経営システム工学入門実験A ビールゲーム 総評

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1 経営システム工学入門実験A ビールゲーム 総評
森戸研究室 経営システム工学入門実験A 2005

2 ビールゲームで体感できる現象 在庫切れにすばやく対応できず、受注残が増えていく 発注量を増やしても、上流からものが来るのが遅い
発注量を増やしすぎると、大量の在庫を抱えてしまい、それらの在庫費が膨大になる 各班ごとに差はあるが、このような現象を体感したはず 経営システム工学入門実験A 2005

3 全班の平均在庫数推移 経営システム工学入門実験A 2005

4 在庫推移から読み取れること 小売店の需要が４から８に増えると、数期後には在庫切れになり、長期にわたって解消されない。
解消されると、今度は在庫を増やす動きが止まらず、在庫量が膨大になる。 上流の段階ほど、在庫が多くなりやすい 経営システム工学入門実験A 2005

5 在庫数の平均・標準偏差 小売在庫 二次在庫 一次在庫 工場在庫 平均 -6.72 0.56 9.94 13.21 標準偏差 12.69
15.55 17.29 10.18 経営システム工学入門実験A 2005

6 全班の平均発注量の推移 経営システム工学入門実験A 2005

7 発注量推移から読み取れること 実際に小売店の需要が増えたのは5期目 しかし、発注量のピークは19～25期周辺
各班とも、受注残がかなり増えてから発注量を増やしている それまでは、あまり発注量を変えないようにしている 上流ほど発注量が増大する 経営システム工学入門実験A 2005

8 発注量の平均とばらつき 小売発注 二次発注 一次発注 工場発注 平均 8.15 8.67 9.64 9.83 標準偏差 2.39 2.95
5.10 6.12 経営システム工学入門実験A 2005

9 鞭効果(bull-whip effect)
サプライ・チェイン・マネジメント（SCM)を理解するための鍵となる概念 上流側（工場側）ほど、下流の顧客の注文以上にばらつきの大きい要求をされる ばらつきが大きいと、在庫管理が難しくなり、余計な在庫費用・機会損失費用が発生してしまう 全体最適を考えるならば、全体の情報とものの流れを管理しなければならない 経営システム工学入門実験A 2005

10 鞭効果の発生要因 需要予測 リードタイム バッチ発注 同期発注 価格変動 供給不足・供給配分 経営システム工学入門実験A 2005

11 （参考）昨年との比較：　在庫 2004 2005 経営システム工学入門実験A 2005

12 （参考）昨年との比較：　発注 2004 2005 経営システム工学入門実験A 2005

13 （参考）4年総合実験との比較：在庫 昨年度1年生 昨年度４年生 経営システム工学入門実験A 2005

14 （参考）4年総合実験との比較：発注 昨年度1年生 昨年度４年生 経営システム工学入門実験A 2005

15 （参考）4年総合実験との比較：在庫 1年生 昨年度４年生 経営システム工学入門実験A 2005

16 （参考）4年総合実験との比較：発注 1年生 昨年度４年生 経営システム工学入門実験A 2005