在本章我要讲解超级协同整合的第三部分——虚拟工具，首先让我们再次回顾协同整合建构的三个组成部分：
（1）协同整合的核心——交流过程，类似电脑的中央处理器。
（2）马利克一般管理模式，类似电脑的操作系统。
（3）虚拟工具，类似电脑的应用程序。
“虚拟工具”这个概念指的是，有了这些工具我们可以在协同整合的同时解决所有关键性问题。所有的方式也可以被作为个体单独使用，同时它们也因最强和最快的效果与协同整合过程相结合。这种同时结合的应用将在不久的将来作为此领域的基础。没有使用这种方式的整合核心过程要花费数月所达到的效果，使用这种协同整合方式仅仅三天就可以达到。
在这些工具中，有一些已在前面的部分里讲述过，如重要的绩效控制参数（CPC），然后是PIMS项目以及借助于数理逻辑中S曲线的仿生学系统分析。
接下来要介绍的工具是：敏感度模型（SensiMod），瓶颈集中战略（EKS），管理体系审核（MSA）以及带有实时操作（RTO）的转化工具。
所有的这些工具都将被融合在一起。比如，会在马上要讲述的敏感度模板里符合标准地融入CPC和PIMS变量。同样，在整合管理系统的所有子系统中也会使用这些工具。现在还缺少真正有说服力的概念，来描述将多层面高效工具完全融合到一个独一无二的精炼组合中的过程。这个组合由功能上具革新性，同时能以“光速”在三日内达成任何所需结果的工具组成。
敏感度模型，企业的GPS
敏感度模型是最有效的控制论工具之一，不论是对于战略发展还是战略控制都是如此。身为教授的弗雷德里克·威斯特博士承担了上述模型的革新研究工作。我和他有着长年的合作，直至他病逝。他生前尽了最大的努力与病魔作斗争。由于得到了版权，我得以为后世保存他的著作。从那时起，他多年的同事加布里埃尔·哈勒女士在研究马利克管理的同时，还领导了“敏感度模型化”推广中心的工作。
敏感度模型是一个工具，来对有电脑辅助的任意真实片段进行整体领会和表现，这个工具与它内部的控制论调节装置一起作为网状系统。
在协同整合程序里，敏感度模型同时在两个完全不同的层面上有两个关键功能。一方面，我们用这个工具在事物层面上做一个销售系统的模型。这个层面涉及产品、顾客、竞争、价格和工艺。另一方面，我们同时用此工具建立转化方法的模型，作为相关联的、也是相联系的实现系统。这两个功能我会在本章的结尾处关于操作室的部分进行讲解。
把企业的贸易建立成控制论系统的模型
实时控制原理是一个成功战略的先决条件。人们必须时刻认识到自己的位置和目标，确保可以符合事实地去操控。这首先要求对被操控系统有一个总体认识。要时刻清楚自己在什么位置、可能去哪里、想去哪里、怎样去，这些都属于每个正确战略的先决条件。
人们完成了与此相联系的操控和领导任务。正如我在本书的前面讲到的，早已在飞机和轮船运输中运用以及之后在汽车中也自然运用的卫星辅助的高科技导航，即全球定位系统（GPS）。我们用敏感度模型来为企业操控完成像车载GPS这样的任务。
在协同整合期间首先涉及敏感度模型自身和它的使用。“书”这种媒介的局限给这个工具的解释增加了困难，因为用书籍只能展现系统的统计。读者在我们的网站malik.ch中可以找到更加生动的内容。
发觉系统中看不见的控制论
人们很少能看见自然规律中的力量，如万有引力。对于控制论力量也是如此。两种力量都只能间接地在行为及物体和变量的作用中被观察到。
图19-1是两幅电脑截图，上图中可以看到系统的重要变量，右边的是控制论的联系，也就是各要素的控制电路网络。这里塑造了工业企业的模型，这个模型在全球范围内都能在调节技术和控制技术上起着积极的作用。人们会马上对我们的方法产生浓厚的兴趣，因为他看到，我们凭借自己的思想方法和工具直接就到达了专业技术的中心，即控制系统。管理人员认识到，把企业已有的技术应用到自身和他的运作中去，以此可以将企业管理系统提高到一个新的更高运作水平，正如为了顾客把这些技术应用在机械、汽车和飞机操控的控制系统上一样。
看不见的联系首先使变量完全成为一个生动的系统，因为它不是任意的联系，而是调整过的有影响的相互联系。我们在此处建立了“系统控制论”的模型。
图 19-1 系统影响因素的汇集
这样像人们谈论“物体的物理学”或“体系的统计学”一样，人们此时也谈论“系统的控制论”，即它自我调整了的相互联系。这些联系决定了系统的功能。敏感度模型的任务之一就是把这些看不见的变成能见的和易控制的。
意大利面条模型
怎样才能作出这样的一个模型？我们把为此手动的准备方法称作“意大利面条模型”，如图19-2中显示的那样。协同整合参与者通过协同整合的核心进程完全独立得到对讨论主题重要的信息。在持续的进程期间我们理解并记录了这些信息。在上图中这些变量再度被包括在内。上图是变量之间的关系网。
图 19-2 意大利面条模型
这台电脑靠特殊且直观的程序软件工作，输入数据后，紧接着是控制电路的分析。控制电路驱动整个系统，且类比神经系统，它也是通过整个系统相互结合的（见图19-3）。
图 19-3 操纵量和控制电路
通过系统控制论的分析，我们找到操纵系统的操纵杆，也就是系统的主控制。在人们将操控措施真正的付诸实践之前，要先根据分支结构中的间接作用查明在此事上的影响。在图19-3中，展现了系统操纵动力学的第一次分析成果和调节系统的控制电路的截图。
如图19-4所示，系统的动力学将会在敏感度风险地图中显现。这样人们便可以发现，哪些变量有什么作用，也就是说，这个变量的作用是积极的还是消极的、是缓冲的还是紧要的。
人们缺少许多自然的前提去理解和操纵复杂的系统。这样人们只能同时掌握很少的变量来正确地行动。有5~9个在持续监测下相互独立的数值，相互联系的数值将会更少。
图 19-4 作用和风险地图
这个认知在飞机驾驶舱的造型中得以体现。对于专家来说，这个经过长期检验的数值还得在变量上增加三五个，对于结果也是如此。这用一定方法证明了，人们至今在生物学系统基础上只能掌握一块狭隘的复杂领域以及进一步的复杂性，在这条社会文化和社会工艺形态的道路上日趋发展，且这个形态的适应和判断力得到过增强。
当更多的变量和它们之间的联系都需要被关注时，才能完全理解并理性操纵系统，人们除了敏感度模型之外还需要其他专门的工具。有了这个电脑辅助的模型，最高领导层便可准确地获得所需的信息，理解系统和其内部的运行法则，而且这不仅是为了全体企业，也有利于战略协调的各个层面。有了针对于每个层面的敏感度模型，操纵智能化将能深入业务单元的每一处，而且因此能以一种方式在所有的系统中得到加强稳固。没有了控制论，这种方式是不可能实现的。
CPC的应用，通过PIMS和S曲线表示数量
我们工具的结合还没有结束，首先是因为重要的绩效控制参数在所有可运用的地方与敏感度模型相融合，其次是要运用PIMS知识（如在本书第四部分里所述），它是用来表示敏感度模型变量的数量。PIMS、PIMS研究成果和PIMS模型里的25000个数据年份将敏感度模型提升成一个一流的电动工具。此外，大转型的趋势还促使S曲线诊断融入敏感度模型。