Текст книги "Основы кибернетики предприятия"
Автор книги: Джей Форрестер
сообщить о нарушении
Текущая страница: 11 (всего у книги 33 страниц)
9. 7. Помехи в функциях решения
Функции решения в модели обязательно включают только наиболее важные факторы из числа тех, которые оказывают влияние на решения. Помимо этих факторов, действуют многие менее значительные, которые неизбежно опускаются. Эти исключенные из рассмотрения факторы можно объединить в две абсолютно различные категории.
В первую категорию опускаемых факторов входят незначительные воздействия тех переменных, которые являются частью системы и рассматриваемой модели. Эти исключения по существу представляют собой игнорирование в модели некоторых линий обратной связи между переменными. Часто это происходит в целях необходимого упрощения; связанные с этим опасности мы рассматривали в разделе 9.6. Отказ от рассмотрения переменной из функции решения внутри модели представляет собой исключение ввода, который может быть взаимосвязан во времени с решениями, определяемыми функцией решения. Мы ничем не можем восполнить этот вид исключения выбранной наугад переменной, которая в действительности влияет на процесс принятия решения.
Другая группа исключенных из рассмотрения факторов носит совершенно иной характер. Это такие факторы, которые не испытывают на себе воздействия других переменных величин модели. Их источник лежит вне реальной системы, которая отображается в модели, или не зависит от нее. В качестве примера можно взять неопределенное влияние погоды[48]: имеется в виду не только ее очевидное влияние на сельское хозяйство, но также ее воздействие на величину продаж во время пасхи, на продажу спортивного снаряжения и на повседневную деятельность универсальных магазинов. К случайным воздействиям можно также отнести местные национальные или международные политические новости, которые могут быть не вполне свободными от влияния коммерческих дел и от состояния экономики, но на которые часто без достаточных оснований смотрят как на обстоятельства, не поддающиеся учету. Сюда включаются и такие факторы, как отпуска агентов по снабжению, болезнь управляющего и их влияние на бесперебойное течение дела. Этот поток «помех» случайного характера, который не может быть предусмотрен заранее, оказывает свое воздействие во всех пунктах принятия решений в действующей социальной системе. Мы можем приближенно учесть это воздействие путем включения вариаций, связанных с «помехами», в функции решения модели.
Теоретическое изучение вводов, связанных с – помехами, и их расчет составляют сложную задачу, которая должна быть разобрана в другом месте. Практический вопрос о том, какие из связанных с помехами характеристик подлежат включению в модель, следует решать, как и вопрос о многих других вводах, прежде всего на основе тех знаний относительно отображаемой системы, которыми мы располагаем.
Вводы в функции решения, которые отражают влияние помех, могут быть использованы для изображения влияния вышеупомянутой второй группы исключенных из рассмотрения факторов, когда они не связаны с моделируемой системой. Помехи не могут восполнить исключение первой группы факторов, которое упрощает структуру информационной системы с обратной связью за счет потери части информации.
Глава 10
АГРЕГИРОВАНИЕ ПЕРЕМЕННЫХ
Ценность модели во многом обусловлена разграничением в системе важных и несущественных факторов. Частично такое обособление основного содержания системы достигается путем агрегирования однородных факторов, которое желательно и важно, хотя в то же время и рискованно. Допустимость агрегирования в значительной степени определяется той ролью, которую отдельные агрегируемые факторы играют в правилах принятия решений. Факторы, управляемые достаточно сходными правилами, которые зависят в свою очередь от достаточно равноценных источников информации, могут сочетаться в одном канале. В зависимости от назначения модели допускается агрегирование факторов и по другим признакам, которые ее характеризуют.
Очевидно, что модель какого-либо предприятия или хозяйства не может отразить каждое отдельное решение и каждую сделку, совершаемую в этой хозяйственной организации. В этом нет и практической необходимости, как нет нужды выводить уравнения для каждой молекулы воды при расчете напора и расхода воды в водопроводной сети. Если сгруппировать отдельные действия по их подобию, то можно добиться большей точности при описании среднего действия, чем при попытке описать каждый отдельный элемент.
Способ такой группировки, или «агрегирование», имеет огромное значение. При недостаточном агрегировании модель будет загромождена излишними, вносящими путаницу деталями. С другой стороны, при слишком широком агрегировании или объединении разнородных факторов мы потеряем те элементы динамического поведения модели, которые хотим наблюдать. Некоторые общие указания могут помочь в установлении основ для агрегирования.
10. 1. Использование отдельных событий для формирования агрегированного потока
Хотя речь идет об агрегировании больших групп индивидуальных физических единиц и решений, агрегированные потоки все же должны перемещаться по тем же каналам, по которым движутся отдельные элементы потока. Аналогично этому при проектировании модели городского водопровода в нее надо было бы включить отдельные водохранилища, насосные станции, магистральные водопроводные линии и группы потребителей воды, различающиеся по своему характеру и территориальному размещению. Нет смысла тратить усилия на изучение поведения каждой капли воды, но тем не менее необходимо составить такую диаграмму, которая отображала бы условия, с которыми сталкивается каждая капля по пути следования от источника до водохранилища и оттуда через трубы и насосы до потребителя.
Модель хозяйственной организации нужно строить точно так же путем изучения отдельных конкретных решений и результатов, достигаемых при их осуществлении.
Сначала составляется диаграмма потока, отражающая результаты отдельных действий. Например, мы можем наметить путь следования заказа: принятие решения о заказе, сроки оформления заказа, пересылка формуляров заказа, пребывание документов в портфеле невыполненных заказов, отгрузка товаров согласно данному заказу, доставка этих товаров. Каждый элемент потока проходит через такие же этапы. В общем потоке можно легко отыскать и проследить по этапам путь следования каждого отдельного элемента. Определив русло для одного элемента, мы стремимся объединить в этом русле как можно большее количество однотипных элементов.
10. 2. Агрегирование на основе подобия функций решений
Функции решений, управляющих темпами потока, наилучшим образом раскрывают допустимость агрегирования.
Можно агрегировать в одном канале любые два элемента или группы элементов при наличии следующих условий:
– если предположить, что этими элементами должна управлять одна и та же функция решения;
– если исходить из того, что контролируемые выходные данные должны использоваться где-либо в модели для идентичных целей.
Например, можно агрегировать товары, заказываемые оптовым звеном, если даже они занимают различные места в каталоге выпускаемой продукции. Первое условие выполняется, если управление запасами этих товаров осуществляется на одинаковой основе и если заказы формируются одинаковым способом и в совпадающие сроки. Второе условие соблюдается, если вопросы, представляющие интерес для предприятия и для оптовика, разрешаются только в зависимости от совокупного агрегированного потока заказов. Такое положение соответствовало бы действительности при наличии достаточной взаимозаменяемости продукции с тем, чтобы в объединенном потоке нашли исчерпывающее отражение вопросы площадей, рабочей силы и другие проблемы предприятия, а также при соблюдении должного постоянства пропорций «смешивания» товаров, чтобы в общих данных о совокупных товарных запасах содержался ответ о средней возможности выполнить заказы.
Агрегирование на основе однородности функций хозяйственных решений в различных случаях приведет к разным результатам, в зависимости от характера конкретных вопросов, на которые должна отвечать модель. Расчеты общей потребности в капитальных затратах могут основываться только на общих данных об объеме всего производства, а приобретение определенного оборудования зависит от характера отдельных производственных процессов на предприятии или от объема продаж определенных товаров, числящихся в номенклатуре его изделий.
При агрегировании только на основе однородности функций решений мы должны группировать лишь те элементы, которым присущи одни и те же временные зависимости в отношении определенных факторов. Например, в модели хозяйственной системы агрегируются в отдельные группы только те покупки товаров потребителями, которые имеют одинаковую временную зависимость в отношении доходов и сбережений. По этому принципу можно агрегировать в одну группу все виды продовольственных товаров; в другую группу – текстильные товары, одежду; в следующую – изделия из металла, включая приборы и автомобили; в отдельную группу – здания. Эти основные группы должны рассматриваться раздельно из-за их существенных динамических различий, которые учитываются при обосновании объема закупок, определении их периодичности и продолжительности хранения потребителем данного товара в запасе. Таким же образом можно агрегировать станки и здания промышленных предприятий на том основании, что замена их производится почти с одинаковой периодичностью и согласно однотипным решениям.
Агрегирование только подобных функций решений сохранит важные нелинейные зависимости системы, которые проявляются в этих функциях. Для иллюстрации можно использовать предшествующий пример. Здесь одна технологическая линия может работать почти с предельной, тогда как другая – с небольшой нагрузкой. Оборудование этих линий не приспособлено для переключения с одной продукции на другую. Следовательно, увеличение совокупных продаж и их сопоставление с общим показателем совокупной производственной мощности не говорит еще о том, что потребуется увеличение мощности одной линии при наличии неиспользованной мощности на другой. В отношении этих двух линий может потребоваться индивидуальный подход. Эта проблема частично может быть решена с помощью специальной модели, которую при желании можно построить (см. раздел 4.1).
10. 3. Влияние агрегирования на время запаздывания
Следует указать, что объединение различных элементов в общее русло потока приведет к большим колебаниям времени, в течение которого отдельные элементы транспортируются по каналам системы. Для доставки письма по почте затрачивается определенное количество часов; оно не обязательно одинаково для каждого письма. Доставка одних писем займет больше времени, а других – меньше. В результате можно будет установить среднюю продолжительность времени доставки и колебания фактической длительности около ее среднего значения. Запаздывания агрегированных потоков должны отражать это фактическое распределение во времени на выходе из каналов.
Чем больше разнообразных элементов в канале, тем больше будут колебания длительности индивидуальных запаздываний и тем менее четко будет выражена реакция запаздывания[49].
Глава 11
ЭКЗОГЕННЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
Переменные, независимые от системы, представленной в модели (экзогенные переменные), мощно использовать как своего рода проверочные сигналы. В этом качестве они дают возможность узнать, как реагирует модель на определенный образ действий во внешней среде, окружающей модель. Независимая переменная используется так, будто изучаемая система не имеет обратной связи по отношению к этой переменной. Значит, она позволяет исследовать только такие вопросы, в отношении которых предположение о независимости переменной достаточно обосновано. Применение более одной экзогенной переменной оправдывается редко: исключение составляют переменны, представляющие собой случайные помехи, которые с точки зрения правил принятия решений могут рассматриваться как внутренние переменные модели. Применение свыше одной экзогенной переменной предполагает весьма маловероятную ситуацию, при которой экзогенные переменные оказываются связанными между собой посредством механизма управления, но в то же время не имеют связи с переменными рассматриваемой системы. Экзогенная переменная предназначена не для того, чтобы сделать действие модели более реалистичным, а для того, чтобы произвольно воспроизвести те или иные внешние условия и наблюдать за поведением модели в этих условиях.
В разделе 3.1 упоминались открытые и замкнутые модели. Замкнутая модель представляет собой независимую систему, не имеющую связи с внешними (то есть экзогенными, независимыми) вводами. Экзогенные переменные – это такие переменные, значения которых не зависят от внутренних параметров модели.
При исследовании динамических свойств модели какой-либо системы мы часто используем экзогенный ввод в целях проверки модели[50]. Поступая таким образом, мы исходим из предположения, что этот ввод сам по себе независим и не подвержен влиянию изменений переменных, представленных в самой модели. С помощью модели мы можем тогда обоснованно исследовать только те вопросы, для которых правильно предположение о независимости проверочного ввода. Там, где существует предположительная, а не фактическая независимость, модель не сможет воспроизвести те виды действий, которые определяются замкнутой связью от переменных модели к экзогенным переменным и от последних к системе уравнений модели[51]. Как отмечалось в параграфе 9.6, иногда даже слабая связь может весьма сильно отразиться на работе системы, если существуют определенные условия, усиливающие взаимное влияние переменной и решения.
Иногда при построении эконометрических моделей применяется такая практика: в модель включается несколько величин, взятых из реальной хозяйственной практики. Эти величины называют «экзогенными вводами» и рассматривают их как переменные, которые используются в уравнениях модели, но не являются величинами, полученными с помощью этих уравнений. Такой метод может отрицательно сказаться на выявлении динамики системы. Действительно, если система, для которой строится модель, чувствительна к переменным, принимаемым за экзогенные, и в свою очередь оказывает на них влияние, тогда в результате неудачного построения механизма экзогенных переменных нарушаются обратные связи, которые в действительности могут существовать между предположительными экзогенными переменными и переменными самой модели. (В таком случае предположительные экзогенные переменные на самом деле не являются экзогенными и действуют так же, как и зависимые переменные, определяемые с помощью соответствующих уравнений модели.) Эта ситуация эквивалентна предположению о том, что динамика модели не зависит от вводов, которые рассматриваются как экзогенные, и что они берутся только для проверки модели. Более того, экзогенные вводы берутся в «совокупности» как единый проверочный ввод. Подразумевается, что временные взаимозависимости экзогенных переменных имеют важное значение и взаимно связаны, даже если исходить из предположения, что все экзогенные переменные, как единая группа, независимы от переменных внутри модели. Этот метод может привести к наибольшим заблуждениям. Вводы, которые неправильно принимаются за экзогенные, могут быть настолько тесно связаны с уравнениями модели, что будут оказывать воздействие на поведение всей модели. Модель может утратить внутреннюю свободу действий, от которой зависит порядок действий реальной системы. Если так произойдет, то в модели будут отражаться лишь результаты воздействия многочисленных и поддающихся полному контролю вводов; при этом в модели не отразится характер динамики фактической системы.
По-видимому, было бы крайне неправильно в модели хозяйственной системы страны использовать в качестве экзогенных переменных налоги, денежную массу или государственные расходы. Эти факторы несомненно оказывают воздействие на другие переменные, вроде прибыли, уровня цен, социальных и политических затруднений, вызываемых безработицей, однако они имеют и обратную связь с этими переменными.
В данных условиях гораздо правильнее попытаться отразить в модели (хотя бы и очень несовершенно) ту политику и политические силы, которые, на наш взгляд, действуют в реальной системе, чем пытаться использовать в качестве вводов модели фактические ряды прошлых или текущих данных, взятых из реальной системы. Конечно, при построении модели государственного сектора намечаемые функции решений в модели можно сильно упростить, подобно тому как это делается в отношении других функций решений. Однако, включая в модель эти упрощенные правила, по крайней мере следовало бы сохранить в ней основные замкнутые контуры потока, который связывает правительственные расходы и регулирование кредита в народном хозяйстве, чтобы можно было изучить динамические взаимодействия этих двух факторов.
Применение экзогенных вводов, по-видимому, противоречит нормальной практике за исключением тех случаев, когда внешние вводы совершенно независимы и на них не оказывает воздействия никакая из переменных внутри модели[52]. Как показано в разделе 9.7, в функции решений могут вводиться помехи специфического характера, представляющие независимые факторы, которые не порождаются самой структурой модели.
Существенная некорректность сочетания реальных переменных с переменными модели в процессе ее проигрывания имеет близкое отношение к тем разделам следующей главы, где говорится об ограниченной способности моделей предсказывать значения реальных переменных. Модель следует считать качественной, если в ней рост и колебания переменных имеют приблизительно такие же константы времени, частоту и изменения амплитуды колебания, как и в реальной действительности, Однако если частоты и темпы роста не являются в точности одинаковыми или если их фазы в модели и в реальной системе подвержены изменениям в зависимости от различных помех, то отношение величины переменных реальной системы к мгновенным значениям переменных в модели не будет постоянным. Включение таких переменных в модель может оказаться совершенно лишним; «правильное» их значение в реальной системе совершенно не будет связано с состоянием переменных в модели.
Вопрос о том, какие переменные должны вводиться внутрь самой модели или рассматриваться как независимые (экзогенные) переменные, решается по усмотрению того, кто строит модель, и зависит от ее назначения. Возьмем, например, модель фирмы, поставляющей детали для военного оборудования. Здесь заказы на детали от предприятий, производящих оборудование, не могут рассматриваться как экзогенные переменные (за исключением представляющего ограниченный интерес анализа внутренних взаимосвязей в пределах предприятия, производящего детали, вроде, например, взаимосвязи между запасами, рабочей силой и темпом продаж). Темп заказов, поступающих от предприятия, выпускающего оборудование, смежникам, изготовляющим детали, очень чувствителен ко всему, что происходит на этих предприятиях. На него влияют производственные возможности предприятий, изготовляющих детали, обеспечивающие их поставку в необходимом количестве. Невозможность своевременно изготовить детали приводит к передаче заказов конкурентам; задержки в поставке служат причиной заблаговременного размещения заказов в предвидении будущей потребности. Взаимоотношения между смежником, поставляющим детали, и предприятием, выпускающим оборудование, определяют важные стороны динамики производства[53]. С другой стороны, мы, по всей вероятности, можем исходить из предположения, что заказ Министерства обороны предприятиям, производящим оборудование, в отношении предприятия, изготовляющего детали, является экзогенным, поскольку обычно заказы на военное оборудование размещаются без учета состояния производства отдельных деталей. Имеется в виду, что если данное предприятие, поставляющее детали, не может удовлетворить спрос на них, то будут найдены другие источники. Мероприятия поставщика деталей, вероятно, окажут незначительное влияние при заключении правительственных контрактов на поставку оборудования.
Здесь следует отметить, что в реальной обстановке мы обычно ограничены одним экзогенным проверочным вводом, не относящимся к категории помех. Маловероятно, чтобы два или более экзогенных ввода были полностью независимы от переменных в модели и в то же время имели прочную причинную связь между собой. Если две или более экзогенные переменные не связаны друг с другом причинной взаимозависимостью, то любое сочетание этих двух или большего числа переменных во времени составляет самостоятельный проверочный ввод, который необходимо исследовать. Если дается несколько экзогенных вводов в предположении, что их последовательность имеет определенный смысл и не определяется действием помех, то количество возможных сочетаний этих вводов при различных смещениях по фазе становится непомерно большим.
И наоборот, при наличии множества входных помех[54] мы сможем принять во внимание лишь бесконечно малую часть их возможных сочетаний во времени. Однако после проигрывания модели, цикл которого в несколько раз длительнее периода самых продолжительных возмущений, возникающих в динамической системе, общий качественный характер системы в комбинации с ее помехами становится достаточно ясным.
Подводя итоги изложенному, отметим, что экзогенные вводы в динамических моделях следует рассматривать как «проверочные вводы». Сами по себе они не зависят от того, что происходит в модели. Их нельзя использовать для придания большей реальности поведению модели: обычно эффект бывает противоположным. Они являются вводами, взятыми из независимой внешней среды, и используются для того, чтобы установить реакцию изучаемой системы на предположительные изменения в этой среде.
Глава 12
ОЦЕНКА ПРИГОДНОСТИ МОДЕЛИ
Значение модели зависит от того, сколь хорошо она служит решению поставленных задач. Целью динамического моделирования промышленного предприятия является улучшение системы управления. Окончательная проверка соответствия модели этой цели может быть выполнена лишь после того, как будет установлено, что понимать под лучшим управлением. До этого эффективность моделей можно оценить по важности задач, для решения которых она предназначена, и по способности модели предсказать результаты, связанные с вносимыми в систему изменениями. Эффективность модели будет зависеть, во-первых, от широты окружающих систему рамок, во-вторых, от обоснованности выбора переменных и, наконец, от численных значений параметров. Обоснованность модели определяется прежде всего обоснованностью элементов ее структуры и основных правил, которые можно считать установленными в том случае, когда получаемые с помощью модели характеристики соответствуют характеристикам реальной системы. Способность модели предсказывать состояние реальной системы в некоторый определенный момент в будущем не является достаточно убедительным свидетельством полезности модели.
Пригодность (или значимость) модели можно выявить на основании оценки ее соответствия поставленной цели. Модель является правильной и обоснованной только в том случае, когда она выполняет возложенные на нее функции. Это означает, что понятие пригодности модели как абстрактная категория, не связанная с поставленной задачей, лишено смысла. Совершенно очевидно, что модель, которая превосходна для решения одной задачи, может привести к ложным выводам и, следовательно, быть хуже, чем просто бесполезная модель, при решении другой. Возникает вопрос, что же является критерием оценки моделей, рассматриваемых в настоящей книге?
12. 1. Назначение моделей
Динамические модели промышленных предприятий предназначены для содействия проектированию и усовершенствованию промышленных и экономических систем. Как же мы можем оценить, соответствуют ли модели решению таких задач? Конечной проверкой может служить лишь качество системы, полученной в итоге исследований, основанных на анализе модели. Поэтому целесообразно проводить испытания, показывающие пригодность модели для совершенствования управления. Результат любых нововведений в системе управления будет сомнительным, пока эти испытания не будут закончены.
Оценка эффективности усовершенствований в сфере управления будет почти неизменно основываться на субъективных суждениях руководителей относительно полученной ими помощи. Наиболее сложно установить объективную, непредвзятую оценку эффективности проверяемой системы управления, разработанной с помощью модели. Едва ли кто-либо осмелится безапелляционно утверждать, что руководитель предприятия достиг больших успехов благодаря новой методологии, а не за счет здравого смысла и умения, которыми он обладает.
Хотя в конечном счете динамическая модель будет оцениваться по вносимым с ее помощью изменениям в управление системой, они не могут служить частным задачам оценки результатов, получаемых в ходе исследования. Конечные испытания, кроме того, слишком отдаленны, чтобы их использовать в текущей работе. Поэтому мы постараемся изыскать пути, которые могли бы обосновать целесообразность наших действий в ходе выполнения работы.
12. 2. Важность конкретных целей
Если модель предназначена для улучшения промышленной системы, то прежде всего следует проверить, решает ли модель главные задачи и проблемы. Значимость целей наиболее важна при рассмотрении вопроса о полезности модели. Тщательно выполненная и точная модель окажется малополезной, если она направлена на решение вопросов, которые не являются наиболее существенными с точки зрения повышения эффективности работы предприятия. С другой стороны, простая и даже не очень точная модель может быть чрезвычайно полезной, если она открывает хотя бы незначительные возможности лучше понять главные причины успехов и неудач в организационной деятельности. Примером тому служат наши умозрительные, воображаемые модели. Простые и относительно не очень точные модели, формирующиеся в сознании опытных руководителей, оказались более эффективными в достижении современного уровня индустриализации, чем математические модели, которые используются сейчас в экономике и, в частности, в сфере управления. Рабочую модель руководителя, существующую в форме словесного описания и в его воображении, легче перестроить на решение наиболее важных задач будущего; она в большей степени восприимчива к изменениям реальной организации, чем абстрактная математическая модель, созданная для объяснения явлений, имевших место в прошлом.
Каким образом мы можем установить, что решаются именно главные, первоочередные задачи? Существует ли некоторый формальный критерий, который показал бы, насколько обещающи и выполнимы цели, к осуществлению которых мы стремимся? Ответ на этот вопрос – по крайней мере сегодня – будет отрицательным. Окончательное суждение об эффективности наших усилий, направленных на создание лучшей промышленной системы, опирается на оценку исследователем выбранных нами конкретных целей. Выбор наиболее важных целей зависит от точности понимания особенностей системы и способности учесть их в различных вероятных ситуациях. Мы должны еще раз отметить, что первая и наиболее важная оценка, оценка значимости целей для изучения конкретной динамической модели промышленного предприятия, все еще не имеет под собой объективной основы.
Можем ли мы достигнуть более конкретных решений? Существуют ли более четкие положения о том, что делает модель полезной?
12. 3. Прогнозирование результатов вносимых изменений
Использование рассматриваемых в настоящей книге моделей имеет своей целью определить последствия, которые будут наблюдаться в системе вследствие изменений организационных форм или политики управления. Для нас в первую очередь представляют интерес направления главных изменений в характеристиках[55] системы, которые явятся результатом изменений в структурных взаимосвязях или в политике управления системой. Далее, мы хотим приближенно оценить количественную сторону улучшений, которые произойдут в системе. Незначительные улучшения, меньшие по величине некоторого определенного уровня, могут не стоить затраченных на их достижение усилий.
Мы можем теперь рассмотреть некоторые требования, связанные с оценкой способности модели предсказать эффект от вносимых в реальную систему изменений.
Если модель предназначена для определения эффекта от вносимых в реальную систему изменений, то должно существовать соответствие между параметрами и структурой модели, которые подвергаются изменениям, и параметрами и структурой реальной системы. Механизм работы модели должен отображать механизм реальной системы. Кроме того, модель должна выявить сущность интересующих нас динамических характеристик системы; в противном случае она не могла бы показать, как эти характеристики можно изменить.
Как и раньше, нам недостает объективных способов проверить, действительно ли предскажет модель ожидаемые изменения в системе. Убедительным испытанием в этом случае будет проверка соответствия поведения реальной системы тому ее поведению, которое было предсказано моделью. Такое испытание в реальных условиях будет возможным лишь после того, как разработанные на модели изменения будут реализованы и мы будем располагать некоторыми измерениями или наблюдениями за реальной системой после внесения этих изменений. Но что мы должны положить в основу наших суждений сейчас, в ходе испытаний модели, для доказательства того, что работа системы действительно улучшается?
Предположение о значимости модели основывается на двух положениях. Во-первых, уверенность в значимости модели определяется тем, насколько она способна отобразить отдельные организационные особенности и детали процесса принятия решений реальной системы. Во-вторых, она подтверждается соответствием общего поведения модели и реальной системы.
12. 4. Структура и элементы модели
На протяжении всего изложения методов динамического моделирования предприятия мы подчеркиваем, что обоснованность модели определяется главным образом обоснованностью каждого входящего в нее элемента. Такой способ определения обоснованности применим не только при рассмотрении формы любого из уравнений, но и при выборе границ системы, ее переменных и принимаемых взаимосвязей между этими переменными.
Важность доказательства обоснованности элементов модели опирается на рабочую гипотезу о том, что если все необходимые компоненты адекватны описанным и взаимодействуют соответствующим образом, то поведение модели не будет отличаться от ожидаемого. Обратное положение несправедливо; сочетание значительного числа неверных параметров и ложных структурных элементов может иногда привести к отображению моделью поведения реальной системы; однако эти неадекватные структурные элементы в большинстве случаев не приведут нас к выявлению лучших вариантов системы.
