Джей Форрестер - Основы кибернетики предприятия

Предвидение может повлиять не только на последовательность событий, но и на сам процесс предвидения в будущем. Если предвидение слишком оптимистично, то оно ведет к определенным кризисам производства и складских запасов, которые в следующем году приведут к большей осторожности. Этот консерватизм может сделать будущее предвидение неоправданно пессимистическим.

Аналитические методы, которые строятся на примерах поведения сезонного характера, также связаны с риском ошибок. Последовательность сезонных событий может быть введена в закрытую систему информации с обратной связью, в которой она может привести к действиям, по-видимому, предвосхищающим эту сезонность; но в таком случае обратная информация в систему рынка приведет к усилению и выделению видимой сезонности.

Итак, методы предвидения на основе данных прошлого и настоящего будут хорошими или плохими в зависимости от взаимодействия с остальной частью фирмы. В целом я склонен считать, что нынешние попытки промышленного предвидения приносят больше вреда, чем пользы, но, так или иначе, на систему они оказывают большое влияние и должны быть включены в реалистическую модель промышленной деятельности.

Долгосрочное планирование.В планировании будущего возможен и другой способ использования моделей, который принципиально отличается от анализа статистических данных прошлого времени. Этот способ, называемый нами долгосрочным планированием, призван выявить наиболее важные взаимозависимости, которые воздействуют на будущий ход событий. В широком смысле все модели, рассмотренные в этой книге, относятся к категории долгосрочного планирования. Эти модели базируются на тех основных факторах, которые считаются важными, и, исходя из этих факторов, развивается понимание системы в целом, а также зависимости ее будущего общего поведения от основных предпосылок и правил управления. Такая модель применяется, когда хотят представить, как на систему воздействуют изменения в ее организационной форме или правилах.

Модель, помогающая планированию, будет воспроизводить такие явления будущего, каких не было в прошлом. Планирующая модель показывает, как факторы настоящего, о которых мы имеем убедительную информацию, могут комбинироваться при формировании будущего. Из опыта мы знаем, как будут развиваться различные типы факторов. Мысленно представляя себе развитие в какой-либо области, мы вырабатываем нашу оценку будущего потенциала и возможного темпа его роста. Формальная математическая модель, созданная в целях планирования, действует для проверки наших оценок и для уточнения предпосылок, на которых построен план будущего. Она, подобно другим рассмотренным в этой книге динамическим моделям, поможет внести ясность в наше мышление, будет часто вскрывать несообразности в наших основных предпосылках и показывать неожиданную степень чувствительности системы к различным факторам. Некоторые предпосылки станут менее важными, чем это предполагалось вначале, тогда как другие, с виду маловажные, окажутся весьма значительными по их воздействию на результаты. Так мы становимся более бдительными и предупрежденными о последних критических предпосылках.

Интересную формулировку такой планирующей модели дал Уолтер Харфорд [124]. Он построил динамическую модель, в которой установлена взаимосвязь 140 переменных, воздействующих на переход электроэнергетики от тепловых станций к атомным. Его модель, в частности, занимается вопросами атомного топлива как в первичных, так и в регенерирующих установках.

Эта модель главным образом служит изучению одного из процессов, включенных в программу перехода целой промышленной отрасли к новому типу технологии, связанному с заменой дешевого топлива более дорогим. Против последнего выдвигаются те факторы, которые в дальнейшем будут содействовать снижению стоимости производства ядерной энергии. К ним относятся: темп, с которым технические знания будут накапливаться как функция от числа построенных заводов; стоимость атомных станций, которая будет снижаться вместе с ростом производственного опыта; запаздывание проектирования в зависимости от опыта проектирования и производства; наконец, темп, в котором будет развиваться доверие потребителей в зависимости от числа уже установленных и успешно работающих станций.

На рис. 16–18 показана зависимость числа предприятий, которые могут пользоваться электроэнергией различной стоимости, от величины этой стоимости. Новая технология в большой степени зависит от формы кривой в правой части рисунка. Первоначально дорогостоящая новая технология может быть экономически доступной только небольшому числу потребителей. Тогда встает вопрос о том, будут ли на этих первых установках накоплены необходимые технические знания, чтобы стоимость энергии достаточно быстро снизилась и открыла возможность большего проникновения на рынок нового вида энергии. Случайная взаимосвязь между формой правой части этой кривой и факторами технологического процесса может вести к быстрому развитию данной промышленной отрасли. С другой стороны, отсутствие достаточного числа потребителей может поставить рост промышленности в зависимость от совершенно различных факторов, например от наличия предприятий, которые согласны нести расходы, связанные с длительными испытаниями новой технологии или с целью недопущения государственного вмешательства в производство электроэнергии.