組織理論與組織工程（一）

對系統論和控制論感興趣的讀者，我推薦大家仔細閱讀金觀濤先生的《系統的哲學》和《控制論與科學方法論》。在這兩本書中，金觀濤先生對控制論、系統論以及關聯學科的理論結構、相互聯絡和哲學內涵都講得非常清楚。為了方便大家快速掌握一些基本概念，我在此做一些簡要的敘述，這個過程中會直接引述這兩本書諸多內容。

鑑於系統論是我們後面的討論將要採納的主要方法，我們有必要簡單回顧一下這個非常年輕卻有著龐雜分支的理論體系的發展過程。我們的討論不必深入到複雜的數學公式中去，也基本忽略了定理推導過程。我們儘量從直觀的經驗世界入手，透過常識的經驗案例來敘述。所以即使只對供應鏈管理感興趣的讀者也不必擔心。

在大量的管理類暢銷書中，系統論、控制論的理論早已隨處可見。對於管理學領域而言，比較為人熟知的學者包括凱文·凱利和彼得·聖吉。彼得·聖吉曾師從系統動力學（可以認為是系統論、控制論的一個重要分支）的奠基者傑伊·賴特·弗雷斯特和組織學習領域的學者克里斯•阿吉里斯（Chris Argyris）。聖吉著名的暢銷書《第五項修煉》總體上也是基於系統論的。在書中，聖吉將系統論的理論源頭描述為：

“它是一組普遍原則——是從20世紀發展起來的現代物理學、社會科學、工程設計學和管理學等多種學科中逐步提煉出來的。系統思考同時還是一組具體的工具和技術，主要來自兩個領域：

控制論中的‘反饋’概念和起源於19世紀的‘伺服機制’（Servomechanism）工程理論

。”

［1］聖吉同時也指出，相較於“細節性複雜度”，系統理論更關注

“動態性複雜度”

。對於聖吉所說的這些控制論、反饋、動態性複雜度等概念，我們需要沿著系統論的理論發展軌跡逐步探尋。

系統論的早期形態是控制論（Cybernetics）。控制論的英文詞根可以追溯到希臘語Kubernetes，是指船上掌舵的舵手；而這個詞拉丁語源頭，則是指governing，regulation by law or person。［2］後面我們可以看到，掌舵的舵手對於控制論的反饋結構而言，是個頗為形象和恰當的比喻。美國數學家諾伯特·維納最早用Cybernetics來命名當時逐漸形成的這個新興學科門類。

金觀濤先生曾經將控制論的起源歸結為三條思想源流的匯合。他在書中這樣總結道：

“一條是數學和物理的發展。特別隨著玻爾茲曼（Ludwig E。 Boltzmann）和吉布斯（Josiah W。 Gibbs）建立的統計力學和量子力學的出現，數學家和物理學家對於必然性和偶然性，確定性與非確定性之間關係的研究的深入。另一條支流是生物學和生命科學的進展。典型的代表是美國生理學家沃爾特·坎農（Walter B。 Cannon）及其著作《軀體的智慧》［3］。坎農曾驚奇地發現，

像有機體這樣複雜的組織系統似乎是生活在一個奇怪的悖論之中：一方面有機體作為整體的存在需要一系列十分嚴酷的內部條件；另一方面，這些維持生命所需的內部條件卻又處於一系列內部和外部干擾之中的。

外界溫度忽高忽低，人既可以生活在乾旱的沙漠中，又可以生活在潮溼地區；一個生活在高山上的人和生活在平原上的人，他們所吸進的空氣含氧的濃度是大不一樣的，然而生命卻可以有驚人的能力來克服條件的多變性和內環境要求恆定之間的矛盾。這就是生命組織的適應性。人們逐漸發現了有機體作為整體不同於分離的部分的特殊性質，如目的性、適應性、學習、生長、自我複製等特性。第三條支流是人類對思維規律的探討。它集中地反映在計算機科學和數理邏輯的進展。1947年，維納的著作《控制論——關於在動物和機器中控制和通訊的科學》是這門新學科誕生的標誌性著作。”

［4］

維納和坎農的助手阿託羅·羅森勃呂特（A。 Rosenblueth）等人在探究各式各樣內穩態機制（坎農在《軀體的智慧》中描述的人體在外界干擾下維繫組織存在的機制即是某種內穩態機制）的過程中，發現了普遍存在的負反饋調節機制（下圖）。在負反饋的控制結構中，包含幾個特殊的子系統：目標和目標差測量子系統、資訊傳遞子系統和效應器子系統。這樣的負反饋結構，可以使系統在受干擾後啟動負反饋調節，保持系統的穩定。這是一種封閉的結構，因此也可以稱為

閉環結構

。維納在其著作《人有人的用處》中，對“反饋”做了如下的定義：

反饋就是一種把系統的過去演績（Performance，當時翻譯為演績）再插進它裡面去以控制這個系統的方法。

［5］負反饋結構與我們接下去會提到的功能耦合的結構相比較，負反饋的結構似乎更為精巧。實際上，負反饋結構可以歸為一種特殊的功能耦合結構，我們會在後面的章節討論其特殊性。

負反饋控制結構

自從在複雜系統的結構中發現了負反饋調節機制，在坎農那裡，有機體的一些原先帶有某種神秘色彩的特性就可以用基本的機械原理來解釋了。人體中各種穩定機制中的很多例項，其實都是基於負反饋結構的調節機制。其中比較典型的是體溫調節機制。正如坎農所發現的，人體對於體溫要求非常苛刻，要求其維持在很小的波動範圍內。而人體所處的外部環境溫度卻處於劇烈的波動之中，隨時面對大量的外部干擾。一旦我們認識到這是一個負反饋式的調節機制，原先還頗為神秘的、帶有目的論寓意的生命現象，其實就是一個幾乎純粹機械式的調節結構。下圖是人體體溫調節負反饋結構的簡要框圖。

人體體溫的負反饋調節機制［6］

根據這樣的結構，我們很容易在經驗世界中找到具有類似負反饋結構的例項。在各類著作中經常被用來類比的事例有：

調節自來水的水龍頭：一個人可以很自如地調節水龍頭的出水量（流速）。人在內心預設一個期望的出水量，透過眼睛來觀察，並測量當前出水量和心中預期的差距，這個差距將決定我們手上的操作是順時針還是逆時針調節龍頭。這個過程可以連貫地持續，直到我們得到所期望的水流。這裡，目標差測量裝置是我們的視覺系統，效應器是手和水龍頭的耦合系統。

老鷹搏擊兔子：兔子不會乖乖待在一個地方不動等著老鷹來抓，它會四處奔竄逃生。老鷹從高空開始俯衝，在俯衝過程中，會不斷根據兔子位置的變化調整姿態，以確保到達地面時能夠準確地將兔子納入爪下。一旦把這個俯衝過程看作一種負反饋控制過程，那麼目標差的測量裝置是老鷹的視覺系統，而效應器為老鷹的飛行姿態控制系統。

導彈系統：導彈射擊遠距離目標的過程中不可避免存在各種環境的干擾。在這個負反饋控制系統中，目標差的測量系統可以是GPS定位或者鐳射測距之類的系統，而效應器則是導彈的飛行控制系統（導彈系統的開發過程與控制論理論發展程序有著緊密的聯絡）。

對於理科生來說，在更為專業的領域，可以發現更多非常理想的負反饋結構。某種程度上這也說明，除了在自然界（包括生物體在內）可以廣泛地觀察到這種結構，在人類自己設計的各種裝置裝置中，負反饋控制的機制也早已得到了非常廣泛的應用。以作者身處的電子和通訊領域來說，例子也數不勝數。諸如電子線路中所使用的放大器都是基於負反饋結構的，類比電子中的鎖相環電路（PLL）也是類似的負反饋調節結構，此外還有GSM通訊協議中控制手機發射功率等級的閉環調節結構等。對於工程師而言，負反饋的調節機制已經是一個基本的“常識”。而對於管理學這樣的人文類學科，負反饋結構也是隨處可見。著名的

戴明環（PDCA）以及六西格瑪體系中的DMAIC觀念，都具有非常明顯的負反饋控制結構。

本書的後續章節會陸續加以介紹。

相對於閉環（close loop）的負反饋結構，不具備上述反饋結構的控制方式，可稱為

“一次性控制”（一次性調節）或者“開環”（Open Loop）

的控制方式。我們可以透過對比子彈射擊的控制過程與導彈射擊的控制過程來認識其區別。對於發射子彈，我們所有的調節是在發射前一次性調節完成的。發射之後，子彈就不再受控制，並且標靶對於已經射出的子彈而言基本已經沒有了意義，它的飛行只是嚴格遵從包括空氣動力學等在內的自然律（所有預先調節工作的意義，就是基於這些因果律所作的預測，進而設定一些初始引數，例如子彈的初始發射角度）。而導彈射擊過程的控制則是一個反覆進行負反饋調節的過程，其內部包含一個完整的負反饋結構。透過這種比較，我們馬上可以認識到，對於負反饋控制結構的需要，主要是由於所面對的系統在一次性調節的方式下實現控制目標的難度太大。對於近距離的目標，子彈有較高的命中機率。但對於遠距離的目標，即使子彈有足夠的飛行動力，也無法對抗無法預測的環境干擾。很顯然，從負反饋控制結構中，我們得到的是控制論專家所稱的“控制能力的放大”。

對於

負反饋結構是如何放大控制能力

的，金觀濤先生在《控制論與科學方法論》書中用鷹擊兔的例子作了簡要的論證：

“一切控制過程，實際都是由三個基本環節構成的：（1）瞭解事物面臨的可能性空間是什麼。……（2）在可能性空間中選擇某一些狀態為目標。如治病的目標是使病情好轉。（3）控制條件，使事物向既定的目標轉化。……我們可以肯定，每實行一次控制後，事物發展的可能性空間縮小了。可能性空間縮得越小，標誌著我們的控制能力越強……鷹的第一次俯衝使位置的可能性空間由A縮小到B。我們可以說鷹的控制能力是A/B。如果鷹只做著一次俯衝，那麼它跟炮彈沒什麼兩樣，控制能力不大，只能處在B範圍內某一點，不能抓住兔子。如果在第一次俯衝後馬上進行第二次，將可能性空間再次縮小，由B到C，第二次俯衝的控制能力就是B/C。這樣兩次俯衝的控制能力就是（A/B）×（B/C）=（A/C），即鷹透過反饋放大了自己的控制能力。如此第三次、第四次……不斷地反饋選擇下去，鷹的總控制能力為（A/B）×（B/C）×（C/D）…（x/m）=A/m。由於目標差每控制一次都在縮小，即：A/B，B/C，…x/m都大於1這樣A/m就比A/B，B/C…x/m中的任何一個都大得多。也就是說，透過負反饋，系統的控制能力是積累起來了。”

［7］

一旦看到這種非常基礎的結構在生理、機械、通訊、經濟、社會等各個領域中顯現的廣泛性，維納和同時代的學者馬上意識到，這是一個有可能實現某種跨學科綜合的方法論。這從維納的書名——《控制論：動物與機器中的控制與通訊》中可見端倪。他意識到機器與動物之間有著共通的機制。也確實如維納所料，控制論以及後續的各種衍生學科，在人文和社會科學領域都得到了廣泛的應用。

控制論發展到系統論階段的代表人物是艾什比。他提出了比負反饋結構更為廣義和普遍的系統結構，那就是系統耦合的結構（下圖）。在負反饋結構中，需要有預設的目標，同時需要存在頗為特殊的目標差測量結構和效應器結構。這樣的結構對於自然界而言無論如何都顯得太過精巧和特殊。完全符合負反饋結構的組織形態在經驗世界的觀察中畢竟是少數。艾什比在控制論的基礎上提出了更具普遍性的系統耦合結構，而負反饋結構就成為這種系統耦合結構中的一種特殊形式。在艾什比的系統論結構中，目標差資訊的傳遞和效應器的作用等都被概括為不同事物之間的相互作用。而目的性本身也完全可以起源於這種互動作用。包括坎農的“內穩態”在內，各種系統表現出來的目的性就來自子系統在相互耦合中的穩態（平衡態）。

系統互相耦合

在目的性機制被發現之後，對於組織系統的

“學習機制”

也就不難理解了。只要設想生物體內具備這樣的機制：

“一旦它發現它的行為模式（對外來刺激的反應）不能保持維持生存必需條件的穩態，就會馬上改變自己的反應模式，改變後的反應模式如仍不能保持穩態，那麼再選擇新的模式，一直到出現那些能保持穩態的反應模式為止。”

［8］這種包含了對外來刺激的反應和對反應模式的調節這兩層調節機制的維繫穩態的機制，就構成了艾什比在《大腦設計》中所說的系統“學習”機制。

上圖所示結構，還可以轉化為

“自耦合結構”

進行分析（下圖）。下圖中左圖是最簡單的一個由廣義因果律合成的功能耦合系統。在這樣的系統中，我們可以將A—{y}—B當作一個新的子系統F，它的輸入與輸出關係為：

，這樣就可以將左圖簡化為右圖這樣的自耦合系統。

所謂“自耦合系統”，系統論的定義為：系統的輸出（它是由輸入一意規定的）反過來成為下一時刻的輸入。

［10］這種將複雜系統轉化為自耦合系統處理的方法十分有用，因為當多個子系統透過串聯耦合形成一定的封閉結構時，如果我們只對某個單變數X（可以理解為這個功能耦合體的某個功能表現）感興趣而只研究這個X的狀態，那麼我們可以把和變數X有關的整個組織系統的功能耦合網看作一個對X的運運算元F。由此，整個組織系統就簡化為一個X透過運運算元F（x）形成的自耦合系統。這種處理方法稱為

自耦合分析

。同時把F（x）稱為自耦合系統的

功能函式

。

自耦合分析十分重要，它正好可以解決我們提出的問題，即什麼樣的組織能夠存在，以及簡化對於內穩態的認識

。

自耦合系統

系統論中有一個著名的

“混沌理論”（chaos）

。通常用來作為一個簡化的例子來講解混沌理論的

“邏輯斯蒂對映”（logistic map）

可以認為是一個典型的自耦合系統，其表示式為：

。邏輯斯蒂對映的方程形式非常簡單，但它很好地體現了自耦合系統的特點：系統的輸出成為下一刻的輸入。

這個方程的特別之處在於，隨著R取值的不同，由這個自我對映結構所決定的系統，將出現三種不同的可能性表現：第一種是趨向一個不動點；第二種是最終達到週期性振盪；而第三種就是“混沌”。前兩種情況中，最終的變化位置（無論是不動點還是振盪）被稱為“吸引子”（attractor）；而混沌則被稱為“奇異吸引子”。

“可以用分叉圖來表示這樣的關係。分叉圖是‘控制引數’（比如R）和系統吸引子之間的函式關係。圖8就是邏輯斯蒂對映的分叉圖。橫座標為R，縱座標是各R值對應的x的最終值（吸引子）。例如，R=2。9時，x會到達固定點吸引子x=0。655。R=3。0時，x會到達雙週期吸引子。這就是圖中第一個分叉點，不動點吸引子換成了雙週期吸引子。在3。4和3。5之間，又分叉為4週期吸引子，後面不斷週期倍增，直至R到達3。569946附近，開始出現

混沌的發端（onset of chaos）

。”

［11］

邏輯斯蒂對映分叉圖，用吸引子作為R的函式

自耦合系統的研究基本表明，

我們通常所見的功能耦合系統演化的最終狀態存在三種情況：一種是進入穩態——這裡無需外在規定的系統的目標，功能的耦合本身就會產生特定的內穩態，即這個閉合系統的某種本徵值；二是陷入週期性（可以是多週期）振盪；三是進入混沌。

如果我們關注第一種狀態，則可以對包括坎農的軀體智慧在內的自然界形形色色的內穩態加以解釋。同時，艾什比證明了更為複雜的多層次的功能耦合系統還可以具備某種學習機制，也就是當環境變化導致其原本的模式不能保持穩態的時候，可以調整自身模式以達到新的適應狀態。其本質是一種更高層次的穩態機制。

現實中的系統——無論是一臺機器還是公司的一個部門，它都有無限多的變數。如艾什比在《大腦設計》一書中所說：

“*任何一種實際的‘機器’都有無限多的變數，因此不同的觀察者（出於不同的目的）就有理由作出無限多種不同的選擇。因此

系統是由觀察者從實際的‘機器’中所選擇的一組變數而定義的

。正因為系統是觀察者所命名的一些變數的組合，因而它就不同於實際的‘機器’。

——

‘系統’指的就是這種抽象的組合，而不是指實際的物質性的‘機器’

”。［12］艾什比在《控制論導論》中還指出，系統的定義，不是研究所有的因素，

“列出所要考察的一批變數……系統，並不是指一件東西，而是指舉出來的一批變數。這批變數可以更改，而實驗者最起碼的工作也就在於改動這一批變數*。”

［13］艾什比在這裡將系統定義為觀察者所命名的一些變數的組合。這種行為主義的定義方式，意味著在自耦合分析中對於系統的關鍵變數的選擇，往往取決於這個子系統對於其所處的更大的耦合體有意義的輸出。在系統論中，用一組可觀察變數與可控制變數構成的耦合系統來描述一個物件，就構成了特有的“黑箱”認識論。在這裡，系統和黑箱成了兩個等價的概念。

在供應鏈管理領域，一個比較典型的自耦合結構就是我們常見的“MRP”（物料需求計劃）系統結構。

我們在後面的章節還會進行具體分析。這裡我們首先指出，MRP結構正是這樣一個典型的、一次一次地將輸出（包括採購、生產的各種引數，我們可以籠統地稱為一個計劃X的集合）重新作為輸入返回系統的結構。MRP的運算和處理系統則可以認為是自耦合系統的功能函式。MRP的結構呈現出一種與基礎控制結構不盡相同的另外一種結構形態——它是一種封閉的具有自我調節能力的結構。

系統論和組織理論的出現，使得對系統的研究脫離了負反饋結構的侷限。我們不必總是沉重地去尋找負反饋這樣的精巧結構，甚至不必去區分控制的主體和物件，我們只需要去研究一種互相之間透過因果率耦合在一起的系統會具備什麼樣的特性。這樣就為系統論的研究開闢了更為廣闊的領域。同時，

目的性

本身也不再神秘，因為子系統的互相耦合本身就會出現以追求穩態作為目標的現象——正如自耦合系統中的吸引子。艾什比透過系統論的學習機制很好地解釋了諸如螞蟻歸巢等目的性的行為，甚至可以大膽地去想象和大腦有關的學習機制。艾什比著作的名字就叫《大腦設計》。這種在面臨微小干擾後能夠恢復穩態的機制，在自耦合系統和負反饋系統中同時存在，系統論中將之稱為

“自我調節”（self-regulating）

的機制。同時我們也能得到

關於學習的定義：*“如果這些結果僅僅用作鑑定和調節該系統的資料，那就是控制工程師所用的簡單的反饋。但是，如果說明演績情況的資訊在送回之後能夠用來改變操作的一般方法和演績的模式時，那我們就有一個完全可以稱之為學習的過程了。”

［14］

［美］彼得·聖吉：《第五項修煉》，張成林譯，中信出版社2009年版，第75—76頁。↩︎

參見胡繼旋：《對理解的理解：介紹海因茨·馮·福爾斯特及二階事理學》，見

http：//www。wintopgroup。com/readings/articles/foerster。pdf。↩︎

［美］W。 B。坎農：《軀體的智慧》，範嶽年、魏有仁譯，商務印書館1982年版。↩︎

金觀濤、華國凡：《控制論與科學方法論》，新星出版社2005年版，序言。↩︎

［美］諾伯特·維納：《人有人的用處》，陳步譯，商務印書館1978年版，第46頁。↩︎

金觀濤等：《系統醫學原理》，第118頁。↩︎

金觀濤等：《控制論與科學方法論》，第27—28頁。↩︎