Основы кибернетики предприятия

В качестве примера можно привести развитие программирования на вычислительных машинах. Десять лет тому назад был составлен специальный код для машины с целью решения одной определенной задачи. Следующей стадией абстрагирования было составление программы, состоящей из логических инструкций, сообщающих машине, как создать свою собственную программу для формулирования специальной проблемы. Абстрагирование в программировании в настоящее время углубляется. На новом этапе разрабатываются концепции, которые позволяют вычислительной машине сформулировать специфическое изложение проблемы, которое другая программа вычислительной машины в свою очередь изложит на языке машины. С философской точки зрения это эквивалентно описанной выше последовательности формальных правил, связанных с принятием решений.

Чтобы приступить к рассмотрению динамических характеристик общественной системы, нам необходимо представить по крайней мере, базовую структуру принятия решений. Для этого необходимо иметь возможность уяснить хотя бы приближенно руководящие правила в каждом значительном пункте принятия решений в системе. Такое понимание правил может быть достигнуто, если мы:

— имеем правильное представление о сущности решений и о значении правил, описывающих процесс их принятия;

— располагаем правильной структурой, связывающей состояние системы с правилами, решениями и действиями;

— отдаем себе отчет в том, что процесс может быть искажен и что мы не добьемся (и в этом не будет необходимости) большой точности отображения процесса принятия решения;

— полностью используем значительный опыт и описательную информацию, которая, по всей вероятности, содержит 98 % существенной информации в области принятия решений. Остальные 2 % мы получим из формальных статистических и цифровых данных. Мы отдаем себе отчет, что формальное математическое изложение правил не" имеет в виду абсолютной точности того или иного пути. Мы можем дать формальное математическое изложение любого положения, которое поддается словесному описанию. Недостаточная точность описания не является препятствием для количественного определения наших представлений относительно правил принятия решений. Обычный взгляд, что мы якобы не в состоянии количественно определить правила принятия решений, поскольку не располагаем достаточно точным описанием, смешивает два абсолютно различных соображения. Мы можем математически определить наши представления, не принимая пока во внимание точность получаемых количественных результатов, а уже потом решить вопрос о том, какая точность является достаточной.

Мне кажется, я достаточно убедительно продемонстрировал наши возможности. У нас есть выдающиеся примеры соответствующих достижений в понимании системы управления в армии за последнее десятилетие. У нас есть предварительные примеры такого же подхода к промышленным системам.

Действительные, эффективные функции решений в фирме или экономической системе выходят далеко за пределы формальных правил, изложенных в обязательных нормативных документах и законах. «Эффективные правила» — это остов для нахождения решений, они определяются окружающей обстановкой, источниками информации, которые действительно доступны, мерами поощрения и вознаграждения, которые влияют на людей в каждом пункте принятия решений, порядком обеспечения питанием, жилищем и предметами роскоши, нравами, господствующими в обществе, и унаследованными от прошлого предрассудками и привычками. Если рассматривать решения в этих ограниченных рамках, то мы увидим, что они вовсе не являются действиями, которые нельзя предугадать, как это иногда предполагают. Даже если иметь в виду какого-либо индивидуума, можно допустить определенную степень постоянства характера его реакций на различные события; мы можем осмысленно обсуждать вероятное влияние на него различных воздействий. С еще большей степенью уверенности могут быть оценены вероятные, в среднем ответные действия на изменения в окружающей обстановке для группы людей, находящихся в аналогичных условиях.

Динамическая модель используется главным образом для изучения влияния правил принятия решений на поведение системы. Все решения в модели возникают под полным контролем этих правил. Руководящие правила представляют собой основу для регулирования потоков во всех пунктах действующей системы. Мы должны провести глубокое исследование этой основы для того, чтобы уяснить, каким образом вырабатываются решения при различных возникающих обстоятельствах. Концепция правил, управляющих решениями, выходит далеко за пределы решения человека-администратора. Модель должна также давать «решения», которые носят физический характер: например, сколько невыполненных заказов может быть исполнено исходя из наличных запасов?

9. 4. Явные и неявные решения