Предположим, что вы антрополог, изучающий население нескольких островов в Тихом океане. Построив эту модель для одного острова, вы захотите использовать ее для других, имеющих другое начальное население и другой годовой уровень рождаемости и смертности. Как было бы удобно, если бы была возможность ввести эти основные данные!
И она есть. Она называется «контрольной панелью», которая в данном случае выглядит как на рис. 11.14. На нем показан снимок экрана, где вы видите ручку и два «ползунка». Ручка с надписью начальное население используется для выставления начального уровня населения и в данный момент установлена на отметке 10 000. С помощью двух «ползунков» устанавливается годовой уровень рождаемости и смертности. Сейчас на них установлены значения 15 родившихся на 1000 человек в год и 12 умерших на 1000 человек в год.
Если вы отправляетесь на соседний остров и хотите использовать ту же модель, но с другими значениями, все, что вам нужно сделать, – это с помощью курсора повернуть ручку и сдвинуть «ползунки», например, в положения, как на рис. 11.15.
Когда вы изменяете значения с помощью ручки или «ползунков», на контрольной панели появляется буква U, которая напоминает, что текущее значение отличается от начального. Если вы щелкнете на U, начальные настройки восстановятся. На соседнем острове больше начальное население (10 500), но оно хуже питается. Годовой уровень рождаемости составляет 13,5 на 1000 человек в год, а годовой уровень смертности – 12,5 на 1000 человек в год. Если вы сейчас запустите модель, она будет использовать новые настройки и покажет вам прогнозы населения для двух островов в сравнении (рис. 11.16).
Этот график показывает, что если годовой уровень рождаемости и смертности на этих двух островах будет постоянным, то население первого острова превысит население второго через 25 лет.
А что, если годовой уровень рождаемости и смертности не будет постоянным все это время? Предположим, что на втором острове будет проводиться программа по улучшению питания, в результате чего повысится годовой уровень рождаемости и понизится годовой уровень смертности.
В этом случае годовые уровни рождаемости и смертности на втором острове уже не будут постоянными и начнут со временем меняться. На этот случай в ithink предусмотрена возможность ввода данных графическим способом, прямо на экран, и рисования курсором требуемой линии графика. Предположим, вы считаете, что эффективность программы питания изменит годовой уровень рождаемости и смертности, как на рис. 11.17 и 11.18.
Модель использует эти графики, чтобы определять годовой уровеньрождаемости и смертности для каждого года, и применяет их соответственно. На рис. 11.19 показан результат.
Контрольная панель тоже будет отличаться, потому что «ползунки» для годового уровня рождаемости и смертности заменены на введенные графики (рис. 11.20).
Эти введенные графики представляют особый взгляд на то, как, вероятно, будет меняться со временем годовой уровень рождаемости и смертности. Единственные данные, которые можно проверить, – это два известных уровня для 2000 г., а все остальное – гипотезы. У разных людей, конечно, будут разные мнения, разные ментальные модели. Кто-то может подумать, что с повышением качества питания молодые женщины станут здоровее, и годовой уровень рождаемости повысится быстрее. Другие решат, что самым быстрым результатом воздействия программы питания станет понижение годового уровня смертности. В действительности мы можем лишь строить предположения о том, что может произойти через 25 лет, не говоря уже о 50.
Среди этих мнений нет «правильных» или «неправильных», они просто разные. Позволяя ввести данные в виде графика, ithink облегчает их изменение для исследования результатов различных предположений, мнений, ментальных моделей. Таким образом, системная динамика обеспечивает мощную лабораторию, где можно провести испытания принимаемых решений, прежде чем реализовывать их. Подобно тому как летчики тренируются на пилотажных тренажерах, а бухгалтеры готовят в поддержку каждой инвестиции различные таблицы анализа, любой мудрый руководитель должен иметь модель системной динамики своего бизнеса.
Этот пример очень прост и не имеет непосредственного отношения к бизнесу, но он демонстрирует все основные элементы моделирования системной динамики. Реальные модели, конечно, больше и сложнее, но в их основе лежат элементы, о которых вы уже прочитали. Все это обобщено ниже.
Моделирование системной динамики вкратце
Все переменные можно выразить в виде запасов, которые накапливаются со временем, или потоков, которые увеличивают или уменьшают соответствующие запасы.
Реальные системы являются взаимосвязанными сетями запасов и потоков, представленными с помощью диаграмм запасов и потоков.
Диаграммы запасов и потоков всегда согласуются с соответствующими диаграммами цикличной причинности, но обычно содержат больше переменных и используют более конкретные слова и выражения.
