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供应链中的“牛鞭效应”是一个非常值得研究的课题。传统的牛鞭效应的研究工作主要集中在三个方面：(1)牛鞭效应的存在；(2)牛鞭效应的量化研究；(3)牛鞭效应的对策与弱化措施研究。而牛鞭效应的量化研究主要是基于数理统计的方法，用订单和实际需求的方差之比进行量化分析；基于控制论的方法近年来逐渐成为了供应链管理学界的焦点。供应链系统中牛鞭效应问题分析和控制研究将具有重要的理论价值和实践指导意义。 本文在综述国内外文献的基础上，对供应链系统中牛鞭效应问题与控制方法进行深入细致的分析与研究。本文的主要工作： 第一，供应链系统中的牛鞭效应问题分析。分析了牛鞭效应产生的原因、危害、量化方法、信息共享的现状等。 第二，供应商管理库存中牛鞭效应分析，采用基于数理统计的方法量化分析了指数平滑、移动平均预测方法以及需求信息共享对牛鞭效应的影响，研究结果显示，基于OUT补货策略，无论采取何种预测方法，供应链系统都不可避免的产生牛鞭效应现象，在实施信息共享策略以后，有效地抑制系统的牛鞭效应。 第三，供应链系统中牛鞭效应的传递函数分析。研究了供应链系统和供应链系统中牛鞭效应的传递函数描述。分析了供应链系统的动态性能。分析了需求信息共享对牛鞭效应的影响，并用Simulink对其进行了仿真研究，引入了噪声带宽量化牛鞭效应的方法，基于控制论的建模方法的优点是，克服了基于数理统计方法，只适用于输入信号为一阶自回归的随机信号的情况，对任意模式的需求信号都适用。 第四，采用基于控制论的方法对APIOBPCS订货策略进行了研究，通过研究得出OUT补货策略实际上是APIOBPCS补货策略的一种特殊情况，OUT补货策略是供应链企业最常用的补货策略，能够使库存总费用最小，然而不可避免的会产生牛鞭效应现象，而APIOBPCS策略会导致系统总库存费用的增加，却能够有效抑制牛鞭效应，该策略适用于需求信号剧烈变化，而供应链核心企业却不具有太大柔性的情况。 第五，系统的总结和归纳了减弱牛鞭效应的一系列方法和措施。