Теория ограничений в действии. Системный подход к повышению эффективности компании. Эли Шрагенхайм

Чтение книги онлайн.

      Аналогичная ситуация с лифтами и уборкой номеров. Плохая работа лифтов напрямую влияет на образование очередей у ресторана. Если лифт долго не приходит, скапливается большое количество людей, кабина уезжает набитая битком, и, когда несколько перегруженных лифтов подряд достигают ресторана, там уже нет свободных мест, и выстроилась очередь на входе.

      Как следствие невнимательности к нуждам клиентов, неспособности подчинить этим нуждам все внутренние процессы, снижается рыночная привлекательность отеля. Почему же Рой – искушенный предприниматель – попался в тривиальную ловушку? Ведь всем, кто хоть немного знаком с основами статистики, ясно, что деловые расчеты следует строить, прибавляя к среднему значению некоторую величину, кратную стандартному отклонению. Так сколько же стандартных отклонений надо было прибавить к средним цифрам, чтобы репутация отеля не пострадала в глазах посетителей, которым не было предложено достойное обслуживание?

      Математическая статистика не даст вам четкого ответа, пока вы не располагаете необходимыми для расчетов данными. Допустим, Рой смог бы приблизительно прикинуть величину стандартного отклонения для количества посетителей ресторана в пиковые часы. Но и после этого он бы не узнал, сколько времени клиент должен отстоять в очереди, чтобы принять решение никогда больше не приезжать в это заведение. А ведь именно эта информация крайне значима для оптимального расчета вместимости залов. В случае с лифтами и службой размещения найти оптимальный вариант еще труднее, так как еще сложнее собрать соответствующие данные об очередях.

      Интуитивное стремление Роя найти оптимальное решение с рестораном, лифтами и ресепшн понятно и легко объяснимо, ведь чересчур большой зал, лишние лифты и служащие – это лишние расходы и, соответственно, сокращение прибыли. Но в то же время чрезмерная экономия на комфорте чревата снижением продаж и финансовыми потерями в будущем.

      Перед нами классическая управленческая дилемма: как сократить расходы и одновременно увеличить объем текущих и вероятность будущих продаж. Правильного ответа не найти, если нет соответствующих данных, либо имеющиеся данные не точны, либо количество рассматриваемых параметров слишком велико. Даже если бы мы располагали абсолютно всей информацией, то все равно для разработки оптимального решения нужно было бы полагаться лишь на математическое чудо. В жизни же необходимые для подобных математических расчетов данные обычно отсутствуют, волшебной математической суперформулы успеха не существует, и всегда остается некоторая неопределенность, не позволяющая даже надеяться на оптимальное решение. В подобной ситуации бессмысленно собирать дополнительные данные. Нужно искать другой путь.

      ТОС предлагает выход из этой западни: можно оперировать ограниченным объемом информации и в то же время иметь четкое представление, как принятые решения и действия влияют СКАЧАТЬ