Основы кибернетики предприятия

Я убежден, что человек, принимающий решения в динамической информационной системе с обратной связью, использует значительно меньший объем информации по сравнению с тем, который имеется в его распоряжении. Более того, имеющаяся в его распоряжении информация значительно меньше по объему, чем это обычно предполагают. Как правило, его действия, с учетом любого данного потока решений, почти полностью обусловлены менее чем десятью вводами информации. То, что он делает с этими немногими источниками информации, будет скорее всего довольно стереотипным. Некоторые из этих источников используются для создания концепции желаемых целей, другие служат для формирования представления о действительном положении вещей. Из сопоставления желаемого и действительного вытекают достаточно простые и кажущиеся логичными действия. Однако то, что представляется очевидным, может быть не лучшим. Наибольшие улучшения в динамику промышленной системы могут быть внесены, если действовать в тех направлениях, которые в силу традиций и сложившихся обычаев в области управления считаются абсолютно неправильными. Наши познания в области динамики сложных информационных систем с обратной связью столь несовершенны, что часто нельзя доверять интуитивным суждениям о вероятности положительного либо отрицательного эффекта того или иного изменения образа действий.

Третья сложность, с которой сталкивались многие, пытаясь разобраться в правилах принятия решений, является результатом того, что опускается одна из ступеней последовательного абстрагирования, связанного с процессом принятия решений. Ранее мы исходили из предположения, что действия на низшем уровне процесса принятия решений являются случайными и иррациональными. Для второго уровня характерны разумные и рациональные действия, однако здесь еще не ясно, какие руководящие правила лежат в основе этих действий. На третьем уровне, с тех пор как существует писаная история, человек уже имеет по крайней мере словесную описательную модель рациональных правил, создающих поток индивидуальных решений. Это важнейший участок на пути к формулированию точных количественных решений, определяемых политикой. На этом этапе развития процесса принятия решений для лучшего понимания лежащих в их основе правил используется искусство и интуитивные суждения человека. Искусство и интуиция на этом новом этапе более не применяются к индивидуальным, изолированным решениям, а используются при определении правил, управляющих потоком индивидуальных решений. На этом этапе методы абстрагирования еще только начинают применяться: здесь уже можно отметить многочисленные удачные примеры, хотя согласие в вопросе о методе пока еще отсутствует. На данной стадии абстрагирования отсутствует описательная литература по вопросу о том, из чего складывается искусство, связанное с определением правил принятия решений. Несмотря на пробелы в этом искусстве, естественные для первого этапа абстрагирования, многие экономисты пытались перескочить на следующий этап абстрагирования. Они пытались использовать статистические методы для того, чтобы вывести из количественных данных о системе правила, регулирующие принятие решений. Это уже другой уровень абстрагирования, когда интуитивное мастерство и суждения применяются для установления строгих правил, с помощью которых определяется формальная политика принятия решений. Я считаю, что мы не готовы для перехода к следующему этапу абстрагирования. Этого нельзя будет сделать до тех пор, пока мы не добьемся признанного успеха в мастерстве, искусстве суждений и использовании интуиции при формулировании правил принятия решений. После того как мы хорошо разберемся в этом процессе, станет возможным превращение анализа деятельности организации в систему твердо установленных правил. Предшествующий опыт свидетельствует о том, что в каждый данный момент следует применять один из уровней абстрагирования. В каждый данный момент мастерство и искусство суждений служат установлению правил, с помощью которых низший уровень может быть автоматизирован.

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

Иногда полезно мысленно разделить функции решения на две категории в зависимости от того, являются ли они обычными, сознательными, «свободными» решениями человека или же такими, которые неизбежно вытекают из физического состояния системы; разделяющая эти категории граница будет не очень точной. Мы здесь определяем явные решения, как сознательные решения людей, составляющие часть процесса управления или экономического процесса. К явным решениям относятся все решения административного характера, решения о закупках, а также решения, связанные с различными психологическими факторами. Неявные решения являются неизбежным результатом состояния системы. К их числу обычно относятся: 1) возможность выполнить заказы, зависящая от имеющихся в данный момент запасов продукции; 2) уровень выхода из системы транспортировки, зависящий от уровней вводов, количества товаров в пути, длительности транспортировки и т. п., и 3) налоги на прибыли.

При анализе фабричного производства хорошо видно различие между явными и неявными решениями. Существующий уровень производства обыкновенно является результатом неявного решения, которое определяет уровень производства в зависимости от численности рабочей силы, наличия оборудования и материалов, поскольку невозможно произвольно определить уровень производства и постоянно его поддерживать. Неявному решению сопутствуют явные решения о дополнительном найме рабочей силы и о заказе оборудования и материалов. Будут ли люди действительно наняты в результате явных решений, зависит от действия неявных решений внутри «физического» состояния системы, к которой относятся такие факторы, как наличие незанятых рабочих, предлагаемая заработная плата и т. д. Появятся ли в результате заказов материалы и оборудование, зависит тоже от ряда условий.

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.