負回饋作用系統模擬線流圖及方程式

本研究假設顧客成長至超出系統服務能量之負回饋作用，其模擬線流圖 如圖 4-7 所示。

Profit

NetIncome clear

Customer

Incr ese Lose

Qos

Del ayAdj

Learning Var ity

In rate ARPU

DecQos

KMTarg et

Graph 1 Cost

Income

Table 1

21

~ QoS cost

~ BRT

~

Readi ness cost

Learning Effect EmpPresure

Gap

~ LoseRate

~ Loading Effect

Employee

~ Add value

22 23 24 25

上圖系統思考負回饋策略目標動態互動模式，即為本研究模擬所謂之負回 饋情形，首先假設由客戶數累增到一定數量後，(編號 27 的圖表函數，連結至 編號 10 服務品質減少率量)，導致內部流程所提供的服務品質下降，由於組織 Capacity 無法提供客戶滿意的服務，客戶的不滿意(編號 12)，造成客戶流失 率增加(編號 16)；因系統動力學可提供策略管理者了解環環相扣互動機制的思 惟，決策者可藉此發現系統問題，以系統思考探討整體策略之因果關係，找出 問題之槓桿解。本研究試以學習成長構面之負回饋輔助變數模擬與輔助變數之 改變，找出是否是問題之最適解，

依據模擬假設情形，運用 iThink 系統動力學軟體，模擬實驗負回饋之系統 模擬方程式如下(為容易辨識實驗負回饋之系統模擬與前一節之基本模擬之差 異，不予描述重複的方程式，僅就不同的地方陳述)：

Learning Part (學習成長部份)

4 A LearningEffect = if(Gap>0) then 20-LoadingEffect*Learning else Learning*DelayAdj-LoadingEffect*Learning LearningEffect：學習成長效果，本輔助變數係假定知識管理策略達成之 目標與要達到學習成長構面策略齊備度績效積量目標之間的差距(Gap)>0 時，組織持續執行知識管理策略。然而，因負回饋環路之作用，學習成長 之效果受到員工工作負荷影響，因此，管理者加倍執行學習成長之策略(從 原來之 10%增加至 20%)時，需減去員工工作負荷影響到學習成長之效果；

另一方面，執行學習成長策略之效益顯現，依據學者之研究，一般約需 2~3 個月（Lin，1995），參閱本論文 P.38，本研究假設其效益遞延 2 個月。

Internal Process Part(內部流程部份)

OUTFLOWS:

10 R DecQos = if(Qos- (BRT+LoadingEffect)*100<0)then Qos else (BRT+LoadingEffect)*100

DecQos：服務品質分數減少率量(分/月)，運用 IF 函數描述服務品質分 數與 BRT(圖表函數，學習成長構面策略目標績效與服務品質分數之關 係)乘數因子及 LoadingEffect(圖表函數，員工作業負荷，服務顧客數從 1000~1500 之影響因子為 0~0.5)乘數因子之關係。

QoS：服務品質績效(分)

BRT：圖表函數，學習成長構面策略目標績效與服務品質分數之關係乘 數因子

LoadingEffect：員工作業負荷，係為圖表函數，服務顧客數從 1000~1500 之影響因子為 0~0.5。

26 C Employee = 2000

Employee：個案公司員工人數(人)

27 T LoadingEffect = GRAPH(Customer/Employee)

(1000, 0.00), (1050, 0.0175), (1100, 0.03), (1150, 0.0525), (1200, 0.095), (1250, 0.147), (1300, 0.215), (1350, 0.278), (1400, 0.348), (1450, 0.417), (1500, 0.5)

LoadingEffect：員工作業負荷，係為圖表函數，服務顧客數從 1000~1500 之影響因子為 0~0.5。

Customer：顧客數量(戶)

Employee：個案公司員工人數(人)

28 A EmpPresure = IF (CS<=4) then (0.2) else (0.1)

EmpPresure：施加壓力於員工身上，運用 IF 函數，當客戶滿意度小於 4 時，要求員工加倍執行知識管理之行動方案。

CS：顧客滿意度圖表函數(顧客構面滿意度輔助變數與服務品質分數之 關係)

29 A DelayAdj = DELAY(EmpPresure,2)

DelayAdj：學習效果乘數因子(延遲函數，無單位)。執行學習成長策 略之效益顯現，依據學者之研究，一般約需 2~3 個月（Lin，1995）， 參閱本論文 P.38，本研究假設其效益遞延 2 個月。本乘數因子運用 iThink 軟體之延遲(DELAY)函數表示，亦即達成學習成長績效與學習 目標值(85%)之間的差異時間，假設為 2 個月。

09:50 ¤U¤Č 2006¦~5¤ė19¤é

0.00 9.00 18.00 27.00 36.00

Months

1: Profit 2: Customer 3: CS 4: Qos 5: Learning

1

Graph 1 (Untitled Graph)

利潤 顧客數 顧客滿意度 服務品質 學習成長

圖 4-8 實驗負回饋模擬結果 資料來源：本研究整理

表 4-2 實驗負回饋模擬結果表

Month Profit Customer QoS Learning CS Lose

0 0 2000000 50 50 2.6 48478 1 249560799 2003080 54.12 69.99 2.83 42900 2 326249940 2019283 68.46 80.45 3.4 28271 3 352728006 2053249 84.85 80.94 4.16 2053 4 363049111 2103108 93.59 81.88 4.41 2103 5 362955242 2154178 96.3 82.33 4.49 2154 6 364169525 2206488 96.87 82.77 4.51 2206 7 367436142 2260068 96.42 83.62 4.49 2260 8 371794318 2314949 95.45 85.38 4.46 2315 9 372476426 2371162 93.73 87.94 4.41 2371 10 377429458 2428741 91.51 88.35 4.35 2429 11 393879126 2487718 88.79 86.16 4.27 2488 12 415472548 2548127 85.58 84.85 4.18 2548 13 430793412 2608744 81.81 84.98 4.07 6871 14 442979778 2663392 78.08 84.53 3.91 17671 15 459239209 2704905 72.94 82.14 3.62 34712 16 481404536 2734611 60.88 78.69 3.18 42959 17 505677807 2743669 44.04 75.11 2.38 73173 18 557030875 2714545 25.89 72.87 1.88 117619 19 638640083 2654996 16.4 73.21 1.76 139718 20 669784496 2575307 13.82 76.43 1.72 146892 21 658125594 2495885 15.63 82.84 1.75 134662 22 588006538 2441266 29.37 89.8 1.92 102550 23 473361199 2427350 54.02 91.94 2.82 52188 24 414498072 2451437 75.1 92.89 3.74 26772 25 394951333 2500563 82.31 95.01 4.09 5722 26 390395308 2558989 82.73 97.85 4.1 5110 27 395391362 2616683 80.39 92.02 4.04 9447 28 424888038 2668259 77.32 84.33 3.87 20636 29 454219588 2707050 71.72 81.83 3.55 35769 30 480737594 2735726 59.13 78.37 3.1 46295 31 507946612 2741498 42.15 74.91 2.31 75226 32 564153701 2707943 24.55 72.94 1.87 118718 33 642831474 2646390 16.02 73.58 1.76 140993 34 669119216 2566417 13.93 77.11 1.72 145932 35 652949985 2488765 16.56 83.82 1.76 130324 Final 573057060 2437954 31.91 90.63 1.98

資料來源：本研究整理

模擬的結果，於第十二個月客戶滿意度為 4.18，比未加負回饋環路之 4.6 有顯著差異，且呈現震盪的趨勢。另外 QoS 績效亦由原來之 100，降至 85.58，

長期而言(比較第 36 個月)，勢必影響落後指標之財務績效。詳如圖 4-8 及表 4-2。

本模型學習成長構面策略目標齊備度之積量其目標值 KPI 為 85%，然而，

系統受負回饋(參閱圖 4-4)之影響，經過系統動力學方法模擬結果，產生上下 起伏震盪之特性，也就是系統動力學所談到的負回饋之特性，對於組織績效之 表現，彷彿坐雲霄飛車一樣，由此我們可理解組織要累積無形資產齊備度，不 是容易且非短期間即顯現營運績效的，這也是個案公司中階以及基層主管甚至 員工不認同學習成長構面策略要素之執行活動之原因。

依據前述論及加上系統思考之負回饋作用，將影響組織平衡計分卡之績效 表現，決策者直覺考量學習成長構面齊備度之增強，或許可以解決限制系統成 長之問題，然而經過以增強學習成長構面知識管理系統點閱率，進行系統之情 境模擬測試，其結果如表 4-3 所示，我們可以明確看出強化學習成長構面齊備 度，其對系統之改善效果有限，也就是說，強化學習成長構面齊備度，並不是 解決服務產能不足的槓桿解。因此，若決策者欠缺系統思考負回饋作用，直覺 認為增加學習成長策略要素(例如推動 TQM、品管圈等活動)，可解決服務品質 下降等問題，其所費之成本不貲，卻未能抓到問題的重心。因此決策者應以系 統思考方法，尋找消除系統基模所談之成長上限限制因素，找出真正的最適 解，以追求組織持續成長的競爭優勢。

10:06 ¤W¤Č 2006¦~5¤ė20¤é

0.00 3.00 6.00 9.00 12.00

Months

1: Profit 2: Customer 3: CS 4: Qos 5: Learning

1 1 1

Graph 1 (Untitled Graph)

a. Base Run

09:50 ¤U¤Č 2006¦~5¤ė19¤é

0.00 9.00 18.00 27.00 36.00

Months

1: Profit 2: Customer 3: CS 4: Qos 5: Learning

1

Graph 1 (Untitled Graph)

b. 負回饋

圖 4-9 實驗負回饋模擬結果比較 資料來源：本研究整理

表 4-3 加上負回饋模擬結果比較表

Profit Customer QoS Learning CS

Base Run 383392266 2507919 100 85 4.6 負回饋 415472548 2548127 85.58 84.85 4.18

測試 情境 結果

資料來源：本研究整理

4.3 系統動力學模型的測試