牛鞭效应就是指供应链中下游消费者的需求轻微变动导致上游企业生产、经营安排剧烈波动的效果，这就是逐级放大的牛鞭效应(The Bullwhip Effect)或者说是供应链中的下游企业的需求信息在向上游企业传递时发生的放大现象。

宝洁公司在对其尿不湿的订货模式的调查中发现：尿不湿在零售商点中的销售量呈幅度不大的波动变化，可是当分销商向宝洁订货时，订货量的变化幅度显著变大，而在宝洁向其供应商发出的物料订单中，这种波动变得更大。即婴儿是以一种稳定的消费速度消费尿不湿的，可是需求订货的不平稳却还是随着供应链的向上延伸被一级一级放大了。

为了探询牛鞭效应的起因并尽量弱化牛鞭效应对供应链的影响，国外许多学者对此作了研究。比如Forrester 用一系列的案例证实了该效应，并指出它是行业组织变化行为的结果，认为可以通过改善行为来弱化牛鞭效应。

Sterman在库存管理场景实验中，用“啤酒游戏”（Beer Distribution Game）证实了牛鞭效应，认为供应链中的成员是非理性的,并主张通过加强个人教育来弱化牛鞭效应。这个实践以四人为一组，分别代表供应链中的生产商、经销商、批发商和零售商。实验过程中，由指导教师代表消费者发出订货，每个经营者将根据本期从各自下游经营者收到的订单发出货物，并以此为依据参考销售的历史记录预测未来需求的变化，结合本期期末库存量向上游的供应商发出订单。任意两个经营者之间的订单传递需要两个经营周期，货物的运送也需要两个经营周期，换句话讲，每个经营者从发出订单到得该订单的订货需要四个经营周期。这样，在经营一段时间以后，首先消费者需求出现微小调整，随后零售商、批发商、分销商的订单、库存量相继出现波动，并且，沿供应链回溯波动幅度越来越大，“牛鞭效应”的痕迹越来越明显。这个游戏在《第五项修炼》与《供应链系统设计》这两本书中均有极为详细的解释。

但以前的大部分对牛鞭效应的研究集中在证明牛鞭效应的存在性，识别它产生的原因并且提出减少它的影响方面。尤其是Lee H等学者用四个模型说明了牛鞭效应产生的四个原因：调整市场需求预测；批量订货；价格波动；理性对策。这些研究提出了大量的减少牛鞭效应的影响的方法和建议。比如，有一个比较普遍的建议就是在供应链内部集中顾客的需求信息，也即为供应链每一阶段提供有关顾客实际需求的全部信息以上的结论表明在集中型供应链中订单方差以和的方式增加，而在分散型供应链中订单方差以积的方式增加。在分散型供应链中只有零售商知道顾客的需求，这导致比集中型供应链更高的变动性，尤其是当提前期很长时。在集中型供应链中供应链的每个阶段都能获得顾客的需求信息，其订单方差的变动性较小。因此，集中需求信息能够显著减少牛鞭效应。

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