Книга: Видеть лес за деревьями. Системный подход для совершенствования бизнес-модели

11 Ускорение вашего системного мышления

До сих пор акцент в этой книге делался на использование системного мышления для более глубокого понимания комплексных систем, для охвата общей картины, для помощи в построении команд, а также для выработки разумной политики, которая выдержит проверку временем и которой не страшны непредвиденные обстоятельства. Мы также увидели, как системное мышление может создать преимущества в различных конкретных ситуациях и при формировании стратегии бизнеса.

Нашим основным инструментом было составление диаграмм цикличной причинности, в которых взаимовлияющие причинно-следственные связи можно изобразить в виде сцепленных усиливающих петель, движущих экспоненциальным ростом или спадом, и тормозящих их раскручивание уравновешивающих петель.

Как мы неоднократно видели, даже довольно простые диаграммы цикличной причинности могут демонстрировать очень сложное динамическое поведение, которое трудно понять, оглядываясь назад, и почти невозможно с определенностью предсказать.

Однако смысл управления заключается в понимании прошлого, принятии решений в настоящем, чтобы влиять, насколько это возможно, на будущее и выполнять наши задачи. Управление динамическим поведением бизнеса и организационных систем – наша основная цель. Хотя диаграммы цикличной причинности помогают отследить причинно-следственные связи, редко кто может предвидеть, как будет развиваться динамическое поведение основных переменных – базы клиентов и доли рынка, настроения персонала и уровня текучести кадров, стоимости акций и репутации – в условиях конкуренции, давления со стороны государства и требовательных клиентов.

Здесь полезным окажется компьютерное имитационное моделирование, которое может работать в качестве «лаборатории будущего», позволяя вам изучать последствия различных решений еще до их реализации.

Существует ряд специализированных программных пакетов, позволяющих рисовать диаграммы цикличной причинности или брать имеющиеся диаграммы и трансформировать их в компьютерные модели, имитирующие поведение системы во времени. В результате имитации вы получаете ряд графиков, на горизонтальной оси которых указано время, а на вертикальной – интересующие вас переменные: клиенты, прибыль, репутация и т. д. Если вы измените любой из лежащих в основе параметров, таких как годовые затраты на рекламу, которая с задержкой привлечет новых клиентов и увеличит прибыль, модель сымитирует последствия. Она покажет вам, что вскоре после ожидаемого роста количества новых клиентов и, соответственно, объема продаж этот объем снова пойдет на спад. Клиенты будут недовольны плохим обслуживанием из-за того, что компания не наняла и не обучила достаточное количество персонала, чтобы справиться с ростом спроса, вызванного рекламой.

Таким образом, цель этой главы – показать, как можно построить компьютерные имитационные модели из диаграмм цикличной причинности. Программный продукт, который я буду иллюстрировать, называется ithink, но он не единственный, два других – Powersim и Vensim. Как с любым программным обеспечением, для эффективного использования ithink, Powersim и Vensim необходимо знать множество подробностей. Однако я не собираюсь здесь писать учебник по программированию (руководство по пользованию ithink написано очень хорошо), а лишь хочу дать представление о том, как можно использовать эти продукты.

Оглавление книги