Bullwhip Control
Round 5 · r5-0916b
T+000
内置仿真
游标
移到任一曲线图上即可读取同期全链数据
所有面板共享同一游标 · 鼠标划过任意图
A
需求与预测
终端真实需求如何被放大成上游订单 —— 一切从这里开始
B
各级订货曲线 · 小倍数
四级同尺度并排 —— 同一条需求波，越往上游越高、越尖
C
牛鞭系数 ψ 实时演化 · 小倍数
阈值 1.5 偏高 / 2.5 严重；ψ 用近 60 期窗口实时估计，有短期噪声，看趋势不看单点
D
库存 · 在途 · 欠货
放大之后的代价：库存堆高、管道积压、欠货爆发
E
服务质量与风险信号
症状层（Grafana 原则：告警盯症状，不盯原因）
F
告警与干预
左边是症状，右边是旋钮 —— 拨动后上面所有曲线同时反应
干预旋钮6 个杠杆全灵敏
信息共享 · POS 直连
各级直接读终端真实需求，不再逐级猜
数据源 内置仿真
seed 20260915
确定性可复现
数据声明：默认工况下本页全部数值来自页面内置的确定性供应链仿真引擎（seed 固定，刷新可复现），
不是任何真实企业的经营数据，也未接入任何外部接口。
你也可以导入自己的需求数据——此时终端需求换成你的真实序列，四级订货策略原样运行，
呈现的就是「你的数据会引发多大牛鞭」，但数据全程留在浏览器内存里，不上传、不落盘。
所用模型与结论依据公开文献：
Lee, Padmanabhan & Whang (1997)「Information Distortion in a Supply Chain: The Bullwhip Effect」（牛鞭四成因与信息共享的抑制效应）、
Chen, Drezner, Ryan & Simchi-Levi (2000)（放大比 ≈ 1+2L/p+2L²/p²）、
Gardner (1985)（阻尼趋势指数平滑）、Graves (1999)（base-stock 订货策略）。
接入真实 ERP/OMS 后，同一套算法与面板可直接复用，无需改动。