経営システム工学 総合実験 ビールゲーム発表 2006/05/19 第５班 班員 1G03H033 1G03H034 1G03H035 1G03H036 1G03H037 1G03H038 1G03H039 1G03H040 小原 健太郎 小部山 知伸 小俣 壮 折口 祐樹 カイ 勝又 さやか 加藤 拓哉 神谷 圭司 自チームの結果① 表１．ゲーム結果 小売店 在庫合計 在庫平均 受注残合計 受注残平均 注文数合計 注文数平均 費用 二次卸 一次卸 工場 89 220 336 389 2.47 6.11 9.33 10.81 441 506 365 191 12.25 14.06 10.14 5.31 272 278 274 263 7.56 7.72 7.61 7.31 485.5 616 533 385.5 総費用 2020 自チームの結果②（在庫量の推移） 在庫量の推移 在庫量の推移 20 30 20 10 10 0 0 在 庫 -10 量 -20 在 庫 -10 量 -20 -30 -30 -40 -40 -50 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 週 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 週 小売店 二次卸 在庫量の推移 在庫量の推移 40 40 30 30 20 20 10 10 在 0 庫 -10 量 -20 在 0 庫 量 -10 -20 -30 -40 -30 -50 -40 -60 -50 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 週 一次卸 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 週 工場 自チームの結果③（注文数の推移） 注文数の推移 注文数の推移 18 25 16 20 14 12 注 10 文 数 8 注 文 数 15 10 6 4 5 2 0 0 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 週 31 34 37 40 43 46 49 1 4 7 10 13 小売店 16 19 22 25 28 週 31 34 37 40 43 46 49 二次卸 注文数の推移 注文数の推移 30 35 25 30 25 20 注 20 文 数 15 注 文 15 数 10 10 5 5 0 0 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 週 一次卸 31 34 37 40 43 46 49 1 4 7 10 13 16 19 22 25 週 工場 28 31 34 37 40 43 46 49 自チームの結果の考察 各コンポーネントとも、１０～２０週で受注残の 多さが目立つ。 小売店は需要を把握できるので、相対的に 変動が少ない。 各コンポーネントの受注残の影響で、多大な コストが発生している。 ビールゲームの特徴 変動の影響が上流に向かって波及する（ブル ウィップ効果） 良い結果を得るには 全体の流れを意識する 自分より下流の在庫を意識する
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