消除信息不对称，应对牛鞭效应

成因1：多重需求预测。

企业在预测需求时，会加一定的安全库存或富裕系数，以应对变化莫测的需求和可能的供应中断。预测和安全库存一道，形成给下一环的订单，成其预测的基础。下一环在做预测时，也会加上一定的安全库存或富裕系数。依次类推，多个环节的偏差累计下来，就是十分可观；越是远离需求，业务变动也越大。

有些预测方法也会系统地扭曲需求。比如前三个月的趋势是每月递增10%，那么第四个月的预测也将递增10%。但需求增长不是无限的，总有一天实际需求会降低，这差额就成了多余库存。如果供应链的各个环节都采用同样的预测方法，这种系统性的放大就会非常明显，累计误差就会很大。

应对措施呢，就是避免各个环节独立做预测，从而避免多重预测。在公司内部，就是销售与运营计划（S&OP）；在公司之间，就是协同计划、预测和补货（CPFR），变多重预测为一重预测，在我的《供应链的三道防线：需求预测、库存计划、供应链执行》一书中会详细谈到。

成因2：批量生产、采购。

为了达到生产、运输上的规模效应，厂家往往批量生产或采购，以积压一定库存为代价，换取较高的生产效率和较低的生产、物流成本。比如需求是10个，最小起订量是100个，那就订100个。但供应商不知道我们的真实需求是10个，而是按照订单的100个准备未来的产能、库存。

以前我管过的一家钣金供应商，都关门停业几个月了，还没用掉生产积压的数种机箱，主要原因就是大批量生产。这背后其实也是因为供应链的刚性。丰田体系提倡的精益生产、柔性制造中，一大根本目就是降低对批量的依赖，提高供应链的灵活性的同时，也有助于减小牛鞭效应。

精益制造之外，另一应对措施就是用多少买多少，这对小批量行业尤其重要。或许有人会说，低于最小起订量的话供应商不愿意卖给我们。这是瞎说：只要你愿意付钱，供应商半个半个都愿意卖给我们。之所以讲这些，是因为我们要么花明钱，用多少买多少，单价高但库存呆滞少；要么花暗钱，批量采购，单价虽然低，但最后形成呆滞浪费。

这后面也有绩效考核的影子。在更低采购价的单一指标驱动下，采购倾向于大批量买进；在产能利用率的单一指标驱动下，生产倾向于大批量生产。两者的共性呢，都是在牺牲库存。这可通过更加均衡的考核来应对，比如有些企业让采购背原材料的库存指标。

成因3：价格促销。

厂家为短期效益，常常会推出各种促销措施，其结果是买方大批量买进而导致库存积压。促销使市场需求更加不规则，人为加剧了需求的变化，严重影响整个供应链的正常运作，在电商、零售业尤为显著。

当这样的促销没有通知供应链伙伴时，后果会更糟糕。

比如零售商在促销，给制造商几个大订单；制造商不知道这是一次性需求，还以为是产品的销量好，就拔高预测、增加产能、库存，并驱动供应商和供应商的供应商来同样响应；促销停止了，零售商的订单量就降下来了 ，但制造商、供应商的库存、产能已经加上去了，需要一段时间才能消化掉。

大量研究表明，价格促销只是"寅吃卯粮"，把未来的需求提前，或者把现在的需求推后，到头来整个供应链很难从中获利，人为导入的波动反倒造成更高的成本。

当然，存在的都是有原因的，促销的助推器就是"活在当下"的企业绩效考核体系。月度指标、季度指标、年度指标的驱动下，促销就成了销售利器，渠道就成了压货的重灾区。

树欲静而风不止，即使你不促销，竞争对手会啊。猪队友可怕，猪同行更可怕----你不发狂他们发狂，然后就是互相伤害。结果呢，就是把原本比较平滑的供应链，人为整出一个又一个的波峰、波谷，而波峰跟波谷之间的沟壑呢，就得一堆堆的库存、产能来填平。

那怎么办？最简单的就是及早规划，让供应链伙伴及早知道，有充分的时间来准备，以平滑促销带来的影响。而最根本的解决方案呢，就是不促销。

比如在美国，我们很少看到苹果促销，连"黑色星期五"也不例外；有的只是给学生的常年折扣，以及返校季的礼品卡。再比如沃尔玛在美国也不促销，而是采取"天天低价"，把花在促销上的钱以低价的方式直接给消费者。

当然，如果消费者已经在习惯了促销，你还不能简单地拷贝"天天低价"，不然可能死得更惨，美国百货巨头杰西潘尼（JCPenney）就是活生生的例子。

2012年，杰西潘尼业务不佳，就把苹果的零售业务高级副总约翰逊给挖了过来，担任CEO。约翰逊一手打造了苹果的零售业务，头顶耀眼的光环，一到杰西潘尼，就开始导入苹果不促销的做法，结果一年下来，销售额下降29%，净亏损接近10亿美元，约翰逊就只好卷铺盖走人。

约翰逊失败的原因很多，其中不可忽视的是消费者的习惯：杰西潘尼的老顾客们都习惯于促销，即使已经给他们"天天低价"了，他们还是在等着继续打折呢。这也是"路径依赖"，短期内要改变很困难。当然，消费者心理深似海，我不敢冒充内行，所以就此打住。

成因4：理性预期。

如果出现供不应求，且可能持续一段时间，厂家给供应商的订单可能大于其实际需求，以期供应商能多分配一些库存和产能，但同时也传递虚假需求信息，导致供应商错误地解读市场需求，从而过量生产。

比如这次你的需求是100个，给供应商100个的订单，供应商打6折，给你供货60个。下次你的需求还是100个，那就给供应商200个的订单，希望6折后能满足你的需求。可供应商已经没法6折了，只能3折。那下下次的订单呢，就变成300个，尽管实际需求还是100个。

这里的关键是供应商不知道你在博弈，或者知道博弈但不知道究竟博弈多少，就参考订单的数量来计划产能和分配库存，埋下了过度扩张、过度生产的种子。随着市场供需渐趋平衡，有些订单会被取消，导致供应商多余库存，也使供应商更难判断需求趋势。等搞清已经为时过晚，成为又一个"计划跟不上变化"。

短缺时的过激反应，为牛鞭效应推波助澜

分享一点我自己的经历。

2006年前后，全球金属短缺。当时我的老东家采购一种特种铝锭，正常交期是13周。短缺开始时，冶炼厂说交期得18周，我们的第一反应就是再加订一个铝锭。短缺的恐慌传播开来，人人都这么做时，冶炼厂说18周已经不够了，需要26周。我们的反应就是马上下发第三个铝锭的订单。

人人都这么干，冶炼厂虽然知道有博弈的成分，但不知道博弈究竟有多大；刚开始扛着不加产能，但架不住订单雪片般地飞来，销售、客户端的压力越来越大，于是就走上了产能扩张的路。重资产的扩张周期很长，意味着短缺要持续很长时间；短缺持续地越长，需求端越是动物本能地拔高预测、拔高订单来应对。

你知道，所有的行业性短缺，最后都会以过剩结束。就拿我的老东家来说，冶炼厂的产能最终总能加上去，那3个铝锭都送来了，发现手头的库存两三年都用不完了，于是就捂紧钱袋子，不再给冶炼厂订单。人人都这么做，冶炼厂一看，世界末日到了，先是减少班次，然后裁员，最后是关停并转，走上了"去产能"的艰难征程。

钢铁、煤炭、水泥、化肥、新能源，这些行业的共性是基础产业，远离最终消费者，在供应链的后端，而且是重资产运作，要加产能不容易，要消化产能也很难。此外，这些行业的从业公司大多以国营为主，或者是政策扶持的新兴企业（比如光伏、新能源），整体管理粗放，就成了接下来"去产能"的重灾区。

好不容易产能"减肥"成功，市场库存也消化得差不多了，却发现又进入了短缺状态：库存下降，订单交期就拉长；采购方过激反应，就开始拔高预测，多下订单；供应方伤疤刚好还记着痛，先是扛着不加产能，但架不住订单雪片般飞来，竞争对手可能先走一步的风险，最终就又走上产能扩张之路。

那怎么办？短缺时的分配，不能基于客户现在给的订单量，而要按照短缺前客户所占的需求份额。比如在短缺前，某个客户占总需求的比例为20%，那么不管客户现在给多少订单，手头的库存就分配20%给这个客户。这抑制了信息不对称下客户操纵订单的冲动。

这也是为什么在决定扩张产能时，那些有经验的企业不会简单地参考客户的在途订单量。或许有人会问，这经验从哪里来？以前吃的亏，受过的罪，交过的学费。

对于采购方来说，我们要避免"动物本能"做计划。也就是说，行业性的短缺下，供应商的整体产能不足，我们不是本能地拔高需求预测、拔高安全库存来应对。毕竟，供应商没法送货，不是因为我们给的订单不够，而是因为它们没产能、没库存。我们拔高了计划水位，供应商还是没货给我们，解决不了短缺，但注定会造成过剩。