Джей Форрестер - Основы кибернетики предприятия

Определить чувствительность модели к изменениям значений параметров можно путем испытания модели. Когда выявлен параметр, к изменениям которого система особенно чувствительна, мы сталкиваемся с более сложной проблемой, чем просто необходимость определить его значение. Возможно, мы будем в состоянии точно измерить параметр; однако нам нужна уверенность в неизменности его значения с течением времени. В противном случае он может оказаться одной из существенных переменных системы; если в этом случае источник изменений параметра не будет установлен, то поведение модели может ввести нас в заблуждение. Возможно, этот параметр относится к числу тех, которые можно регулировать. Если же параметр не может быть точно измерен или если он не является константой, а также если он не поддается регулированию, тогда, вероятно, будет целесообразно видоизменить структуру про-мышленно-сбытовой системы таким образом, чтобы величина и изменение параметра не влияли в большой степени на поведение системы.

В главе 2 были приведены рисунки, показывающие, каким образом типичная оптовая организация могла бы реагировать на некоторые упрощенные вводы, характеризующие объем розничных продаж. В предшествующих разделах настоящей главы даны были уравнения, описывающие организацию и руководящие правила системы, рассмотренной в главе 2.

В последующих разделах будет дано более детальное описание каждого из рисунков главы 2, включая уравнения, используемые для формулирования условий, связанных с экспериментальным вводом.

Первоначально можно допустить, что самым насыщенным информацией типом ввода, используемого при испытании системы, был бы временной ряд фактических продаж, полученный в результате изучения реальных ситуаций, хотя в общем случае это будет не самая полезная исходная точка, так как временные ряды, построенные на фактическом материале, — слишком сложная модель для начальной стадии изучения поведения системы.

Более простые условия испытаний можно будет выработать, если попытаться понять наиболее существенные характеристики самой системы. Позже мы сможем изучить реакции системы на ввод характерных для нее данных или сгруппировать отобранные соответствующим образом элементарные вводы (такие, как тенденции роста, сезонные и другие периодические колебания и помехи) для того, чтобы создать испытательный ввод такого состава, который воссоздает статистические характеристики фактических временных рядов.

Теперь повторим и рассмотрим в отдельности рис. с 2–2 по 2–6 из главы 2. Уравнения и параметры, кроме особо отмеченных, будут заимствованы из раздела 13.5.

В качестве экспериментального ввода при изучении динамики системы целесообразно использовать «функцию скачка»; такой ввод весьма прост и в то же время богат информацией. В этом случае имеет место внезапное возмущение, порожденное изменением внешнего ввода в систему до некоторой новой величины, которая затем поддерживается постоянной. Функция-скачка вызывает возмущение, включающее в себя, вообще говоря, неограниченную полосу частот компонентов. Она может служить для того, чтобы «возбудить» любого вида реакцию, какая может быть свойственна испытываемой модели. Если для моделируемой системы характерны колебания, то скачкообразный ввод сразу же продемонстрирует естественный период колебаний системы и скорость их затухания или усиления. Такой ввод будет, как правило, приводить в действие совокупность характерных для системы тенденций к росту или сокращению.

Для отображения скачкообразного изменения розничных продаж RRR, например, на 10 % необходимы следующие уравнения:

RRR.KL = RRI + RCR.K,

,

где

RRR — требования (заказы), получаемые розничным звеном (единицы в неделю);

RRI — исходный темп требований к розничному звену, константа (единицы в неделю);

RCR — изменение требований к розничному звену (единицы в неделю).

Согласно этим двум уравнениям, темп розничных продаж до начала проигрывания имеет постоянную установившуюся величину RRI (равную 1000 единиц в неделю). После начала проигрывания величина RRR увеличивается на 100 единиц в неделю, что и дает скачкообразное увеличение розничных продаж на 10 %.

На рис. 13–18 видно, как возмущение, вызванное изменением розничных продаж, распространяется в направлении производственного звена; соответствующие данные приведены в табл. 13-1.

Прогрессивное увеличение экстремальных значений темпа размещения заказов при переходе к высшим подразделениям системы является результатом двух источников усиления, имеющих место в правилах, регулирующих решения о размещении заказов, — это необходимость увеличения количества заказов и товаров, перемещаемых по каналам системы, и практика увеличения «желательного» запаса в связи с ростом среднего уровня продаж. В системе, рассматриваемой в данном примере, запаздывание передачи из розничной торговли в оптовую и обратно равно 6,1 недели (3 недели на оформление заказа DCR; 0,5 недели на пересылку заказа по почте DMR; 1,6 недели на выполнение заказа оптовыми базами (DHD плюс DUD) и 1 неделя на транспортировку товаров в розничное звено DTR). 10-процентный рост темпа розничных продаж требует 10-процентного увеличения числа заказов и товаров в пути, если запаздывание является постоянным (и большего увеличения заказов и товаров, если запаздывание возрастает, как это делается в модели и как это обычно бывает в деловой практике на ранней стадии расширения объема деловых операций). Это увеличение содержимого каналов (уравнение 13–10) должно быть тогда равно: