以存货成本为441*1.5=661.5，非集中式系统总存货量467，所以存货成本为467*1.5=700.5，利润等于销售收入减去库存成本与商品成本之和，两种系统的利润分别为18.5、-20.5。服务水平即满足率(Fill Rate)都为100% 。（决策失误，数据产生了负值现象）上述结果显示如下图2-9所示。
图2-11 第一周期 按Place order后
开始第二周期的游戏，同第一周期相同，所有库存依次递进至下一阶段库存。由于第一周期的失误，第二周期先进行适当的计算，再进行决策。如图2-12，先查看第二周期的需求。
图2-12 第二周期的需求
在现有库存情况下，可以知道三个retailer在第二周期结束以后的剩余库存。retailer1为65+1-37=29，retailer2为58+15-28=45，retailer3为31+20-37=14。依这些简单的数据，估计第三周期的需求进行适当的决策。warehouse在
左侧方框中输入订单数7，并在右侧分别填入5、0、20，分配总额跟第一周期一样，不得超过自身现有库存上限。对分散仓储并配送的供应链，订单数直接输入每个零售商左侧的方框中，分别填入0、0、10。（图2-13）
图2-13 第二周期 按Place order前
第二周期写订单数据后，按Place Orders。图2-14是第二周期订单完成后的库存状况。
图2-14 第二周期 按Place order后
继续进行实验，直至第十周期，停止。由图2-15可以查看第十周期的库存状况。
图2-15 第十周期 库存状况
各周期订单报告如图2-16所示，各周期各零售商需求汇总情况如图2-17所示。
图2-16 各周期订单报告
图2-17 各周期各零售商需求汇总情况
对实验数据进行简单的计算，并且分析：
通过10周的风险分担实验模拟，我得到了集中式系统和分散式系统的第10周末总收入，总销售成本、总库存成本、利润的比较表，如下图2-18所示。
图2-18 集中式系统和分散式系统10周利润、成本、收入比较表
通过图中数据的比较，在系统满足度同时是100%的情况下，可以明显看出集中式系统比分散系统的绩效好。集中式系统得到的利润比分散式系统的要高很多。 三、总结
风险分担说明了需求汇集会减少需求的变动，因为当把不同地区的需求汇集起来，一个顾客的高需求很可能会被另一个顾客的低需求所补偿。需求变动的减少使得安全库存减少，从而降低了平均库存。集中式库存管理模式正是利用这样的模式分担了风险，而在分散化系统中，在不同市场的仓库之间重新分配库存的过程几乎是不可能的。在安全库存方面，集中式系统相对分散化系统，安全库存会减少。在服务水平上，由于服务水平的提高依赖于变异系数和不同市场的相关需求度。当集中式系统和分散式系统拥有同样的总安全库存时，集中式系统的服务水平相对较高。在管理费用上，由于规模经济的因素，集中式系统相对分散化系统而言，所需要的管理费用较少。
从上述几方面我们可以得出集中式库存管理模式可带来风险分担的优势。整体来说，对安全库存、服务水平、管理费用、提前期与运输成本等因素的影响决定了集中式优于分散式系统。
因为下周需求的正确数据是不能确定的，所以库存不可能是一直为零而限定。仓库要有一定的安全库存来控制整个供应链，在此基础上，集中式系统可以看做是进一步的“安全库存”。进一步要是扩展到电商环境或者是通过互联网交互环境
下，利用公共物流信息平台，可以增加三方的联系，更能减少库存超出安全库存或是缺货的情况。
这次游戏也能让我感觉到，端到端的直接性联系必然是重要的，但是中间界的存在有时候会缩短时间，提高利润。这就是我们现代社会所推崇的各行各业都有中介或是猎手公司存在是必然结果的原因吧。
图2-13 第二周期 按Place order前
第二周期写订单数据后，按Place Orders。图2-14是第二周期订单完成后的库存状况。
图2-14 第二周期 按Place order后
继续进行实验，直至第十周期，停止。由图2-15可以查看第十周期的库存状况。
物流与供应链beergame和riskpoolgame实验报告
