Компьютер и системы управления

Функции системы управления поддаются компьютеризации в различной степени. Компьютеризована может быть значительная часть управленческой информационной подсистемы, однако в пове­дение, отличающееся от чисто механического, в настоящее время ЭВМ не может вторгаться.

Принятие решений в случаях, когда могут быть построены моде­ли и получены однозначные процедуры извлечения из них самих

 

решений, можно передать ЭВМ. Решения, для которых можно по­строить модели, но нельзя получить однозначных процедур, подда­ются частичной компьютеризации. Решения же, которые не модели­руются, компьютеризовать нельзя.

Модель решения состоит из двух частей. Первая часть — урав­нение, которое связывает критерий эффективности системы с теми аспектами решаемой ситуации, как контролируемыми, так и некон­тролируемыми, которые могут повлиять на нее. Уравнение эффек­тивности имеет вид:

эффективность системы = определенное отношение между контролируе­мыми переменными н неконтролируемыми переменными.

Эффективность может быть отражена такими количественными характеристиками, как число единиц продукции, выпускаемое за год, затраты на продукцию или проект, чистая прибыль. Среди контролируемых переменных могут быть численность занятых, де­нежные расходы на закупку материалов, виды используемых мате­риалов, размещение и мощность сооружаемого объекта. Среди не­контролируемых переменных можно назвать погоду, состояние национальной экономики, стоимость рабочей силы, остроту конку­ренции и предпочтения потребителей.

Вторая часть модели отражает пределы, в которых можно мани­пулировать каждой из контролируемых переменных. Например, допустим, что имеется определенная сумма денег и ее следует рас­пределить между нескольками видами деятельности. Выделенные суммы в совокупности не могут превышать имеющейся величины и не могут быть меньше нуля. Такие ограничения и уравнение эффек­тивности можно выразить символами.

Решение моделируемой проблемы состоит из тех значений конт­ролируемых переменных, которые в пределах указанных ограниче­ний и при соответствующих неконтролируемых условиях дают наи­более высокую эффективность системы. Такое решение называют

оптимальным.

Процедура манипулирования символами в модели для получения оптимального или близкого к оптимальному решения называется ал­горитмом. Когда имеются модель проблемы и алгоритм получения решения, процесс решения может быть автоматизирован или выпол­няться исследовательской группой при руководителе. Очевидно, что при наличии модели и алгоритма необходимость полностью пола­гаться на опыт в реальном мире (пробы и ошибки) снижается или исчезает, следовательно, процесс обучения значительно ускоряется.

Модели и алгоритмы обычно разрабатываются и применяются специалистами по исследованию операций и научному управле­нию. Их разработка зачастую требует значительного объема ис­следований, — исследований, которые обычно обеспечивают новое

и более глубокое понимание операций системы. Разработка моде­ли, кроме того, раскрывает и вносит необходимую ясность в суть действий системы, которая обычно остается скрытой. Таким обра­зом, построение модели направляет важный процесс обучения. По­скольку разработанные модели формулируются в явном виде, они открыты для проверки и критики со стороны лиц, принимающих решения, и специалистов. Это также ускоряет совершенствование процесса принятия решений.

Во многих случаях конструируются модели, для которых нельзя сформулировать алгоритмы. Это означает, что нет никакого систе­матического пути получения оптимальных решений из таких моде­лей. Тем не менее такие модели могут эффективно использоваться, в частности, для сравнения альтернативных решений, предлагае­мых руководителем. Этот процесс часто упрощается, если модель вводится в ЭВМ и принимающие решения лица вовлекаются в диа­лог с машиной. Посредством такого диалога управляющие могут систематически улучшать предлагаемое решение проблемы, даже если они не могут найти наилучшее из возможных решений. Они могут экспериментировать с моделью, а не в реальной ситуации и благодаря этому ускорить процесс обучения и снизить его издержки.

Модели различных проблем можно связывать друг с другом, чтобы выразить в явной форме отношения между этими проблема­ми. Следовательно, формируя систему моделей, можно в некоторых случаях моделировать всю проблематику системы или основную ее часть. Такие системы моделей могут использоваться в процессе планирования.

Например, может быть сконструирована модель для определе­ния минимальной стоимости перевозки готовой продукции с за­вода или склада разбросанным на различном удалении потреби­телям с разными потребностями. Алгоритма для определения территориального размещения такого предприятия не существу­ет. Тем не менее управляющий может предложить несколько су­щественно разных вариантов размещения, и модель поможет вы­числить Минимальные транспортные расходы по каждому варианту. Управляющий может затем отобрать лучший из них, предложить новый ряд размещений, близких к выбранному ва­рианту, и повторить процесс. Этот итеративный процесс может продолжаться до тех пор, пока управляющий не подойдет столь близко к наилучшему варианту размещения, насколько позволят модель и его терпение.

Проблемы, для которых имеются или могут быть легко получены и модели, и алгоритмы, относятся в основном к повторяющимся, рутинным и ориентированным на оперативность видам деятельнос­ти. Обычно это такие проблемы, для которых человеческое поведе-

 

ние не является важным фактором и для которых скорее важен выбор средств, а не целей. Стратегические проблемы труднее моде­лировать и решать, чем тактические или оперативные. Однако ис­пользование моделей и алгоритмов упрощенных проблем высво­бождает управляющих, и они получают больше времени для более важных, более комплексных и перспективных проблем, решение которых в обычных условиях откладывается под давлением повсе­дневных краткосрочных кризисов.

Модели — упрощения действительности, они лишь в исключи­тельных случаях содержат все релевантные переменные и связи между ними. Следовательно, решения, которые они выдают — как бы эти решения ни были получены, — обычно требуют интерпре­тации управляющими, которая позволяет учитывать то, что упу­щено в моделях. Например, задача размещения завода или склада охватывает множество релевантных переменных, которые не подда­ются количественному выражению. В частности, квалификация и настроения рабочих в данном районе, качество жизни, которое может быть предложено переселенцам, состояние транспортных коммуникаций.

Таким образом, даже если есть алгоритмы для расчетов по моде­лям, получаемые на этой основе так называемые оптимальные ре­шения редко могут применяться автоматически. Они обычно требу­ют оценки менеджерами, которые понимают эти модели и знают, какие важные упрощения введены в них.

Автоматизация принятия решений не упрощает управленческий труд. Напротив, она раздвигает его рамки и усложняет его. Число проблем, стоящих перед ним, не снижается, потому что решения большинства проблем порождают несколько новых и более важных проблем. Если система управления должна обучаться, чтобы становиться более эф­фективной, то управляющие в ней также должны обучаться более ус­пешному решению проблем возрастающей сложности.

Вернемся теперь к другим частям системы управления и преде­лам их автоматизации.

Память и блок сравнения, а также анализатор симптомов и пресимптомов могут быть компьютеризованны полностью, но подсистемы диагностики и предписаний — только в очень ограниченных пределах. Однако последние разработки "диагностических процедур, применимых к машинам и в меньшей степени к организмам, пока­зывают, что развитие автоматизированной диагностики организа­ций не является невозможным.

Никакие свойства системы управления не требуют автоматизации любой из ее частей. Более того, система как целое может оставаться в одной голове — руководителя. С другой стороны, каждая функ­ция может выполняться различными группами или индивидами. В тех случаях, где более одного лица участвует в подобной системе (именно так обстоит дело во всех, за исключением очень малых, организациях), этими специалистами должен руководить тот уп­равляющий, который отвечает-за систему.

Пример системы управления

Рассматриваемая система была разработана для отдела марке­тинга компании, занимающейся крупносерийным производством дешевой потребительской продукции. Когда система была уста­новлена, компании принадлежала наибольшая доля рынка этой продукции, около 9%. Компания сбывала примерно 40 модифи­каций продукции на всей территории Соединенных Штатов, ко­торая была поделена на 200 рыночных округов. В блоке приня­тия решений системы управления содержались модели каждого округа. Эти модели позволяли управляющим отдела маркетинга посредством диалога с ЭВМ устанавливать значения для пере­менных пяти типов:

1) цены;

2) реклама (уровень расходов_г состав используемых средств мас­совой коммуникации, время и формы рекламных объявлений);

3) сумма расходов по сбыту;

4) число и тип сбытовых кампаний;

5) общее количество и тип материалов, которые должны быть распределены в розничной сети.

Значения этих переменных устанавливались управляющими мар­кетинга ежемесячно с целью максимизировать долю рынка в каж­дом из округов. Ожидаемая величина доли рынка определялась с помощью модели, рассчитываемой на ЭВМ, и пересылалась в па­мять и блок сравнения, в который уже были введены соответствую­щие параметры хранимой в нем процедуры принятия решений."

В первый месяц система зафиксировала 42 отклонения, которые были переданы группе диагностики и предписаний. Эта группа-состояла из специалистов по маркетингу и производству, участво­вавших в проектировании системы. Средняя ошибка ожиданий была значительной.

Диагнозы отклонений потребовали различных затрат времени. Некоторые отнимали по нескольку месяцев. Когда находилось при­емлемое решение, вносились коррективы. Число отклонений снижа­лось из месяца в месяц. Но прошествии года было найдено лишь шесть отклонений и средняя ошибка снизилась до одной четверти той, что была в первом месяце. Через 18 месяцев система стабилизи­ровалась в среднем на двух отклонениях в месяц и средней ошибке, равной или меньше 1/16 величины для первого месяца.

Вооруженное этой системой руководство маркетингом за десять лет более чем удвоило долю на рынке сбыта.

Вскоре после того как была установлена эта система управления маркетингом, подобной системы потребовали управляющие производ­ством. Она была разработана и постепенно снизила оперативные про­изводственные затраты на 35 млн. долл. в год, причем проектирова­ние и внедрение системы обошлось в сумму лишь около 300 тыс. долл.

Рассмотрим теперь, как спроектировать ряд таких систем для взаимодействия с окружением корпорации.

Встроенная система управления

Каждая корпорация имеет иерархическую сеть управленческих подразделений. Если некоторые или все эти подразделения облада­ют системой описанного выше типа, то, чтобы эти системы эффек­тивно обслуживали корпорацию как единое целое, требуются их координация и интеграция. Таких координации и интеграции мож­но достичь с помощью комитетов по распределению решений, органи­зованных и действующих во многом подобно советам по планиро­ванию, рассмотренным в гл. 3. Если главный составитель планов в каждом подразделении отвечает также за подготовку диагнозов и предписаний, то один комитет может служить обеим целям.

Каждое подразделение, за исключением тех, что находятся на низ­шем уровне, имеет комитет по распределению решений. Этот комитет состоит из 1) лица или лиц, ответственных за подготовку диагнозов и предписаний в подразделении, 2) соответствующего лица (лиц) на непосредственно вышестоящем уровне и 3) лиц с теми же функциями на непосредственно подчиненном уровне. Следовательно, в каждом комитете, за исключением одного на самом верху, представлены три уровня управления. В том, что наверху, — два уровня.

Обратимся вновь к схеме на рис. 6.1. Члены каждого комитета полу­чают копии отчетов о результатах анализа опасностей и возможностей (13) от системы управления нижестоящего уровня. Этот анализ разра­батывается на основе изменений, которые произошли или предвидятся вне системы, его подготовившей. Члены комитета получают также отче­ты об отклонениях (9) и симптомах и пресимптомах (12), послужив-цшх обоснованием анализа. Это означает, что копии данных отчетов получают те, кто ответствен за принятие решений и диагноз в каждом подразделении на том уровне управления, на котором отчет был подго­товлен, и соответствующие лица на двух вышестоящих уровнях.

Каждый комитет несет ответственность за решение, где и как выявленные таким образом проблемы должны быть отрегулирова­ны. Они могут быть адресованы вышестоящему подразделению, ряду нижестоящих подразделений или одному из них, включая то, в котором зародилась данная проблема. Такая процедура снижает вероятность попыток решения проблем только там, где появились их симптомы (см. обсуждение принципов координации в гл. 3).

Решения проблем, вызывающих трудности в подразделениях на других уровнях управления, а не того, где проблема появляется, могут рассматриваться в таких комитетах. Благодаря этому в под­разделении, которое принимает решение, создается уверенность в том, что учтены последствия данного решения на соседних уровнях управления — выше- и нижестоящем. Это создает готовность к на­зревающему решению и его возможным последствиям, делает пред­сказуемой адаптацию.

Заслуживает внимания еще один аспект создания системы систем управления. Зачастую можно получить экономию от масштаба дея­тельности, так как одно лицо или группа могут выполнять одну и ту же функцию для нескольких различных систем управления. Каждая из функций, показанных на рис. 6.1, за исключением принятия реше­ний, поддается частичной или полной консолидации во всех звеньях.

Рассмотренная система управления была спроектирована с це­лью обеспечить управляющим возможность обучаться тому, как обу­чаться и адаптироваться. Проект схематичен и представлен в общем виде, следовательно, допускает множество вариантов. Подобный проект следует имплантировать в идеализированный проект каждой системы. Ни одна организация не может эффективно продвигаться к желаемому будущему, если ее руководство неспособно постоянно улучшать свою деятельность в условиях как турбулентной, так и стабильной среды.

ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДСИСТЕМА

Внимание управляющих и специалистов по информационному обслуживанию управленческих информационных систем (УИС) очевидно. Фактически многие считают что подобные системы долж­ны быть панацеей для проблем управления любого типа. Энтузиазм по поводу таких систем можно понять. Они вовлекают менеджеров и проектировщиков информационных систем в романтические от­ношения с самым завораживающим инструментом нашего времени, с ЭВМ. Энтузиазм понять можно, но некоторые эксцессы, к кото­рым он приводит, — нельзя.

Вопреки впечатлению, созданному широким масштабом пропа­ганды УИС, сравнительно немногие из этих систем соответствуют ожиданиям управляющих, которые их одобряют или используют. Многих промахов там и здесь можно избежать, если избавиться от некоторых слишком общих, ложных и обычно неявных предпо­сылок в проектировании. Как представляется, существуют пять таких предпосылок.

 

«Управляющим крайне необходимо получать больше релевантной информации»

Большинство УИС спроектировано с предпосылкой, что одной из наиболее существенных помех в деятельности управляющих яв­ляется нехватка релевантной информации. В самом деле, очевид­но, что управляющим не хватает релевантной информации. Не столь очевидно, что при ее достатке они действовали бы лучше или что [(Она позарез необходима им. По своему опыту могу утверждать, что действия многих не улучшились бы, потому что они страдают от переизбытка не относящейся к делу (нерелевантной) инфор.ча- i ции. Это требует пояснения.

Сначала отметим, что последствия перенесения акцентов управ­ленческих информационных систем с увеличения релевантной ин-I формации на уменьшение нерелевантной информации значитель­ны. Если кто-то озабочен обеспечением релевантной информацией, внимание почти исключительно уделяется генерированию, хране­нию, поиску и обработке данных. Идеал, порождаемый такой ориентацией, представляется в виде некоего резервуара данных, в который управляющий может погружаться и всплывать с любой желаемой информацией. Но дело в том, что он вероятнее потонет в таком резервуаре, чем будет спасен им.

Если, с другой стороны, информационная проблема рассматри­вается в первую очередь — но не исключительно — как проблема перегрузки нерелевантной информацией, тогда двумя наиболее важ­ными функциями УИС становятся отсев и конденсация информа­ции. Специальная литература редко обращается к этим функциям или к методам их выполнения.

Большинство управляющих получает данных и информации боль­ше, чем в состоянии переварить, даже если они посвятят этому все свое время. Они уже страдают от информационной перегрузки. Поэтому возникает необходимость отделять существенное от несущественного и отыскивать суть вопросов в релевантных документах. Я получаю еже­недельно материалов в среднем более чем на 60 часов чтения, п боль­шинство менеджеров, насколько мне известно, получает но меньшей мере столько же. Более половины этого количества поступает само по себе, а не по нашим запросам. Несмотря на это, очень немногие УНС предусматривают какие-либо меры для обработки таких документов.

Мне приходилось видеть выдаваемый ЭВМ отчет о состоянии запасов объемом около 600 страниц, ежедневно рассылаемый не­скольким управляющим. Случалось также видеть книжного объема заявки на капиталовложения, громоздящиеся на столах управляю­щих. Кроме этого, большинство управляющих получает как мини­мум один журнал и две газеты в день.

Большинству из тех, кто страдал от информационной перегруз­ки, известен тот факт, что, когда объем информации превосходит определенную величину, точка перенасыщения как по объему, так и по доле информации, которую мы пытаемся переварить, снижает­ся. Мы оставляем надежду справиться с перегрузкой и прекращаем наши усилия. Чем больше мы перешли за эту точку, тем меньше информации мы используем. Ричард Л. Мейер [54] показал, что общественные институты ведут себя так же.

До тех пор пока информационная перегрузка, которой подвер­гаются управляющие, не будет снижена, не следует ожидать, что любая дополнительная информация, предоставляемая УИС, будет использована эффективно. Казалось бы, необходимость фильтра­ции очевидна, однако при проектировании систем она почти всегда игнорируется. Вместе с тем разработаны п используются процеду­ры фильтрации на ЭВМ для различной специально]! информации. Подробное описание таких систем можно найти в работе [6].

Даже релевантные документы обычно слишком длинны. Боль­шинство из них может быть сокращено без ущерба для содержа­ния. Это иллюстрируется небольшим экспериментом, который не­которые из моих коллег и я провели с литературой по исследованию операций несколько лет назад. Пригласив ряд авторитетных экс­пертов, мы идентифицировали четыре недавно опубликованные статьи, уровень которых был оценен независимо каждым из экс­пертов как превышающий средний, и четыре статьи, оцененные ниже среднего. Авторов восьми отобранных таким образом ста­тей попросили (не уведомляя об оценке их работы) подготовить объективные тесты усвоения материала, рассчитанные на трид­цатиминутный опрос, и приложить к ним правильные ответы. Авторам сказали, что их статьи будут розданы для чтения аспи­рантам с целью выявления их способности понять намерения авто­ров. Проверки были проведены. Затем нескольких про­фессиональных авторов научных работ попросили сократить статьи до двух третей и затем до одной трети их первоначального объема, не редактируя сам текст. Они подготовили также крат­кие аннотации каждой статьи. Причем им не показывали опрос­ников, подготовленных авторами статей.

Затем была отобрана группа аспирантов, ранее не читавших эти статьи. Каждый из них получил случайную выборку из четырех статей: одну в оригинале, одну, сокращенную на треть, одну, со­кращенную на две трети, и оДну в форме аннотации. Каждый вари­ант статьи был прочитан двумя аспирантами. Все были подвергну­ты такой же проверке. После этого сравнили средние оценки.

По статьям выше среднего уровня не оказалось существенной раз­ницы между средними тестовыми оценками для всех вариантов ста-

 

тьи, кроме аннотации: средние оценки тех, кто читал только аннота­цию, были значительно ниже. Этот результат говорит о том, что даже хорошо написанный материал может быть сокращен по мень­шей мере на две трети, без существенного ущерба для содержания.

По статьям ниже среднего уровня также не оказалось значитель­ных различий в средних оценках тех, кто прочитал оригинал и сокращенные варианты статей, но обнаружилось значительное по­вышение средних оценок у тех, кто прочел только аннотацию. Из этого можно сделать вывод, что оптимальный размер неполноцен­ного материала стремится к нулю.

Теперь кажется ясным, что отсев информации для выделения ее релевантной части и конденсация того, что профильтровано, долж­ны быть существенной частью УИС и что такая система должна обладать способностью управлять не только заказанной, но и незаказанной информацией.

«Управляющим нужна та информация^ которую они хотят получать»

Большинство проектировщиков управленческих информационных систем определяют, какая информация нужна управляющим, путем их опроса. При этом основываются на предположении, что управ­ляющие знают, какая информация им нужна.

Для того чтобы управляющие знали, какая информация потре­буется, они должны: 1) быть осведомлены о всех видах решений, которые приходится принимать, и 2) иметь адекватную модель по каждому виду решений. Второе условие, если уже не первое, редко удовлетворяется. Гений хорошего управляющего заключен в его способности эффективно управлять системой, не познанной полностью. Система, которая познана полностью, не требует искусства управляющего. В этом случае достаточно ученого, ко­торый понимаем систему, или клерка, программа действий кото­рого составлена ученым.

В науке давно известно, что, чем меньше мы понимаем явле­ние, тем больше переменных требуется, чтобы объяснить его. Сле­довательно, управляющий, которого спрашивают, какая ему нуж­на информация, чтобы контролировать объект, действия которого он понимает неполностью, обычно проявляет осторожность и гово­рит, что ему нужна вся информация, какую он может получить. Проектировщик информационной системы, который понимает объект управления даже в меньшей степени, чем управляющий, проявляет дополнительную осторожность и пытается обеспечить всю информацию. Результат — перегрузка информацией, боль­шая часть которой не относится к делу. Чем больше эта пересрузка, тем менее вероятно, что управляющий будет извлекать и использовать какую бы то ни было релевантную информацию, со­держащуюся в этом потоке.

Мораль проста: невозможно определить, какая информация не­обходима для принятия решений, до тех пор, пока не будет постро­ена адекватная логическая модель процесса решений и модель пове­дения управляемой системы. Информационные системы — это подсистемы систем управления и, следовательно, не могут быть адек­ватно спроектированы, если нет понимания сути управляемой сис­темы и управления ею. Не похоже, что такое понимание может быть найдено среди тех, кто обычно проектирует УИС.

«Если управляющие обеспечиваются нужной им информацией, их решения будут улучшаться»

Даже если допустить, что управляющие могут не знать, какая именно информация им необходима, они будут действовать лучше, если у них есть информация, чем при ее отсутствии. Следующий пример показывает, что это допущение не обязательно верно. В качестве примера используется предельно упрощенная производ­ственная задача. Должно быть произведено десять изделий, каждое требует времени для обработки на двух станках, М1 и М2, Каждое изделие должно вначале поступать на М1, а затем на М2-Задача сводится к тому, чтобы определить порядок, в котором следует об­рабатывать десять изделий, чтобы минимизировать общее время их

Таблица, 6.1. Задача о последовательности изготовления изделий

Номер изделия	Время обработки	на станке
	M1	М2
< 8

 

изготовления. Довольно просто. Вся информация, требуемая для решения этой задачи, приведена в табл. 6.1.

Несмотря на то что эта проблема намного проще, чем большин­ство реальных проблем управления производством, и все данные, необходимые для ее решения, обеспечены, очень немногие управля­ющие могут решить ее. Им не удается получить решение путем перебора, потому что имеется более 3,5 млн. альтернатив. И все же проблему можно' решить менее чем за минуту, если знать, как.

Возьмем изделие с абсолютно наименьшим временем обработ­ки на одном из станков - № 9. Поскольку время обработки, 1, находится в правой колонке, поместим изделие 9 в конец после­довательности и вычеркнем строчку 9 в таблице. Находим изде­лие с наименьшим временем обработки среди оставшихся, № 7 с временем обработки 2. Поскольку 2 стоит в левой колонке, поме­стим изделие 7 на первое место в последовательности и вычерк­нем строчку 7. Следующим с наименьшим временем обработки будет изделие № 2, время обработки 3. Так как это время стоит в Левой колонке, поместим данное изделие на второе место в после­довательности и вычеркнем строчку 2. Продолжим расстановку: с начала для периодов обработки, находящихся в левой колонке, И с конца для тех, что расположены справа, до тех пор пока все изделия не будут размещены в новой последовательности. В слу­чае равенства двух или более периодов обработки может быть выбран любой из них.

Суть этого примера в том, что, если мы знаем, как использовать информацию, нужную для решения проблемы, можно либо соста-вить программу для ЭВМ, либо дать инструкции исполнителю, как решить ее. Нет необходимости тратить время управляющего. Если же мы не знаем, как решать проблему, то нет уверенности, что и дополнительная информация окажется полезной.

У большинства проблем управления слишком много возмож­ных решений, чтобы надеяться на чье-то умозаключение или ин­туицию для выбора наилучшего из них, даже если имеется пол­ная информация. Более того, когда проблема связана с вероятностными исходами, как обычно и бывает, ненаправлен­ное мышление затрудняется агрегировать их каким-либо осоз­нанным образом. Есть множество простых проблем, связанных с вероятностными исходами, в которых неподготовленная интуи­ция срабатывает очень редко. Например, какова точная вероят­ность того, что среди двадцати пяти случайно отобранных людей окажется по меньшей мере двое, дни рождения которых прихо-дятся на один день года? Она больше 50%.

Мораль: если управляющие не знают, как использовать инфор­мацию, в которой нуждаются, то предоставление им этой информа ции лишь увеличит их информационную перегрузку. Если они зна­ют, как испольозвать ее, то они могут проинструктировать кого-то еще, как ее использовать для них. Это не означает, что управляю­щим, которые не знают, как использовать необходимую для реше­ния проблемы информацию, она не нужна вовсе. К информации, которая -необходима управляющим, чтобы заниматься проблема­ми, относится такая, которая позволяет им решать лучше при ее наличии, чем без нее. Чтобы выявить подобную информацию, мо­жет понадобиться экспериментирование. Следовательно, чтобы информационную систему можно было совершенствовать, она дол­жна быть встроена в систему управления, которая позволяет управ­ляющему изучать свои информационные потребности. Без такого обучения он вынужден запрашивать и получать больше информа­ции, чем ему нужно.

«Расширение коммуникаций приводит к повышению эф­фективности»

Одна из характеристик большинства УИС состоит в том, что они обеспечивают управляющих большим количеством информации о действиях других управляющих и их подразделении. Улучшение потока информации между частями организации считается жела­тельным, поскольку, как утверждается, это позволяет управляющим лучше координировать их действия и таким образом иовышать об­щую эффективность. Мало сказать, что это не всегда верно, это вообще редко случается в действительности. Трудно рассчитывать, что две конкурирующие компании станут лучше сотрудничать,^если каждая из них обеспечивается большим количеством и лучшей ин­формацией относительно другой. Эта аналогия не столь отдаленна, как может показаться: конкуренция Между частями корпорации

нередко более интенсивна, чем между корпорациями, и, как отмеча­лось наблюдателями, менее этична.

Возможные последствия обеспечения частей корпорации боль­шим количеством информации относительно друг друга иллюстри­руются следующим примером, в котором упрощена реальная ситуа­ция из деятельности универсального магазина и его двух основных отделении по закупке и продаже. Закупкой и продажей управляют соответственно отдел снабжения и торговый отдел. Первый контро­лирует количество закупаемого товара каждого наименования, и этим его роль в основном ограничивается, поскольку условия кон­куренции диктуют ему выбор товаров. Отдел обычно закупает товар в тех количествах, которые обеспечивают максимальные скидки, и слабо контролирует цены закупок. Перед отделом была поставлена цель минимизации средней стоимости запасов при условии их соот­ветствия ожидаемому спросу.

Главной контролируемой переменной торгового отдела была про­дажная цена. Эта цена, конечно, влияет на количество реализо­ванного товара. Целью отдела была максимизация совокупной при­были. Управляющий этим отделом получал помощь от специалистов по статистике, которые учитывали прежние значения цен и соот­ветствующие им количества реализованных товаров. По этим дан­ным специалисты строили зависимость «цена — спрос» для каж­дого вида товаров. Они определяли оценку среднего ожидаемого спроса и дополнительно — пессимистическую и оптимистическую оценки (рис. 6.2).

Планируя на период, управляющий торговым отделом должен выбрать продажную цену. Назовем эту цену Р1. Затем он использу­ет зависимость «цена — спрос» для того, чтобы определить, какое количество товара понадобится. Естественно, что он использует при этом оптимистическую оценку (Q1), поскольку рассчитывает обезо­пасить себя на случай повышения спроса. Если окажется, что спрос превысит предложение, то оценка его деятельности снизится.

Когда управляющий торговым отделом определял это количе­ство товара, он ставил в известность управляющего снабжением. Тот раньше работал в торговом отделе, где также имел доступ к зависимости «цена — спрос». Зная методы управляющего торго­вым отделом, он от количества Q₁ (на рис. 6.2) переходил к сред­нему значению на кривой спроса. Оценка его эффективности тре­бовала, чтобы он держал уровень запасов не выше количества Q2 Поэтому он соответствующим образом информировал управляю­щего торговым отделом, который незамедлительно корректировал продажную цену так, чтобы максимизировать объем реализации товара, исходя из того, что может быть закуплено только Q2 товара. Он устанавливал цену на уровне Р₂. Управляющий снаб- жением узнавал об этом и регулировал размер партии до уровня Q3. Легко видеть, что, если этот процесс будет продолжаться, ни­чего не будет закуплено и, значит, ничего не будет продано. Этого не произошло, потому что администрация запретила коммуника­цию между двумя управляющими. Это не устранило причину про­блемы — неправильный выбор критериев эффективности, — но смягчило последствия.

Когда критерии эффективности подразделении выбраны непра­вильно и ведут к конфликту между ними (а это происходит сплошь и рядом), коммуникация между ними может лишь навредить общей эффективности, а не способствовать ей.

Мораль: организационная структура и критерии эффективности должны быть правильно выбраны прежде, чем открываются шлюзы и допускается свободный обмен информацией между частями орга­низации.

«Управляющий не обязан знать. как работает информационная система. — ему достаточно знать, как ее использовать»

Большинство разработчиков УИС пытаются добиться, чтобы си­стемы были безопасными, не противодействовали менеджерам и тем самым не отпугивали их. Проектировщики пытаются обеспечить управляющим легкий доступ к системе и убедить их в том, что от них не требуется иных знаний о системе, кроме того, как ее исполь­зовать. Обычно проектировщикам удается преуспеть в этом на­мерении. Управляющие лишаются тем самым возможности оценить систему в целом. Нередко это вызывает у них боязнь подобных попыток, потому что они не хотят демонстрировать свое невеже­ство. Устраняясь от оценки своих информационных систем, менед­жеры делегируют значительную часть контроля над организацией разработчикам систем, которые, кем бы они ни были еще, редко бывают компетентными управляющими. Позвольте привести при­мер, проясняющий суть этого вопроса.

Исполнительный директор машиностроительной компании попро­сил помочь ему решить одну проблему. В крупном отделении компа­нии, примерно за год до этого, была установлена автоматизирован­ная система управления производственными запасами. Для системы была приобретена различная вычислительная техника на сумму око­ло 2 млн. долл. Директор как раз получил запрос отделения разре­шить замену этой техники новой, значительно более дорогостоящей (и прогрессивной). Отделение сопроводило запрос объемистым обо­снованием. Директор хотел знать, насколько замена действительно

 

оправданна. Он сказал, что недостаточно знаком с системой и соот­ветствующей техникой, чтобы самостоятельно дать такую оценку.

Было организовано совещание в штаб-квартире отделения, в ходе которого я получил обширную и детальную информацию. Система была крупномасштабной, но относительно простой. Ее центральной частью была программа для определения момента выдачи заявки на пополнение запасов и допустимого уровня запасов по каждому наименованию. ЭВМ следила за уровнем запасов, оформляла заказы на их пополнение и выдавала многочисленные отчеты о состоянии запасов.

После окончания этой информационной части совещания у меня поинтересовались, нет ли вопросов. Вопросы были. Я хотел уз-

нать, действительно ли до внедрения системы объемы запасов по многим наименованиям превышали максимум, допустимый при