Джей Форрестер - Основы кибернетики предприятия

• Название: Основы кибернетики предприятия
• Автор: Джей Форрестер
• Издательство: ИЗДАТЕЛЬСТВО «ПРОГРЕСС»
• Жанр: Экономика
• Год: 1971

В книге излагается метод динамического моделирования промышленных предприятий и промышленно-сбытовых систем с помощью электронно-вычислительных машин; рассмотрено применение этого метода для усовершенствования организационных форм и улучшения руководства предприятиями, а также для подготовки и обучения руководящего персонала.

Книга рассчитана на широкие круги инженеров-экономистов, работников научно-исследовательских институтов, преподавателей вузов и руководящих работников промышленности.

---

Средний уровень активности системы характеризуется начальным темпом продаж CINPI, величина которого принята равной 1000 единиц в неделю.

Во всех предыдущих, как и во всех последующих, уравнениях для проверочных сигналов, значения определяющих постоянных будут вначале приняты равными нулю. Те постоянные, влияние которых на характеристики системы исследуется при данном проигрывании, могут принимать любые желаемые значения.

Гармонически изменяющаяся функция входного сигнала записывается в виде:

,

14-139, A

где

SNE — гармонический ввод (единицы в неделю);

SIH — амплитуда синусоидальной входной функции (единицы в неделю);

TIME — календарное время (недели);

PER — период гармонической проверочной функции (недели).

В предыдущем уравнении начальное значение периода функции PER не может быть принято равным нулю, поскольку эта величина является знаменателем дроби. Поэтому начальное значение периода PER принимается равным 52 неделям, а нулю приравнивается амплитуда этой функции.

В разделе, посвященном исследованию заказов покупателей и представленном схематически на рис. 14–14, входной сигнал с присутствием шума был включен в исходящий поток заявок из технических отделов покупателя, а также в поток заказов из отделов снабжения (уравнения 14–94 и 14–95). При формировании сигнала шума следует с большой осторожностью подходить к выбору частот шума. Наиболее прямые, непосредственные методы приемлемы для введения в систему непропорционально большой составляющей высокочастотного шума, оказывающего малое влияние на работу системы. В то же самое время эти методы не обеспечат введение ожидаемых низкочастотных составляющих шума, возникновение которых в реальных системах представляется наиболее вероятным. Нам необходимо так выбирать и управлять составляющими полного спектра шума, чтобы обеспечить реальные из месяца в месяц флуктуации темпов заказов.

В дальнейшем будет использоваться такой вид функции помехи, которая будет не только отображать характеристики шума в течение определенных промежутков времени, но и поддерживать эти значения, используя их в модели до момента начала следующего проигрывания с другими значениями параметров шума:

NEDC.K=SAMPLE (NNEDC.K, CNSEC)

14-140, A

где

NEDC — шум в исходящих решениях технических отделов покупателей (безразмерная величина);

SAMPLE — функциональное обозначение, указывающее, что значение переменной в круглых скобках должно периодически устанавливаться и что это значение переменной принято и действует в течение интервала, обозначенного постоянной;

NNEDC — нормальный сигнал шума в исходящих решениях технического отдела у покупателя (безразмерная величина);

CNSEC — постоянная, продолжительность существования данного выбранного значения шума в решениях технического отдела (недели).

Вначале длительность испытаний будет установлена равной нулю, то есть CNSEC=0, до тех пор, пока она не будет выявлена для конкретного проигрывания на модели. Период испытаний продолжительностью около одного месяца может быть достаточным для анализа таких ситуаций, при которых мы могли бы ожидать наличия существенных ежемесячных изменений в спецификациях, составленных техническими отделами покупателя.

Выборку шумов получаем в соответствии с нормальным распределением шума по уравнению:

NNEDCK=NORMRN (0,0, CNAEC),

14-141, A

где

NNEDC — нормальный шум в решениях технических отделов покупателя (безразмерная величина);

NORMRN — функциональное обозначение, используемое для обозначения выхода генератора случайных величин с нормальным распределением; среднее значение отображается первой постоянной, а стандартное отклонение — второй;

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.