Читаем Основы кибернетики предприятия полностью

Если же задача состоит в том, чтобы углубить понимание изучаемой системы, модель может быть эффективной и в том случае, если она отражает только то, что мы считаем сущностью изучаемой системы. Такая модель придает точность нашему мышлению; неопределенность подлежит устранению в процессе построения математической модели; мы получаем возможность решить вопрос об относительной важности различных факторов и обнаружить несоответствия в наших исходных положениях. Нередко оказывается, что наши допущения, касающиеся отдельных компонентов системы, не могут привести к ожидаемым последствиям. Наша словесная модель, будучи преобразована в точную математическую форму, может оказаться не соответствующей качественной природе реального мира. Мы можем убедиться, что никакой правдоподобной комбинацией допущений нельзя оправдать наших излюбленных предрассудков. На каждой такой ошибке мы учимся.

Таким образом, мы пользуемся моделью так же, как инженер или военный стратег. Каково было бы положение, если бы реальная система соответствовала нашим отправным допущениям? Какой была бы предполагаемая система, если бы мы создавали ее согласно модели? Какие изменения в модели могли бы приблизить ее к характеристикам той существующей системы, которую она призвана отразить? Такие вопросы можно задать по отношению к замкнутой модели (или стремящейся к замкнутой), они особенно важны в том случае, когда речь идет о системе столь сложной, что правильные ответы не могут быть получены путем ее простого рассмотрения.

Модель прежде всего должна иметь структуру, то есть определенный порядок внутренних взаимосвязей. Допущения относительно структуры должны быть сделаны раньше, чем мы начнем собирать данные о реальной системе. Имея структуру, соответствующую нашим описательным знаниям о системе, мы можем сделать следующий шаг и придать коэффициентам реальные числовые значения, поскольку коэффициенты должны отражать строго определенные характеристики реальной системы. Затем можно приступать к изменениям модели и реальной системы, чтобы ликвидировать их несоответствия и приблизить к желательному уровню эффективности.

Такова позиция руководителя по отношению к словесному описанию, которое он использует в качестве модели управляемой им. фирмы. Он стремится уяснить, какое значение имеют для него наблюдаемые факторы, пытается связать отдельные формы поведения и характеристики системы с вытекающими из них следствиями, пробует дать оценку результатам изменения тех частей системы, которые находятся под его управлением.

На определенной ступени деталировки модели для ее приближения к реальной или предполагаемой системе можно использовать саму модель для изучения значения различных допущений, на которых она построена. Для каждого числового значения, по необходимости принятого нами произвольно, существуют известные пределы, между которыми лежит истинное значение величины. Часто приходится наблюдать случаи, когда модель сравнительно нечувствительна к изменениям значений в этих пределах; при этом, по-видимому, нецелесообразно уточнять принятую приблизительную оценку[16].

С другой стороны, общее качественное поведение системы может в значительной мере зависеть от принятых нами численных значений. В этих случаях надо помнить, что принятые допущения представляют некоторый риск При выявлении чувствительности модели к ошибкам в численных значениях коэффициентов нужно выбирать между:

— измерением соответствующих величин с достаточной точностью;

— регулированием установленной величины в требуемых пределах;

— перестройкой системы и модели, чтобы сделать влияние величины менее существенным.

Математическая модель должна основываться на самой достоверной информации, какая только может быть получена в данный момент, но построение модели не следует откладывать до тех пор, пока будут точно измерены все связанные с ней параметры. Так можно ждать бесконечно. Величины следует устанавливать там, где это необходимо, с тем чтобы можно было продвигаться вперед в изучении многих вопросов, а тем временем будет осуществляться сбор данных. Заметим, что достаточная информация имеется в описательных сведениях, накопленных практиками в области управления и экономики, которые могут помочь создателю модели в его первоначальных усилиях. По мере исследования он убедится, что гораздо большую опасность представляет недооценка важных переменных и невнимание к ним, чем недостаток информации, когда он уже выявлен и определен. Специалист, хорошо знающий решающие моменты в динамике системы, может выявить гораздо более полезную информацию, чем получаемая обычно в отчетных данных.

Перейти на страницу:

Похожие книги

100 абсолютных законов успеха в бизнесе
100 абсолютных законов успеха в бизнесе

Почему одни люди преуспевают в бизнесе больше других? Почему одни предприятия процветают, в то время как другие терпят крах? Известный лектор и писатель по вопросам бизнеса нашел ответы на эти очень трудные вопросы. В своей книге он представляет набор принципов, или `универсальных законов`, которые лежат в основе успеха деловых людей всего мира. Практические рекомендации Трейси имеют вид 100 доступных для понимания и простых в применении законов, относящихся к важнейшим сферам труда и бизнеса. Он также приводит примеры из реальной жизни, которые наглядно иллюстрируют, как работает каждый из законов, а также предлагает читателю упражнения по применению этих законов в работе и жизни.

Брайан Трейси

Деловая литература / Маркетинг, PR, реклама / О бизнесе популярно / Финансы и бизнес