Джей Форрестер - Основы кибернетики предприятия

Первоначальное увеличение заказов и заводского выпуска продукции во многом похоже на картину, представленную на рис. 2–2, за исключением того, что первоначальные высшие точки кривой расположены ниже и отстают по времени. Однако в то время, когда система уже должна была выйти из состояния перепроизводства, она получает дополнительный понижающий толчок, вызванный спадом розничных продаж, который усилился по причинам, рассмотренным выше. В итоге число заказов, поступающих от оптовиков на завод, снизилось в октябре по сравнению с обычным уровнем на 40 %, а объем выпуска продукции упал в ноябре на 60 % в сравнении с нормальным уровнем.

В следующем году выпуск продолжает колебаться между верхними и нижними точками кривой, которые лежат примерно на 72 % выше и соответственно на 60 % ниже нормального уровня. Товарные запасы колеблются в пределах, указанных в табл. 2–1.

Мы видим, таким образом, как усиливаются периодические колебания по мере того, как мы переходим от розничного звена к заводу.

Случайные отклонения в розничных продажах. Следует отметить, что на рис. 2–2 и 2–3 представлены плавные кривые, не имеющие тех кратковременных случайных колебаний, которые можно видеть на большинстве графиков фактического движения заказов в промышленности.

Имитируя деятельность предприятия, конечно, невозможно учесть все те незначительные факторы, которые могут влиять на ход его операций.

Эти дополнительные воздействия могут быть представлены в виде «шумовых» или случайных нарушений, вводимых в пункты решений данной системы. Предположим, что мы собираемся изучать поведение нашей производственно-сбытовой системы не в условиях неизменного покупательского спроса, а в условиях изменяющегося из недели в неделю объема продаж.

Колебательная система, показанная на рис. 2–2 и 2–3, будет реагировать на случайные внешние нарушения колебаниями, отражающими характеристики самой системы в большей степени, чем при условии, когда эти колебания прямо определяются легко устанавливаемой внешней причиной.

Даже если средний уровень розничных продаж в каждом периоде устойчив (как это изображено на рис. 2–2) и не подвержен регулярным изменениям в различные периоды (рис. 2–3), то и тогда система, для которой характерна неустойчивость, будет превращать случайные явления в подъемы и спады объема заказов и производства продукции. Мы уже видели (рис. 2–2), что в ответ на внезапный скачок объем производства и товарных запасов обнаруживает тенденцию к колебаниям с разрывом в 8–9 месяцев между крайними точками. Всякий, кто знаком с характеристиками информационных систем с обратной связью, знает, что случайные возмущения на вводе могут вызвать аналогичные колебания.

Ограниченная производственная мощность завода.До сих пор мы рассматривали только простые ситуации. Дополнительные фактические данные о деятельности фирмы могут быть введены в модель по мере надобности. В предшествующих примерах мы допускали, что завод может производить продукцию в любом объеме. Для более реальных условий, то есть когда принимается во внимание факт ограниченных производственных возможностей предприятия, характерны некоторые новые, весьма интересные последствия.

На рис. 2–4 показаны колебания системы, производственная мощность которой на 20 % превышает средний уровень продаж. Как и раньше, система полностью стабилизирована в начале первого года; затем предполагается, что на протяжении каждого года происходит подъем и спад розничных продаж на 10 %.

Объем розничных продаж никогда не достигает уровня производственной мощности. Тем не менее под влиянием запасов и товаров в каналах обеспечения заказы оптового звена, поступающие на завод, превышают его производственную мощность. Мало того, по мере замедления отгрузок продукции заводом оптовое звено начинает выдавать заказы в предвидении будущих потребностей и, таким образом, еще больше заказов вводится в систему. В результате этого завод работает на полную мощность в течение трех месяцев первого года.