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供应链中各个企业的运作之间存在一定的动力机制，可能会导致决策失误、准确性下降和不确定性增加，而且这种影响将会沿着供应链向上游移动，并在运动过程中不断增大，如图1-7所示，这就是供应链中的“牛鞭效应”（Bullwhip Effect）。最早发现这一现象的是麻省理工学院斯隆管理学院的教授福雷斯特（Jay Wright Forrester），在他1961年出版的著作《产业动力学》（ Industrial Dynamics ）中提及。1997年李效良（Hau Lee）等学者在《斯隆管理评论》上发表了《供应链中的“牛鞭效应”》论文。“牛鞭效应”是供应链运作过程中的一种信息扭曲现象，这种现象直接导致供应链效率的降低——库存投资增加、顾客服务质量差、利润减少、能力误导、生产与运输计划的失效等。由于信息流逆供应链而上（从顾客到供应商），逐级扭曲，导致需求信息的波动越来越大。这种信息扭曲如果和企业制造过程中的不确定因素叠加在一起，将导致巨大的经济损失。
1995年，宝洁公司（P&G）管理人员在考察婴儿一次性纸尿裤的订单分布规律时，也发现了“牛鞭效应”：某一地区的婴儿对该产品的消费比较稳定，零售商那里销售量的波动也不大，但厂家从经销商那里得到的订货量却出现大幅度波动，同一时期厂家向原材料供应商的订货量波动幅度更大。
模拟供应链运营的“啤酒游戏”也证实了供应链运行中存在的“牛鞭效应”，这不是意外，而是供应链存在的系统性问题。
导致这一情况的主要原因，并非是单纯的错误、误解，而是一个非常理性的理由：供应链内每一环节都想以最明智的方式来制订生产计划、采购计划，管理库存水平。
图1-7 供应链中订货数量由顾客端向上游逐级放大
供应链运作中“牛鞭效应”的成因可以归纳如下六点。
（1）需求预测修订。在传统的供应链中，各节点企业总是以其直接下游的需求信息作为自己需求预测的依据。例如，当某企业销售了100个产品时，他可能会乐观地估计未来，也为了保证不断货，他会增加进货，达到120个。同样地，由于信息的不完全，批发商和分销商也可以做出比以往更多的库存的决策，传到制造商时，订单可能就是200个甚至更多。而实际需求最多不会超过110个，“牛鞭效应”也就产生了。
（2）订单批量决策。在供应链中，每个企业都会向其上游订货，一般情况下，销售商并不会来一个订单就向上级供应商订货一次，而是在考虑库存和运输费用的基础上，在一个周期结束或者汇总到一定数量后再向供应商订货；为了减少订货频率，降低成本和规避断货风险，销售商往往会按照最佳经济规模加量订货。同时，频繁的订货也会增加供应商的工作量和成本，供应商也往往会对销售商在数量和订货周期上有要求，此时销售商为了尽早得到货物或全数得到货物，或者为备不时之需，往往会人为提高订货量。这样，订货策略就导致了“牛鞭效应”。
（3）价格波动。供应链中的上游企业经常采用一些促销策略，如价格折扣、数量折扣等。对下游企业来说，如果库存成本小于由折扣所获得的利益，那么在促销期间，他们为了获得大量含有折扣的商品，就会虚报商品的销售量，然后将虚报的商品拿到其他市场销售或者推迟到促销结束后再销售，也有的将这一部分商品再转卖给其他经营者，这样就引起了需求极大的不确定性。而对消费者来说，在价格波动期间，他们会改变购买，但这并不能反映消费者的实际需求，因为他们会延迟或提前满足部分需求。如每年的三次长假，由于商家的促销，消费者会将假前的部分需求推迟，也会将以后的部分需求提前，集中到假期消费，这样需求的变动就比较大。所以，价格波动会产生“牛鞭效应”。
（4）短缺博弈。当需求大于供应时，理性的决策是按照订货量比例分配现有供应量。例如，总的供应量只有订货量的40%，合理的配给办法就是按其订货的40%供货。此时，销售商为了获得更大份额的配给量，故意夸大其订货需求是在所难免的。当需求降温时，订货又突然消失，这种由于短缺博弈导致的需求信息的扭曲最终导致“牛鞭效应”。
（5）提前期。提前期是由用于订单处理、采购和制造商品，以及在供应链不同阶段运输商品的时间构成的。提前期越长，对企业的订购点和安全库存的影响越大，也会降低需求信息的时效性，从而引起“牛鞭效应”。
（6）供应链的结构。一般地说，供应链战线拉得越长，供应商离消费者越远，对需求的预测越不准确。同时经过各环节的传递及各企业安全库存的多层累加，需求信息的扭曲程度越大，“牛鞭效应”越明显。
通过以上的分析，我们可以发现，“牛鞭效应”产生的根本原因在于供应链的上、下游企业间缺乏沟通和信任机制，而每一个企业采用理性的思考方式，考虑各自的利益，由此造成需求信息在传递过程中被不断地扭曲。这是企业自己造成的波动与延迟，而不是他人。但是，大家都在埋怨、指责合作方，这就会进一步造成对合作方的伤害，不再信任，造成供应链更加混乱的局面。