Если мы сильно упростим, то первой фундаментальной сущностью Теории ограничений является само понятие «ограничение» и связанная с ним модель организации как потока. Это понятие — основа основ подхода и философии ТОС.

Теперь мы с вами рассмотрим понятие, которое является, наверное, сопоставимым по «фундаментальности» с этим понятием — это понятие «буфера».

Само по себе понятие буфера кажется интуитивно понятным, но если мы будем рассматривать его с инструментальной точки зрения, которая используется в Теории ограничений, то этого общепринятого и интуитивного понимания нам будет недостаточно. Давайте присмотримся к этой фундаментальной сущности повнимательнее.

В основе концепции буфера лежит несколько исходных посылок, которые могут быть неочевидны.

Первая исходная посылка — Мерфи существует, вариацию из реальной жизни устранить невозможно. Поэтому если что-то может пойти не так, оно обязательно пойдет не так. Станок сломается, сотрудник по какой-либо причине не сможет выйти на работу, контрагент задержит платеж или поставку. Даже полностью детерминированные системы, при загрузке мощности близкой к 100% начинают вести себя хаотично, непредсказуемо.

Вторая исходная посылка является прямым и логичным следствием первой — планирование и исполнение в реальности живут по разным правилам. Большинство же ERP и MRP систем, участвующих в поддержке принятия управленческих решений, реализованы таким образом, что исполнение осуществляется если не в полном, то максимально приближенном к первоначальному плану режиме.

Военный мыслитель и стратег Карл фон Клаузевиц писал: «Лишь начало боя может действительно быть полностью установлено планом; течение его требует новых, вытекающих из обстановки указаний и приказов…»[1]

И все действующие менеджеры знают, что это именно так, план начинает не соответствовать реальности, как только мы переходим от планирования к исполнению. Означает ли это, что планировать бессмысленно?

Ни в коем случае! Планы нам нужны. Ключевой вопрос: что такое «план» и зачем он нам нужен?

Первое, на что хотелось бы обратить внимание, так это факт, что разницы между планом и прогнозом не существует. По сути, мы можем сказать, что план — это прогноз с ошибкой не более… подставьте любое значение, мне, например, нравится следующая формулировка: план — это прогноз с ошибкой менее 5%. Что это означает? Это означает, что фактические значения попадают в диапазон плюс-минус 5% от планового значения. Я утверждаю, что разница между планом и прогнозом — только в величине ошибки прогноза.

Прогноз нам необходим как минимум для двух вещей: оценить нашу способность достичь необходимых результатов и получить их оптимистическую и пессимистическую оценки, а также оценить достаточность/недостаточность наших ресурсов и, соответственно, необходимость или ее отсутствие по инвестированию в ресурсы организации.

Все люди, которые на практике занимаются планированием, знают, что фактические отклонения попадут в какой-то интервал значений, определяемый горизонтом прогнозирования, уровнем неопределенности, динамичностью среды. Сегодня уже стало общепринятым утверждение, что современная бизнес-среда может быть охарактеризована как VUCA: Волатильная (Volatile), Неопределенная (Uncertain), Сложная (Complex), Неоднозначная (Ambiguous), то есть уровень неопределенности, а значит и ошибка прогноза, только увеличивается. Таким образом, мы можем понятия «план» и «прогноз» использовать как синонимы.

Что нам дают эти, в общем-то, очевидные вещи? Попробуйте вспомнить, когда в вашей организации план задавался как диапазон значений? На моей более чем двадцатилетней управленческой практике я такого припомнить не могу. Чаще всего план дается в виде ОДНОЙ цифры, обязательной к исполнению, по отношению к достижению которой и оценивается успешность каждого вовлеченного сотрудника. Однако поскольку неопределенность (Мерфи) в реальности существует, то это приводит к такому распространенному явлению, как «ефрейторский запас» и «торговля за плановые показатели», когда в процессе согласования планов каждый ответственный добавляет собственную подстраховку от неопределенности в плановые значения. При этом все знают, что подстраховка существует, но НИКТО не знает, какова ее реальная величина. И это автоматически приводит к тому, что согласование планов превращается в игру «Верю/Не верю», когда одна сторона (обычно менеджмент) пытается «на глазок» уменьшить заложенные в планы подстраховки, а вторая сторона пытается всяческим образом убедить, что дальше резать или увеличивать некуда.

Добавьте к этому простой факт, который мы уже обсуждали — внимание менеджмента организации является ее предельным внутренним ограничением. Если мы посмотрим на процесс планирования с этой точки зрения, то на что мы тратим самый ценный ограниченный ресурс организации? Создает ли это дополнительную ценность?

Обратимся к «столпам ТОС»: реальность проста и гармонична и «никогда не говори: „Я знаю“ (но также никогда не говори: „Я не знаю“)».

Реальность состоит в том, что вариация существует, но большую часть обычной и повседневной неопределенности мы можем оценить. Следовательно, мы не можем запланировать/спрогнозировать будущее с точностью до ОДНОЙ цифры. Но мы вполне в состоянии оценить оптимистический и пессимистический вариант развития событий, и, следовательно, мы можем определить ДИАПАЗОН, в котором окажутся наши фактические результаты с очень высокой (до 90%) долей вероятности. Если мы сможем этот диапазон явным образом отразить в наших планах, то это и будет буфер, защищающий нас от неопределенности.

Отсюда мы можем сформулировать две первые функции буфера в Теории ограничений:

• прогнозирование возможных результатов (сроков, объемов и т.п.);
• защита от обычной, известной повседневной неопределенности.

Таковы функции буфера, которые работают на этапе планирования.

Но рано или поздно мы должны от планов переходить к их исполнению. И это тот этап, на котором многое начинает идти не так, как планировали. Благо, что социальные системы, в отличие от механических, обладают важным свойством — эквифинальности[2].

Это «заумное» слово означает очень простую вещь — социальные и вообще все живые системы способны достигать своих целей разными средствами/путями. Поскольку всего мы не можем предусмотреть, нам необходимо на этапе исполнения обеспечить нашу систему управления двумя свойствами: гибкостью и системой навигации, которая бы показывала, насколько успешно мы двигаемся к поставленной цели.

В рамках всех решений ТОС для этого используется механизм Управления буфером, который основан на следующих функциях буфера:

• Раннее оповещение о том, что ситуация готова выйти за рамки обычной и предсказуемой определенности, и необходимо предпринимать дополнительные управленческие усилия по корректировке ситуации.
• Установление приоритетов для заказов, поставок.
• Анализ наличия/отсутствия достаточной защиты от неопределенности.

В основе их реализации лежит механизм анализа глубины проникновения в буфер. Традиционно буфер делится на три зоны, каждая из которых составляет 1/3 от величины буфера: зеленую, желтую и красную. Помимо этих «светофорных» цветов, значение которых понятно большинству пользователей «по умолчанию», используются еще два: голубой и черный. Чем больше мы израсходовали буфера, тем более опасной расцветки у нас его статус. Приоритет постепенно увеличивается от голубого, через зеленый, желтый, к красному и черному.

В рамках типовых решений Теории ограничений можно выделить два типа буферов:

• буфер времени;
• буфер запасов.

Первым появился буфер времени, он защищал в первую очередь ограничение от «голодания» и дату отгрузки готовой продукции клиенту. Буфер запасов, который в решении, которое мы рассматриваем в этой книге, является основным, появился значительно позже, и хотя время и участвует в его расчете, но измерять его временными характеристиками категорически неправильно. Буфер запасов всегда меряется в натуральных единицах ресурса: штуки, килограммы и т.п.

Помимо этих основных видов буфера существует более сложный тип, используемый как в управлении проектами, так и в смешанной среде, который в оригинале называется Fever Chart, но в русском словаре за ним закрепилось понятие «диагональный буфер». Его рассмотрение мы вынесем за скобки этой работы.

Статус буфера помогает нам ответить на вопрос: какие ресурсы/заказы являются сейчас наиболее важными с точки зрения достижения целей организации, а также нужно или не нужно предпринимать какие-то дополнительные действия для корректировки ситуации.

Вне зависимости от того, какой буфер мы рассматриваем, зоны его идентичны и интерпретируются одинаково. Голубой означает, что или у нас избыток данного ресурса, или что еще слишком рано начинать работу над этой задачей. Зеленый и желтый — это статусы, которые показывают, что все идет или хорошо, или неплохо и не требует дополнительного управленческого вмешательства.

Попадание буфера в красную зону — это сигнал о том, что мы где-то ошиблись в оценках и ситуация готова выйти за пределы обычной и предсказуемой неопределенности. А значит, нам, возможно, требуются дополнительные усилия и корректирующие мероприятия. Поэтому причины попадания в красную зону буфера всегда фиксируются и анализируются.

Попадание в черное означает, что ситуация вышла из-под контроля, а значит, нам нужны неординарные действия по ее исправлению. Это уже явный вызов для управленческих способностей менеджмента организации.

---

[1] Карл фон Клаузевиц. О войне. Aegitas, 2016.

[2] Волкова В.Н. Теория систем. М: Высшая школа, 2006.

В ТОС-сообществе не существует устоявшейся классификации типов ограничений, точно так же она отсутствует в официальном словаре TOCICO. Однако в практике обучения, берущей свое начало из курсов Goldratt Schools, сложился некоторый консенсус по типизации ограничений.

Предполагается, что для коммерческих организаций может действовать один из следующих типов ограничений:

1. Ограничение мощности — существует ресурс, который не в состоянии предоставить в необходимое время тот объем мощности, который система от него требует.
2. Ограничение времени — время реагирования системы на потребности рынка слишком велико, что ставит под угрозу способность системы выполнить взятые на себя обязательства перед клиентами, а также расширить свой бизнес.
3. Ограничение рынка — количества получаемых фирмой заказов недостаточно для обеспечения требуемого роста системы

В каждый момент времени только одно из ограничений является активным и действующим.

Из предложенной классификации ограничение рынка — это ограничение, которое является первичным. Если нам удастся увеличить пропускную способность нашей системы, скорость ее реагирования, то мы все равно упремся в ограничение рынка. Есть эксперты, которые различают ограничение заказов и ограничение рынка. Например, Рави Гилани[1] утверждает, что у вас может быть ограничение заказов, которое он определяет так, как мы дали определение ограничения рынка, а вот ограничение рынка становится для вас актуальным только тогда, когда ваша доля достигает 50% рынка (Рави Гилани говорит о 50% мирового рынка). Но, так или иначе, ограничение рынка является первичным для любой коммерческой организации. На этом глубоком понимании основан метод, разработанный и обоснованный Эли Шрагенхаймом, который называется «Упрощенный Барабан-Буфер-Канат», который во многих внедрениях пришел на смену традиционному методу «Барабан-Буфер-Канат». В основе как раз лежит исходная посылка, что рынок — это главное ограничение компании, и если у компании есть другие ограничения, то это стратегически вредная ситуация, так как компания попадает в ситуацию взаимодействующих ограничений и вынуждена жертвовать долей рынка.

Максимально использовать доступный нам рыночный спрос может мешать или слишком медленное реагирование — ограничение времени или нехватка мощности. Вообще, строго говоря, ограничения существуют только потому, что терпение клиентов не бесконечно и ограничено во времени.

Мощность — это функция времени. По сути, это сумма (интеграл для гладких, непрерывных функций) производительности за определенный интервал времени. Если мы имеем неограниченное время — мы имеем неограниченную мощность. Но иногда даже достаточная мощность не помогает нам не упустить ни одной продажи, то есть максимально использовать ограничение рынка.

Например, клиент не готов ждать, пока компания изготовит продукцию, то есть хочет совершить покупку немедленно, а компании необходимо какое-то время для того, чтобы произвести продукцию. Простой пример: заказ на поставку кисломолочной продукции делается за день, а срок производства составляет двое-трое суток. В этом случае молокозавод никак не может успеть произвести продукцию в соответствии с заказом. Если мы посмотрим на определение ограничения времени, то эта ситуация как раз соответствует активному ограничению времени. Что делать производителю? Единственный способ для него — обеспечить мгновенное наличие, то есть начинать производить до того, как будет получен заказ. Но чтобы быть в состоянии обеспечить наличие, производитель должен обладать мощностью, превышающий спрос на продукцию.

В этой ситуации объективно существующее ограничение рынка поддерживается ограничением времени, и если мы не найдем решение, позволяющее максимально использовать существующее время, мы будем вынуждены жертвовать частью рынка[2]. Собственно, решению Теории ограничений, призванному обеспечить максимальное использование ограничения времени, и посвящена эта книга.

Но мы можем еще сильнее усугубить ситуацию, не обеспечив достаточную мощность. В этом случае нам будет доступна только та часть рынка, которая готова ждать, пока ей произведут продукцию под заказ, например частную торговую марку. Именно поэтому крайне важно понимать и отслеживать, какое ограничение является активным и действующим в данный момент времени. Так, для компаний, работающих на рынках с ярко выраженной сезонностью, возможны ситуации, когда в низкий сезон активным ограничением является рынок, а в высокий — мощность. И если это верно для вашего бизнеса, то вам изначально нужно настраивать систему управления компании к работе в двух разных режимах и встраивать в нее «переключатель» для перехода из одного режима в другой.

Принципиальная схема взаимодействия между активными и потенциальными ограничениями:

---

Еще больше информации:

Youtube: https://www.youtube.com/channel/UCniFavIws45hl-KWxaKikMg

Facebook: http://www.facebook.com/egorovde, https://www.facebook.com/ViableManagementSystem/

Теория Ограничений и Управление запасами:

https://ridero.ru/books/teoriya_ogranichenii/

https://ridero.ru/books/upravlenie_zapasami_v_cepyakh_postavok/

http://netstock.pro

[1] https://youtu.be/7YEOhmcr5FQ

[2] См. онлайн-дискуссию на эту тему: http://egorovde.ru/archives/1889 и http://egorovde.ru/archives/1898

Пока мы были в новогоднем загуле Эли Шрагенхайм опубликовал новую запись в своем блоге.

Поскольку я занимаюсь не только консалтингом, но и автоматизацией предлагаемых решений, то заголовок не мог меня не зацепить.

Предлагаю вашему вниманию перевод статьи Эли, к которому у меня сложное отношение. С одной стороны, поднята очень важная тема, с другой, ощущение, что она осталась нераскрытой.

В общем, судить вам.

Как обычно, ссылка на оригинал и картинка из поста автора.

Ваш Дмитрий Егоров

P.S.: Переводил на бегу, так что обидные «очепятки» и не очень гладкие выражения очень могут быть. Ежели подскажете и покажете — не обижусь :)

Эли Голдратт определил внимание менеджмента, как предельное ограничение организации. Тем не менее, иногда возникают другие ограничения. Давайте проанализируем возникновение ИТ, как универсального узкого места в отношении усилий по улучшению во многих организациях и корпорациях.

Сверхбыстрая разработка ИТ решений, включая облачные сервисы, Биг Дата, искусственный интеллект, Индустрия 4.0, мобильные приложения, электронная коммерция, кибернетическая защита и обычное программное обеспечение, создает почти во всех средних и больших организациях проблемную ситуацию: департамент ИТ становится бутылочным горлышком.   Смыл бутылочного горлышка прост: это неспособность выполнять всю требуемую работу.

Работа с реальным бутылочным горлышком – это критически важная стратегическая проблема, потому что она заставляет топ-менеджмент принимать решение от какого хорошего бизнеса придется отказаться. Здесь проблема не в самой технологии, это тяжелая управленческая обязанность решить, какую новую технологию применять (на самом деле – любое многообещающее изменение) и с какой скоростью. К тому же люди, занимающиеся технологиями, не облегчают топ-менеджменту принятие правильных решений. Технологическая точка зрения сильно отличается от цели организации.

Хотя продукты и услуги организации могут не иметь ничего общего с ИТ, поток материалов, продуктов и услуг, а также средства более эффективного маркетинга и продаж, все больше и больше зависят от ИТ технологий. Большинство новых технологий сильно опираются на ИТ, и адаптация к потоку возникающих возможностей ИТ становится все более и более трудной. На самом деле, по мере того, как использование ИТ становится все больше и все более сложным, управление всей активностью в области ИТ может стать хаотичным. Необходимы новые управленческие способности, чтобы удерживать под контролем огромный набор функций, поступающих из разных источников.

Просто в качестве иллюстрации проблемы: банковская система генерирует огромное количество ИТ запросов от все улучшающихся мобильных приложений для улучшения международных и мульти-валютных транзакций, которые должны соответствовать различным локальным правилам. Появление криптовалют добавляет вызовов, которым должны соответствовать новые инструменты ИТ. Естественно у банков есть бесконечное количество инициатив в области искусственного интеллекта и, конечно, они нуждаются в постоянном улучшении киберзащиты. Другие секторы бизнеса, такие как ритейл, также сталкиваются с новыми угрозами, которые требуют новых ИТ инструментов, чтобы предоставлять своим потребителям новые услуги. Вся отрасль производства сталкивается с Индустрией 4.0, новыми цифровым управлением и связью.

«Поток ценности» определяется как существующий способ, с помощью которого организация предоставляет ценность своим клиентам. Это совершенно точно критически важный поток для каждой организации. Тем не менее, каждая организация должна также поддерживать другой критически важный поток: «Поток инициатив», направленный на улучшение потока ценности в будущем. Поток инициатив состоит из всех усилий, которые инвестируются в расширение рыночного спроса, разработку новых продуктов/услуг или поиск лучших способов адаптации Потока ценности к тенденциям рынка, например: более быстрое время отклика. Каждый из этих потоков имеет свое собственное ограничение.

Способы увеличения рынка или хотя бы сохранения существующего спроса, сильно опираются на продвинутые функции ИТ. Блокировка со стороны бутылочного горлышка вызывает значительный ущерб, например: какие инициативы находятся в стадии разработки, и какие приоритеты они должны иметь в конкуренции за ресурсы. Путаница и внутренняя конкуренция за ИТ ресурсы приводит к многозадачности и частой смене приоритетов, что, в свою очередь, приводит к значительным потерям мощности ИТ, создавая негативный цикл обратной связи. Учитывая тот факт, что по настоящему качественные ИТ специалисты в дефиците, то конкуренция за них растет, и ИТ как узкое место не будет устранено в ближайшем будущем.

ИТ в качестве узкого места создает лишь небольшие проблемы для существующего Потока ценности, потому что поток продолжает функционировать используя более старые инструменты ИТ и обычно обладает адекватной мощностью ключевых ресурсов. Тем не менее, для сотрудников, также как и для ключевых клиентов и поставщиков, очевидны недостатки существующей ИТ системы.  Это порождает значительную напряженность как внутри организации, так и между организацией и ее клиентами и поставщиками. Слухи и факты о конкуренции, которая происходит на новой технологической платформе, добавляет постоянное давление и департаменту ИТ необходимо реагировать на все запросы в области информационных технологий.  Большая проблема ИТ подразделений в том, что они должны одновременно планировать и внедрять новые инструменты, обновлять существующие инструменты, а также поддерживать обычные сервисы. Конфликт между срочным и важным особенно заметен во всех ИТ подразделениях.

Реальная острая проблема ИТ в качестве узкого места на пути роста состоит в том, что ситуация выглядит как временная, но не является таковой.  В любой момент времени, поток новых инициатив, основывающихся на ИТ выглядит, как будто потребуется определенное время, может быть несколько лет, чтоб внедрить, но потом давление на Поток инициатив снизится. Это просто не верно. Целая область искусственного интеллекта еще только начинает проникать в реальное использование в крупных организациях, и этот поток будет совершенно точное продолжаться и даже ускоряться. Одновременно с этим будет все больше и больше увеличиваться потребность в улучшении в области кибербезопасности.  Таким образом, состояние, когда необходимо иметь дело с потоком новых значимых, ориентированных на ИТ технологий будет продолжаться.

Есть два параллельных направления усилий, которые необходимы, чтобы сохранить контроль над ИТ в условиях, когда мы постоянно сталкиваемся со срочными запросами, одновременно справляясь с потоком новых технологий, которые кажутся подходящими.

1. Значительно улучшение потока «незавершенного производства» (НЗП/WIP) в ИТ.
   1. Первое ключевое открытие состоит в том, чтобы поддерживать определенный минимум задач в работе и перекрывать запуск дополнительных задач, основываясь на темпе выполнения уже начатых задач. Это само по себе сократит многозадачность и улучшит фокусировку и концентрацию человеческих ресурсов на работе над обращением или задачей проекта, которая уже в работе.
   2. Внедрение единой системы приоритетов, чтобы сообщать о том, что конкретный проект или специальная задача, застряли. Методология ТОС для установления приоритетов в процессе выполнения называется Управление буфером.
   3. Определить ресурс, который является внутренним ограничением для ИТ, и затем найти способ максимального использования его работы, и подчинить все остальное этому способу.
2. Тщательно отбирать и приоритезировать все запросы в области ИТ. На практике это означает создание организационной структуры и процессов для оценки потенциальной ценности каждого запроса. Этот процесс – сверхчувствительный, и им должен управлять руководитель, занимающийся реальным управлением, а не ИТ специалист, потому что иначе ценность будет оцениваться с точки зрения ИТ. Такая оценка должна также включать грубую оценку требуемой мощности для обработки этого запроса и времени, необходимого для его выполнения. Это порождает процесс определения наиболее эффективного портфеля проектов и задач.  В ТОС для этого разработаны «Шесть вопросов к новой технологии» и другие мыслительные инструменты для поддержки оценки ценности. Этот процесс будет устанавливать требуемый поток обращений к ИТ подразделению, обеспечивая уверенность что каждое требование действительно необходимо выполнить за конкретный отрезок времени, и таким образом поможет определить уровень способностей и мощности, которые должно поддерживать ИТ подразделение.

Ключевой аргумент состоит в том, что улучшение потока НЗП в ИТ подразделении может решить проблему на какое-то время, но без установления управленческих приоритетов для входящих обращений, проблема вернется в ближайшем будущем.

Следующим шагом является внедрение новых ИТ инструментов в существующий Поток ценности для создания дополнительной ценности. Внедрение может потребовать наличия переходного периода (Transition Period). Привыкание к использованию новых инструментов требует времени. В течение этого периода совершаются ошибки, и все менеджеры должны быть готовы к поступлению сигналов о возникающих проблемах и реагировать на них как можно быстрее. Потребность во внимании менеджмента по всей иерархии максимально во время переходного периода.

Должно ли  ИТ быть стратегическим ограничением для Потока инициатив?

Естественным ограничением для роста является внимание менеджмента, потому что добавление большего количества менеджеров может создать значительные препятствия для коммуникации и снижает производительность. Увеличение пропускной способности внимания менеджмента требует, прежде всего, научиться фокусироваться на том, что является самым важным. Это то же самое, что требуется и для максимального использования ограниченной мощности ИТ ресурсов. Это означает внедрение процесса сортировки всех идей, включая частично разработанные инициативы, в соответствии с системными оценками их ценности, требуемой мощности соответствующих критических ресурсов и ожидаемого времени их завершения. Такой процесс является окончательным решением как для внимания менеджмента, так и для ИТ. Второй вывод состоит в том, что требуемая мощность всех прочих ресурсов, включая ИТ, должна абсолютно обязательно включать в себя необходимую защитную мощность, которая должна соответствовать способности топ-менеджмента управлять наиболее эффективным портфелем инициатив по улучшению.

В этот раз я хотел бы обсудить одно из ключевых понятий, используемых в мыслительных инструментах Теории ограничений, — «нежелательное явление» (НЖЯ).

В словаре TOCICO понятие НЖЯ определяется следующим образом:

Нежелательное явление — это негативный аспект текущей реальности, который определяется во взаимосвязи с целью организации, системы, или необходимыми условиями [достижения цели организации или системы — Д.Е.]; видимый симптом, лежащей в основе системы корневой причины, корневой проблемы или корневого конфликта

Собственно можно говорить о двух типах НЖЯ:

1. Это симптом, который существует в реальности, характеризующий ситуацию как негативную.
2. Разрыв между желательным и текущим состоянием системы или сложность с преодолением этого разврыва.

Формулировка НЖЯ должна соответствовать ряду критериев, которые я приведу списком в конце этой публикации. Каждый из них заслуживает отдельного поста. Эта же публикация посвящена одному из них: «НЖЯ не должно требовать пояснения, какой негативный эффект оно вызывает».

В коммерческих организациях редко ставится под сомнение «нежелательность» НЖЯ, часто исходят из того, что нежелательность всем понятна «по умолчанию».

Однако это не так. Более того, формулировка, вырванная из контекста, часто может быть легко поставлена под сомнение. Я занимаюсь Теорией ограничений с 2011 года, но сам глубоко этот момент осознал только тогда, когда начал использовать эти инструменты не для коммерческих организаций.

Возьмем такую формулировку «У меня болит спина», является ли это явление нежелательным? Не спешите восклицать — «да»! Поместите эту формулировку в иной контекст: человек был парализован, ничего не чувствовал и, вдруг, начинает чувствовать боль в спине. В этом контексте «у меня болит спина» становится — желательным явлением, симптомом положительной динамики.

Отсюда важное следствие — нежелательность ВСЕГДА нужно проверять на контекст. Более того, единственным источником нежелательности является разрыв между существующей реальностью и нашими ожиданиями или целями в отношении нее.

Поэтому не стоит пренебрегать проверкой нежелательности явления относительно контекста.

---

Дополнение. Критерии НЖЯ

1. НЖЯ – это постоянная проблема, которая существует в вашей действительности, из-за этой проблемы вы не можете достичь лучшего уровня деятельности
2. Это описание состояния – а не одноразового случая или действия.
3. Это явление находится в вашей области ответственности.
4. НЖЯ не должно обвинять кого-либо.
5. Относительно этого явления возможно что-то сделать.
6. НЖЯ не должно быть предполагаемой причиной.
7. НЖЯ не должно быть завуалированным решением.
8. НЖЯ не должно требовать пояснения того, какой негативный эффект оно вызывает.
9. НЖЯ – не может содержать причинно-следственную связь, вне зависимости от того, реальная ли причина или предполагаемая.
10. НЖЯ – это простое предложение, которое имеет только одно подлежащее и сказуемое.
11. НЖЯ не должно быть субъективным утверждением.

С поездками, командировками и обучением подзадержался с переводом последней публикации Эли Шрагенхайма. А когда приступил к переводу, поймал себя на мысли, что с одной стороны, это все знакомо и понятно, а с другой — некоторые очевидные, казалось бы, наблюдения сформулированы крайне точно.

Я много лет (с 1998 года) занимаюсь постановкой и автоматизацией различных областей системы управления, но никогда не задумывался, о том, что самые большие усилия приходится прилагать при внедрении систем оперативного учета, дальше уже идет легче. Это не всегда так, иногда бывает наоборот, но, что совершенно точно, без качественного учета — никакая навороченная система работать не будет. Автоматизация всегда повышает нагрузку на ввод первичной информации, которая будет потом использоваться для сложных и «умных» алгоритмов. Казалось бы очевидная мысль — но торкнула меня только при переводе этой статьи.

Еще один момент, который вызывает у меня сомнения, по крайней мере на данный момент, это утверждение, что «подлинные DSS системы будут наслаждаться «стратегией голубого океана». Я знаю несколько попыток, и весьма неплохих создания таких систем, особенно цифровых двойников производственных предприятий. Но не могу сказать, что желание их использовать повсеместно.

Может быть это связано с тем, что сейчас это системы слишком большие и тяжелые для массового рынка, они дороги во внедрении и требуют профессионально подготовленных операторов для работы. Не знаю.

Но в общем-то, каждый из вас может составить свое мнение, для этого вам доступен этот перевод.

Читайте, думайте, комментируйте.

Как всегда, ссылка на оригинал и картинка из поста автора.

Ваш Дмитрий Егоров

Абрахам Мордох (Avraham Mordoch) и Эли Шрагенхайм (Eli Schragenheim)

Как быстрое развитие технологий может эффективно помочь организациям лучше достигать поставленных целей? Подавляющее большинство новых технологий оказывает значительное влияние на ИТ (отделы информационных технологий), что приводит к огромному давлению на загрузку ИТ специалистов в большинстве организаций, которое требует от них быстрых обновлений, что, в свою очередь, создает головную боль топ-менеджменту и нехватку концентрации, вместо того, чтобы помогать им в развитии организации.

Но потенциальная сила компьютеризации, включая такие методологии как Биг Дата (Big Data), искусственный интеллект  (AI)  и интернет вещей (IoT), могут быть разумно использована для улучшения эффективности управления организации, за счет поиска путей безопасного и успешного роста деятельности организации.

С одной стороны, новые технологии получать больше данных, которые к тому же более точные, чем когда-либо раньше. Эти данные, при правильном анализе и концентрации на том, что действительно имеет значение, может помочь менеджерам при анализе текущего состояния бизнеса, его слабостей, и может привести к новым идеям, как улучшить финансовый результат компании.

В данной статье предлагаются новые способы использования современных технологий для того, чтобы дать менеджерам возможность поддержки для оценки новых идей или подготовиться к ожидаемым изменениям, источники их находятся где-то в других источниках. Мы решили сфокусироваться на производственных организациях, которые сталкиваются с угрозами и потенциальными выгодами цифровизации производственных цехов, которая сейчас рассматривается как четвертая промышленная революция и получила название Индустрия 4.0. Угроза состоит в том, что компания подталкивается к огромным издержкам, которые не дадут бизнесу никаких выгод. Возможности новой технологии могут помочь значительно улучшить методы оценки тактических и стратегических действий. Дело в том, что для того, чтобы реализовать потенциальные выгоды необходимо поставить под сомнение некоторые  распространенные управленческие парадигмы и заменить их парадигмами, основанными на здравом смысле, которые используют новые возможности поддержки решения.

Рассматривая существующие типы программных продуктов для производственных организаций, их можно объединить в четыре типа:

1. Системы управления производством – MES (Manufacturing Execution Systems). Этот тип систем концентрируется на самой краткосрочной временной перспективе и нацелен на предоставление операторам и руководителям производства самой актуальной информации о потоке превращения сырья и материалов в готовую продукцию. Это позволяет управлять приоритетами, быстро исправлять проблемы и достигать экономичного использования оборудования. Системы MES собирают данные и организует их таким образом, чтобы с ними было просто работать среднему уровню управления производством. Например, системы Scada являются подмножеством систем MES.
2. Системы ERP (Enterprise Resource Planning). Мы включаем в этот класс также и системы CRM (Customer Relationship Management). Этот класс состоит из набора интегрированных приложений, которые производственные организации используют для планирования производства и сбора, хранения, управления и интерпретации данных о различных бизнес-активностях. Все разнообразные части систем ERP интегрируются в одной базе данных, хранящей все ключевые транзакции, касающиеся финансов и материалов, которые фиксируются или планируются для выполнения в кратко- или среднесрочной временной перспективе. Главная функция систем этого типа – это планирование основных операций, необходимых для исполнения твердых заказов, одновременно учитывая транзакции и наводя порядок и систематизируя данные, связанные с основными процессами организации. Системы ERP и CRM – это главным образом системы учета, которые обладают некоторой грубой функциональностью планирования.  Если информацию определить как ответ на заданный вопрос (Голдратт, «Синдром стога сена» (Goldratt, The Haystack Syndrome)), то системы  ERP и CRM дает ответы на наиболее часто задаваемые и простые вопросы, вроде того, что нужно сделать, чтобы выполнить заказ клиента. SAP, Oracle или Dynamics 365 – это лишь некоторые примере ERP систем.
3. Системы BI (Business Intelligent). Целью программ BI отображение информации высокого уровня для топ-менеджеров, предоставляя текущей ситуации и возможно указание на определенные наблюдаемые тенденции. Сила технологий BI – в способности собирать соответствующие элементы данных из различных баз данных. Внутренние данные сочетаются с данными, которые собираются из Интернета и используются для создания графиков и диаграмм для менеджмента, чтобы информировать менеджмент о том, что происходит внутри организации, как это выглядит в сравнении с рынком и конкурентами.  BI поддерживает ключевые показатели эффективности (KPIs) понятными для топ-менеджеров. Это дает основания для менеджеров для того, чтобы оценить «что менять?» Но они не предоставляют инструментов для ответа на вопросы «на что изменить?», и уж совершенно точно на вопросы «как осуществить перемены?» Другими словами, BI системы поддерживают принятие решений за счет того, что указывают на области нуждающиеся в изменениях, но конкретные решения они не поддерживают.
4. Системы поддержки принятия решений (Decision Support Systems (DSS)). Хотя название DSS появилось в 80-х годах прошлого века, подлинная способность действительно поддерживать принятие решений было достигнуто только в последнее время. Любое управленческое решение – это рассмотрение изменений в существующем состоянии. Любое значительно решение, кроме того, подвергается значительному воздействию неопределенности. Поэтому ключевая способность DSS систем – это способность направлять менеджеров при выборе из множества альтернатив в отношении рассматриваемых решений и представлять возможные последствия этих изменений. Мы можем разделить этот уровень систем DSS на две части:
   1. Поддержка экспертами рутинных решений, чтобы  их могли принимать менее опытные люди или даже компьютеры. Эти типы компьютерных программ основаны на технологиях искусственного интеллекта и создают разнообразие экспертных систем, которые поддерживают такого рода решения.
   1. Поддержка более значимых тактических и стратегических решений с помощью обеспечения лиц, принимающих решения, целостным анализом потенциальных финансовых и иных последствий решений. Это системы которые поддерживают принятие бизнес-решений, включая решения которые рассматривают неструктурированные или частично структурированные потенциальные возможности, которые существуют в условиях ситуаций значительной неопределенности. Оценки должны учитывать как краткосрочную, так и долгосрочную перспективу. Система DSS должна «понимать» причинно-следственные связи между различными функциями организации. Эти системы должны позволять прямое взаимодействие между человеком, принимающем решение, и компьютерным алгоритмом. Цель, учитывая объем неопределенности и нехватку точной информации, предоставить лицу, принимающему решения, полную картину того, что МОЖЕТ произойти, как хорошего, так и плохого, в результате решения(ий).

Вышеприведенные четыре категории не являются четко определенными, и существуют системы, которые нарушают границы между ними.

Более того, часто существует взаимодействие, даже петля обратной связи связи, между вышеперечисленными типами систем. ERP использует данные, аккумулированные MES-системами, и в соответствии с ними создает производственные заказы, которые поступают в MES систему.  База данных ERP системы играет главную роль для данных BI системы, показывая текущее состояние, а данные ERP и BI являются исходной информацией для программ DSS.

Довольно интересно, что усилия, которые необходимо предпринимать в производственной организации, особенно значительны при внедрении MES систем, потому что в этом случае необходимо преодолевать культурные возражения, включая враждебность, которая существует в организациях, где нет устоявшейся культуры докладывать о том, что было сделано. Когда создана первоначальная инфраструктура, внедрять и правильно использовать ERP системы несколько проще, и намного легче подниматься по ступеням дальше и внедрять Экспертные системы и системы DSS высокого уровня. Таким образом, необходимые усилия сокращаются при переходе со ступени на ступень этих четырех видов система, но выгоды от внедрения значительно увеличиваются, особенно когда топ-менеджеры, менеджеры среднего звена начинают использовать системы DSS для решения критических дилемм, с которыми они сталкиваются.

Мы должны принимать во внимание от факт, что производственные организации одновременно сложны и находятся в условиях значительной неопределенности. Менеджерам среднего звена (C-level) по прежнему нужно принимать трудные решения, например:

• Следует ли компании предлагать пакеты продуктов по сниженной цене?
• Следует ли компании принимать маленькие заказы кастомизированных продуктов за небольшую наценку к цене?
• Следует ли компании расширять ассортиментную линейку за счет дополнительного семейства (или семейств) продуктов?
• Следует ли компании значительно сокращать затраты за счет как урезания ресурсов, так и остановки производства продуктов с очень низким спросом?
• Следует ли компании начать массированную рекламную компанию?
• Следует ли компании участвовать в большом тендере, заявляя умеренную цену, зная о том, что победа в тендере может повлиять на качество выполнения обычных заказов?
• Следует ли компании инвестировать в открытие нового экспортного рынка?
• Следует ли компании инвестировать средства  в новую производственную линию, когда кажется, что рынок растет, но некоторые люди уверены, что эта тенденция роста останавливается?

Эти решения находятся за пределами зоны комфорта лиц, принимающих решения, потому что риск очевиден, а прошлого опыта для таких ситуации не хватает. Решения рискованны не только с точки зрения организации, но и персонального риска для принимающего решение, потому что он связывает себя с успехом или неудачей воплощения инициативы.

Эти риски заставляют принимать консервативные решения всякий раз, когда решение выходит за пределы знакомой зоны комфорта. Нехватка надлежащей поддержки для целостного анализа мешает многим организациям использовать ее подлинный потенциал.

Для любой DSS системы существует два больших препятствия, чтобы обеспечить работу с приведенными выше решениями, а также со многими другими. Одно из таких препятствий – это возможности выражения интуиции людей, которые близко знакомы с соответствующей областью, для ее использования при анализе. Даже если ситуация находится за пределами зоны комфорта лица, принимающего решение, он по прежнему представляет собой ценность, потому что вовлеченные в процесс люди всегда знают чуть больше, чем совсем ничего. Хотя отсутствие соответствующих точных данных остается постоянной проблемой, анализ того, что МОЖЕТ произойти с достаточной вероятность, дает концентрированную картину реального риска.

Вторым препятствием является возможность оценить предлагаемое решение, с точки зрения добавления его ко всему тому, что организация уже делает или приняла на себя обязательства делать. Это требует глубокого понимания правил, лежащих в основе потока материалов, продуктов, заказов и финансовых операций, включая различные зависимости между Производством и Продажами. Это приводит к необходимости объемных вычислений, проверки состояния мощностей, материалов и денег.

Программы DSS должны «моделировать» дилеммы высокого уровня (вроде тех, что приведены в примерах) и предлагать ожидаемый финансовый результат. Они должны легко выполнять разнообразные сценарии «что если» и сравнивать результаты. В конце концов, они должны показывать ожидаемые результаты по меньшей мере для двух сценариев, один из которых основывается на обосновано консервативных оценках, а другой – на обосновано оптимистических. Разброс конечных результатов означает, что, скорее всего,  результат окажется где-то между крайними точками этого диапазона. Решения никогда не будут автоматически приниматься системой, они требуют постоянного вмешательства лица, принимающего решение, который ищет наилучшую из альтернатив и использует заключение, сделанное человека, для принятия окончательного решения.

Вообще говоря, может быть два основных способа обеспечить эффективную поддержку принятия решений:

1. Быть способным выполнять объемные вычисления, основываясь на качественных правилах, описывающих причинно-следственные связи, которые описывают требования к материалам и мощности для каждого продаваемого продукта и их влиянии на выручку и затраты. Этот способ детально описан в книге Throughput Economics, написанной Эли Шрагенхаймом (Eli Schragenheim), Генри Кампом  (Henry Camp) и Рокко Сурейсом (Rocco Surace).
2. Использовать мощный компьютерный симулятор, который точно отражает поток и учитывает абсолютно переменные затраты, выручку и затраты на мощность, как интегрированную часть моделирования. Неопределенность должна быть критически важным исходным параметром симулятора, чтобы дать возможный разброс результатов.

Способ, основанных на объемных вычисления, является более наглядным для лица, принимающего решения, потому что расчеты понятны, а дополнительная ценность компьютера состоит в его способности выполнять вычисления такого объема. Это значит, что лица, принимающие решения полностью понимают исходные посылки, которые являются ядром этих вычислений.

Использование компьютерных симуляторов лучше решает сложные  ситуации или внутри производства, или со сложными зависимостями между продажами. Например, моделирование различных правил управления потоками, вроде размера партий или различных способов присвоения приоритетов, более эффективно, в сравнении с простыми вычислениями, которые должны опираться на предположения об эффективности правил управления потоком. С другой стороны, чтобы можно было доверять системе, пользователь должен глубоко разбираться, чтобы подтвердить, что внутренние параметры такого моделирования соответствуют реальности.

Оба способа должны стартовать с того, что они хорошо отражают текущее состояние, как эталон, с которым будут сравниваться все изменения. Для симулятора это означает создание «цифрового двойника», который, как кажется, отражает существующий уровень функционирования организации.

Компьютерная система, которая предоставляет надежный образец или цифровой двойник и способна вносить разнообразные изменения и сравнивать их результаты с эталоном, при этом отражая потенциальное воздействие неопределенности и нехватки точных данных, заслуживает того, чтобы называться системой поддержки принятия решений (decision—support—system (DSS)). Такая система значительно снизит риски при принятии решений высокого уровня, а также сократить прокрастинацию, которая обычно возникает, как только оцениваются «трудные решения». Это поможет компании значительно оторваться от конкурентов.

Первые несколько подлинных DSS систем, которые появятся на рынке, смогут наслаждаться «стратегией голубого океана» в отличе, от «красного океана», который обычен для текущей ситуации всех систем, которые предназначены для поддержки производственных компаний.