早稲田大学 創造理工学部 経営システム工学科 ８班 高木 白川 数藤 鈴木翼 高橋 関 清野 鈴木廉

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1 早稲田大学 創造理工学部 経営システム工学科 ８班 高木 白川 数藤 鈴木翼 高橋 関 清野 鈴木廉
ビールゲーム 早稲田大学　創造理工学部 経営システム工学科　８班 高木　白川　数藤　鈴木翼 高橋　関　清野　鈴木廉

2 ビールゲームとは ・システム思考を学習するための経営 シュミレーションゲーム ・「工場」「一次卸」「二次卸」「小売店」ごとに 役割を分担し行う ・注文が業者に届くまで2週間、業者からビール が届くまで2週間、計1月

3 ブル・ウィップ効果 小売段階での需要変動が サプライチェーンを通して 増幅して伝わり、過剰な在庫を 生み出すこと
需要変動 → 注文 → 二次卸が需要予測 → 注文 → 一時卸が需要予測 → 注文 → 工場が需要予測 → 生産 ・しかし予測が正確とは限らないため過剰在庫 が出てしまう可能性がある

4 仮説の設定 ・このビールゲームが実際の経営に基づいて いるならば、ブル・ウィップ効果を発見できるの ではないだろうか ・ゲームの結果をまとめて、在庫量から 確認してみる

5 在庫量の推移 小売店 一時卸

6 ブル・ウィップ効果!! 在庫量からの結果 仮説は成り立った
少し弱いが ブル・ウィップ効果!! ・１０週目を過ぎた当りから在庫量が 不足し始めた ・小売店、二次卸、一次卸、工場の順に受注残 (在庫の不足)は移動していった ・受注残がしばらく続いた後に過剰在庫が しばらく続く ・過剰在庫の度合いは一次卸、工場が 激しく、長い タイトルつけて 仮説は成り立った

7 新たな考察へ ・なぜブル・ウィップ効果が少し弱かったのか ・注文数から何かわからないだろうか

8 注文数の推移 小売店 二次卸 一時卸 工場

9 注文数からの結果 ・起伏が激しい ・小売店と二次卸が似た形となり、一次卸と工場 が似た形となった ・注文数のだいたいのピーク値も小売店、二次 卸、一次卸、工場の順に移動していった ・受注残が発生した後に大量注文

10 以上の考察 ・小売店が注文を減らす →一時卸・二次卸が順に需要予測をして注文 を減らす →工場も同じように生産を減らす ☆しかし、注文してから届くまで1月あり、その間 に需要が上がると在庫不足に! ☆前の業者の受注残のせいで頼んでもビール来 ない 配送のズレ

11 ブル・ウィップ効果が 弱かった理由 ・現実ではありえないような極端な注文をした ・工場と二次卸が供給不足に気づくのが 遅すぎた ・このゲームと現実の経営とでは違う点がある ―在庫保持期間が決まってない ―工場の生産数が無制限 etc

12 まとめ 在庫の不足 大量 注文 配送 での ズレ 在庫の変化 なし 引き続き大量注文 大量の 在庫 注文の停止 ブル・ウィップ効果 損失

13 対策 ・注文数の安定 ・入荷は注文から遅れることを考え、予測して先 　に注文 ・各役割間での情報共有 ・少ない量で頻度を増やす