过于稳定的企业组织系统缺乏活力和应变能力，长期混沌的组织系统则陷于无序和混乱中，甚至无法预测自己系统的行为。如何在保持企业灵活应变状态的同时，做到乱中有序？

 

    混沌理论是复杂性理论的一个部分，主要研究在确定的非线性动力系统中的不稳定、周期性的行为。在现实生活中广泛应用于天气预报、心脏系统、经济及金融系统以及企业组织系统的分析。

 

    系统的复杂性包括时间上的行为复杂性和空间上的结构复杂性。在现实中，复杂的系统自身具有调节和适应的能力。例如：陆地上的龙卷风和海洋中成群的鱼都是复杂的系统，从系统内部的单个个体的角度来看，整个系统似乎呈现杂乱无章的状态；但是从外部的角度看这个复杂的系统，却是乱中有序，有其规律可循的。自然科 学家们能从观察身边的自然现象寻找规律而总结出原则。管理也是如此，诸如信息复杂性、计算复杂性等因素都可以利用现在的计算机技术进行模拟，以找出其规律。

 

    在混沌的状态下，复杂的组织系统对于初始的条件非常敏感，输入的些微差异会造成结果的很大区别。关于这一特征，有一个非常著名的“蝴蝶效应”。美国麻省理工学院气象学家爱德华·洛伦兹(Edward　Lorenz)为了预报天气，用计算机求解仿真地球大气的13个方程式。为了更细致地考查结果，他把一个中间解取出，提高精度再输入方程式。而当他喝了杯咖啡以后回来再看时竟大吃一惊：初始天气状况的微小变化可以彻底改变长期的天气状况。这就是洛伦兹的“蝴蝶效应”：加利福利亚的一只蝴蝶轻轻扇动翅膀，会在亚洲引起一场飓风。洛伦兹因此推论，准确地预测天气几乎是不可能的。除了对初始条件的敏感性之外，混沌系统还有另外两个特征：奇异吸引子——在看似随机的结果中，隐藏着模式和有序；分形——混沌系统具有自相似特性，每一个组成部分在特征上都具有和整体的相似性。

 

    一个复杂系统的元素间常常存在非线性的关系，其元素间的交互作用往往会使系统变得更为复杂，不可逆转性也更加明显。

 

    但是系统元素如果能够通过交互作用而产生某种适应的能力，有可能达到一个混沌边缘的状态。任何组织作为一个系统，都希望达到一个较为理想的状态，即系统的稳定状态。处于稳定状态的系统，其行为是可以预测的，不论外部的环境如何变化，组织的状态都能够相对保持稳定。相反地，不稳定的系统则是一旦外部有任何刺 激，系统内部就立刻产生变动。一旦企业内部缺乏充分和快速的调节和控制能力，企业在此时往往就会进入混沌状态。

 

    我们曾经做过一项研究，关注供应链的复杂性。我们假设，某供应链共有三种简单的客户需求类型。我们希望了解在这三种需求类型下，供应链各环节中因管理者订货决策模式的变异而产生库存的变化。

 

    当时我们对2500个决策个案做出模拟研究，我们分别描绘出这三种不同需求类型下，不同决策模式所产生的相图，然后对决策的条件做出微小改变，并观察库存 的变化以印证混沌理论。从这些实验得出结论是，即使对于简单、确定的客户需求类型，订货决策模式的微小变动有可能直接导致存货的剧增或锐减，造成系统趋向混沌状态。

 

    在考虑供应链系统内部变量时，我们发现，混沌现象产生的一个重要原因是系统元素间的相互作用。这些元素包括系统结构、运送以及运送过程中的时间延迟、信息 反馈以及人们的决策行为，尤其是人们的决策行为，这个因素很重要，但是在实际中却经常被忽略掉；因此，企业若要提高库存管理的效率，在关注外部变量的同时，绝不可忽视系统内部的元素及其相互作用。

 

    将混沌理论引进企业管理中，则可以演化出相应的管理原则，现代管理中将其称为“复杂性优势”。事实上，复杂性优势与戴明管理哲学有许多相关之处。这里，我们不妨做一个比较(表略)。在表中，复杂性优势第9点对应于戴明的第4点，都强调协同合作，为客户创造最大的价值。复杂性优势第10点对应戴明的第10点，公司能够装备员工、提升其能力来达成企业目标，也便是为员工提供新的机会，包括就业机会；同时，也是为社会创造更多的价值和资本。复杂性优势第11点对应戴明的第11点，取消车间的工作配额，取消数字式的管理目标，并不是说这些不重要；而是强调借助领导力并利用一些更加科学的模型和方法，帮助系统不断提升和改善以达到企业目标。

 

    那么，企业组织应当保持稳定还是混沌呢？一种是完全稳定的系统，另外一种是混沌状态的系统，是完全相反的两个极端。完全稳定的系统缺乏活力和应变能力；混沌状态则是完全的无序和混乱，无法预测未来的变化，是极不稳定的状态。较为理想的状态是在两者之间，在混沌的边缘状态下运行。企业的组织系统有活力、有应变能力，但是仍然有弹性、乱中有序。