Основы кибернетики предприятия
Шрифт:
Таблица 2–2. Влияние сроков регулирования заказов на пополнение запасов на минимальный их уровень
Регулирование (время)
Розничное звено, %
Оптовое звено, %
Завод, %
Итого, %
1 неделя
— 3,6
— 9,4
— 16,0
— 6,6
2
— 3,9
— 9,8
— 15,8
— 6,9
4 недели
— 4,2
— 9,9
— 14,8
— 7,0
8 недель
— 4,6
— 9,7
— 13,0
— 7,0
12 недель
— 4,8
— 9,6
— 11,9
— 7,1
26 недель
— 5,2
— 9,2
— 10,2
— 7,1
Следует заметить, что многие способы прогнозирования продаж имеют тенденцию ускорять реакцию запасов на изменение уровня продаж. Такое прогнозирование будет поэтому создавать менее стабильную работу системы. Это происходит из-за того, что корректировка запасов и товаров в каналах обращения концентрируется на периодах наивысших подъемов и спадов и обнаруживает тенденцию к самовоспроизводству.
Корректирование нормы запасов в одном звене принимается ближайшим вышестоящим звеном за реальные изменения деловой активности и становится основой для еще большей корректировки запасов.
Рассмотренный пример имитации поведения производственно-сбытовой системы в различных условиях розничных продаж далеко не исчерпывает всего содержания деятельности такой системы, в которой наряду с потоками заказов, товаров, информации важное место принадлежит потокам оборудования, денежных средств, рабочей силы и их взаимодействию друг с другом под влиянием многочисленных меняющихся внутренних и внешних условий объективного и сознательно регулируемого характера.
Так, например, исключительно важное значение для розничного товарооборота имеет характер и способ действия торговой рекламы, создание и освоение производства новых моделей продукции, ее усовершенствование и удешевление благодаря изменению методов производства.
В ряде случаев поведение системы и ее эффективность могут быть улучшены путем рационализации счетной и конторской работы, что дало бы значительное сокращение запаздываний в различных звеньях оформления и исполнения заказов, учета и анализа продаж, получения необходимой информации для принятия обоснованных решений и т. п.
Но поведение системы зависит и от таких факторов, как политика расширения завода, порядок установления и пересмотра цен, образ действия конкурентов, условия найма рабочей силы, а также уровень техники в данной отрасли промышленности. В идеале представляется желательным отразить все эти элементы в динамической модели предприятия. Но практически это сопряжено с большими трудностями, и, что особенно важно, детализация описания имитируемой системы усложняет ее модель в такой степени, что она в ряде случаев утрачивает свою четкость и познавательную ценность. Поэтому важно, чтобы исследователь умел в нужных случаях проявить разумное ограничение. Кроме того, необходимо применять четко целевой подход к имитации действия системы, не стремясь обязательно полностью отразить все многообразие ее функций и определяющих факторов, а последовательно анализируя различные стороны этой деятельности и постепенно подключая соответствующие важнейшие факторы, чтобы отчетливо выделить влияние каждого из них, а затем и совокупное воздействие их сочетания. В данной главе мы сделали попытку проиллюстрировать именно такой подход, не претендуя на исчерпывающее
Глава 3
МОДЕЛИ
Модели могут служить основой для проведения экспериментов с меньшей затратой средств и в более короткие сроки, чем при исследовании изменений на реальных системах. Социологические модели должны отражать всю информационную систему с обратной связью, а не отдельные изолированные ее элементы. Наши эмпирические знания дают богатый материал, позволяющий создавать динамические модели.
Модели получили широкое признание как средство изучения сложных явлений. Они заменяют реальное оборудование или целую систему. Ценность моделей заключается в том, что они гораздо эффективнее способствуют более глубокому пониманию неясных характеристик поведения системы, чем если бы это делалось путем наблюдения за реальной системой. Модель может давать необходимую информацию при меньшей затрате средств, чем представляемая ею реальная система. Создается возможность более быстрого приобретения знаний в условиях, не наблюдаемых в реальной действительности.
3. 1. Классификация моделей
Модели можно классифицировать по-разному. Вариант группировки моделей, представляющий интерес для нашего исследования, приведен на рис. 3–1.
Рис. 3–1. Классификация моделей.
Материальные или абстрактные. Прежде всего можно выделить модели материальные и абстрактные.
Материальные модели наиболее доступны для понимания. Обычно это копии исследуемых предметов, часто — уменьшенные.
Статические материальные модели, например архитектурные, помогают наглядно представить размещение элементов на плоскости и пространственные соотношения. Примером динамических материальных моделей служит аэродинамическая труба, применяемая для изучения аэродинамических характеристик проектируемых летательных аппаратов.
Абстрактные модели состоят не из материальных элементов, а из символов, и применяются они гораздо чаще, чем материальные, но они не всегда считаются моделями. Используемая символика может иметь форму письменной речи или мыслительного процесса С помощью мысленного представления или словесного описания может быть построена модель фирмы и ее деятельности.
Хозяйственные руководители постоянно имеют дело с такими мысленными и словесными моделями фирмы. (Это мысленное представление о фирме, и оно не обязательно точное.)
Модели призваны заменить в нашем представлении реальную систему.
Математическая модель является особой разновидностью абстрактных моделей. Она выражается языком математических символов и, как другие абстрактные модели, является описанием представляемой системы. Математические модели широко применяются, но воспринимаются они труднее, чем материальные, и не столь часто встречаются в повседневной практике, как словесные модели.