Мозг Фирмы
Шрифт:
Важно подчеркнуть, что нам нет необходимости в дальнейшем оценивать деятельность фирмы в соответствии с привычным способом измерения себестоимости как единственно понятной нам формы отчетности. Вместо этого нам следует практиковать ранее предложенный метод и требовать, чтобы информационная система оценивала работу так, как нам интересно. В повседневной жизни мозг делает эту работу для нас, используя свою способность распознавать и производить такую оценку по внешнему виду результата, который мы получаем при нормальном усердии в работе. Однако как управляющие мы ищем другие способы — такие, которые важны для дела, а это означает оценку по достигнутому.
Выходные показатели механизма оценки, создаваемые центром регулирования подразделения, состоят из первичных данных, поступающих
Вначале все данные собираются так, чтобы можно было образовать систему их классификации. Вам надлежит иметь про запас довольно простые модели оценки производственного потенциала и более сложные для оценки наличного, которые могут создать исследователи операций. Тогда, по мере поступления данных о фактических результатах по каналам на шаге 1 через синапсы на шаге 2, необходимо будет рассчитать на компьютере индексы достижений и расположить их по статистически гомогенным группам (шаг 3). После этого нужно передавать дальше организованные данные на синапсы (шаг 2) для уточнения характеристик с учетом их численности. Таким образом, мы описали начало процесса фильтрации данных центром регулирования работы подразделения. Этот процесс основан на использовании весьма простого статистического метода — совершенно такого же, который используется для управления качеством продукции. Множество действий принадлежащих классу X, образует потенциал данных на синапсе (шаг 2), которые, достигнув порога его срабатывания, немедленно передаются в центр регулирования. Здесь (шаг 3) данные эти используются для ввода в имеющиеся в запасе модели с тем, чтобы получить соответствующие индексы. Их значения сравниваются с хранящимися прошлыми показателями достижений группы (класс X) для оценки наличия статистически значимых изменений. Если информация незначительна, то фильтр не пропускает ее. Если есть что-то существенное, то фильтр пропускает ее дальше (Детальный отчет кибернетических аспектов этого процесса исторически';;! примерами и демонстрацией результатов вы найдете в гл.13 книги Decision and Control (см. список литературы)).
Описываемая нами система регулирования способна обнаруживать движение штатов — увольнения и перемещения; она способна обнаруживать среднюю численность персонала и ее колебания как временную тенденцию и (как подтверждает практика) позволяет обнаружить оба эти явления задолго до того, как то же самое сможет сделать человек. Таким образом, система оценок организована так, что она непрерывно адаптируется к изменениям реального мира, и так, что директорат подразделения одновременно предупреждается о любом случившемся изменении (это и есть шаг 4 на рис.30).
Рис.30. Организация управления подразделением (Системой 1)'
А — функция директората по получению общих для всей корпорации указаний; В — функция директората по подготовке рапортов обих исполнении; С — нормативное планирование (подразделенческие системы 4 и 5); 1 — сбор данных (о выполняемой работе, их непрерывная кодировка); 2 — входной синапс (передача данных о принятом уровне интенсивности работы); 3 — передача сведений о результатах (подсчет, классификация, фильтрация показателей); ЗА — информация, передаваемая другим подразделениям; 4 — функционирование директората (поддержание обычной работы. подготовка особых мероприятий); 5 — непрерывная разработка планов (стратегических и программных); 5А — передача информации в центр регулирования корпорации; 6 — выходной синапс (передача программ исполнителям); 7 — передача команд исполнителям (определение их действии)
Здесь мы наблюдаем пороговый эффект управления
Планирование, следовательно, состоит в разработке в рамках этих известных процедур ряда строительных блоков, прогнозирующих действительно достижимые цели. Отметим, что директорат может ограничить себя нормативными планами, а также (в сотрудничестве с другими подразделениями) стремиться к такому гармоничному синергитическому взаимодействию, которое поднимает уровень общих достижений до уровня возможного. Однако очень скоро в ответ на моторный выходной и сенсорный входной сигналы на шаг 5 обнаружится, что управляющие действия должны базироваться на точных оценках того, что в действительности происходит. Теперь становится яснее, почему создание больших массивов в банках данных не поможет достижению этой цели. Нельзя заранее оценить каждый возможный вариант каждой возможной программы, и тогда нет смысла их сохранять. Это наши стандартные аргументы. Но еще менее, как мы теперь можем видеть, будет возможность их приспособления при переходе от одной технической эпохи к другой в свете тенденций их влияния на производительность труда. Выходом здесь может быть создание по мере необходимости количественных показателей следующим методом.
У нас в запасе есть общая модель возможности фирмы — ее не так уж сложно создать и недорого зафиксировать, поскольку она идеализирована. Следовательно, по этой модели мы можем выбрать требуемые параметры для обеспечения нашей программы, как если бы мы намеревались создать идеализированную программу, базируясь на возможностях фирмы. Но прежде чем сложить вместе строительные блоки программы, мы должны сопоставить или взвесить каждый пункт программы с соответствующим индексом текущей производительности.
Предположим, например, что время, требуемое на выполнение данной работы с учетом неиспользованных возможностей, составляет 2 ч. Если же средняя производительность в настоящее время для изделия этого класса составляет 0, 5 то предсказуемое время выполнения нашей программы составит 4 ч. Теперь предположим, что в результате ввода в действие нужной части нашей программы, подразделению удастся добиться радикальных и стабильных успехов в способах производства. Это будет выяснено в следующий период времени, на шаге 2 и на шаге 3 сенсорная- входная величина станет известной и будет измерена. Возьмем крайний случай: предположим, что производительность поднялась с половины до четырех пятых. Фильтры немедленно доложат об этом директорату, который (предполагается, что он удовлетворен происшедшим изменением) немедленно утвердит такой показатель на шаге 4. Это означает, что в следующий период на шаге 5 этот элемент в программе будет рассчитан следующим образом. Базисная модель неиспользованных возможностей будет по-прежнему давать требуемое время, равное 24. Но теперь оно будет умножаться на индекс 4/5 вместо половины, и действующее время по прогнозу станет равным (2х5): 4 = 2, 5 ч.
Что же теперь произошло с производительностью?
Здесь мы столкнулись с обращением аргумента, алгебраической тавтологией. Должно быть, это верно, но зачем все это? Ответ таков — это облегчает управление. Мы рассматриваем фактическую производительность как состоящую из постоянной и переменной составляющих. Постоянную легко помнить, а переменной легко управлять. Слежение за одним показателем и его расчет возвращают нас снова к массивам банка данных, которые мы отвергли.