Джей Форрестер - Основы кибернетики предприятия

Явные и неявные решения не обязательно различать в зависимости от того, как ими оперируют в модели; но следует иметь в виду имеющиеся между ними различия, так как что помогает выявить важные этапы в потоках информации и ответных решениях и действиях. Учет как явных, так и неявных решений создает возможность иметь дело в модели не только с действительным положением вещей, но и с желаемым. Определенные условия вызывают желание изменений; это желание взаимодействует с состоянием системы и ее ресурсами для определения того, что должно произойти.

Введение понятий как явных, так и неявных решений избавляет нас от необходимости иметь дело с системой совместных уравнений, которая возникает в некоторых моделях, например в случае, когда решения, связанные с производством, должны быть постоянно равны решениям, связанным с потреблением, и т. д. Такие решения в действительности принимаются изолированно и независимо одно от другого, а сочетаются они в конце концов через посредство запасов товаро-материальных ценностей, цен и различных потоков информации. Явные решения желать или пытаться осуществить что-либо являются результатом информации, доступной лицу, принимающему решения. Неявные решения, создающие действия, учитывают как действительное состояние системы, так и желаемое.

При формулировании функций решений (уравнений темпов) необходимо следить за тем, чтобы решения исходили из переменных, действительно находящихся в пункте принятия решений. Как правило, информация, доступная для принятия явных решений, не идентична исходным переменным, которые она выражает. Информация может быть запоздалой, смешанной и некачественной. Здесь вновь может возникнуть различие между явными и неявными решениями. Явные решения обычно базируются на информации (которая может быть в ряде случаев искаженной) относительно исходных переменных. Наиболее простые неявные решения регулируют обычные потоки, которые зависят от действительного состояния системы и вследствие этого от действительной величины переменных в модели.

Различие между действительной величиной переменной и информацией относительно переменной может быть проиллюстрировано на примере товаро-материальных запасов. Возможность поставить отдельный предмет из наличных запасов, зависящая от того, есть ли этот предмет в наличии, обычно может рассматриваться как неявное решение, регулируемое истинным состоянием запасов в данный момент. Это истинное состояние запасов является одной из переменных величин в модели. Функция принятия явных решений, которая регулирует заказы материалов для пополнения запасов, зависит от информации относительно их наличия, а эта информация может быть запоздалой и неточной. Для характеристики того, что представляется нам запасами, в некоторые модели целесообразно включить отдельную переменную величину. Иногда имеют дело с понятием «желаемое состояние запасов», которое часто отличается от обоих предшествующих понятий; в таком случае оно должно стать третьей переменной величиной, относящейся к тем же товаро-материальным запасам.

В качестве второго примера рассмотрим модель экономической системы, которая должна постоянно воспроизводить уровень валового национального продукта; очевидно, что этот уровень не может быть дан в качестве ввода, к любому явному решению (например, при планировании расширения предприятия). Информация о действительном положении вещей в данный момент будет неизбежно запаздывать и содержать некоторую долю ошибок и неточностей. Для того чтобы имеющаяся информация соответствовала действительному положению, она должна быть запоздалой; при этом она будет содержать какую-то долю ошибок и неточностей, даже если до запаздывания она отражала действительные величины переменных.

Модель, подобно действительному миру, нередко должна воспроизводить как «истинные» величины переменных, так и связанные с ними переменные, выражающие те величины, которые в процессе принятия решений лишь принимаются во внимание или учитываются.

Модель, которая может воссоздать правильную динамическую систему поведения, требует формальных выражений, показывающих, как принимаются решения. Поток информации непрерывно превращается в решения и действия. Никакие ссылки на то, что мы недостаточно хорошо разбираемся в процессе принятия решений, не могут освободить нас от нахождения критерия, которым следует руководствоваться при принятии решения. Пренебрежение к принятию решений означает отрицание их существования — эта ошибка гораздо более значительная, чем любая ошибка, связанная с оценкой процесса.

Могут ли функции решений быть настолько точно определены, чтобы быть полезными? Вообще представляется, что могут. Вдумчивые наблюдения, обмен мнениями с лицами, принимающими решения, изучение имеющихся данных, исследование отдельных примеров решений и действий — все это может пролить свет на основные факторы, влияющие на принятие решений. Определение факторов, влияющих на решения, осуществляется в четыре этапа. Прежде всего мы устанавливаем, какие факторы достаточно значительны, чтобы их учитывать. После этого мы для каждого из факторов определяем, в каком направлении он влияет, какова значимость его влияния и какие нелинейности должны быть учтены. Рассмотрим подробно эти четыре этапа.

Факторы, подлежащие учету.При формулировании отдельной функции решения в модели прежде всего необходимо составить перечень тех факторов, которые оказывают важное влияние на решение. Ответ часто бывает неясным. В отношении фактора, который сначала представляется наиболее значительным, в дальнейшем может оказаться, что он слабо влияет на поведение модели или на действительную систему. В то же время фактор, на который в повседневной практике управления обычно не обращают внимания, может оказаться решающим в отношении важнейших черт всей системы в целом.

При выборе факторов, влияющих на решение, необходимо учитывать, оказывают ли они воздействие на характеристики информационной системы с обратной связью. Очень немногие лица имеют правильное интуитивное суждение относительно таких систем. Работа с моделями систем помогает развитию правильного суждения и интуиции. Лучшим способом определить влияние того или иного фактора на функцию решения в модели является наблюдение действия модели при наличии этого фактора и без него; при этом сама модель может быть использована для определения того, что она должна содержать.