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其他实体则代表货车、仓库、客户和消费者。BiosGroup首先为去头屑洗发水产品建立了运输和后勤模型。
模型代表了一个理想的情形，其中的消费者每天都在同样的商店购物，每次购买一瓶洗发水，支付同样的价格。在这个理想世界中，每件事情都有条不紊地平稳发展着，供应链就像瑞士手表一般以精确和可预测的方式工作。BiosGroup公司将这种效率称为"层流（Laminar Flow）"---这是一个流体力学的术语，物理学的这个分支研究的是水和其他液体的运动和作用。
为了更好地理解层流的概念，请想象一条安静的河流，没有激流或瀑布，一切都平稳地向前流动。而如果是"湍流"，水的流动就很难预料，要么突然停止，或者发生其他改变。如果它停止，就像一个划独木舟的人突然被困在漩涡中。商业上类似的情况则是存货在仓库中堆积。层流可以防止堆积；在任何时候，一切都流畅地移动。纯粹的层流在供应链中是不可能实现的，但它可以作为一个目标。
在创建了在消费者方面没有不稳定状况的理想模型后，BiosGroup开始引入不稳定性，并测量其影响。这被称为"基于事件的模拟器"，这些模型是根据消费者行为的概率分布（比如他们何时购物、购买多少）以及货架的状态（即产品是否脱销）来建立的。
该模拟器也来自特别促销活动的概率分布：当产品为通常价格时，一个消费者会买一个产品，而当产品是特价时，他可能购买两到三个。BiosGroup也考虑了在宝洁洗发水脱销时，消费者购买竞争对手的产品的可能性等等，力图把握供给和需求的复杂性。
当模型中加入了真实世界的不稳定性，BiosGroup便能测量，当宝洁变动供应链的各部分，整个系统会如何表现。该项目团队进行了数千次模拟，希望向宝洁展示，应如何做出改善，以求变得更有效率并将存货成本减半。
突破：惯例的束缚
项目中一个主要的关注领域是，宝洁在零售合作伙伴买进整车商品时给予折价的做法。定价政策基于一个很简单的问题：如何优化运输成本。道理是显而易见的，只要把货车装满就能用最少的车辆来运送货物。因此，为了减少成本，货车应完全装满，并应采取价格刺激来鼓励客户购买整车数量的商品。
然而，这一政策有重要的缺陷。宝洁的客户经常推迟订货，直到他们能购买整车货物，甚至因此导致脱销也在所不惜。也就是说，宝洁从不为不到满车的货品提供折扣。最后宝洁认识到，这种不灵活的做法事实上既损害了宝洁自身，又对客户不利。
于是，BiosGroup分析了如果宝洁在装车要求上灵活处理时会发生什么情况。结果清楚地表明，当客户必须遵守严格的规则---即必须订购整车货品时，他们承担了高于其需求的存货，因为他们倾向于把需求量"化零为整"之后再下订单。
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