ARCHETYPY SYSTEMOWE - KLUCZ DO EFEKTYWNEGO UCZENIA SIĘ (W) ORGANIZACJI

ARCHETYPY SYSTEMOWE - KLUCZ DO EFEKTYWNEGO UCZENIA SIĘ (W) ORGANIZACJI Streszczenie ElŜbieta Kasperska, Damian Słota Instytut Matematyki, Politechnika Śląska {e.kasperska, d.slota}@polsl.pl Celem pracy jest przedstawienie archetypów systemowych, jako mikromodeli (prototypów) typowych zachowań złoŝonych systemów pętli sprzęŝeń zwrotnych. Zrozumienie mechanizmów wyznaczających dynamiczne zachowanie się tych archetypów, jest kluczem do efektywnego uczenia się (w) organizacji. Autorzy skupiają się na wybranym modelu archetypu systemowego o nazwie: lekarstwo, które zawodzi, prezentując jego model matematyczny, wyniki symulacji dynamiki i ich analizę. Wykorzystano najnowsze pozycje literaturowe oraz doświadczenie własne w zakresie modelowania i symulacji. Słowa kluczowe: Archetyp systemowy, Dynamika Systemowa, Uczenie się (w) organizacji Wprowadzenie Analiza złoŝoności systemów społeczno-gospodarczych wymaga systemowego podejścia, a w szczególności takich metod i narzędzi które ujmują rzeczywistość w strukturach pętli sprzęŝeń zwrotnych. Ich współdziałanie wyznacza obraz dynamicznego zachowania się systemów w czasie i jego rozwoju strukturalnego. Kluczem do zrozumienia mechanizmów tej dynamiki są tzw. Archetypy systemowe - mikromodele (prototypy) typowych sposobów zachowania systemów pętli sprzęŝeń. Literatura przedmiotu wskazuje na rosnące zainteresowanie problematyką archetypów systemowych (np. prace [Se98, Se02, St00, BDPS03]). Kontekst wspomagania decyzji, przez analizę, budowę modeli i symulację w oparciu o archetypy systemowe, wydaje się być oczywistą kontynuacją zainteresowań autorów pracy, uprawiającymi tą tematykę przez ostatnie lata (patrz [KaSl00, KMLS00a, KMLS00b, KMLS01, Ka02a, Ka02b, KMLS02, Ka03a, Ka03b, KaSl03a, KaSl03b]). Modele archetypów systemowych opierają się na pojęciu pętli sprzęŝeń zwrotnych: dodatnich (generujących wzrost) i ujemnych (równowaŝących). Większość znanych z literatury archetypów jest ze sobą powiązana. Dla zilu-

78 Teoretyczne podstawy tworzenia SWO i strategie budowy e-biznesu strowania tych powiązań wydaje się być celowym, przedstawienie tzw. drzewa genealogicznego archetypów (w oparciu o Senge'a [Se98, Se02]). Rys 1. Drzewo genealogiczne archetypów systemowych (w oparciu o Senge'a) Obecnie autorzy skupią uwagę na archetypie o nazwie szkodliwe lekarstwo. Przykładowa sytuacja jest następująca: Zmniejszenie zatrudnienia w celu zwiększenia zysku: firma zmniejsza zatrudnienie (korekta) aby ograniczyć koszty i zwiększyć rentowność (symptom problemu). Wydaje się, Ŝe najefektywniejsze będzie zachęcenie starych pracowników, którzy zazwyczaj są

Archetypy systemowe - klucz do efektywnego uczenia... 79 wyŝej wynagradzani, do wcześniejszego przejścia na emeryturę. Ku powszechnemu zachwytowi rentowność od razu się zwiększa. Cięcia w zatrudnieniu eliminują jednak równieŝ pracowników szczególnie wartościowych i doświadczonych. Powoduje to problemy z morale, które z kolei nadwątlą entuzjazm pracowników. W wyniku większej liczby błędów i przeciąŝenia pracą koszty produkcji rosną. Czynniki te prowadzą do zmniejszenia produktywności (niezamierzona konsekwencja) oraz zaczynają przewaŝać nad korzystnym wpływem, jaki na rentowność wywarły początkowo cięcia w zatrudnieniu. Kierownictwo z cięŝkim sercem stwierdza, Ŝe jedynym wyjściem są dalsze zwolnienia (cyt. w oparciu o Senge'a [Se02]). Ilustruje to rysunek 2. Rys 2. Ilustracja działania archetypu szkodliwych lekarstw Zabawne rysunki w środku pętli to: w przypadku pętli ujemnej ilustrację stanowi dźwignia równowaŝąca; w przypadku pętli dodatniej (wzmacniającej) ilustrację stanowi kula śniegowa (która w miarę powiększania się nabija coraz więcej śniegu i dalej się powiększa). Model matematyczny, symulacja Model matematyczny archetypu oparto o teorię równań róŝniczkowych, a w szczególności jej systemowe ujęcie w formie poziomów i strumieni, jak wyraŝa to Dynamika Systemowa (znana w literaturze metoda analizy, modelo-

80 Teoretyczne podstawy tworzenia SWO i strategie budowy e-biznesu wania i symulacji, patrz [CoWo80, Co96, Co98, Co99, Fo61, Fo71, Fo72, Fo75, Łu75, Łu76, St00]). Przedstawmy najpierw problem, opisywany we wstępie, w formie równań róŝniczkowych, ilustrując to na rysunku 3. Rys 3. Ilustracja modelu matematycznego archetypu szkodliwych lekarstw Model matematyczny jest dość prosty: dx 1 /dt = a x 1 (t) - b x 2 (t) (1) dx 2 /dt = c x 2 (t-d) (2) Przyjmijmy warunki początkowe: x 1 (0) = 50, x 2 (0) = 1. Parametry a, b, c i d przyjmują przykładowe wartości: a=0.5, b=0.5, c=0.4 i d=5. Model oprogramowano w języku symulacyjnym Professional Dynamo 4.0 [Pu94] (wydruk program zamieszczony jest poniŝej). Rysunek 4 przedstawia wyniki symulacji, potwierdzające przewidywane skutki działań, opisywanych uprzednio i zamodelowanych równaniami (1) i (2). * Archetyp "Szkodliwe lekarstwo" poziom bieŝącego zysku n x1=50 l x1.k=x1.j+dt*(-ax1.j+bx2.j) a ax1.k=a*x1.k a bx2.k=b*x2.k

Archetypy systemowe - klucz do efektywnego uczenia... 81 a poch.k=-ax1.k+bx2.k poziom zwolnionych pracowników n x2=1 l x2.k=x2.j+dt*ax2.jk r ax2.kl=delay3(aax2.kl,d) r aax2.kl=c1*x2.k wartości parametrów c a=0.5 c b=0.5 c c1=0.4 c d=5 parametry symulacji spec length=25/dt=1/savper=1 save x1,x2,ax1,bx2,ax2,aax2,poch 80 60 40 20 0-20 0 5 10 15 20 25 Rys 4. Wyniki symulacji (x 1 - linia ciągła, x 2 - linia przerywana, poch - linia kropkowana)

82 Teoretyczne podstawy tworzenia SWO i strategie budowy e-biznesu Podsumowanie Pojawia się pytanie: po co rozpoznawać i konstruować modele archetypów systemowych? Wydaje się, iŝ archetypy mogą stać się łatwym w uŝyciu narzędziem pozwalającym menadŝerom szybko konstruować wiarygodne i spójne hipotezy dotyczące sił rządzących systemami. W naturalny sposób umoŝliwiają udoskonalenie i sprawdzenie modeli myślowych tych systemów. MoŜna dzięki nim poradzić sobie z olbrzymią ilością szczegółów, które często towarzyszą myśleniu systemowemu. Dobrą metoda wyboru archetypu jest znalezienie schematu wyników, który podsumowuje zachowanie się całego badanego systemu. Łatwo rozpoznać, np. wzrost czy oscylacje. Zilustrowane na rysunku 1 drzewo geneaologiczne moŝe równieŝ pomóc w uzyskaniu nowego wglądu w jakość symulacji. Jeśli np. zidentyfikujemy archetyp szkodliwych lekarstw, pouczającym pytaniem moŝe być z jakiego powodu przywiązujemy tak duŝą wagę do doraźnych środków zaradczych. Prowadzić to moŝe w konsekwencji do łączenia archetypów, a więc do rozwoju modelu problemu. Problematyce uczenia się (w) organizacji Kasperska poświęciła juŝ uwagę w pracy [Ka03a], mówiąc, iŝ jest to proces sprzęŝenia zwrotnego, realizowanego w świecie wirtualnym. Na pewno, rozwój modeli myślowych (patrz rysunek 1 w pracy Kasperskiej [Ka03a]), moŝe być udoskonalony przez stosowanie archetypów systemowych w analizie, modelowaniu i symulacji badanych problemów, a to pośrednio wpływać będzie na jakość decyzji, i dalej poprzez informacyjne sprzęŝenie zwrotne na strategię, reguły decyzyjne, co zapewni efektywne uczenie się w pętli sprzęŝenia zwrotnego. To uczenie się wymaga jednak interdyscyplinarnego podejścia. Trzeba bowiem połączyć: matematykę (modele archetypów), informatykę (programy symulacyjne) i ekonomię (menadŝer zna swój problem, czyli chorobę ). Takie są jednak wymogi uczenia się organizacji, w ujęciu systemowym. Autorzy planują kontynuować tematykę w przyszłości, pracując obecnie nad własnymi archetypami, związanymi między innymi z zagadnieniami optymalizacji, podejmowanym juŝ w szeregu prac m.in. [KMLS01, Ka02a, Ka03a, KaSl03b]. Literatura [BDPS03] [Co96] Bourguet-Diaz R. E., Perez-Salazar G., On mathematical structures for systems archetypes, w: Proc. 21 International Conference of the System Dynamics Society, P.I.Davidsen, E.Mollona, V.G.Diker, R.S.Langer, J.I.Rowe, ed., SDS, 2003, 1-11. Coyle R. G., System Dynamics Modelling. A Practical Approach, Chapman & Hall, 1996.

Archetypy systemowe - klucz do efektywnego uczenia... 83 [Co98] Coyle R. G., The practice System Dynamics: milestones, lessons and ideas from 30 years experience, System Dynamics Rev. 14 (1998), 343-365. [Co99] Coyle R. G., Simulation by repeated optimisation, J. Opt. R. S. [CoWo80] 50 (1999), 429-438. Coyle R. G., Wolsterholm E. P., Modelling discrete events in System Dynamics models - a case study, Dynamica 6 (I) (1980), 21-27. [Fo61] Forrester J. W., Industrial Dynamics, MIT Press, 1961. [Fo71] Forrester J. W., World Dynamics, Wright-Allen Press, 1971. [Fo72] Forrester J. W., Principles of Systems, Cambridge Press, 1972. [Fo75] [Ka02a] [Ka02b] [Ka03a] [Ka03b] [KMLS00a] [KMLS00b] [KMLS01] Forrester J. W., Collected papers of Jay W. Forrester, Cambridge Press\Wright Allen Press, 1975. Kasperska E., Cybernetic formulation of some functions of management - types of simulation and optimization approaches within the System Dynamics method, in: Proc. 20 International Conference of the System Dynamics Society, P. I. Davidsen, E. Mollona, V. G. Diker, R. S. Langer, J. I. Rowe, ed., SDS, 2002, 1-11. Kasperska E., Supporting the decision in organization by the inteligent simulation package Cosmic and Cosmos, Pr. Nauk. Akad. Ekonom. w Katowicach, "Support Systems in Organization" (2002), 385-392. Kasperska E., System dynamics method and supporting decisions in economic organization, w: Proc. of ISDSS 2003, DSS in the uncertainty of the Internet age, T.Bui, H.Sroka, St.Stanek, J.Gołuchowski, ed., Univ. of Econo., 2003, 497-503. Kasperska E., Uczenie się organizacji jako proces sprzęŝenia zwrotnego, realizowanego przez eksperymentowanie w świecie wirtualnym, w: Systemy wspomagania organizacji. SWO 2003, H.Sroka, St.Stanek, Univ. of Econo., 2003, 247-254. Kasperska E., Mateja-Losa E., Słota D., Some extension of System Dynamics method - theoretical aspects, in: Proc. 16th IMACS World Congress, M. Deville, R. Owens, ed., IMACS, 2000, 718-10, 1-6. Kasperska E., Mateja-Losa E., Słota D., Some extension of System Dynamics method - practical aspects, in: Proc. 16th IMACS World Congress, M. Deville, R. Owens, ed., IMACS, Lausanne 2000, 718-11, 1-6. Kasperska E., Mateja-Losa E., Słota D., Some dynamics balance of production via optimization and simulation within System Dynamics method, in: Proc. 19th International Conference of the

84 Teoretyczne podstawy tworzenia SWO i strategie budowy e-biznesu System Dynamics Society, J. H. Hines, V. G. Diker, R. S. Langer, J. I. Rowe, ed., SDS, 2001, 1-18. [KMLS02] Kasperska E., Mateja-Losa E., Słota D., Optimal dynamical balance of raw materials - some concept of embedding optimization in simulation on system dynamics models and vice versa, in: Proc. 20 International Conference of the System Dynamics Society, P. I. Davidsen, E. Mollona, V. G. Diker, R. S. Langer, J. I. Rowe, ed., SDS, 2002, 1-23. [KaSl00] Kasperska E., Słota D., Metody matematyczne w zarządzaniu w ujęciu Dynamiki Systemowej, wyd. II, Wyd. Pol. Śl., 2000. [KaSl03a] Kasperska E., Słota D., The extension of simulation and optimization on model DYNBALANCE(2-2), w: Systemy wspomagania organizacji. SWO 2003, H.Sroka, St.Stanek, ed., Univ. of Econo., 2003, 255-262. [KaSl03b] Kasperska E., Słota D., Two different methods of embedding the optimization in simulation on model DYNBALANCE(2-2), in: Proc. 21 International Conference of the System Dynamics Society, P.I.Davidsen, E.Mollona, V.G.Diker, R.S.Langer, J.I.Rowe, ed., SDS, 2003, 1-23. [Łu75] Łukaszewicz R., Dynamika systemów zarządzania, PWN, 1975. [Łu76] Łukaszewicz R., The direct form of structure models within System Dynamics, Dynamica 2 (1976). [Pu94] Pugh A. L., ed., Professional Dynamo 4.0 for Windows. Tutorial Guide, Pugh-Roberts Associates, 1994. [Se98] Senge P.H., Piąta dyscyplina, Dom Wyd. ABC, 1998. [Se00] Senge P. H., Piąta dyscyplina zbiór ćwiczeń, Oficyna Ekon., 2002. [St00] Sterman J. D., Business dynamics - system thinking and modeling for a complex world, Mc Graw-Hill, 2000. SYSTEMS ARCHETYPES KEY TO EFFECTIVE LEARNING IN ORGANIZATION The purpose of this paper is to present the systems archetypes, like micromodels of typical behaviour of complex systems of many feedbacks. The understanding of mechanism of these archetypes is the key for effective learning in organizations. The archetype named fixes that fail is presented with the mathematical model and results of simulation of its dynamics. Key words: Systems Archetypes, System Dynamics, Learning in Organization