[SCRÂȘIT]
[FOȘIT] [CLIC]
RICHARD DE NEUFVILLE:
Nu avem
o modalitate de a calcula
când este momentul optim.
Există câteva metode
pentru a rezolva asta,
cum ar fi programarea dinamică.
Dar programarea dinamică
implică că
nu poți face nimic
pentru a afecta aspectele viitoare.
Aceasta este așa-numita
funcție de independență a căii.
Și scopul principal
al flexibilității
este că
poți face lucruri
astfel încât acea
metodă puternică să nu funcționeze pentru noi.
Și sunt atât de multe căi.
Dacă ne gândim la 2.000 de
mostre din ceea ce s-ar putea întâmpla,
înseamnă doar 2.000 de
mostre din ceea ce
poate fi un milion
de posibilități de căi
ca o combinație a
diferitelor probabilități
în momente diferite de prețuri
și cantități și așa mai departe.
Este mult prea mare
pentru a fi căutat.
Deci procedura
este de a defini ceea ce
știm ca reguli de decizie,
condiția a priori
pentru a exercita
flexibilitatea.
Aceste condiții a priori pot
fi stabilite prin mandat de nivel superior.
Aceasta este
procedura de operare standard.
Și iată ce faci.
Sau s-ar putea ca acesta este modul în care
conducerea vrea să se comporte.
Și aceasta este ceea ce ne uităm la modul în care se
vor comporta.
Deci, un exemplu
este cel pe care îl
folosim pentru parcare,
care era în cazul de bază -- am
încercat diverse mostre
în alte puncte --
care se extind dacă
cererea observată este mai mare
decât capacitatea
de peste doi ani,
în timp ce acest lucru implică
nu faci avans.
Așteptați până când
cererea este acolo.
Și pur și simplu nu
iei în calcul că
există un eveniment special,
un eveniment unic care s-
ar putea să nu se repete.
Așa că poate doriți
să așteptați până când sunteți
mai sigur că cererea
va fi acolo.
Deci s-ar putea să așteptați doi ani.
Deci nu este unul prost.
Nu este, evident, cel mai bun.
Puteți încerca altele diferite.
Dar este să spunem că
acesta este modul în care vom
gândi despre
comportamentul conducerii.
Acum, aceasta nu
trebuie să fie o regulă care se
aplică pe toată perioada.
De exemplu, poate
doriți să-l schimbați.
Dacă aveți o închiriere de 20 de ani
pe teren, care
este exemplul potrivit
pentru cazul Garajului,
ați putea spune, ei bine,
nu ne vom extinde
în ultimii cinci ani.
Va fi timp suficient
pentru a plăti orice investiție,
astfel încât regula de decizie să
fie OK pentru primii 15 ani,
dar nu și pentru sfârșitul vieții,
ultimii cinci ani ai acesteia.
Deci încercând să imit
ceea ce ar părea
să aibă sens din
punct de vedere al managementului.
Odată ce le aveți,
automatizarea
implementării
flexibilității înseamnă, pe măsură ce
trecem prin-- pe măsură ce
computerul trece prin timpul
de la perioada 1 la
perioada 2 la perioada 3,
fiecare perioadă
verifică dacă
regula deciziei este invocată.
Adică au fost
îndeplinite condițiile?
Dacă au fost
îndeplinite condițiile, de exemplu, capacitatea
a fost mai mică decât
cererea reală,
atunci ați spune,
în regulă,
vom face investiția
pentru a construi un etaj suplimentar.
Va costa bani.
Mergând să mărească capacitatea.
Includeți acea cheltuială
în fluxul de numerar.
Creșteți capacitatea de
analiză sau următoarea perioadă
când situația sau
capacitatea este extinsă.
Și astfel poți trece
printr-o simulare
și poate niciodată
decizia nu va fi invocată.
Poate vor invoca
anul al doilea, anul al treilea, anul al cincilea, anul al optulea
.
Ar putea fi invocat de multe ori.
Și acest proces este foarte
puternic în comparație
cu caracteristicile alternative.
Deci, poate analiza
simultan multe flexibilități, în
timp ce simultan
pentru că ați
putea avea o decizie
cu privire la capacitatea instalației.  Este
posibil să aveți și
decizii cu privire la prețuri.
Puteți spune, ei bine, îmi voi
crește capacitatea fabricii.
Și îmi voi
reduce prețul cu 20%,
așa că îmi cresc cota de piață
sau îmi voi stimula cota de piață.
Sau piața e atât de bună, o să
măresc capacitatea.
Dar o să
măresc și prețurile.
Deci, puteți avea nu
doar o flexibilitate,
ci o gamă de flexibilități pe
care le puteți avea
și unele pe care s-ar putea să nu le
aveți niciodată, să nu le folosiți niciodată.
De exemplu, dacă
lucrurile merg bine,
nu veți
avea capacitatea
de a închide uzina.
Dar dacă lucrurile
merg prost, poate că aceasta
ar fi o
flexibilitate pe care ați dori
să o invocați în
acele circumstanțe,
astfel încât simularea să
vă permită să priviți o mulțime
de tipuri diferite de
flexibilități în multe
situații diferite.
Acum, în cele din urmă,
întrebarea este, care este
valoarea acestei flexibilități?
De ce ar trebui să fac efortul
de a crea această abilitate de
a-mi schimba sistemul
sau de a-l invoca?
Sau cât de mult scot din asta?
Poate că este ușor să--
nu necesită
niciun efort suplimentar
pentru a putea avea o
flexibilitate, de exemplu,
pentru a închide instalația.
Poate că nu trebuie să fac
nimic special în avans.
Dar care este valoarea
de a avea acest gând?
Astfel, obțineți rezultatele
sau planificați flexibilitate.
De exemplu, dacă o facem
în termeni monetari, este VAN.  Se
așteaptă VAN,
curba țintă.
Obții asta cu
flexibilitatea.
Și apoi le compari.
Iar valoarea
flexibilității de prim ordin
este diferența în
ENPV, așteptările
diferitelor cu și
fără flexibilitate.
Și când compari
curbele țintă,
arăți de unde
provine acea valoare.
Vine din a face
mic la început
ca să nu avem pierderi?
Vine din a avea o
capacitate mai mare dacă este nevoie?
Dar puteți vedea că
putem dezvolta această idee
comparând curbele țintă.
Deci, rezultatul din această
primă porțiune este simularea care
definește
distribuțiile rezultatelor,
curbele țintă
și, în consecință,
valoarea flexibilității.
Este eficient din punct de vedere computațional.
În al doilea rând, putem face față cu
tot felul de incertitudini.
Nu este limitat
de o presupunere
că distribuția trebuie să
fie în acest fel sau în felul ăsta
sau ca
programul dinamic trebuie să fie
independent de cale, etc.
Un aspect frumos al acesteia este că
este relativ ușor de explicat
factorilor de decizie.
De ce?
Pentru că spui, ei bine, uite.  Ne
uităm la
toate combinațiile
pentru a vedea ce se întâmplă.
Nu ai nicio
matematică complicată de explicat.
Nu ai arbori de decizie,
ceea ce poate fi foarte complicat.
Nu avem nicio
teorie de mare putere,
ceea ce este potrivit
pentru o analiză a opțiunilor financiare
, care va fi în a
doua jumătate a cursului.
Deci, concluzia
este că simularea
poate fi o abordare foarte bună.
Este puternic.
Trece prin multe cazuri
și este relativ ușor.