Динамическое моделирование предприятия представляет собой исследование предприятия как информационной системы с обратной связью; оно предусматривает применение моделей для проектирования усовершенствованных форм организации и улучшения общего руководства. Динамическое моделирование предприятия возникло на основе развития следующих четырех прогрессивных направлений: теории управления информационной системой с обратной связью, автоматизации выработки военно-тактических решений, экспериментального проектирования сложных систем с помощью моделирования и применения цифровых вычислительных машин для снижения стоимости вычислений. Своим появлением данная книга обязана этим направлениям, вместе взятым.

В данной книге рассматривается меняющееся во времени динамическое поведение промышленных организаций, то есть динамическое моделирование предприятий. Динамическое моделирование предприятия представляет собой изучение деятельности предприятия как информационной системы с обратной связью. Оно показывает, каким образом взаимодействуют организационная структура предприятия, влияние авторитета (в руководстве) и время запаздывания (в решениях и действиях) в обеспечении успеха предприятия. Обсуждается также взаимодействие потоков информации, денежных средств, заказов, товаров, рабочей силы и оборудования на предприятии, в отрасли промышленности или в народном хозяйстве.

С помощью динамического моделирования предприятия создается единая структурная схема, в которой интегрируются функциональные отрасли управления, а именно — производство, сбыт, бухгалтерский учет, исследования и технические усовершенствования, капиталовложения. Оно воплощает количественный и экспериментальный подход к решению задачи приведения организационной структуры и методов руководства предприятием в соответствии с требованиями промышленного развития и устойчивости. Динамическое моделирование, кроме того, должно стать основой для проектирования более эффективных промышленных и экономических систем. Динамически-моделирующий подход к проектированию предприятия включает несколько этапов:

— Определение проблемы.

— Обособление факторов, которые, по-видимому, взаимодействуют при возникновении наблюдаемых симптомов.

— Выявление причинно-следственной цепи в потоке информации с обратной связью, который соединяет решения и действия с результирующими изменениями в информации и с дальнейшими новыми решениями.

— Формулировка приемлемых общих правил, объясняющих, каким образом на основе имеющихся потоков информации возникают те или иные решения.

— Построение математической модели, включающей правила принятия решений, источники информации и взаимодействие компонентов системы.

— Приведение в действие системы, описываемой моделью (обычно с помощью цифровой вычислительной машины для выполнения трудоемких расчетов).

— Сравнение полученных результатов со всеми имеющимися сведениями о реальной системе.

— Корректировка модели с тем, чтобы сделать ее достаточно адекватной реальной системе.

— Перестройка в рамках модели организационных взаимоотношений и правил принятия решений, которые можно было бы изменить в реальной системе, чтобы проверить, насколько подобные изменения могут улучшить поведение системы.

— Совершенствование реальной системы в направлениях, которые по результатам экспериментирования на модели обеспечат улучшение функционирования системы.

Описанный порядок действий основан на следующих положениях:

— Решения по вопросам управления и экономики входят в рамки системы, называемой обычно информационной системой с обратной связью.

— Наши интуитивные суждения о предстоящих со временем изменениях системы ненадежны, даже если они основаны на достаточно полном знакомстве с отдельными частями системы.

— Эксперименты, проведенные на модели, дают возможность восполнить пробел в той области, где наши суждения и знания всего слабее, а именно — в определении способов возможного взаимодействия известных частей системы, которые могут вызвать неожиданные и нежелательные общие нарушения конечных результатов ее деятельности.

— Для экспериментального моделирующего подхода имеется, как правило, достаточная информация, и нет надобности в крупных затратах или задержках для дальнейшего накопления сведений.

— «Механистическое» представление о принятии решений, получаемое при экспериментировании на моделях, все же достаточно правильно отражает основную структуру регулирующих правил и потоков решений в моделируемой организации.

— Внутренняя структура управления предприятиями является источником многих нарушений (неполадок), которые часто приписываются внешним, независимым причинам.

— Изменения в правилах руководства и организационной структуре, как правило, приводят к существенному улучшению промышленной и экономической деятельности. Нередко работа системы настолько ниже возможностей, что изменение первоначальной структуры ведет к улучшению всех существенных элементов системы без обычного компромисса, когда выигрыш на одном участке сопровождается потерями на другом.

Почему эти положения являются в настоящее время надежной основой для лучшего понимания поведения промышленных систем?

Дело в том, что обсуждаемый здесь подход был бы совершенно нереальным десять лет назад, хотя потребность в более глубоком изучении проблем управления и экономики существует уже давно. Лишь в последнее время заложен фундамент для адекватного подхода к решению этих проблем.

Четыре краеугольных камня, на которых основывается методология динамического моделирования социальных систем, были созданы в США после 1940 г. и явились результатом научных исследований в области военных систем. Это:

— теория управления информационной системой с обратной связью;

— исследование процессов принятия решений;

— экспериментальное моделирование сложных систем;

— цифровая вычислительная машина как средство имитации реальных процессов на их математических моделях.

Ниже будет рассмотрен каждый из названных факторов в отдельности.

 

1. 1. Теория управления информационной системой с обратной связью

Первым и наиболее важным основанием динамического моделирования предприятия является понятие сервомеханизма как прообраза информационной системы с обратной связью, — разработанное во время второй мировой войны и в послевоенный период. До недавнего времени мы не имели достаточного представления о влиянии запаздывания во времени, усиления и структуры на динамическое поведение системы. И лишь теперь мы начинаем понимать, что взаимодействие между компонентами системы может иметь более важное значение, чем сами компоненты.

Понятия информационных систем с обратной связью становятся главной основой для создания базовой структуры, интегрирующей различные стороны процесса управления. Что такое информационная система с обратной связью? В общих чертах ее можно определить так:

Информационная система с обратной связью существует там, где окружающая среда приводит к принятию решения, вызывающего действие, которое само влияет на окружающую среду и, значит, на дальнейшие решения.

Это определение относится к любому сознательному и подсознательному решению, принимаемому человеком. Оно также включает и те механические решения, которые даются вспомогательным устройством, называемым сервомеханизмом.

Управление информационными системами с обратной связью лежит в основе всей жизни и всех человеческих усилий, от медленных шагов биологической эволюции до запуска космических спутников.

Приведем несколько примеров.

— Термостат получает информацию о температуре и принимает решение о включении печи; температура повышается, и печь выключается.

— Человек почувствовал, что может упасть, он регулирует равновесие и вследствие этого может стоять прямо.

— В хозяйственной практике число заказов и объем складских запасов определяет принятие таких решений относительно производства, которые позволяют выполнить заказы, пополнить товарные запасы и вслед за тем принять новые решения о производстве.

— Рентабельная отрасль привлекает конкурентов до тех пор, пока повышенная прибыль не снизится до среднего уровня, что поведет к прекращению прилива капиталов в данную отрасль.

— Стремление конкурирующих фирм выпускать новые изделия стимулирует затраты на исследования и технические усовершенствования, что приводит к соответствующим изменениям в технике производства.

Все эти примеры относятся к управлению информационными системами с обратной связью. Возобновляющийся процесс обратной связи является непрерывным; новые результаты ведут к новым решениям, которые обуславливают постоянное движение данной системы. Подобные системы не обязательно действуют успешно. В самом деле, комплексная информационная система с обратной связью, спроектированная случайно или интуитивно, обычно оказывается неустойчивой или неэффективной.

Исследование информационных систем с обратной связью выявляет способ использования информации для управления. Это исследование помогает понять, каким образом общий объем корректирующих действий и запаздывания во времени во взаимосвязанных звеньях могут привести к неустойчивым колебаниям. Хорошим примером служит вождение автомашины.

Цепь информации и управления идет от руля к машине, к улице, глазам, рукам водителя и обратно — к рулю. Мы принимаем эту комплексную систему без размышлений. Рассмотрим, однако, эффект небольших изменений в структуре системы и запаздываний во времени. Предположим, что у водителя глаза завязаны, и он управляет машиной по командам сидящего рядом инструктора. Результирующее запаздывание информации на несколько секунд и некоторое дополнительное ее искажение из-за включения голоса и слуха между зрительным восприятием наблюдателя и сознанием водителя должны привести к беспорядочному управлению автомашиной.

Еще беспорядочней оно будет, если водитель с завязанными глазами получает команды от инструктора, который ведет наблюдение через заднее стекло машины, и располагает информацией лишь об уже пройденном пути. Между тем именно этим характеризуется хозяйственное руководство. Высшая администрация фирмы не видит своих торговых агентов, посещающих покупателей, она не видит своих возможных клиентов, которые смотрят коммерческую рекламу по телевидению. Она не участвует в заседаниях правлений конкурирующих фирм. У нее нет ясного представления о предстоящем пути. Единственное, о чем она может судить, хотя и с неполной достоверностью, — это об уже совершившихся фактах прошлой деятельности фирмы.

В любой информационной системе с обратной связью всегда используется доступная информация о прошлом, как основание для решений о будущих действиях.

Все, что мы делаем как индивидуумы, как предприятие или как общество, осуществляется в том же контексте информационной системы с обратной связью. Определение такой системы является настолько всеобъемлющим, что на первый взгляд кажется лишенным смысла. Только в настоящее время мы в состоянии оценить громадное значение параметров информационной системы с обратной связью для определения поведения соответствующих систем.

Информационные системы с обратной связью — механические, биологические или социальные — в своем поведении имеют три характеристики: структуру, запаздывания и усиления. Структура системы говорит нам о взаимосвязи отдельных частей. Запаздывания всегда существуют при получении информации, при принятии решений, основанных на этой информации, и в процессе выполнения этих решений. Усиления обычно происходят во всей системе, особенно при действующем порядке принятия решений в наших промышленных и социальных системах. Они проявляются в тех случаях, когда действие оказывается более сильным, чем это можно предполагать, исходя из ввода информации, определяющей регулирующие решения. Мы только теперь начинаем понимать, каким образом взаимодействие структуры, запаздываний и усилений сказывается на поведении социальных систем.

Почему же фундаментальное значение и важность информационных систем с обратной связью не привлекали внимания вплоть до последних трех десятилетий? Мне кажется, это произошло в результате своеобразного разделения таких систем, которое было принято до 1940 г. С одной стороны, мы имели дело с биологическими информационными системами с обратной связью, регулирующими температуру человеческого тела, координацию мышц и т. д. Эти системы настолько идеально соответствуют своему назначению, и в то же время мы так привыкли к их недостаткам, что их свойства как информационных систем с обратной связью оставались незамеченными. С другой стороны, социальные, экономические и промышленные системы развивались в течение последних веков в столь крупных масштабах по сравнению с человеческим индивидуумом, что трудно было распознать общность их свойств как информационных систем с обратной связью. Кроме того, появилось множество других объяснений… их поведения, которое в действительности обусловлено особенностями этих систем. Эти объяснения давались применительно к специфическим внешним проявлениям отдельных случаев, а не в свете фундаментальных представлений об обобщенных системах с замкнутым циклом.

Теория и основные понятия систем информации с обратной связью стали разрабатываться сравнительно недавно в результате попыток создания элементарной самонастраивающейся системы управления. По мере того как следящие системы становились все более совершенными в сравнении с регулятором паровой машины Уатта, требовалась все большая точность. Управляемые системы становились сложнее. Динамические характеристики и трудности систем сделались очевидными и доступными для изучения в достаточно малых масштабах. Требования коммерческого и военного характера стимулировали попытки овладения теорией проектирования информационных систем с обратной связью. Простые задачи поддавались решению доступными математическими методами. В процессе двадцатилетней разработки динамики физических систем были приведены во взаимное соответствие проблемы, потребности и средства.

Но наши социальные системы гораздо сложнее информационных систем с обратной связью, которыми уже овладела современная техника. Готовы ли мы справиться с ними?

Наши познания в области информационных систем с обратной связью развивались по экспоненциальному закону, столь характерному для ранних стадий в любой области человеческих знаний. Умение обращаться с информационными системами с обратной связью, по-видимому, возрастало в десятикратном размере за каждое десятилетие.

В конце 30-х годов научная литература в данной области оперировала динамическими характеристиками простейших следящих систем, описываемых линейными дифференциальными уравнениями с двумя переменными. А в начале 40-х годов соответствующие исследования уже велись с применением преобразований Лапласа, теории вероятностей и векторного исчисления.

Но, как обычно, математический авангард еще не был в состоянии справиться с наиболее важными техническими проблемами. Большое воздействие было оказано военной необходимостью. Инженеры не могли оставаться безучастными в ожидании аналитических решений поведения информационных систем с обратной связью. Были построены линейные и нелинейные математические модели для выработки решений с помощью аналоговых вычислительных машин.

К 1945 г. решение систем с 20 переменными уже не представляло трудностей, возможности увеличились по сравнению с 1935 г. в 10 раз.

К концу второго десятилетия, то есть в 1955 г., были освоены новые методы и новые области. Появилась вычислительная машина, открывшая путь для имитации систем, далеко за пределами возможностей аналоговых машин. С созданием нового оснащения внимание, было сконцентрировано на динамических характеристиках боевых военных информационных систем с обратной связью, включающих как вооружение, так и личный состав. Стало возможным решение систем с 200 переменными.

Дальнейшее продвижение идет в том же темпе. Мы вступаем теперь в новый период 1965 г. с десятикратным ростом наших возможностей. Модели с 2000 переменных и без всяких ограничений в отношении нелинейных явлений делают доступной обширную область важных проблем управления и экономики.

 

1. 2. Процессы принятия решений

Вторым основанием динамического моделирования промышленных систем является разработка теории решений, выполненная в 50-е годы в порядке автоматизации военных тактических операций.

В историческом плане военная необходимость часто порождала не только новые технические средства, подобно авиации или цифровым вычислительным машинам, но также и новые организационные формы и новый подход к общественным процессам. Подобные усовершенствования впоследствии были приспособлены для мирного применения.

Такого рода нововведения появились и в области военного командования (то есть управления). По мере ускорения развертывания военных действий по необходимости произошло переключение внимания с тактических решений (повседневного руководства ходом военных операций) на стратегическое планирование (предусматривающее возможные события, определяющее образ действий и заранее устанавливающее порядок принятия тактических решений). Командующий сражением уже не в состоянии графически определить продвижение врага и лично рассчитать пункт нанесения удара. Ведь при наличии такого оружия, как баллистическая ракета, у него даже не хватит времени на то, чтобы выбрать оборонительное оружие.

В течение второй мировой войны решения по упреждающему регулированию артиллерийского огня осуществлялись автоматически соответствующими механизмами. Однако до 1950 г. автоматизированная оценка боевой силы, автоматизация выбора оружия, различение вражеских и дружеских подразделений, подача сигнала боевой тревоги или установление объектов обстрела почти не применялись. За какие-нибудь 10 лет автоматизация этих решений была инициативно разработана, принята и внедрена в практику. Для осуществления этой задачи надо было преобразовать «тактические суждения и опыт» военных решений в комплекс формальных правил и процедур.

Эта перестройка была вынужденной, потому что темп современных военных действий превышает возможности реакций человеческого организма. Целое десятилетие тысячи людей были заняты данным преобразованием процессов принятия военных решений и автоматизации оперативных действий, которые лежат в основе тактических военных решений. При этом было убедительно показано, что тщательно отобранные формальные правила могут обеспечить краткосрочные тактические решения, которые более совершенны, чем основанные на суждениях людей и принятые в условиях спешки, либо на основе недостаточного практического опыта военачальников, либо, наконец, под влиянием крупных организаций, не отличающихся оперативностью.

Те же люди, которые встретили начало работы над формализацией правил военно-тактических решений в 1950 г. заявлением, что «машина не в состоянии заменить мое военное образование и боевой опыт», через 10 лет приняли как наилучший и совершенно обыденный вариант автоматическую отдачу военно-боевых распоряжений. Полученный таким путем практический опыт установления основ для принятия решений и определения содержания так называемого «компетентного суждения», необходимого для правильности этих решений, в настоящее время может быть использован для исследования систем управления. Многие специалисты из военных исследовательских организаций переходят теперь к изучению производственных и экономических систем.

Как и в области военного дела, мы убедимся в существовании строго определенного базиса, на котором основывается практика решений, принимаемых в настоящее время хозяйственными руководителями. Их решения не являются выражением полной «свободы воли», а строго обусловлены окружающими обстоятельствами. И поскольку это так, имеется возможность установить правила, регулирующие эти решения, и определить влияние данных правил на производственное и экономическое поведение систем.

 

1. 3. Экспериментальный подход к анализу систем

Третьей основой динамического моделирования промышленных систем является экспериментальный подход к изучению их поведения.

Мощность математического анализа недостаточна для нахождения общих аналитических решений столь сложных ситуаций, которые встречаются в хозяйственной области. Выход можно найти в экспериментальном исследовании.

Для этого строится математическая модель промышленной системы. Такая модель дает подробное описание, показывающее, каким образом условия в определенный момент времени приводят к последующим условиям в другой, более поздний момент. Поведение модели подвергается наблюдению, причем проводятся эксперименты для выяснения специальных вопросов о действии системы, представленной в виде модели.

«Имитация» — этим термином нередко обозначается процесс экспериментирования на модели вместо проведения соответствующих опытов с реальной системой. В течение 50-х годов имитация получила широкое развитие при проектировании средств противовоздушной обороны и в технических проектных работах. Вот один из примеров.

При планировании развития бассейна реки числа в цифровой вычислительной машине обозначают объемы воды, скорость течения, расход воды для выработки электроэнергии, осадки. В течение нескольких секунд работы машина может представить данные о действии реальной системы в течение целых суток. Могут быть намечены и спроектированы плотины, позволяющие обеспечить противоречивые требования производства электроэнергии, ирригации, навигации и регулирования стока вод.

Подобно этому, в течение последних лет в литературе по операционным исследованиям обычно освещаются многочисленные простые имитационные исследования отдельных частей предприятия. Методика имитации достигла теперь такой степени развития, что она может применяться к проблемам общего руководства промышленными организациями. В хозяйственной области имитация означает ввод в цифровую электронно-вычислительную машину определенных данных, описывающих деятельность предприятия. На основе этих данных и допущений о деятельности предприятия, вычислительная машина выдает результативные календарные графики, относящиеся к движению продукции, рабочей силе, финансам ит. п. Таким образом можно проверить разные варианты правил руководства или предположения об объеме сбыта, чтобы определить их влияние на успех хозяйственной деятельности фирмы.

Вместо того чтобы отправляться от общего аналитического решения и переходить к соответствующему специфическому случаю, мы теперь признаем высокую полезность, хотя бы и лишенную математического изящества, эмпирического подхода к поставленным задачам. Таким способом мы исследуем целый ряд специфических ситуаций, а на этой основе производим возможные обобщения.

Применение методов имитации не требует высокой математической квалификации. Разумеется, детали построения модели должны быть определены специалистами, поскольку для этого необходима особая квалификация, и надо избегать всяких погрешностей. Между тем работа по отбору исследуемых ситуаций, по оценке намеченных предположений и истолкованию полученных результатов вполне доступна для лиц, получивших подготовку в школах управления или на курсах совершенствования руководящего персонала.

 

1. 4. Цифровые электронно-вычислительные машины

Четвертой основой при динамическом моделировании промышленного процесса является цифровая электронно-вычислительная машина, которая, стала широко доступной между 1955 и 1960 гг. При ее отсутствии выполнение обширной работы по выявлению специфических данных, характеризующих комплексную систему, потребовало бы слишком крупных затрат. За последние 15 лет стоимость арифметических подсчетов снизилась в 10 000 раз и даже больше в тех областях, где цифровые электронно-вычислительные машины могут быть использованы с наивысшей эффективностью действия. Имитация поведения индустриальных систем с обратной связью принадлежит к числу областей высокой эффективности. Снижение затрат в 10 000 или даже в 100 000 раз создает совершенно иную обстановку для исследований в сравнении с той, которая существовала хотя бы 10 лет назад.

Появление вычислительных машин после второй мировой войны сделало возможным исследование весьма сложных систем. Машины-аналоги, применявшиеся для анализа электроэнергетических сетей и в анализаторах дифференциальных уравнений, получили развитие в период с 1930 по 1950 г. Сначала делались попытки использовать аналоговые вычислительные устройства для изучения экономических систем. Однако они оказались непригодными для решения вопросов практической значимости. Они неудобны при работе над нелинейными системами.

Появление быстродействующих цифровых электронно-вычислительных машин практически устранило вычислительный барьер. Технические характеристики электронно-вычислительных машин увеличивались ежегодно почти в 10 раз в течение десятилетия 50-х годов; почти с каждым годом происходил десятикратный рост быстродействия, емкости памяти, надежности машин. В общем, это было технологическое изменение, превосходящее по своему значению переход от химических взрывчатых веществ к атомным. Общество не может освоить такое крупное изменение за какие-нибудь 10 лет. Мы имеем громадный неиспользованный задел новых средств и возможностей их применения. Мы имеем основания предполагать, что дальнейшее развитие машин будет по-прежнему опережать развитие наших представлений о динамических связях в производстве и экономике. Вычислительные машины теперь настолько доступны, а затраты на вычисления и их программирование столь малы в сравнении с другими издержками, что прежние трудности в использовании имитирующей модели уже не должны лимитировать темпы нашего прогресса в познании динамических систем.