16. 8. Учет будущего при принятии решений

16. 8. Учет будущего при принятии решений

Предвидение и долгосрочное планирование вытекают из заботы руководителя о будущем эффекте принимаемых им решений. Предвидение обычно заключает в себе поиск помощи, чтобы выработать решения на ближайшее будущее; оно часто основывается на статистическом анализе данных прошлого при исследовании тенденций и сезонности поведения системы. Долгосрочное планирование включает в себя период, предшествующий предусматриваемому, и больше покоится на интерпретации руководителем того, как существующие в настоящее время факторы будут взаимодействовать при формировании будущего. Истолкованные таким образом предвидение и долгосрочное планирование совершенно по-разному относятся к построению динамической модели.

Предвидение. Предвидение в области коммерции, и в особенности практики продаж, обычно сильно зависит от анализа предшествующих данных, если в тенденциях пытаются обнаружить типичные примеры роста, колебаний и изменений. Результаты используются для предсказаний будущего, которые должны служить основой оперативных решений.

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.