Основы кибернетики предприятия

Форрестер Джей

Могут ли функции решений быть настолько точно определены, чтобы быть полезными? Вообще представляется, что могут. Вдумчивые наблюдения, обмен мнениями с лицами, принимающими решения, изучение имеющихся данных, исследование отдельных примеров решений и действий — все это может пролить свет на основные факторы, влияющие на принятие решений. Определение факторов, влияющих на решения, осуществляется в четыре этапа. Прежде всего мы устанавливаем, какие факторы достаточно значительны, чтобы их учитывать. После этого мы для каждого из факторов определяем, в каком направлении он влияет, какова значимость его влияния и какие нелинейности должны быть учтены. Рассмотрим подробно эти четыре этапа.

Факторы, подлежащие учету. При формулировании отдельной функции решения в модели прежде всего необходимо составить перечень тех факторов, которые оказывают важное влияние на решение. Ответ

часто бывает неясным. В отношении фактора, который сначала представляется наиболее значительным, в дальнейшем может оказаться, что он слабо влияет на поведение модели или на действительную систему. В то же время фактор, на который в повседневной практике управления обычно не обращают внимания, может оказаться решающим в отношении важнейших черт всей системы в целом.

При выборе факторов, влияющих на решение, необходимо учитывать, оказывают ли они воздействие на характеристики информационной системы с обратной связью. Очень немногие лица имеют правильное интуитивное суждение относительно таких систем. Работа с моделями систем помогает развитию правильного суждения и интуиции. Лучшим способом определить влияние того или иного фактора на функцию решения в модели является наблюдение действия модели при наличии этого фактора и без него; при этом сама модель может быть использована для определения того, что она должна содержать.

Нельзя руководствоваться только степенью прямого влияния рассматриваемого фактора на решение. Следует принимать во внимание также степень обратной связи, которая характеризует влияние решения на фактор, вводимый в решение, а также временные характеристики обратной связи. Относительно слабые воздействия на решение могут быть важными в условиях «позитивной обратной связи», когда переменный фактор оказывает влияние на решение, а решение воздействует на вводимый фактор, усугубляя его влияние на дальнейшие изменения решения. Это можно наблюдать во многих случаях. Например, покупатели в ответ на возрастающие задержки в поставке товаров начинают покупать их впрок; возросший из-за этого уровень заказов увеличивает отставание с их выполнением, в результате чего задержки в поставке товаров еще более возрастают.

Направление эффекта. То направление, по которому изменения в определенном факторе влияют на решения, обычно вызывает мало сомнений. Однако следует быть бдительным для того, чтобы правильно представить себе и отрицательные и положительные последствия, которые часто возникают в результате влияния одного и того же фактора. Например, краткосрочное и долгосрочное влияния определенного, фактора на решение иногда действуют в противоположных направлениях. И если учитывать только длительные воздействия, то это может оказать серьезное влияние на динамическое поведение модели.

Несколько примеров иллюстрируют виды факторов, которые могут вызывать краткосрочный эффект (часто не принимаемый во внимание) в противоположном направлении, чем при их длительном воздействии, которое обычно принимается во внимание.

Обычно предполагается, что более высокие цены стимулируют больший выпуск продукции, однако для коротких сроков это иногда бывает не так. Первым шагом, предпринимаемым для увеличения производства мяса, является сокращение поставок скота на рынок с целью создания племенного стада, и таким образом объем продаж сокращается на два или три года; связанное с этим повышение цен означает возрастание стоимости живого «товарного» запаса, что в свою очередь вызывает увеличение периода откорма и также снижает уровень продажи мяса на период в несколько месяцев. В некоторых отраслях горной промышленности рост цен делает экономически целесообразным производство руды низших сортов; имеющееся оборудование с определенной производительностью в этом случае применяется для переработки худшего сырья; в результате уровень производства может снизиться, пока не будут введены в действие малодоходные рудники, которые раньше бездействовали. При расширении научно-исследовательских работ может возникнуть необходимость в найме большого числа людей; однако первоначальный эффект от этого может привести к снижению темпа работ, пока вновь принятые люди не будут обучены и втянуты в производственный процесс. В национальном хозяйстве, основанном на полной занятости, повышение спроса на товары может вызвать отвлечение рабочей силы от производства товаров ради привлечения их к строительству предприятий и производству оборудования; первый шаг к достижению долгосрочной загрузки производства первоначально сокращает производство (разумеется, это воздействие может быть уравновешено другими факторами, например более продолжительной рабочей неделей).

Сила воздействия функций решения. Динамическое поведение информационной системы с обратной связью определяется тем, каким образом изменения в одной переменной приводят к изменениям в другой. Анализ этого вопроса может привести к предположению о высокой чувствительности системы к точности параметров^[47] в функциях решений, однако обычно это не так.

Если модель сконструирована правильно и она выражает действительную структуру социальной системы с обратной связью, то она будет обладать такой же способностью самокорректировки, как в реальных жизненных ситуациях. В предлагаемой формулировке модели все параметры, которые должны быть определены для функций решения, испытывают такое воздействие величин уровней, которое приводит к установлению темпов потоков, предусмотренных решениями. Эти уровни в свою очередь корректируются ответными решениями. Неточный параметр функции решения может потребовать соответствующей корректировки уровней в модели, пока не будет достигнуто правильное соотношение темпов потоков. Приведем некоторые примеры для иллюстрации этой внутренней корректировки. При определении параметра, характеризующего запаздывание в погашении счетов дебиторов, можно избрать слишком большую величину; это приведет к тому, что уровень счетов дебиторов слегка возрастет, но темп погашения будет все же связан с тем темпом, в котором берутся новые обязательства. Принятие в модели слишком низкого уровня спроса покупателей на автомобили приведет к снижению их товарного запаса и к постепенному сокращению автомобильных перевозок до тех пор, пока уровень спроса на автомобили не повысится. Изменение в уровне запаса готовых автомобилей поможет уравновесить функцию решения неточного уровня покупок; при этом динамика изменения темпа покупок в количественном отношении останется правильной, если иметь в виду другие переменные величины модели.

Мы должны больше беспокоиться о том, что говорит модель относительно факторов, которые вызовут изменения в темпах и уровнях, чем о точности в определении средней величины темпов и уровней.

Если модель правильно сконструирована, то, как это ни удивительно на нее часто не. оказывают влияния изменения, которые могут иметь место в большинстве параметров — иногда даже изменения в каждом из них. Чувствительность к избранным величинам параметров в модели должна быть не больше, чем чувствительность реальной системы к соответствующим факторам. Представляется очёвидным, что наша действительная промышленно-экономическая активность не должна быть слишком чувствительной к основным параметрам этой активности и что эти параметры изменяются не быстро. Это должно быть так, потому что важнейшие характеристики наших организаций остаются неизменными в течение длительного времени. Процветающая фирма стремится остаться такой на длительный период. Успех ее основывается на ее структуре и политике (включая важнейшие аспекты руководства). Национальная экономика США продемонстрировала удивительно подобные повторяющиеся экономические циклы на протяжении своей истории, несмотря на значительные изменения в технологии, в структуре денежного обращения, в быстроте коммуникаций и транспортировки, в соотношении значения промышленности и сельского хозяйства и в активности правительства.

Нелинейные функции решения. Нелинейные модели упоминались в разделе 3.1. Нелинейность модели проявляется в функциях решений, регулирующих темпы потоков. Линейная зависимость — это такая зависимость, в которой вводимые факторы комбинируются путем простого сложения или вычитания для определения результата. Предположим, что темп R зависит от переменных факторов X, У и Z, как, например, в следующей линейной функции:

Здесь переменные X, Y и Z оказывают воздействие на R каждая в отдельности. В частности, переменные Y и Z не определяют влияния переменной X на результат R. Далее, любое влияние на R пропорционально соответствующей переменной ввода, независимо от абсолютной величины, которую она может иметь. Линейные решения недостаточны для описания тех зависимостей, с которыми нам приходится иметь здесь дело.