封装体中枕头效应的翘曲模拟研究

电机控制器的热效应模拟研究

一 电机控制器的热效应模拟研究 胡欲立,杨树森 (西北工业大学航海学院,陕西西安710072 )T h e r m a lA n a l y s i s S i m u l a t i o nS t u d i e s o fM o t o rC o n t r o l l e r H UY u l i ,Y A N GS h u s e n (S c h o o l o fM a r i n eS c i e n c e a n dT e c h n o l o g y ,N o r t h w e s t e r nP o l y t e c h n i c a lU n i v e r s i t y ,X i a n710072,C h i n a )一一摘要: 电机控制器本身主要由多个电子元器件构成三在一个封闭空间里,长时间的航行导致各个电子元器件散发的热量堆积,空间温度升高,影响各电子设备的工作有效性,有可能导致电机失效三对某型号电动力水下航行器的电机控制器进行热分析,以验证其工作的有效性,通过模拟不同航速下航行器的运行情况并进行热分析,确保了电机控制器工作的可靠性三 关键词:电机控制器;电子元器件;热分析;可靠性 中图分类号:T P 391.9 文献标识码:A 文章编号:10012257(2015)04001503 收稿日期:20141209 A b s t r a c t :M o t o r c o n t r o l l e r i sm a i n l y c o m p o s e do f v a r i o u s e l e c t r o n i c c o m p o n e n t s .T h e s p a c e t e m p e r a t u r e c a u s e db y t h e h e a t a c c u m u l a t i o nw h i c h i s d i s s i p a t e d b y e l e c t r o n i c c o m p o n e n t s i nac l o s e ds p a c e f o r l o n g t i m e n a v i g a t i o nc a n a f f e c tt h e e f f e c t i v e n e s s o fe l e c t r o n i c c o m p o n e n t s .I t i s p o s s i b l e t on e g a t e t h e e f f e c t s o f t h e m o t o r .I n t h i s p a p e r ,t h e t h e r m a l a n a l y s i s f o r t h em o -t o r c o n t r o l l e r o f a c e r t a i n t y p e e l e c t r i c p o w e r u n d e r w a -t e rv e h i c l e i sd o n et ov e r i f y i t se f f e c t i v e n e s s .U n d e r d i f f e r e n t s p e e d s i m u l a t e d t h e o p e r a t i o n o f a i r c r a f t i n t h e t h e r m a l a n a l y s i s t oe n s u r e t h e r e l i a b i l i t y o f t h em o t o r c o n t r o l l e r . K e y w o r d s :m o t o r c o n t r o l l e r ;e l e c t r o n i c c o m p o -n e n t s ;t h e r m a l a n a l y s i s ;r e l i a b i l i t y 0一引言 随着世界各国潜艇和水面舰艇性能的大为改 善,各种对抗水下航行器技术的进步,诱骗二干扰和迷惑等措施,使水下航行器命中的难度增大,特别是攻击对象航速有了较大的提高,这就要求水下航行器必然朝着高航速二远航程和高性能的方向 发展[ 1] 三水下航行器航速和航程与其动力系统性能直 接相关,对于热动力水下航行器来说,发动机是航行器热动力系统的核心,而电动力水下航行器的热动力系统核心则是电机三电动力水下航行器电机及其控制器均是大功率器件,其工作过程中不可避免的会产生多种损耗,并以热量的形式散发出来三电机控制器中包含了多种电子元器件,其工作性能受温度影响很大,大量的热量聚集导致温度升高,其直接结果就是元器件失效二甚至损坏三水下航行器由于其特殊性,空间狭小,每个子系统的空间都不大,在这样一个大功率和高度密闭的条件下,电子设备的温度会迅速升高,引起设备失效的情况也会越来越多三研究表明,随着温度的增长,芯片失效率有成指数增长的趋势,因此,需要对电机控制器进行可靠的热分析和热设计,实施有效的热控制措施是提高设备工作可靠性的关键措施三 1一电机控制器 就目前而言,永磁无刷直流电动机控制器结构 已有多种形式,由最初复杂的模拟式到近来以单片机为核心的数字式三新型电机控制专用芯片的出现,给无刷直流电机调速装置设计带来了极大的便利,这种集成模拟控制芯片控制功能强二保护功能完善二工作性能稳定,组成的系统所需外围电路简单,抗干扰能力强,特别适合用于对控制器体积二价格性能比要求较高的场合三专用控制芯片优点固然多,但往往价格比较昂贵三在一些控制精度要求不是很高的场合,就需要有一种工作稳定,价格又 四 51四‘机械与电子“2015(4 )

一种多功能保健枕头

说明书摘要 本实用新型涉及保健器械技术领域，特别涉及一种多功能保健枕头，其包括有枕底、枕面，枕底和枕面之间设有连接枕底与枕面的活动支架、固定在枕底上的马达减速箱、与马达减速箱连接的电源，枕底上设有弧形导轨，活动支架滑动连接在弧形导轨上，马达减速箱的输出轴通过凸轮机构与活动支架活动连接，本实用新型能反复调整使用者睡眠时头部和颈部的姿势，使得使用者的呼吸通道不会受到阻塞而不会打鼾，同时通过对打鼾患者睡姿的调整和睡眠的刺激能使打鼾患者逐渐消除打鼾现象，从而达到治疗打鼾的效果。

权利要求书 1、一种多功能保健枕头，它包括有枕底（1）、枕面（2），其特征在于：枕底（1）和枕面（2）之间设有连接枕底（1）与枕面（2）的活动支架（3）、固定在枕底（1）上的马达减速箱（4）、与马达减速箱（4）连接的电源（5），枕底（1）上设有弧形导轨（6），活动支架（3）滑动连接在弧形导轨（6）上，马达减速箱（4）的输出轴通过凸轮机构与活动支架（3）活动连接。 2、根据权利要求1所述的一种多功能保健枕头，其特征在于：所述凸轮机构包括有套设在马达减速箱（4）的输出轴上的偏心轮（7），偏心轮（7）上设有偏心凸柱（8），活动支架（3）内侧开设有限位槽（9），偏心凸柱（8）伸入限位槽（9）中。 3、根据权利要求1所述的一种多功能保健枕头，其特征在于：所述枕底（1）上固定有结合片（10），结合片（10）开设有导向槽（11），活动支架（3）上通过螺纹固定有穿过导向槽（11）的螺杆（12）。 4、根据权利要求1所述的一种多功能保健枕头，其特征在于：所述弧形导轨（6）上设有滚子（13）。 5、根据权利要求1所述的一种多功能保健枕头，其特征在于：所述枕面（2）为弧形下凹曲面。 6、根据权利要求1所述的一种多功能保健枕头，其特征在于：所述枕面（2）与活动支架（3）之间设有支撑垫（14）。

牛鞭效应

牛鞭效应 牛鞭效应 - 简介 “牛鞭效应”是对需求信息扭曲在供应链中传递的一种形象的描述。供应链上各个环节：零售商、批发商、分销商 和制造商等其基本思想是：当供应链上的各节点企业只根据来自其相邻的下级企业的需求信息进行生产或者供应决策时，需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上，产生逐级放大的现象。当信息达到最源头的供应商时，其所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。由于这种需求放大效应的影响，供应方往往维持比需求方更高的库存水平或者说是生产准备计划。 在整条供应链上，各个环节：零售商、批发商、分销商和制造商等等，每一个节点企业的订单都会产生波动，需求信息都有扭曲发生（这不过是或多或少罢了），这样下来，通过零售商、批发商、分销商、制造商，逐级而上，信息的扭曲越来越严重。 真实的反映实际需求来知道实际生产比想象的要难得多。计算机领域的DELL是最受推崇的直销专家。他们的成功，实际上就是不断缩短长鞭的长度，避免公司经营出现“牛鞭效应”。然而不是每一个公司和领域的企业都能适应直销方式的作法，因为直销的门槛儿相当高，例如美国的可口可乐为了将针对大卖场、超市、零售店的销售做到直接，在全球铺设了强大的销售物流体系，成本巨大，对于一些国内中小饮料企业，这种模式根本无法做到。除了直销，必须有新的方式帮助中国的企业避免“牛鞭效应”的产生。 高效的整合供应链被认为是解决方法的最有效武器。但是一些传统的模式必须改变才能达到真正的高效运转。因为通过分析，管理学家认为，问题不在于是否对供应链进行了管理，而在于没有通过新的管理模式，尤其是在分销与库存管理方法上。 传统上，由于供应链每一个环节都是自己管理的库存，都有自己的库存控制目标和相应的策略，而且相互之间缺乏信息沟通，彼此独占库存信息，因此不可避免地产生了需求信息的扭曲和时滞，使供应商无法快速准确地满足用户的需求。这实际上与供应链管理的产生思想背道而驰，SCM的产生原因在于加强协同，避免信息传递的不准确，然而几乎 供应链条上都要超过5家以上企业，几乎所有这些家都要根据自己的实际情况变更信息。客户需求数量是550部，生 产商考虑到生产线开工率成本，可能认为600部时单位成本更合理，增加了50部的排产计划；而到了原料供应商， 根据原料可能出现的损坏率要增加5%生产，一下来550部的需求就变为630部的原料供应。这还是一个最简单的事例，由管理学统计得出的数据，经过4家企业调整，原始数据差异变化至少要被扩大2-7%。事实上超过5家中间环 节的供应链相当普遍，在产业发展趋势进入低利润的状况下，某些中间商，产品利润只有1%不到，如果在如此的供应链管理环境下，企业经营已经变得相当危险，因为稍微一个小的震荡，这个项目必定亏损。 如何有效地控制这种“牛鞭效应”，尤其是在生产产品相对变化较少的成熟、低利润行业已经迫在眉睫。 牛鞭效应 - 引起原因引起“牛鞭效应”的主要原因有两种，牛鞭效应一种是触发因素，它是整个供应链波动的源头，另一种是加剧因素，它将波动进行放大和扩展：前者主要包括终端市场波动、多样化的需求等，后者主要包括失败的预测、限制性订货条件、促销行为、MRP的僵化运算、非限制性订货条件、经济订货批量、销售波动、计划失误等 因素。 牛鞭效应的结果如下，例如： 1、错误的容量计划。 2、错误的生产排程。 3、无效的运输。 4、过多的存货。 5、不好的客户服务。 6、丧失收入等。 牛鞭效应 - 避免措施1、从VMI寻求突破供应商库存管理主要问题发生在快速响应用户需求的整个供应链上， 供应链各个环节的活动都是同步进行的，而传统的库存和分销管理思想无法满足这一要求，必须从这两方面入手解决问题。首先出现了一种全新的供应链库存管理——VMI（Vender Managed Inventory，供应商管理库存），正在成为 生产制造的避免“牛鞭效应”的突破点。 VMI与RMI（Retailer Managed Inventory，零售商管理库存）的传统库存管理方式完全相反。库存不在由各 自企业自行管理，而是作为供需双方共同管理的“第三方库存”。 在中国推行VMI管理方式的明基逐鹿软件，将一些长期稳定需求的零部件采购不再采取订单形式交付给客户，而 采用VMI方式管理，产生需求后直接从库存中取货，而供应商根据库存中的最低、最高警戒线自动补货，根据最小成 本生产规模制订补货生产数量，而不是根据传统的订单数量。当库存低于最低警戒线补货，高于最高警戒线停止补货。通过VMI，变传统的供应方和需求方双库存管理，为单库存管理，使得生产、采购环节的“牛鞭效应”大为减小。 VMI改变了各节点企业库存管理各自为政的现象，将信息更加集成，而且利用巧妙的方式加深了商务协同能力。 具体来说，VMI是一种以用户和供应商双方都获得最低成本为目的，在一个共同的协议下由供应商管理库存，并 不断监督协议执行情况和修正协议内容，使库存管理得到持续地改进的合作性策略。 VMI对于供应双方好处都是显而易见，库存由供应链上游企业管理，下游企业可以放开手脚进行核心业务的开发，

牛鞭效应及应用实例分析

牛鞭效应及应用实例分析 1 牛鞭效应的背景介绍 1.1 牛鞭效应的发现 二十世纪九十年代中期，宝洁公司的工作人员对他们最畅销的婴儿尿布产品的订单模式进行检查时，发现了一个奇怪的现象：该产品的零售数量是相当稳定的，波动性并不大，但在考察分销中心向她的订货情况时，吃惊地发现波动性明显增大了。其分销中心说，他们是根据汇总的销售商的订货需求量向她订货的。她进一步研究后发现，零售商往往根据对历史销量及现实销售情况的预测，确定一个较客观的订货量，但为了保证这个订货量是及时可得的，并且能够适应顾客需求增量的变化，他们通常会将预测订货量作一定放大后向批发商订货，批发商出于同样的考虑，也会在汇总零售商订货量的基础上再作一定的放大后向销售中心订货。这样，虽然顾客需求量并没有大的波动，但经过零售商和批发商的订货放大后，订货量就一级一级地放大了。在考察向其供应商，如3M公司的订货情况时，她也惊奇地发现订货的变化更大，而且越往供应链上游其订货偏差越大。这个现象就像牛仔使用的长鞭，顶端轻微的一点抖动就会在末梢转化为一条长长的弧线。因此，宝洁公司把这个现象命名为牛鞭效应（bullwhip effect）。 学术界普遍接受的牛鞭效应经典定义由Hau L Lee等（1997a）给出，他用过程的方差来定量的描述需求的波动：牛鞭效应描述的是供应链中供应商所接受的订单比终端顾客的需求具有更大的方差现象（即需求扭曲现象），这种扭曲将以放大的形式向供应链的上游传播（即方差的放大现象）。 1.2 牛鞭效应的成因和影响 1.2.1 牛鞭效应的形成原因 最早注意到供应链中这种需求波动逐级放大现象的人是J. Forrester, 早在1961年他就根据系统动力学理论，对一个三阶段四节点的供应链系统进行分析，指出对于季节性商品，制造商觉察到的需求变化远远超过顾客的需求变化。Forrester认为出现这种现象的原因在于供应链系统太过复杂，而公司间的信息反馈又非常困难，因此单个公司很难独立理性地作出订购决策。Forrester认为解决这种现象的方法在于将供应链视为一个整体，并采用系统动力学的观点对供应链系统进行仿真建模，以便管理者能够确定合适的决策方案。 牛鞭效应研究的一个里程碑式的进步源于著名的“MIT啤酒游戏”的提出和研究。Sterman（1989）教授在其库存管理现场试验中设计了一个“啤酒分销游戏”，从而证实了供应链中确实存在牛鞭效应。在这个试验中，整个供应链上只有四个参与者，分别是啤酒制造商、分销商、批发商以及零售商，它们以各自的身份独立地进行决策，并且相互之间只能以相邻的参与者发出的订单作为唯一的需求信息资源。Sterman教

关于“牛鞭效应”产生的原因及对策分析

关于“牛鞭效应”产生的原因及对策分析 作者姓名：学号： 摘要：牛鞭效应是营销活动中普遍存在的现象，是企业物流配送供应链中一类典型的由不确定性导致的复杂现象，对供应链性能有着很大的负面影响。本文结合企业物流配送实际其供应链中的不确定性即牛鞭效应产生的成因、供应链管理产生的危害做出了分析，并在此基础上有针对性地提出相应缓解对策，有效地弱化牛鞭效应。 关键词：牛鞭效应，供应链，缓解对策 1引言 牛鞭效应是指在营销市场中供应链中的零售商向供应商的订货量与其实际的销售量不一致。一般地，发给供应商的订货量，其方差大于销售给买方的(即需求扭曲) ，这种扭曲以放大的形式向供应链的上游蔓延。 牛鞭效应给企业造成的后果是不言而喻的，有时甚至非常严重。由于较差的需求预测，制造商支付了超额的原材料成本或产生原材料短缺。额外的制造费用、加班费，以及很高的库存水平导致超额的仓储费用和大量资金积压，低效率的运输过程和超额的运输成本等，都直接影响企业的效益。在某些制造业中，牛鞭效应会使供应链条突然断掉或是造成大量的库存产生。这对于资金紧缺、利润微薄的企业将是致命的冲击。 2牛鞭效应产生的原因 2.1案例分析 第一个认识到牛鞭效应的人是Forrester 。他通过一系列案例研究指出，对于季节性商品，制造商觉察到的需求变化远远超过顾客的需求变化，他还注意到这种效应在供应链的每一级都会放大。 与Forrester类似，许多学者也都通过对实际数据的数值分析从经济学角度指出了许多行业中的牛鞭效应现象。如工厂产品计划的变化大于销售量的变化，订货量随着向供应链上游移动有增大的趋势等。 2009年IBM在北京发布了《2009全球首席供应链官调查报告——智慧的未来供应链》。此份报告通过采访全球近400位供应链执行官，揭示了当前一些企业的供应链管理中面临着可视性、风险、客户亲密度、成本控制等5大挑战，同时提出了建立面向未来的智慧的供应链来消除牛鞭效应、应对金融危机。宝洁、惠普等公司也发现了由牛鞭效应所产生的各种问题。 2.2“牛鞭效应”放大现象的计算案例分析 例：假定在一个简单的供应链中，每个节点企业在仓库中都存放着7天所需的货物，即：每个节点企业从其上游供应商那里购买足够的材料以使得它的存货满足7天的需求，对某种产品的需求一直稳定在每7天100单位，如果某一个7天最终客户的需求比平时多了5单位，假设配送非常迅速，我们可以见证“牛鞭效应”对整个供应链的影响。 给定条件：每7天供应链的需求为100单位； 需求：等于下一环节客户购买的数量； 每个7天开始时的初期库存：必定等于前一个周期的期末库存； 每个周期的期末库存：必定等于本周的需求；

CEIA虚焊课程提问的解答(二)

虚焊的预防与检测技术 CEIA虚焊课程提问的解答（二） 中电天奥子集团第10研究所 陈正浩 3月25日CEIA邀请中航空空导弹研究院方辉研究员在线上作了关于《虚焊的定义、成因及判定》的演讲，十分精彩；期间，很多业内人士围绕虚焊提了不少问题，由于时间关系，不少没有来得及解释，有的转入技术交流群。所提的问题基本上围绕虚焊而展开的，我把它归纳成两类，第一类是“虚焊的预防与检测”，第二类是其他问题。 通过对所提问题的分析发现有两个十分有趣的现象，其一，对于导致虚焊的主要因素的元器件引脚和焊端的氧化问题，基本上都是局限于如何应对“如何去氧化”而不是“如何防止氧化”，这就好比人们的注意力不是如何防止“火灾”而是关注“火灾了如何救火”？其二是面对类似BGA这类仅有底部焊接端子的片式器件，还有人提出没有仪器设备怎么检验？以及认为视觉系统（Vi）和AOI可以检查虚焊？认为X-RAY可以作为判断是否是虚焊的依据！为此，特写成《虚焊的预防及检测技术》一文，供业内人士参考。 二.虚焊的检测 虚焊检测最权威的诠释应该由可靠性专业人员作出，笔者仅仅是作为一个老工艺人员谈谈自己的粗浅看法，仅作参考。 1.BGA焊接后是芯片端直径大还是PCB端大？这个特征是否可以作为X-RAY检测虚焊的依据？有规范文件吗？ 虚焊的根本特征和判别依据是在焊接参数正常的情况下，金属间化合物的厚度不符合要求；IPC7095C 规定，焊球连接后它们的高度和宽度需要在规定和可接受的界限内。最重要的是焊球与基板上的焊盘之间要形成适当的金相结合。 2.不用设备如何检验BGA/CGA？BGA你们常用不用设备的检测手段，能不能具体说一下？ BGA/CGA焊接质量必须用设备。 3.怎么样去理解Cu6Sn5呢？是Cu和Sn一定的比例组合的吗？怎样判断生成的是Cu6Sn5？ 金相分析。 4.BIT测试技术如何跟虚焊技术检测结合？有没有通过飞针结合视觉（Vi）测试进行虚焊的检测？通过VI 测试掌握虚焊效果怎么样？ BIT是机内测试技术，其主要功能是把设备的故障隔离到可更换的单元，可以起到压缩故障范围的作用，而虚焊发生的元器件焊接的某一个点上。

牛鞭效应的概念

牛鞭效应与供应链 14807104吴书 1、牛鞭效应的概念 1995年，美国的保洁公司（P&C）在研究Pampers牌一次性婴儿纸尿裤的市场需求及订单分布规律时发现，该产品在一定地区的销售数量相对稳定，未出现某天或某月的需求量大大高于或低于其它时间。然而，各分销厂商向工厂的订货量却出现大幅波动，而且宝洁向原材料供应商的订货量波动幅度更大。由于这一现象很像我们在挥动牛鞭时，只要手腕稍稍用力，鞭梢就会出现大幅度的摆动，所以被人们形象的称之为“牛鞭效应（Bullwhip Effect）”。 2、牛鞭效应的研究综述 “牛鞭效应”并不是什么新的概念，早在上世纪60年代就有很多学者对其进行了研究。 2.1、工业动态学之父Forrester在其1961年出版的《工业动力学》一书中最早提出了牛鞭效应现象，Forrester通过列举一系列的例子证实该效应的存在，并从工业动力学的角度指出它是组织行为变化的结果。也就是说，根据工业组织随时间动态变化的行为特点，得出这种效应是供应链系统成员之间在订货、采购、运输和生产等过程中存在时滞的结果，即一个组织所采用的基本形式和政策导致了供应链中的牛鞭效应。 2.2、随后，在20世纪80年代，J.D.Sterman设计了一个非常著名的“啤酒游戏”实验，目的是对牛鞭效应进行分析。在该实验中，扮演生产者和销售者角色的人们唯一的目的就是尽量做好自己的本职工作：如果需要啤酒，就向自己的上游发住订单。客户如有个较小的需求波动，如增加十箱啤酒，一级批发商可能就要增加三十箱，依次波及二级批发商、供应商。由于零售商和批发商不断的追加订货数量，导致啤酒厂供不应求，而当啤酒厂作出调整，诸如增购生产设备等，零售商又意识到实际客户的需求并为增加多少，于是停止要货，最终造成啤酒工厂、批发商、零售商的库存大量积压。在啤酒游戏中，任何一方的意图都是善良的，满足客户并使利润最大化，然而正式这种常规的思维方式导致了需求的变异性放大，这证实了供应链中存在着牛鞭效应。Sterman认为这样的结果是实验者

基于信息共享的供应链牛鞭效应仿真研究

基于信息共享的供应链牛鞭效应仿真研究 【摘要】本文建立了包括供应商、生产商、分销商、零售商的多级库存系统动力学模型，从理论上看，如果具备一定的条件，就可以有效避免信息扭曲放大的现象，缓解牛鞭效应。 【关键词】供应链；牛鞭效应；系统动力学模型；vensim仿真 1、引言 牛鞭效应是对需求信息扭曲在供应链中传递的一种形象描述，其基本思想是当供应链各节点企业只根据来自其相邻的下级企业的需求信息进行生产或供应决策时，需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上，产生逐级放大的现象，到达源头供应商时，其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。这种需求放大效应的影响，使上游供应商比下游供应商具有更高的库存水平。 供应链的库存和供应链的不确定性有很密切的关系，信息共享程度差是供应链不确定性增加的一个主要原因。从理论上讲，如果供应链上各节点企业能共同合作出资建立一套跨组织的信息系统，有利于保证每一个节点企业能快速地掌握市场动态以及各合作企业的库存状态，那么每个节点库存及订货量也不会出现严重的放大现象，从而避免需求与供给的不确定性所带来的牛鞭效应。 本文从信息共享的角度，建立系统动力学模型，并运用vensim仿真软件来分析信息共享对抑制牛鞭效应的重要性。 2、系统动力学方法 系统动力学中最常用的是因果关系图和系统流程图。因果关系图是用箭头和正负号表示系统中各因素之间相互关系（正反馈、负反馈）的示意图。系统流程图即为存量流量图，是系统动力学结构模型的基本形式，也是系统动力学建模的核心内容。 系统动力学直接面向供应链管理的业务流程，对其进行整体、动态的分析，利用仿真再现系统行为随时间的变化，探寻行为变化背后的意义，是一种可应用于供应链库存控制研究的有效的、可行的方法。 3、供应链牛鞭效应仿真模型 传统的库存控制模式是一种基于交易层次的、静态的、单向的库存管理与控制方式，随着信息从下游企业向上游企业传递，不可避免的会发生需求扭曲的现象，与实际的需求情况严重脱节。为尽可能的消除供应链上的牛鞭效应，本文提出一种减少信息扭曲，抑制需求放大的模型。

供应链中牛鞭效应案例分析及解决方法 解析

供应链中“牛鞭效应”案例分析及解决方法来源：物流天下作者：佚名日期：2009年06月16日访问次数：随着市场全球化和竞争的不断加剧,有人曾 在20世纪就预言了21世纪企业之间的竞争将变成供应链之间的竞争。我国的国 家标准《物流术语》,对于供应链的定义是:“供应链是生产及流通过程中,涉及 将产品或服务提供给最终用户活动的上游和下游企业所形成的网链结构。”由此 可见,供应链是一个集成了多家企业的价值增值链。其基本结构如图1所示: 随着市场全球化和竞争的不断加剧,有人曾在20世纪就预言了21世纪企业 之间的竞争将变成供应链之间的竞争。我国的国家标准《物流术语》,对于供应 链的定义是:“供应链是生产及流通过程中,涉及将产品或服务提供给最终用户活 动的上游和下游企业所形成的网链结构。”由此可见,供应链是一个集成了多家企 业的价值增值链。其基本结构如图1所示: 作为一种跨企业的协作,供应链包含了所有加盟的节点企业,不仅是一条联 结供应商到用户的物流链、信息链和价值链,而是一条增值链。提高整条供应链 的增值能力,增强供应链的竞争力,成为各节点企业共同的目标。 尽管如此,在供应链的实际运作中,却存在着各种各样的困难:如预测的不准确,导致对需求的难以把握;信息的不透明,导致供给不稳定;因为企业之间的诚 信还没有完全建立,企业之间的合作性与协调性差,供应链中的主导企业很难发 挥作用;供应的缺乏,生产与运输作业的不均衡、库存居高不下,成本过高等现象。引起这些问题的原因很多,但主要原因之一就是“牛鞭效应(Bullwhip Effect)”。由于牛鞭效应是从下游客户端逐级向上游转嫁风险的结果,因而它会 危害整个供应链的运作,导致总库存增加、生产无序和失衡,业务流程阻塞,资源 浪费、市场混乱和风险增大。由此可见,牛鞭效应的存在,已经成为削弱供应链的 增值能力和竞争能力的主要负面因素。因此,研究牛鞭效应,并消除它对于供应链 的负面影响就是本论文要研究的内容。 1 供应链中“牛鞭效应”分析 1.1 何谓“牛鞭效应” 1995年,宝洁公司(P&G)管理人员在考察婴儿一次性纸尿裤的订单分布规律时,发现一定地区的婴儿对该产品的消费比较稳定,零售商那里的销售量的波动 也不大,但厂家经销商那里得到的订货量却出现大幅度波动,同一时期厂家向原 材料供应商的订货量波动幅度更大,这一现象与我们挥动鞭子时手腕稍稍用力, 鞭梢就会出现大幅动摆动的现象相类似。于是,人们将这种现象叫做“牛鞭效应(Bullwhip Effect)”。类似的现象也在惠普、IBM等跨国企业中得到了印证。另外,麻省理工学院的Sterman教授通过着名的啤酒试验,也证明了牛便效应这一

Anylogic牛鞭效应仿真研究方案与分析

基于Anylogic对牛鞭效应仿真研究与分析 张伟力 (东南大学物流管理项目系,南京,210096） 摘要：为了找到时间因素如何影响牛鞭效应,以库存和订单数量为牛鞭效应强度地衡量指标,借助Anylogic 软件建立三阶供应链模型进行仿真,并对仿真结果进行了比较分析.可视化地研究供应链地动态变化,并分析订货提前期与牛鞭效应地关系,如何减轻牛鞭效应,为企业提供决策支持.研究表明,时间因素对牛鞭效应有重要影响,订货提前期地缩短能够减轻牛鞭效应. 关键词：牛鞭效应；仿真；Anylogic Anylogic-Based Bullwhip Effect Simulation Zhang Weili (Department of logistic s management construction, SoutheastUniversity, Nanjing, 210096> Abstract:In order to find out how the time factoraffects the bullwhip effect, regard inventory and order quantity as the measurements, with the help of Anylogic software simulate the model of three-echelon supply chain, and the simulation results are analyzed. To study the dynamic chain changes visually, and analyzed the relationshipbetween order lead time and bullwhip effect, to find out how to alleviate bullwhip effect. Research shows that time factors affectbullwhip effect obviously, and cutting down order lead time can reduce the strength of the bullwhip effectavailably. Keyword:Bullwhip Effect。simulation。Anylogic 1.引言 牛鞭效应是指市场需求信息从供应链下游向上游传递地过程中,需求波动被不断放大地一种现象.这种现象使得供应链上游企业无法准确把握市场需求信息,难以制订合理地企业能力需求规划和生产计划,造成生产能力过剩或者库存产品过多或者缺货,并使整个供应链地运作成本过高,效率和顾客满意度降低. 目前对供应链牛鞭效应有代表性地研究是：Forrestor[1]通过一系列案例研究证实了牛鞭效应地存在,并指出它是工业组织动态行为或时间变化地行为产生地结果；Burbridge 教授[2]从产业动力学地角度对牛鞭效应地机理进行了探讨；美国麻省理工学院地Sterman[3]教授通过一项以啤酒为对象地供应链库存管理动态模拟实验,即所谓地啤酒实验,也证实了牛鞭效应地存在,并认为该效应是供应链成员系统性、非理性行为和对反馈信息地错误理解造成；

供应链中牛鞭效应的模型与分析

供应链中牛鞭效应的模型与分析 (2004-04-02) １引言 牛鞭效应（ＢｕｌｌｗｈｉｐＥｆｆｅｃｔ）是供应链管理中的一种常见现象，不同商品，牛鞭效应的成因和形式可能不同。除了“情人啤酒”、“帮宝适尿布”等典型案例外，图１取自Ａｎｄｅｒｓｏｎ １９９６，是一个宏观经济上的例子。终端产品是汽车生产商，其上游是机床制造商，再上溯则是机床制造商的零件供应者，显然这个例子中也存在牛鞭效应现象。可见，牛鞭效应的概念已不局限于微观经济组织的供应链上。 到目前为止，研究牛鞭效应的文章不胜枚举，但其研究方法（尤其是定量模型研究）却十分有限，２００３以前较普遍的是自回归 ＡＲ 模型 也有不少文献提及系统动力学模型，直至２００３年才出现用Ｋａｌｍａｎ滤波器模型研究牛鞭效应的论文，因此本文的作者们认为仔细分析、比较这三类定量研究牛鞭效应的模型很有必要，有可能启发后来的研究工作。 ２关于牛鞭效应的定量模型的研究状况 最早注意到供应链中这种需求波动逐级放大现象的人是Ｆｏｒｒｅｓｔ，他（１９６１）根据系统动力学理论，对一个三阶段四结点的供应链系统进行分析，描述了不同内部条件下的系统对外部变化或冲击的反应，指出供应链内部的结构、策略和相互作用会导致需求变动的放大。Ｓｔｅｒｍａｎ的“啤酒博弈” １９８９ 则从人的行为研究出发，认为决策者对反馈信息的误解是造成这种现象的主要原因。此外，一些学者通过模拟分析 证实了库存管理方式对供应链信息扭曲的影响。Ｔｏｗｉｌｌ等通过模拟和证实分析发现 需求信息的变化幅度每通过一个环节就会增加一倍 １ 。因此降低这种需求放大的主要手段就是降低分销商数量，缩短供应链。Ｌｅｅ、Ｐａｄｍａｎａｂｈａｎ和Ｗｈａｎｇ １９９７ａ 、 １９９７ｂ ，对需求放大现象进行了全面深入的分析，认为这种现象是理性的供应链成员战略互动的结果，并正式引进了Ｐ＆Ｇ公司提出的术语“牛鞭效应”来定义这种现象。 归纳起来，研究牛鞭效应的文献从内容上可以分为三类：一是说明这一现象的存在及其危害性的；二是研究导致这一现象的原因的；三是研究这一现象的解决方法的。从研究方法上来看，研究牛鞭效应的典型模型也可以分为三类，一是以Ｆｏｒｒｅｓｔｅｒ为代表的系统动力学模型，早期涉及研究；二是以Ｆ．Ｃｈｅｎ等为代表的ＡＲ １ 模型；三是最近出现的用Ｋａｌｍａｎ滤波器模型研究的文章 参见Ｊ．Ｃｈｅｎｅｔａｌ ２００３ 。 下文将详细介绍、分析和比较这三种模型在牛鞭效应研究过程中的优劣。

牛鞭效应

“牛鞭效应” T h e B u l l w h i p E f f e c t ?1997年，H a u．L．L e e教授在供应链中，首先提出牛鞭效应 (B u l l—w h i p E f f e c t)的概念，认为供应链中以订单形式传送的信息会被扭曲，误导上游成员的生产和库存决策。他提出的“需求变异加速放大原理”的基本思想是：当各节点企业只根据下游企业提供的需求信息进行生产时，需求信息会被不断地扭曲，其不真实性会沿着供应链逆向逐级放大，最终造成源头供应商获得的需求信息和实际市场需求之间发生了很大的偏差，而这种偏差比下游分销商和零售商所面对的偏差要大得多，由此导致上游企业比下游企业持有更多的库存。 何谓“牛鞭效应” ?牛鞭效应(T h e B u l l w h i p E f f e c t)是指供应链中下游消费者的需 求轻微变动导致上游企业生产、经营安排剧烈波动的效果 ?或者说是供应链中的下游企业的需求信息在向上游企业传递时发生的放大现象，又叫作需求变异放大（方差放大）现象。 ?因为这种形象与我们在挥动鞭子时手轻微用力，鞭梢就会出现大幅摆动的现象类似，故形象描述为“牛鞭效应”，即需求放大效应。 ? ?牛鞭效应的基本思想是：当供应链上的各节点上的企业只根据来自其相邻的下级企业的需求信息进行生产或者供应决策时，需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上，产生逐级放大的现象。当信息达到最源头的供应商时，其所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。 ?在S A R S期间，我国国民大量的购买口罩、消毒水等抗病毒物品，而这种需求在零售商那里得到反映。很长一段时间，零售商大量的购入口罩、消毒水这些抗病毒物品。

啤酒游戏及其牛鞭效应的vensim模拟(三级和二级模式)-11页文档资料

三级模式 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。 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0～200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。 (01) FINAL TIME = 100

Units: Month The final time for the simulation. (02) INITIAL TIME = 0 Units: Month The initial time for the simulation. (03) SAVEPER = TIME STEP Units: Month [0,?] The frequency with which output is stored. (04) TIME STEP = 1 Units: Month [0,?] The time step for the simulation. (05) 市场需求率= 1000+if then else(Time>4,random normal(-200,200,0,100,4),0) Units: **undefined** (06) 库存调整时间=

BGA 枕头效应

在防止發生安裝問題和解決或改進這類問題時，重要的是在回流焊加熱過程中清楚焊點的反應。圖5.9顯示，當以高溫觀察器查看BGA器件焊點工藝時的BGA器件的良好焊點形成示例。在該示例中，當進入主加熱（熔點以上）階段，焊膏熔化後，焊料開始潤濕，向上移動焊球，同時當所有焊球都均已熔化後，器件開始下沉。要實現良好連接，重要的是相應地將時間設在熔點以上，以便器件充分沉入焊料中。在該示例中，器件充分下沉需要約20秒時間。 (1) 問題實例1：加熱不充分 圖5.10顯示了由於BGA器件焊點形成工藝的加熱不充分所導致的一個問題實例。這是一個改變加熱條件並觀察焊點外觀和橫截面的示例。 如果峰值溫度低，並保持在熔點以上的時間短，要麼焊膏和焊球可能不熔化，因而不能在熔一起（條件1），要麼即便熔化了，焊點的形狀可能不太好，隔開的較遠（條件2）。 隨著峰值溫度變得更高，保持在熔點以上的時間變得更長，焊點形狀有所改善（條件3），通過設定相應的條件，將能獲得良好的焊點形狀（條件4）。

(2) 問題實例2：枕頭效應: Head-in-Pillow 1. 枕頭效應是什麼意思？ 在安裝BGA器件時，可能發生焊膏和焊球不熔在一起的現象，如圖5.11所示。在失效的枕頭效應中，焊球和焊膏處於不能熔在一起的狀態下。不過，即便在這種狀態下，在安裝後的初始測試中，焊點可能是導電的。 2. 推斷的熔合失效錯誤機制 圖5.12顯示枕頭效應失效的機制。當加熱器件或印刷線路板時，會發生翹曲。如果這種翹曲量很大，焊球和焊膏會被拉開（圖中的預熱過程）。如果繼續在這種狀態下加熱，那麼焊球將受到高熱影響，並迅速繼續進行表面氧化（主加熱過程）。這時，儘管助焊劑從焊膏滲出，覆蓋表面，但是，如果該助焊劑失去活性，當翹曲在冷卻過程中反轉，即便焊球接通，助焊劑也無法去掉焊球表面的氧化膜，然後就發生了枕頭效應失效情況（冷卻過程）。 3. 枕頭效應失效原因分析 除了在機制一節中討論的原因外，其他幾個因素也可能導致發生枕頭效應失效情況。圖5.13顯示器件和安裝因素的故障樹分析（FTA）。人們認為，由於個別原因或多個原因，可能導致出現枕頭效應失效情況。

抱枕的功能及亮点之处

抱枕的功能及亮点之处 抱枕功能 抱枕的种类很多，若以缝边来区分，可以区分为须边、荷叶边、宽边、内缝边 抱枕 、滚边及发辫边等，不同的缝边能显示出不同的品位。抱枕虽小却能以小见大，除了材质、图案，不同缝边花式的抱枕也有不同的摆放的位置与搭配类型，主人的个性也会从大大小小的抱枕中流露一二。 温馨 如果哪天有人把家中的抱枕拿走了，或许你会感到一种莫名的失落。因为它给你的不只是眼里的点缀。在你累了的时候，放一个抱枕在腰后，可以缓解脊背的紧张，驱散身体疲惫；路走多了，放一个抱枕在腿下，又能温柔地缓解腿部的不适；看电视时，拥一个抱枕在怀中，多了一份舒适与惬意。抱着你喜欢的，看书、聊天、听音乐、喝咖啡甚至入睡，幸福感顷刻间包围你。抱枕之所以传递温馨，除了色彩图案的视觉感受，布料的触感也很重要。绫罗绸缎，棉麻丝绒，都能给人以温柔触感，只要按照个人喜好和季节变化选择就好。

个性 有人钟情于抱枕，不仅因为它能装扮居室，带来温馨，更因为它能展现个性。如今的抱枕已不再局限于方方正正的四角形模样，圆的、长的、动物、卡通，越来越多的造型能够捕捉不同的个性因子。在色彩造型上也融入更多奇思妙想，刺绣、珠花、羽毛、珠片、流苏、缎带甚至是石头的应用，让小小的抱枕成为个性十足的精灵。虽然只是小小的配饰，却很容易将眼球锁定，即使平凡无奇的家具，也可能因为几个抱枕的加入而改变单调。 色彩 色彩是人们认识事物的首要因素，对抱枕来说，色彩可是它们最大的卖点了。在冷色调的家居环境中，色彩艳丽的抱枕可以带来非常好的调节作用。从橘红、橙黄、嫣蓝、粉紫等最流行的时尚颜色可以看出来，颜色明快动人的抱枕总是受人青睐的首选。当然，色彩搭配也很重要，条纹、格子等都会为家居带去幽雅的气息。 不同颜色的抱枕运用，还能够起到在视觉上分割空间的作用。比如喜欢自由空间的你把家里的客厅、餐厅、阳台完全打通相连，但只要给餐厅安放上橙色系靠枕，给客厅的浅色沙发搭配一个蓝色抱枕，给阳台的藤椅或座椅搭配碎花图案的抱枕，那么，三个贯通而又功能各不相同的

供应链管理中的牛鞭效应分析

供应链管理中的牛鞭效应分析

供应链管理中的牛鞭效应分析 摘要：供应链管理是以核心竞争理论为基础，从采购原材料开始，到制成半成品和最终产品，最后由销售网络把产品送到最终用户手中这一过程，实现对信息流、物流和资金流的控制。它是将供应商、制造商、分销商、零售商直到最终用户连成一个整体的功能网链模式，对链中的资源进行有效配置的过程。供应链中的牛鞭效应是由信息的不确定性造成的信息扭曲并逐渐放大，从而造成需求信息大幅度波动的现象。牛鞭效应造成了供应链的的巨大损失，因此，分析并提出弱化牛鞭效应的对策具有一定的现实意义。 关键词：供应链管理；牛鞭效应；库存积压；短缺博弈 1 牛鞭效应的含义及核心思想 1.1牛鞭效应的含义 牛鞭效应也称需求变异放大效应，是对需求信息在供应链中传递的过程中发生扭曲失真的一种形象描述。主要指供应链上的信息流从最终客户向原始供应商端传递时，由于无法有效地实现信息的共享，导致需求在需求链上的传递过程中被逐级放大，最终导致制造商在实施生产计划时遇到巨大的不确定性。 牛鞭效应，是供应链管理的基本原理之一，由于信息扭曲的放大作用在图形上很像很一根甩起的牛鞭，因此被形象地称为牛鞭效应。 1.2牛鞭效应的核心思想

牛鞭效应的核心思想是：当供应链上的各成员企业只根据来自其相邻的下级企业的需求信息进行生产或供应决策时，需求信息的失真性会沿着供应链逐级而上，产生逐级放大的现象。当信息传递到最源头的原材料供应商时，其所获得的需求信息和终端消费市场中的顾客真实需求信息往往会发生巨大的偏差。因为这种需求放大效应的影响，上游供应商一般需要保持比下游供应商更高的库存量。 1.3供应链中牛鞭效应的形成过程 图1-1 供应链中牛鞭效应的形成过程 图1-1显示，在供应链中，每一个供应链成员企业制定的采购量、生产计划信息都会发生扭曲，而且这种扭曲程度会沿着供应链从下游向上游不断扩大，从而各成员企业的订货量的变化水平也就沿供应链不断的扩大。 显而易见，这种现象将会给企业带来众多的不良后果：产品的安全库存量居高不下、服务水平降低、供应链的整体成本过高以及客户个性化定制化程度低等问题，这必然降低供应链中企业的整体竞争力。因此减少“牛鞭效应”的不良影响，从而提高供