Текст книги "Основы кибернетики предприятия"
Автор книги: Джей Форрестер
сообщить о нарушении
Текущая страница: 28 (всего у книги 33 страниц)
Процесс предвидения используется при составлении уравнений принятия решений, рассмотренных в предыдущих главах. Эти уравнения используют доступные источники информации и комбинируют их так, чтобы получить решения и действия для настоящего. Возможная сложность процесса не меняет его основного характера. Если используется предвидение, то мы, разумеется, должны представить его в функциях решений модели. Это особенно верно, если мы считаем, что предвидение воздействует на промышленную систему – в сторону улучшения или ухудшения.
О процессе предвидения рассказывается слишком много легенд. Высокие оценки результатов предвидения часто не соответствуют действительности. Если бы в этих оценках было больше точности, то роль предвидения была бы более значительной. Почти при всех статистических и математических толкованиях роли предвидения безоговорочно считают, что последовательность предсказанных событий не зависит от действий, основанных на предвидении. Поведение систем, которые моделировались в главах 13 и 14, свидетельствует о том, как легко действия фирмы могут оказать влияние на поведение рынка Если предшествовавшие типичные образцы изменений продаж являются основой для предвидения и если предвидение ведет к действиям, которые могут повлиять на будущие продажи, то мы имеем замкнутый круг информации с обратной связью. Допущение, что последовательность вводов в систему не зависит от действий, основанных на анализе этой последовательности, более не действительно. Методика предвидения становится частью системы, в которой она применена. В этом случае методика предвидения получает возможность создавать усиления и изменять реакции системы с течением времени. При этом конечные результаты могут быть очень далеки от тех, которые первоначально ожидались. Действительно, вполне разумно полагать, что методы предвидения часто будут одним из факторов, создающих нестабильность системы, и что они могут усугубить именно те проблемы, какие предполагалось облегчить.
Надо заметить, что любой процесс выработки решений, несомненно, содержит некоторую долю предвидения. Очень часто, признают это или нет, психологические факторы включают экстраполяцию прежних хозяйственных изменений. Даже при полном, по-видимости, игнорировании предвидения, как в решении о закупках в уравнении 13-9, подразумевается некоторое простое отношение, подобное тому, что будущее является продолжением настоящего. Главные явления в системе могут зависеть даже от того, будем ли мы предполагать сохранение в будущем имеющегося уровня активности или существующего темпа изменения уровня активности.
Оказалось, что большинство попыток предвидения сильно зависит от экстраполяции на будущее хода событий весьма близкого прошлого. В предвидении участвует много других факторов, но они обычно не являются настолько влиятельными, чтобы можно было отвергнуть экстраполяцию как главный компонент предвидения. Влияние экстраполяции при предвидении можно проиллюстрировать уже рассмотренными ранее примерами: отделы реализации продукции в случае роста заказов побуждают отделы производства подготовиться к возможностям будущего спроса; при увеличении запаздывания поставок в предвидении нарастающих трудностей ускоряется выдача заказов; при падении цен заказы часто аннулируются в надежде на еще большее снижение цен в будущем.
Предвидение может повлиять не только на последовательность событий, но и на сам процесс предвидения в будущем. Если предвидение слишком оптимистично, то оно ведет к определенным кризисам производства и складских запасов, которые в следующем году приведут к большей осторожности. Этот консерватизм может сделать будущее предвидение неоправданно пессимистическим.
Аналитические методы, которые строятся на примерах поведения сезонного характера, также связаны с риском ошибок. Последовательность сезонных событий может быть введена в закрытую систему информации с обратной связью, в которой она может привести к действиям, по-видимому, предвосхищающим эту сезонность; но в таком случае обратная информация в систему рынка приведет к усилению и выделению видимой сезонности.
Итак, методы предвидения на основе данных прошлого и настоящего будут хорошими или плохими в зависимости от взаимодействия с остальной частью фирмы. В целом я склонен считать, что нынешние попытки промышленного предвидения приносят больше вреда, чем пользы, но, так или иначе, на систему они оказывают большое влияние и должны быть включены в реалистическую модель промышленной деятельности.
Долгосрочное планирование. В планировании будущего возможен и другой способ использования моделей, который принципиально отличается от анализа статистических данных прошлого времени. Этот способ, называемый нами долгосрочным планированием, призван выявить наиболее важные взаимозависимости, которые воздействуют на будущий ход событий. В широком смысле все модели, рассмотренные в этой книге, относятся к категории долгосрочного планирования. Эти модели базируются на тех основных факторах, которые считаются важными, и, исходя из этих факторов, развивается понимание системы в целом, а также зависимости ее будущего общего поведения от основных предпосылок и правил управления. Такая модель применяется, когда хотят представить, как на систему воздействуют изменения в ее организационной форме или правилах.
Модель, помогающая планированию, будет воспроизводить такие явления будущего, каких не было в прошлом. Планирующая модель показывает, как факторы настоящего, о которых мы имеем убедительную информацию, могут комбинироваться при формировании будущего. Из опыта мы знаем, как будут развиваться различные типы факторов. Мысленно представляя себе развитие в какой-либо области, мы вырабатываем нашу оценку будущего потенциала и возможного темпа его роста. Формальная математическая модель, созданная в целях планирования, действует для проверки наших оценок и для уточнения предпосылок, на которых построен план будущего. Она, подобно другим рассмотренным в этой книге динамическим моделям, поможет внести ясность в наше мышление, будет часто вскрывать несообразности в наших основных предпосылках и показывать неожиданную степень чувствительности системы к различным факторам. Некоторые предпосылки станут менее важными, чем это предполагалось вначале, тогда как другие, с виду маловажные, окажутся весьма значительными по их воздействию на результаты. Так мы становимся более бдительными и предупрежденными о последних критических предпосылках.
Интересную формулировку такой планирующей модели дал Уолтер Харфорд[124]. Он построил динамическую модель, в которой установлена взаимосвязь 140 переменных, воздействующих на переход электроэнергетики от тепловых станций к атомным. Его модель, в частности, занимается вопросами атомного топлива как в первичных, так и в регенерирующих установках.
Эта модель главным образом служит изучению одного из процессов, включенных в программу перехода целой промышленной отрасли к новому типу технологии, связанному с заменой дешевого топлива более дорогим. Против последнего выдвигаются те факторы, которые в дальнейшем будут содействовать снижению стоимости производства ядерной энергии. К ним относятся: темп, с которым технические знания будут накапливаться как функция от числа построенных заводов; стоимость атомных станций, которая будет снижаться вместе с ростом производственного опыта; запаздывание проектирования в зависимости от опыта проектирования и производства; наконец, темп, в котором будет развиваться доверие потребителей в зависимости от числа уже установленных и успешно работающих станций.
На рис. 16–18 показана зависимость числа предприятий, которые могут пользоваться электроэнергией различной стоимости, от величины этой стоимости. Новая технология в большой степени зависит от формы кривой в правой части рисунка. Первоначально дорогостоящая новая технология может быть экономически доступной только небольшому числу потребителей. Тогда встает вопрос о том, будут ли на этих первых установках накоплены необходимые технические знания, чтобы стоимость энергии достаточно быстро снизилась и открыла возможность большего проникновения на рынок нового вида энергии. Случайная взаимосвязь между формой правой части этой кривой и факторами технологического процесса может вести к быстрому развитию данной промышленной отрасли. С другой стороны, отсутствие достаточного числа потребителей может поставить рост промышленности в зависимость от совершенно различных факторов, например от наличия предприятий, которые согласны нести расходы, связанные с длительными испытаниями новой технологии или с целью недопущения государственного вмешательства в производство электроэнергии.
Рис. 16–18. Мощность тепловых станций по сравнению со стоимостью электроэнергии.
Факторы, которые изучил Уолтер Харфорд, дают представление об условиях, необходимых для подъема этой отрасли промышленности, и указывают на те обстоятельства, при которых она может выжидать, пока технологический прогресс (в данном случае – военных и военно-морских усовершенствований) не создаст необходимые первоначальные условия.
16. 9. Модели промышленных отраслей
Отдельные фирмы одной и той же отрасли промышленности очень часто похожи друг на друга. Важными показателями являются те, которые относятся к отрасли в целом, а не те, которые уникальны и характерны только для одной фирмы. Некоторые отрасли характеризуются заметными различиями между фирмами, но это чаще бывает на ранних стадиях развития отраслей. В более старых и зрелых отраслях мы часто находим сходство фирм, довольно высокий уровень конкуренции и нередко – заметную степень нестабильности. Примером таких отраслей является текстильная, автомобильная, медная промышленность, строительство танкеров, производство электрогенераторного оборудования.
При динамическом моделировании придается особое значение общей картине факторов, определяющих успех промышленности. Первым шагом в изучении динамического поведения является предварительное исследование обширных аспектов отрасли в ее самых широких границах, содержащих значительное число взаимодействий. Результаты этого общего изучения определяют те рамки, внутри которых могут быть выполнены более узкие и более специальные исследования. Начинать исследование иначе, по нашему мнению, было бы ошибочным. Если не было соответствующей подготовки, то ног и базы для точной формулировки деталей в небольшой части проблемы. От самой изучаемой проблемы зависит, как широки должны быть ее внешние границы. Предметом обсуждения в настоящем разделе будет решение вопроса о том, какие факторы должны быть рассмотрены. База для установления границ была нами разобрана в связи с моделью в главе 14.
В тех отраслях, где характеристики отрасли более четкие, чем характеристики фирмы, особенно важно начинать с определения динамических рамок отрасли в целом. Примером, как указывалось в разделе 16.3, служит медная промышленность.
В настоящем разделе будут вкратце упомянуты две другие отрасли, где наше понимание отрасли в целом должно быть установлено прежде, чем можно будет начать исследование вопросов изменения практики какой-либо фирмы данной отрасли. Мы имеем в виду строительство танкеров и производство электрогенераторного оборудования. По каждой из этих отраслей была изучена предварительная динамическая модель.
В основном строительство танкеров и производство электрогенераторного оборудования имеют много общего. Их продукция предназначена для продолжительных услуг, измеряемых в одном случае тонно-километрами в год, а в другом – киловатт-часами в год. Стоимость оказываемых обеими отраслями услуг входит небольшой частью в стоимость продукции тех отраслей, где они используются. Они заметно различаются по стабильности цен оказываемых ими конечных услуг – цена электроэнергии очень стабильна, а фрахты танкерных перевозок сильно колеблются. Тем не менее они похожи с точки зрения широких циклических колебаний заказов как на новые танкеры, так и на электрогенераторное оборудование. В обоих случаях нестабильность, кажется, явно проистекает из взаимодействующих характеристик отдельных составляющих этих отраслей, а не из каких-либо факторов, налагаемых конечными требованиями общества к этим производствам.
Строительство танкеров. Два недавних исследования касаются динамической природы фрахтов нефтеналивного флота и колебаний судостроения. В одном исследовании – его выполнил Занетос – рассматриваются экономические факторы и рыночные виды на будущее фрахтов на нефтеперевозки[125]. Оно развертывает широкую картину отрасли, выводит многочисленные оценки описательных параметров и истолковывает поведение данной отрасли с точки зрения традиционных статических и динамических экономических моделей.
Координированную динамическую модель танкеростроительной отрасли по методике, излагаемой в этой книге, построил Рафф[126]. Он применил 230 переменных, чтобы установить взаимосвязь по четырем родам деятельности нефтяной компании (отдел поставок, отдел фрахтов, отдел координирования и оперативный отдел) и 3 отделам внешних операций (посредники танкерных перевозок, независимые владельцы и верфи)[127].
Электрогенераторное оборудование. На первый взгляд заказы и производство электрогенераторного оборудования представляют собой поразительную аномалию. Потребление электроэнергии в Соединенных Штатах в высокой мере выравнено и стабильно. В то же время размещение заказов на электрогенераторное оборудование и производство этого оборудования – одна из наиболее нестабильных отраслей. Темп заказов на новые генераторы изменяется в отношении 10: 1 при типичном интервале между максимумами заказов в 5 или 6 лет. Темпы производства могут изменяться в соотношении 4:1. Эти колебания существовали в течение нескольких десятилетий.
Такая высокая степень колебаний промышленной деятельности увеличивает стоимость продукции. Заводская мощность в среднем далека от полного использования. Ставки заработной платы должны быть достаточно высокими, чтобы компенсировать, хотя бы частично, время безработицы. Дополнительные расходы влечет за собой частая смена продукции, а также набор и подготовка работников[128]. Эти дополнительные расходы должны отразиться на цене оборудования и в конечном счете на стоимости электричества.
Динамические исследования такой отрасли показывают, как совокупность взаимодействий общепринятых факторов может привести к продолжительной нестабильности[129].
Для такого рода отрасли характерно, что каждый ее участник порицает нежелательные явления в практике другого. Так, например, фирмы, производящие оборудование, понимают, что тревогу внушает главным образом тот способ, каким фирмы-производители разных видов электроэнергии размещают заказы на оборудование. Тем не менее при такой ситуации можно допустить, что отдельные причины неудовлетворительных симптомов кроются в разных звеньях. В данном случае нестабильность отрасли определяется, очевидно, взаимодействием большинства из следующих факторов:
– возможности фирм, использующих оборудование, отсрочить спрос на него;
– переменные предварительные заказы на оборудование, изменяющиеся в соответствии с установленным временем поставок оборудования;
– технологическая природа изделия, требующая длительного периода производства, а также практика отрасли, производящей оборудование по особому заказу;
– существование избытка производственной мощности в отрасли, поставляющей оборудование;
– время запаздывания, свойственное производству оборудования при увеличении и уменьшении его объема.
Потребители оборудования обычно имеют значительный избыток электрогенераторной мощности на случай крайней необходимости. Этот избыток достаточно велик, и обычно он дает возможность маневрировать с временем заказов нового оборудования. Заказы на оборудование можно выдать заранее, если иметь в виду небольшое увеличение производственной мощности, и их можно отложить на определенное число месяцев, чтобы не вызвать потребности дополнительного увеличения мощностей, производящих оборудование. Так появляется огромный резервуар, с помощью которого можно регулировать темпы спроса без серьезных последствий для потребителей оборудования.
Потребители оборудования чувствительны к переменам в продолжительности времени, необходимого для поставки нового оборудования. Если производственная отрасль сильно загружена и запаздывание выполнения заказов увеличивается, фирмы – производители энергии стремятся ускорить темп своих заказов, предвидя, что поставки будут задерживаться дольше. Этот результат подобен рассмотренному в разделе 13.7, где перегрузка завода и увеличение запаздывания поставок приводили к повышению напряженности в темпах заказов. Тот же фактор запаздывания поставок был весьма важным для нестабильного поведения модели, рассмотренной в главах 14 и 15.
Как уже отмечалось, каждая генераторная установка должна создаваться по особому заказу потребителя. Это вошло уже в практику; обычно фирмы – производители энергии, требуя для себя специальной установки, не пользуются преимуществами в цене, которые может дать использование стандартной конструкции, позволяющей начать производство еще до получения заказов.
Методы предвидения нагрузки электрогенераторных установок должны быть в значительной мере связаны с экстраполяцией, о чем говорилось в разделе 16.8. Эта экстраполяция кривой роста потребления электроэнергии была сделана, кажется, с помощью очень небольшой константы времени усреднения; результаты показаны на рис. 16–19. Прерывистая кривая на диаграмме – это плавная линия долговременного роста. Фактическое производство электроэнергии колеблется вокруг этой линии по мере того, как изменяется промышленное производство национальной экономики. Если данные о предыдущем потреблении электроэнергии относятся ко времени более короткому, чем период колебаний, тогда предвидение усилит фактическое колебание, как это показано на рис. 16–19. Экстраполяция в период медленного роста, как в точке А, ведет к предвидению будущего в точке А'. Предвидение, сделанное в период более быстрого увеличения спроса, как в точке В, ведет к предвидению в точке В'. Дело не только в том, что точка В' лежит выше кривой фактического спроса, но и в том, что в интервале между А' и В' дефицит, представленный количеством, на которое точка А' лежит ниже кривой фактического спроса, приведет к заказам на новое оборудование. Методы формального предвидения обычно признают более продолжительный период как базу для прогноза; компоненты более кратковременного предвидения, вероятно, будут определяться психологическими переменными, характеризующими разные стадии выработки административных и финансовых решений о размещении заказов.
Рис. 16–19. Предвидение потребления электроэнергии.
Существование избытка мощностей для производства генераторного оборудования является важным компонентом, определяющим нестабильность данной отрасли. Если бы производственная мощность существовала только для удовлетворения темпов долговременного роста, то стабильность отрасли существенно бы возросла. Избыток мощности возникает в результате желания каждой фирмы захватить максимальную часть заказов в период их подъема.
Другие, менее заметные факторы также, по-видимому, способны усилить колебания. Так, например, фирмы – производители энергии могут разместить несколько дополнительных заказов или в результате подъема общей активности, или в результате комбинации случайных обстоятельств. Эти заказы ведут к оптимизму в продаже и к увеличенным надеждам у производственной фирмы. Президент производственной фирмы может произнести речь о положении дел в его отрасли, сослаться на благоприятные последние проспекты и заявления или намекнуть, что книги заказов начинают заполняться. Президенты фирм, производящих электроэнергию, берут на заметку эти комментарии и побуждают свои технические и оперативные отделы передвинуть вперед даты их заказов на производственное оборудование. Это создает еще более оптимистическую обстановку в отделах реализации продукции. В результате небольшое количество такого рода обратной информации может породить реальное усиление в колебательной системе.
Если бы производители электрогенераторного оборудования представляли довольно значительную часть экономики страны, так что изменение фактического производства этого оборудования содействовало бы ощутимым колебаниям в производстве электроэнергии, то внешние взаимодействия системы существенно расширились бы. Конечно, при первоначальном изучении поведения такой отрасли мы, вероятно, должны были бы признать, что связь между ними достаточно тонка, чтобы не учитывать потребление страной электроэнергии и считать его независимым от этой отрасли промышленности. Однако при исследовании более крупных отраслей промышленности такого рода взаимодействия необходимо учитывать.
Глава 17
ДИНАМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПОДГОТОВКА РУКОВОДЯЩИХ КАДРОВ
При динамическом моделировании предприятие рассматривается как сложная система. Само по себе моделирование дает ту научную Основу, вокруг которой группируются объекты управления. В математических моделях применяется причинный метод установления взаимоотношений между любым необходимым числом факторов. Модели показывают, как описываемая система будет эволюционировать во времени. Динамическое моделирование промышленного предприятия можно использовать, чтобы наиболее просто ввести систему основных понятий, его можно также превратить в основной предмет, изучаемый студентами на последнем курсе и по окончании учебной программы. История промышленности (та ее часть, которая связана с обоснованием конкретных решений и фактов из практики промышленных отраслей, фирм и производств), а также линейная теория информационных систем с обратной связью особенно важны для динамического моделирования. Управленческие игры как средство подготовки руководителей имеют некоторые методологические особенности, общие с динамическим моделированием, но они недостаточно используют анализ структуры и руководящих правил. Игры соединяют в себе недостатки как законченного исследования динамической модели, так и анализа опыта реальной жизни, не имея преимуществ ни того, ни другого. Перед научным исследованием стоят требования – изыскать новые методы руководства современным развитием техники и экономики.
В этой главе будет установлена связь между динамикой системы и подготовкой руководителей. Учебная программа, построенная на основе изучения динамики системы, может быть напряженной, порождающей сомнения и вопросы. В подборе людей – как учителей, так и студентов – она требует применения иных принципов, чем до сих пор в школах управления. Стимул к научному исследованию управления может быть огромным, побуждающим перейти от простого собирания и объяснения фактов к руководству проектированием более эффективных мероприятий.
При исследовании динамики системы не требуется обязательно давать характеристики ее размеров: рост небольшой фирмы дает нам пример, подобный развитию новой отрасли экономики страны. Чем успешнее и точнее мы устанавливаем основные факторы, тем более универсальными они становятся как в исследованиях управления, производства или динамики рынка, так и в переходном или циклическом изменении, в управлении или экономике.
17. 1. Динамическая модель как целостная структура
Одна из очевидных слабостей подготовки руководителей состоит в том, что «изучаемый предмет имеет недостаточно хорошо очерченную базу или хорошо увязанную внутреннюю структуру»[130]. Этот недостаток наблюдается в университетах[131] в разделении учебных курсов по функциональным темам. Изучаемые темы объединяются только в курсах «хозяйственного руководства» или при разборе отдельных методов. Это может легко привести к тому, что последствия взаимодействий, связанных с обратной связью, между отдельными аспектами экономики не будут восприняты. Здесь могут иметь место недоразумения, потому что нет экспериментальной или другой объективной проверки различных представленных мнений. В учебных ситуациях решения принимаются на основе общепринятой практики, определяемой умением управлять в реальной жизни. При этом имеет место другой круг нашей системы информации с обратной связью – искусство обучать в колледжах, которое становится базисом будущей практики, которая в свою очередь вносит усовершенствования в систему обучения.
Всесторонняя динамическая модель может создать мост от отдельного эпизода к правилам управления и анализа, к изучению принципов и функций. Метод хозяйственных ситуаций, основанный на обсуждении и доказательстве, имеет преимущество широкой перспективы и обобщения, но ему недостает точности; он может легко опираться на неправильные интуитивные оценки источников трудностей; он ненадежен, когда мы следим за изменениями руководящих правил, и может навсегда сохранить ошибочное понимание сущности явления. С другой стороны, изучение отдельных правил и функций ведется по необходимости отдельно от взаимодействия с другими функциями; правила и аналитические методы в этом случае стремятся к статичности и не могут учесть первостепенного значения изменений во времени; задачи руководителя – объединять действия и сделать их успешными – утрачиваются и заменяются описанием и математическими задачами для нахождения оптимальных решений по искусственным проблемам.
Динамическая модель может состоять из неограниченного числа элементов. Она может иметь дело с любыми понятиями и взаимодействиями, какие могут быть описаны словами. Но она может идти и дальше. Модель может показать последствия взаимосвязей компонентов уже описанной системы. Она может показать, как изменения в организации и правилах приведут к изменениям характера системы. Она может внести ясность в обсуждение того или иного вопроса, показав, к чему приводят предложенные изменения в методах руководства – к улучшениям или ухудшениям дела, или же все останется без изменений.
Утверждение, будто динамическая модель не может объединить необходимую тонкость анализа с его полнотой, должно отпасть. Опыты применения модели во время обучения убедительно показали, что динамическая модель может включать большее число факторов системы, чем устное обсуждение. Каковы бы ни были недостатки анализа на модели, они менее существенны, чем при анализе без упорядоченной структуры взаимоотношений между частями рассматриваемой системы.
Объединение различных аспектов управления мы можем начать тогда, когда найдены общий язык и структура, одинаково пригодные для условий производства, сбыта, руководящих правил, исследований и усовершенствований, капиталовложений или правовых отношений. Здесь необходим такой язык и такая структура, которые могут устанавливать отношения между гипотезой и выводами, между причиной и следствием. Они были разработаны во II методологической част, и нашей книги, в главах с 3 по 12:
– уровни (запаса, знания, потребности, доверия, денежных средств или оборудования) представляют состояние, которого достигла система;
– информация о состоянии системы – это та основа, которая порождает решения;
– правила описывают методику, посредством которой информация превращается в решения. Правила могут быть как формальными, так и не формальными; они могут основываться на неизбежных физических характеристиках системы или на опыте и прецеденте;
– решения регулируют темпы потоков между уровнями. Возникает эволюция системы во времени. Эта эволюция показывает, к чему приводят структура и правила, которые были использованы для описания системы.
Динамическая модель изображает систему как угодно широко. Она дает количественные результаты, вытекающие из принятых предпосылок, и делает возможным изучение правил. Поэтому она становится эффективным средством обучения руководителей.
Различие между разработкой правил и оперативными решениями постепенно исчезает, если мы понимаем, что все решения являются результатом некоторого метода (правила) превращения информации в действие. Правила могут быть изучены на любом уровне, от склада до дирекции. Настоящий размах правил может быть определен, когда выясняется, как широко они воздействуют на систему и какую информацию необходимо использовать при принятии решений[132].
Линейный руководитель и консультант правления потеряют свою нынешнюю склонность к конфликтам. Сейчас линейный руководитель считается ответственным за руководящие правила, но он слишком занят повседневными решениями и не может сам изучить целесообразность руководящих правил. Работник правления – консультант по конкретным решениям – единственный человек, у которого есть время на обдумывание правил, однако он не имеет авторитета и не несет ответственности за внедрение руководящих правил. Ясность наступит вместе с пониманием того обстоятельства, что правила и структура являются главными факторами, определяющими успех. Тот, кто разрабатывает руководящие правила и определяет организацию фирмы, является наиболее влиятельным лицом, воздействующим на рост, стабильность и прибыльность. Это ему должны принадлежать руководство, авторитет и ответственность. Он обязан располагать временем и способностями для организации предприятия. Он должен иметь тот авторитет и ту готовность рисковать, какими отличается современный линейный руководитель, но он будет нуждаться в обучении и освобождении от повседневных задач, что в настоящее время обычно характерно для положения консультанта правления.
Сейчас много пишется об ускорении процесса старения технологии – о том, как темп научного развития создает совершенно новые проблемы и как это влияет на темп пересмотра проектов и изделий. Часто это истолковывается как требование ставить только близкие цели, исходя из того, что сегодняшнее изделие завтра устареет. Независимо от того, верно ли это утверждение или нет, быстрое изменение зависит от нашей точки зрения и от степени абстрактности нашего мышления. Два или три десятилетия назад конструкция изделия могла действительно быть более или менее постоянной. Правила управления сводились тогда к распоряжению потоками материалов и рабочей силы с целью обеспечения непрерывного производства продукции. Планирование требовалось только для того, чтобы кого-нибудь опередить в строительстве заводов и создании сбытовых организаций. Теперь производственные проекты во многих отраслях недолговечны, поэтому правила должны охватывать иной круг проблем. Вместо того чтобы заниматься главным образом превращением сырья в продукцию, мы больше занимаемся преобразованием труда людей, идей и денежных средств в проекты. Непрерывный выход из этой системы – поток новых проектов. Схематически это все тот же процесс преобразования, при котором входящий поток сопровождается исходящим. На данном уровне абстрагирования, когда наше внимание сосредоточено на превращении источников в новые конструкции, продолжительность заинтересованности в данном изделии в действительности не сократилась, а удлинилась, если сравнить ее только с производством. В «доброе старое время» руководитель нуждался в правилах, которые управляли производственной мощностью завода, а в настоящее время он нуждается в правилах, управляющих формированием и деятельностью исследовательской организации, а она представляет собой более длительный процесс. Горизонт удалился, а не приблизился. Раньше непрерывным был выпуск продукции, теперь – выпуск новых проектов, а в принципе система осталась той же самой; сменились лишь некоторые параметры.
