Акофф о менеджменте - Акофф Р.
ISBN 5-318-00286-2
Скачать (прямая ссылка):
Проект включал в себя обширную проблему внутрисистемного распределения. Разработавшие его сотрудники были очень горды множеством включенных в долгоиграющую передаточную модель переменных и ограничений. И, как обычно, они стенали по поводу невозможности получения всех желаемых количественных и качественных данных.
После того как члены команды представили мне проблему, модель и их способ ее решения, они продемонстрировали то, что они называли «оценкой» результатов. В продолжение довольно долгого периода времени они регистрировали принятые и осуществленные менеджерами и заказчиками решения, закладывали их в модель и вычисляли суммарные операционные издержки. А затем они сравнивали эти издержки с затратами, предусмотренными оптимальным решением по этой же модели.
И вдруг, о чудо! Оптимальные решения в сравнении с теми, которые принимали менеджеры, оказались наилучшими. Используя эти различия, специалисты по ИО оценили годовую экономию, которую можно получить, если убедить менеджеров принять их модель и способ оптимизации.
Правда, неучтенными остались несколько мелочей, и прежде всего стоимость осуществленных ими исследований и внед-
Глава 25. Будущее исследования операций уже в прошлом
405
рения системы. А кроме того, ненадежность и неточность данных, на что они сетовали вначале. Ho самое главное состоит в том, что даже если бы специалисты по ИО учли все понесенные издержки, все равно их вычисления оказались бы липовыми.
Оптимальное решение модели не есть оптимальное решение проблемы, если только модель не является абсолютно точным представлением проблемы, чего не может быть никогда. Поэтому при тестировании модели и оценке вытекающих из нее математических решений для сравнения с релевантными сравнительными показателями никогда нельзя использовать саму модель. В противном случае единственное, что мы можем показать, — это то, что минимум или максимум функции лежит ниже или выше, чем не минимум и не максимум.
Все модели суть упрощение действительности. Иначе их полезность существенно уменьшилась бы. Вот почему так важно определить степень соответствия модели реальности. В данном проекте команда не выполнила это условие.
Я задал ее членам такой вопрос: «Предположим, что вы не лишились возможности провести адекватное тестирование модели, что бы вы тогда делали?» Замявшись, лидер группы сказал, что он уговорил бы менеджеров принять все на веру. Что и требовалось доказать!
Ho на этом наш разговор не закончился. Как поведали исследователи, с тем чтобы учесть не учтенные в модели факторы, менеджеры неизменно модифицировали оптимальное решение. Более того, команда призналась, что они вообще не проводили анализа природы и следствий сделанных менеджерами поправок. Когда я настоял на объяснении, мне сказали, что характер рассматривавшихся менеджерами факторов препятствовал вводу их в математическую модель. Вот так-то!
Затем наступила кульминация. Примерно полгода спустя менеджеры в связи с существенно изменившимися внешними обстоятельствами, которые носили политический характер, отказались от использования модели. Когда я спросил членов команды, почему они не попытались скорректировать модель, мне ответили, что политические изменения непредсказуемы и не поддаются количественному выражению.
406
Часть IV. Наука
Очевидно, что если исследователи и решили какую-то проблему, то совсем не ту, которая стояла перед менеджерами.
Потребность в обучении и адаптации
Структура и параметры проблемных ситуаций непрерывно изменяются (особенно в турбулентной среде). Поскольку оптимальные решения очень редко отличаются адаптивностью к таким изменениям, их оптимальность обычно оказывается краткосрочной. Часто они становятся менее эффективными, чем гораздо более грубые решения, на смену которым они пришли. Давайте назовем эту точку пересечения моментом смерти решения. Дональд Шон убедительно показал, что время жизни решений по многим острым социальным и организационным проблемам короче, чем время, необходимое для их нахождения. Поэтому все больше якобы оптимальных решений оказываются мертворожденными. Возможно, с ускорением технологических и социальных изменений, так драматизируемых Элвином Тоффлером и другими, ожидаемое время жизни оптимальных решений и проблем для их применения начнет расти в отрицательную сторону.
Отсюда возникла необходимость в системах принятия решений, которые смогут быстрее и эффективнее обучаться и адаптироваться в непрерывно изменяющейся ситуации (по сравнению с системами, продуцирующими ухудшающееся при переменах оптимальное решение). Большинству исследователей операций пока не удалось решить данную задачу. Вследствие этого применимость HO все более ограничивается кругом проблем, относительно нечувствительных к внешней среде. Обычно они относятся в большей мере к поведению механических, чем целенаправленных систем, и возникают на более низких уровнях организации, а значит, тянут за собой вниз и ИО.
Пренебрежение эстетикой
Есть еще один очень незаметный на первый взгляд недостаток в исповедуемой ИО концепции оптимальности, которая основывается на концепции рациональности. Традиционная
