是静态的角度出发。 许多问题中既存在如经济量那样的定量的东西，又存在如价值观念等偏于定性的东西。这就给问题的处理带来很大的困难。,新的问题迫切需要有新的方法来处理；另一方面，在技术上由于电子计算机技术的突破使得新的方法有了产生的可能。于是系统动力学便应运而生。,System Dynamics was created during the mid-1950s by Professor Jay W.Forrester of the Massachusetts Institute of Technology.,1958年发表著名论文工业动力学决策的一个重要突破口，首次介绍工业动力学的概念与方法
12、。 1961年出版工业动力学(Industrial Dynamics)一书，该书代表了系统动力学的早期成果。 1968年出版系统原理(Principles of Systems)一书，论述了系统动力学的基本原理和方法。 1969年出版城市动力学(Urban Dynamics)，研究波士顿市的各种问题。 1971年进一步把研究对象扩大到世界范围，出版世界动力学(World Dynamics)一书，提出了“世界模型II”。,Forrester等在系统动力学方面的主要成果,20世纪70年代，世界工业生产呈指数增长,而金融与经济却处在周期性衰退,通货膨胀；人口迅速增长，城市人口发展失控，就业困难；非再
13、生自然资源消耗呈指数增长,资源日渐枯竭,生态环境恶化。 罗马俱乐部探索产生这些问题的原因，寻求未来世界与人类摆脱困境的出路。由于这些问题涉及社会、经济和技术等因素，而且这些因素之间呈现错综复杂的关系，鉴于当时一些常用的理论方法、工具难以解决，他们求助于SD.,世界模型背景,1972年他的学生梅多斯教授等出版了增长的极限(The Limits to Growth)一书，提出了更为细致的“世界模型III”。这个由罗马俱乐部主持的世界模型的研究报告已被翻译成34种语言，在世界上发行了600多万册。两个世界模型在国际上引起强烈的反响。 1972年Forrester领导MIT小组，在政府与企业的资助下花
14、费10年的时间完成国家模型的研究，该模型揭示了美国与西方国家的经济长波的内在机制，成功解释了美国70年代以来的通货膨胀、失业率和实际利率同时增长的经济问题。(经济长波通常是指经济发展过程中存在的持续时间为50年左右的周期波动 ),Forrester等在系统动力学方面的主要成果,继世界模型之后，福雷斯特教授等又开始了历时10年以上的美国“国家模型”(System Dynamics National Model)的研究。该模型在宏观经济学和微观经济学之间架起桥梁，成功地研究了通货膨胀和失业等等社会经济问题，并第一次从理论上阐明了西方经济学家长期争论不休的经济长波产生的机制。,美国国家模型,美国国家
15、模型（耗资600万美元，方程数4000）代表了系统动力学的最新成果，它标志着系统动力学在理论及应用方面进入了一个更为成熟的阶段。,第一阶段： SD的诞生20世纪50-60年代 由于SD这种方法早期研究对象是以企业为中心的工业系统，初名也就叫工业动力学。这阶段主要是以福雷斯特教授在哈佛商业评论发表的工业动力学作为奠基之作，之后他又讲述了系统动力学的方法论和原理，系统产生动态行为的基本原理。,系统动力学发展过程大致可分三个阶段,Forrester J W, Industrial Dynamics: A Breakthrough for Decision MakersJ. Harvard Busin
16、ess Review, 1958, 36(4): 37-46. Forrester J W, Industrial Dynamics M. Cambidge MA: Productivity Press, 1961. Forrester J W, Principles of Systems M. Cambidge MA: Productivity Press, 1968. Forrester J W, Urban Dynamics M. Cambidge MA: Productivity Press, 1969.,第一阶段代表性成果,主要是工业企业管理领域，如生产与雇员情况的波动、市场股票与市
17、场增长的不稳定性；涉及市场销售、初步提到“牛鞭效应问题”、R 这一阶段SD的研究领域已远远超出工业系统的范围, 对于反馈过程，SD并不拘泥于数学上复杂的反馈理论，而作出了简明的实用解释，强调实用性; 这一阶段以世界模型和美国国家模型最为著名,第二阶段：发展成熟 -20世纪70-80年代,Forrester J W, World Dynamics(2nd ed.)M. Cambidge MA: Productivity Press, 1971 . Meadows D L, Meadows D W, Randers J, Bhrens W W. The Limits to Growth: a Re
18、port for the Club of Romes Project on the Predicament of MankindM, New York: Universe Books, 1972. Meadows D L, Meadows D W eds. Toward Global Equilibrium: Collected PapersM, Cambidge MA: Productivity Press, 1974 . Mass N J. Readings in Urban Dynamics Vol 1.M. Cambidge MA: Productivity Press, 1974.
19、Schroeder W W, Sweeney R E, Alfeld L E, eds. Readings in Urban Dynamics Vol .M. Cambidge MA: Productivity Press, 1975. Alfeld L E, Graham A K. Introduction to Urban Dynamics M. Cambidge MA: Productivity Press, 1976.,第二阶段代表性成果,世界模型 国家模型 项目管理领域,第二阶段应用领域,SD在世界范围内得到广泛的传播，其应用范围更广泛; 目前SD正加强与控制理论、系统科学、突变理论
20、、耗散结构与分叉、结构稳定性分析、灵敏度分析、统计分析、参数估计、最优化技术应用、类属结构研究、专家系统等方面的联系；美、英、法、联邦德国、日本等国纷纷采用系统动力学方法来研究各自的社会经济问题，涉及到经济、能源、交通、环境、生态、生物、医学、工业、城市等广泛的领域。,第三阶段：SD广泛应用与传播-20世纪90年代至今,Abdel- Hamid T K, Madnik S K. Software Project Dynamics: An Integrated Approach M. Englewood Cliffs NJ: Prentice Hall, 1991. Sterman J D. M
21、odeling Managerial Behavior: Misperceptions of Feedback in a Dynamic Decision Making Experiment J. Management Science, 1989, 35(3): 321-339. Meadows D L, Meadows D W, Randers J. Beyond the Limits: Confronting Global Collapse, Envisioning A Sustainable FutureM, Post Mills VT: Chelsea Green, 1992. Sen
22、ge, peter M. The Fifth Discipline Fieldbook-Strategies and Tools for Building a learning Organization M. New York: Doubleday Currency, 1990.,第三阶段代表性成果,The beer game ,John D. Sterman,（1）项目管理领域 （2）物流与供应领域 （3）宏观领域 （4）复杂性科学领域 （5）学习型组织理论,第三阶段应用领域,20世纪70年代末系统动力学引入我国，其中杨通谊，王其藩，许庆瑞，陶在朴，胡玉奎等专家学者是先驱和积极倡导者。二十多
23、年来，系统动力学研究和应用在我国取得飞跃发展。我国成立中国系统动力学学会，国际系统动力学学会中国分会，主持了多次国际系统动力学大会和有关会议。 目前我国SD学者和研究人员在区域和城市规划、企业管理、产业研究、科技管理、生态环保、海洋经济等应用研究领域都取得了巨大的成绩。,我国系统动力学发展状况,贾仁安等.系统动力学流率基本入树建模法J.系统工程理论与实践，1998,18(6):611. 胡玲,贾仁安.强简化流率基本入树模型及枝向量矩阵反馈环分析法J.系统工程理论与实践,2001,21(11):8388 王翠霞，贾仁安.中国中部规模养殖沼气工程系统顶点赋权图分析J. 南昌大学学报(理科版) 20
24、06.30(6):538-544,我国系统动力学发展状况,系统动力学的原理,系统动力学是一门分析研究信息反馈系统的学科。它是系统科学中的一个分支，是跨越自然科学和社会科学的横向学科。 系统动力学基于系统论，吸收控制论、信息论的精髓，是一门认识系统问题和解决系统问题交叉、综合性的新学科。 从系统方法论来说，系统动力学的方法是结构方法、功能方法和历史方法的统一。,系统动力学的原理,系统动力学是在系统论的基础上发展起来的，因此它包含着系统论的思想。系统动力学是以系统的结构决定着系统行为前提条件而展开研究的。它认为存在系统内的众多变量在它们相互作用的反馈环里有因果联系。反馈之间有系统的相互联系，构成了
25、该系统的结构，而正是这个结构成为系统行为的根本性决定因素。,人们在求解问题时都是想获得较优的解决方案，能够得到较优的结果。所以系统动力学解决问题的过程实质上也是寻优过程，来获得较优的系统功能。系统动力学强调系统的结构并从系统结构角度来分析系统的功能和行为，系统的结构决定了系统的行为。因此系统动力学是通过寻找系统的较优结构，来获得较优的系统行为。,系统动力学的原理,系统动力学把系统看成一个具有多重信息因果反馈机制。因此系统动力学在经过剖析系统，获得深刻、丰富的信息之后建立起系统的因果关系反馈图，之后再转变为系统流图，建立系统动力学模型。最后通过仿真语言和仿真软件对系统动力学模型进行计算机模拟，来
26、完成对真实系统的结构进行仿真。 通过上述过程完成了对系统结构的仿真，接下来就要寻找较优的系统结构。,系统动力学怎样寻找较优的结构？,系统动力学的原理,寻找较优的系统结构被称作为政策分析或优化，包括参数优化、结构优化、边界优化。参数优化就是通过改变其中几个比较敏感参数来改变系统结构来寻找较优的系统行为。结构优化是指主要增加或减少模型中的水平变量、速率变量来改变系统结构来获得较优的系统行为。边界优化是指系统边界及边界条件发生变化时引起系统结构变化来获得较优的系统行为。 系统动力学就是通过计算机仿真技术来对系统结构进行仿真，寻找系统的较优结构，以求得较优的系统行为。,系统动力学的原理,系统动力学把系
27、统的行为模式看成是由系统内部的信息反馈机制决定的。通过建立系统动力学模型，利用DYNAMO仿真语言和Vensim软件在计算机上实现对真实系统的仿真，可以研究系统的结构、功能和行为之间的动态关系，以便寻求较优的系统结构和功能。,系统动力学原理总结,系统动力学基本概念,系统: 一个由相互区别、相互作用的各部分(即单元或要素)有机地联结在一起，为同一目的完成某种功能的集合体。 反馈: 系统内同一单元或同一子块其输出与输入间的关系。对整个系统而言，“反馈”则指系统输出与来自外部环境的输入的关系。,反馈系统就是包含有反馈环节与其作用的系统。它要受系统本身的历史行为的影响，把历史行为的后果回授给系统本身，
28、以影响未来的行为。如库存订货控制系统。,系统动力学基本概念,反馈回路就是由一系列的因果与相互作用链组成的闭合回路或者说是由信息与动作构成的闭合路径。,因果回路图(CLD): 表示系统反馈结构的重要工具，因果图包含多个变量，变量之间由标出因果关系的箭头所连接。变量是由因果链所联系，因果链由箭头所表示。,系统动力学基本概念,因果链极性：每条因果链都具有极性，或者为正(+)或者为负 （-）。极性是指当箭尾端变量变化时，箭头端变量会如何变化。极性为正是指两个变量的变化趋势相同，极性为负指两个变量的变化趋势相反。,反馈回路的极性：反馈回路的极性取决于回路中各因果链符号。回路极性也分为正反馈和负反馈，正反
29、馈回路的作用是使回路中变量的偏离增强，而负反馈回路则力图控制回路的变量趋于稳定。 确定回路极性的方法 反馈回路包含偶数个负的因果链，则其极性为正； 若反馈回路包含奇数个负的因果链，则其极性为负。,系统动力学基本概念,系统流图：表示反馈回路中的各水平变量和各速率变量相互联系形式及反馈系统中各回路之间互连关系的图示模型。 流位变量：也被称作状态变量或存量，代表事物(包括物质和非物质的)的积累。其数值大小是表示某一系统变量在某一特定时刻的状况。可以说是系统过去累积的结果，它是流入率与流出率的净差额。它必须由速率变量的作用才能由某一个数值状态改变另一数值状态。 流率变量：又称变化率，随着时间的推移，使
30、存量的值增加或减少。速率变量表示某个水平变量变化的快慢。,系统动力学基本概念,流位变量用矩形表示，具体符号中应包括有描述输入与输出流速率的流线、变量名称等。 流率变量用阀门符号表示，应包括变量名称、流率变量控制的流的流线和其所依赖的信息输入量。,流位变量和流率变量的符号标识：,系统动力学基本概念,延迟： 延迟现象在系统内无处不在。如货物需要运输，决策需要时间。延迟会对系统的行为有很大的影响，因此必须要刻画延迟机制。延迟包括物质延迟与信息延迟。系统动力学通过延迟函数来刻画延迟现象。如物质延迟中DELAY1，DELAY3函数；信息延迟的DLINF3函数。 平滑：平滑是指从信息中排除随机因素，找出事
31、物的真实的趋势，如一般决策者不会直接根据销售信息制定决策，而是对销售信息求出一段时间内的平均值。系统动力学提供SMOOTH函数来表示平滑。,系统动力学基本概念,高阶次：系统阶数在四阶或五阶以上者称为高阶次系统。典 型的社会一经济系统的系统动力学模型阶数则约在十至数百之间。如美国国家模型的阶数在两百以上。 多重回路：复杂系统内部相互作用的回路数目一般在三个或四个以上。诸回路中通常存在一个或一个以上起主导作用的回路，称为主回路。主回路的性质主要地决定了系统内部反馈结构的性质及其相应的系统动态行为的特性。 而且，主回路并非固定不变，它们往在在诸回路之间随时间而转移，结果导致变化多端的系统动态行为。,
32、系统动力学基本概念,系统动力学一个突出的优点在于它能处理高阶次、非线性、多重反馈复杂时变系统的问题。,非线性：线性指量与量之间按比例、成直线的关系，在空间和时间上代表规则和光滑的运动；而非线性则指不按比例、不成直线的关系，代表不规则的运动和突变。线性关系是互不相干的独立关系，而非线性则是相互作用，而正是这种相互作用，使得整体不再是简单地等于部分之和，而可能出现不同于“线性叠加”的增益或亏损。实际生活中的过程与系统几乎毫无例外地带有非线性的特征。正是这些非线性关系的耦合导致主回路转移，系统表现出多变的动态行为。,系统动力学基本概念,系统动力学分析问题的步骤,通过第二节对系统动力学原理的分析，可以
33、知道系统动力学是通过模拟系统结构，寻找较优的系统结构来获得较优的系统行为。系统动力学通过分析系统的问题，剖析系统获得丰富的系统信息，从而建立系统内部信息反馈机制，最后通过仿真软件来实现对系统结构的模拟，进行政策优化来到达寻找较优的系统功能。 因此通过上述系统动力学原理，就可以知道系统动力学分析问题的步骤：,问题的识别 。 确定系统边界，即系统分析涉及的对象和范围。 建立因果关系图和流图。 写出系统动力学方程。 进行仿真试验和计算等（Vensim软件）。 比较与评价、政策分析。 寻找最优的系统行为。 详细步骤和过程可以参考王其藩系统动力学建模综述,系统动力学分析问题的步骤,系统动力学建模及分析过
34、程图,系统动力学实际案例,前面已经介绍了系统动力学原理和分析问题的过程，本部分主要通过两个案例来详细讲解系统动力学的应用。 1.企业成长与投资不足基模。 2.主要研究供应链中牛鞭效应。,1、 企业成长与投资不足案例,案例背景: S公司是一家高科技公司，因为有一项能产业化的科技创新成果而创业，且一开始便以流星般的速度成长。因为销售业绩太好，以致积欠交货的订单在第2年就开始越积越多，于是管理层决定扩大产量，但是这需要时间；与此同时使原先对顾客允诺的交货期一再拖延，但领导层认为，企业的产品功能是无法替代，顾客能够接受交货期的延长。同时为了继续能使公司发展增长，他们将收入的大部分直接投入营销，到第3年
35、公司销售人员增加了一倍。但是，到了第3年年末开始出现困境，而第4年销售业绩出现危机。虽然企业雇用了更多的销售人员和新装置，但是销售速度反而下滑。于是企业的注意力又是集中营销：提高销售奖额、增加特别折扣和新的促销广告，跟着情况一时好转，但是很快困境再度出现；于是再进一步加强营销，如此循环如图的变化形态，虽然有小幅度而间歇性的成长，但是企业从来没发挥它真正的潜力。,1、企业成长与投资不足案例,问题分析：公司开始成长十分迅速，但后面成长逐渐慢下来达到困境。之后采取强化措施，有几次周期性的改善，但是公司整体仍趋于恶化。不过市场对公司产品需求仍然很强劲，而且没什么重大的竞争对手，那么为什么出现这种振荡试
36、发展？怎样才能改善公司的成长，使得以指数方式增长。,第3年,第6年,第10年,营业收入,S公司营业收入变化形态,系统边界的确定：划定系统边界应根据建模目的，把那些与所研究的问题关系密切的重要变量划入系统边界内。在此案例中，我们主要关注企业成长问题，研究影响企业营业收入的因素。根据案例介绍因此我们将仅仅研究企业的生产、市场、销售部门。不涉及其他部门，竞争对手等等。 因果关系图：在确定系统边界，并设定了系统变量以后，就应该在详细分析系统内部结构的基础上，找出反映系统动态行为的主要变量之间的因果关系，绘制因果关系图。这一步也是系统动力学建模的关键所在。,1、企业成长与投资不足案例,首先我们主要研究企
37、业的营业收入，那么考虑什么在影响它。营业收入严重依赖企业销售人员所取得的订单数量，那么订单数目和营业收入是正反馈的，而销售人员的规模和订单数目是正反馈，营业收入和销售人员的规模是正反馈，因此它们组成一个正反馈回路。,1、企业成长与投资不足案例,2. 如果公司仅存在第一步的正反馈回路，那么营业收入应该按指数方式增长，这样实际情况不符，所以还应该存在阻碍营业收入增长的负反馈回路。公司销售业绩太好，但是产能跟不上，所以存在很多积压的订单，导致交货期太长。因此这样影响到公司的声誉，使得销售变得困难，所获得的订单量会减少，从而导致营业收入的下滑。这就存在一条负反馈回路，同时交货期对销售的影响不会立刻显现
38、，会存在延迟的现象。,1、企业成长与投资不足案例,1、企业成长与投资不足案例,3. 那么从上图可以看出正反馈回路使得营业收入增长，但负反馈回路使得营业收入减少。正是这两个正负回路的耦合关系才导致了企业振荡式成长。因此要营业收入指数增长必须消除负反馈回路的作用，那就是缩短交货期。所以关键在于交货期，但是该公司对这个没有给予重视，只是一直注意正反馈回路的作用。我们可以通过扩大企业的产能来缩短交货期，也就是交货期作为企业扩大产能的信号，当交货期超过一定的交货标准，就需要等待产能扩大到足够的程度，但是产能扩大需要时间，存在这个延迟就会影响企业的发展。,1、企业成长与投资不足案例,1、企业成长与投资不足
39、案例,通过因果关系分析可以知道，S公司的发展可以是一帆风顺的，在结构中存在一个杠杆点即公司承诺的交货期，那么根本解是根据需要及时扩大产能。我们知道企业扩大产能是必须花费时日的，关键在于怎样克服这个延迟。这里我们可以采取外包的方式或组成动态联盟方式来迅速扩大产能。 这里由于案例数据不充分，就不进行计算机仿真实现。 有一个与此案例相似的比较著名的案例，关于美国人民航空公司案例。,1、企业成长与投资不足案例,通过以上两个案例，知道它们之间存在一些共性。彼得.圣吉教授在第五项修炼一书中就这些系统之间共性进行了研究，提出了七个系统基模。我们这里讨论的两个案例都属于其中“成长与投资不足基模”。因此认真研读
40、这些基模有利于我们培养新的洞察力，帮助我们绘制出系统的因果关系图。,1、企业成长与投资不足案例,58,章节课堂,2、供应链中牛鞭效应,背景知识： 牛鞭效应：最早由宝洁公司在20世纪90年代提出的。宝洁公司对其中某项产品的订货进行考察时发现，其产品的零售商的库存是稳定的，波动幅度不大，然后再考察分销商的订货情况时，发现分销商的订货需求波动比较大，而宝洁公司向它的供应商订货幅度变化更大。从产品的零售商到供应商，他们的订货需求的波动幅度逐渐增大，形似一条鞭子，因此被称为牛鞭效应（如图）。,牛鞭效应示意图,2、供应链中牛鞭效应,啤酒游戏：该游戏是由麻省理工学院斯隆管理学院在20世纪60年代创立的库存管
41、理策略游戏，该游戏形象地反映出牛鞭效应的存在及影响。几十年来，游戏的参加者成千上万，但游戏总是产生类似的结果。因此游戏产生恶劣结果的原因必定超出个人因素, 这些原因必定是藏在游戏本身的结构里。 在游戏中，零售商通过向某一批发商订货，来响应顾客要求购买的啤酒订单，批发商通过向生产啤酒的工厂订货来响应这个订单。该实验分成三组，分别扮演零售经理、批发经理和工厂经理。每一组都以最优的方式管理库存，准确订货以使利润最大化。,2、供应链中牛鞭效应,案例介绍：此案例主要是通过模拟啤酒游戏来仿真供应链中的牛鞭效应，从为改善牛鞭效应来提供帮助。首先假设啤酒游戏中包含零售商、批发商、供应商三个成员。同时对游戏中的
42、参数进行如下假设：市场对啤酒的前4周的需求率为1000周/箱，在5周时开始随机波动，波动幅度为200，均值为0，波动次数为100次，随机因子为4个。假设各节点初始库存和期望库存为3000箱，期望库存持续时间为3周，库存调整时间为4周，移动平均时间为5周，生产延迟时间和运输延迟时间均为3周，不存在订单延迟。仿真时间为0200周，仿真步长为1周。期望库存等于期望库存持续时间和各节点的销售预测之积。,2、供应链中牛鞭效应,问题识别：本案例主要研究供应链中牛鞭效应，各个供应链节点库存积压，库存波动幅度比较大，不够稳定，导致供应链的成本居高不下，失去了竞争优势。因此急需采取措施来削弱牛鞭效应，从而能够降
43、低整条供应链的成本，建立稳定的竞争优势。因此本案例通过啤酒游戏来对供应链进行仿真，从而为寻找较优的供应链结构来削弱牛鞭效应，降低成本。 系统边界确定：本案例中只考虑供应链中零售商、批发商、供应商，而且仅考虑他们之间的库存订货系统，没有涉及供应商的生产系统，供应链中的物流供应系统等等。,2、供应链中牛鞭效应,因果关系图：当市场需求增加时，零售商的库存将会减少，从而导致零售商期望库存和零售商的库存之差即零售商库存差增加，当零售商库存差增加，零售商增加向批发商订货来弥补库存差。零售商的订货增加会加快批发商对零售商的送货率，但是这个过程存在两个延迟过程。一个信息延迟过程，就是零售商将市场需求变化情况反
44、馈批发商过程。另一个是物质延迟过程，就是批发商得到零售商的订货要求需要一个时间过程来满足这个要求。同样，批发商的库存也会减少，这样就引起批发商期望库存和批发商库存之差，批发商就会增加向供应商订货来弥补库存差。同理，批发商增加订货量会引起供应商向生产商或上级供应商增加订货量，在这两个弥补库存差的过程中同样存在延迟过程，然后来响应市场需求 。,2、供应链中牛鞭效应,2、供应链中牛鞭效应,系统流图：根据因果关系图绘制系统流图。首先要识别系统中的流位、流率量。本系统中包括零售商库存、批发商库存、供应商库存三个流位变量；市场需求率、批发商发货率、供应商发货率、供应商生产率、三个流率变量。各个节点的发货率
45、是根据下级节点的订单来决定的。各级节点的订单又是由产品销售预测和库存差来决定的。各个节点的发货率还需要辅助变量来表达。辅助变量包括各节点的订单量，期望库存、销售预测量、供应商生产需求。,2、供应链中牛鞭效应,2、供应链中牛鞭效应,建立仿真方程式： (1)市场销售率=1000+IF THEN ELSE(TIME4，RANDOM NORMAL(-200，200，0，100，4),0) 单位：箱/周 (2)零售商销售预测=SMOOTH(市场销售率，移动平均时间) 单位：箱/周 (3)零售商期望库存=期望库存持续时间零售商销售预测 单位：箱 (4)零售商库存=INTEG(分销商发货率-市场销售率，30
46、00) 单位：箱 (5)零售商订单=MAX(0，零售商销售预测+(零售商期望库存-零售商库存)/库存调整时间) 单位：箱/周 (6)批发商发货率=DELAY3(零售商订单，运输延迟时间) 单位：箱/周,2、供应链中牛鞭效应,(7)批发商销售预测=SMOOTH(批发商发货率，移动平均时间) 单位：箱/周 (8)批发商库存=INTEG(供应商发货率-批发商发货率，3000) 单位：箱 (9)批发商期望库存=期望库存持续时间批发商销售预测 单位：箱 (10)批发商订单=MAX(0，批发商销售预测+(批发商期望库存-分销商库存)/库存调整时间) 单位：箱/周 (11)供应商发货率=DELAY3(分销商
47、订单，运输延迟时间) 单位：箱/周,2、供应链中牛鞭效应,(12)供应商销售预测=SMOOTH(供应商发货率，移动平均时间) 单位：箱/周 (13)供应商库存=INTEG(供应商生产率-供应商发货率，3000) 单位：箱 (14)供应商期望库存=期望库存持续时间供应商销售预测 单位：箱 (15)供应商生产需求=MAX(0，供应商销售预测+(供应商期望库存-供应商库存)/库存调整时间) 单位：箱/周 (16)供应商生产率=DELAY3(供应商生产需求率，生产延迟) 单位：箱/周,2、供应链中牛鞭效应,计算机仿真： 使用Vensim软件建立系统流图和填入方程式，就可以对系统进行仿真。建立仿真模型可
48、以与现实对照，可以寻求削弱牛鞭效应的策略，可以预测系统未来的行为趋势。,2、供应链中牛鞭效应,仿真结果,2、供应链中牛鞭效应,2、供应链中牛鞭效应,通过仿真结果可以发现啤酒游戏能够很好地模拟供应链中的牛鞭效应现象。系统中各个成员的库存和订单量都波动幅度很大，市场的需求信息在供应链中一级一级地放大。 我们已经很好地对真实的牛鞭效应进行了仿真，因此现在需要采用措施来削弱牛鞭效应。我们知道系统的结构决定系统的行为，同样牛鞭效应由啤酒游戏中的结构决定。所以要想削弱牛鞭效应关键在于进行政策优化。,2、供应链中牛鞭效应,政策优化： 在前面已经提到，政策优化包括参数优化、结构优化、边界优化。SD的优化是最优
49、控制问题。但是这种优化在本质上大大不同于人们已熟悉的线性模型，常规的最优化技术对它已无能为力。关于SD优化的手段与方法，常用的是”试凑法”，即事先设计政策方案，然后通过模拟在所设计的方案中选优。“试凑法”一般是对系统的参数而言，主要依靠建模与分析人员的经验和技巧，很难达到数学意义上的优化或满意。这也是有人质疑系统动力学的地方，没有数学上的严谨性。因此有些系统动力学研究者想弥补“试凑法”的缺点，开始将遗传算法、蚁群算法、小波分析等全局优化方法用于SD模型的优化问题。,2、供应链中牛鞭效应,对于牛鞭效应现象，已经很多国内外学者进行了深入的研究，关于牛鞭效应的原因提出了许多原因。因此在此借鉴他们的研究成果，提出的措施来削弱牛鞭效应，通过对它们进行仿真模拟，来验证这些措施的效果。 其中斯坦福大学Hau L.Lee 教授对牛鞭效应的原因比较有说服力。本案例主要研究供应链组织结构和信息结构对牛鞭效应的影响，从而为优化系统结构提供帮助。,2、供应链中牛鞭效应,1.供应链组织结构：通过增长供应链的长度和缩短供应链的长度来研究牛鞭效应的变化情况。所以我们分别研究二级供应链和四级供应链的库存和订单情况，从而与三级供应链进行对比，看验证牛鞭效应是否与供应链的长度有关。二级供应链裁掉批发商，供应商直接和零