Читать интересную книгу Основы кибернетики предприятия - Джей Форрестер

SSF — отгрузка продукции с заводского склада (единицы в неделю);

SRR — поступление товаров в розничное звено (единицы в неделю);

DELAY3—функциональное обозначение, указывающее на уравнения запаздывания третьего порядка;

DTR — запаздывание транспортировки товаров в розничное звено (недели).

Заказы розничного звена производству можно описать следующими уравнениями, получаемыми из уравнений 13–15 и 13–34:

PMR.K=PMR.J + (DT)(PSR.JK-RRF.JK),

13-85, L

RRF.KL=DELAY3 (PSR. J К, DMR),

13–86, R

где

PMR — выданные розничным звеном заказы на товары, находящиеся в почтовых каналах (единицы);

PSR — выданные розничным звеном заказы на закупку товаров (единицы в неделю);

RRF — требования (заказы), получаемые производством (единицы в неделю);

DELAY3 — функция, указывающая на уравнения запаздывания третьего порядка;

DMR — почтовое запаздывание заказов, отправленных производству из розничного звена (недели).

Кроме этих изменений уравнений модели, из системы уравнений необходимо исключить уравнения 13–16, с 13–19 по 13–33, 13–35 и 13–36, которые отражают оптовую торговлю.

Произведенная корректировка системы уравнений иллюстрирует процесс изменения организационной структуры моделируемой системы.

Испытание системы без подразделения оптовой торговли мы проведем при 10-процентном скачкообразном изменении темпа розничных продаж, которое описывается уравнениями 13–74 и 13–75.

Результаты испытаний, приведенные на рис. 13–23, соответствуют тому, что мы ожидали. Сравнение полученных результатов с соответствующими данными при наличии оптовых баз показывает, что колебания переменных в производственном подразделении сокращаются при исключении из системы оптовых баз. Результаты не были бы столь значительными, если бы длина канала между розничной торговлей и производством была бы большей по сравнению с принятой в данном случае, когда она равна длине существовавшего ранее канала между розничным звеном и оптовыми базами. Наша модель не содержит никаких функций оптового сбытового звена (таких, как продажи, обслуживание и инструктаж с целью помощи розничной торговле), кроме выдачи заказов и хранения товара. В связи с этим к полученным результатам, связанным лишь с одним из аспектов деятельности оптовой торговли в системе, следует подходить с соответствующей оценкой.

Рис. 13–23. Исключение из системы звена оптовой торговли.

Сопоставление колебаний объема производства в системах с оптовыми базами и без них при синусоидальном вводе с годовым периодом и 10-процентным отклонением от среднего значения приведено в табл. 13-5.

Таблица 13-5. Колебания объема производства Максимум, % Минимум, % Без оптовых баз +36 — 33 С оптовыми базами +72 — 61

Эти цифры отражают колебания объема производства во втором и последующих годах, после того как ввод стал синусоидальным.

13.7.7. Быстрота регулирования запасов

Правила размещения заказов отражены в уравнениях 13-9,13–27 и 13–45, где константы DIR, DID и DIF определяют быстроту размещения заказов с целью регулирования запасов товаров и содержимого каналов. Эти константы определяют то влияние, которое оказывают на темп размещения заказов отклонения от нормы объема запасов и заполнения каналов системы. Чем больше константы, тем более постепенно происходит регулирование, тем меньше будет максимальный темп регулирования и тем больше время, в течение которого это регулирование будет осуществляться.

Влияние различных значений этих констант процесса регулирования показано на рис. 13–24. Каждая кривая представляет реакцию производства при различных испытаниях модели на вычислительной машине. Каждый раз в качестве ввода использовался темп розничных продаж с 10-процентным скачком, описываемый уравнениями 13–74 и 13–75. При каждом испытании три константы, относящиеся к трем подразделениям системы, имели одно и то же значение. Для отдельных испытаний эти значения были равны 1 неделе, 2 неделям, 4 неделям, 8 неделям, 12 неделям и 26 неделям. На предшествующих рисунках использовалась величина в 4 недели[85].

Рис. 13–24. Изменение времени на корректировку объема запаса и размещение заказов.

Если правила предусматривают удлинение периода регулирования запасов, то система переходит от реакций с большой амплитудой и коротким периодом колебаний к более стабильному образу действий с большим периодом между максимумами. Таким образом, быстрота регулирования запасов является одним из параметров, к изменению которых система весьма чувствительна.

Глава 14

ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВА И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РАБОЧЕЙ СИЛЫ

В этой главе рассматривается построение динамической модели, созданной в результате исследования определенной фирмы, в которой наблюдались колебания уровня численности персонала в пределах два к одному в интервалах времени между максимальными значениями около 2 лет. Казалось мало вероятным, чтобы такие явления объяснялись столь же резкими колебаниями темпа конечного потребления продукции фирмы. Модель показала, что наблюдаемая нестабильность численности персонала может быть обусловлена взаимодействиями между покупательским спросом, с одной стороны, и практикой фирмы в области образования запасов, подготовки производства и найма рабочей силы — с другой. Рассмотренный пример представляет общий интерес, поскольку он характерен для значительного числа американских предприятий. В этой главе описываются условия работы предприятия, приводится обоснование выбора различных факторов, вводимых в модель, и составляется математическая модель системы. В главе 15 приводятся результаты исследований, выполненных на модели и методы повышения стабильности численности персонала фирмы.

Проблемы и модель системы, обсуждаемые в данной главе, возникли при изучении деятельности фирмы, производящей детали электронного оборудования. При изложении воспроизведены все существенные черты проведенного исследования, хотя описание и модель системы несколько упрощены для большей наглядности и ясности понимания существа задачи. Поскольку в ряде случаев условия изучавшейся системы были недостаточно типичными для того, чтобы сделать модель в наибольшей степени обобщенной, некоторые числовые значения были изменены; кроме того, в модели отображены некоторые характерные особенности подобного рода систем, которые в конкретном рассматриваемом примере не были существенными. Однако ни одно из этих изменений не оказало ощутимого влияния ни на природу динамического поведения системы, ни на характер тех выводов, которые могут быть сделаны на основании проведенного анализа.