Текст книги "Основы кибернетики предприятия"

Автор книги: Джей Форрестер

сообщить о нарушении

Текущая страница: 22 (всего у книги 33 страниц)

CNAEC – постоянная, амплитуда шума в исходящих решениях технических отделов покупателя (часть от общего потока).

В рассматриваемом примере среднее отклонение шума CNAEC=0, до тех пор пока это будет необходимым.

Независимый, но аналогичный генератор случайных функций используется в потоках решений отделов снабжения покупателя:

NPC.K=SAMPLE (NNPC.K, CNSPC),

14-142, А

NNPC.К= NORMRN (0, 0, CNAPC),

14-143, А

где

NPC – шум в потоке заказов на закупки у покупателя (безразмерная величина);

SAMPLE – функциональное обозначение, указывающее, что переменная в круглых скобках должна периодически устанавливаться и что выбранное ее значение поддерживается в течение периода, обозначенного постоянной;

NNPC – нормальный шум в потоке исходящих заявок отделов снабжения покупателя (безразмерная величина);

CNSPC – константа, время действия выбранного значения шума в решениях отдела снабжения (недели);

NORMRN – функциональное обозначение, используемое для выходного сигнала генератора случайных функций; среднее значение дается первой постоянной, а стандартное отклонение – второй;

CNAPC – постоянная, амплитуда шума в выходных решениях отделов снабжения потребителя (часть от полного потока).

Здесь, как и ранее, принимается CNSPC=0 и CNAPC=0.

В тех случаях, когда уровень заказов в процессе оформления в отделах снабжения сокращается (среднее время запаздывания DRCC равно 3 неделям), целесообразнее рассматривать более короткий период CNSPC, составляющий около одной недели.

Этим мы завершаем формулирование модели, которая будет использована в следующей главе.

Глава 15

ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВА И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РАБОЧЕЙ СИЛЫ(продолжение)

В разделе 15.1 данной главы исследуется динамическое поведение системы, описанной в главе 14. Для определения условий, при которых система проявляет наибольшую чувствительность, в разделе 15.2 модель испытывается при различных значениях параметров. В разделах 15.3—15.7 вводятся изменения в структуру системы и ее руководящие правила с целью увеличить стабильность численности рабочей силы, улучшить положение с денежными средствами, упорядочить портфель заказов и сроки их исполнения без повышения уровня запасов и его колебаний.

В главе 14 дан анализ и разработана модель такой практической деятельности, которая, как это представлялось, имела место в промышленной системе. В настоящей главе сначала исследуются характеристики данной модели с таким расчетом, чтобы убедиться, что ее поведение в достаточной мере соответствует действительной системе, описанной в разделах 14.1, 14.2 и 14.3. Затем заменяются некоторые положения, описанные в разделе 14.4, с тем чтобы проверить чувствительность системы к их изменениям при первоначально принятых правилах управления. Затем вводятся изменения и в некоторые из этих правил, чтобы улучшить систему управления. В заключение проводится сопоставление характеристик новой и старой систем.

15. 1. Старая система

Как и в главе 13, в данной главе система сначала испытывается в условиях ввода идеализированных данных, которые позволяют понять динамический характер системы. Эти данные будут представлены сначала скачкообразным изменением величины поступающих к покупателям заказов, а затем и периодическим их изменением. После этого будет проведено исследование влияния случайных изменений в исходящем потоке технического отдела фирмы, являющейся покупателем деталей электронного оборудования.

15.1.1. Скачкообразное изменение спроса

Для получения первоначального представления о характере такого типа системы, с которой мы имеем, дело, применяется скачкообразно меняющийся ввод. Он позволяет установить, не преобладают ли в данном случае собственные частоты, которые характеризуются лишь медленным затуханием. Если это так, то можно определить их период, а также степень затухания, а если система неустойчива – то и степень увеличения амплитуды колебания.

На рис. 15-1 показано 10-процентное скачкообразное изменение независимого ввода заказов на оборудование покупателям деталей. В ответ на такой ввод система реагирует периодическими колебаниями. Период этих колебаний составляет около 100 недель с максимальными значениями численности рабочих, появляющимися по истечении 68, 168 и 266 недель^[93].

Рис. 15-1. Модель промышленного производства деталей электронного оборудования (старые руководящие правила скачкообразный рост спроса).

Степень затухания колебаний составляет примерно 50 % за каждый цикл, то есть максимальное отклонение величины численности рабочих от ее установившегося значения уменьшается вдвое с каждым новым периодом колебаний^[94]. Такое затухание следует считать очень медленным.

Столь малая степень затухания за один цикл свидетельствует о довольно устойчивой тенденции системы к колебаниям с периодом, несколько меньшим двух лет. Как и в главе 13, в данном случае можно заметить, что система в большей степени подвержена возмущениям под влиянием случайных помех, повсеместно в ней встречающихся. Можно ожидать, что система будет весьма значительно усиливать любые внешние или внутренние возмущения с периодом, близким к двум годам.

Исследование кривых на рис. 15-1 показывает, что высшие и низшие точки кривой численности рабочих появляются в те же моменты, что и у кривой типа входящих заказов. Когда обе эти величины достигают максимума, запасы повышаются наиболее интенсивно, как это и было проиллюстрировано раньше на рис. 14-1. И наоборот, запасы уменьшаются, когда численность рабочих и темп входящих заказов понижаются в наибольшей степени. При этом колебания численности рабочих в два раза интенсивнее по сравнению с темпом входящих заказов; разница между ними соответствует изменениям в запасах. Как уже отмечалось в разделе 14.1, запасы в данном случае скорее усиливают колебания численности рабочих и производства, чем помогают выравнять их.

Внезапный подъем деловой активности незамедлительно повышает наличие денежных средств при одновременном истощении запасов. В период же пополнения запасов наличие денежных средств уменьшается с тем, чтобы снова увеличиться при дальнейшем подъеме уровня деловой активности и повышения прибыльности.

Рис. 15-1 свидетельствует о двух серьезных затруднениях, появляющихся в системе:

– при любом заданном изменении входящих заказов завода обнаруживается, что численность рабочих, запасы, денежные средства и портфель заказов изменяются в большей степени, чем заказы заводу;

– информация обратной связи об условиях и сроках поставок заводов вызывает колебания в самих темпах поступления входящих заказов.

В данном случае, как и в других подверженных колебаниям информационных системах с обратной связью, естественный период колебания саморегулируется, приближаясь к периоду, при котором в контуре обратной связи появляется максимальное усиление.

На рис. 15-2 изображено большинство тех же кривых, что и на рис. 15-1, но в увеличенном масштабе, с тем чтобы яснее можно было увидеть связь во времени между различными переменными^[95]. Взаимодействия обратной связи можно проследить в той части диаграммы 15-2, которая расположена между точками, соответствующими 120 и 220 неделям. В первой из указанных точек численность является минимальной и уровень запасов снижается. Поскольку уровень запасов снижается, то в интервале времени от 115 до 150-й недели запаздывание поставок заводом увеличивается. В связи с последним обстоятельством технический отдел покупателя через некоторое время перестраивает свою работу и начинает быстрее выдавать спецификации на покупаемые детали. Это снижение сроков составления спецификаций в техническом отделе покупателя проявляется в интервале между 120-й и 165-й неделями. Увеличение запаздывания поставок заводом и ускорение составления спецификаций приводят к увеличению потока заказов покупателей в течение периода от 115-й до 160-й недели. Снижение запасов и рост темпа продаж влечет за собой увеличение численности рабочих в промежутке между 120-й и 170-й неделями. В точке, соответствующей 148-й неделе, темпы производства и поставок совпадают, о чем свидетельствует минимум кривой запасов, в районе которого величина запасов неизменна. К 152-й неделе возрастание запаздывания поставок заводом прекращается. В результате входящие заказы достигают своего максимума к истечению периода в 162 недели. Высокая численность в это время приводит к быстрому росту запасов, что в свою очередь влечет за собой уменьшение запаздывания поставок в интервале от 160-й до 200-й недели. Последнее обстоятельство дает возможность покупателю несколько снизить темпы размещения заказов, вследствие чего их число уменьшается. Избыток запасов и уменьшение заказов приводят к снижению численности рабочих, которая достигает минимума к моменту, соответствующему 220-й неделе. Полный цикл, занимающий 100 недель, связывает, таким образом, в единую цепь рабочую силу, запасы, запаздывания поставок, подготовку, технических спецификаций, размещение заказов, снова рабочую силу и т. д.

Рис. 15-2. Модель промышленного производства деталей электронного оборудования (старые руководящие правила, скачкообразный рост спроса; масштаб шкал увеличен).

15.1.2. Одногодичный период

На рис. 15-3 показана реакция модели на синусоидальное возмущение на входе с периодом в 1 год. Все темпы потоков системы в этом случае изменяются относительно слабо. Это объясняется двумя причинами.

Рис. 15–3. Модель промышленного производства деталей электронного оборудования (старые руководящие правила, одногодичный синусоидальный ввод).

Во-первых, всякое запаздывание, как, например, запаздывание в техническом отделе покупателя, смягчает любое колебание, период которого короче или приближается к продолжительности запаздывания. В данном случае запаздывание в техническом отделе покупателя составляет 30 недель, что является значительной частью года. Темп агрегированного потока, выходящего из всех технических отделов покупателя, не в состоянии отразить в полной мере всю совокупность кратковременных колебаний, – возникающих на входе.

Во-вторых, затухание возмущения с периодом в 1 год происходит также в силу следующего обстоятельства. Естественный период колебания системы, как это показано на рис. 15-1 и 15-2, составляет около 100 недель. При колебаниях с таким периодом получаемый покупателем поток информации о запаздывании поставок будет способствовать усилению колебаний системы. Однако не следует ожидать, что такое же усиление будет иметь место при колебаниях с иным периодом. В действительности в модели с одногодичным периодом возмущения наблюдается противоположная картина. Анализ кривой запаздывания в техническом отделе (эта кривая не показана на приведенных рисунках) свидетельствует о том, что технический отдел стремится ускорить представление чертежей в то время, когда загрузка работой уменьшается в связи с колебаниями ввода. Оба эти обстоятельства определяют в известной мере тенденцию к взаимному поглощению и к уменьшению влияния возмущений, возникающих на входе в систему и передающихся от покупателя на завод. В силу двух приведенных причин колебания темпа заказов заводу по величине примерно такие же, как и колебания независимого ввода к покупателю; в то же время колебания численности рабочих почти в два раза больше годовых, сезонных колебаний потока заказов заводу.

15.1.3. Двухгодичный период

На рис. 15-4 показана реакция системы на колебания темпа входящих заказов, получаемых покупателями с амплитудой 10 % и двухлетним периодом. Она резко отличается от реакции системы, отображенной на рис. 15-3. В этом случае ряд недостатков системы проявляется особенно отчетливо. Она действует как усилитель возмущения первичного ввода. Амплитуды колебаний в системе в 5–7 раз превышают амплитуды колебаний в системе с одногодичным периодом. В наибольшей степени увеличились колебания численности рабочих: они стали в 7 раз больше по сравнению с колебаниями, представленными на рис. 15-3. На рис. 15-4 колебания численности в 2,4 раза превышают первичные изменения входящего потока заказов покупателю.

Рис. 15-4. Модель промышленного производства деталей электронного оборудования (старые руководящие правила, двухгодичный синусоидальный ввод).

Заказы, поступающие на завод от покупателя, колеблются несколько больше, чем заказы покупателям. Это справедливо даже в случае, если амплитуда колебания ввода на участке технического отдела покупателя уменьшится на 50 %. Темп выдачи заказов покупателем более чем в два раза превышает ту его величину, которая ожидается по данным самого покупателя вследствие усиливающего действия поступающей с завода информации обратной связи об изменении запаздывания поставок. На рис. 15-4 запаздывание поставок с завода достигает наивысшей точки по истечении 250 недель. Это способствует созданию через некоторое время у покупателя опережения выдачи заказов и помогает поднять до максимума кривую входящих заказов завода, которая достигает наивысшей точки по истечении 255 недель.

Заводской портфель заказов, «нормальная» величина которого равняется четырехнедельному выпуску продукции, изменяется в ту или иную сторону на величину, равную примерно четырехнедельной продаже. Наличные средства, норматив которых составляет сумму поступлений в течение 1 недели, снижаются почти до нуля, поскольку активы перемещаются с банковского текущего счета в запасы.

Как и на рис. 14-1, запасы снижаются одновременно с уменьшением продаж и растут до того момента, когда продажи достигают максимума. Это в значительной степени объясняет тот факт, что численность рабочих колеблется в 2,2 раза больше, чем темп продаж. При низком уровне продаж часть потребности покупателей покрывается за счет запасов; при увеличении продаж производство опережает спрос и запасы начинают накапливаться. Некоторая нелинейность системы (не значительная) видна из несимметричности верхних и нижних петель кривых.

Запасы изменяются в меньшей степени, чем можно было ожидать, исходя из величины амплитуд других кривых. Колебания запасов равняются примерно недельному выпуску продукции (нормальные запасы составляют четырехнедельный выпуск продукции, таким образом, 25-процентные колебания равняются выпуску продукции за неделю). Запаздывание поставок колеблется между 3,5 и 6,7 недели.

Изложенное позволяет думать, что структура рассмотренной системы и ее руководящие правила являются неудовлетворительными, поскольку они усиливают внешние возмущения, особенно если их период близок к двум годам.

15.1.4. Случайные изменения в исходящем потоке технического отдела

В предшествующих диаграммах использовались чистые, идеализированные испытательные вводы, что давало возможность проследить поведение каждого компонента системы во времени. Предыдущие кривые были сглаженными и казались искусственными в сравнении с действительными явлениями в промышленном предприятии, так как все решения в системе были свободны от случайных изменений.

Теперь мы готовы рассмотреть реакции системы на более сложные внешние условия. Для этой цели мы вводим неравномерный темп поступления спецификаций из агрегированных технических отделов покупателя. Как установлено в разделах 14.4.7 и 14.6, в модели существует возможность возникновения переменной помехи в темпе потока между техническим отделом и отделом снабжения покупателя. Этот переменный сигнал не создает и не уничтожает ни одного заказа на детали. Заказы определяются требованиями, которые в течение длительного времени поступают к покупателю извне. Случайный выход из технического отдела может повлиять на время выдачи заказов и, следовательно, вызвать неравномерность исходящего потока заказов. Любой случайный сигнал содержит весьма широкую полосу возмущающих частот; поэтому он способен вызывать такой вид поведения, к которому промышленная система сама по себе особенно чувствительна.

Мы будем теперь исследовать модель промышленного производства деталей электронного оборудования при условии, что поток заказов, поступающих в технический отдел покупателей, носит постоянный характер, а в потоке исходящих из него заказов на детали содержатся повторяющиеся из месяца в месяц случайные колебания.

Чем глубже проникает случайное колебание в систему, тем более оно сглаживается и приобретает скорее характерные черты самой системы, чем первоначальной помехи. Даже в поступающих на завод требованиях уже наблюдается определенная величина корреляции; это значит, что заказы, поступающие в течение следующих одна за другой недель, изменяются постепенно вследствие вмешательства отдела снабжения покупателя, который усредняет и сглаживает поток заказов.

К тому времени, когда случайные возмущения начнут воздействовать на численность рабочих на заводе, преобладающее изменение незначительно удалено от 100-недельного естественного периода системы. Численность достигает максимального значения ко времени истечения 66, 141, 250 и 316-й недель. Эти сроки отделены друг от друга интервалами в 75, 109 и 66 недель.

На рис. 15-5 кривая численности рабочих занимает область между 121 и 87 % нормального значения; таким образом, максимум составляет 140 % минимума. Само собой разумеется, что амплитуда возмущений системы зависит от амплитуды изменения помехи, включенной в модель. Наибольший интерес представляет в данном случае не сама действительная амплитуда, а скорее тот предел, до которого нежелательные реакции системы на любой ввод могут быть подавлены путем изменений в организации или правилах системы. Наибольший интерес прежде всего представляет сравнительное изучение влияния различных руководящих правил при одном и том же вводе. Однако мы стремимся к тому, чтобы эти испытания производились в рамках наиболее правдоподобных операций и чтобы была уверенность, что в модели представлены существенные динамические характеристики изучаемой системы.

Рис. 15-5. Модель промышленного производства деталей электронного оборудования (старые руководящие правила, внесение случайных изменений в исходящий поток технического отдела покупателя).

Рис. 15-5 содержит главные качественные характеристики, которые явились первопричиной изучения системы. На рисунке показаны результаты проигрывания на модели, при котором исследовалось функционирование системы в течение семи лет при наличии конечного спроса на продукцию. Этот спрос в действительности является постоянным. Колебания численности рабочих здесь велики; периоды от одного до двух лет между максимумами большинства главных переменных являются наиболее характерными; запасы быстро увеличиваются в течение периода максимумов численности рабочих и достигают максимума вскоре после наибольших значений численности; среднее запаздывание поставок колеблется между 3,6 и 6,4 недели, хотя доля заказов, выполняемых за счет запасов, изменяется только в пределах 63–75 %; запасы изменяются на 25 %, что по объему составляет недельный выпуск продукции. Портфель невыполненных заказов на заводе, включая заказы покупателя и заказы для пополнения запаса, отклоняются в обе стороны от нормального значения на величину, равную четырехнедельному выпуску продукции. Вообще соотношения по времени и фазам между различными кривыми являются вероятными для такого рода промышленных ситуаций. Моменты максимумов кривой портфеля заказов опережают максимумы численности рабочих, которые в свою очередь опережают моменты, когда запасы являются наибольшими. Кривая желательного запаса может быть принята за показатель средних продаж^[96]; можно видеть, что колебания численности рабочих значительно интенсивнее колебаний средних продаж; при этом рис. 15-4 показывает, что запасы увеличиваются в период высокого уровня продаж и падают при их низком уровне.

Как уже не без основания явствовало из рис. 15-1 и 15-4, система, показанная на рис. 15-5, неблагоприятно реагирует на неизбежные случайные возмущения, которые всегда будут иметь место в промышленной системе. Так как система весьма чувствительна и избирательна по. отношению к частотам, близким к двухлетнему периоду, она отбирает частотные компоненты такой периодичности и усиливает их. Поэтому любое возмущение, вызываемое случайной помехой, вполне достаточно, чтобы вызвать к действию присущую системе склонность к появлению неблагоприятных колебаний, возникающих в силу взаимодействия между выдачей заказов покупателями, запасами завода, запаздыванием поставок и уровнем численности рабочих.

15.1.5. Поток денежных средств и динамический финансовый баланс

Переменные, нанесенные в предыдущей диаграмме, являются главными, определяющими динамическую характеристику системы, хотя обычно финансовым переменным уделяется больше внимания. Финансовые данные, соответствующие рис. 15-5, показаны на рис. 15-6 для потока денежных средств и на рис. 15-7 для динамического финансового баланса.

Рис. 15-6. Поток денежных средств на заводе (модель промышленного производства деталей электронного оборудования, старые руководящие правила, внесение случайных изменений в исходящий поток технического отдела покупателя).

На рис. 15-6 представлены 6 переменных потоков денежных средств из диаграммы на рис. 14–15. Шкалы имеют различные нулевые точки для того, чтобы разместить кривые на одной и той же диаграмме. Однако диапазон диаграммы в высоту равен 20 000 долл. в неделю для каждой кривой, таким образом, их вертикальные изменения сравнимы^[97]. Следует отметить, что темпы расходов начинают возрастать и достигают максимума раньше, чем поступления денежных средств. Это ясно видно, например, на отрезке от 40 до 80 и между 120 и 150 неделями. Это значит, что денежные средства поглощаются быстрее, чем восполняются; в результате возникают значительные колебания уровня денежных средств, показанные на рис. 15-7.

В финансовом балансе на рис. 15-7 представлено взаимодействие между различными статьями оборотных средств. Уровень незавершенного производства возрастает и снижается примерно так же, как уровень численности рабочих на рис. 15-5.

Рис. 15-7. Динамический бухгалтерский баланс завода (модель промышленного производства деталей электронного оборудования, старые руководящие правила, внесение случайных изменений в исходящий поток технического отдела покупателя).

На рис. 15-7 наиболее важно отметить, что увеличение и уменьшение общего запаса и уровня счетов к получению происходят одновременно. Особенно отчетливо это можно видеть в интервалах между 50 и 100 и между 120 и 180 неделями. Результат заключается в том, что как запасы, так и счета к получению одновременно поглощают денежные средства и снова превращаются в них. Это усиливает колебания состояния этих средств. После внесения изменений в правила управления системой в разделе 15.6 можно будет увидеть, что кратковременные колебания запасов и дебиторской задолженности могут быть направлены в противоположные стороны, так что оборотные средства будут перемещаться между счетами к получению и запасами, в результате чего колебания величины потребных денежных средств уменьшатся.

15.1.6. Адекватность модели

Выводы разделов 15.1.1—15.1.5 дают представление о модели, поведение которой находится в соответствии с имеющимися сведениями о фактической системе. Уверенность в надежности модели основывается прежде всего на нашем знании отдельных частей системы. Однако этого было бы недостаточно, если бы модель демонстрировала поведение, несовместимое с фактической системой.

Обычно имеется мало достоверных данных, которые можно сравнить с моделью системы. Проверка состоит в рассмотрении всех сторон поведения модели, о которых можно судить по фактической системе. Одним из исследований является поиск элементов неправдоподобия в той части поведения модели, которая связана с принятием решений. Фазовые соотношения между переменными являются важными. Например, модель на рис. 15-4 и 15-5 показывает, что максимум запасов достигается после максимумов заказов и численности рабочих, как это наблюдалось в действительной системе и было показано на рис. 14-1. Как и в действительной системе, модель отражает колебания в производстве и численности рабочих, которые оказываются значительно интенсивнее изменений в потоке заказов, получаемых покупателем от своих заказчиков (от правительства и частных фирм, потребляющих электронное оборудование). В колебаниях фактической системы наблюдаются периоды продолжительностью около двух лет; подобное же поведение свойственно и модели. Проверка допущений и общего действия модели, проведенная управляющими, которые хорошо знакомы с фактической системой, не обнаружила неправдоподобия в структуре, правилах и поведении, которое сделало бы модель непригодной для ее использования по назначению.

Все эти испытания не обнаружили ничего, что позволило бы считать модель непригодной для исследования поведения системы и дальнейшего изучения вопроса о ее перестройке. (Пригодность каждой модели следует рассматривать о точки зрения ее содержания. Например, в данном случае нет конкурирующего сектора, поэтому недопустима постановка каких-либо вопросов, относящихся к конкурентной борьбе между фирмами, если только рамки модели не будут расширены.)

Такого рода испытания весьма действенны, если их много и если они применяются, начиная с основы, с предположений об отдельных компонентах модели и далее идут через действия отдельных частей системы к ее общему поведению. Они не дают окончательных доказательств о полном соответствии модели и системы, и в данном случае нет неоспоримых способов сделать это. Однако они дают вполне достаточно оснований для продолжения дальнейшего исследования системы управления. Они дают более прочную и постоянную уверенность, чем та, которая лежит в основе большинства интуитивных решений управляющих.

15. 2. Изменения параметров прежней системы

После построения, переделки, испытания и совершенствования модели до такой степени, чтобы она стала удовлетворительно воспроизводить главные динамические характеристики изучаемой системы, представляет интерес рассмотрение влияния изменений в системе. Изучение изменений будет произведено в два приема. В этом разделе будет исследовано влияние изменения некоторых параметров модели, первоначальная величина которых была установлена в главе 14. Затем в разделе 15.3 будут изменены отдельные правила управления, чтобы добиться более желательного образа действия системы. Результаты этих изменений будут рассмотрены в разделе 15.4.

В силу ряда причин наибольший интерес представляют испытания модели при различных изменениях величины параметров и структуры модели. Очень важно изучить чувствительность поведения системы к изменениям ее различных компонентов. Это служит еще одной проверкой пригодности модели, поскольку изменения в поведении модели, вызванные внесенными в нее изменениями, представляется возможным во многих случаях сопоставить с действительной чувствительностью системы к аналогичным изменениям. Более важно сосредоточить внимание на разработке элементов системы в критических точках. Факторы, к которым система наиболее чувствительна, должны быть тщательно отрегулированы, иначе систему придется переработать для уменьшения ее чувствительности.

В следующем подразделе прокомментированы некоторые наименее важные параметры системы. В подразделе 15.2.2 будет рассмотрено и проиллюстрировано, каким образом изменяется действие системы, когда изменяются некоторые важные параметры в старых правилах регулирования численности рабочих.

15.2.1. Анализ чувствительности

Система, подобная той, которая разработана в главе 14, нечувствительна к изменениям большинства входящих в уравнения параметров. Анализ чувствительности будет обычно производиться путем увеличения параметров в 2 и более раза.

Изменения такого порядка часто не оказывают заметного влияния на поведение системы. Однако на ее поведении могут существенным образом отразиться изменения некоторых определенных факторов; они подробно освещаются как требующие особого внимания.

Модификации системы, производящие лишь слабый эффект, не оправдывают себя. Не следует забывать, что получаемые здесь выводы применимы только к данной системе. Переменные, которые с первого взгляда кажутся схожими, могут реагировать на изменения ввода в ряде других систем совершенно по-иному. И действительно, изменения системы, которые будут в дальнейшем рассмотрены в данной главе, существенно изменят влияние некоторых параметров на поведение системы.

Постоянное время усреднения TRSF в уравнении 14–20 может быть изменено с 15 до 25 недель без каких-либо ощутимых изменений в реакции системы, показанной на рис. 15-1. Равным образом, если изменить величину запаса CIRF в уравнении 14–19 с 4 до 10 недель, то реакция на скачкообразный ввод почти не изменится. Следует иметь в виду, что ни в одном из этих случаев запасы сколько-нибудь существенным образом не истощаются. В особых случаях, когда система начинает реагировать на недостаток имеющихся запасов, можно ожидать изменения реакции в зависимости от величины переходящего запаса. Доля заказов CNFIF на рис. 14-7, которые могут быть выполнены за счет запасов, может быть изменена с 0,7 до 0,5 и оказать при этом лишь незначительное роздействие. А это почти вдвое изменяет ту часть заказов, которая должна быть выполнена по заказам покупателя.

Случайные последовательности помех, отличающиеся от последовательности, используемой в диаграмме 15-5, порождают ряд совершенно иных, однако имеющих такой же характер кривых. Введение переменной помехи на выходе отдела снабжения покупателя в дополнение к изменению помехи на выходе технического отдела заказчика почти не влияет, на систему.

В других пунктах система более чувствительна к изменениям. Наблюдается запаздывание реакции покупателя на заявленное запаздывание поставок при выполнении заказов. Это запаздывание проявляется в двух пунктах. Заявленное заводом запаздывание поставок отстает от действительных условий производства и состояния портфеля заказов, как это определено величиной ТА QDF в уравнении 14–83. Покупатель постепенно реагирует на заявленные условия поставок, как это определено величиной TAEDC в уравнении 14–92. Если это запаздывание реакции покупателя на условия поставок уменьшится примерно в 3 раза, система становится значительно менее устойчивой. В ответ на 10-процентный скачкообразный ввод появляются устойчивые, колебания с 8-процентной амплитудой и периодом в 90 недель. Это служит примером того, как уменьшение запаздывания нарушает стабильность поведения системы. Уменьшение устойчивости происходит в силу того, что покупатель слишком быстро реагирует на увеличение заводского портфеля заказов и продолжает давать заказы, еще более увеличивая заводской портфель заказов.