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基于SCM的服装行业弱化“牛鞭效应”路径选择

时间:2024-04-24

刘邦凡 詹国辉

摘要:目前服装行业竞争已然呈现出供应链间的竞争,服装行业供应链上各节点企业需通过相互合作弱化牛鞭效应,以消除服装行业供应链中不必要的积压库存,从而增强整体服装行业供应链的竞争力。通过对服装行业供应链和牛鞭效应的描述,本文探究了服装行业供应链致使牛鞭效应的成因;在剖析服装行业供应链管理作用机理的基础上,研究通过相应路径来弱化牛鞭效应,实现服装行业有序而又良性化发展。

关键词:服装行业;供应链管理;牛鞭效应

中图分类号:F42686;F274文献标识码:A

我国加入WTO后,进一步加剧了国际服装行业市场竞争,我国服装行业的利润空间也进一步缩小,要求我国加快经济结构调整的步伐。对于劳动密集型的服装行业,特别是对于服装企业比较密集的我国东南沿海省市,供应链节点上各节点企业如何选择合理的路径弱化服装行业的牛鞭效应显得尤为重要。

一、服装行业供应链与牛鞭效应

(一)服装行业供应链

服装行业供应链是以某个服装企业为核心,对经过产业链条中节点企业的服装物料、资金等信息处理,进而从粗布材料一直转换到最终端客户需求服装品的服装生产系统过程。对于各个核心企业来说,供应链是利用现代化的信息技术,通过改造整体和系统化的流程,使源头原材料供应商与最末端的客户、用户建立了一种协调机制和协同化的联盟关系,这将大大地提高节点企业的竞争力;在服装行业供应链上企业之间能互相合作,相互利用对方资源来获得最大化利润,其基本结构如图1所示。

现代服装行业供应链是客户需求预测推动式模式,其动力来源于最终端消费者,必然是由消费需求推动服装行业供应链的发展。从图1中可看出,服装行业供应链的发展具体结构如下:(1)主要是面向顾客、客户需求。根据历史数据来预测下一个季度或者是下一个年份服装市场的客户需求,从整体运作流程中可以看出,这是面向客户需求的一种运作方式。(2)链条多级化所引起的内部复杂化。由于服装行业供应链上各个节点企业所组成复杂的网链或网络,其管理层级也不尽相同,上游企业、下游企业以及还有核心层等。这些原因都是会导致服装行业供应链的结构模式更为复杂化。(3)发展动态性,或称之其应变性。外界服装市场和需求发生了变动势必会使得企业也要面临着改变、变动,否则就是被市场所淘汰的。服装行业中的季节、个性化、时尚等因素综合后的结果会导致一些新需求的产生。

(二)服装行业供应链牛鞭效应

牛鞭效应简单来说,即为信息在供应链传递过程中发生信息扭曲、失真的现象,反过来说产品需求订货量的波动程度远远大于产品的实际市场销售量的变化幅度。当服装行业供应链中各节点企业进行生产或者服装供给过程时,所依据信息是来源于下层次的服装需求,因此当服装需求信息发生不真实供给或者信息扭曲,会使得服装需求扭曲程度沿着服装行业供应链逆流而上,进而产生逐级放大的现象,达到最源头服装供应商。此时服装生产方获得的需求信息和实际消费市场中的顾客需求信息发生了很大的偏差,需求变异系数比分销商和零售商的需求变异系数大得多。所以有将牛鞭效应称为需求放大效应。图2显示了服装行业供应链“牛鞭效应”的形成过程,其使得服装生产方订货量的波动程度逐级扩大,进而使服装行业供应链各节点企业很难对服装市场需求做出准确的预测和恰当的物流操作,致使服装供应链生产能力闲置或过度使用,从而原料和半成品产生短缺与过剩交替现象,无法及时和充分满足顾客的恰当需求。因此,弱化服装行业牛鞭效应是提高服装行业供应链管理效果的重要途径。

(三)服装行业供应链中牛鞭效应的成因分析

1.服装行业供应链内部结构不当。在服装行业供应链条件下,正是由于各个节点服装企业采取不同销售模式,必然会导致多种不同结构服装行业供应链的产生。 目前,我国服装行业主要呈现出三种营销流通模式:一是以大中型城市为轴的品牌轮转,主要是各个服装企业以各自品牌的实体店或者网络直销模式进行品牌推广;二是主要以中小型城市的市场为主的品牌委代;三是主要依靠大批量的服装产品批发市场。在图 3中,当供应链的层级数量越多时,那么可能发生信息扭曲的传递过程也就是所谓“牛鞭效应”的概率就会增加。在服装行业供应链的多级层级结构下,随着下游服装行业企业数量增加,其所具有的层级梯次必然会随之而有所增多,同时服装行业各个节点企业在自身利益驱使下,为了自身利益而进行博弈过程,直接后果就是信息被扭曲和被再加工机会也就越来越大了,进一步加剧了服装行业供应链上所产生的“牛鞭效应”。

此外,服装行业供应链是“预测推动型”的供应链模式,由于其所存在的不确定性而不能相应地透析市场发展动态,仅仅是对过去以往服装需求数据进行加工、处理以及对下游需求从而做出一定预测,因此所求得的需求预测值与实际相比具有较大的波动性。在服装行业供应链上以制造企业为核心企业的多级化供应链体系中,各个服装制造企业基本上都是以采取按需求预测的生产方式。但由于受层级结构过多的(尤其是水平管理层次)影响,服装行业供应链中各个服装生产制造节点企业并不直接面对供应链下游最终端客户,而是通过供应链上中间环节来获取服装行业市场需求信息。随着终端客户与供应商位移扩大,服装市场需求信息被处理和加工的次数就会增多。

2.对服装行业供应链上的需求预测的修整。在对服装行业供应链中需求预测时,供应商通常是根据需求方需求信息来对未来某个时段内需求做出一定预测和规划,并根据此预测结果来计算和设定安全库存和订货批量。在这个过程中,引起牛鞭效应的主要原因是:针对未来一定时期的服装产品市场需求预测所采取的方法,即在靠近终端客户所报来的服装市场需求信息基础上仅仅凭主观的经验估计增加或减少一定的产品数量来求得出未来服装产品需求量;此外,对于服装行业供应链上服装产品需求预测是要基于下游需求往年数据以及今后服装趋势和气温、天气等变动因素来选择合适预测方法解决,当上述因素发生变化时也在一定程度上会影响供应链上牛鞭效应的产生。endprint

3.服装企业的订货路径。当下游需求远远地超过了实现需求量时,这种大批量订货所引起大而不稳定的订单流,又势必会加剧牛鞭效应。所以,如何选择恰当订货方式(是大批量还是小批量多次数方式),这也影响了牛鞭效应波动幅度。一种不恰当的订货路径会使需求信息不能有效地反映客户真实需求,从而造成了服装行业供应链上游供应商所获得的关于服装产品需求情况与实际产品市场需求存在数量和时间上的差异,同时再加上服装行业供应链上下游再订购周期的一种交叉,这时需求波动会进一步的加剧,牛鞭效应对服装行业供应链的影响更大。所以说为了能满足客户个性化诉求已经渐渐地成为服装行业供应链上的关键所在。

4.服装价格波动。在服装行业供应链上的某个节点企业提供促销活动和一些短期折扣类活动的期间,引致了提前购买行为,一些下游企业以采用了大批量购买囤积服装产品原料来满足未来需要,而促销期结束之后这种订货量就会相应减少。其实这样的销售并没有真实地反映对于整体供应链服装产品的需求变化。当所囤积、积压库存成本小于服装产品价差所能带来的利益时,就会有一部分的差价流入社会中。同样,服装行业供应链上的关于服装的生产商和中间环节会对下游商家使用一定的促销方式,如折扣卷或者是提供一定的例外权利(如价格条款、分期付款等),而这些方式又都是会造成服装产品价格发生波动,服装行业供应链下游企业或者是终端用户就会在产品还处在低价的时侯买进大量服装产品并将其储存起来,这就产生了预先购买的行为。这种行为又势必会导致服装供应链上大量的库存积压。

5.提前期的不确定性。对于服装企业来说,倘若补货提前期长,是会加剧牛鞭效应对服装行业供应链的影响,而且这种效应会越来越扩大化。服装制造企业采用需求预测推动式的生产方式,但有时也会依据订单的方式来生产。当以订单生产方式来满足客户对服装产品个性化的款式、颜色、质地、面料以及个性化的偏好需求时,可将存货量减少到最为安全量,这时必然会产生的是服装行业供应链上补货提前期比较长。当客户真实的需求信息有效地反馈到服装行业供应链上游时,面料、辅料等原料尚需库存不足或者出现尚未采购的情况,就会一定程度上延长了补货的提前期;但是对于服装行业供应链上生产和制造过程是要经过若干个工序,这样就延长了生产、制造的提前期。因此,由于提前期的延长,导致交货提前期的延长,增大了供应链中的“牛鞭效应”。

6.服装行业供应链上的时间延迟问题。服装行业供应链中存在着时间延迟问题,即所谓的“时滞”。 因为供应链上的需求信息在传递过程中被曲解而导致服装行业供应链上的不确定性的增加,加剧了牛鞭效应的影响。而且在服装行业供应链上层级结构比较繁杂时,层级过多的后果就是在信息传递过程发生延迟现象,由于客户订货信息不能及时地送到服装行业供应链上游企业,而需要经过中间环节分销商的传递,多级化信息传递过程又势必会造成“信息延迟”。信息延迟有三种:(1)订单业务处理延迟,指的是订单在收到之后所花费时间,这里就包括了对订单的整理和归类的过程;(2)订货延迟;(3)邮寄延迟。同样,由于服装行业供应链上生产服装产品需要经过中间环节以及经过多层工序才能到达客户那里,这就势必又引起“物流延迟”。所谓的物流供应的延迟主要是以下两种:(1)交货延迟,即从收到服装行业供应链下游订单到收到上游供应商的产品所需花费的时间;(2)运输延迟,即服装产品从上游的供应商运到需求方的过程中,产品在运输到目的地的途中花费的时间。上述两种延迟都使得服装行业供应链上各个节点成员企业无法能够同步响应到服装产品市场需求波动,大大增加了服装行业供应链牛鞭效应对整体竞争力的影响。

二、SCM下服装产业弱化牛鞭效应作用机理分析

现今服装行业的竞争已逐渐转化为供应链之间竞争。因此对于服装行业供应链来说,供应链上各个节点服装企业成员的合作深度、能否消除服装行业供应链中的一些不必要库存积压,同时能有效地响应整个服装行业供应链对客户有效需求,这些都已经渐渐成为了决定我国服装行业供应链上竞争优势的一些关键性指标。

利用SCM(Supply Chain Management)构建快捷响应机制来弱化服装物流中牛鞭效应,实质上是运用动态快速调整服装物流供应链上各企业的预测计划,从而对终端市场需求建立起更为快捷的适应和响应。为此,需要对服装物流供应链中参与成员的协作关系进行调整和转变,将原来的上下游彼此衔接企业节点间的市场预测、计划协同和补货运作模式,转变为在整个服装物流供应链范围内所有节点企业间,在市场预测、生产计划制定和库存补货方面进行协同。

图4给出了基于SCM视域下服装产业供应链作用机理框架,从该框架结构上可以看出,其一方面要求在整个服装物流供应链范围内共享市场需求、生产计划和产品供应能力等信息,另一方面为服装物流供应链的整体最优提供了可寻的路径。该框架能够对市场需求建立起快捷响应的机理在于,它保证了服装物流供应链所有节点企业共同参与到市场需求预测和生产计划制定中来,并能够根据市场需求的动态变化对其进行及时调整,从而使得市场需求与生产供给保持一致。

(一)初始市场预测和生产计划的联合制定

服装物流供应链协同的起点就是对初始市场预测和生产计划的联合共同确定,这是下一步进行生产制造、库存管理、销售、配送等业务活动的基础,其主要包括以下几个方面的内容。(1)联合定义公共业务过程。服装物流供应链各协同主体要更好地进行合作,就必须首先对相关的协同规则、业务过程、角色地位等进行定义,从而为业务协同创造基础。(2)市场需求预测和生产计划的联合确定。根据产品特征、价格、生命周期长短、销售数据分布等变量对终端市场的需求进行联合预测,并基于预测数据对物流供应链中的各节点库存和重要的营销事件进行计划。(3)产品供应计划的协同制定。服装物流供应链全体成员对资源能力、成本和其他供应链约束条件进行综合考虑,确认相应的产品生产计划、供应计划和货物补充计划等。(4)共享相关信息和数据。服装物流供应链对市场需求的快捷响应机制是建立在各节点企业数据共享的基础上的,信息流畅通才能实现决策一致和行动协调。(5)突发性事件处理程序的确定。市场需求预测与生产计划的错位会造成大量的不在计划预测范围内的突发事件发生,因此服装物流供应链协同中必须基于相关历史交易数据和经验对突发性事件进行预测和定义并给出相应的应急机制,从而对突发性事件实现妥善快速处理。endprint

(二)基于服装市场动态变化对初始计划预测进行快速调整

服装作为市场竞争十分激烈的行业,其物流供应链运作中必须要时刻追踪市场实际需求的动态变化,并对其进行快速分析以对初始的计划预测进行快速调整。对于市场需求变化的侦测和判断,一般采取观察预先设定的关键性能指标的办法,在初始计划预测运行一段时间后来检查原来设定的指标与现行表现之间的差距,从而判断市场需求是否发生变化以及发生了多大幅度的变化。如果变化幅度在可以接受的范围区间内,则初始预测计划不予修改,继续执行;如果超出接受的范围区间,那么就要启动上面定义的突发事件应急处理机制,对初始的预测计划进行修正。另外,如果出现的突发性事件没有事先定义,那么就需要人工协同进行处理。

(三)服装物流供应链快捷响应的供应链协同流程

从图4可见,当初始的市场预测和生产计划开始投入运作后,服装物流供应链中的每个参与节点都可以自主地根据其与实际运行的偏差来对其进行动态的调整,从而构成了一个封闭的循环网络,在这个网络的持续循环中整个服装物流供应链对市场需求变化的响应速度在不断地快捷化,从而使得生产计划和市场需求两者的重叠面积和交叉范围扩大,这就减少了库存积压和库存短缺的概率,从而满足客户需求的能力得到了提升,实现了解决库存高企和库存短缺给客户满意度造成不良影响的目标。

三、SCM下服装行业弱化牛鞭效应的实现路径

(一)合理简化供应链结构

在服装行业中,由于各个节点企业处在供应链上的位置不同,所面临营销模式也不尽相同,导致层级数的增加,造成牛鞭效应。因此,合理简化服装行业供应链的结构,选择恰当的销售渠道是弱化牛鞭效应的重要途径。

1.直销模式。 一般上直销是适合于一些高档的服装品牌的经营模式。直销的好处就在于能够和客户参与关于服装产品的交流与互动,使得服装的品牌生产制造商能快速的响应客户的有效需求。直销模式所应当注意的关键在于:(1)要明确客户的服装产品的定位;(2)相应地建立有关客户的数据库,完善客户的消费档案。直销模式缩减了服装行业供应链上的层级结构数,以此来进一步弱化服装行业供应链上的牛鞭效应;同时,这也有利于减少服装行业供应链上的库存成本,增大其利润空间。

2.网络销售。网络销售模式可减少供应链的中间环节,从而实现客户-生产制造商之间的直接定制化服务。一是可以直接面对消费者,实现“自有品牌零售商”的战略意图,即实现了生产、渠道、零售一体化。二是最终客户能快速地选择自己购买的产品,使得消费者直接参与到服装行业供应链上的上游企业的管理与决策,从而将供应链上的生产与需求方相互联系在一起,消费者的需求能通过网络的平台反馈到生产制造商,从而缩短提前期。

(二)供应商管理库存

供应商管理库存(VMI)是比较完美的供应链管理的方式。供应商管理库存项目势必要以某一个供应商为载体,进而监督供应链下游企业的库存水平,就必须承担一定的库存责任,然后再以使用高度自动化的电子信息系统来达到某种目标。另外,在系统化、集成化供应链下以信息技术为支持,核心企业与合作伙伴在协议下,用供应方的上游企业来进行库存管理,以此决定安全库存、库存成本,从而达到高水平的客户服务和库存周转期,最终达到改善整条供应链的库存状况和运作水平。

(三)管理与决策机制

1.采用针对性预测方法。由于服装行业供应链是属于需求预测推动型的供应链模式,需要在服装行业供应链上真实地反应和预测下游客户需求信息,即服装行业供应链上各个节点成员同步客观地预测客户实际需求的全部信息。 而不同的需求预测方法将会引起不同程度的信息失真和扭曲,从而产生牛鞭效应的浮动也不尽相同。因此,一般是要根据服装行业供应链上各种服装产品的特点以及各个节点企业的历史数据资料情况,选择某种合适的,并且比较准确的预测方法来解决对于未来一定时间内产品需求问题。但往往由于服装行业的行业特性比如季节性、短生命周期以及个性化需求等特点,加剧了服装行业市场产品需求不确定性。传统的预测方法,如通过凭经验估计或者移动平均法,不能准确地反应与实际的需求情况,会增大需求信息的波动程度,需要采用更有针对性的需求预测方法。例如,依照对服装行业内部算法,一般服装制造企业将一年分为五季:夏季、换季时节、秋季、节假日期和春季。更先进的是根据趋势、时间周期、季节性的变动、一定量的随机变化量等因素综合考虑来建立经典时间序列预测方法。本文选取N市某企业2013年数据对不同预测方式进行比较,如表 1所示;并由图 5可见,采用经典时间序列预测方法所能预测的服装行业供应链下服装产品预测的需求与实际销售额的误差远远小于公司传统的主观预测(基本上采用的是主观经验再加上一定的数据支持)所造成的误差。

2.实施订货、补货的分级管理。在服装行业供应链中,采用批量订货和短缺博弈行为在一定程度上造成服装行业供应链上的不确定性。因此,选择并实施订货和补货的分级化管理是有效地弱化“牛鞭效应”的一种对策。根据ABC库存管理的原则和分析方法,一般A类销售商所占的比例尽管只有两成,但是却占据了总销售额的七成。所以要对这些销售商的订货进行分级化的管理。对于关键性的分销商要实施完美化管理,可以减少关键性波动情况发生。同时,服装行业通过这种分级化的管理,还可以在恰当时机剔除一些差评销售商,以此来规范供应渠道的通畅。恰当地增减订货、补货批量规模,降低服装行业供应链上两个节点企业之间积累的波动幅度,从而降低服装行业供应链上的牛鞭效应影响。

3.缩短补货提前期。通过缩短服装行业供应链补货提前期,可以减少在这个提前期需求不确定性。因为绝大多数的服装产品是季节性的,而提前期的缩短对于季节性货物尤其有利,主要是通过减少服装产品需求的潜在不确定性来弱化服装行业供应链上的牛鞭效应的影响。根据美国学者Hout的调查,假若缩短其提前期50%,其预测客户需求的误差也将会相应地减少50%;若能在销售的时候才开始补货,那么需求预测的误差仅仅在10%。endprint

服装行业供应链上节点企业可采取多种方式来缩短提前期,但由于所属节点企业的位置不同,其交货提前期也不尽相同,所以采用的措施也不同。对于采购、制造、发运等的不同提前期,所采用技术方法也不会相同。

4.电子商务的信息化建设。电子商务的发展已经成为服装行业供应链上弱化牛鞭效应的又一个有效的路径。电子商务使得整个服装行业供应链体系能够以快捷方式流入于市场, 以网络便捷、直接等特点为节点企业带来可观收益和客户高满意度。最为重要的是,它能为服装行业供应链上节点企业之间加强互相交流和沟通与建立信息共享机制服务,以应对信息不对称性所引起的牛鞭效应。电子商务中的B2B/EDI、ERP、B2C/CRM方式都能够使得服装行业供应链上的各个节点企业与上下游的各节点间信息共享。同时服装行业供应链还需要依靠基于电子商务平台为依托的信息共享系统,使得上下游各节点企业的服装产品信息得以有效地处理。

由图6可知,这种信息共享系统可以使得服装行业供应链上的信息在一个网络结构中进行信息传递,从而可以让供应链上各节点企业能快速地进行信息共享。上下游企业在信息共享系统内,零售商依据网络上查看的库存情况,来制定相应的补货计划。供应链中上下游企业之间相互连通起来,通过电子商务的信息共享系统,来判定服装行业供应链上游节点企业库存、资金活动和采购信息。共享的数据信息可以改善服装行业供应链中的协作关系。

参考文献:

[1]韩文民,袁丽丽,叶涛锋. 基于随机Petri网的生产提前期牛鞭效应测度研究[J].中国管理科学,2011(2):116-124.

[2]李锋,魏莹. 决策行为影响牛鞭效应的仿真[J].系统管理学报,2011(5):533-538.

[3]马云高,黄宇菲,江能前. 基于零售商与消费者预测行为的牛鞭效应[J].系统工程,2011(8):14-20.

[4]唐亮,靖可. H_∞鲁棒控制下动态供应链系统牛鞭效应优化[J].系统工程理论与实践,2012(1):155-163.

[5]李文立,王乐超. 历史订单信息对牛鞭效应的影响分析[J].运筹与管理,2012(1):195-200.

[6]陈涛,李佼. 基于大数据的旅游服务供应链管理研究[J].电子政务,2013(12):38-46.

[7]汪晓秀. 淮矿物流构建“平台+基地”供应链管理新模式[J].煤炭经济研究,2014(1):58-61.

[8]王周火. 供应链管理执行与外贸企业绩效的结构方程模型构建及修正[J].统计与决策,2013(20):170-174.

(责任编辑:严元)endprint

服装行业供应链上节点企业可采取多种方式来缩短提前期,但由于所属节点企业的位置不同,其交货提前期也不尽相同,所以采用的措施也不同。对于采购、制造、发运等的不同提前期,所采用技术方法也不会相同。

4.电子商务的信息化建设。电子商务的发展已经成为服装行业供应链上弱化牛鞭效应的又一个有效的路径。电子商务使得整个服装行业供应链体系能够以快捷方式流入于市场, 以网络便捷、直接等特点为节点企业带来可观收益和客户高满意度。最为重要的是,它能为服装行业供应链上节点企业之间加强互相交流和沟通与建立信息共享机制服务,以应对信息不对称性所引起的牛鞭效应。电子商务中的B2B/EDI、ERP、B2C/CRM方式都能够使得服装行业供应链上的各个节点企业与上下游的各节点间信息共享。同时服装行业供应链还需要依靠基于电子商务平台为依托的信息共享系统,使得上下游各节点企业的服装产品信息得以有效地处理。

由图6可知,这种信息共享系统可以使得服装行业供应链上的信息在一个网络结构中进行信息传递,从而可以让供应链上各节点企业能快速地进行信息共享。上下游企业在信息共享系统内,零售商依据网络上查看的库存情况,来制定相应的补货计划。供应链中上下游企业之间相互连通起来,通过电子商务的信息共享系统,来判定服装行业供应链上游节点企业库存、资金活动和采购信息。共享的数据信息可以改善服装行业供应链中的协作关系。

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[5]李文立,王乐超. 历史订单信息对牛鞭效应的影响分析[J].运筹与管理,2012(1):195-200.

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[7]汪晓秀. 淮矿物流构建“平台+基地”供应链管理新模式[J].煤炭经济研究,2014(1):58-61.

[8]王周火. 供应链管理执行与外贸企业绩效的结构方程模型构建及修正[J].统计与决策,2013(20):170-174.

(责任编辑:严元)endprint

服装行业供应链上节点企业可采取多种方式来缩短提前期,但由于所属节点企业的位置不同,其交货提前期也不尽相同,所以采用的措施也不同。对于采购、制造、发运等的不同提前期,所采用技术方法也不会相同。

4.电子商务的信息化建设。电子商务的发展已经成为服装行业供应链上弱化牛鞭效应的又一个有效的路径。电子商务使得整个服装行业供应链体系能够以快捷方式流入于市场, 以网络便捷、直接等特点为节点企业带来可观收益和客户高满意度。最为重要的是,它能为服装行业供应链上节点企业之间加强互相交流和沟通与建立信息共享机制服务,以应对信息不对称性所引起的牛鞭效应。电子商务中的B2B/EDI、ERP、B2C/CRM方式都能够使得服装行业供应链上的各个节点企业与上下游的各节点间信息共享。同时服装行业供应链还需要依靠基于电子商务平台为依托的信息共享系统,使得上下游各节点企业的服装产品信息得以有效地处理。

由图6可知,这种信息共享系统可以使得服装行业供应链上的信息在一个网络结构中进行信息传递,从而可以让供应链上各节点企业能快速地进行信息共享。上下游企业在信息共享系统内,零售商依据网络上查看的库存情况,来制定相应的补货计划。供应链中上下游企业之间相互连通起来,通过电子商务的信息共享系统,来判定服装行业供应链上游节点企业库存、资金活动和采购信息。共享的数据信息可以改善服装行业供应链中的协作关系。

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[5]李文立,王乐超. 历史订单信息对牛鞭效应的影响分析[J].运筹与管理,2012(1):195-200.

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[8]王周火. 供应链管理执行与外贸企业绩效的结构方程模型构建及修正[J].统计与决策,2013(20):170-174.

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