Джей Форрестер - Основы кибернетики предприятия

60

Это заложено в основу модели, рассмотренной в главах 2 и 13. Эта модель отображает явления в типичной про-мышленно-сбытовой системе. Она показывает динамическое поведение, характерное для многих систем такого типа, но точно не отражает ни одной из них.

В качестве иллюстрации можно привести пример семинара, на котором рассматривалась гипотеза о функции решения. Выбранная функция относилась к низшим ступеням управленческой иерархии. Ее выбор был обусловлен наличием исторических данных. В 90 % случаев эти данные подтверждали гипотезу. Поэтому гипотеза считалась справедливой. Однако докладчик не смог ответить на вопрос о действительной доброкачественности функции решения, а также на вопрос, не слишком ли много затрачено усилий для того, чтобы сделать ее доброкачественной (область исследования была весьма обширной). Ведь не существует критерия, при помощи которого можно было бы определить пригодность самого метода испытания пригодности. Поэтому в действительности было лишь отмечено, что процедура решения в реальных условиях не является случайным процессом. Вряд ли найдется кто-либо, утверждающий обратное.

Для системы, рассмотренной в главе 2, расхождения между «моделью» и «действительной» системой станут ощутимыми только через несколько недель после идентичного исходного состояния.

Таким термином обозначается устойчивое направление изменений или тенденция развития статистически изучаемой динамики явлений. — Прим. ред.

Некоторые из читателей могут посчитать нереалистичным пренебрежение прогнозами экономических изменений и спроса при решении вопроса о размещении заказов. В связи с этим заметим, что влияние таких прогнозов редко бывает определяющим в течение длительного времени, если они идут вразрез с фактическим состоянием продажи товаров и их запасов. Методы прогнозирования можно будет рассмотреть позднее, когда будут поняты более важные части системы. К тому же разрабатываемая здесь модель может быть истолкована как реакция системы на отклонение реального спроса от предсказанного. Применение некоторых форм прогнозов само собой подразумевается при принятии любого решения. В данном случае подразумевается использование прогноза о сохранении существующего среднего темпа продаж, поскольку более детально этот вопрос не прорабатывается.

См. главу 16.

На диаграммах потоков используются обозначения, введенные в главе 7.

Сущность уравнений, описывающих уровни, рассматривалась в главе 6.

См. раздел 6.5.

См. раздел 8.3.

Следует отметить, что такое ограничение пределов изменения переменной, как в уравнении 13-5, — плохой прием, которым можно легко злоупотребить, нанеся вред правильной формулировке модели. В реальных системах такое ограничение встречается редко. Оно было введено нами в модель после того, как возникла опасность появления абсурдных отрицательных значений объема запасов. Если бы пришлось на деле использовать механизм ограничений, отраженных в уравнениях 13-3, 13-4, 13-5, это, возможно, явилось бы указанием на неполноценность основных уравнений системы. Именно это и получилось в данном случае, когда мы имеем дело с совокупными запасами различных товаров большой номенклатуры. Использовать механизм ограничений было бы целесообразно только в том случае, если бы у нас не было возможности уравновесить заказы и запасы таким образом, чтобы предотвратить тенденцию к снижению объема запасов товаров до нуля. Однако в уравнениях заказов, о которых речь будет идти позже, нет ничего обескураживающего. Заказы со стороны потребителей не уменьшаются от того, что приходится сталкиваться с чрезмерными запаздываниями в поставках. Например, если производственная мощность предприятия меньше, чем предполагаемый средний спрос со стороны розничной торговли, заказы все больше будут накапливаться в уровнях невыполненных заказов. В случае, когда заказы во много раз превосходят производственную мощность, наша модель неприменима; высокие уровни невыполненных заказов могут вызвать такие темпы поставки товаров, что на протяжении одного интервала между решениями уравнений запасы истощатся и возникнет отрицательный уровень запасов. В этом случае не следует использовать ограничивающие уравнения, а вместо исходного уравнения 13-3 лучше сформулировать другое, более подходящее уравнение, применение которого не будет приводить к условиям, от которых мы хотим себя оградить. Поскольку при всех изменениях модели в этой и следующей главах уравнения 13-4 и 13-5 не используются, то темп поставок SSR будет определяться уравнением 13-3.

Заметим, что если это отношение понадобилось бы определить с большей точностью, то функциональную взаимосвязь между запаздыванием и запасами можно было бы установить путем моделирования выполнения отдельных заказов. Такое детальное моделирование основывалось бы на принятом или известном распределении вероятностей входящих заказов, на правилах размещения заказов с целью пополнения запасов и на запаздываниях приобретения новых запасов. Прежде чем тратить большие усилия в этом направлении, следует определить чувствительность системы уравнений к изменению характера зависимости между запаздыванием и запасом. Можно ожидать, что во многих задачах результаты останутся неизменными при любых разумных изменениях приведенной выше зависимости между запасом и запаздыванием в выполнении заказа, которая была установлена на основе анализа существа происходящих в системе процессов.

С помощью теории запасов можно показать, что объем запасов должен быть пропорциональным корню квадратному из уровня продажи товаров, однако финансовые затруднения и спекулятивные силы усиливают влияние деловой активности на объем запасов; кроме того, прямо пропорциональная связь легче воспринимается.

Вопрос о том, почему средний темп является уровнем, рассматривается в разделе 5.1.

Обратите внимание на то, что использование темпа еще в одном уравнении темпов противоречит принципам, положенным в основу структуры системы, о которых шла речь в главе 5. Точнее говоря, здесь можно было бы использовать кратковременный средний темп за предшествующий день, неделю или месяц, поскольку практически невозможно установить мгновенные темпы в реальной ситуации. Однако когда период усреднения становится существенно коротким, мы ничего не выиграем, введя еще одно уравнение усреднения, а лишь дополнительно усложним модель.