Исследование систем управления

Вид материала

Содержание

Модель как система
Классификация моделей
Метод моделирования: сущность, этапы, классификация
Система управления как объект исследования
По принципу управления

Подобный материал:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 12

Модель как система

Поскольку практически каждый объект может быть рассмотрен как система, то в окружающем нас мире существует бесчисленное множество разнообразных систем. Естественно, среди резко отличающихся друг от друга систем можно всегда найти системы, которые в некоторых отношениях являются схожими, подобными. В одном случае это подобие предстает как взаимно однозначное соответствие между их элементами, а также функциями (операциями), свойствами и отношениями, осмысленными для этих систем. Оно носит название изоморфизма. Примерами изоморфизма, т.е. “ одинаково устроенных систем” могут служить глобус и географическая карта мира, фотокарточка и ее негатив, палец преступника и соответствующий его отпечаток.

В другом случае между системами существует лишь частичное подобие – в отдельных элементах или сторонах структуры. Другими словами, имеется изоморфность только некоторых частей рассматриваемых систем. Такое частичное подобие носит название гомоморфизма. Гомоморфными являются, например, следующие системы: автомобили различных моделей марки ВАЗ.

Изоморфизм представляет собой отношение типа равенства. Поэтому его методологическое значение состоит в обосновании правомерности переноса знаний, полученных при изучении одной изоморфной системы, т.е. аналога, на другую, т.е. оригинал. Совершенно также можно перенести полученные знания при исследовании гомоморфных систем, но только в одну сторону. Например, «любые» знания, извлекаемые из верной географической карты, переносимы на соответствующую местность, но не все, что имеется на местности отображается на карте.

Понятия изоморфизма и гомоморфизма можно использовать для раскрытия понятия модели (франц. modele - образец, прообраз) и метода моделирования.

Под моделью понимается такая мысленно представляемая или материально реализованная система, которая, отображая или воспроизводя объект исследования, способна замещать его так, что ее изучение дает нам новую информацию об этом объекте [26]. Это определение модели В. А. Штоффа примем в качестве исходного для изложения материала в данном учебном пособии.

С гносеологической точки зрения модель – представитель, заместитель оригинала в познании и практике. С логической точки зрения система М есть модель системы С, если существуют изоморфные между собой гомоморфные образы М₁ и С₁этих систем. Отметим, что вообще говоря, изоморфизм и гомоморфизм систем М и С являются частными случаями: первый получается при отождествлении М с М₁и С с С₁, а второй - при отождествлении только одной из пар М и М₁или С и С₁ .

Кроме того, последнее определение указывает на относительность модельного отношения, т.е. в зависимости от обстоятельств и конкретных постановок задач возникает вопрос о выборе модели и ее оригинала. Например, при разных случаях в качестве модели может служить и аэрофотоснимок местности и сама местность. Но всегда надо иметь в виду, что если имеются две системы, претендующие на роль модели, то в качестве модели выбирается «та из них, которая является или более простой, или более удобной для работы с ней в целях получения какого-либо вывода, имеющего ценность для изучения другой системы» [1].

Одним из главных качеств модели является ее соответствие, подобие оригиналу. Но сходство модели с оригиналом, как отмечает Афанасьев В. Г., «не может быть полным, поскольку в этом случае теряется специфика модели, ее назначение. Вместе с тем модель не должна быть произвольным, не соответствующим оригиналу, образом. В этом случае она не дает представления об оригинале и опять таки не может выполнять функцию модели» [1].

Другая особенность модели состоит в том, что она представляет собой упрощенное, абстрагированное, идеализированное и определенным образом схематизированное воспроизведение оригинала системы. Отметим, что эта особенность особенно ярко проявляется, если в качестве оригинала выступает сложная система, поведение которой зависит не столько от большого числа различных структурных компонентов, сколько от большого числа взаимосвязанных факторов различной природы. В данном случае могут быть составлены не только различные модели, дополняющие друг друга, но и противоречащие друг другу модели одного и того же явления, процесса. Это противоречие может быть снято в ходе развития науки созданием новой более обширной модели, включающей в себя противоречащих моделей. Например, из курса теоретической физики известно, что противоречие корпускулярных и волновых моделей привело к созданию квантовой модели, сочетающей как корпускулярных, так и волновых представлений физической реальности.

Необходимость использования моделей определяется тем, что многие системы, которые подлежат исследованию, по тем или иным причинам не могут быть изучены непосредственно, или же это исследование требует много времени и средств. Невозможность непосредственного изучения системы обусловлена тем, что во-первых: она может быть недоступна по причине ее громоздкости, массивности и отдаленности (например, ядро Земли), во-вторых: система еще реально не существует (будущие потребности общества), в-третьих: изучение системы может привести к нарушению функций системы или даже к ее разрушению, в-четвертых: трудно выделить некоторые моменты структуры и состава системы.

В силу особенности отражать основные характеристики рассматриваемой системы модель позволяет выявить наиболее существенные свойства этой системы. Другое важное достоинство модели состоит в том, что она дает возможность научиться правильно управлять объектом и определить оптимальные способы управления при заданных целях и критериях. Достигается это путем апробации различных вариантов управления на модели этого объекта, так как эксперименты с реальным объектом во многих случаях просто невозможны.

Отметим наиболее существенные свойства моделей:

модель и оригинал всегда находятся в соответствии друг с другом с точки зрения изучаемых свойств объекта и решаемых в исследовании задач;
будучи с той или иной точки зрения аналогом объекта, модель сама выступает как объект исследования;
способствуя познанию исследуемого объекта, модель является средством получения информации об объекте, способна выступать как измерительный инструмент изучаемых свойств;
описание модели есть форма нового знания об объекте, позволяющего формулировать новые гипотезы о нем, ставить новые исследовательские задачи;
модельное описание позволяет принимать управленческие решения, направленные на изменение объекта.

Обратим внимание на следующее обстоятельство: в приведенном выше определении модели по В. А. Штоффу сама модель считается системой. В. Г. Афанасьев отмечает, что, «будучи упрощенным воспроизведением целостного оригинала, модель в то же время и сама по себе должна представлять нечто единое, целостное. Научной модели должны быть присущи простота и стройность, удобство в обращении с нею, определенное упорядоченное расположение ее компонентов, в той или иной мере соответствующее порядку и структуре оригинала». На первый взгляд может показаться, что речь идет даже о представлении идеальных моделей в виде той или иной системы. Но как указывает Э. В. Каракозова [11], самым главным моментом в данной проблеме является «системное отображение объекта исследования в модели».

Более того, «модель – это системное выражение идеализированных свойств изучаемого объекта, привязанного к локальному, ограниченному во времени и пространстве объекту. В контексте научного исследования конкретные процессы, происходящие в конкретных социальных условиях, могут быть представлены с помощью идеализации, схематизации системного подхода в виде обобщенного и структурированного образа. Положения, выделенные в качестве принципов, связывают эмпирический материал и формально-понятийные схемы в единую теоретическую систему с имеющимся описанием явлений и процессов» [11].

Следует отметить, что в отечественной и зарубежной литературе имеются попытки сформулировать понятие так называемой обобщенной модели. Например, в работе [17] Я. Г. Неуймин вводит следующее определение такой модели: «модель в общем смысле (обобщенная модель) есть создаваемый с целью получения и (или) хранения информации специфический объект (в форме мысленного образа, описания знаковыми средствами либо материальной системы), отражающий свойства, характеристики и связи объекта –оригинала произвольной природы, существенные для задачи, решаемой субъектом».

Анализ этого определения приводит нас к выводу, что все законы и теории, непосредственно либо опосредованно связанные с объективной реальностью, являются, по сути, моделями. В работе [11] приводятся отличительные черты теории и модели по содержанию, по структуре, по форме.

«Будучи составной частью теоретического знания, модель отличается от собственно теории прежде всего по содержанию. В отличие от модели, имеющей вероятностный характер, содержание теории составляет подтвержденная, внутренне организованная система научных выводов и положений…

Структура модели отражает взаимодействие идеализированного объекта с описанием его связей в формулировках законов теории. В структуру теории кроме идеализированных объектов и моделей обобщенный и интерпретированный в свете определенных методологических установок и принципов эмпирический материал; теоретические положения – гипотезы, идеи, законы, принципы, обобщения и суждения, объясняющие объект исследования и предсказывающие тенденции его развития; методологические положения, отображающие общий подход к исследуемой стороне социальной действительности…

Форма модели характеризуется тем, что общие положения теории представлены в ней под определенным углом зрения в виде «обобщающих формулировок», структурированных образов и соединяются со специфическими фактами и структурами предметной области исследования. Теория представляет высшую форму синтеза знания, посредством которой объясняется объект познания и предсказывается новое».

Классификация моделей

В окружающей действительности существует несметное множество систем, каждая из которых практически неисчерпаема по своим признакам, свойствам, характеристикам. Это в свою очередь порождает наличие разнообразных моделей даже для отдельно взятой системы. Такое обилие моделей требует их систематизации или классификации. Рассмотрим сначала классификацию моделей по форме и способу отражения действительности.

Точно также как и множество всех систем модели принято делить на два больших класса: модели материальные (предметные) и модели абстрактные (идеальные или мысленные). Если «первые воплощены в каких-либо материальных объектах, имеющих естественное или искусственное происхождение (отобранные в природе или созданные человеком для целей исследования), то вторые являются продуктом человеческого мышления; операции с такими моделями осуществляются в сознании человека» [6].

Для материальных моделей характерно воспроизведение основных физических, геометрических, динамических и функциональных показателей объекта-оригинала. Среди материальных моделей обычно выделяют физические и аналоговые модели.

К физическим моделям принято относить модели, которые обеспечивают аналогию физической природы оригинала и модели и являются в основном уменьшенной или увеличенной копией объекта- оригинала (макет здания в архитектуре, модель летательного аппарата в авиастроении, лотки с водой в гидротехнике (объект – оригинал – река или водоем)). Необходимость использования физических моделей понимали ученые и конструкторы еще на достаточно ранних этапах развития модельных представлений. Например, И. П. Кулибин в процессе разработки арочного моста через Неву в 1775 – 1776 гг. использовал модели в 1/10 натуральной величины. При этом он не только понимал необходимость учитывать изменение собственного веса в 1000 раз, а площадей поперечного сечения - в 100 раз, но и установил, что напряжения в конструкциях модели в 10 раз меньше напряжений в объекте – оригинале, использовав в своих исследованиях элементы условного соответствия результатов испытания отдельных подсистем модели характеристикам проектируемого моста.

Аналоговые же модели, отличаясь по своей физической природе от объектов – оригиналов, одинаково описываются с ними с помощью математических уравнений, логических схем и. т. п. Примером аналоговой модели может служить специальная электрическая схема для изучения механических колебаний (установлено, что соответствующие процессы описываются одними и теми же дифференциальными уравнениями). Построение и исследование аналоговых моделей обычно невозможно без использования ЭВМ. На основе разработанных программных продуктов, используя одни и те же математические структуры, могут быть последовательно рассмотрены разные по своей природе явления (процессы) и выбраны наиболее подходящие из них в аналоговом отношении.

От предметных моделей принципиально отличаются идеальные модели, которые основываются не на материальной, а мысленной, идеализированной аналогии. Такая аналогия становится возможной благодаря условному подобию, устанавливаемому между моделью и объектом – оригиналом, и как результат определенного соглашения является более субъективной по форме своего выражения.

Наверное, в связи с этим в научной литературе нет единого подхода к систематизации идеальных моделей. Например, Я.Г.Неуймин предлагает [17] класс идеальных моделей расчленить на три подкласса: неформализованные, частично формализованные и вполне формализованные модели.

К первому подклассу он относит единственный тип моделей –концептуальные модели, т. е. системы представлений об объекте – оригинале, сложившиеся в человеческом мозгу. Исходным материалом при формировании концептуальной модели являются не только непосредственные результаты отражения в сознании свойств и характеристик объекта – оригинала, но и теоретический багаж субъекта, опыт, аналогии, логические выводы, интуиция и. т. п. Причем, синтез всех этих компонентов в единый идеальный образ является неформальным и осуществляется только в мыслительных процессах.

Подкласс частично формализованных моделей включает в себя три типа моделей. Во-первых, это вербальные модели, описывающие свойства и характеристики объекта – оригинала на некотором естественном языке. Они хотя и допускают известный произвол в выборе словаря, структуры, логики изложения, меры избыточности и т. п., но вместе с тем подчинены семантическим и синтаксическим нормам используемого языка, а в некоторых случаях и дополнительным ограничениям формально – нормативного характера (например, текстовые материалы, входящие в состав проектной документации).

Во- вторых, графические иконические модели, представляющие средствами графики черты, свойства и характеристики объекта – оригинала, реально или хотя бы теоретически доступные непосредственному зрительному восприятию (живопись и художественная графика, географические карты, чертежи технических конструкций и др.).

В-третьих, графические условные модели, воспроизводящие средствами графики свойства и характеристики объекта – оригинала, которые даже в принципе не могут наблюдаться визуально. К числу таких моделей можно отнести всевозможные графики, диаграммы и схемы, представляющие, объединяющие и обобщающие данные наблюдений и экспериментальных исследований.

К последнему подклассу идеальных моделей – вполне формализованных моделей – входят те модели, которые осуществляют переход от развернутого представления об исследуемом объекте к его описанию посредством некоего формализованного конструкта. Такими моделями являются математические и информационные модели.

Интересен подход к рассмотрению идеальных моделей, используемых в общественных науках, у Э.В.Каракозовой [11]. Среди идеальных моделей она выделяет две большие группы: знаковые модели и модели – образы. В зависимости от этапа и способа модельного исследования знаковые модели могут представлять, по мнению Э.В.Каракозовой, различные ступени формализации: формальные схемы как промежуточные стадии между содержательным описанием и собственно математической моделью (логические модели); сочетание формализованных схем с математическими выражениями (логико-математические модели) и строго формальные математические выражения (собственно математические модели).

В отличие от знаковой модели модель-образ обладает следующими основными особенностями: 1) вербальное (в отличие от символического) воспроизведение объекта познания, его упрощенное и идеализированное отражение в форме понятий и суждений; 2) сходное с объектом отражение в виде чувственно-наглядного или теоретического (умозрительного) образа; 3) системное отражение объекта на базе естественных языков. Там же отмечается, что основными формами выражения моделей-образов являются модели-представления и модели-идеализации (умозрительные представления, теоретические схемы).

Кроме классификации моделей по форме и способу отражения действительности возможна классификация по следующим основаниям:

по классам объектов различают физические, биологические, экономические, производственные и другие модели;
по природе объектов – научно-технические, технико-экономические, социально-экономические, военно-политические и естественно-природные модели;
по классам задач – эстетические, познавательные, технологические, кибернетические, планово- экономические и другие модели ;
по степени определенности – детерминированные (определенные), стохастические (случайные) и смешанные модели;
по уровню моделируемой системы – микро, миди и макромодели;
по изменению во времени – статические и динамические модели;
по задачам исследования – эмпирические и теоретические модели;
по месту в структуре научного познания – измерительные, описательные, объяснительные, предсказательные и критериальные модели;
по целям исследования – познавательные, прогностические и нормативные модели.

Рассмотрим более подробно в силу их важности модели последней классификации. Познавательные модели используются для пассивного описания и объяснения данного состояния системы. Этого класса модели разрабатываются на основе изучения не только данного состояния, но и истории системы, что позволяет выявить тенденции, основные направления ее движения и результаты этого движения ко времени разработки модели.

Прогностические модели или модели возможного состояния системы основаны на исследовании данного состояния системы, выявлении тенденций ее движения от настоящего к будущему, определении того результата, к которому могут привести эти тенденции через определенный период времени. Имеются определенные особенности построения и проверки адекватности прогностических моделей. При их построении и оценки невозможно осуществить прямую проверку соответствия модели и оригинала в связи, так как модель должна относиться к будущим состояниям объекта. При этом либо самого объекта в настоящий момент не существует (проектируемый объект), либо он существует, но неизвестно, какие изменения могут с ним произойти в будущем.

Нормативные модели или модели желаемого состояния системы исходят из заранее заданной цели, которую следует достичь в обозримом будущем. Это модель программного типа, естественно учитывающая реальные возможности, которыми система располагает в данное время, и создание новых возможностей, вытекающих из заданной цели.

Еще один вариант классификации моделей предлагается в недавно вышедшей книге В. Д. Могилевского [16]. В качестве основы классификации моделей рассматриваются два признака: деление по функциональным качествам системы, которые должны быть отражены в модели, и степень детализации модели или глубина изучения анализируемой системы. Используя теорию множеств, делается вывод, что вся совокупность моделей есть семейство множеств (возможно, пересекающихся), каждое из которых имеет вложения.

Первым классом моделей в этом классификационном ряду являются вербальные модели, основанные в первую очередь на общем и содержательном описании системы.

Следующий класс моделей, относительно наполненных математическим содержанием, есть концептуальные модели. «Они описывают в общем виде преобразование информации в системе и процесс ее циркуляции по каналам связи. Формально преобразования характеризуются операторами или абстрактными функциями. Концептуальные модели представляют собой первый шаг в деле количественного познания системы как множества с заданными на нем отношениями» [16].

Последний класс моделей составляют динамические (математические) модели. «От предшествующих они отличаются тем, что содержат конкретное описание законов преобразования информации в системе в виде логических, дифференциальных, интегральных, разностных соотношений или конечных алгоритмов. Тем самым структура системы, выявленная на этапе создания концептуальной модели, наполняется конкретным математическим содержанием. Можно сказать, что на классе концептуальных моделей допустимо проводить качественные исследования, тогда как введение динамической модели означает возможность перехода к количественным методам анализа» [16].

В заключение приведем классификацию моделей применительно к гуманитарной сфере, предложенную Ю. М. Плотинским [19]. В качестве основания для классификации моделей берется вид языка, на котором они формулируются. При этом если содержательная модель формулируется на естественном языке, то формальная модель воплощается с помощью одного или нескольких формальных языков (например, языков математических теорий или языков программирования). Ю. М. Плотинский считает, что построение модели начинается с формирования в голове наблюдателя некоего мысленного образа объекта – когнитивной модели. «Формируя когнитивную модель объекта, индивид как правило, стремится ответить на определенные, конкретные вопросы, поэтому от бесконечно сложной реальности отсекается все ненужное с целью получения более компактного и лаконичного описания объекта» [19].

Следующим этапом является построение содержательной модели. Она позволяет получить новую информацию о поведении объекта, выявить взаимосвязи и закономерности, которые не удалось обнаружить при других способах анализа. По функциональному признаку содержательные модели подразделяются на описательные, объяснительные и прогностические модели.

Особо следует отметить частный случай содержательной модели - концептуальную модель, при формулировке которой используются определенные теоретические концепты и конструкты и достигается некоторый уровень абстрагирования на пути от предварительного описания объекта к его формальной модели. Можно выделить три типа концептуальных моделей: логико-семантические, структурно-функциональные и причинно-следственные.

«В процессе построения, изучения и совершенствования содержательной модели когнитивная модель непрерывно модифицируется и усложняется. В гуманитарных науках цикл моделирования на этом обычно и заканчивается, но в некоторых случаях модель удается формализовать до такой степени, что становится возможным построение и изучение формальной модели объекта» [19].

МЕТОД МОДЕЛИРОВАНИЯ: СУЩНОСТЬ, ЭТАПЫ, КЛАССИФИКАЦИЯ

Моделирование (метод моделирования) является одним из основных методологических принципов, играющим ведущую роль в процессе современного научного познания и практического овладения реальной действительностью. Понятие «моделирование» используется как в широком, общепознавательном смысле, так и в узком, специальном.

В широком смысле слова моделирование как некоторый всеобщий аспект познавательного процесса является методом исследования объектов познания на их моделях. В этом смысле некоторые ученые считают [3,6], что научные теории тоже являются моделями.

В узком смысле слова под моделированием понимают «построение и изучение моделей реально существующих предметов и явлений (органических и неорганических систем, инженерных устройств, разнообразных процессов – физических, химических, биологических, социальных) и конструируемых объектов для определения либо улучшения их характеристик, рационализации способов их построения, управления ими и т. п.» [25].

Главная особенность моделирования в том, что это метод опосредованного познания объекта-оригинала с помощью объектов-заместителей (моделей), при котором модель в определенном смысле отображает (воспроизводит, моделирует) какие-либо стороны самого объекта-оригинала.

Формы моделирования разнообразны и зависят от используемых моделей и сферы их применения. По характеру рассматриваемой модели различают материальное (предметное) и идеальное (мысленное) моделирование.

Особым видом идеального моделирования является метод математического моделирования, производимый выразительными и дедуктивными средствами математики и логики. При математическом моделировании исследование объекта осуществляется посредством модели, сформулированной на языке математики и логики, и использованием тех или иных математических методов. Классическим примером математического моделирования является описание и исследование основных законов механики (три закона Ньютона) средствами математики.

В современных научных исследованиях математическое моделирование является важнейшей формой моделирования, а в социально-экономических исследованиях – даже доминирующей формой. Связано это с тем, что рассматриваемые «задачи могут получить нетривиальное и более эффективное решение с помощью применения математического аппарата. Математика как бы продвигает вперед решение этих задач, приоткрывает более глубокий уровень рассмотрения проблемы и тем самым способствует в исследовании более адекватному объективному отражению действительности» [18].

Наверное, уместно привести некоторые этапы развития математического моделирования в экономике, перечисленные в сравнительно недавно изданном учебнике [9].

Математические модели использовались с иллюстрированными и исследовательскими целями еще Ф. Кенэ (1758 г. «Экономическая таблица»), А. Смитом (классическая макроэкономическая модель), Д. Рикардо (модель международной торговли). В XIX веке большой вклад в моделирование рыночной экономики внесла математическая школа ( Л. Вальрас, О. Курно, В. Паррето, Ф. Эджворт и др.). В ХХ веке математические методы моделирования применялись очень широко, с их использованием связаны практически все работы, удостоенные Нобелевской премии по экономике (Д. Хикс, Р. Солоу, В. Леонтьев, П. Самуэльсон и др.). Развитие микроэкономики, макроэкономики, прикладных дисциплин связано с все более высоким уровнем их формализации. Основу для этого заложил прогресс в области прикладной математики – теории игр, математического программирования, математической статистики. В России в начале XX века большой вклад в математическое моделирование экономики внесли В. К. Дмитриев и Е. Е. Слуцкий. В 1930-е-50-е годы в этой области не наблюдалось прогресса вследствие идеологических ограничений тоталитарного режима. В 1960-е-80-е годы экономико-математическое направление возродилось (В. С. Немчинов, В. В. Новожилов, Л. В. Канторович), но было связано в основном с попытками формально описать «систему оптимального функционирования социалистической экономики» (Н. П. Федоренко, С. С. Шаталин и др.). Строились многоуровневые системы моделей народно-хозяйственного планирования, оптимизационные модели отраслей и предприятий. Сейчас важной задачей является моделирование процессов переходного периода.

Процесс моделирования, в частности математического моделирования, можно подразделить на 4 этапа.

Первый этап – постановка цели, определение задач, требующих решения, формулирование законов, связывающих основные объекты модели. На этом этапе требуется широкое знание фактов, относящихся к изучаемым явлениям, и глубокое проникновение в их взаимосвязи. Завершается этап записью в математических терминах сформулированных качественных представлений о связях между объектами модели, т. е. нахождением количественного выражения свойств и сторон того или иного процесса или явления.

На втором этапе модель выступает как самостоятельный объект исследования. Основным вопросом здесь является получение в результате анализа модели выходных данных (теоретических следствий) и дальнейшее их сопоставление с результатами наблюдений изучаемых явлений. Важную роль при этом играют математический аппарат, необходимый для анализа математической модели, и компьютерная техника. Большое значение в настоящее время приобретает проведение “модельных” экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о ее поведении. Конечным результатом этого этапа является получение новых знаний о характеристиках модели, а нередко и о рассматриваемой системе в целом.

На третьем этапе знания, полученные на модели, переносятся на объект-оригинал. Основной задачей здесь является выяснение вопроса, удовлетворяет ли принятая модель критерию практики, т. е. согласуются ли результаты наблюдений с теоретическими следствиями модели в пределах точности наблюдений. Одним из методов такой проверки является статистическая проверка гипотезы. Если же определенный результат модельного исследования не согласуется с характеристиками объекта-оригинала, то этот результат нельзя переносить с модели на объект-оригинал.

Четвертый этап – последующий анализ модели в связи с накоплением новых данных об изучаемых явлениях и модернизация модели.

Отметим, что приведенный процесс моделирования, не претендуя на полноту изложения, тем не менее, отражает все основные моменты моделирования.

Стоит подчеркнуть, что в процессе развития науки и техники, данные об изучаемых явлениях, все более и более уточняются, расширяются и наступает время, когда выводы, получаемые на основании принятой модели, не соответствуют нашим знаниям о явлении. Таким образом, возникает необходимость построения новой, более совершенной модели.

Среди математических моделей можно различить детерминированные и вероятностные модели. Если детерминированные модели дают точный прогноз, то вероятностные – прогноз о том, что некоторое событие произойдет в определенный отрезок времени или с определенной вероятностью.

СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ КАК ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ

Система управления – это 1. Совокупность отношений управления в социально-экономической системе (организации). 2. Система действий менеджера по реализации воздействия. 3. Совокупность взаимосвязанных звеньев, в том или ином виде участвующих в процессе воздействия.

В окружающем мире функционирует множество самых разных организаций, которое представляет собой «совокупность» людей, групп, объединенных для достижения какой-либо цели, решения какой-либо задачи на основе принципов разделения труда и распределения обязанностей. Примерами таких организаций, например, могут быть государственные учреждения, производственные предприятия, общественные объединения.

«Любая организация, вне зависимости от ее конкретного назначения, может быть описана с помощью ряда параметров, среди которых главными являются: цели организации, ее организационная структура, внешняя и внутренняя среда, совокупность ресурсов, нормативная и правовая основа, специфика процесса функционирования, система социальных и экономических отношений и, наконец, организационная культура.

Каждая организация имеет конкретную систему управления, которая также является объектом исследования. Система управления любой организации является сложной системой, созданной для сбора, анализа и переработки информации с целью получения максимального конечного результата при определенных ограничениях (наличия ресурсов, например).

Говоря об управлении организацией, в частности предприятием, мы употребляем термин система. Например, производственная система, система материально-технического снабжения, система сбыта, различные обеспечивающие и обслуживающие системы»[10].

Как правило, представление любого объекта в виде системы всегда связано с определенными трудностями. В первую очередь это связано с существованием большого числа системных принципов, которые не всегда целиком используются при построении реальной системы управления.

Тем не менее, надо иметь в виду, что система управления как объект исследования неизменно обладает следующими признаками:

состоит из множества (по крайней мере, двух) элементов, расположенных иерархически;
элементы системы (подсистемы) взаимосвязаны посредством прямых и обратных связей;
можно ее рассмотреть как единое и неразрывное целое;
просматриваются определенные фиксированные связи с внешней средой.

А теперь более подробно рассмотрим определение системы управления как системы действий менеджера по реализации воздействия и как совокупности взаимосвязанных звеньев, в том или ином виде участвующих в процессе воздействия.

«При малых масштабах система управления характеризуется комплексом действий, из которых складывается непосредственное воздействие на управляемый объект. Именно факт воздействия характеризует в этом случае связность и целостность этих действий, реальность управления. Они закрепляются как статистическая основа деятельности менеджера, в чем и находит свое выражение формирование системы управления. Такое понимание системы управления наиболее ярко выражается в малом предпринимательстве, в управлении сравнительно малым предприятием, где есть только менеджер и небольшая группа производственных работников. Так понимается система управления при выделении ее в рамках отдельного подразделения (система управления отделом, бригадой, лабораторией, подразделением и пр.).

При управлении в сравнительно крупных масштабах все действия группируются по функциям, которые для их успешного осуществления (профессионализм, накопление опыта, создание необходимых условий и пр.) организационно обособляются в звенья, связанные потребностью иметь определенный результат и достигать определенную цель. Звенья системы управления выделяются по специфике, объему и масштабу полномочий, трудоемкости работы, равномерности распределения нагрузки, квалификационным требованиям к персоналу, информационному обеспечению, возможностям территориального размещения сотрудников.

Все эти факторы в их совокупности и сочетании влияют на формирование и выделение звеньев системы управления, ее структуру, целостность и другие признаки.

Звенья, составляющие систему управления, различны. Они отличаются главным образом комбинацией функций и полномочий управления. Они определяют и важнейшие связи соподчиненности, координации, согласования, консультаций, информирования и пр.» [12].

Перейдем теперь к вопросу классификации систем управления. Поскольку звенья в системе управления могут быть линейными, функциональными, линейно-функциональными и функционально-линейными, то в зависимости от этого определяется разнообразие типов систем управления.

Итак, в зависимости от того, из каких звеньев строится система управления, как эти звенья располагаются друг относительно друга, в чем заключается статусное взаимодействие звеньев и как строятся связи между ними, можно рассмотреть линейные, функциональные, линейно-функциональные и функционально-линейные системы управления.

По признаку глобальности сферы принимаемых управленческих решений выделяют централизованные и распределенные системы управления.

В централизованной системе управления решения принимаются одним лицом (в одном центре) и охватывают объект управления в целом. Положительными чертами такого управления являются высший уровень планирования, координации и контроля деятельности. Однако при достаточно больших масштабах объекта управления, возможно:

появление «эффекта бутылочного горла», когда решения долго не принимаются по причине перегрузки лица или центра принятия решений;
увеличение деятельности «цикла управления» из-за отдаленности места принятия решения от места их исполнения. Это может вызвать эффект резкого снижения эффективности управления.

Для снижения вероятности такого эффекта создают распределенные системы управления.

Распределенная система управления характеризуется наличием ряда иерархически, функционально, структурно связанных центров принятия решений и ответственности в согласованных сферах управления.

«Распределение» затрагивает: декомпозицию целей и функций; право на принятие решений и распоряжение ресурсами; определение сфер ответственности и др. Большую роль в распределенных системах управления играют процедуры предварительного согласования и отчетности.

Недостатками таких систем являются повышенные риски:

нарушения целостности при «распределении»;
конфликтов уровней и элементов системы управления.

По участию человека в принятии и реализации решений выделяют автоматические (без участия человека) и автоматизированные (с участием человека, чаще всего оператора) системы управления.

«Применение автоматических систем управления ограничено объектами и процессами, которые могут быть описаны и в отношении которых можно заранее разработать модели. Они работают по жестким, заранее заданным алгоритмам.

Такие системы также применяют для обеспечения безопасности некоторых быстро протекающих процессов управления, часто при одновременном сохранении за менеджером задач наблюдения и контроля. Наибольшее распространение в настоящее время получили автоматизированные системы управления (АСУ) с распределением функций между человеком-оператором и техническими средствами, основными из которых могут быть признаны вычислительные машины.

АСУ – это человеко-машинная (гуманистическая) система, совокупность элементов, алгоритмов и действий человека, обеспечивающая автоматизированный сбор и обработку информации, необходимой для оптимизации управления в различных сферах человеческой деятельности, а также разработку и выбор вариантов команд управления (действий по достижению желаемого результата), передачу и исполнение команд управления.

В результате проведенных реформ появились такие структуры, как финансово-промышленные группы и холдинги. Эффективно управлять такими структурами без автоматизированного прогнозирования и планирования проблематично. Поэтому весьма вероятно, что именно они станут в ближайшее время наиболее активными потребителями такого рода автоматизированных систем. Это связано с тем, что автоматизация сбора, передачи, хранения, обработки и анализа информации, передачи и исполнения решений является одним из факторов повышения эффективности функционирования организационно-производственной системы.

По степени автоматизации выделяют системы управления высокой степени автоматизации, средней и низкой.

При исследованиях необходимо учитывать, что наблюдается тенденция повышения степени автоматизации операций менеджера от 10% (слабая автоматизация) до 10-40% (средняя степень автоматизации) и далее до 40-70% (высокая степень автоматизации).

Как правило, в АСУ предусматривается и обеспечивается приоритет исполнения команд человека по отношению к командам, вырабатываемым автоматически.

Отличительной чертой АСУ и основой их технических средств является широкое использование вычислительной техники, устройств кодирования и раскодирования информации, передачи и приема данных (например, факс-модемы), устройств отображения информации (дисплеев) и др. Существуют, по крайней мере, четыре причины, по которым вычислительная техника широко используется в АСУ.

Необходимость разгрузить человека от выполнения нетворческого труда, связанного большим числом простейших операций при обработке больших объемов различных данных: сортировка, выборка по признаку, арифметические операции, преобразование одного вида данных в другое, удобное для пользователя представление данных и т.п.
Необходимость автоматизированного расчета большого числа вариантов в процессе подготовки и принятия решения, оптимизации этих решений.
Возможность обеспечить удобство отображения и восприятия информации, необходимой для принятия решений.
Возможность обеспечить удобство общения между человеком и машиной при принятии, передаче и исполнении решений.

По функциональному назначению выделяют АСУ плановых расчетов (АСУ ПР); АСУ материально-технического снабжения (АСУ МТС): управления запасами, учетом и т.д.

По характеру объекта управления выделяют:

АСУ технологическим процессом (АСУ ТП), предназначенные для непосредственного управления технологическим процессом;
Автоматизированные системы организационного управления (АСОУ), предназначенные для управления коллективами людей в экономических и социальных системах;
Интегрированные АСУ, объединяющие несколько видов автоматизированных систем.

Кроме вычислительной техники в качестве технических средств АСУ могут выступать: устройства сбора информации, всевозможные адаптеры, средства связи, средства отображения информации, средства исполнения команд, средства защиты информации от несанкционированного доступа и другие необходимые элементы.

АСУ всегда создается для конкретной организации и носит на себе отпечаток ее индивидуальности. Вместе с тем, необходимость снижения затрат на создание и эксплуатацию АСУ порождает необходимость в типизации. Типизация АСУ – это создание оригинальных, индивидуальных проектов применительно к конкретным объектам, на базе типовых проектных решений, на единой методологической основе. Чем ниже уровень управления, тем чаще встречаются однотипные задачи, и тем выше уровень типизации АСУ.

Одна из важнейших задач при создании АСУ – это рациональное, а если возможно, то и оптимальное распределение функций между человеком и техническими средствами. Совместная работа в АСУ человека и технических средств приводит к тому, что АСУ нельзя исследовать ни как чисто техническую систему, ни как административную систему, состоящую только из людей.

Человек в АСУ может выполнять функции:

Источника информации;
Разработки и принятия решений в сложных неформализуемых условиях;
Разработки, обслуживания и поддержания работоспособности системы и другие функции»[8]

По физическому составу, содержанию объекта управления могут быть социальные, экономические, техногенные (конструкторские, технологические) АСУ.

По месту в процессе управления в системе управления могут быть выделены подсистемы целеполагания, маркетинга, менеджмента.

Подсистема управления целеполаганием «отвечает» за своевременную выработку и модификацию целей деятельности организационно-производственной системы при изменении внешних условий или своего собственного состояния. Это может случиться при появлении новых конкурентов, изменении платежеспособного спроса населения, физического старения оборудования, морального старения выпускаемой продукции и др.

По влиянию на оценку эффективности операции и системы могут быть рассмотрены подсистемы управления доходом (системой продаж), издержками, рисками, запасами, ликвидностью, временем реализации процессов (контроллинг) и др.

Подсистема управления доходом служит для максимизации объема продаж, наблюдения за отношением покупателей, брокеров, дилеров и своевременной его корректировки с использованием методов ценовой и неценовой конкуренции.

Подсистема управления издержками (затратами) создается для минимизации издержек и обеспечения этим конкурентоспособности и возможности развития предприятия.

Подсистема управления рисками может быть создана с целью их своевременного обнаружения, устранения или снижения, возмещения через страхование и т.д.

Подсистема управления запасами призвана оптимизировать размеры и своевременное пополнение запасов во избежание потерь от риска простоев по причине отсутствия материалов, запасных частей и др.

По принципу управления, используемому в системе, выделяют системы программного, адаптивного, ситуационного, социально-этического управления.

При программном управлении система выдает управляющие воздействия в соответствии с заложенной в нее заранее программой вне зависимости от складывающейся ситуации. Например, при программном управлении ценообразования цена товара остается неизменной независимо от уровня спроса.

Адаптивные системы управления с точки зрения классического определения – это такие системы управления, которые предназначены для функционирования в условиях неполной информации, и в процессе функционирования автоматически приспосабливаются к непредвиденным изменениям свойств объекта управления и внешней среды.

При ситуационном управлении принимаемые решения и управляющие воздействия основываются на анализе вариантов с учетом текущего состояния (например, того же спроса, запаса товара), располагаемых вариантов действий (например, повысить, понизить, не изменять цену), прогноза последствий (например, товары закончатся быстрей, чем будет изготовлена и поступит новая партия, или имеются избыточные запасы). При этом особенно важным является учет конкурентной ситуации. Например, временное отсутствие товара создаст шанс для конкурентов, которые смогут удовлетворить и завоевать покупателей, что негативно повлияет на имидж, а также конкурентное положение фирмы. Если же имело место затоваривание, то при повышении спроса сохранение цены на прежнем уровне позволит избавиться от этих излишних запасов, получить дополнительный объем денежных средств, которые могут быть обращены в инвестиции.

Таким образом, принципы ситуационного управления акцентируют внимание и позволяют извлечь максимум выгоды для лица, принимающего решения, именно исходя из особенностей конкретных обстоятельств [8].

При социально-этическом управлении стараются исключить недопустимое воздействие на нецелевые элементы внешней среды, третьих лиц и др.

По признаку охвата ряда смежных областей деятельности выделяют простые (неинтегрированные) и интегрированные системы управления.

Интегрированные системы управления объединяют и автоматизируют деятельность в нескольких сферах. В системе управления ценой интеграция позволяет учитывать в цене стоимость разработки, производства и продвижения товара.

С точки зрения возможности выработки и использования при управлении новой информации выделяют ординарные и интеллектуальные системы управления.

В зависимости от того, как откликается система управления на внешнее воздействие, различают рефлекторные и нерефлекторные системы управления. «Известно, что рефлекторная система управления откликается на внешнее воздействие вполне определенным образом. Термин «рефлекторность» подчеркивает аналогию с рефлексами, существующими у любого организма. Они являются результатом длительного процесса обучения и эволюции.

Предположение о рефлекторном характере системы управления позволяет прогнозировать реакции в процессе исследований. Поэтому в процессе исследований необходимо:

Установить пределы рефлекторности реакций;
Подтвердить или отвергнуть гипотезу о рефлекторном поведении объекта исследования в конкретных условиях.

Соответственно, нерефлекторной будет система, которая может неоднозначно, многовариантно реагировать на одно и то же внешнее воздействие. Нерефлекторность систем управления возникает при следующих условиях:

Потере стойкости системы или прочности элементов;
Повреждениях, поражениях, отказах одного или ряда элементов;
Сильном стрессе человека, являющегося элементом системы управления.

Возможны и другие виды систем управления, их многообразие растет и отражает усложнение экономических отношений. Особенности этих систем, отмеченные при их классификации, могут играть решающую роль в выборе методов исследования систем управления и определять достоверность результата, эффективность и затраты на такие исследования.

Вполне естественно, что к системе управления предъявляются требования, по которым можно судить о степени ее организованности. Такими требованиями являются:

Детерминированность элементов системы;
Динамичность системы;
Наличие в системе управляющего параметра;
Наличие в системе каналов (по крайней мере, одного) обратной связи.

Соблюдение этих требований должно обеспечивать условия эффективного функционирования органов управления. Рассмотрим подробно эти требования [10].

В системах управления детерминированность (первый признак организованности системы) проявляется в организации взаимодействия подразделений органов управления, при которой деятельность одного элемента (управление, отдела) сказывается на других элементах системы. Если в организационной структуре управления, например, есть отдел, действия которого не влияют на другие подразделения, то такой отдел не реализует ни одну из целей функционирования организации и является лишним в системе управления.

Вторым требованием системы управления является динамичность, то есть способность под воздействием внешних и внутренних возмущений оставаться некоторое время в определенном неизменном качественном состоянии.

Любые воздействия среды оказывают возмущающее действие на систему, стремясь нарушить ее. В самой системе также могут появиться возмущения, которые стремятся разрушить ее изнутри. Например, в организации нет достаточного количества квалифицированных кадров, отсутствует по разным причинам ряд ответственных работников, плохие условия работы и т.д. К внешним возмущениям следует отнести указы вышестоящих организаций, изменения ситуаций на рынке, экономические и политические факторы.

Под воздействием таких внешних и внутренних возмущений орган управления любого уровня вынужден перестраиваться, приспосабливаться к изменившимся условиям.

Целью обеспечения быстрого перестроения системы в условиях изменения среды в системе управления должен быть элемент, фиксирующий факт появления возмущения. Система управления должна обладать минимально допустимой инерционностью, чтобы своевременно принимать управленческие решения. В системе управления также должен быть элемент, фиксирующий факт упорядочения системы в соответствии с изменившимися условиями. В соответствии с этими требованиями в структуре управления предприятия необходим отдел совершенствования структуры управления.

Под управляющим параметром в системе управления следует понимать такой ее параметр (элемент), посредством которого можно управлять деятельностью всей системы и ее отдельными элементами. Таким параметром (элементом) в социально-управляемой системе является руководитель подразделения данного уровня. Он отвечает за деятельность подчиненного ему подразделения, воспринимает управляющие сигналы руководства организации, организует их выполнение, несет ответственность за выполнение всех управленческих решений.

При этом руководитель должен обладать необходимой компетенцией, а условия работы – позволять выполнить данное поручение. Следовательно, условие наличия управляющего параметра можно считать выполненным, если внешнюю информацию воспринимает руководитель организации, который организует работу по выполнению поручения, распределяет задания в соответствии с должностными инструкциями при наличии условий, необходимых для выполнения поручения.

Несоблюдение данного требования, то есть наличие управляющего параметра, приводит к принятию субъективных управленческих решений и так называемому волевому стилю руководства. Это требует четкой организационной структуры и распределения обязанностей между руководителями подразделений, наличия должностных инструкций и прочих документов, регламентирующих их деятельность.

Следующим, четвертым требованием, предъявляемым к системам управления, является наличие в ней контролирующего параметра, то есть такого элемента, призванного постоянно контролировать состояние субъекта управления, не оказывая при этом на него (или на любой элемент системы) управляющего воздействия.

Контроль субъекта управления предполагает курирование обработки любого управляющего сигнала, поданного на вход данной системы. Функцию контролирующего параметра в системе управления, как правило, реализует один из сотрудников аппарата управления. Например, подготовку плана важнейших работ курирует главный специалист по экономики. На уровне министерства такие функции осуществляют кураторы по определенным проблемам в управлениях. Любые управленческие решения в системе управления должны проходить только через элемент, выполняющий функции контролирующего параметра.

Наличие прямых и обратных связей (пятое требование) в системе обеспечивается четкой регламентацией деятельности аппарата управления по приему и передаче информации при подготовки управленческих решений.

Итак, мы рассмотрели требования, предъявленные к системе управления как объекту исследования. Что дает нам такое рассмотрение?

Рассматривая конкретную организацию как объект исследования, мы всегда должны фиксировать и сравнивать ее системные характеристики. Это позволяет лучше понять эту организацию и определить, к какому классу сложности она относится.
Чтобы совершенствовать систему управления с использованием компьютерной техники, организационное проектирование необходимо доводить до такого уровня, при котором обеспечивается четкость распределения обязанностей руководителей и исполнителей.
Необходима персональная ответственность руководителей и исполнителей. При проектировании систем управления нужно четко фиксировать, кто и что делает в системе управления, кто за что отвечает.
Необходима информационная проработка системы на уровне управленческих решений.
Исследование и проектирование должно быть непрерывным процессом. В системе управления необходимо предусматривать отдел или группу сотрудников, которые должны постоянно прорабатывать технологию подготовки новых решений, обусловленных новыми целями.
Должна существовать четкая документация, регламентирующая деятельность организации. Зачастую Положения об отделах, должностные инструкции не конкретны и не обеспечивают персональной ответственности при принятии управленческих решений.

Система управления должна быть предметом специального проектирования, которое надо осуществлять на основе исследования ее характеристик, а также изменяющихся условий и потребностей управления.

При исследовании систем управления желательно пользоваться показателями ее состояния, функционирования и развития. Не все показатели могут иметь строго расчетную форму. На практике приходится пользоваться и показателями экспертных, эвристических, социологических, тестовых оценок.

Наиболее общими показателями системы управления являются:

состав и структура функций управления;
звенья и их распределение по ступеням иерархии;
структура системы управления;
распределение полномочий (централизация управления);
информационное обеспечение;
квалификационные требования;
использование технических средств;
равномерность нагрузки.