Джей Форрестер - Основы кибернетики предприятия

Заводской портфель заказов, «нормальная» величина которого равняется четырехнедельному выпуску продукции, изменяется в ту или иную сторону на величину, равную примерно четырехнедельной продаже. Наличные средства, норматив которых составляет сумму поступлений в течение 1 недели, снижаются почти до нуля, поскольку активы перемещаются с банковского текущего счета в запасы.

Как и на рис. 14-1, запасы снижаются одновременно с уменьшением продаж и растут до того момента, когда продажи достигают максимума. Это в значительной степени объясняет тот факт, что численность рабочих колеблется в 2,2 раза больше, чем темп продаж. При низком уровне продаж часть потребности покупателей покрывается за счет запасов; при увеличении продаж производство опережает спрос и запасы начинают накапливаться. Некоторая нелинейность системы (не значительная) видна из несимметричности верхних и нижних петель кривых.

Запасы изменяются в меньшей степени, чем можно было ожидать, исходя из величины амплитуд других кривых. Колебания запасов равняются примерно недельному выпуску продукции (нормальные запасы составляют четырехнедельный выпуск продукции, таким образом, 25-процентные колебания равняются выпуску продукции за неделю). Запаздывание поставок колеблется между 3,5 и 6,7 недели.

Изложенное позволяет думать, что структура рассмотренной системы и ее руководящие правила являются неудовлетворительными, поскольку они усиливают внешние возмущения, особенно если их период близок к двум годам.

В предшествующих диаграммах использовались чистые, идеализированные испытательные вводы, что давало возможность проследить поведение каждого компонента системы во времени. Предыдущие кривые были сглаженными и казались искусственными в сравнении с действительными явлениями в промышленном предприятии, так как все решения в системе были свободны от случайных изменений.

Теперь мы готовы рассмотреть реакции системы на более сложные внешние условия. Для этой цели мы вводим неравномерный темп поступления спецификаций из агрегированных технических отделов покупателя. Как установлено в разделах 14.4.7 и 14.6, в модели существует возможность возникновения переменной помехи в темпе потока между техническим отделом и отделом снабжения покупателя. Этот переменный сигнал не создает и не уничтожает ни одного заказа на детали. Заказы определяются требованиями, которые в течение длительного времени поступают к покупателю извне. Случайный выход из технического отдела может повлиять на время выдачи заказов и, следовательно, вызвать неравномерность исходящего потока заказов. Любой случайный сигнал содержит весьма широкую полосу возмущающих частот; поэтому он способен вызывать такой вид поведения, к которому промышленная система сама по себе особенно чувствительна.

Мы будем теперь исследовать модель промышленного производства деталей электронного оборудования при условии, что поток заказов, поступающих в технический отдел покупателей, носит постоянный характер, а в потоке исходящих из него заказов на детали содержатся повторяющиеся из месяца в месяц случайные колебания.

Чем глубже проникает случайное колебание в систему, тем более оно сглаживается и приобретает скорее характерные черты самой системы, чем первоначальной помехи. Даже в поступающих на завод требованиях уже наблюдается определенная величина корреляции; это значит, что заказы, поступающие в течение следующих одна за другой недель, изменяются постепенно вследствие вмешательства отдела снабжения покупателя, который усредняет и сглаживает поток заказов.

К тому времени, когда случайные возмущения начнут воздействовать на численность рабочих на заводе, преобладающее изменение незначительно удалено от 100-недельного естественного периода системы. Численность достигает максимального значения ко времени истечения 66, 141, 250 и 316-й недель. Эти сроки отделены друг от друга интервалами в 75, 109 и 66 недель.

На рис. 15-5 кривая численности рабочих занимает область между 121 и 87 % нормального значения; таким образом, максимум составляет 140 % минимума. Само собой разумеется, что амплитуда возмущений системы зависит от амплитуды изменения помехи, включенной в модель. Наибольший интерес представляет в данном случае не сама действительная амплитуда, а скорее тот предел, до которого нежелательные реакции системы на любой ввод могут быть подавлены путем изменений в организации или правилах системы. Наибольший интерес прежде всего представляет сравнительное изучение влияния различных руководящих правил при одном и том же вводе. Однако мы стремимся к тому, чтобы эти испытания производились в рамках наиболее правдоподобных операций и чтобы была уверенность, что в модели представлены существенные динамические характеристики изучаемой системы.