[SCRÂȘIT]
[FOSȘIT]
[CLIC]
JAMES PAINE: Bună, tuturor.
Numele meu este James Paine.
Sunt cu System
Dynamics Group aici la MIT.
Vă voi oferi puțin
mai multe informații despre mine
în câteva minute.
Dar doar pentru a fi siguri că toată lumea este
acolo unde ar trebui să fie,
aceasta este Dinamica sistemului -
Gândirea și
modelarea sistemelor pentru o lume complexă.
Aceasta este o
sesiune de prezentare generală a IAP de trei ore.
Asigurându-mă doar că nimeni nu se
ridică și nu iese în acest moment.
Bine, bine, da.
Mă descurc destul de bine.
O mică privire de ansamblu asupra a
ceea ce facem astăzi.
Deci, chiar acum,
suntem în mijlocul
primirii, ceea ce este frumos.
Vom face
o scurtă prezentare generală
a Ce este Systems Thinking?
Și voi încerca
să subliniez acest lucru
pe parcursul
zilei, că există
o diferență subtilă între
dinamica sistemului,
setul de metode și gândirea de sistem,
concept și câmp.
Și se suprapun și
curg unul în celălalt,
dar sunt subtil diferite.
În plus, deoarece aceasta este
doar o privire de ansamblu de trei ore,
nu vom avea timp
să ne scufundăm în multe
dintre instrumentele și
metodele specifice, precum și pe cele mai importante.
Mă bucur să discut despre
asta mai detaliat,
sau poate chiar mă gândesc să
planific o sesiune viitoare
cu asta.
Deci, unul dintre lucrurile la care ne-am
gândit... care este
modul în care îi putem face pe oameni
absorbiți de acest material
cât mai rapid și
eficient posibil?
Și gândul nostru este că vom
face ceva
ce ne place destul de mult,
care este un simulator de zbor de management
.
Deci asta va
ocupa o bună parte
din mijlocul după-amiezii.
Sper că toată lumea a
primit e-mailurile mele.
Îmi pare rău pentru toate.
Dar avem nevoie
în esență de un laptop
la aproximativ trei până la cinci
persoane din întregul grup.
Deci cred că ne descurcăm bine cu asta.
Așadar, asta ne va oferi
o oportunitate
de a face față cu
simulatorul alimentat de dinamica sistemului,
iar apoi, ne vom
așeza și vom vorbi despre modul în care
lecțiile din acea simulare s-
au legat de unele dintre conceptele noastre anterioare
.
Și, în sfârșit, încheiați
cu o prezentare generală
a unor resurse suplimentare pentru cei
dintre voi care sunt interesați
nu numai de
dinamica sistemului, ci în special de
dinamica sistemului aici la MIT.
Deci cine sunt eu?  O să
spun asta,
nu îmi dădeam seama
că ecranul era atât de
mare, pentru că fața mea este
foarte mare acolo sus.
Da.
Numele meu este James Paine.
Sunt doctorand în anul II
în grupul System Dynamics.
Drumul meu până la MIT a fost
cel puțin chinuitor.
Am lucrat aproximativ
10 ani în diverse
medii industriale ca inginer chimist
la GE-Hitachi nuclear energy,
ca inginer industrial
și specialist în Lean Six Sigma
la o companie numită
Inmar, care face
logistică inversă
și apoi, în sfârșit,
ca manager de produs.  la
HanesBrands pe
mărcile Maidenform și Playtex 18 Hour.
Deci peste tot.
Unul dintre motivele,
de fapt, pentru care am găsit
System Dynamics
Group în mod specific
a fost atunci când am decis să mă întorc
în mediul academic ca o carieră.
System Dynamics
Group a fost unul
dintre puținele locuri în care,
în timpul interviurilor mele
cu diferiți
oameni, când am spus că
am lucrat la orice, de la
reactoare nucleare la sutiene,
răspunsul lor a fost,
OK, asta are sens.
Și apoi, răspunsul meu
la asta a fost, ei bine,
asta nu prea
are sens pentru mine,
sunt curios de ce
are sens pentru tine.
Și apoi, ne-am cam
scufundat în ea de acolo.
Și vom intra mai mult în această
idee unică a gândirii la nivel de sisteme
.
Interesele mele specifice de cercetare
se concentrează în primul rând
pe acest concept de
management al operațiunilor comportamentale.
Așadar, unii dintre voi s-ar putea să
fie familiarizați cu
managementul operațiunilor ca un concept
OM comportamental care se
uită în mod specific la
procesele de luare a deciziilor care
apar ca
urmare a existenței ființelor umane
într-un
lanț de aprovizionare și fie încercarea
de a rezolva, fie cu asta.
Rândul meu constant și
refrenul pentru toate acestea
este, în cadrul OM comportamental,
prezența oamenilor
nu este o eroare, este o
caracteristică și ce puteți
face pentru a face un fel de planificare nu
numai în jurul, ci cu asta.
Așa că puțin mai multe despre
System Dynamics Group în
special la MIT aici.
Iată membrii noștri facultăți.  Îi
avem pe John Sterman, Nelson
Repenning, Hazhir Rahmandad
și David Keith.
John Sterman este o prezență mare
în domeniul dinamicii sistemului
în acest moment.
El este autorul... și voi
vorbi despre asta mai târziu... acest
manual minunat de aici,
care este un mare, bătrân bătrân...
Business Dynamics.
Acesta a devenit
manualul de facto al domeniului
în acest moment.
Există o serie de
resurse diferite acolo.  Voi
vorbi, din nou, despre asta chiar la
sfârșitul orei,
dar având în vedere timpul limitat
și resursele limitate,
sugestia mea ar fi să
iau una dintre copiile
din Biblioteca Dewey de
aici și să citesc primele două
capitole.
Acest lucru se suprapune foarte mult despre
ceea ce vom
vorbi astăzi
și, în opinia mea,
acoperă multe dintre
conceptele fundamentale ale dinamicii sistemului
și gândirii sistemelor.
Așadar, foarte scurtă istorie
a dinamicii sistemului.
Dinamica sistemului este, în esență,
un MIT, un fel de domeniu fondat.  A
venit din
mintea acestui om de aici,
Jay Forrester, iar
originile sale sunt în teoria controlului.
Deci aceasta este... Vreau să spun...
Vreau să prefațez acest lucru
spunând că aceasta este viziunea mea asupra
dinamicii sistemului și aceasta vine
din punctul de vedere al cuiva
al cărui fundal este tot felul
de management de inginerie și operațiuni
.
Am folosit dinamica sistemului
ca teorie de control
aplicată sistemelor sociale.
Și din nou, s-ar putea să aveți
un ușor dezacord
din partea diferitelor
persoane din grup,
dar acesta este cel puțin
rezumatul meu dintr-o propoziție a tot ceea ce
este dinamica sistemului.
Așadar, munca reală, fundamentală
a tuturor acestor lucruri
a fost în 1958, când a publicat
Industrial Dynamics, care
a fost un fel de prima
oficializare a acestor concepte despre
care vom
vorbi astăzi.
Jay Forrester însuși...
dacă cineva de aici
are experiență în
inginerie electrică, s-
ar putea să-i recunoști numele.
El este
inventatorul original al RAM.
Așadar, backgroundul său este în
primul rând în jurul computerelor.  A
fost implicat în
WHIRLWIND I,
care a fost primul
computer digital multifuncțional al MIT.
Așa că a lucrat mult
în computerul digital,
mult în
spațiul electronic.
De fapt, dacă urci la
etajul al patrulea, camera
450, este
Sala de conferințe Jay Forrester.
Acolo, sunt
fotografii cu el în ferma lui în care a
crescut.
Sunt poze.
Există bucăți de suveniruri
din istoria lui a
dinamicii sistemului.
Există, de asemenea, o bucată originală
de memorie RAM țesută manual
.
Deci, dacă sunteți interesat
de istoria timpurie a calculatoarelor,
este un fel de raft distractiv
prin care să vă plimbați, să atingeți
și să simțiți.
Deci, într-adevăr, cum a început asta
, a venit la Sloan
și a avut această idee
despre ce pot face pentru a-
mi lua experiența
în inginerie
și a le aplica
sistemelor de afaceri.
Și asta s-a născut
din punctul său de vedere
că, adesea, atunci când te confrunți cu
o problemă în acest spațiu,
poți ajunge atât de departe
tratând-o ca pe o
problemă pur inginerească.
Și, în cele din urmă, ai ajunge să te
confrunți cu probleme sociale, te
confrunți cu
probleme birocratice,
te confrunți cu probleme structurale
în interiorul organizației care în
cele din urmă încearcă să
implementeze soluția care
trebuie să devină parte a
soluției în sine.
Așa că s-a întrebat, cum
pot extinde și aplica
o parte din această teorie pe care am
învățat-o și dezvoltat-o ​​deja
de-a lungul
vieții mele la acest concept mai larg
de sisteme sociale?
Adevăratul său test
a venit în două forme.
Unul a fost un proiect timpuriu
cu General Electric
la o fabrică de electrocasnice
și au observat
că aveau acest ciclu de trei ani
, în special
în ceea ce privește
istoricul lor de angajare.  A
fost un fel de boom și explozie.
Aveți o grămadă de oameni
care vin la bord -- îmbarcare,
îmbarcare, îmbarcare--
și apoi
renunță în masă la fiecare trei ani.
Și întrebarea a fost,
de unde vine asta,
ce se întâmplă?
Așa că s-a așezat și a
codificat manual unul dintre primele --
ceea ce considerăm noi a fi --
modele de dinamică a sistemului din
acest domeniu și l-a prezentat.
Și asta i-a condus la munca lui
în Industrial Dynamics --
O descoperire majoră
pentru factorii de decizie.
Unde acest lucru a atras multă
atenție și s-a răspândit
dincolo de grupul nostru
de aici la MIT a fost atunci când a fost
invitat la
Clubul de la Roma
și a început să aplice
o parte din această muncă
la sisteme sociale mai mari
în simularea sa WORLD2.
Acest lucru a condus la o carte mai târziu --
sunt sigur că ați auzit --
numită Limitele
creșterii, care
este, în sine, o
carte fundamentală în
dinamica sistemului, dar și
puțin controversată
sub forma acesteia.  a fost interpretat
semi-greșit ca făcând
predicții concrete
pentru viitor.
În schimb, a încercat
să facă câteva comentarii
despre
structurile sociale globale în care trăim
și limitele
reînnoirii și regenerării resurselor.
Deci, acesta este un fel de antecedentele mele rapide
despre unde suntem
și cum suntem.
Ceea ce este interesant este
că ceea ce a condus este
un grup aici care are un
fundal larg, larg.
Deci aceștia sunt actualii
doctoranzi din grupul nostru, iar eu
acolo jos, la mijloc.  Mai
avem doi
membri în sală.  Îl
avem pe Jose
acolo, în colț.  Îl
avem pe TY pe aici.
Doar să-l chem afară.
Da.
Dar dacă te uiți
aici sus, motivul pentru care
am asta parțial aici,
astfel încât să ne poți urmări pe toți
mai târziu dacă ai întrebări.
Și apoi, de asemenea, pentru
această mică linie de mai jos,
de unde am venit cu toții
și cum am ajuns cu toții aici.
Și vei observa că este
cam peste tot.
Avem ceva inginerie,
avem ceva aeronautică,
avem electricitate.
Avem și biologie.
Avem geofizică.
Am aplicat matematica.
Deci, oamenii vin la
dinamica sistemului printr-o varietate
de mijloace și
metode diferite, dar în cele din urmă, ceea ce -
cel puțin părerea mea despre
asta este - este de la cineva care
adoptă o
abordare sistematică și observă
că o abordare sistematică,
prin însăși natura sa,
trebuie să existe în interiorul  un
sistem și cum îl putem
aplica mai pe scară largă.
Deci, doar pentru a vă face o idee despre
unde poate duce acest lucru,
vă voi da două
exemple de cercetări la
care lucrez în prezent.
Voi reveni la asta mai târziu.
Acesta este unul pe care l-aș
considera a fi o
dinamică a sistemului mai tradițională, în sensul că--
observați această
diagramă minunată, despre care vom
vorbi mai multe mai târziu --
stoc și diagramă de flux
model compartimental.
Aceasta înseamnă aplicarea conceptelor
de sisteme gândindu-ne
despre care vom vorbi
puțin mai târziu,
această idee a
organizațiilor nonprofit și a
luării deciziilor în acel
spațiu și, în special,
modul în care organizațiile nonprofit din

peisajul performanței în care
își desfășoară activitatea sunt
supuse unor aspecte unice și
diferite.  presiuni la
care
nu sunt supuse organizațiile pentru profit.
Și acesta este... niciunul dintre voi nu ar trebui să
fie surprins de această propoziție.
Acesta nu este un lucru nebunesc,
dar, prin însăși natura sa,
creați acest lucru -
și după rezultatul acestei lucrări -
acest peisaj de performanță
care spune că nu numai că este
mai dificil să fii o
organizație nonprofit în anumite situații, dar
este
imposibil din punct de vedere structural pentru  pentru a
atinge anumite
tipuri de obiective.
Deci, acesta este ceva
care este în toată linia
cu asta, cum ar fi de ce este
atât de dificil să fii
un manager nonprofit în
anumite circumstanțe.
Cam de
acolo a venit.  Un

lanț de cercetare complet diferit
aici este această idee a
lanțurilor de aprovizionare cu mai multe eșalonări
și a oscilației inventarului.
Acesta este construit pe un
model clasic în acest spațiu.  A jucat
cineva vreodată jocul
berii?
Joc de bere?
Avem câteva mâini.
Deci, în cele din urmă, ne
uităm la Jocul Berii,
iar eu sunt
frustrat și spun, am
vorbit despre
Jocul Berii de 60 de ani,
cum ar fi, de ce mai
vorbim despre asta?
Ce se întâmplă în acest spațiu?
Deci, aceasta este, din nou,
ideea că oamenii sunt oameni,
lăsând comportamentul lor de ordine
să fie ceea ce este
și vorbim despre ce putem face
pentru o abordare algoritmică
a mecanismelor de control care
există într-un lanț de aprovizionare
cu întârzieri.
Deci, în acest caz,
nu fac prea multe
cu ceea ce s-ar considera a
fi instrumente tradiționale de dinamică a sistemului
, dar petrec
mult timp în TensorFlow,
petrec mult
timp în Python,
petrec mult
timp făcând optimizare
în aceste spații.
Și asta încă se află în
acest concept mai larg de
dinamică a sistemului și gândire sistemică.
Așa că hai să ne aruncăm
puțin mai mult.
Am spus mult despre dinamica sistemului
și gândirea sistemelor.
Și voi sunteți într-o
sesiune de trei ore de prezentare generală,
așa că presupun că
majoritatea dintre voi
nu aveți neapărat o
cunoaștere puternică în acest sens.
De fapt, este o
întrebare bună de pus acum.  A
luat cineva vreunul dintre
cursurile de dinamică a sistemului de
aici la MIT?
OK bine.
Pentru că altfel, asta va
fi cu adevărat repetitiv pentru tine,
așa că e grozav, OK.
Deci cine a văzut vreodată aici o
diagramă care arată așa?
Ti se pare cunoscut?
Ai o problemă, identifici
problema, culegi date,
evaluezi alternative,
selectezi o soluție
și o implementezi.  A
lucrat cineva aici
în managementul proiectelor?  A
lucrat cineva aici vreodată într-un asemenea
mediu?
Da.
Așadar, backgroundul meu
este Lean Six Sigma --
odată ca niciodată -- și aceasta
este o versiune foarte simplificată
a ideii ca DMAIC.
Cu toate acestea, pentru cei dintre voi care
au experiență în Lean Six
Sigma și cunosc DMAIC,
nu treceți înaintea mea
pentru că voi ajunge la
ceva important aici.
Deci, în cadrul acestui concept
de identificare a unei probleme,
găsire a unei soluții
și implementare,
în cele din urmă ceea ce
vorbim este
că avem un fel de
obiectiv, vrem să remediem o problemă.
Vom lua
un fel de decizie.
Luând această
decizie, vom
schimba starea
sistemului nostru.
Super, am reușit.
Felicitări.
Presupun -- parțial dat
de titlul acestei
secțiuni a diapozitivelor --
vă puteți da seama că
acest lucru nu este complet.  De
asemenea, doar prin natura modului în care
am aranjat aceste variabile
pe această placă, vă spun
cum
mă duc cu unele dintre acestea.
Pentru că, la sfârșitul
zilei, acest lucru
nu este adevărat în sine.
Toate acestea sunt încorporate
într-un sistem mai mare
care contează pe termen scurt.
Deci, atunci când schimbați
starea sistemului dvs.,
deciziile dvs. trebuie să se schimbe.
Dintr-o dată, când ați schimbat
modul în care ați putea implementa
sau controla un anumit
proces structural în, nu știu,
lanțul dvs. de aprovizionare,
modul în care
gestionați acel
lanț de aprovizionare zilnic
este acum diferit.
În plus, din cauza
acestei schimbări,
poate că acum obiectivele tale sunt
puțin diferite.
Înainte, ați
încercat să-- din nou, voi
vorbi în
limbajul lanțului de aprovizionare-- ați
căutat pentru
acel număr semi-arbitrar
de 3,4 defecte per milion de
oportunități-- despre care
am o cu totul altă cutie de săpun
despre ce  acel număr nu este

numărul potrivit pentru a alege.
Și acum ai făcut-o, așa că acum
vrei să faci altceva,
așa că acum obiectivele tale s-au schimbat.
Dar acum, dintr-o dată,
făcând asta,
îți dai seama brusc că nu
afectezi doar un
proces, ci și alte
procese, alte lucruri
din sistemul tău.
Și asta poate duce la acest
lucru pe care îl numim efecte secundare.
Dar, totuși, poate că
schimbând
starea sistemului meu,
dintr-o dată un furnizor
trebuie să schimbe modul în care
acționează pentru mine.
Dintr-o dată, poate că un
flux de comandă trebuie să se schimbe.
Cineva din afara
mea și a echipei mele
trebuie să-și schimbe
deciziile în funcție
de starea sistemului.
Și, în plus, acea
stare a sistemului se
alimentează chiar acolo.
Așa că poți vedea unde
merg cu asta.
Și, în plus, când
totul este spus și făcut
și ai construit acest
proces minunat,
cu fiecare cu
propriile efecte secundare
și construind
totul în felul acesta --
iată partea distracție -- nimic din toate
acestea nu se întâmplă instantaneu.
Există întârziere după întârziere
după întârziere după întârziere.
Așa că, dacă faceți astăzi o alegere
care vă afectează sistemul
și atinge acel obiectiv în cadrul
acelui model de gândire în buclă deschisă,
puteți, în cele din urmă, să reveniți imediat
și să afectați din
nou acea intrare inițială.
Acesta este conceptul fundamental
al gândirii la nivel de sisteme.
Nicio decizie pe care o iei nu
există izolat.
Niciun proces pe care îl afectați nu
există izolat.
Singura diferență sunt
limitele sistemului dvs.
De fapt, merg până acolo încât să spun că
nu există
efecte secundare, pur și simplu sunt
efecte la care nu te-ai
gândit încă.
Deci, ce este un sistem?
Un sistem este orice set de
părți interdependente
cu un scop comun.
Acum, acel scop comun --
voi fi sincer -- este
un pic de avertizare,
pentru că, după cum
probabil vă puteți da seama din asta,
dacă luați
conceptul de nivel de sisteme
și îl aplicați ad
nauseum, dintr-o dată
aveți un sistem de fiecare
atomul universului
și asta în cele din urmă
nu este fezabil.
În cele din urmă, trebuie să trasezi
o limită în jurul sistemului tău.
Deci, pentru scopul nostru,
în general,
vom spune
că definim un scop,
iar apoi sistemul tău
este toate acele părți
care există în acest scop.
Și... mi-am dezordonat animațiile
acolo aparent...
sistemele sociale și economice
sunt extrem de complexe.
Ele sunt dinamice,
strâns cuplate - și prin asta,
ceea ce vreau să spun este că, când
se întâmplă un lucru,
îl poți urmări până la altul care
se întâmplă în
altă parte -
guvernat de feedback.
În cele din urmă,
decizia pe care o iei
afectează ceva care apoi
afectează același
proces de decizie în viitor.
Informații neliniare, limitate
și există ambiguitate.
Și, de obicei, sunt
mai complexe decât
sistemele fizice create de om.
Și așa, în cele din urmă, când
iei o diagramă minunată, mică,
ca aceasta a unui singur lucru -- un
fel de apă care curge în jos,
apă care curge în jos, apa
care curge în jos -- partea
pe care oamenii o uită adesea
este acea buclă de feedback
care merge imediat înapoi
din nou sus.
Deci, când vorbim despre
gândirea sistemelor și dinamica sistemului,
este într-adevăr un cadru
care ajută la închiderea buclelor.
Am mai vorbit despre această
idee a gândirii în buclă deschisă.
Aceasta este metoda noastră de a lua
acel proces și de a spune
care sunt procesele pe care le
fac în aval, care
sunt alegerile pe care le
fac în aval
și cum
revin ele și afectează
primul punct de plecare
la începutul zilei.
În cele din urmă, ceea ce încercăm să
facem în cadrul dinamicii sistemului,
avem un cadru general pentru a
descoperi acest tip de proces
cât mai bine putem.
O mare parte a ei constă în
atragerea de modele mentale.
Și modelele mentale, în acest
sens, înseamnă să te apropii
de cineva și să spui,
știu că te comporți rațional, știu că
alegerile pe care le
faci sunt cele pe care le crezi că
sunt cele mai bune pentru
setul de informații pe care îl ai acum,
Vreau să știu de ce.
Vreau să construiesc un model
al procesului tău mental
care, atunci când îl rulez și îl privesc
, să aibă un sens complet,
apoi să iau acel
model și apoi să
îl pun în contextul
unui sistem mai mare
și să văd cum acele decizii
încep să revină.  și afectând
rezultatul.
Și apoi--
exact așa--
luând acel model mental
și extinzându-l spre exterior
și spunând: OK, acum
ai făcut alegeri,
cum putem lua
în considerare feedback-ul?
Simulare.  Așa că
acesta este un lucru --
pentru cei dintre voi
care ar putea avea o mică idee
despre Grupul de dinamică a sistemului
aici la MIT, o mare parte
din ceea ce facem este simulare.
Pentru că, la sfârșitul
zilei, este mult mai
ieftin, mai rapid să simulezi
un proces social și schimbări,
și ajustări, sau
impacturi sau efecte
decât să mergi
acolo și să faci asta direct
pe sistemele sociale.
Se dovedește că
durează mult
și adesea îi face pe oameni
morocănos dacă o faci direct.
Deci simularea este
foarte, foarte utilă.
Așadar, simularea ajută și la
îmbunătățirea modelelor mentale
prin prezentarea oamenilor cu
oameni, de asemenea ca instrument de predare,
arătându-le oamenilor
modele autonome și simulări
ale unui proces care arată atât
modul în care modelul lor mental se potrivește
și are sens și
este perfect rațional,
dar, de asemenea,  într-
un context mai larg,
poate afecta și avea feedback.
Deci acesta este cel mare.
Scopul simulării
nu este să fie corect.
Am pus acest lucru aici parțial
pentru propria mea edificare
și propria mea învățare.
Îmi petrec mult prea mult timp
construind aceste modele,
atât în ​​cadrul
instrumentelor de dinamică a sistemului de bază despre
care vom vorbi
puțin mai târziu,
cât și în propriile
medii secundare de a spune: OK,
vreau ca această simulare
să se potrivească cu un
mod de referință.  a datelor cât mai
aproape posibil.
Și întrebarea care
există, totuși, a avea dreptate
nu este același lucru cu a fi util.
Așadar, doriți să vă
asigurați că identificați

alegerile de politică cu efect de levier ridicat
în cadrul modelului dvs., părțile
acelui mod de gândire cu mai multe bucle despre care am
vorbit
mai devreme care afectează de fapt
rezultatul care vă interesează
, nu
au neapărat o simulare.  care se
potrivește direct cu universul fizic
din jurul nostru.
Acestea sunt următoarele - ceea ce consider că
sunt unele dintre cele trei
puncte de bază ale gândirii sistemelor
și ale dinamicii sistemelor,
iar acesta este cel mai important.
Structura generează comportament.
Dacă intri într-o
conferință de dinamică a sistemului,
dacă intri în orice
cameră cu destui oameni
care fac dinamica sistemului
mai mult de cinci minute,
în cele din urmă cineva va
spune asta.
Structura generează comportament.
Și voi petrece
puțin mai mult timp
pe asta în câteva minute.
Întreaga idee de
structură generează
comportament este că
acțiunile pe care le întreprind oamenii
sunt posibile, fezabile
și raționale datorită
universului în
care există
și este important
să ne dăm seama de asta.
Și asta de fapt se referă la faptul
că modelele mentale
contează foarte mult.
Deci, structura fizică - când
vorbim despre structură,
nu este doar
structura fizică a sistemului tău,
este structura care
există în capul oamenilor.
Sunt alegerile pe care le
fac atunci când iau o intrare
și apoi fac o ieșire.
Din nou, backgroundul meu este tot
controlul proceselor și
ingineria proceselor.
Deci, într-un mod în care vă puteți gândi la asta,
ca niște controlere PID minuscule care
plutesc în univers
luând intrări și ieșiri.  Cu
toate acestea, a afla care
sunt acele intrări și ieșiri
și modul în care oamenii convertesc
aceste informații
este dificil și nu ar trebui să
fie luate în considerare în mod întâmplător.
Și apoi, în sfârșit,
eroarea fundamentală de atribuire.
Acesta este ceva pe care l-am
adăugat aici,
pentru că ideea că
primul nostru instinct este
să dăm vina pe oameni
și nu pe sistem -
și asta se întoarce la
această idee de structură
generează comportament.
Deci, de exemplu, dacă ești
pe autostradă și dintr-o dată
cineva te întrerupe, care este
reacția ta inițială?
La naiba cu tipul ăla!
Ce naiba!
Claxona, claxona, claxona.
Acum, dintr-o dată, ești
pe autostradă și...
nu știu... ai întârziat
să ajungi undeva... pentru mine, am
primit un telefon că copilul meu
vomită la grădiniță,
trebuie să ajung acolo în
următoarele 10 minute...
ce fac?
Am întrerupt pe cineva spunând,
scuze, e în regulă, și am micșorat.
Deci, în acea situație...
prima situație, când claxonez,
claxonez, claxonez, tipul ăla...
tipul care tocmai m-a întrerupt...
ce e în neregulă cu ei?
Ceva este în neregulă
cu acea persoană.
Nu.
Există un motiv de bază
, există
o raționalitate de bază în
spatele a ceea ce fac.
Voi argumenta că
ar putea exista raționalitate
sau că persoana respectivă este
foarte proastă la conducere,
dar sper că nu este asta.
Dar ideea că
eroarea fundamentală de atribuire
este că primul nostru instinct este
să dăm vina pe oameni și nu
pe sistem.
Înapoi la structură
generează comportament.
Este structura
sistemului care contează mai
puțin decât comportamentul.
Și chiar și în cadrul
propriului nostru grup de aici la MIT,
trebuie să
ne reamintim de această idee
a
erorii fundamentale de atribuire.
Și încercăm să ne despărțim de
asta, nu suntem perfecți în asta.
Acest lucru este scris pe
tabla albă din camera noastră.
Acesta este unul dintre primele
lucruri pe care le-am văzut când m-am apropiat
de acel grup și,
la acea vreme, am
crezut că este o
vorbă drăguță și
nu mi-am dat seama că aceasta
era de fapt abordată
una dintre
erorile fundamentale de luare a deciziilor
pe care le-am  trebuie să depășească
ca dinamiști de sistem.
Deci aceasta este presupunerea de bază.
„Credem că toată lumea
din această comunitate
este inteligentă și capabilă, îi pasă să
facă tot posibilul,
acționează cu integritate
și vrea să învețe.”
Deci presupunerea este
că fiecare persoană pe care o
întâlniți, fiecare persoană
cu care vă așezați
are acest lucru
în fundal
și trebuie să presupuneți
că sunt
ființe umane raționale, grijulii, care
fac ceea ce cred ei că este mai bine.
Și în momentul în care accepți
că, dintr-o dată,
nu persoana pe care
trebuie să o schimbi, ci
sistemul în care
operează trebuie să fie
schimbat.
Deci mai multă, un
fel de ardere
în această structură, aceasta
generează comportament.
Ai tipare de comportament,
așa că evenimentele sunt cele mai vizibile.
Sub evenimente,
ai tipare de comportament.
Sub asta, ai structură.
Deci, când privești în
univers și vezi ceva,
acestea sunt evenimentele.
Vedeți acele lucruri care
se întâmplă iar și iar,
acestea devin
tipare de comportament.
Și apoi, sistemul sub
care îl generează
este structura reală.
Deci iată un exemplu.
Totul este despre prețul petrolului.
„Comerciantul beat a provocat o
creștere a prețului petrolului”.
„Prețurile petrolului continuă să
scadă – de aceea”.
„Zvonurile OPEC continuă să
crească prețul petrolului”.
OPEC se îndreaptă spre prețuri mari ale petrolului.
„Un alt semn de
îngrijorare economică – scăderea prețului petrolului”.
Prețul petrolului după
atacul cu tancuri din Golful Oman.
Deci, în acest caz, fiecare
dintre acestea,
observați că vorbesc
despre creșterea prețului petrolului,
scăderea prețului petrolului,
creșterea prețului petrolului,
scăderea prețului petrolului.
Acestea sunt
evenimentele pe care le vedeți.
Acestea sunt punctele de date.
Modelul este
puțin mai interesant.
Luați fiecare
dintre acele efecte,
nu puteți doar să trageți o
linie la infinit,
vreți să vă uitați la
așa ceva.
Deci, în acest caz,
puteți vedea prețurile petrolului--
și aș vedea asta ca un fel de model
stereotip de boom și declin
.
Urcă, coboară
destul de mult timp.
Urcă, apoi coboară.
Urcă, apoi coboară.
De fapt, aș
fierbe aici
și aș spune că se pare
că cantitatea de zgomot din
jurul acestui tipar sus și jos
crește
în timp, ceea ce
în sine
este puțin interesant.
Dar, în cele din urmă,
acea structură
din fundal contează.
Există structura fizică,
există
disponibilitatea informației și
apoi este și
modelul mental real al
actorilor implicați în proces.
Deci vorbim despre asta.
Acesta este un întreg.
Ori de câte ori vorbești despre
modele mentale în acest spațiu,
unul dintre lucrurile
care este ușor de spus
este: OK, ei bine, le spui
oamenilor despre asta.  Le
spui să ia în
considerare feedback-ul, le
spui să încorporeze
aceste informații în jurul lor,
că asta o va rezolva
, asta o va rezolva.
Nu.
Este incredibil de dificil
să înveți și să te schimbi
într-un mediu dinamic complex
,
iar acestea sunt doar câteva
dintre informații,
câteva dintre motivele pentru care.
Nu am de gând să trec
prin toate astea.
Cred că toată lumea din
această cameră, probabil,
este pe aceeași pagină
cu mine în această cameră.
Un lucru pe care îl voi
sublinia, chiar acolo,
este informațiile limitate
și întârzierile de timp.
Motiv gigantic.
Oamenii pot
lua decizii doar
având în vedere informațiile pe care le
au la dispoziție
în structura în care
pot opera.
A te aștepta ca cineva
să opereze altfel
înseamnă a te aștepta ca ei să fie
omniscient într-un fel, formă
sau formă și, în cele din urmă, acest lucru
nu este fezabil într-un sistem mai mare
.
Deci, dinamica sistemului, în
mintea mea, grupul de dinamică a sistemului de
aici la MIT este într-adevăr
gândirea sistemelor aplicată.
Nu este o metodă.
Nu este neapărat un model.
Este preluarea conceptelor de
gândire sistemică și aplicarea
acestora în moduri în care putem
obține rezultate ale cercetării care, în
cele din urmă, îmbunătățesc un fel de
sistem social pentru lume.
Așa că, după ce am spus toate astea
despre gândirea sistemelor,
acum mă voi scufunda în
câteva instrumente specifice, reale, pe
care le putem
folosi aici în acest spațiu.
Lasă-mă să mă asigur cum ne
descurcăm aici cu timpul.  Ne
descurcăm grozav.  În
regulă.
Deci, gândirea sistemelor,
în cele din urmă, și modelarea sistemului
este o abordare iterativă.
Nu există un răspuns corect
la început,
există doar
răspunsul pe care îl
considerați suficient de bun
pentru a rezolva sau aborda
problema la care vă interesează.
Este o abordare în spirală.  La fel
ca orice altceva despre care vom
vorbi cu gândirea în buclă deschisă
, procesul de
construire a unui model de dinamică a sistemului
este o încercare
de a închide bucla.
Și nu sunt doar
modele compartimentate.
Așa că atunci când oamenii vorbesc despre
modele de dinamică a sistemului --
dacă auzi acea expresie --
probabil că vorbesc despre
acest lucru minunat de aici.
Aceasta este dintr-unul din
lucrările mele și
lucrez la el chiar acum.
Vom vorbi despre asta
mai detaliat într-o secundă.  Se
numește diagramă stoc și flux
sau model compartimental.
Acest lucru este adesea confundat cu
dinamica sistemului, câmpul.
Se datorează parțial pentru că
aceasta este
alegerea de modelare pentru mulți oameni
din dinamica sistemului
și aceasta este, de asemenea,
prima alegere de modelare
din anii '50, '60
și '70 când abordam
astfel de sisteme.
Și apoi, desigur, asta
spune că toate modelele sunt greșite,
dar unele modele sunt utile
la sfârșitul zilei.
Deci, atunci când adoptați
o abordare spirală
a modelării sistemelor,
ceea ce doriți să faceți
este să alegeți ceva
din această configurație.
Te gândești, OK, ce este
un mod de referință.
Deci prin modul de referință, mă refer la
ce este un mod de comportament
pe care îl puteți observa
și identifica.
Această persoană a luat această decizie
atunci când a fost expusă la aceste intrări
și a avut această ieșire.
Super, avem un mod de referință.
Pot construi un model care
să reflecte acel mod de referință?
Minunat.
Acum că am făcut
asta, să mergem mai departe
și să adăugăm un nou mod de referință.
Pot face ca acest
mod de referință să existe
în diagrama mea existentă?
Nu.  Să
mergem mai departe și să
adăugăm mai multă structură.
Și pe măsură ce adaugi acea mai multă
structură, poate că revine
și se alimentează
în sine și
trebuie să te întorci și să
reluci un fel de la bun început.
Aici acest
concept de simulare
devine foarte, foarte
util, pentru că atunci când
intervievezi pe cineva -- așa cum am
făcut eu cu o parte din
lucrările din spațiul, în special,
non-profit -- s-
ar putea să obții șase
povești diferite care descriu
trei diferite  rezultate în
două moduri diferite
de comportament posibil.
Și
există întrebarea, cum dracu
pot încorpora
toate acestea într-un model dinamic
de la bun început?
Argumentul meu există, tu nu.
Alege una.
Alegeți unul pentru a-l modela, apoi, când ați
terminat, alegeți altul
și modelați-l
și apoi vedeți, OK,
cum se suprapun, cum
se potrivesc unul cu celălalt,
cum îl puteți realiza pe acesta
, un model unificat?
Și lucrul mare
este că, pe măsură ce treci
prin tot acest proces,
făcându-ți analiza de sensibilitate
și testezi, treci înapoi

și îți actualizezi propriile
presupuneri și modele mentale
despre ceea ce crezi că
a fost problema de la început.  .
Această idee de abordare în spirală.
Deci, OK, acum vom sări de fapt
în unele actuale... Am
spus înainte că
dinamica sistemului nu este
modele compartimentate.
Acum o să vă învăț
despre modelele compartimentate
pentru că le folosim foarte
mult în dinamica sistemului.
Heh.
Deci asta e distractiv.
Deci legături cauzale.
O legătură cauzală este un
instrument fundamental.
Deci legătura de cauzalitate este pur și simplu
a spune, dacă un lucru se
schimbă, altul se schimbă.
Acest lucru este super simplu.
Deci, să începem cu acesta.
Aveți producție,
aveți inventar
și aveți livrări.
Dacă îmi cresc
producția unui bun,
ce ar trebui să se întâmple
cu inventarul meu?
Aceasta nu este o întrebare truc.
PUBLIC: Se ridică.
JAMES PAINE: Va
crește.
Woo!
Dacă îmi cresc
livrările de bun,
ce se va întâmpla
cu inventarul meu?
O să scadă.
Voi băieți sunteți... woo!
Sunteți grozavi.
Deci iată.
Deci acestea sunt bucle cauzale
sau legături cauzale, în mod similar.  Să presupunem că am
comenzi rezervate --
și acum, ați putea
argumenta că
lipsesc niște componente
aici, dar
menținem acest lucru cu adevărat high-ended.
Dacă am mai multă
forță de vânzări în general,
ce credeți că s-ar
întâmpla cu numărul de comenzi pe care le-am
rezervat?
Creste, da.
Dacă îmi cresc
prețul, câte comenzi
crezi că voi primi?  Vor

scădea, exact, da.
Destul de direct.
Încă una și apoi
vă las singuri cu asta.
Populația.  Se
nasc mai mulți oameni,
va crește.  Mor
mai mulți oameni, va
scădea.
Grozav.
Legături cauzale, simple.
Unde devine puțin complicat
este atunci când aveți o ambiguitate.
Dacă dintr-o dată
îți spui, ei
bine, știi, forța de vânzări,
nu știu despre asta.
Poate dacă angajez prea mulți
oameni cu forța mea de vânzări,
atunci deodată încep să intre în
conflict între ei.
Poate că încep să meargă
unul după altul.
Poate că încep să se suprapună
și poate clienții se
enervează pentru că
primesc prea multe apeluri,
așa că poate că va scădea.
În momentul în care ai ideea
că acel semn cauzal ar putea
fi un plus sau un minus, asta
înseamnă că există
ceva la mijloc.
Asta înseamnă că acea buclă
nu există în sine,
există o structură care vă
lipsește și trebuie să o adăugați.
Acum, de asemenea, ceva,
cam aceeași idee--
gândire cauzală.
Și unii dintre voi s-ar putea să fi
văzut deja asta.
Gândirea cauzală este cu
adevărat gândire cauzală.
Trebuie să fie cauzal,
nu pur corolar.
Deci, înghețată... deci
este
adevărat în general... pe măsură ce vânzările de înghețată
cresc, la fel crește și rata crimelor.
Deci data viitoare când vor
deschide un nou Baskin-Robbins,
poate ar trebui să schimbăm orașele.
Bănuiesc că asta înseamnă.
Acum, așa cum probabil puteți
ghici, ceea ce înseamnă asta cu adevărat
este că
lipsește ceva.
Acest lucru nu este cu adevărat
cauzal, în schimb
avem temperatura medie.
Pe măsură ce
temperatura medie crește,
oamenii încep să interacționeze
mai mult între ei,
încep să iasă mai mult afară.
Doar numărul de incidente
de oameni care interacționează într-un fel
crește, rata crimelor
se întâmplă să crească.
În plus, oamenii
vor mai multă înghețată.
Deci acolo.
În acest caz, avem
ceva la mijloc.
Deci, ceva de reținut
atunci când construiți o diagramă de buclă cauzală
este acel
cuvânt cauzal, atunci când
puneți acest lucru împreună.
Și apoi, dacă
aveți timp, v-aș
încuraja să mergeți
exact ca, o să încerc...
Voi rula aceste
diapozitive de către facultate
și voi asigura că nu există
nimic aici din care să
nu fiu presupus.  de
împărtășit, dar presupunând că pot,
voi trimite asta și
tuturor, astfel încât să
aveți acces la aceste diapozitive.
Unul dintre site-urile mele preferate,
Spurious Correlations.
Au tot felul de
lucruri mici distractive de genul ăsta.
Deci, acum, adunând totul
într-o buclă.
Deci, în acest caz, avem o
buclă de bază a abilităților angajaților
versus
satisfacția clienților, plângeri,
timpul petrecut de manager pentru
rezolvarea problemelor clienților
și timpul petrecut de manager pentru
instruirea angajaților.  O să
trec prin
asta foarte repede.
Din nou, avem doar
câteva ore să vorbim.
Deci, în mod normal, ar fi
puțin... dacă ajungeți să
urmați una dintre
clasele de dinamică a sistemului,
trecem prin
asta cu mare atenție.
Da.
PUBLIC: Ce
înțelegeți prin cauzal?
JAMES PAINE: Atât de cauzal,
în sine...
ai ridicat un punct excelent.
Cauzal, în sine,
este gradul în care
ai încredere în el.
Deci, în cele din urmă,
cauzalitatea
este domeniul matematicienilor
și fizicienilor, după părerea mea.
Cauzalitate adevărată, adevărată nerezolvată.
Deci cauzalitatea în sensul
că, dacă un lucru are loc,
celălalt lucru dacă, și numai--
un lucru se întâmplă dacă, și
numai dacă, celălalt lucru
are loc, încât ele sunt cu adevărat
conectate în timp și spațiu.
Când se întâmplă una,
urmează cealaltă.
Corolarul este că acest lucru
poate rămâne adevărat,
dar motivul pentru care
se întâmplă este
din cauza unui
mecanism intermediar care le conduce pe ambele.
Așadar, acolo unde acest lucru devine
cam complicat este,
liniile de cauzalitate
devin încețoșate
atunci când începeți să vorbiți
despre sisteme macro-sociale.
Și în cele din urmă, aceasta este aceeași
idee că toate modelele sunt greșite,
dar unele modele sunt utile.
Există un anumit
moment de timp în care trebuie să
pompați
frânele și să spuneți,
în regulă, acest lucru este
suficient de cauzal pentru scopurile mele
și o să merg mai departe.
Dar același lucru-- când ai
spus că în momentul în care
ai un moment în care
acea polaritate a buclei se
poate schimba sau, dintr-o dată,
ceva care crește face ca
alt lucru să crească.
Acum, brusc,
același lucru care crește
face ca totul
să scadă.
Acestea nu mai sunt
legate de cauzalitate în spațiu
și timp.
E ceva la mijloc.
Există un
mecanism între ele
care face ca acel lucru să
urce în această direcție, ceea ce
face ca acest lucru
să urce și/sau să coboare,
în funcție de anumite
circumstanțe intermediare.
În momentul în care acest
grad de specificitate
este necesar, atunci dintr-o dată
acea legătură cauzală trebuie să fie
împărțită într-o
structură mai detaliată.
Poate mă scufund
în prea multe detalii.
Este de ajutor?
Cam?
PUBLIC: [INAUDIBIL]
ați menționat
fizica, dar cum există
o perspectivă a fizicii
în care vă uitați de fapt
la ecuațiile fizicii,
nu există un
lucru real precum cauzalitatea,
există doar stări
ale universului care
sunt consistente din punct de vedere matematic
și stări ale  univers care
nu sunt, deci cauzalitatea-- deci se
pare că cauzalitatea depinde într-adevăr
de ipotezele
sistemului tău.
De exemplu,
presupui că lucrurile
ar fi putut fi altfel, dar,
în realitate, nu ar fi putut.
Deci, cred că am fost --

definiția operațională a [INAUDIBIL]..
JAMES PAINE: Ai
dreptate.
Studiul tău este fie
fizică, fie matematică?
PUBLIC: Da, fizică.
JAMES PAINE: Aha, iată-ne.
Deci da.
Nu, nu, ai ridicat
un punct excelent,
pentru că am avut
aceeași conversație
cu alți câțiva
oameni din grupul de fizică.
Și în cadrul nostru-- la ce se rezumă-- în

modelarea sistemului nostru social, definiția noastră
a cauzalității este liberă în cel mai bun caz--
dar, în cele din urmă,
se rezumă la,
dacă un lucru se mișcă
într-o direcție,
altul se mișcă
în aceeași direcție.  direcție
constantă de fiecare dată.
În momentul în care nu poți
rosti fraza în mod consecvent
de fiecare dată, atunci acel concept
de cauzalitate se defectează.  Doar ca
tu...
Da.
PUBLIC: Deci, atunci când ai de-
a face cu sistemele sociale,
devine un
pic mai puțin [INAUDIBIL]
și mai statistic?
JAMES PAINE: Da.
Ca să fiu foarte sincer
cu tine, trebuie să
fiu atent pentru că
cred că unii oameni din grup
ar putea să nu fie de acord cu mine în privința asta.
Dar, din nou, experiența mea care
provine din teoria controlului
și managementul operațiunilor este
că domeniul cauzalității
și domeniul corelației
sunt grade de comoditate
la sfârșitul zilei.
Acesta este un
asterisc gigantic în colțul de sus.
Aceasta este opinia
lui James Paine.
Vă rog să nu spuneți neapărat
altei facultăți că ăsta sunt eu.
Dar da, este o
diviziune a confortului.
Și, în cele din urmă, ceea ce se
rezumă la mine
este că, dacă împingi
ceva într-o direcție,
un alt lucru se
mișcă în mod constant la
fel de fiecare dată?  În
momentul în care nu,
atunci nu mai sunt
cuplate în aceste sisteme.
Acesta este un fel de
mod simplist
de a aborda asta.
PUBLIC: Toate celelalte fiind egale.
JAMES PAINE: Toate
celelalte fiind egale.
E o idee buna.
Toate celelalte fiind egale.
Deci aici.  O să
trec prin
aceste bucle foarte repede.
Asta e bine.
Deci asta, cred, este
destul de simplu.
Aceasta este ideea că, pe măsură ce
abilitățile angajaților dvs. -- aceasta
este, din nou, foarte generală --
abilitățile angajaților crește, satisfacția
clienților dvs.
crește.
Satisfacția clienților
crește, reclamațiile scad.
Perioadele pe care
managerul dvs. le petrece acum
rezolvând
problemele clienților se reduc,
așa că acum managerul are mai mult
timp pentru a instrui angajații.
Deci ghici ce?
Abilitățile angajaților cresc.
Acesta este un exemplu
de buclă cauzală.
Începi de la o variabilă,
dar mergi până
la
aceeași variabilă din nou.
Acum, grăbesc
puțin aici doar de
dragul
timpului, dar hai să continuăm
și să spunem că am
crescut cumva exogen
timpul
pe care managerii îl pot
petrece antrenându-și angajații.
Nu știu, le oferim cumva
timp suplimentar în ziua lor.
Ce înseamnă asta?
Ei bine, asta ar însemna
că abilitățile angajaților noștri la care
te-ai aștepta să crești.
Și dacă abilitățile angajaților noștri
se așteaptă să crească,
atunci ne așteptăm ca satisfacția clienților noștri
să crească.  Ne-am
aștepta ca plângerile noastre
să scadă în mod corespunzător, pe baza
acestor
diagrame cauzale.
Dacă reclamațiile noastre scad,
atunci timpul
petrecut de manager pentru rezolvarea problemelor crește din nou
, ceea ce înseamnă brusc
că timpul pe care îl au la
dispoziție
crește din nou.
Am mers până în sus în
buclă,
am crescut o
variabilă cu puțin
și am obținut un
câștig pozitiv în jurul acelei bucle.
Dacă cineva dintre voi are vreo
experiență cu teoria controlului,
aceasta va părea familiar.
Acesta este un câștig pozitiv
sau o buclă de consolidare.
Aceasta este o buclă care,
în esență, fuge
într-o direcție sau alta.
Când o variabilă începe să meargă
puțin în sus sau
puțin în jos, prin acțiunea sa,
ea provoacă o cascadă
de evenimente care o determină
să urce mai mult sau mai mult în jos
în spațiul respectiv.  În
mod corespunzător,
putem avea ceva-- Cred că
vă
puteți da seama unde se
duce asta-- numit
bucla de echilibrare, ca să
mă devansez puțin.
Deci, în acest caz,
atractivitatea generală a pieței dvs.
crește, numărul de
concurenți din acel spațiu -
vă puteți imagina - ar crește.
Prețul produsului dvs. -- acest lucru se datorează
interacțiunilor competitive --
ar putea scădea.
Acesta este un exemplu de
diagramă cauzală agregată.  Cred că
puteți face un
argument foarte puternic că acestea
nu sunt neapărat
perfect legate de cauzalitate,
dar pentru conversația noastră,
este suficient de bun.
Pretul produsului scade.
Profiturile tale, toate
celelalte fiind egale,
ți-ai imagina că vor scădea.
Asta e ok.
Cred că am făcut-
o puțin înapoi.
Vom afla.
Oricum, bucla de echilibrare.
Deci întreaga idee cu
bucla de echilibrare
este că o mică...
acestea sunt bucle în care
tind să se echilibreze.
Aveți un fel
de stimuli externi
care împing o variabilă în sus
sau împinge o variabilă în jos,
va acționa într-un mod pentru a
reveni la poziția inițială.
Un bun exemplu de
buclă de echilibrare care apare mult
se numește bucla de căutare a obiectivelor.
În acest caz, aveți un
fel de performanță dorită
în univers și
sistemul dumneavoastră va
acționa pentru a închide un decalaj în
raport cu aceasta.
Vă arăt o
structură relativ
rapidă pentru a vă oferi câteva
bucăți de
modele compartimentale ale dinamicii sistemului pe care le
puteți vedea frecvent.
Deci, modul corect de a spune dacă
aveți o buclă de echilibrare sau de întărire
este să urmăriți
comportamentul, așa cum am făcut înainte.
Alegeți o variabilă, o dați cu
piciorul într-o direcție--
plus sau minus--
și vedeți ce se întâmplă atunci când
o întorci în jur.
Există o modalitate rapidă de a face acest lucru,
care este să numărați negativul.
Dacă există un
număr par, atunci
este o
buclă de întărire, zero sau par.
Dacă este un număr impar,
atunci este o buclă de echilibrare.
Partea în care devine
puțin neplăcută este că, dacă l-ai
etichetat greșit într-un fel,
formă sau formă, atunci deodată
nu mai are sens.
Deci ăsta este micul meu asterisc
din colțul de sus acolo.
Stocuri și fluxuri.
Deci, stocurile și
fluxurile, în cele din urmă -- voi
trece puțin mai departe
aici -- sunt orice...
un stoc este orice are
memorie în acest spațiu.
Deci, dacă vă întoarceți la
originile dinamicii sistemului
și aplicațiile sale
în teoria controlului,
un stoc este orice a cărui
valoare depinde
de schimbarea instantanee sau de
acumularea altor două
variabile.
Deci cum avem tendința de a
arăta acest lucru în spațiul nostru
este ca o găleată cu niște țevi.
Deci ai un
flux care intră,
ai un fel de
acumulare în mijloc
și ai un flux de ieșire care
iese din partea din spate
chiar acolo.
Acest lucru chiar aici, acum, permite
sistemului dumneavoastră să aibă memorie.
Aceasta este ceea ce are sistemul dvs.
atunci când vorbiți despre numărul
de angajați, despre
numărul
de unități din
inventarul dvs., altceva
care are un fel de
lipiciune în timp,
ceva care
nu dispare sau se schimbă instantaneu
într-o unitate de timp delta,
dar  mai degrabă există și persistă.
Deci folosim ceva numit
metaforă hidraulică.
Această imagine... calitatea
ei este foarte scăzută
și ar trebui să o refac.
Este ideea unei căzi.
Deci îți intră țeava,
îți iese țeava.
Și, în cele din urmă, nu puteți
scăpa de ceva din mijloc
decât dacă îl scoateți
din partea din spate
sau nu reduceți cantitatea de
flux pe partea din față.
Deci, un bun exemplu în
acest sens sunt gazele cu efect de seră
din atmosferă.
Ce faci cu asta?
Există într-adevăr doar două
opțiuni la sfârșitul zilei.
Trebuie fie să
creșteți eliminarea netă,
fie să reduceți emisiile nete.
Acestea sunt cele două alegeri ale tale.
Deci despre asta
vorbim.
Un stoc este ceva care
se acumulează în timp.
Deci acesta este un
exemplu bun chiar aici.
Acestea sunt doar câteva
stocuri versus fluxuri.
Bilanțul dvs. față de
situația fluxului de numerar.
Averea versus venituri și
cheltuieli pe unitatea de timp.
Emisii de CO2, producția de vehicule...

toate acestea sunt fluxuri.  O
parte din asta - vă
puteți da seama - se bazează
pe modul în care definiți
variabilele
la sfârșitul
zilei, așa că trebuie să
fiți puțin atent.
Dar îți voi da asta.
Iată unul pe care eu îl
consider un pic cam
complicat -- rata dobânzii.
Ce ați considera a fi o

rată a dobânzii, un stoc sau un flux?
PUBLIC: [INAUDIBIL]
JAMES PAINE: Am numit-o
complicat, așa că probabil că poți să te
gândești, cum ar fi, oh, ia
ceea ce crezi că este
și apoi răsturnează răspunsul.
Asta as face eu.
Deci are cuvântul rata
în el, ceea ce mă
face imediat să mă gândesc la flux, dar este de
fapt o rată pe bani -
este un preț.
Este ceva care
spune că, dacă îmi dai
x număr de dolari,
îți voi
returna x număr de dolari pe
o anumită perioadă de timp care se scurge.
În acest caz, este un preț,
este o cantitate lipicioasă,
este un stoc, așa că cuvântul
rata de acolo este înșelător.
Mă duc foarte repede, băieți,
pentru că vreau să vă dau
timp pentru simulare.
Deci, pe scurt, există o
dinamică a sistemului cu adevărat rapidă
, atât în ​​ceea ce privește
gândirea și conceptele de sistem,
cât și unele dintre
instrumentele fundamentale
pe care le folosim în
diagramele de stoc și de flux.
Ceea ce am vrut să fac în continuare a fost
trecerea la un
proiect de grup foarte mare, care
ne va oferi ceva timp
pentru a experimenta cu adevărat
o parte din acest lucru direct
și apoi, în cele din urmă, să
le leg înapoi.
Dar înainte de a face asta, vreau
să ne ofer un  câteva minute
pentru a vorbi despre asta.
Are cineva întrebări despre
System Dynamics Group
de la MIT-- și vom
avea ceva mai mult timp
la sfârșitul acestui-- sau despre
dinamica sistemului și
gândirea sistemelor ca metodologie
în acest moment?
Da.
PUBLIC: Când
credeți că... sau când
este o problemă prea
complicată pentru a spune că
dinamica sistemului este utilă?
Care sunt limitele
utilității
aplicării acestui lucru la o problemă?
JAMES PAINE: Ei bine,
lucrul ciudat
este că nu voi
spune neapărat... complicat
nu este cuvântul potrivit.
Aș spune că
dinamica sistemului este
un predictor slab al viitorului
când vine vorba de precizie.
Așadar, există un exemplu
de dinamică a sistemului, cred că
este bun la realizarea de modele care
prezic moduri de comportament,
dar nu neapărat punctează
predicții în viitor.
Deci, un exemplu bun
ar fi un mod oscilator.
Dacă aceasta este ideea ta despre... acesta
este ca modul tău de a comporta
ceva în timp...
nu știu... acesta este ca un
preț al ceva în timp
și faci un model
care în cele din urmă arată
că, având în vedere unele  perioadă,
un set de intrări,
pot face ceva de genul să afectez
amplitudinea și periodicitatea
acestei scale, dar în cele din urmă
arată ceva care se
schimbă în timp,
dar dintr-un motiv oarecare
modelul meu este doar
puțin defect.
Întrebarea este,
care este util -
știind că am acest
tip de amplitudine sus și jos
și iată
lucrurile sau caracteristicile
care fie prezic o schimbare a
acelei amplitudini și frecvență,
fie este mai util să
știm că prețul  va
fi aceasta față de aceasta
în acest moment în viitor?
Și problema cu orice
tip de model de sistem
este că, în momentul în care te îndepărtezi
suficient de orice
tip
de înjunghiere în spațiul tău actual
este, poți
greși la fel de mult pe cât poți să greșești
când vine vorba de
predicții punctuale în viitor.
Deci, argumentul meu este
că dinamica sistemului
este bună în a veni cu modele
în care să puteți începe să căutați
aceste moduri de
comportament și să identificați
bucățile de structură
care au un
impact mare asupra politicii asupra afectării sau ajustării
acestor moduri de comportament,
nu neapărat să vă dați seama că
sunt.  Voi fi
aici sau aici la ora asta.
Deci asta e... da.
Trebuie să folosesc
tabla albă, așa că e distractiv.
Bine, in regula.
Deci, ceea ce vom face --
acesta este încă un pic de pâine
și unt al MIT
System Dynamics Group --
un simulator de zbor de management.
Aceasta este ideea de a
lucra pe modele mentale.
În cele din urmă, să
murdărești mâinile cuiva cu
așa ceva și să ai
ocazia
de a experimenta asta direct
este una dintre cele mai bune modalități
de a preda concepte din
dinamica sistemului și gândirea sistemelor.
Deci Fishbanks.
Fishbanks a fost
dezvoltat inițial cu câțiva
ani în urmă ca un joc de masă --
și cred că
vă veți da seama
foarte repede ce încearcă
să scoată din voi toți.
Acesta este un grup inteligent de oameni.
Dar acum a fost
transformat într-un fel
de această simulare interactivă.
Deci, pentru următoarea oră și unele
se schimbă pe măsură ce trecem prin asta...
Știu că toată lumea de aici are
medii diferite,
afaceri diferite,
lucruri diferite la care ai fost expus,
dar asta va
fi afacerea ta.
Afacerea ta va fi
pescari de mare adâncime și de coastă
.
Treaba ta este să mergi acolo
și să prinzi pește cât poți de bine
și să faci cât mai mulți bani.
Sunteți cu toții înzestrați cu
propria voastră flotă mică
de bărci și cu propria voastră
operațiune de pescuit comercial.
Felicitări, bine ați venit la bord.
Deci, asta e tot ce voi
spune despre Fishbanks.
Din nou, sunt mult mai multe
lucruri de spus despre asta,
dar voi
continua și voi încheia asta,
pentru că, din nou, avem doar
trei ore în total.
Înainte de a face asta, aveți
întrebări finale despre simularea
în sine?
Vreo acuzație că am
manipulat totul
și am făcut-o imposibil?
Sau ceva amuzant ca asta?
Da.
PUBLIC: Una dintre cele mai importante,
de exemplu, una dintre echipe
a aflat că
schimbarea lor s-a produs prea repede
și cred că asta se datorează faptului că
nu am înțeles
sistemul sau ecuațiile
din spatele lui, modelul.  A
fost
omisă informația în mod intenționat?
JAMES PAINE: Într-o anumită măsură.  Așa că
o modalitate interesantă de a rula
această simulare -- și a fost
făcută, dar nu a fost
făcută de mult timp --
este, în esență, să rulezi
toată treaba din nou cu tine.
De exemplu, lăsați
fiecare persoană din această cameră să
joace din nou jocul,
dar, de înțeles,
cu
parametri ușor diferiți,
de exemplu, astfel încât să nu puteți
seta direct la ceea ce
doriți să faceți imediat.
Deci, argumentul aici este că
informația este imperfectă,
dar este încă prezentă
și unele informații
sunt mai bune decât nicio informație.
Deci
întrebarea constantă este, ce se
întâmplă când cunoașteți
aceste informații din timp?
Aș fi curios de asta.
Pentru cei care au făcut
jocul berii, unul dintre lucrurile
care a ieșit din asta e
interesant,
jocul berii este acest
lanț de aprovizionare cu mai multe eșalon.  Cel
mai important lucru
este că informațiile contează,
informațiile sunt utile.
Când joci jocul berii cu
oameni care au jucat
jocul berii, vei obține
exact același rezultat, indiferent de
câte ori o faci.
Și unul dintre
exemplele clasice este că am
avut un joc cu berea, cum ar fi, un
campionat aici la MIT în
urmă cu câțiva ani, unde nu doar
oamenii au jucat înainte,
ci profesorii care predau
jocul berii în aceeași cameră.
Și am dat și informații.
Deci, de obicei, în
jocul berii, există ceva...
PUBLIC: [INAUDIBIL]
JAMES PAINE: Știu, da.
[INAUDIBIL] Dar nici cei
care predau jocul berii nu au
scăpat de jocul berii.
O parte din asta este
că atâta timp cât...
și aceasta este întreaga idee
de structură produce comportament.
Structura este încă acolo.

Structura de bază există încă.
Este foarte greu să-ți spargi
tiparele de comportament
atunci când nu schimbi
acea structură de bază.
Deci, dacă vrei mai mult, suntem cu
toții la etajul al patrulea,
pentru un singur lucru.
Deci, cel puțin, nu-mi încui
ușa, așa că intră. O să-ți
spun urechea.
Pentru cursurile de aici la MIT, multe
din ceea ce tocmai am vorbit
sunt tratate într-adevăr mult mai
detaliat în 15.871, Introducere
în dinamica sistemului.
Aș spune că
scopul principal al lui 15.871
este să-ți aduci în cap aceste idei despre
gândirea sistemelor.
Veți petrece mult
timp în acea clasă
sus pe o tablă,
vorbind cumva despre probleme,
spunând: OK, bine, hai să vorbim
despre ce se întâmplă atunci când
creșteți satisfacția consumatorului.
Ce înseamnă asta?
Și începeți să desenați aceste
diagrame minunate de buclă cauzală
și gândiți-vă pentru noi înșine,
OK, ei bine, ce se întâmplă
dacă tăiem această buclă aici?
Și ce ar fi
nevoie pentru a face asta?
Deci, este mult mai mult despre
cum să te
gândești dintr-o direcție liniară
într-o direcție mai mult în buclă
.
15.872 se scufundă mult mai mult în
luarea în prezent a acestor procese de gândire
și aplicarea lor în
scenarii și situații mult mai realiste
și devenind
mai confortabil cu
instrumentele de modelare.
Ambele implică
utilizarea unor seturi de software, despre
care voi vorbi
puțin mai târziu, care sunt
utilizate în mod obișnuit în cadrul dinamicii sistemului.
Dar 15.872 cam
scoate roțile de antrenament.
Și nu există-- nu există un
drept,
nu există un răspuns greșit atâta
timp cât vă puteți da seama de
o simulare autonomă bună,
care obține concluzia pe care
o considerați interesantă.
Acesta este relativ
nou, 15.873.
Acesta este undeva care se află
între 15.871 și 872.
Acesta este unul care, îmi place să
cred, pune mai mult accent
pe afaceri și politică.
Am acest exemplu aici.
Acesta este Vasa, pe care
acum îi dau
un tobogan de la, cred, 15.872.
Vasa a fost o
navă incredibilă, care a
fost construită de unii dintre cei mai buni
designeri de nave ai vremii, a
fost lansată și apoi s-a răsturnat rapid cu capul în jos

și s-a scufundat pe
fundul oceanului.
Și motivul a fost pentru că,
în ultimul moment, au
existat câteva
adăugiri târzii de design.
Cineva a decis că vor
să construiască
cabana căpitanului un pic mai mare.
Au vrut să
mai adauge câteva pânze.  Au
vrut să adauge
încă o tonă de tunuri.  Au
vrut să o facă
din ce în ce mai impresionantă.  A
devenit
instabil hidrodinamic, s-a răsturnat rapid.
Așa că ideea fiind aici că...
Subliniez că
pentru această idee
că aveți
consecințe nedorite.
Nu există efecte secundare.
Sunt pur și simplu efecte pentru
care nu le-ați planificat.
Și asta este oarecum
subliniat puțin mai mult
în 15.872, 15.873.
La capitolul cărți, am
adus câteva cu mine.
Din nou, am menționat acest lucru la
începutul orei.
Aceasta a devenit un fel
de biblie a
dinamicii sistemului, a dinamicii afacerilor.
Primele două
capitole acoperă
multe din ceea ce am vorbit.
Mai târziu, devine cu
adevărat specific.
Există o deschidere aici
care spune, în esență,
dacă ai cunoștințe
în matematică, este grozav.
Dacă nu, e grozav.
Dar mai târziu, începe să se vorbească
despre diferențele specifice
dintre alegerea modurilor
de feedback și comportament,
cum să modelezi
lucruri specifice,
cum să-ți murdărești mâinile pentru
modelele în principal compartimentate.
Dacă vrei ceva
mai general,
există
Cartea de câmp al disciplinei a cincea.
Nu aș
recomanda neapărat întreaga carte
decât dacă asta e treaba ta.
Dar partea a doua se numește
gândire sistemică.
Face o treabă grozavă de a
rezuma munca
despre care am vorbit aici.
Ambele cărți se află
în Biblioteca Dewey.
Am verificat azi mai devreme.
Cred că acesta este unul dintre cele
două exemplare ale acestei cărți.
Vindeți-l sau returnați-l
imediat după această clasă.
Dar există o mulțime de copii
ale cărții lui John despre
dinamica afacerilor.
Dacă vrei să știi
puțin mai multe
despre un fel de istorie
, Limits to Growth
este o carte pe care o recomand
deoarece are o istorie puternică
în dinamica sistemului.
Are, de asemenea, o
istorie puțin controversată,
dacă te arunci în ea.
Aceasta a fost una dintre acele
prime cărți care
a aplicat ideile de depășire
și prăbușire pe pământ
și spunea că noi, ca specie,
ne îndreptăm spre asta
și trebuie să ne
gestionăm resursele
și trebuie să fim puțin
mai atenți cu  alegeri.
Simulările de acolo au
avut anumite date
care, în cele din urmă,
au fost susținute ca un fel
de motiv pentru care
predicția punctului este
dificilă în dinamica sistemului.
Deci, dacă îl citiți, aceasta nu este
o predicție pentru viitor.  Se
discută despre
modul de comportament.
Este vorba despre
structura pe care o avem în prezent,
care poate duce la
depășirea și prăbușirea
în cadrul resurselor partajate.
Articole, dacă aveți ocazia,
sunt preferatele mele personale.
System Dynamics at Sixty:
The Path Forward, cred că
face o treabă grozavă de a
spune unde
este dinamica sistemului chiar acum.
O mulțime de materiale pe
care le obțineți acolo
vorbește despre unde
dinamica sistemului
era acum 20, 30, chiar 40 de ani.
Cred că acesta face o
treabă grozavă de a spune, asta e grozav.
Ce facem de acum?
Acesta este în esență
articolul care spune că
dinamica sistemului nu este
modele compartimentate.
Dinamica sistemului este
un mod de gândire.
Alegeți software-ul de
care aveți nevoie.
Alegeți metodele de
comunicare de care aveți nevoie.
Sunt, din nou, cineva care face
mult managementul operațiunilor.
Deci, cele mai multe dintre aceste
alegeri de acolo
despre capcanele de compatibilitate și un
fel de eșec operațional,
cam de aici vin
.
Dar acestea fiind spuse,
acesta chiar aici, al
treilea de pe
listă, Making the Numbers,
aplică un
concept clasic de management
al operațiunilor de capcană a capacității
la evaluarea stocurilor.
Și cred că este o
mică legătură grozavă chiar acolo.
Dacă se întâmplă să vă aflați
în rețeaua MIT,
toate acestea sunt gratuite
și accesibile.  În cel
mai rău caz,
vă voi tipări o copie
pentru că cred că acestea
sunt articole bune.
Alte site-uri web.
Câteva preferate personale aici.  Schimb de
învățare creativ
, acesta este
unul -- este în primul rând
axat pe educație de la K până la 12.
Dar există o mulțime de
instrumente mici distractive acolo.
Folosește o mulțime de animații,
face lucrurile foarte accesibile,
mai ales dacă
obișnuiești să te uiți
la un fel de diagrame reci, alb
-negru.  Făcând
clic pe acolo,
mă face într-un fel fericit,
de parcă ar avea o mulțime de
fluid roz curgând înainte și înapoi,
și îți place-- atașezi
lucrurile mici împreună.
Au niște aplicații distractive pentru iOS
și Android.  Site-ul
MetaSD al lui Tom Fiddaman
este fantastic.
El are... acel bărbat va
modela orice
crede că este interesant.
Așadar, dacă aveți o bucată
de software goală în față
și nu știți pe ce să faceți
clic și doriți ceva
ca exemplu, el
are unul despre natura
auto-întăritoare
a observărilor OZN.
Deci, în esență,
se gândește în sinea lui,
acesta este un
comportament interesant pe care l-am observat.
Mă întreb ce structură l-
ar fi putut produce?
Și apoi o face și o
pune pe site-ul său.
Deci, este doar
unul distractiv pe care să dai clic.
Acesta,
site-ul de auto-studiu,
care este dens, să fiu sincer.
Dar este un loc bun pentru a începe.
Acest lucru vă ghidează sistematic
prin elementele fundamentale
ale dinamicii sistemului, de la
conceptul deschis la modelarea detaliată în mod
sistematic.
Și este gratuit și deschis
pentru utilizare oricui.
Conduc, chiar acum,
Journal Club.
Deci asta e priza mea chiar acolo.
Treci pe aici.  O dată la
două vineri, odată cu
începerea semestrului,
sau în fiecare vineri odată cu
începerea semestrului,
avem o serie de seminarii
care este concentrată sistematic
la etajul al patrulea.
Dacă nu este
programat un seminar,
atunci pur și simplu conduc
discuția și vorbesc
despre ceva despre care îmi vine să
vorbesc.
Și apoi, bineînțeles,
Societatea de dinamică a sistemului.
Acesta este un fel de
societatea noastră de grup.
Aș fi neglijent dacă
nu le-aș aminti măcar
în treacăt.
Sunt multe informații,
dar cred că mai ales
primele două
nu sunt cele pe care le
vezi că sunt recomandate.
Software.
Nu am vorbit
deloc despre software.
Dacă acesta ar fi fost un curs mai lung
, probabil că ar
fi următorul lucru pe care l-aș face este că
m-aș scufunda în niște software
împreună cu voi.
Din păcate,
nu avem timp.
Așa că vreau să
vă îndrept către aceștia... către
acești tipi de aici,
Vensim și Stella Architect.
Vensim are în special o
licență academică gratuită.
Dacă aveți și o
adresă de e-mail MIT,
puteți obține mai mult sau mai puțin
versiunea comercială completă
gratuit, ceea ce este frumos.
Diferența dintre ediția de
învățare personală
și
ediția comercială
este minimă până când o atingi.
Și apoi, odată ce ai
lovit-o, vrei cu adevărat
acea
versiune comercială pentru a
putea face doar niște lucruri.
Deci, dacă aveți o
adresă de e-mail MIT,
vă sugerez să petreceți
cele trei minute
pentru a obține o
licență profesională Vensim.
Stella Architect este mai puțin folosită în
grupul nostru, dar cu siguranță folosită
în general.
Au un
mod grozav de povestire,
ideea asta de a-ți construi
modelele progresiv,
fără a speria
oamenii, cam.
Și au, de asemenea, o mulțime
de imagini frumoase.
Încă mă obișnuiesc
cu acel software,
dar îmi place ceea ce văd.  De
asemenea, în
lateral, NetLogo.
Nu foarte mult folosit în
grupul nostru neapărat,
dar îl folosesc foarte mult.
Este un
model vechi bazat pe agent.
Așa că, uneori, este
util să ne gândim, OK,
știu ce
ar face o persoană sau un agent
sau o entitate din configurație.
Îmi pot învălui capul în jurul asta.
Nu știu care
este sistemul, dar îmi
pot învălui capul în jurul unei
persoane care rătăcește prin spațiu.
Acest lucru vă permite, în esență, să
modelați acea persoană
și apoi să puneți o
grămadă de ei într-o cameră
și să vedeți ce se întâmplă.
Dacă cineva a făcut vreun fel
de modelare bazată pe agenți
cu orice fel de
limbaj de scripting, MATLAB, R, orice
altceva de genul acesta, acesta este
cam același concept
cu un înveliș mic și drăguț

în exteriorul acestuia.
Apropo de asta,
din punct de vedere software,
folosim tot felul de software.
Nu sunt doar Vensim și Stella.
Acestea sunt exact ceea ce am la
etaj pe aparatul meu
chiar acum.
De fapt, sunt pe
aparatul meu chiar acum
și pe ceea ce folosesc mai mult
sau mai puțin zilnic.
Nu suntem doar
modele compartimentate.
Suntem un mod de a gândi.
Deci, dacă ai un instrument
care face treaba,
bine pentru tine.
Este posibil să faci o
diagramă cauzală bună folosind Excel
dacă ești cu adevărat motivat.
Da, și o tablă albă.
Tablă albă își
face treaba cu siguranță.
Asta e de fapt... el
ridică un punct grozav.
Cea mai bună utilizare este să stai
în fața tablei noastre
și să începi să scrii
câteva lucruri.
Oamenii pun adesea
întrebarea, ce faci?
Cum începi?
Cum ar fi, care este
primul lucru pe care îl faci?  Aș
zice să mergi la
o tablă, să te gândești
la lucrul la care îți pasă.
Nu știu, este
CO2 în atmosferă,
decese în mașini, numărul de oameni care
renunță la o organizație non-profit.
Scrie asta pe o tablă.
Doar scrieți-o în
mijlocul tablei.
Atunci gândește-te,
ce ar face ca acel lucru
să meargă în sus sau în jos?
Scrieți-l în lateral.
Desenați o săgeată, puneți un plus
sau un minus lângă ea.
Și continuă
și vezi ce se întâmplă.
Și lăsați acele bucle să se întoarcă
.
Și acesta este un loc bun pentru a începe.
Deci asta e...
avem câteva minute.
Voi face clic pe acest
lucru chiar aici
pentru un alt exemplu de
dinamică a sistemului în acțiune.
Dacă cineva este familiarizat cu
politica interactivă,
aceasta este și o idee despre care este cel
mai complicat tip
de idee de model și ce puteți face.
Acesta este En-ROADS.
Acesta este un
simulator de politici pentru climă.
Așa că aici are o
simulare climatică completă care
rulează pe spate.
Dar treaba lui, la
sfârșitul zilei,
este din nou, nu predicția punctului.
Treaba lui este politica.
Deci, din nou, acesta este un
fel de lucru distractiv pe care să faceți
clic și să
vedeți dinamica sistemului în acțiune.
Acest lucru înseamnă pur și simplu, ce
facem aici?
Care este
schimbarea prognozată a temperaturii noastre în timp?
Care sunt alegerile pe care le putem
face ca societate, ca grup,
ca și serie de țări
pentru a schimba acest rezultat?
Acest lucru este folosit chiar acum
în conversațiile cu membrii
propriului nostru guvern pentru a
ajuta la obținerea de modele mentale
și pentru a aduce oamenii pe
aceeași pagină despre
acțiunile climatice în viitor.
Și deci acesta este
altceva în care
există un
model compartimentat mare care rulează
în fundal.
Dar acesta este un exemplu
de utilizare a dinamicii sistemului
pentru a provoca, sperăm,
schimbări reale de politică pe termen scurt.
Așa că poți începe să dai clic
, să vezi ce se întâmplă.
Sincer să fiu, sunt
foarte prost la asta.  Dau
clic și îmi dau seama că
sunt foarte prost în a-mi da seama
cum să repar climatul,
motiv pentru care fac operațiuni
și gestionarea lanțului de aprovizionare,
presupun, la sfârșitul zilei.
Deci da, v-aș încuraja
să faceți clic pe asta.
Deci, în esență,
acolo ne aflăm.  Vă
mulțumesc mult băieți.
Mi-a plăcut să vă împărtășesc dinamica sistemului

și sper să vă văd pe unii dintre
voi în viitor.
Mulțumesc.
[APLAUZE]