供应链牛鞭效应的成因和解决方法
供应链风险讲究需求预测，越上游，需求预测的波动性就越强。
C端市场需求出现一点振幅，就会在整个上游供应体系内引起蝴蝶效应。
因为这个波动的图形很像牛鞭，所以被称之为“牛鞭效应”。
在供应链上的各节点，当企业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，当C端细微需求被一级级放大到制造商、首级供应商、次级供应商时，
就会产生这样的波动：
例：每逢6.18，笔记本市场需求预测轻微增长2%，而供应商为了保证销售不断货，就需要根据需求预测进行修正，在月销售量最高的基础上追加A%，到了戴尔（制造商）时可能变成了5%，而戴尔再像英特尔（首级供应商）公司下订单追加时则可能是10%，英特尔为了稳妥起见，在考虑毁损、漏订等情况后，又加量生产，再到了替英特尔生产制造处理器的设备商（次级供应商）时则可能变成了20%。
这个时候如果友商凑巧再来个打折促销加大竞争，则零售商和推销人员还会为了安全库存加大订货，当预先采购的订货量大于实际的需求量，这些不确定的风险就无形中转移给了供应商。
这些风险对制造业来说，可能造成库存积压、生产计划频繁波动、交货周期过短等问题。
解决“牛鞭效应”最好的方法是将这个鞭子缩得越短越好，这样引起的变化也会很小。
传统的解决方案是共享信息加强出入库管理以强化预测准确性，或进行实需型供货。
根据Wal-Mart的调查，如果提前26周进货，需求预测误差为40%，如果提前16周进货，则需求预测的误差为20%，如果在销售时节开始时进货，则需求预测的误差为10%。并且通过应用现代信息系统可以及时获得销售信息和货物流动情况，同时通过多频度小数量联合送货方式，实现实需型订货，从而使需求预测的误差进一步降低。
随着金融科技的快速发展，产业链上下游的交易模式得以改革，使得企业可以通过金融手段进一步优化并更有效地降低“牛鞭效应”带来的风险。
在蜂向“账e融”产品中，供应商可通过基于应收账款融资，来提前获取回款，并根据回款比例安排物流配送以消除订货量虚高，不仅减少了不必要的安全库存成本，还保证了订购与配送的双回路管理。
而经销商或采购方可通过此方式适当延长账期、增加收益，并有充足的时间消化库存，从而缓解资金周转的困境和“牛鞭效应”产生的风险。
此外，蜂向企信以区块链技术为基础可为产业联盟链实现多方跨级信用流转，助力核心企业的金融服务延伸至供应链最上游，大幅缩短整条产业链的交易周期，从根源稳定生产周期计划的合理性，轻松减少“牛鞭效应”造成的影响。
在交易细节上，账e融与企信还规范了财务会计行为，为双方设定合理的应收/付款约束条件，进一步稳固供应链供需关系。
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