본 내용은 Morecroft, John. D. (2015). Strategic modelling and business dynamics: A feedback systems approach. John Wiley & Sons 를 재구성한 것입니다.
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시스템사고 추천 자료는?
왜 Strategic Modeling인가? SD Modeling, SD Simulation의 다른 점은?
왜 Strategic Modeling인가? SD Modeling, SD Simulation의 다른 점은?
성장의 한계와 carrying capacity에 대한 성찰: 모든 시스템에 걸쳐 있는 구조의 특징
변형해 봅시다.
처음 인간의 활동량은 적었지만, 강화 피드백 구조가 유지되었다. 인구는 계속 증가하고 인구 성장을 촉진하는 자본재도 성장 일로에 있게 되었다. 이런 증가는 서서히 일어났으나 지수 증가였다. 어느 시스템이나 비록 정확하게 알지는 못하지만 한계가 있는 자원과 연결되기 마련이다. 지구도 마찬가지다. 인구와 자본이 지수 증가하면서 숨겨진 한계에 다다르는데 그 어떤 강력한 경보음이 울리지 않는다. 또는 한계를 초과했다는 경보음이 울려도 활동을 제약하려는 노력을 기울이지 않는다. (carrying capacity 검색)
왜 성장의 속도를 늦춰야 하나? 주위 시스템이 적응할 시간을 벌기 위해. (도넬라, 2022: 253)
Harari (2014) p12-13. 사자가 무시무시해지게 되면서 가젤은 빨리 달리도록 진화했고, 하이에나는 협력을 잘 하도록 진화했으며, 코뿔소는 더 사납게 진화했다. 이 진화의 과정이 천천히 일어났기 때문에 너무 큰 파괴를 일으키지 않도록 생태계가 견제와 균형을 달성할 시간이 주었다. 하지만, 호모 사피엔스는 도구, 학습 능력, 복잡한 사회 구조를 가지고도 200만 년 동안 약하고 보잘것 없는 생물이었다. 그러다가 40만 년전부터 큰 사냥감을 사냥하기 시작했는데 10만 년전부터 먹이사슬 꼭대기에 오르게 되었다. 너무 빨리 생태계 꼭대기로 올라간 것이다.
Model을 만드는 것과 시뮬레이션이 주는 혜택, 즉 시뮬레이터가 주는 혜택.
성과가 안 나오는 문제를 분석하기 위한 추론 엔진! 시뮬레이터.
시뮬레이터는 역동적인 복잡계를 경험할 수 있고 상상력을 자극할 수 있는 가상 세계
시뮬레이터는 새로운 정책과 전략을 디자인하고 테스트할 수 있는 실험실모델링과 시뮬레이션의 목적: alternative future 를 생동감있게 지금 보여줌으로써 개인과 조직이 복잡한 구조를 이해하는 사고틀을 바꾸고 그 결과 구조를 바꿔서 alternative future를 현실화 하는 것. ( Predict와 다른 점)
Creative Thinking: Divergent vs. Convergent: "와 이렇게 연결의 꼬리가 이어질 수 있구나!" vs. "그래서 내가 풀어야 할 숙제는? 레버리지는?"
비선형 관계에 대한 관심
2장 Introduction to Feedback Systems Thinking
2장 Introduction to Feedback Systems Thinking
사건(현상) 중심 사고 vs. 피드백 사고
사건(현상) 중심 사고 vs. 피드백 사고
통계적 사고의 한계
이벤트 중심 세계관
피드백 세계관
이벤트 중심 사고와 피드백 사고의 차이가 발생하는 이유
교통 체증 해결에 대한 피드백 사고
교통 체증 해결에 대한 피드백 사고
교통 체증 문제 해결에 대한 이벤트 중심 사고
교통 체증 문제 해결에 대한 피드백 사고
앗 뜨거! 앗 차거! 시스템에 적절하게 반응하기 어려운 이유!
앗 뜨거! 앗 차거! 시스템에 적절하게 반응하기 어려운 이유!
지연이 있는 샤워기 물 온도 변화(behavior)를 일으키는 시스템 구조(structure)
지연이 있는 샤워기 물 온도 변화(behavior)를 일으키는 시스템 구조(structure)
지연이 있는 샤워기 물 온도에 대한 전형적인 변화
지연이 있는 샤워기 물 온도에 대한 전형적인 변화
곤혹스럽게 하는 마약 단속 딜레마
곤혹스럽게 하는 마약 단속 딜레마
마약 단속 딜레마를 일으키는 시스템 구조(structure)
마약 단속 딜레마를 일으키는 시스템 구조(structure)
3장 Modelling Dynamic Systems
3장 Modelling Dynamic Systems
Stock, 안녕?
Stock, 안녕?
Stock의 특징은 inertial(관성)와 지연이다? 이게 무슨 뚱딴지 같은 말인가?
교과서적인 개념 설명: Stock & Flow 개념
마약 시장 모델 수정
마약 시장 모델 수정
수식보기 및 연회원 전용 파일 다운 (Stella -SMBD 3-2 일부 수정)
4장 World Showers
4장 World Showers
What if?
What if?
물질 지연(Material delay)을 줄인다면? 즉, 파이프로 물이 흘러들어가는 시간이 줄어든다면?
정보 지연(Information delay)을 늘린다면? 즉, 일희일비하지 않고 좀 느긋하게 수도꼭지를 움직인다면?
시나라오 A 결과: 파이프 이동시간만 조정 (4초 → 2초)
시나라오 B 결과: 수도꼭지 조정 시간만 조정 (5초 → 10초)
시나라오 C 결과: 파이프 이동시간만 조정 (4초 → 2초), 수도꼭지 조정 시간만 조정 (5초 → 10초)
5장 들쑥날쑥한 성과를 모델링하기
5장 들쑥날쑥한 성과를 모델링하기
모델링 절차
모델링 절차
그림 5-1 반복적 (iterative)모델링 절차 (Sterman, 2000:87)
"반복 모델링 프로세스"는 데이터 사이언스, 엔지니어링, 디자인 등 다양한 분야에서 사용되는 방법으로, 일련의 반복 주기를 통해 모델이나 솔루션이 지속적으로 개선되고 개선됩니다. 이 프로세스에는 다음 단계가 포함됩니다.
문제 정의: 모델이 해결하려는 문제 또는 과제를 명확하게 식별합니다.
초기 모델 개발: 사용 가능한 데이터, 가정 및 문제 이해를 기반으로 예비 모델을 만듭니다.
모델 평가: 일련의 기준 또는 메트릭에 대해 모델의 성능을 테스트하여 정확도와 효율성을 결정합니다.
모델 수정: 매개변수 조정, 추가 데이터 통합 또는 기본 가정 수정과 같이 모델을 개선할 수 있는 영역을 식별합니다.
3단계와 4단계를 반복합니다. 원하는 수준의 성능 또는 설정된 목표를 충족할 때까지 모델을 계속 평가하고 개선합니다.
반복적인 모델링 프로세스를 통해 지속적인 학습과 개선이 가능하므로 시간이 지남에 따라 보다 정확하고 효과적인 모델을 개발할 수 있습니다. (GPT-4 )
변화에 대한 기본 구조
그림 5-2 변화에 대한 대표적인 유형과 구조
(Sterman, 2000:108)
좀더 구체적으로 3단계로 나눈 모델링 절차(team modeling에도 적용)
생산관리 모델링을 위한 수식과 모델링 비밀
생산관리 모델링을 위한 수식과 모델링 비밀
[그림 5-8] 생산 부문에 대한 저량-유량 구조도(SFD, Stock & Flow Diagram)
[그림 5-8] 생산 부문에 대한 저량-유량 구조도(SFD, Stock & Flow Diagram)
각 영역별 수식보기 및 연회원 전용 파일 다운 (SMBD5-8 냉장고 생산관리)
상품 재고 계산 비밀
소비자 주문(판매)에 따라 재고가 줄어든다.(기존 재고와 독립적이다)
생산은 목표생산량에 따라 달라진다. (기존 재고와 독립적이다)
평균 출하율(판매율) 계산 비법: Information smoothing (정보 평활법)
출하율을 근거로 의사결정 해야 할 때, 과연 작금의 출하율이 계속 될 것인지 어떻게 믿을 것인가? 얼마나 지켜 볼 것인가?
그때 그때 달라지는 출하율은 결국 평균 출하율을 기준으로 미세 조정하는 것이다. 미세 조정한다는 것은 증감한다는 것이고, 이 증감이 누적되어 평균 출하율이 결정된다는 것은 결국 평균 출하율이 Stock이라는 의미다. 이렇게 되면서 outflow, 출하율의 단위가 [냉장고/weeks]인데, 같은 단위를 쓰는 평균 출하율 stock이 되는 기이한 현상이 발생함. 따라서, stock를 유연하게 생각하지 않으면 이해하기 어려워짐.
생산의 제약 요인으로서의 인력 문제
생산의 제약 요인으로서의 인력 문제
그림 5-18 생산을 제약하는 인력 수급 구조
그림 5-21인력관리 기본 구조
각 영역별 수식보기 및 연회원 전용 파일 다운 (SMBD5-23 냉장고 생산관리와 인력관리)
RAMP 함수: Ramp (A, [B, C]) A는 기울기, B는 시작하는 시간 C 끝나는 시간, B와 C는 안 써도 됨. 안 쓰면 0시점부터 적용.
STEP 함수: Sept (A, B), B 시점에서 A 만큼 변화.
응용1. 100*Step(0.1, 10) 10 시점에서 100의 10% 증가.
응용2. 100 + Step(100, 10) -Step(100, 20) 10 시점에서 200으로 변화해서 유지하다가 20시점에서 100으로 돌아감.NORMAL 함수: Normal (평균, 표준편차)
사례: Normal (0, 1) 평균 0, 표준편차 1
인력관리와 생산관리가 주기적(cyclical)이며 만성적(chronic)으로 불안정한 이유와 해결책
인력관리와 생산관리가 주기적(cyclical)이며 만성적(chronic)으로 불안정한 이유와 해결책
새로운 실험
소비자_주문율 = 1000*NORMAL(1, 0)+ STEP(100, 10)+RAMP(0, 10)
UNITS: 냉장고/Weeks
↓↓↓↓
소비자_주문율 = 1000*NORMAL(1, 0.05)+ STEP(100, 10)+RAMP(0, 10)
UNITS: 냉장고/Weeks
1000을 기준으로 표준편차 5%의 변화를 난수로 보여 줌. 이 상태에서 10 주차에 1100으로 변화하면서 여전히 5% 표준편차의 난수를 보여줌.
포인트
Random 변화에서 실제 주문량의 변화(1000 → 11000)이 가려졌다.
냉장고 재고와 평균 출하율은 random한 충격을 흡수하고 있다.(smoothing) 이 덕분에 주기적인 변화 양상을 뚜렷하게 확인할 수 있다.
수요가 무작위로 변해도 공장은 주기적인 생산과 인력 문제에서 벗어날 수 없다.
구조가 시스템의 변화를 만든다. (Structure produces behavior. Structure gives rise to dynamic behavior)
What-ifs (정책 믹스 policy mix) 시나리오 연습
What-ifs (정책 믹스 policy mix) 시나리오 연습
포인트
Patience is a virtue in situations where corrective action depends on others. (Morecroft, 2015:149)
재고 조정에 대한 인내심 수준 vs. 인력 관리에 대한 인내심 수
학습을 위한 모델링이란? 유연한 시스템이란?
학습을 위한 모델링이란? 유연한 시스템이란?
그림 5-29 모델링은 학습이다. (Sterman, 2000: 88)
모델링은 현실 재현이 목표인가, 학습이 목표인가?
학습이라는 것은 무슨 뜻인가?
의사결정자가 생각하는 현실과 반대되는 모델 결과를 어떻게 소개할 것인가? 학습이라고 하면 받아들일 수 있을까?
▣ 전략 모델링 작업에 대한 두 가지 태도
부록1: 모델을 활용한 소통과 '정책 구조도' 개념
부록1: 모델을 활용한 소통과 '정책 구조도' 개념
그림 5-34 생산 공장의 정책 구도조 (Policy Structure Diagrams)
부록2: "정보 평활화 information smoothing" 의 구조와 역동성
부록2: "정보 평활화 information smoothing" 의 구조와 역동성
SMTH1(A, time)
A는 변수다. 직전 A 값과 새로운 A값의 차이를 time으로 나누어서 누적한다. 따라서, SMTH1의 단위는 A의 단위에 시간을 나눈 것이 누적되는 것이기 때문에 A를 Stock이라고 할 수 있으며 A의 단위가 SMTH1의 단위가 된다.
SMTH1(A, time, B)
B는 초깃값이고, A는 변수다. 첫 계산할 때는 (A-B)/time로 한 다음 (직전 A-새로운A의 값)/time을 누적한다. A와 B의 단위는 동일하다.
지켜_본_결과(t) = 지켜_본_결과(t - dt) + ("지켜_본_결과"에_대한_조정) * dt
INIT 지켜_본_결과 = 1000
UNITS: Units/Weeks
"지켜_본_결과"에_대한_조정 = ("새로운_변화_(입력값)"-지켜_본_결과)/감지할_때까지_걸리는_시간
UNITS: Units/Weeks/Weeks
새로운_변화를_지켜보는_시간 = 8
UNITS: Weeks
내장_함수로_계산된_"지켜본_결과" = SMTH1("새로운_변화_(입력값)", 새로운_변화를_지켜보는_시간, 1000)
UNITS: Units/Weeks
"새로운_변화_(입력값)" = (1000+STEP(0, 10))*NORMAL(1, 0.05)
UNITS: Units/Weeks
6장 확산 구조로 해석하는 성장
6장 확산 구조로 해석하는 성장
몇 가지 전제와 생각해 볼 주제
확산 구조(diffusion model) 말고 성장을 일으키는 구조는 어떤 것이 있을까? 성장은 확산 구조에 의해서만 만들어지는가?
신상품(new product)을 판매하는 관점 ≠ 신규 고객이 늘어나는 관점 : 회사 입장에서는 기존 상품을 구매하는 새로운 고객이 늘어나도 전체 매출이 증가하기 때문에 신상품 판매에만 목숨 걸지 않아도 된다. 하지만, 신상품 담당 부서는 기존 상품을 새롭게 구매하는 고객보다는 신상품을 구매하는 고객이 더 많아지기를 바란다. 이 두 관점이 충돌하는 상황은 어떤 식으로 발생할까?
확산 구조의 기본은 감염병 모델이다. 감염병 모델 소개 내용으로 가기
기본 구조
기본 구조
[그림 6-2] 신상품 개발과 신규고객 확보로 성장한다는 시나리오의 확산 모델 구조
각 영역별 수식보기 및 연회원 전용 파일 다운 (SMBD 6-3 Bass Model 기본 )
각 영역별 수식보기 및 연회원 전용 파일 다운 (SMBD 6-7 광고 효과와 구전 효과 결합)
각 영역별 수식보기 및 연회원 전용 파일 다운 (SMBD 6-11 easyJet 모델)
확산 모델을 통한 성장 모델의 유용성/경고
비선형적인 포화 효과 때문에 서서히 한계에 부딪히는 기하급수적인 성장은 지속 가능한 성장에 대한 환상을 쉽게 불러일으킬 수 있습니다. 일반적으로 기업은 설비를 과도하게 확장하고 비용은 계속 상승하는 반면 매출은 정체되거나 감소하여 수익성이 급격히 하락하는 결과를 초래합니다. 이러한 상황에서 근본적인 피드백 구조에 대한 인식은 정체기의 조기 경고 신호를 인식하고 성장을 회복하거나 선제적으로 비용을 절감하는 변화를 실행하는 데
오하이오주 냉동 판매 회사 사례 (Farr and Rockart, 2008; Farr, 2010)
이 회사의 CEO는 미국 에어컨 사업에 대한 Bass와 유사한 모델을 직접 구축했으며, 이 모델을 경영진과 공유했습니다. 시뮬레이션 결과, 에어컨 시장의 포화 상태가 임박하여 5년 이내에 판매량이 감소할 가능성이 있으며, 미국 내 에어컨 산업 전반의 성장 시대가 끝날 것으로 예상되었습니다. 이러한 전략적 통찰력으로 무장한 CEO와 경영진은 과감하게 설비 투자를 줄이고 경쟁사보다 훨씬 앞서 비용을 절감했습니다. 그 결과 예상되었지만 은밀하게 진행되던 매출 침체에도 불구하고 회사는 수익성을 유지할 수 있었습니다. 반면 업계의 다른 기업들은 경기 침체에 놀라 손실을 입었습니다.
응용 모델
자동차용 대체 연료 엔진(Struben and Sterman, 2008; Keith, 2012),
태양광 패널 같은 신기술의 채택(Sterman, 2010)
사회 전반적으로도 루머와 새로운 아이디어의 확산, HIV/AIDS(Dangerfield, Fang and Roberts, 2001)
7장 비즈니스 성장에 대한 내생적 구조
7장 비즈니스 성장에 대한 내생적 구조
7장 요약
7장 요약
7장은 비즈니스 성장 관리에 초점을 맞춥니다.
이 장에서는 시장 성장과 자본 투자의 개념 모델을 소개하고, 피드백 구조를 표현하는 수식 지침을 제공합니다. 또한, 경영과 정책의 정보 피드백 관점을 살펴보고, 매출 성장, 매출 성장의 한계, 자본 투자에 대한 정책 구조와 수식을 설명합니다.
시뮬레이션 실험을 통해 투자 정책의 재설계를 검토하며, 정책 설계, 성장 및 동적 복잡성 간의 관계를 살펴봅니다. 이 장의 결론에서는 이러한 내부 제약 조건들이 기업의 성장에 어떻게 영향을 미치는지를 다룹니다.
7장에서는 기업 외부의 제한 조건들보다 기업 내부의 제한 조건들에 주목합니다. 이러한 내부 제한 조건들은 기업이 마케팅, 유통, 제조 등의 자원을 확장하는 방식에서 발생하는 자체 제한 또는 자체 유발적인 한계입니다. 구체적으로, 다양한 기능 영역에서의 경영 정책이 성장을 촉진하려는 의도에도 불구하고, 성장을 저해하고 유망한 시장에서 조기 정체 또는 쇠퇴를 초래하는 숨겨진 갈등을 만들 수 있습니다. 이러한 자기 성취 예언은 '성장의 정체'라고 알려진 조정 문제에서 비롯됩니다.
생각해야 할 주제: 모델링을 할 때 어디까지 반영해야 하는가? 특히 의사결정 구조를 모델링할 때 어떤 변수까지 포함시켜야 하는가?
"의사결정" 모델링 기본 원칙 https://bit.ly/sl-decision-making
기업의 성장 활동은 수요(주문) 증가로 이어질 겁니다. 그래서 사업이 확장되겠지요. 하지만, 제품이나 서비스 제공 능력(capacity)이 수요를 충족하지 못할 경우 시장(고객)이 요구하는 기대 성능에 못 미치게 되고 결국 시장에서 외면당할 겁니다. 따라서, 수용력(capacity)에 적절하게 투자해야 하는데 이것이 쉽지 않습니다. 모호성이 도처에 있기 때문입니다. 그래서 경영진 간의 의견 차이가 발생할 수 있습니다. 이러한 모호성은 '투자 필요성 인식'이라는 개념으로 표현됩니다.
가상의 시나리오
중소 규모의 전자 기기 회사 부서가 최고급 요트와 경비행기에 사용되는 고급 항법 장비를 생산하고 있다. 이 부서는 최첨단 GPS를 출시하였고, 다양한 성장 전략의 실행 가능성을 살펴보려 한다. 이 제품은 직접 보트와 비행기 소유자가 아닌, 최고급 요트와 경비행기를 제조하는 회사에 판매된다. 직접 영업 인력을 통해 복잡하고 비싼 전자 제품을 판매하며, 이 부서는 수익성 있는 성장과 좋은 고객 서비스를 목표로 한다.
모델링을 위한 분야별 변수 선택 (어느 변수까지 포함시킬 것인가?)
고객이 주문하는 구조(Customer Ordering) / 영업 인력 충원 / 예산 집행 / 투자 결정 / 목표 설정
판매 성장에 대한 정책 구조와 공식
그림 7-14 판매성장 구조에 대한 SFD
각 영역별 수식보기 및 연회원 전용 파일 다운 (SMBD 7-14 Sales_Growth 모델)
성장 제약 조건 대한 정책 구조와 공식
그림 7-15 성장 제약 조건에 SFD
각 영역별 수식보기 및 연회원 전용 파일 다운 (SMBD 7-14 Sales_Growth 모델)
판서용 칠판
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