Основы системного анализа и управления в таможенном деле: курс лекций, часть 1

МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РФ

Федеральное государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«ВЕЛИКОЛУКСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ»

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ

Кафедра менеджмента и коммерции

Квашина О.Н.

ОБЩАЯ ТЕОРИЯ СИСТЕМ И СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ

Учебное пособие

по дисциплине «Основы системного анализа и управления в таможенном деле»

Часть 1

Великие Луки – 2014

УДК 303.725.36:303.732.4 (075)

ББК 65я7

         К 32

Рассмотрено  и рекомендовано к изданию учебно-методическим советом  ФГОУ ВПО «Великолукская ГСХА» (протокол № ___ от  «__» _________).

 Курс лекций  подготовила:  Квашина О.Н., к.э.н., доцент кафедры менеджмента и коммерции, Великолукская ГСХА 

Рецензенты:

Комшанов Д.С., д.э.н., доцент кафедры экономики и организации производства;

Лизунова Н.А., к.ф-м.н., доцент кафедры высшей математики и физики

Курс лекций содержит основной теоретический материал по разделу «Общая теория систем и системный анализ» учебной дисциплины

Курс лекций предназначен для студентов очной и заочной форм обучения специальности 080115 «Таможенное дело».

Квашина О.Н. Основы системного анализа и управления в таможенном деле: курс лекций, часть 1./О.Н. Квашина. – 1 изд. – Великие Луки: ФГОУ ВПО Великолукская ГСХА, 2014. – 98 с.

©   Квашина  О.Н., 2014

©  ФГОУ  ВПО «Великолукская ГСХА»

СОДЕРЖАНИЕ

ТЕМА 1  СИСТЕМЫ: ОПРЕДЕЛЕНИЯ, СВОЙСТВА, КЛАССИФИКАЦИЯ   6

Лекция 1  Введение в системный анализ. 6

Лекция 2  Определение, свойства и классификация  систем. 14

ТЕМА 2 СИСТЕМНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД   24

Лекция 3  Структура системного исследования. 24

Лекция 4 Системный подход: основные положения, методологическая процедура  29

ТЕМА 3 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ КАК НАУЧНАЯ ДИСЦИПЛИНА.. 33

Лекция 5 Системный анализ как инструмент исследования систем. Теоретические положения. 33

ТЕМА 4 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И ДИНАМИКА СИСТЕМ... 42

Лекция 6 Базовые модели систем и центральная процедура системного анализа  42

Лекция 7 Формализованное описание системы. Параметры, показатели, критерии  46

Лекция 8 Динамика систем. Свойства и закономерности эволюции. 51

Лекция 9 Когнитивный квадрант. Визуализация обучения, функционирования, развития и проектирования систем. 54

ТЕМА 5  МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЙ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ ПРИНЯТИЯ СИСТЕМНЫХ РЕШЕНИЙ.. 59

Лекция 10  Современные методологии принятия системных решений. 59

ТЕМА 6 ТЕХНОЛОГИЯ АНАЛИЗА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В РЕЖИМЕ ТРЕНИНГА.. 70

Лекция 11  Тренинг – технология анализа и принятия решений. 70

Лекция 12  Инструментальные средства тренинг – технологии. 73

ТЕМА 7 АНАЛИТИЧЕСКИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, МОДЕЛИ И МЕТОДЫ В СИСТЕМНОМ АНАЛИЗЕ И УПРАВЛЕНИИ   77

Лекция 13 Модели и методы в системном анализе. 77

Лекция 14 Методы аналитического моделирования. 81

Лекция 15 Методы имитационного моделирования. 86

Лекция 16 Информационно – аналитическое обеспечение системного анализа  90

Лекция 17 Контроллинг как системное направление развития информационно – аналитических технологий. 94

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ... 100

ТЕМА 1  СИСТЕМЫ: ОПРЕДЕЛЕНИЯ, СВОЙСТВА, КЛАССИФИКАЦИЯ

Лекция 1  Введение в системный анализ.

Методологическая схема курса

Изучаемые вопросы:

1.                 Введение в курс (система и ее окружение, вопросы системного характера, система и системный анализ).

2.                 Объект и предмет системного анализа.

3.                 Методологическая схема курса.

1 ВВЕДЕНИЕ В КУРС (СИСТЕМА И ЕЕ ОКРУЖЕНИЕ, ВОПРОСЫ СИСТЕМНОГО ХАРАКТЕРА, СИСТЕМА И СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ)

Современные рыночные условия требуют знаний и навыков для осуществления анализа и управления таможенной системой, которая эволюционирует в соответствии с изменениями, происходящими в политических, социальных и экономических аспектах государства, постоянно возрастает роль информационных технологий для совершенствования методологических вопросов анализа таможенных систем. Эффективная работа всех уровней таможенного дела – от таможенного поста до федеральной таможенной службы предполагает эффективную работу таможенной системы, что подтверждает  использование основных достижений теории и практики системного анализа социально-экономических субстанций.

            Содержание дисциплины «Основы системного анализа и управления в таможенном деле», которую вы начинаете изучать, включает развитие системного мышления, выработку принятия оптимального решения для выхода из проблемной ситуации, вооружает вас методологией системных исследований и играет роль интегратора дисциплин экономического и таможенного профилей.

Эффективное использование потенциала таможенной службы России, обеспечение устойчивой результативности деятельности, ее качественное совершенствование в современных условиях — все это самым непосредственным образом связано с решением широкого спектра проблемных вопросов системного характера. Главные из них вызваны эволюцией сферы внешнеэкономической деятельности России, интересами государства по повышению эффективности своей экономики и обеспечению собственной безопасности, его потребностями в конструктивном, взаимовыгодном сотрудничестве с мировыми экономическими, политическими и таможенными структурами.

Наиболее актуальны и практически значимы следующие проблемы.

1. Проблемы конвенционного регулирования ВЭД, поиска и оптимизации стратегий вхождения России во Всемирную торговую организацию и сотрудничества таможенной службы России с Всемирной таможенной организацией.

2. Проблемы формирования единого экономического и таможенного пространства России, Беларуси, Казахстана и Украины.

3. Проблемы эффективного таможенного регулирования внешнеэкономической деятельности, анализа влияния таможенной деятельности на социально-экономическую ситуацию в стране.

4. Проблемы формирования эффективной таможенной политики России, создания рациональной технологии и инфраструктуры таможенной деятельности, оптимизации организационной структуры и численности таможенных органов, разработки адекватного правового обеспечения таможенного дела.

5. Проблемы формирования единой информационно-технологической среды, создания и внедрения высокоэффективных информационных таможенных технологий и систем.

6. Проблема эффективного управления таможенной службы России.

7. Проблемы мониторинга, оценки и прогнозирования результатов внешнеэкономической и таможенной деятельности, комплексного анализа кадрового, информационного, правового и других видов обеспечения.

8. Проблемы научно-методического и информационно-аналитического обеспечения внешнеэкономической и таможенной деятельности.

Каждая из представленных проблем связана с исследованием слабо формализуемых объектов и процессов сложной социально-экономической природы и с принятием важнейших системных управленческих решений в таможенном деле. Технология подготовки и реализации таких решений объединяет все направления и виды анализа, планирования и контроля таможенной деятельности, целостно отражая процесс управления в таможенных органах.

·       Система и ее окружение

Рассмотрим главный методологический принцип исследования. Любой исследуемый сложный объект следует рассматривать как целое, как систему, существующую в среде и взаимодействующую с другими системами. Лишь при таких условиях могут быть выявлены причины возникающей проблемы системного характера, источники и направления ее развития. Только  на этой основе могут быть определены цели, способы и требуемые ресурсы для всестороннего решения проблемы. При этом весь процесс принятия решения должен быть систематизирован и технологичен.

Данный принцип наиболее последовательно и инструментально реализован в теории систем и ее прикладном направлении – системном анализе.

Особенности принятия системных решений заключаются в том, что основные усилия таможенника-аналитика, исследователя или руководителя вкладываются в выявление и постановку проблемы, в ее формализацию, анализ, поиск множества альтернативных способов решения. Кроме того, отдельными важными моментами их работы становятся умение строить и исследовать модели сложных систем, планировать и управлять на основе принимаемых решений, оценивать их последствия, внедрять новые информационные технологии. Основу выявления проблем системного характера, подготовки и принятия соответствующих решений составляют:

• системное мышление, позволяющее исследователю или руководителю, обозревая некоторую проблему или явление в целом, выделять наиболее важные составляющие ее части и их взаимосвязи;

• конструктивное образное мышление, которое является универсальным средством общения специалистов разных областей знаний;

• пространственное мышление, способствующее адекватному восприятию разнообразных форм окружающего мира;

• ассоциативное мышление, позволяющее связывать далекие явления и на этой основе выявлять новые закономерности;

• знание социальных, экономических, информационных и других, в том числе и таможенных, процессов в природе и обществе, а также современной методологии системных исследований, информационно-аналитических технологий и систем.

Система есть множество связанных между собой компонентов той или иной природы, упорядоченное по отношениям, обладающим вполне определенными свойствами; такое множество характеризуется единством, которое проявляется в интегральных свойствах и функциях множества.

В самом общем случае в качестве системы принято рассматривать: концепцию той или иной сферы деятельности (концепцию системы), модель некоторого сложного реального объекта, процесса, явления или собственно объект, процесс или явление реальной действительности.

Графически понятие системы чаще всего представляют, используя связи между следующими понятиями:

• внешнее окружение, включающее в себя вход, выход системы, связь с внешней средой;

• внутренняя структура — совокупность взаимосвязанных компонентов, обеспечивающих процесс воздействия субъекта управления на объект, переработку входа в выход и достижение целей системы.

Составляющие понятия «система» и их взаимосвязи условно отображены на рис.1.

Рассмотрим, как можно описать системы. Все экологические, социальные, экономические и технологические системы являются открытыми, хотя при анализе они часто рассматриваются как закрытые, т.е. могут искусственно игнорироваться их связи с внешнем средой. Внешняя среда, в которой происходят события, не касающиеся внутренних проблем систем, называется релевантной. На изменения в релевантной среде система реагирует с помощью присущего ей механизма адаптации.

Система, как правило, может быть разделена на несколько частей, которые можно рассматривать как самостоятельные образования. Это деление обычно носит функциональный характер. Части системы, внутреннее строение которых рассматривается на выбранном уровне анализа, чаще всего называют подсистемами.

 

Рисунок 1-Взаимосвязи в понятии «система»

 Описание системы производится с помощью ее качественных и количественных характеристик, именуемых параметрами. Параметры составляют основу языков описания систем, а при формализации отождествляются с независимыми переменными математического описания процесса функционирования системы.

Центральным понятием является понятие состояния системы, под которым понимается совокупность значений параметров описания системы, зафиксированная на какой-либо момент времени. Целенаправленное изменение состояния системы во времени и пространстве назовем функционированием системы.

В исследовании операций состояние объекта обычно определяется относительно выбранного критерия управления, а иногда и отождествляется с ним. Однако применительно к управлению системами понятие «критерий» теряет свой строгий смысл, так как жесткое управление по какому-либо критерию в системах невозможно, оно противоречит сущности этих систем. Вместе с тем понятие «критерий» весьма конструктивно и полезно. Под критерием будем понимать некоторую функцию от состояния системы, отражающую цели функционирования системы на определенных отрезках времени или на всем временном интервале.

·       Вопросы системного характера

В ходе исследования сложного объекта возникают вопросы:

1.      Что есть система?

2.      Что есть окружение системы?

3.      Какие внутренние факторы влияют на появление проблемы?

4.      Какие внешние и внутренние факторы вызвали проблему и какова взаимосвязь между ними?

5.      Как решить проблему?

6.      Как реализовать решение и проверить его эффективность?

В самом широком смысле слова сложная система есть результат управления. Процедура управления обеспечивает декомпозицию целей системы во времени и пространстве в соответствии с ее организационной структурой и образует иерархическую систему задач, последовательное и параллельное решение которых должно приводить к достижению таких целей. Это и есть, по сути, процедура системного управления или, при определенных условиях, процедура создания системы. Важно отметить, что в иерархии управления задачи вышестоящего звена управления могут рассматриваться как цели нижестоящих звеньев.

Центральные проблемы, связанные с решением задач управления в системах, стали предметом нового, самостоятельного раздела системного анализа, называемого теорией принятия решений. К основным научным задачам данной теории относятся:

• исследование механизмов и закономерностей принятия решений в сложных системах;

• разработка теории, принципов и методов нахождения лучших решений и их обоснования;

• разработка научного инструментария для обеспечения принятия результативных (оптимальных, рациональных, эффективных) решений, повышения их качества и обоснованности.

Научным инструментарием выступают новые информационные технологии, включающие персональные ЭВМ, средства связи и специальные технические устройства, математическое и программное обеспечение (базы данных, базы знаний, экспертные системы, математические модели, интеллектуальные системы различного назначения и т.п.).

Процессы принятия решений в системах обладают рядом специфических особенностей:

во-первых, большинство решений принимается в ситуациях, ранее не встречавшихся, поскольку совпадение ситуаций в политической, социальной или экономической области — событие маловероятное;

во-вторых, выбор вариантов решений происходит, как правило, в условиях высокой степени неопределенности, при недостаточных знаниях о текущей ситуации и тенденциях ее развития, а также при неясных представлениях обо всех последствиях принимаемого решения;

в-третьих, решения, и подчас самые ответственные, принимаются в условиях жесткого ограничения времени.

Важным моментом является и то, что на содержание решений существенное влияние оказывают личные качества и интересы лиц, принимающих решение. Кроме того, интересы различных звеньев в иерархии управления могут не совпадать, а зачастую являются просто противоположными.

·       Системы и системный анализ

Рассмотрим, какова же роль системного анализа в исследовании систем? Мы уже говорили, что любая эволюционирующая система имеет разнообразные проблемы, которые могут быть различными. Факторы, как внешние, так и внутренние, влияют на появление или частичное устранение этих проблем.

Система в процессе анализа, как правило, представляется определенной информационной моделью. При этом принимаемые решения обычно классифицируют по степени неопределенности исходной информации о решаемой проблеме, необходимой для выбора лучшей альтернативы. В зависимости от степени информативной определенности различают структурированные, слабоструктурированные и неструктурированные решения.

К структурированным относятся решения, принимаемые при однозначно определенных проблеме, целях и критериях деятельности, полном знании механизма управляемой системы и исходных условиях ее функционирования. Неопределенность составляют случайные отклонения начальных условий и априорное незнание будущих условий функционирования системы, что ведет к неоднозначности последствий тех или иных альтернативных решений. Для этого класса решений обычно удается построить надежные математические модели процессов и выбрать методы нахождения лучших альтернатив управления. Кроме того, здесь обычно применим аппарат теории вероятностей и математической статистики. Такие идеальные условия в управлении сложными системами встречаются очень редко, другим крайним случаем являются неструктурированные решения. Для них характерна полная информативная неопределенность условий и закономерностей функционирования системы, а часто — неясность и неоднозначность целей и критериев ее деятельности. На рис. 2 графически изобразим взаимосвязь систем и системного анализа.

 

Рисунок 2-Системы и системный анализ

2 ОБЪЕКТ И ПРЕДМЕТ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА

·       Объект системного анализа

Объектом системного анализа являются экологические, социальные, экономические, технологические, информационно-технические и другие системы, их инфраструктура и ресурсное обеспечение; производственно-технологическая, управленческая и другие виды деятельности; процессы подготовки и принятия решений как системы правил, процедур и приемов; информационные технологии и системы обработки информации.

Графически объект системного анализа представлен на рис. 3.

 

Рисунок 3-Составляющие объекта системного анализа

·       Предмет системного анализа

Предмет системного анализа — это явления и процессы в экологических, социальных, экономических, технологических, информационно-технических и других сложных системах, их общесистемные характеристики и взаимодействие с окружением; закономерности их деятельности (функционирования), развития; управление такими системами с использованием современных методов и средств обработки информации.

Графически предмет системного анализа представлен на рис.4.

 

Рисунок 4-Составляющие предмета системного анализа

Изучение теории, методологии системного анализа, управления и обработки информации представляется фундаментальным ключевым моментом в подготовке специалистов по таможенному делу.

·       Таможенное дело как объект системного анализа

В данном курсе будут рассматриваться системы двух типов. Во-первых, системный анализ как научная дисциплина, представляемая соответствующими понятиями, концепцией, теорией и методическими инструментами.

Во-вторых, таможенное дело, как многоцелевая, сложноструктурируемая, многопараметрическая, эволюционирующая система.

Таможенное дело — это сфера государственной политики, особая область государственных интересов, специфическое направление деятельности системы государственной власти по регулированию и контролю экономических процессов России, в первую очередь, ее внешнеэкономической деятельности.

Для качественной постановки и эффективного решения задач системного анализа таможенного дела необходимо иметь знания по следующим направлениям:

·       основам общей теории систем и методологии системного анализа;

·       теории таможенных систем, методология системного анализа и принятия системных решений.

3 МЕТОДОЛОГИЧЕСКАЯ СХЕМА КУРСА

Представляемый курс, рассчитанный на изучение основ системного анализа и управления в таможенном деле, содержит практически все перечисленные выше элементы системного анализа.

В учебном курсе определяются общетеоретические проблемы и положения системного анализа и излагаются основы методологии системного анализа и подготовки системных решений в таможенном деле.

Изложение курса по основам системного анализа и управления базируется на следующих основных принципах: системности, конкретности, образности и информативности при анализе процессов, явлений, ситуаций.

Системность предполагает использование системного подхода при решении любых задач, что требует умения выделять в сколь угодно сложных системах элементы и отношения между ними, строить и исследовать модели систем, строить прогнозы развития систем и на их основе принимать и оценивать решения.

Принцип конкретности в процессе обучения означает следующее. Мы будем ставить конкретные задачи из реальной практики таможенной деятельности, требующие привлечения соответствующих теоретических, методологических и методических материалов системного анализа для их решения. Это стимул к опережающему обучению, который  развивает способности к адаптации в незнакомых предметных областях.

Образность в процессе обучения нагляднее достигается за счет использования современных графических, графоаналитических и модельных описаний изучаемых объектов, процессов и систем, введения в процесс обучения информационных систем, систем визуализации данных и различных дизайнерских пакетов. Это позволит повысить эффективность восприятия учебного материала, развить образное мышление, оснастить вас, как будущих специалистов новыми мощными средствами решения задач.

Информативный подход в процессе обучения реализуется не только за счет повышения компьютерной грамотности слушателей, но в большей мере за счет изучения основ информационно-аналитических и информационно-управленческих технологий и систем.

Итак, методологическая схема курса представлена на рис.5.

 

Рисунок 5-Методологическая схема курса

 

Лекция 2  Определение, свойства и классификация  систем

Изучаемые вопросы:

1.                 Определение системы и ее основных компонентов.

2.                 Параметрическое описание и структурное представление системы.

3.                 Свойства системы.

4.                 Классификация систем.

5.                 Эволюция теории и методологии системного анализа.

1 ОПРЕДЕЛЕНИЕ СИСТЕМЫ И ЕЕ ОСНОВНЫХ КОМПОНЕНТОВ

Раскроем основные определения и дадим краткое пояснение данных свойств системы.

Таблица 1 – Основные термины и понятия, характеризующие систему

№ п/п	Термины и понятия	Определение термина (понятия)
1.	Система	Множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, образующих определенную целостность, единство
2.	Структура системы	Совокупность элементов и связей, определяющих внутреннее строение и организацию объекта как целостной системы
3.	Элемент	Наименьшее звено в структуре системы, внутреннее, строение которого не рассматривается на выбранном уровне анализа
4.	Связи	Различные технические, технологические, коммуникационные, транспортные и другие каналы, объединяющие элементы, входящие и не входящие в систему
5.	Подсистема	Части системы, внутреннее строение которых рассматривается на выбранном уровне анализа, называют подсистемами
б.	Параметры системы	Качественные и количественные характеристики системы. Параметры составляют основу языков описания систем, а при формализации отождествляются с независимыми переменными математического описания процесса функционирования системы
7.	Состояния системы	Совокупность значений параметров описания системы, зафиксированная на какой-либо момент времени
8.	Функционирование системы	Целенаправленное изменение состояния системы во времени и пространстве
9.	Содержание системы	Вещественный субстрат системы, совокупность людей, средств производства, предметов труда и т.п.
10.	Цель системы	Конечное состояние системы, к которому она стремится в своей структурно-функциональной организации
11.	Внешняя среда системы	Макросреда (макро-, метасистема), с компонентами которой система имеет прямые или косвенные связи
12.	Отношения в системе	Взаимосвязи между компонентами системы для достижения ее главной цели
13.	Поведение системы	Способ взаимодействия системы с внешней средой и упорядочения связей в структуре системы для достижения ее целей.
14.	Противоречия в системе	действия компонентов системы с противоположными целями или функциями; снижение противоречий способствует нормальному функционированию системы и ее развитию
15.	Обучение системы	Процесс накопления знаний и привития системе навыков принятия рациональных действий или управленческих решений
16.	Критерий	Некоторая функция от состояния системы, отражающая цели функционирования системы на определенных отрезках времени или на всем временном интервале
17.	Развитие системы	Целенаправленная количественная и качественная эволюция системы как целого

Рассмотрим условия существования систем:

·        целостность;

·        функциональная полнота;

·        устойчивость;

·        надежность;

·        управляемость.

Целостность является ключевым понятием теории систем. Предположение, что системы существуют как целое, которое затем можно членить на компоненты, является исходным онтологическим моментом теории. Компоненты существуют лишь в силу существования целого. При этом не элементы составляют целое, а наоборот, целое порождает при своем членении элементы системы. Первичность целого — основной постулат теории систем.

Целостную систему отличает относительная независимость от окружающей среды. Это означает, что система реагирует на воздействие окружающей среды, эволюционируя (структурно, функционально или параметрически) в результате таких воздействий. Однако при этом она сохраняет качественную определенность и свойства, отличающие ее от других систем. В соответствии с изменяющимися условиями система меняет свою структуру, корректирует цели развития и содержание деятельности элементов и на практике реализует свои способности к саморазвитию. Чем лучше и быстрее система реагирует на изменение условий существования, чем выше ее адаптивные свойства, тем совершеннее механизм самоорганизации.

Система существует, пока функционирует. Одновременно она должна быть способна к саморазвитию. Источниками развития (позитивной эволюции), например, социально-экономических систем, являются: а) противоречия в различных сферах деятельности; б) конкуренция; в) многообразие форм и методов функционирования и др.

Способность сохранения качественной определенности при изменении структуры системы и функций ее элементов назовем устойчивостью. Сохранение устойчивости обеспечивается, прежде всего, за счет адаптивных возможностей системы.

Устойчивость системы связана с ее стремлением к состоянию равновесия, которое предполагает такое функционирование элементов системы, при котором обеспечивается наивысшая эффективность движения к целям развития.

Элементы системы функционируют по-разному в различных условиях, и их динамическое взаимодействие постоянно влияет на движение системы. Устойчивая система постоянно находится в состоянии динамического равновесия, т.е. она непрерывно колеблется относительно положения равновесия, что является не только ее специфическим свойством, но и условием непрерывного возникновения противоречий как движущих сил ее эволюции.

Надежность системы характеризуется: а) бесперебойностью функционирования системы при выходе из строя ограниченного числа ее компонентов; б) сохранением проектных значений параметров системы в течение запланированного периода времени

Управляемость — одно из важнейших условий существования системы управления, описывающее возможность перевести систему из одного состояния в другое. Чем грамотнее управлять системой, тем эффективнее она будет работать и развиваться.

2 ПАРАМЕТРИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ И СТРУКТУРНОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ СИСТЕМЫ

Итак, система – это множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, образующих определенную целостность, единство. Любая рассматриваемая система должна содержать следующие элементы и системообразующие компоненты – см. рис. 6.

Параметрическое описание системы. Описание системы производится с помощью ее качественных и количественных характеристик, именуемых параметрами. Параметры составляют основу языков описания систем.

Структурное описание. Рассмотрим типы структурного представления систем:

·       иерархическая;

·       кольцевая;

·       радиальная;

·       сетевая;

·       иерархическая сетевая;

·       вложенная.

 

Рисунок 6­­ - Структурное представление системы

3 СВОЙСТВА СИСТЕМЫ

Понятие «система» имеет чрезвычайно широкую область применения, а ее достаточно полное понимание может быть выражено с учетом следующих общих системных (общесистемных) свойств: целостность, эмержентность, структурируемость и согласованность, иерархичность и вложенность, полимодельность и эволюционность, целенаправленность и управляемость (см. табл. 2.).

Таблица 2 – Основные свойства системы

Целостность	свойство, характеризующее систему как целое, которое затем можно членить на компоненты, и при этом не компоненты составляют целое, а наоборот, целое порождает при своем членении компоненты
Эмержент ность	это принципиальная несводимость свойств системы к сумме свойств составляющих ее элементов, а также согласованность (органичность) ее свойств со свойствами внешнего окружения
Структурируемость	это возможность описания системы через установление ее структуры
Полимодель ность	(множественность описания) — это адекватное представление системы на основе построения множества различных моделей, каждая из которых описывает лишь определенный ее аспект
Иерархич ность	свойство, характеризующее систему в случае, если она представляет собой один из компонентов более широкой системы (макросистемы), а каждый элемент в ее составе в свою очередь может рассматриваться как система для составляющих ее элементов
Эволюцион ность	способность системы видоизменяться под влиянием воздействующих на нее факторов в рамках, заложенных в ней адаптивных возможностей
Целенаправленность	это свойство системы, характеризующее наличие у нее целей и движения в их направлении в процессе развития.

Целостность, структурируемость, полимодельность и иерархичность, эволюционность, целенаправленность составляют ядро системообразующих понятий общей теории систем и являются основой системного представления объектов для формирования концепций системных исследований и системного анализа. Эти понятия наиболее общие и присущи системам любой природы.

4                   КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ

Системы характеризуются и отличаются друг от друга многими признаками и параметрами. Существуют различные классификации сложных систем. Как правило, они несут на себе отпечаток авторской субъективности и в дальнейшем используются для определения особенностей конкретной системы.

Один из примеров общей классификации представлен на рис. 7. Нет сомнений, что данная классификация может развиваться и детализироваться. Наиболее продуктивно развивать приведенную классификацию, в частности, в направлении функционального назначения систем, отталкиваясь от намечаемых целей и выполняемых задач.

Остановимся на природной (видовой), наиболее часто приводимой классификации систем.

Особое место в такой классификации занимают экологические и биологические системы. В их составе атмосферная система, водная система, система земной поверхности, планетарная система, вселенная. Все они образуют биосферу планеты Земля.

Несомненно, значимое место занимают и так называемые технологические системы, прежде всего, производственные, энергетические и информационные. В силу основного свойства технологических систем — движения — под этот признак подпадают и транспортные системы.

К числу фундаментальных, базовых видов систем необходимо также отнести экономические и финансовые системы. Их основное назначение — канализировать финансовые потоки в их денежном выражении или в атрибутивной форме. Такие системы как бы представляют слепок, проекцию в другое измерение материальных потоков и изменений в технологических системах и одновременно являются показателем экономической эффективности происходящих в них процессов.

Выделим также отдельно организационные системы. Практически любой системе присуща организация ее подсистем и элементов, без которой они теряют свою целостность. Упорядочивание элементов и их связей характерно для любой системы, поэтому именно организация составляет ее несущее, системообразующее начало.

Следует также выделить духовные (нематериальные) системы. Среди них системы наук как сферы интеллектуальной деятельности, состоящей в накоплении продуктивных (подтвержденных опытом) знаний о мире, природе, обществе, человеке и мышлении; философские и религиозные системы как наиболее обобщенные формы представления знаний о мироустройстве; системы искусств как отражение действительности в художественных образах.

 

Рисунок 7 - Классификация систем

5        ЭВОЛЮЦИЯ ТЕОРИИ И МЕТОДОЛОГИИ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА

Первые системы в их современном понимании систем сформировались на заре человечества — государственная система, система торговли, система вооруженных сил, таможенная система.

Особое влияние на формирование и развитие систем оказали революционные изменения в технологии: появление летательных аппаратов, успехи в области радиообмена, открытие явления радиоактивности и зарождение квантовой физики, появление периодической таблицы Менделеева — все это послужило фундаментом стремительного технологического рынка и создало предпосылки для научно-технической революции уже в 20 - 40-х годах ХХ века. Выходят работы Н. Винера, определяющие всеобщность принципа обратной связи и пути его использования (собственно здесь и находится «точка рождения» теории систем), начинаются работы над исследованием автоматов — прообразов вычислительных машин.

Знаковым событием в эволюции систем стало бурное развитие информационных связей. Во-первых, возросли масштабы технологических, организационных, финансовых систем. Во-вторых, системы значительно увеличились по масштабам и усложнились. Например, появились транснациональные объединения, включающие в себя специфические национальные элементы. Возникли многоуровневые иерархические системы с подчинением по нижесходящей, со своими зонами ответственности, ресурсами, локальными целями.

Для формирования глобальных систем исключительное значение имело и развитие коммуникационных и информационных технологий, по мере развития науки в повседневную жизнь стали внедряться все более сложные и тонкие результаты исследований (традиционная фармакология, генная инженерия, биотехнологии, информационные системы) с длительным последействием.

Тесное соприкосновение экологической и технологической систем в планетарном масштабе, усиленная разработка природных ресурсов, интенсификация производства, а значит, многократное увеличение отходов — все это тяжелым, если не непреодолимым, грузом легло на биосистему планеты.

Принципиально значимым для состояния всей планетарной системы стал вопрос обеспечения безопасности существования как отдельного человека, так и всей человеческой популяции. Создание эффективной системы безопасности, включая и экономическую безопасность, по-прежнему является центральной проблемой будущего Земли. Решение ее связано со всеми сферами человеческой деятельности, включая и таможенную.

Несколько слов о становлении теории систем. История эволюции систем, появления крупных открытий и возникновения научных направлений свидетельствует о существовании предшествующего длительного периода накопления знаний, когда незаметно для непрофессионалов происходит развитие науки на широком фронте слабо коррелированных дисциплин, чтобы в некоторый момент смог появиться качественный скачок в определенной области знаний. Обязательным условием такого перехода является потребность общества в получении инструментария, способного разрешить всю совокупность возникающих проблем системного характера на единой теоретико-методологической основе.

Именно так обстояло дело с кибернетикой. Н. Винер, математик и физик, сумел объединить достижения в теории связи и биологии, теории автоматического управления и конструирования прообразов вычислительных машин и сформулировать, по сути, философский подход к построению модели мира. Отметим, что толчком к оформлению кибернетики можно считать его прикладные работы по прогнозированию полета самолета. Появление обобщающих идей, которые несла в себе кибернетика (только относительно принципа обратной связи), вызвал бурный рост теории автоматического управления и ее прикладных аспектов. Особенно острым стал интерес к оптимальным постановкам задач, что объяснялось актуальностью таких проблем. В процессе развития кибернетика распространила свое влияние на различные области знаний. В энциклопедии кибернетику разделяют, например, на биологическую, военную, медицинскую, техническую и экономическую. Список, несомненно, можно расширить. Каждая наука, продуктивно использующая общие идеи кибернетики, должна была подвергнуться формализации, а именно объект ее исследования следовало описать в количественных соотношениях, а особенности объекта вынуждали привлекать адекватный математический аппарат. Только тогда отрасль знаний могла претендовать на звание специальной кибернетики. Спецификой объекта и применением в исследованиях соответствующего аппарата и объясняется появление многочисленных самостоятельных (по названию) направлений кибернетики.

Интерес к обобщению традиционных задач управления в итоге ознаменовал появление теории систем или, как ее иногда титулуют, общей теории систем. Например, практическое решение задач рационального снабжения армии США (во время ее вступления на европейский театр боевых действий в 1944 г.), позволило решить теоретическую задачу под классическим названием «стоимость — эффективность», обеспечив в конечном итоге успешные боевые действия при минимальном, но достаточном снабжении армии всем необходимым. Результаты теоретического решения подобного рода задач получили в дальнейшем название теории развития и анализа систем. Впоследствии, восприняв концепции теории систем, это направление оформилось в виде бурно развивающего по различным направлениям и в различных школах, широко применяемого на практике в настоящее время системного анализа.

Наконец, нельзя не отметить еще одно научное направление теории исследования операций, общие результаты которой тоже влились в теорию систем и системный анализ. Она зародилась в 40-е годы ХХ-го века как наука об изучении массовых явлений и повышении эффективности их использования. В последующем основу теории составили методы математического программирования, теории игр, прикладные задачи теории вероятности.

Будет справедливо утверждение, что перечисленные области науки весьма тесно связаны друг с другом через общие категории сознания — объект исследования, цель, критерий, поэтому провести границу между ними невозможно. Единственное, чем можно оправдать самостоятельность теории систем и системного анализа как метанаук, - это их стремлением к общности, базирующемся на возможности выявить единый подход к изучению сложных объектов, процессов и явлений различной физической природы. По этой причине теория систем и системный анализ не покушаются на области исследований других наук. Они лишь заимствуют у них результаты, которые можно распространить на широкий класс систем и применить их на практике.

Исходным шагом в постижении теории являются базовые определения системы и ее свойств. Следующим шагом в строительстве теории является выработка аксиоматики, характеризующая область и условия применения теории, а также выбор математического аппарата исследования или разработка нового, отвечающего запросам теории. Здесь основатели теории системного анализа столкнулись с нетривиальными трудностями. Так как область применения теории должна охватывать явления самой разнообразной физической природы, то все объекты должны быть представлены однотипно, т.е. необходимо соблюдение аналогичности при отображении изучаемых процессов.

Эта обоснованная претензия на междисциплинарный характер теории систем как базовой в системном анализе привела к необходимости использовать аппарат высокого уровня абстракции, а именно, теорию множеств и базирующийся на ней функциональный анализ. Однако чем выше уровень абстракции, тем дальше путь до решения конкретных задач, требующих определенности как в постановке, так и в результатах. Последним требованиям, к сожалению, указанные средства не удовлетворяют, так как не имеют в своем арсенале конструктивных методов именно из-за своей общности.

Теория множеств и функциональный анализ хороши для описания явлений на высоком уровне общности и для их анализа. Но этим обычно практика не довольствуется, она требует ответить на вопрос, как улучшить состояние системы, что для этого надо предпринять, как осуществить процедуру синтеза нового знания относительно изучаемого явления.

Естественным выходом из современного затруднения стала следующая серия решений. Во-первых, было предложено ввести новый термин — «абстрактная теория систем», и в этих рамках попытаться построить новый математический аппарат, отвечающий требованиям этой метатеории. Во-вторых, можно декомпозировать уровни абстракции, ввести некоторую иерархию уровней, придав каждому свою степень обобщения изучаемых явлений. Тем самым открывается возможность оперировать внутри уровня соответствующим ему математическим аппаратом со своей аксиоматикой, а значит с адекватной степенью абстрагирования.

В теории систем можно насчитать до восьми уровней абстракции или формализации: символический или лингвистический; теоретико-множественный; абстрактно-логический; топологический; логико-математический; теоретико-информационный; динамический и эвристический. Каждый из этих уровней строит свое описание системы, а значит, имеет свою логику, формализацию и область применения. В различных источниках также можно найти от трех до десяти и более уровней представления методологии системного анализа. Все это в конечном итоге ставит под угрозу сам принцип формирования идей, объединения их в теорию систем, в методологию системного анализа, которые должны охватить все явления, подпадающие под определения «система» или «системная задача». Очевидно, это и есть цена, которую надо заплатить за познание систем в надежде вернуться к истокам, исходной постановке на новом витке знаний.

В последующем изложении будем руководствоваться двумя прикладными особенностями системы:

1) динамизмом, эволюцией (изменчивостью) во времени как самой системы, так и ее окружения;

2) информационностью происходящих процессов.

Указанные качества подпадают под определения соответствующих уровней абстракции, но мы постараемся избежать жесткой привязки, оперируя не математическими конструкциями, а ограничением содержания или логико-математическими связями основных понятий. Отметим, что динамический и теоретико-информационный уровни к настоящему времени наиболее продвинуты в технологическом и прикладном смыслах.

К подобному слиянию трактовок системы близко подошла теория искусственного интеллекта, использующая современный целостно-эволюционный или когнитивный подход, теория формирования знаний в виде системы моделей сложных объектов, процессов или явлений для всех иерархических уровней их построения. Такой подход еще не распространен на решение широкого класса прикладных задач, однако, как показывает практика, теория имеет широкие перспективы развития. Данный курс содержит все элементы когнитивной теории и нацелен на ее дальнейшее развитие для эффективного исследования систем.

 

 

ТЕМА 2 СИСТЕМНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД

Лекция 3  Структура системного исследования

Изучаемые вопросы:

1.     Системные исследования и их структура.

2.     Положения системных исследований, наиболее существенные для системного анализа.

3.     Актуальные направления системных исследований.

1 СИСТЕМНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ СТРУКТУРА

Под системными исследованиями понимается особая форма научно- технической деятельности, ориентированная на специфические методы описания, познания и создания (конструирования) сверхсложных объектов, представляющих собой различного рода системы.

Роль системных исследований в современной науке:

·     объединяют (формируют общее), разделяют (формируют частное) и систематизируют (классифицируют) научный инструментарий;

·     синтезируют научный инструментарий, рассматривая его как особый вид системы;

·     выделяют общие, наиболее значимые для прикладных дисциплин философские, теоретические, методологические, технологические компоненты.

В системных исследованиях выделяют следующие основные уровни:

 

Философский

Теоретический

Методологический

Технологический

В настоящий момент системные исследования развиваются в широком спектре научных направлений и школ. Однако в классическом варианте они представляются пятью основными компонентами (см. рис. 8).

 

Рисунок 8 - Компоненты системных исследований

В обобщенном виде структура системных исследований показана на рис. 9. Здесь отображены не только основные компоненты системных исследований, но и связи.

В приведенной структуре особое место занимает общая теория систем. Большинство специалистов рассматривает ее как своеобразную метатеорию, обобщающую выработанные различными областями науки (включая системный анализ и системный подход) знания о системах; как теорию, которая занимается исследованием системных теорий, выступая в качестве науки о системах любых типов. В прикладном плане она определяет и формализует объект, язык и логику исследования системы.

 

Рисунок 9 - Структура системных исследований

Центральным моментом общей теории систем является идентификация (определение) системы как объекта теоретического исследования (в частом случае объекта исследования) В теоретических построениях система-это абстрактный объект, в определенной мере отражающий системные качества, присущие реальным предметам и явлениям. В конструктивном плане такой объект чаще всего представляют моделью, Такая модель есть отображение (вербальное, концептуальное, информационное, математическое физическое или другое) структуры, форм и процессов деятельности реальной системы, взаимоувязанных между собой общей целью. Общая теория систем опирается на два базовых принципа: принцип системности и принцип изоморфизма.

Принцип системности отражает всеобщность взгляда на объекты, явления и процессы мира как на систему со всеми присущими ей закономерностями.

Принцип изоморфизма обычно понимается как наличие однозначного (собственно изоморфизм) или частичного (гомоморфизм) соответствия структуры одной системы структуре другой, что позволяет моделировать ту или иную систему посредством другой, подобной ей в том или ином отношении.

Оба принципа — принцип системности и принцип изоморфизма — подчеркивают наличие общих системных закономерностей, что не исключает и специфики строения, функционирования и развития систем различных типов. Целью общей теории систем является отыскание принципов, общих для различных объектов, на основе установленного эмпирическими исследованиями изоморфизма структуры объектов, а также их функционирования и развития.

Системный подход представляет собой общенаучную методологию качественного исследования и моделирования различных объектов и процессов как систем. Большинство исследователей, особенно в прикладном аспекте, подчеркивает именно методологическую роль системного подхода, его качественный характер.

2 ПОЛОЖЕНИЯ СИСТЕМНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ, НАИБОЛЕЕ СУЩЕСТВЕННЫЕ ДЛЯ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА

Системный анализ в широком смысле слова — это синтез методологии общей теории систем, системного подхода и системных методов обоснования и принятия решений; узком, и в первую очередь в прикладном смысле — методология принятия решений.

В целом системные исследования носят ярко выраженный междисциплинарный характер и выступают, прежде всего, как современная форма синтеза научных знаний. В самом общем случае в системных исследованиях выделяют четыре основных уровня методологических знаний:

• философские основания системных исследований;

• общая теория исследования систем различной природы;

конкретно-научная методология системного исследования в специальных научных дисциплинах;

• методология и технология системных исследований конкретных объектов.

Эти уровни отражают специфическую иерархию теоретико-методологических направлений системных исследований философско-мировоззренческую как раздел современной философии и собственно системную, включающую системный подход, общую теорию систем и системный анализ.

Рассмотрим положения системных исследований, наиболее существенные для системного анализа

1.     Описание системы – структурное либо параметрическое.

2.     Компоненты описания системы представлены:

·     функциональной структурой;

·     совокупностью протекающих в системе внутренних процессов и влияющих на нее процессов внешнего окружения;

·     составом элементов, их функций и функциональных характеристик (морфологией);

·     организованностью элементов (организацией) системы, охваченных функциональной структурой и рассматриваемыми процессами.

3.     Процедура системного исследования:

Системное исследование объекта представляется следующими основными этапами.

Первый этап — выделение или идентификация объекта как системы. На этапе определяются границы системы. При этом устанавливается, какие элементы, связи и другие необходимые характеристики относятся к системе, а какие к ее окружению (среде). Это выделение зависит от целей исследования, степени определенности знаний об объекте и среде.

Второй этап — описание выделенной системы. Это формальное структурное, параметрическое или структурно-параметрическое представление объекта в статике или динамике функционирования или развития.

Третий этап - исследование функционирования или развития системы. Такое исследование позволяет снизить уровень неопределенности при анализе функционирующей системы, определить цели и перспективы ее развития.

4.     Особенности проведения системных исследований:

Основные усилия аналитика, исследователя или руководителя вкладываются в выявление и постановку проблемы, в ее формализацию, анализ, поиск множества альтернативных способов решения. Кроме того, необходимо уметь строить и исследовать модели сложных систем, планировать и управлять на основе принимаемых решений, оценивать их последствия, внедрять новые информационные технологии.

5.     Основу выявления проблем системного характера, подготовки и принятия качественных решений составляют:

а) уровень подготовки специалиста - аналитика:

·        системное мышление;

·        стратегическое видение;

·        знание социальных, экономических, информационных и других процессов в природе и обществе (в том числе и таможенных);

·        умение применять научный инструментарий на практике;

б) методический инструментарий, включающий методологию, модели, методы, методики, инструментальные средства.

3 АКТУАЛЬНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ СИСТЕМНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

В системном исследовании любая реальная система — это объект познания. Он  представляется либо структурой (организационной функциональной, информационной) включающей элементы системы и ее связи (внутренние и внешние), либо процессом (иногда говорят о системной функции или просто о функции), отображающим поведение системы, ее параметрические или структурно-параметрические изменения в различных условиях воздействия внутренних и внешних факторов. Описание процесса в системе, как правило, представляется в виде соответствующей технологии, закрепляющей функционирование (деятельность) системы в той или иной формальной последовательности, или в виде метатехнологии как Определенной совокупности нескольких технологий.

Специфика системного исследования такого объекта накладывает ограничение на глубину и широту охвата его формального представления. Однако в любом случае необходимо, чтобы исследуемый объект рассматривался:

• как совокупность протекающих в нем внутренних процессов и влияющих на него процессов внешнего окружения;

• как функциональная структура, обеспечивающая протекание внутренних процессов и реакцию на внешние воздействия;

• как организованность элементов системы, охваченных этой структурой и рассматриваемыми процессами;

• как морфология, на которой сложилась и существует изучаемая система, то есть состав элементов, их функции и функциональные характеристики.

Среди актуальных направлений системных исследований основными являются:

1)    разработка теоретических основ и методов системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации;

2)    формализация и постановка задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации;

3)    разработка критериев и моделей описания и оценки эффективности решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации;

4)    разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации;

5)    разработка специального математического и программного обеспечения системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации;

6)    разработка проблемно-ориентированных систем управления, принятия решений и оптимизации технических, экономических, организационных, социальных и других объектов.

Лекция 4 Системный подход: основные положения, методологическая процедура

Изучаемые вопросы:

1.     Основные положения системного подхода.

2.     Уровни декомпозиции систем.

3.     Методологические процедуры системного подхода.

4.     Направления развития системного подхода.

1 ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ СИСТЕМНОГО ПОДХОДА

В основе общего подхода к познанию любого сложного объекта или процесса лежат системная концепция и системный подход.

В самом общем случае в системной концепции имеется ответ на вопрос, какую систему мы строим? Главными компонентами системной концепции являются:

• цель построения системы;

• принципы (концептуальные идеи) построения системы и стратегия достижения цели;

• модель системы и ее системные характеристики;

• организационно-финансовый механизм реализации стратегии.

Обычно термин «системная концепция» применяется для разработки модели системы, проверки эффективности реализации системных функций, а также достижимости целей системы.

Системный подход

1.                        Общенаучная концепция, реализующая философский принцип системности в принципах и методах решения сложных междисциплинарных проблем.

2.                        Методология исследования, проектирования и конструирования объектов как систем. Он способствует адекватной постановке научных и прикладных проблем, а также выработке эффективной стратегии их решения.

Основные положения системного подхода

·Любой объект – это открытая система, активно взаимодействующая с внешней средой (макросистемой).

·Эффективность системы определяется не только ее системными качествами, но и условиями окружающей среды.

·Элементы системы рассматриваются в их взаимосвязи и в развитии.

На основе системного подхода формируется целостная концепция системного исследования, представляемая:

·философскими основаниями исследования;

·теоретическими положениями для определения и формализации объекта или процесса как системы;

·условиями интеграции методов различных научных теорий в структуру системных исследований, логикой обеспечения целостности и разносторонности процесса исследований от постановки задачи до получения и анализа результатов ее решения;

·системной технологией исследования.

Серьезное владение методологическими основами системного подхода требует больших и постоянных усилий. Системный подход обычно связывают с формированием у исследователей системного мышления — специфического взгляда на природу и способы представления и изучения объектов как систем. Системное мышление не может сформироваться так же быстро, как может быть изучена, например, какая-нибудь математическая теорема или даже частная наука. Самыми важными вопросами, как для понимания, так и для каждодневного применения системного подхода, являются следующие базовые системные идеи: целостности и эволюционизма систем; определяющей роли внешней среды в эволюционном развитии и функционировании систем; многоуровневого анализа и синтеза систем в условиях целостности.

2 УРОВНИ ДЕКОМПОЗИЦИИ СИСТЕМ

Методология системного подхода определяет уровни декомпозиции и процедуры анализа и/или синтеза систем, удовлетворяющих тем или иным заранее сформулированным требованиям. При этом отбор удовлетворительных вариантов производится на каждом рассматриваемом определенном уровне представления системы (концептуальном, функциональном, технологическом) поэтапно (отбор структур, параметров, режимов). На каждом уровне-этапе действует свой набор критериев, учитывается своя априорная информация, которая меняется при переходе от уровня к уровню и от этапа к этапу, пополняясь за счет промежуточных системных решений. Уровни представления системы, декомпозиции задачи и результатов анализа в системном подходе отображены на рис. 10.

Процесс синтеза при таком подходе базируется на последовательном иерархическом анализе априорной информации, а также на иерархическом многоуровневом синтезе вариантов решений с последующим отбором наиболее удовлетворительных. В этом смысле сущность системного подхода определяется направленностью поиска результативного (оптимального, рационального, эффективного) варианта системы на основе иерархического многоуровневого синтеза вариантов в соответствии с выбранной методологической процедурой.

3 МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОЦЕДУРЫ СИСТЕМНОГО ПОДХОДА

Все методологические процедуры системного подхода могут быть сведены к следующим трем:

 

Рисунок 10 - Уровни представления системы и декомпозиции задачи и результатов анализа в системном подходе

1) процедуры, реализующие синтез (анализ) системы от частного к общему (снизу вверх);

2) процедуры, реализующие синтез (анализ) системы от общего к частному (сверху вниз);

З) процедуры гибридного подхода.

Первый случай связан с первичной разработкой элементов системы и с последующим конструированием на их основе обобщенных структур, решающих главные функциональные задачи системы. Преимущество такого подхода проявляется в уменьшении риска (ошибок, неадекватности цели) при построении системы за счет ее постепенного пошагового развития в соответствии с предъявленными к ней требованиями. Недостаток подхода — необходимость большого числа проработок, предшествующих Непосредственной разработке системы.

Во втором случае предполагается первоначальная разработка системной концепции или концептуальной модели. Последующие шаги — это детализация элементов модели и их взаимосвязей. Достоинство — строгая логичность процедуры синтеза системы. Основной недостаток — сложность разработки обобщенных моделей систем, большая вероятность риска, что система не будет полностью удовлетворять предъявляемым к ней требованиям.

Гибридный подход предполагает наличие нескольких итеративных шагов, на каждом из которых может использоваться один из вышеописанных подходов.

4 НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ СИСТЕМНОГО ПОДХОДА

Принципы системного подхода обладают широким и гибким содержанием, они не подвержены слишком жесткой концептуализации и абсолютизации, что характерно для всех основных линий развития системных направлений исследования.

В то же время фундаментальное ограничение подхода связано с тем, что пока не существует его строгой методологической концепции. Несмотря на то, что системный подход лежит в основе значительного большинства исследований сложных объектов, он выполняет в основном только эвристические функции, оставаясь не очень жестко связанной совокупностью познавательных принципов. Их главный смысл конкретизируется при исследовании реальных систем.

Конкретизация осуществляется по двум направлениям. Во-первых, содержательные принципы системного подхода позволяют фиксировать недостаточность старых традиционных подходов для постановки и решения новых задач. Во-вторых, понятия и принципы системного подхода существенно помогают формировать новые объекты изучения, задавая структурные и типологические характеристики этих объектов.

Потребность в преодолении названных ограничений в конечном итоге привела к появлению двух основных направлений в эволюции системного подхода. При определенных условиях можно сказать, что первое из них связано с упрощением объекта исследования, второе — с дальнейшим развитием методологии.

Упрощение объекта исследования. Одним из наиболее утвердившихся в практике решения этой проблемы является «послойное» — стратифицированное описание системы. Основными стратами являются: техническая, функциональная, информационная, процессуальная, технологическая, социальная, организационная. При этом систему изучают как на макро-,  так и на микроуровне.

Макроуровень соответствует описанию системы как целого, наблюдению за ее поведением и оценке ее интегративных качеств — качеств, присущих системе в целом, но не свойственных ни одному из ее элементов в отдельности.

Микроуровень системы характеризуется детальным описанием каждого ее компонента, всего комплекса внутренних процессов. Центральным для данного уровня представления является понятие элемента. На этом уровне изучаются связи и функции элементов, эффективность элементов, а также их структура.

Развитие методологии системного подхода. Потребность в проведении исследований реальных систем, в разработке проблематики связанной с их исследованием и конструированием, не только привела к расширению возможностей системного подхода, но и предъявила требования к его результативности. Как следствие возникло несколько направлений системных исследований и соответствующих дисциплин. Среди них общая теория систем, системный анализ, системотехника, системология и др. Однако границы таких дисциплин настолько условны, что данные термины употребляются часто как синонимы, за исключением системотехники, область которой ограничена техническими системами.

ТЕМА 3 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ КАК НАУЧНАЯ ДИСЦИПЛИНА

Лекция 5 Системный анализ как инструмент исследования систем. Теоретические положения

Изучаемые вопросы:

1.     Основные определения понятия «системный анализ». Общее и различия в понятиях «анализ» и «системный анализ».

2.     Элементы теории системного анализа (СА).

3.     Структура системообразующих понятий СА.

4.     Отличительные признаки СА как инструмента исследования.

5.     Виды и теоретические задачи системного анализа.

1 ОСНОВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОНЯТИЯ «СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ». ОБЩЕЕ И РАЗЛИЧИЯ В ПОНЯТИЯХ «АНАЛИЗ» И «СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ»

Системный анализ – это научное направление, в рамках которого осуществляется развитие систем и методологии системного подхода в целях постановки и решения слабоструктурированных проблем политического, социального, экономического, научного и технического характера.

Системный анализ – это методология адаптации и применения системного подхода для решения конкретных научных и прикладных задач системного характера.

Иллюстрация взаимосвязи этих определений представлена на рис.11.

 

Рисунок 11 - Иллюстрация взаимосвязи определений системного анализа

В том и другом случаях рассматриваются  системы двух типов: системный анализ представляется как научная система с соответствующими понятиями, концепцией и методологией, а реальный объект рассматривается как многоцелевая, сложноструктурированная, многопараметрическая, эволюционирующая система.

Достаточно легко  продемонстрировать диалектическую взаимосвязь систем (рис.12).

 

Рисунок 12 - Взаимосвязь теории и объекта системного анализа

Наука нацелена на теоретическое и методическое обеспечение развития прикладных систем, а последние в процессе эволюции выдвигают дополнительные требования к науке, определяя условия и направления ее совершенствования. Прикладной аспект системного анализа связан с установлением связей между такими системами, созданием механизмов использования накопленных теоретических знаний в области системного анализа для практики таможенного дела.

Анализ в целом – это синоним научного исследования. Однако наиболее часто это понятие отражает процедуру разделения (мысленного или реального) объекта на элементы.

При этом анализ неразрывно связан с синтезом – соединением элементов в единое целое, и, как правило, с оптимизацией поиском оптимальных вариантов разделения и/или соединения элементов. 

Структура взаимосвязей таких процедур представлена в левой части рис.13.

Рисунок 13 - Взаимосвязь и различие понятий «анализ» и «системный анализ»

Системный анализ отличается тем, что его основное содержание – это теоретические и прикладные исследования системных связей и закономерностей целостности в эволюционирующих объектах, проводимые с использованием современных математических методов и программно-инструментальных средств обработки информации.

2 ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА (СА)

Объектом системного анализа являются экологические, социальные, экономические, технологические и другие системы, возникающие в них явления и процессы.

Предмет системного анализа – это общесистемные характеристики сложных систем, возникающих в них явлений и процессов; закономерности функционирования и развития систем, причинно-следственные связи взаимодействия их с окружением.

Важнейшие научные проблемы системного анализа – способы описания, допустимые и эффективные упрощения систем, методы анализа, синтеза и декомпозиции систем; принципы интегрирования различных методов в технологию исследования; проблемы сложности, неопределенности и методы их разрешения; проблемы компьютерной реализации моделей и принятия решений.

Спектр методологических подходов и методов, применяемых в системном анализе графически представлен на рис. 14.

 

Рисунок 14 - Методологические подходы и методы, применяемых в системном анализе

Семиотический подход: информационные системы связаны с процессами обработки информации и информационного обмена.

Одним из назначений моделей данных является реализация информационного обмена. В технических науках примером моделей информационного обмена служат различные формализованные языки.

 Семиотика является теорией языковых знаков, связей их с друг другом, связей знаков с человеческим мышлением, связей с объективной реальностью и человеком. Семиотика является общим для всех языков, независимо от их словарного состава, грамматик и способов их возникновения. Понятием знака семиотика охватывает не только такие языки как русский, английский, немецкий и т.д., но другие образования, такие как математические символы, знаки уличного движения, условные знаки на топографических картах, знаки различия военнослужащих и т.п.

Переходя на формальное обозначение, следует выделить четыре фактора, которые должна учитывать семиотика:

Z - знак;

А - мысленные образы, отражения (модели);

О - объекты отражения;

М - людей или их мышление.

Эвристическим программированием названы такие методы поиска оптимальных решений, основу которых составляют формализованные (т.е. представленные в виде конечного алгоритма) эвристики, причем под эвристикой понимаются методы отыскания нового. А поскольку наиболее универсальным инструментом отыскания принципиально нового является мыслящий мозг человека, то под эвристикой (эвристическим правилом, эвристическим методом) принято понимать правило, стратегию или просто ловкий прием, найденные человеком на основе своего опыта, имеющихся знаний и интуиции и позволяющие наиболее эффективно решать некоторый класс слабоструктурированных задач. Найденные таким образом эвристики подвергаются формализации с целью представления их в виде конечного алгоритма, который можно реализовать на ЭВМ. После реализации на ЭВМ можно решать все оптимизационные задачи того класса, для которого найдена эвристика.

Схема разработки методов эвристического программирования в обобщенном виде может быть представлена в следующей последовательности процедур:

·                    изучение содержания соответствующего класса слабоструктурированных задач;

·                    изучение приемов решения задач данного класса человеком; выявление закономерностей в решении человеком задач рассматриваемого класса;

·                    формализация выявленных закономерностей, приемов и правил и построение на этой основе модели решения задач данного класса;

·                    алгоритмическая реализация построенной модели.

Методы эвристического программирования вовсе не гарантируют получения строго оптимальных решений. Более того, не исключаются даже случаи, когда полученное на основе эвристической модели решение будет далеко от оптимального. Единственное, что гарантируют эти методы — это, во-первых, что решение непременно будет найдено, и, во-вторых, — что найденное решение будет лучшим среди решений, получаемых без использования эвристик.

Сущность метода аналогий состоит в разработке типовых решений (например, типовой организационной структуры управления персоналом) и определении границ и условий их применения. Эффективным методом использования типовых решений при совершенствовании управления персоналом является блочный метод типизации подсистем линейно-функциональных и программно-целевых структур.

Типовые блочные решения увязываются вместе с оригинальными организационными решениями в единой организационной системе управления персоналом. Блочный метод ускоряет формирование новой системы управления персоналом и повышает эффективность функционирования системы с наименьшими затратами.

Аналитические методы применяются в тех случаях, когда свойства системы можно отобразить с помощью детерминированных величин или процессов, то есть знания о процессах и событиях в некотором интервале времени позволяют полностью определить поведение их вне этого интервала. Эти методы используются при решении задач движения и устойчивости, оптимального размещения, распределения работ и ресурсов, выбора наилучшего пути, оптимальной стратегии поведения в конфликтных ситуациях и т.п.

При практическом применении аналитических представлений для отображения сложных систем следует иметь в виду, что они требуют установления всех детерминированных взаимосвязей между учитываемыми компонентами и целями системы в виде аналитических зависимостей. Для сложных многокомпонентных, многокритериальных систем получить требуемые аналитические зависимости очень трудно. Более того, если даже это и удается, то практически невозможно доказать правомерность применения этих аналитических выражений, то есть адекватность модели рассматриваемой задаче.

К имитационному моделированию прибегают, когда:

·                     дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;

·                     невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;

·                     необходимо сымитировать поведение системы во времени.

Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами или, другими словами, — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.

Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны.

3 СТРУКТУРА СИСТЕМООБРАЗУЮЩИХ ПОНЯТИЙ СА

Базовый постулат системного анализа заключается в том, что функционирующая макросистема – это развивающийся организм. В этой связи основные (системообразующие) понятия, характеризующие систему и системный анализ, можно структурировать в контексте понятий «функционирование» и «развитие».

Структура системообразующих понятий СА представлена на рис.15.

Стратегия – категория, характеризующая распределение и взаимодействие элементов (компонентов) системы (процесса, явления) во времени, или программа целевого развития системы (процесса, явления) как целого.

Системное качество характеризует целостную нерасчлененную определенность системы (процесса, явления).

Количество понимается как наличное числовое множество элементов (компонентов) – составных частей системы (процесса, явления) как целого.

Структура – категория, характеризующая распределение и целенаправленное взаимодействие элементов (компонентов) системы (процесса, явления) в пространстве.

 

Рисунок 15 - Структура системообразующих понятий СА

4 ОТЛИЧИТЕЛЬНЫЕ ПРИЗНАКИ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА КАК ИНСТРУМЕНТА ИССЛЕДОВАНИЯ

На основании вышеизложенного подведем итог.

1.     Объектом анализа является система.

2.     Система находится в целостной взаимосвязи с окружающей средой (макросистемой), причем система рассматривается как элемент макросистемы, выделенный из нее по целям, функциям, структуре и параметрам.

3.     Цель системного анализа – формирование системы (концепция системы) и ее стратегии (стратегии ее реализации).

4.     Главная системная концепция – это прогрессивная эволюция системы или результативная (оптимальная, рациональная или эффективная) устойчиво развивающаяся система.

5.     Стратегия достижения цели – последовательность действий (алгоритм или программа), обеспечивающая прогрессивную эволюцию системы.

6.     Методологическая основа достижения цели – системный и развивающийся на его основе целостно-эволюционный подходы. Последний обеспечивает гибкое сочетание традиционных подходов для целей системных исследований эволюции системы.

5 ВИДЫ И ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ЗАДАЧИ СА

Для установления видов, определения теоретических направлений и задач системного анализа введем понятие «базовое пространство».
Базовое пространство — это пространство существования цели объекта системного анализа, определяемое требованиями к анализируемому объекту, методами адекватной системной интерпретации таких требований и характеристиками субъекта, решающего аналитические задачи (рис.16).

Рисунок 16 - Основные компоненты базового пространства системного анализа, область существования эффективных стратегий

(ТО- теоретический объект анализа)

В рамках такого пространства существует подпространство векторов (или вектор) эффективных целей анализируемого объекта. Например, цель может выражаться некоторым показателем эффективности системы. Тогда базовое пространство и его размеры определяются требованиями к системе по эффективности.

При этом в рамках базового пространства системного анализа формируется область существования эффективных целей анализируемого объекта (рис. 16).

Эффективность реального объекта может не совпадать с требованиями, предъявляемыми к системе. Причем разрыв между векторами, характеризующими реальное и эффективное состояние объекта, может иметь системный (проблемный) или несистемный (локальный) характер.

В первом случае речь идет о проблеме целостности системы, о ее взаимодействии с макросистемой, а также о стратегии перевода системы из текущего состояния в область существования эффективных целей. Во втором — о локальной реструктуризации системы и не предполагает корректировки или замены текущей стратегии.

В практике системного анализа сужают пространство поиска вектора эффективной цели, упрощают оценку проблемной ситуации или анализ эффективных стратегий за счет их проецирования на одну из граней или плоскостей рассматриваемого базового пространства. Это позволяет выделить различные виды системного анализа.

Наиболее распространенным в этом смысле является «проецирование» на грань «объект» — объект-анализ. В других случаях речь идет об инструмент - анализе и о субъект - анализе. Во всех случаях объект, субъект и инструмент исследуются с учетом временных характеристик

С этих позиций можно также говорить как об оперативном системном анализе (анализ на интервале принятия оперативных решений), так и о стратегическом системном анализе (анализ на интервале принятия стратегических решений).

Практика также показывает, что по целому ряду причин стратегический анализ — наиболее востребованный и эффективный вид системного анализа. В большинстве же прикладных областей этот вид анализа, по сути, и рассматривается как системный анализ.

Основная задача анализа — определение и исследование проблемной ситуации, возникающей в ходе достижения поставленной цели, а также выработка и анализ решений, обеспечивающих ее достижение. Векторное отображение проблемы и стратегии ее решения представлено на рис. 17.

Инструмент - анализ

Субъект - анализ

Рисунок 17 - Векторное представление проблемы и стратегии достижения цели

При этом анализируются общесистемные характеристики объекта (структурные и параметрические) и характеристики его взаимодействия с ее окружением (структурные и параметрические).

С учетом введенного базового пространства, независимо от вида системного анализа, можно сформулировать следующие основные теоретические задачи анализа:

• определение целей объекта системного анализа, соответствующих критериев или показателей, а также поиск пространства существования эффективных целей (объектно-целевой анализ);

• разработка и анализ проблем в достижении цели и причин их возникновения (проблемно-целевой анализ);

• разработка и анализ стратегий достижения целей, стоящих перед системой (стратегический анализ);

• исследование проблем инструментального обеспечения системного анализа, включая разработку методов, программно - технического обеспечения, технологии и систем (проблемно - инструментальный анализ);

• исследование роли субъекта в решении задач системного анализа (проблемно-личностный анализ).

ТЕМА 4 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И ДИНАМИКА СИСТЕМ

Лекция 6 Базовые модели систем и центральная процедура системного анализа

Изучаемые вопросы:

1.     Базовые модели систем.

2.     Центральная процедура системного анализа.

1 БАЗОВЫЕ МОДЕЛИ СИСТЕМ

Традиционно в теории системного анализа выделяют пять базо­вых моделей систем:

1) структурная (функциональная) модель системы;

2) модель управления персоналом;

3) коммуникационная модель;

4) модель распределенной системы

5) когнитивная (целостно-эволюционная) модель.

Каждая из моделей соответствует определенному этапу эволюции теоретических концепций системного анализа.

         1.Структурно-функциональная модель. В такой модели система - это технология, представляемая совокупностью тех­нологического и ресурсного обеспечения. Для достижения макси­мальной эффективности такой системы необходимо оптимально ис­пользовать все виды ресурсов в условиях определенных стоимост­ных ограничений. Для таких моделей оценка эффективности функ­ционирования системы производится по экономическому показате­лю, определяемому как отношение полученного результата к зат­раченным ресурсам.

         2.Модель управления персоналом. Этот тип модели строится с учетом роли и  значения человека в достижении целей, стоящих перед системой. Главным системообразующим компонентом такой модели является коллектив, сформированный по принципу разделения труда.

В классическом случае моделируется система поддержания че­ловеческих отношений внутри коллектива. При этом особое внима­ние уделяется стилю управления и его влиянию на показатели дея­тельности и позитивную социальную мотивацию личности.

3.Коммуникационная модель (модель взаимодействия систем). Этот тип модели представляет систему в виде сложной иерархической структуры, тесно взаимодействующей с окружением.

Главная идея при создании такой системы заключается в признании взаимосвязей и взаимозависимостей - элементов, подсистем и всей системы в целом с внешней средой. В соответствии с такой концепцией система рассматривается в единстве ее составных частей, которые неразрывно связаны с внешним миром.

Ключевые факторы успеха системы находятся в двух сферах:

во внешней: из нее она получает все виды ресурсов, включая инфор­мацию или знание;

во внутренней - сильные и слабые стороны си­стемы создают те или иные предпосылки для преобразования ре­сурсов.

В такой модели именно внешнее окружение, как правило, и диктует стратегию системы. Некоторые из факторов и переменных внешней и внутренней среды гипотетической системы представлены на рис. 18.

В этом типе модели главным направлением деятельности руко­водителя становится стратегическое управление, так как поведение конкретной системы в условиях, когда все другие взаимодействую­щие с ней системы имеют собственные интересы и реализуют соб­ственную стратегию, не может быть объектом точного прогнозиро­вания и планирования.

 

Рисунок 18 - Факторы и переменные внешней и внутренней среды системы

         4. Модель распределенной системы.  Этот тип модели основан на коллективном разделении труда и ресурсов между несколькими системами. Цели в такой модели, как правило, не согласованы, по сути, они групповые. Основу этой модели составляет теоретическая концепция заинтересованных групп, в соответствии с которой взаимодействующие системы дол­жны принимать во внимание интересы разных партнеров, круг ко­торых может быть довольно широким. В данном подходе за основу принимается стратегия ограниченной оптимизации, при которой до­стижение какой-либо одной цели системы лимитируется требова­нием выполнять и другие цели на приемлемом уровне.

Определение эффективности в этих условиях базируется на вы­боре ценностей и определении политической ориентации системы. Поэтому наряду с использованием критериев социально-экономи­ческой эффективности работа системы оценивается и по таким на­правлениям, как политика увязки собственных интересов с интере­сами партнеров, а также соответствие социально-культурной поли­тики нормам и ценностям коллектива и общества в целом.

5.   Когнитивная модель - модель процесса приобретения знаний. Когнитивная модель - это теоретико-познавательная модель, или модель процесса приобретения знаний. В соответствии с целостно-эволюционным подходом модель раскрывается через целостно-эволюционное представление системы, структуру когнитивных процессов (К-процессов) и модели каналов приобре­тения знаний.

Центральное место в целостно-эволюционном представлении занимает совокупность «вложенных» систем, включающая макросистему, метасистему и систему. Процесс функционирования системы - это единый процесс формирования знаний, или К-процесс, объединяющий системный, метасистемный и макросистемный уровни.

В обшей схеме целостного представления система взаимодей­ствует с мета- и макросистемами на уровне знаний, образуя единый когнитивный канал (К-канал) их приобретения, формирования и  использования. Такие знания отражают как динамику эволюции мета- и макросистем, так и согласованные с ней структурные изме­нения в самой системе. При этом система, как К-канал, характери­зуется пространственно распределенными интеллектуальными воз­можностями (общим интеллектуальным ресурсом), что находит отра­жение в соответствующих изменениях топологии системы и ее фун­кционирования.

2 ЦЕНТРАЛЬНАЯ ПРОЦЕДУРА СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА

Центральная процедура системного анализа — это процедура построения обобщенной модели системы или стратегии ее поведения во взаимосвязи с реальной проблемной ситуацией (рис. 19). В процессе построения модели (или моделей) отображаются все факторы и взаимосвязи реальной ситуации, которые могут проявиться в процессе осуществления решения. Полученная таким образом модель исследуется целью выяснения близости результата применения того или иного из альтернативных вариантов действий к желаемому, сравнения затрат ресурсов по каждому из вариантов, степени чувствительности модели к различным нежелательным внешним воздействиям.

Основу построения моделей системного анализа составляют базовые мировоззренческие модели целого (мира) и механизмы его познания. Тем самым решается вопрос о приоритете критериев (один — главный, важность остальных определяется задаваемым уровнем допустимых значений).

Не менее распространен принцип максимизации взвешенной суммы критериев. Здесь каждый критерий имеет свой специальный множитель — вес. Веса играют роль и масштабных коэффициентов, и нормирующих множителей, и коэффициентов, определяющих важность критериев. Скалярный критерий образуется суммированием умноженных на соответствующие веса учитываемых критериев.

 

Рисунок 19 - Объект и его модель в системном анализе

Основные мировоззренческие модели и механизмы познания следующие:

·       мир - это целостная модель, постигаемая в процессе активной интерпретации существующих связей между элементами целого;

·       мир — это субъективное отражение окружающей действительности в виде локальных моделей и формирование на их основе модели целостной системы;

·       мир — это интерпретация (развитие) локального образа (локальной модели) в контексте всей зрительной сцены (глобальной модели) в мониторинговом (следящем) режиме.

В рамках системного анализа объект представляется моделью с параметрическим или структурно-параметрическим описанием.

Модель параметрическая дает описание объекта анализа во взаимосвязи параметров, показателей и критериев (в том числе и экономических) без учета его структуры.

Модель структурно-параметрическая представляет структурное (с выделением элементов и связей) и параметрическое описание объекта.

Структура процедуры системного анализа для любого типа моделирования включает два блока: блок идентификации и анализа проблемной ситуации и блок проблемного (стратегического) моделирования.

Первый блок реализует процесс формирования модели ситуации в предметной области деятельности (модели проблемной ситуации) и ее анализ. Весь смысл проблемного моделирования сводится к подтверждению устойчивости модели окружающей среды или системы и, соответственно, стратегии объекта либо к их корректировке и соответствующему реформированию системы.

В детализированном варианте процедура системного анализа представляет, по существу, программу исследования модели сложной системы с целью поиска ее наилучшей альтернативы и оптимальной (эффективной) стратегии управления. Она состоит из ряда исследовательских этапов:

·       определение объекта и предмета исследования;

·       определение целей, задач исследования и показателей (критериев) для оценки степени их достижения;

·       определение структуры объекта, описание его свойств, организации и условий существования;

·       определение целей жизнедеятельности объекта; построение гипотез о механизме функционирования объекта; целенаправленный сбор и обработка информации, относящейся к решаемой задаче;

·       исследование объекта с помощью моделей и неформальных методов, включающее уточнение целей и гипотезы о механизме функционирования объекта, корректировку моделей, определение перечня возможных альтернатив стратегии управления;

·       прогнозирование последствий реализации альтернатив стратегии управления и выбор из них наиболее рациональной альтернативы.

Поиск рациональной альтернативы системы и эффективной стратегии управления определяется термином «принятие решения». Важной  особенностью предложенной схемы является ее применимость исследованию любых управленческих проблем, другими словами, процедура системного анализа инвариантна по отношению к вопросам планирования, текущего управления и проектирования сложных систем.

Лекция 7 Формализованное описание системы. Параметры, показатели, критерии

Изучаемые вопросы:

1.     Вербальное и формализованное описание динамики системы.

2.     Параметры, показатели, критерии в описании систем.

3.     Способы параметрического описания систем.

1 ВЕРБАЛЬНОЕ И ФОРМАЛИЗОВАННОЕ ОПИСАНИЕ ДИНАМИКИ СИСТЕМЫ

Язык описания системы. Под языком описания понимается терминологическая и позитивная структура, которая определена для представления системы на данном уровне обобщения. В системном анализе число уровней описания определяется целями и необходимой для их достижения глубиной анализа.

Вербальное описание систем. Вербальное (словесное) описание объекта является первым шагом в процессе системного анализа.

Формализованное описание систем. Формализация – этап описания системы, на котором, сформулированная вербальная гипотеза о механизме изучаемого процесса и его закономерностях, приобретает строгую логическую форму причинно-следственных отношений.

Этапы формализации:

- первый – построение формальной схемы содержащей знаковое описание системы и процесса ее функционирования;

-  второй – построение моделей системы.

Построение формальной схемы содержит следующие шаги:

·                    графическое представление декомпозиции системы, данное в содержательном описании;

·                    вычерчивание связей между элементами системы;

·                    параметрическое описание элементов, связей и системы в целом.

При выборе параметров системы необходимо ориентироваться на имеющуюся информацию, четко представлять методы получения каждого из них и их связи с параметрами более низкого уровня описания системы.

Формальная схема может иметь табличную, графическую или математическую форму. Разработкой формальной схемы завершается системное представления объекта анализа.

2 ПАРАМЕТРЫ, ПОКАЗАТЕЛИ, КРИТЕРИИ В ОПИСАНИИ СИСТЕМ

Основополагающий принцип системного анализа гласит: о качестве или эффективности какой-либо системы судить можно только с точки зрения системы более высокого порядка – макросистемы.

Описание эволюции функционирования или развития системы проводится на основе соответствующих параметров, показателей и критериев.

Параметры – изменяемые и неизменные, измеряемые и неизмеряемые, количественные и качественные представляют систему.

Показатели – характеризуют систему.

Критерии – оценивают достижение системное цели.

Принципы формирования критериев:

Принцип выделения главного критерия. Выделяется главный критерий, оптимизация которого отождествляется с достижением основной цели решения проблемы при условии, что уровень остальных критериев не меньше допустимого. Тем самым решается вопрос о приоритете критериев.

Принцип максимизации взвешенной суммы критериев. Каждому критерию ставится в соответствие специальный множитель – вес. Скалярный критерий образуется суммированием величин учитываемых критериев, умноженных на соответствующие им веса.

3       СПОСОБЫ ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО ОПИСАНИЯ СИСТЕМ

1 Иерархический

Иерархическое описание системы – это создание структуры системы, отражающей ее графическое представление. В любой системе можно выделить главный элемент и элементы, находящиеся у него в подчинении. Иерархия (греч. hierarchía, от hierós — священный и arche — власть), расположение частей или элементов целого в порядке от высшего к низшему.

Иерархически организованные формы существуют во всех сферах объективной реальности: неорганической, биологической, социальной. На рис. 20 представлен пример иерархической схемы взаимодействия человека с окружающей средой.

Рисунок 20 - Пример иерархии

2        Диаграммы Ганта:

·        оперативность (время);

·        качество;

·        устойчивость (надежность);

·        стоимость.

Диагра́мма Га́нта (англ. Gantt chart, также ленточная диаграмма, график Ганта) — это популярный тип столбчатых диаграмм, который используется для иллюстрации плана, графика работ по какому-либо проекту. Является одним из методов планирования проектов.

Диаграмма Ганта представляет собой отрезки (графические плашки), размещенные на горизонтальной шкале времени. Каждый отрезок соответствует отдельной задаче или подзадаче. Задачи и подзадачи, составляющие план, размещаются по вертикали. Начало, конец и длина отрезка на шкале времени соответствуют началу, концу и длительности задачи. На некоторых диаграммах Ганта также показывается зависимость между задачами. Диаграмма может использоваться для представления текущего состояния выполнения работ: часть прямоугольника, отвечающего задаче, заштриховывается, отмечая процент выполнения задачи; показывается вертикальная линия, отвечающая моменту «сегодня».

Часто диаграмма Ганта соседствует с таблицей со списком работ, строки которой соответствуют отдельно взятой задаче, отображенной на диаграмме, а столбцы содержат дополнительную информацию о задаче (рис. 21).

Рисунок  21 - Пример диаграммы Ганта

3       Матрица Бостонской консультативной группы

Появление модели (матрицы) БКГ явилось логическим завершением одной исследовательской работы, проведенной в свое время специалистами Бостонской консультативной группы (Boston Consulting Group). В основе Бостонской матрицы лежит модель жизненного цикла системы, в соответствии с которой любая система в своем развитии проходит четыре стадии: выход на рынок (товар-"проблема"), рост (товар-"звезда"), зрелость (товар-"дойная корова") и спад (товар-"собака").

Для оценки, например,  конкурентоспособности отдельных видов бизнеса используются два критерия: темп роста отраслевого рынка; относительная доля рынка. Темп роста рынка определяется как средневзвешенное значение темпов роста различных сегментов рынка, в которых действует предприятие, или принимается равным темпу роста валового национального продукта. Темпы роста отрасли 10% и более рассматриваются как высокие. Относительная доля рынка определяется делением доли рынка рассматриваемого бизнеса на долю рынка крупнейшего конкурента.

Значение доли рынка, равное 1, отделяет продукты – рыночные лидеры – от последователей. Таким образом, осуществляется деление видов бизнеса (отдельных продуктов) на четыре различные группы (рис. 22).

Рисунок 22 - Матрица Бостонской консультативной группы

4       Многомерная бостонская матрица

Поскольку матрицы стратегического анализа могут относиться к различным аспектам стратегии (например, маркетингу, финансам, управлению людскими ресурсами), то приведем их в соответствии с их возможностью помогать в анализе элементов бизнеса в соответствии с широко-известной моделью "7S", используемой компанией Мак-Кинси (рис.23).

Рисунок 23 - Многомерная Бостонская матрица

Концептуальная схема такой модели предусматривает семь факторов успеха организации: стратегию, структуру, систему, сотрудников, способности сотрудников, стиль культуры, супер-цели компании в целом (рис.23). В данной модели:

·                     супер-цели – контрольные точки (параметры), выполняющие координирующую функцию в процессе внедрения стратегии;

·                     стратегия воспринимается как совокупность задач и действий, необходимых для достижения определенной миссии и цели. Поскольку модель рассматривает понятие миссии организации, (предвидения состояния организации в будущем) как отдельный элемент модели, то из понятия стратегии его в данном случае исключают;

·                     системы – это набор структур и функций, осуществляющих информационное обеспечение и поддержку принятия решений на предприятии;

·                     структура – это организация элементов бизнес-процессов, в частности наличие определенных подразделений, выполняющих обособленные функции, предназначением которых является воплощение стратегии предприятия;

·                     сотрудники – квалифицированный персонал способный осуществлять внедрение стратегии и достижение контрольных параметров ее реализации;

·                     способности – ключевые компетенции сотрудников, которые должны быть применены в процессе реализации стратегии предприятия;

·                     стиль культуры – особенности проявления межличностных отношений в организации в процессе реализации стратегии.

5                   Когнитивный квадрант

Для анализа процессов функционирования и развития, определения свойств и закономерностей эволюции систем специально используем разработанный для этих целей аппарат визуализации. Динамику трех взаимодействующих между собой систем: макро-, метасистемы и системы, мы подробнее рассмотрим в следующей лекции.

Лекция 8 Динамика систем. Свойства и закономерности эволюции

Изучаемые вопросы:

1.     Структур - стратегия эволюции системы.

2.     Эволюция системы. Трансформационная точка.

3.     Свойства и закономерности эволюции сложных систем.

4.     Когнитивный квадрант.

1 СТРУКТУР - СТРАТЕГИЯ ЭВОЛЮЦИИ СИСТЕМЫ

Известно, что с течением времени, любая система развивается, улучшается ее структура, может измениться число элементов, входящих в структуру системы. Рассмотрим графическое изображение эволюции структуры системы (рис. 24).

 

Рисунок 24- Эволюция структуры системы

Структур – стратегия – это графическое отображение структурной эволюции системы по эффективной траектории при воздействии на нее различных внутренних и внешних факторов (рис. 25).

 

Рисунок 25 - Структур - стратегия эволюции системы

2 ЭВОЛЮЦИЯ СИСТЕМЫ. ТРАНСФОРМАЦИОННАЯ ТОЧКА

Эволюция системы – это переход системы от одной структуры к другой структуре или от одной структур – стратегии к другой структур – стратегии или от одной структурной организации к другой. Переход системы от одной структурной организации к другой сопровождается выбором точки на кривой соответствующей структур – стратегии.

Точку перехода от одной структур - стратегии к другой назовем трансформационной точкой. Такая точка может характеризовать, например, критическое состояние системы либо состояние, в котором принимается решение о выборе пути дальнейшего развития системы, либо характеризовать равную эффективность двух или более стратегий. В любом из приведенных вариантов речь идет об изменениях либо системы (два первых случая), либо ее структур – стратегии (рис. 26).

Когнитивные структур – стратегии – это знания о структурных изменениях системы, накопленные (полученные) в процессе моделирования. Как правило, речь идет об оптимальных или рациональных структурных изменениях в системе и о соответствующих структур – стратегиях. Продуктивные структур – стратегии – это структур – стратегии, описывающие структурные изменения в системе в реальных условиях функционирования.

 

Рисунок 26 - Трансформационная точка

3 СВОЙСТВА И ЗАКОНОМЕРНОСТИ ЭВОЛЮЦИИ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ

1. Свойство трансформации. Изменения в макросистеме называют как преобразование структур – стратегии Sa в структур – стратегию Sb (назовем это свойство системы свойством прямой трансформации), так и преобразование структур – стратегии Sb в структур – стратегию Sa (назовем это свойство обратной трансформацией – ретрансформацией).

2. Свойство устойчивости, факторы, влияющие на устойчивость. Возможность сохранения стратегии Sj без трансформаций в широком диапазоне отклонений F от Fjopt определим как устойчивость структур – стратегии.

3. Свойство предпочтительности. При наличии у системы ряда возможных альтернативных структур – стратегий вероятность реализации некоторых из них пропорциональна ее относительной эффективности.

Процесс эволюции системы представлен на рис. 27.

 

Рисунок 27 - Процесс эволюции системы

4 КОГНИТИВНЫЙ КВАДРАНТ

На рис. 27 представлена идеальная структур–стратегия когнитивного квадранта. I и IV квадранты отражают динамику параметров макросистемы и системы, соответственно, в II и III квадранты характеризуют когнитивный ресурс метасистемы и системы. В I квадранте динамика макросистемы определяется условиями Dm: Ym(t)=>Dmt=>Em(t) и представлена проблемной ситуацией, формируемой макросистемой Em(t) = Ym(t). II  и III квадранты отображают когнитивные возможности метасистемы (Is=> Dsy =>Esy) и системы (I0=> Doz =>Eoz) с соответствующими когнитивными зависимостями: Esy = Esy(Em) и Eoz = Eoz (Es). В IV квадранте формируется продуктивная структур – стратегия системы Y0(t)=>D0(t)=>E0(t), характеризуемая параметрами ее эффективности: Eo(t) = Eo [Em(t), Esy, Eoz, t]. Идеальной представляется структур – стратегия системы, обеспечивающая разрешение проблемных ситуаций макросистемы в реальном масштабе времени без задержек.

Если использовать термин «работа», то практически это означает, что нагрузка (количество требующих разрешения проблемных ситуаций), возникшая в макросистеме на интервале [t₀, t₁], тождественна результатам проведенной работы (количеству проблемных ситуаций, разрешенных метасистемой). Графически это выражается в равенстве площадей под динамическими кривыми макросистемы Wm и системы Wo на рассматриваемом интервале деятельности: Wm[t₀, t₁] = Wo[t_o, t₁].

 

Рисунок 28 - Идеальная структур – стратегия

 

Лекция 9 Когнитивный квадрант. Визуализация обучения, функционирования, развития и проектирования систем

Изучаемые вопросы:

1.   Визуализация обучения, функционирования, развития, проектирования.

2.   Когнитивная модель системы.

1.                 ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ОБУЧЕНИЯ, ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ, РАЗВИТИЯ, ПРОЕКТИРОВАНИЯ

Визуализация обучения. Система состоит из двух компонентов: персонала и технологий (рис. 29).

 

Рисунок  29 - Когнитивный квадрант визуализации обучения

Визуализация функционирования. Пример оптимального использования ресурсов (рис.30).

 

Рисунок  30 - Когнитивный квадрант визуализации функционирования (при полном распределении ресурсов)

Пример возникновения потерь при неоптимальном (нерациональном) использовании технологического ресурса (рис.31).

 

Рисунок 31 - Когнитивный квадрант визуализации функционирования (при неполном распределении ресурсов)

Визуализация развития. Пример использования альтернативной технологии (рис. 32).

 

Рисунок  32 - Использование альтернативной технологии

Визуализация проектирования. Пример проектирования при ограничении результата (рис. 33).

Рисунок  33 - Проектирование при ограничении результата

2                   КОГНИТИВНАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ

Когнитивная модель - это теоретико-познавательная модель, или модель процесса приобретения знаний. В соответствии с целостно - эволюционным подходом модель раскрывается через целостно-эволюционное представление системы, структуру когнитивных процессов (К-процессов) и модели каналов приобре­тения знаний.

Центральное место в целостно-эволюционном представлении за­нимает совокупность «вложенных» систем, включающая макросистему, метасистему и систему. Процесс функционирования системы - это единый процесс формирования знаний, или К-процесс, объединяющий системный, метасистемный и макросистемный уровни.

В обшей схеме целостного представления система взаимодействует с мета- и макросистемами на уровне знаний, образуя единый когнитивный канал (К-канал) их приобретения, формирования в использования. Такие знания отражают как динамику эволюции мета- и макросистем, так и согласованные с ней структурные изме­нения в самой системе. При этом система, как К-канал, характери­зуется пространственно распределенными интеллектуальными воз­можностями (общим интеллектуальным ресурсом), что находит отра­жение в соответствующих изменениях топологии системы и ее фун­кционирования.

Для определения структуры когнитивного процесса и модели каналов приобретения знаний введем следующие понятия.

Определение 1. Функциональные и структурные изменения систе­мы называются продуктивными действиями.

Определение 2. Поступление в систему информации, несущей знание, называется далее когнитивным воздействием.

Определение 3. Когнитивным каналом (К-каналом) называется система, состоящая из интегрированной базы знаний и средств, которые обеспечивают формирование нового знания и (или) продуктивные действия при когнитивном воздействии (чело­век, методический инструментарий, информационные техно­логии и системы и др.).

Определение 4. Знания, сформированные в К-канале, называ­ются когнитивным аттрактором (К-аттрактор далее).

В соответствии с основными положениями целостно-эволюци­онного подхода и введенными определениями сформулируем основ­ные условия для описания процесса приобретения знаний:

1. Процесс приобретения знаний осуществляется в совокупно­сти «вложенных» систем, имеющих в качестве компонентов объект познания, субъект познания, средство отображения объекта в субъекте и результат познания.

2. Общий К-канал приобретения знаний имеет иерархическую структуру «вложенных» эволюционирующих К-каналов, формируемых соответствующими «физическими вложенными» системами. При этом К-канал любого уровня вложенности включает в себя как компоненты К-каналы более низкого уровня, а также включен в качестве компонента в К-канал более высокого уровня.

3.  Целостность общего К-канала приобретения знаний как основное его свойство обеспечивается целостностью процесса познания независимо от конкретного материального носителя любой обеспечивающей его «физической» системы. В свою очередь, процесс познания есть интегрированный процесс взаимодействия вложенных К-каналов на следующих уровнях их представления:  макросистемном,  метасистемном и системном.

4.  Общий К-канал и каждый из вложенных К-каналов характеризуются соответственно общим или вложенными К-аттракторами - знаниями, сформированными в рамках соответствующего К-канала. Для «физических систем» речь идет о базах знаний различных уровней вложенности.

В соответствии с данными положениями на рис. 33 отражена струк­тура общего К-канала приобретения знаний. Здесь база знаний Z_t (БЗ Z_t) является К-аттрактором К-канала системы Т (К-канал < T,Z_t >). На метасистемном уровне К-канал системы Т и БЗ Zt входит в со­став К-канала метасистемы (К-канал <S,Zs>), а соответствующий аттрактор представляется интегрированной базой знаний метасис­темы S (ИБЗ Z_S). Наконец, на макросистемном уровне К-канал метасистемы S и ИБЗ Z_s входит в общий К-канал макросистемы (К-канал < M,Z_m>), а соответствующий аттрактор представляется интегрированной базой знаний макросистемы М (ИБЗ Z_m). Принципиальным моментом в данном представлении является иерархическая вложенность К-каналов, К-аттракторов и, соответственно, про­цессов приобретения знаний (К-процессов далее).

 

Рисунок 34 -   Структура общего К-канала приобретения знаний

Процессы взаимодействия между каналами и соответствующие им связи разбиваются на два типа:

• связи, определяющие процесс приобретения знаний, соответственно, прямые и обратные связи взаимодействия макро-(Y_m, I_m), мета- (У_s, I_s ) и системного (У_t, I_t) уровней;

• связи, отражающие продуктивное взаимодействие элементов структуры на основе результатов познания, соответственно: связи продуктивного взаимодействия макро- D_m, мета- d_s и системного D_t уровней.

Все связи в структуре общего К-канала приобретения знаний пред­ставляют собой не физическую, а информационо-когнитивную харак­теристику взаимодействия каналов. Связи, определяющие процесс приобретения знаний, будем далее называть интеллектуальными.

Прямые (Y_m, У_s У_t) и обратные (I_m I_s I_t) интеллектуальные связи, а также обратные связи продуктивных действий (D_m, Ds, D_t,) определяют процесс формирования К-канала и К-аттрактора для со­ответствующих уровней.

Прямые интеллектуальные связи обеспечивают систему ниже­лежащего уровня информацией об изменении проблемной ситуации в системе вышележащего уровня. Обратные же интеллектуальные связи обеспечивают информацией о предыстории познания, кото­рая включает информацию об изменениях соответствующих К-аттракторов.

Через прямые интеллектуальные связи осуществляется процесс передачи знаний (передача когнитивного воздействия У) в базу зна­ний того же уровня: от M через Y_m в ИБЗ Z_m, от S через Y_s в ИБЗ Zs. от Т через Y_t в БЗ Z_t. Этот процесс назовем далее процессом интел­лектуализации (накопления знаний). При этом рассматривается три уровня интеллектуализации; макросистемный - от M через Y_m в ИБЗ Z_m,- метасистемный - от S через Уs в ИБЗ Zs; системный -от Т через Уt, в  БЗ Zt.

Соответственно, рассматривая систему как элемент метасисте­мы или макросистемы, мы говорим об интеллектуализации метасистемного или макросистемного уровня, а рассматривая ее как сис­тему, - об интеллектуализации системного уровня.

Через обратные интеллектуальные связи осуществляется взаи­модействие систем и их базы знаний в целях поуровневой интегра­ции знаний. Данный процесс будем называть процессом когнитив­ного взаимодействия.

Через обратные связи, как интеллектуальные, так и продуктив­ные, осуществляется процесс взаимодействия К-каналов смежных уровней. Определим этот процесс взаимодействия К-каналов смеж­ных уровней как процесс интеллектуальной интеграции.

ТЕМА 5  МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЙ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ ПРИНЯТИЯ СИСТЕМНЫХ РЕШЕНИЙ

Лекция 10  Современные методологии принятия системных решений

Изучаемые вопросы:

1.     Стратегия и методологии стратегического управления.

2.     Методология предписывающего характера.

3.     Методология описывающего характера.

4.     Интеграция методологий стратегического управления.

5.     Теоретико-методологические проблемы стратегического управления. Стратегия и методологическая схема принятия системного решения.

1 СТРАТЕГИЯ И МЕТОДОЛОГИИ СТРАТЕГИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ

Системы модернизируются или развиваются в рамках определен­ной стратегии, обеспечивающей достижение поставленных целей и решение конкретных задач. В процессе формирования стратегии принимаются все системные (стратегические) решения.

Как показывает анализ, эволюция понятий «система» и «страте­гия» самым непосредственным образом отражает эволюцию мето­дологий системного анализа и управления. В частности, эволюция понятия «стратегия» в полной мере просматривается в следующих наиболее распространенных ее определениях (рис. 35):

1)                                   стратегия есть структурное и функциональное расположение системы во внешней среде (позиция);

2)                                  стратегия есть глобальный виртуальный ориентир, направление развития системы во времени и внешней среде (перспектива);

3)                                  стратегия есть направление движения системы во внешней
среде, детально рассчитанное на определенный срок (план);

4)                                  стратегия есть следование установленной модели в опреде­ленной ситуации (принцип поведения);

5)                                  стратегия есть единовременный образ действия – маневр системы, компенсирующий внешнее воздействие (прием).

Рисунок 35 - Графическое представление взаимосвязи понятий «система» и «стратегия»

Все существующие методологии принятия решения системного характера можно разделить по двум направлениям:

предписывающего характера - создание идеальных идей (методологии моделирования, проектирования (планирования), позиционирования);

описывающего характера - описание реальных действий по разработке стратегии (когнитивная методология, методология внешней среды и методология конфигурации).

2 МЕТОДОЛОГИЯ ПРЕДПИСЫВАЮЩЕГО ХАРАКТЕРА

Методология стратегического моде­лирования определяет подход к пост­роению стратегии, обеспечивающей соответствие (баланс) внутренних возможностей системы и внешних условий окружения (макросистемы). Основой методологии являет­ся модель SWOT, которая представляет возможности по оценке сил (Strengths) и слабостей (Weaknesses) системы в контексте существу­ющих возможностей (Opportunities) и угроз (Threats) со стороны микросистемы.

На первом этапе моделирования акцент делается на исследова­ние внешних и внутренних ситуаций, то есть характеристик систе­мы, с одной стороны, и состояния окружения - с другой.

На втором этапе формируются альтернативные стратегии с учетом целей системы и управления.

На третьем проводятся все­сторонняя оценка и выбор оптимальной стратегии.

На заключительном этапе делается окончательный выбор (фор­мируется стратегия как принципиальная концепция-перспектива) и осуществляется реализация стратегии. Общий алгоритм методо­логии стратегического моделирования представлен на рис. 36.

Основные положения методологии сле­дующие:

1.            Формирование стратегии - это процесс системного мышления.

2.          Ответственность за контроль над стратегическим процессом возлагается на руководителя — системного аналитика.

3.          Модель построения стратегии должна оставаться достаточно простой, прозрачной и неформальной.

4.          Стратегия должна быть уникальной.

5.           Моделирование завершается, когда стратегия сформулирована как перспектива.

6.          Внедрение стратегии возможно только после формулирования стратегии.

Рисунок 36 - Алгоритмическая схема методологии стратегического моделирования

Методология стратегического пла­нирования (проектирования) разви­вает методологию моделирования. Этому способствует последователь­ное расширение модели SWOT, разбивка ее на направления, ин­струментальное развитие каждого из направлений, дальнейшая разработка целей, задач и операционных планов. Выбранная стра­тегия при этом подлежит детальной формализации (рис. 37).

Методологическая схема проектирования стратегии выглядит следующим образом.

1. Постановка задач. Идентификация проблемных направлений и определение основных стратегических ориентиров разви­тия системы.

2.          Анализ внешней среды. Прогнозирование будущего состоя­ния внешней среды и самой возможности стратегического планирования (проектирования). Результатом становятся раз­ного рода сценарии (сценарное проектирование), где просчи­тываются варианты развития событий.

3.          Анализ системы. Оценка слабых и сильных сторон системы. Целевая и структурно-функциональная декомпозиция систе­мы (определение целевых направлений стратегического пла­нирования).

4.         Проектирование стратегии. Формирование и сравнительная оценка стратегических вариантов управления ресурсами системы для различных сценариев.

5.          Проектирование целевой программы и ее оценка. Формирование целевых программ реализации стратегии в виде подстратегий, программных мероприятий по целевым направле­ниям и их оценка.

6.          Проектирование комплексной программы реализации стратегии. Формирование (синтез) комплексной программы раз­вития системы на основе целевых программ и упорядочивание шагов стратегического процесса во времени.

Рисунок 37 - Главные компоненты стратегического планирования

Методология планирования делит стратегический процесс на пла­нирование действий (программирование до осуществления стратегии) и контроль над исполнением (финансовый и системный контроль пос­ле осуществления стратегии).

Основные положения методологии следующие:

1.                 Стратегии являются результатом контролируемого осознан­ного процесса формального планирования, делящегося на от­дельные, схематически описанные и методически прорабо­танные шаги.

2.                  Ответственность за общее руководство стратегическим планированием лежит на руководителе, а за практическое его осуществление отвечает проектировщик.

3.                                   Завершение стратегического процесса происходит после ре­ализации комплексной программы.

         Методология позиционирования наиболее влиятельная и масштабная методология системного анализа и управления на сегодняшний день. Позиционирование подчеркивает значение самой стратегии, а не только процесса ее формулирования.

В качестве основы для проведения научных исследований в об­ласти стратегического управления позиционирование использует ранние труды о военных стратегиях. Большое значение для совре­менного развития методологии имеет концепция Бостонской кон­сультационной группы, формализованная в виде матрицы «рост-доля рынка» (Бостонской матрицы), представленной на рис. 38.

Рисунок 38 - Матрица Бостонской консультационной группы (Бостонская матрица)

Основные положения методологии следующие:

1.  Стратегия направлена на достижение специфических, обоб­щенных генерических позиций системы в окружении, кото­рые могут быть идентифицированы.

2.     Позиции являются экономически обоснованными и конкурентными.

3.     Стратегия формируется на основе аналитических расчетов по выбору определенной генерической позиции.

4.     Основная роль отводится системным аналитикам, формиру­ющим варианты стратегических решений для руководства.

5.     Результатом решения руководителя становится «готовая к вне­дрению» стратегия.

3 МЕТОДОЛОГИЯ ОПИСЫВАЮЩЕГО ХАРАКТЕРА

Методология познания (обучения) – когнитивная методология. В методологии данного направления главную методология роль играет системный аналитик, который, обу­чаясь, познает стратегию и, размышляя, воздействует на систему. Через видение и обучение в процессе стратеги­ческого познания его мышление способно делать аналитические выводы, синтезировать стратегию как на сознательном, так и на подсознательном уровне.

Формулирование стратегии рассматривается не как конечный результат, а лишь как процесс стратегического видения и обучения, содержание видения можно представить с помощью рис. 39.

Рисунок 39 - Формулирование когнитивной методологии

Методология моделирования внешней среды утверждает, что окружение – главный движущий фактор в стратегическом процессе.

Самой системе при этом отводится пассивная роль, заключающаяся в реакции на происходящее во внешней среде изменения (рис.40).

Рисунок 40 - Схема методологии моделирования внешней среды

Методология конфигурации имеет два аспекта: устойчивые структуры организации и внешней среды рассматриваются в ней как конфигурации, а процесс разработки стратегии - как трансформация. Когда система приходит к устойчивому состоянию, разработка стра­тегии превращается в подготовку резкого перехода из одного состо­яния в другое. Таким образом, за конфигурацией (время консолидироваться) неизбежно следует трансформация (время осуществлять изменения).

В рамках методологии предлагается классификация управляе­мых систем. Системы делятся на предпринимательские (гибкость, простота), механические (иерархия, стандартизация), профессиональ­ные (децентрализация, квалификация), диверсифицированные (филиальность), адхократические (неформальная координация), миссионерские (идеология) и политические (разделение власти). Выделяются следующие этапы развития системы:

1)    стадия развития (формирование механизма, ресурсной базы, стартовой позиции);

2)                                 стадия стабильности (взаимодействие компонент системы);

3)                                 стадия адаптации (изменение окружения системы и ее содержания);

4)                                 стадия борьбы (выделение нового курса);

5)                                 стадия революции (одновременная быстрая трансформация доминирующих характеристик системы).

Основные положения методологии следующие:

1)                длительное время система может быть описана как некая устойчивая конфигурация ее компонент. Определенная форма системы, адекватная определенному контексту, обуславливает поведение системы и присущую ей стратегию;

2)                периоды стабильности прерываются трансформацией  квантовым скачком в иную конфигурацию;

3)                чередование периодов устойчивого состояния конфигурации и переходного процесса трансформации образует последовательность жизненных циклов системы;

4)                основной задачей стратегического менеджмента становится поддержка стабильности конфигурации системы на определенном временном интервале, а также содействие эффективному ускорению процесса трансформации в период смены жизненного цикла.

4 ИНТЕГРАЦИЯ МЕТОДОЛОГИЙ СТРАТЕГИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ

Графически разработку стратегии в рамках отдельной методологии можно представить в виде луча (рис. 41).

 

Рисунок 41 - Луч - методологический подход стратегического анализа

Роль интегратора в процессе объединения методологий может выполнить методология познания.

Подводя итог, можно сказать, что в общем случае категории каждого из теоретико-методологических подходов следует исполь­зовать в качестве строительных блоков или, вернее, ингредиентов всей технологии стратегического управления. Последние исследо­вания показывают, что интегративную функцию в этом процессе может выполнять когнитивная методология. Условия, направления и технология интеграции, по нашему мнению, достаточно очевид­ны уже из анализа контура стратегического управления, представ­ленного на рис. 42.

Рисунок  42 - Интеграция методологий в контуре стратегического управления

Поиск реальной стратегии системы заключается в определении траектории движения к одной или последовательно к нескольким точкам в пределах структуры интегративной методологии и в применении соответствующей методологической последовательности.

5 ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ СТРАТЕГИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ. СТРАТЕГИЯ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКАЯ СХЕМА ПРИНЯТИЯ СИСТЕМНОГО РЕШЕНИЯ

Каждый исследователь, рассматривая систему с какой-то одной стороны, способен дать собственную ограниченную, аналитическую оценку ситуации, но мы никогда не поймем, что есть система в целом, складывая вместе — в какой угодно последовательности — ее элементы.

Целостность как основа системы не выражается словами, а существует как некий образ человеческой мысли. Вот почему сложно продемонстрировать систему целиком.

Система, которую исследуют аналитики, является продуктом долгого эволюционного процесса.

Анализ процесса эволюции методологии стратегического управления показывает последовательное доминирование трех предписывающих теоретико-методологических подходов — сначала моделирования, затем в 1970-е гг. — планирования, и в 1980-е гг. — позиционирования. В настоящее время популярность последней несколько снизилась, но теория позиционирования по-прежнему остается весьма влиятельной.

В 1990-х гг. сфера стратегического управления стала намного более эклектичной, поскольку актуализировались остальные направления. В последние годы все больше внимания, главным образом практиков, привлекают так называемые политические технологии, или технология власти — изучение союзов, коллективной стратегии и т.п., а также изыскания в области когнитивных технологий.

Теоретико-методологические проблемы стратегического управления представлены на рис. 43.

Общая структура развития методологии стратегического управ­ления на основе традиционных и перспективных методологий с позиции интеграции их в рамках когнитивной методологии представлена на рис. 44. Исследование такой структуры как целого - от­дельная теоретическая задача, решение которой может при опреде­ленных условиях дать ответы на все представленные выше проблем­ные вопросы. В практическом же плане данная структура позволяет ориентироваться в выборе конкретного методологического подхода для решения конкретной практической системной проблемы и/или задачи на определенном этапе стратегического управления.

 

Рисунок 43 - Теоретико-методологические проблемы стратегического управления

 

Рисунок 44 - Традиционные направления и перспективы развития методологии стратегического управления

ТЕМА 6 ТЕХНОЛОГИЯ АНАЛИЗА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В РЕЖИМЕ ТРЕНИНГА

Лекция 11  Тренинг – технология анализа и принятия решений

Изучаемые вопросы:

1.     Методологическая схема и алгоритм тренинг – технологии (на примере формирования программы).

2.     Технологическая схема проведения тренинга.

3.     Основные компоненты тренинг – технологии формирования программы развития.

1 МЕТОДОЛОГИЧЕСКАЯ СХЕМА И АЛГОРИТМ ТРЕНИНГ – ТЕХНОЛОГИИ (НА ПРИМЕРЕ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОГРАММЫ)

Рассмотрим методическую схему формирования программы развития (модернизации) системы (рис. 45).

 

Рисунок 45 - Схема формирования программы развития (модернизации) системы

Основные принципы проведения тренинга:

·       методичность – работа на основе методических инструментов;

·       технологичность – работа по правилам;

·       коллективизм – работа в команде экспертов;

·       оперативность – работа в условиях ограничений по времени;

·       свобода в высказывании идей и мнений;

·       бесконфликтность – уважительное отношение к любому из экспертов.

Алгоритм формирования программы развития (модернизации) системы представлен на рис.46.

 

Рисунок 46 - Алгоритм формирования программы развития (модернизации) системы

2 ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ СХЕМА ПРОВЕДЕНИЯ ТРЕНИНГА

Основу технологической платформы тренинга составляет сценарий. Основные его компоненты следующие:

·       формулируется тема тренинга;

·       определяется цель тренинга;

·       анализируется проблемная ситуация;

·       формулируется общая постановка задачи (проблемы);

·       определяются исходные данные;

·       даются общие методические указания и рекомендации экспертам по решению задачи (методы, инструменты, правила, индивидуальная работа или работа в команде, отведенное время);

·       формулируются вопросы и задания экспертам, выполняются задания экспертами, даются комментарии и осуществляется предварительная обработка результатов;

·       проводится окончательная обработка результатов;

·       формируются выводы и предложения по теме, выходные результаты тренинга.

Этапы выполнения работ при разработке программы развития системы можно представить с помощью следующего алгоритма (рис. 48).

 

Рисунок 47 - Алгоритм выполнения работ разработки программы развития системы

3 ОСНОВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ ТРЕНИНГ – ТЕХНОЛОГИИ

Компоненты тренинг – технологии представим в виде таблицы.

Таблица 1 – Компоненты тренинг – технологии

Эксперт	Инструмент	Задача	Программа
Заказчик, специалисты	Экспертное проектирование. Метод парных сравнений. Метод балльных оценок.	1.Анализ существующей системы 1.1.              Формулирование системной задачи 1.2.              Определение проблем 1.3.              Анализ факторов 1.4.              Определение сильных и слабых сторон 1.5.              Формирование цели развития	Наименование системной задачи. Проблемы. Сильные и слабые стороны. Цель развития
Заказчик, специалисты, системные аналитики	Информационное обследование. Метод информационно-функционального анализа. Экспертное проектирование. Бостонская матрица. Метод балльных оценок.	2.  Формирование концепции перспективной системы 2.1.             Задачи деятельности 2.2.             Информационный анализ деятельности 2.3.             Коммуникационный анализ деятельности 2.4.             Организационно-функциональный анализ деятельности 2.5.             Определение главных направлений развития (модернизации) системы 2.6.             Определение ресурсного обеспечения развития (модернизации) системы 2.7.             Формирование цели программы развития	Главные направления развития (модернизации). Ресурсное обеспечение развития (модернизации). Цель программы
Специалисты, системные аналитики, проектиров щики	Девятимерная линейка. Экспертное проектирование	3.  Проектирование программы 3.1.             Проектирование целевых программ 3.2.             Проектирование подпрограмм 3.3.             Проектирование комплекса мероприятий	Комплексы целевых программ, подпрограмм, мероприятий
Специалисты, системные аналитики, проектиров щики, заказчик	Девятимерная линейка. Бостонская матрица	4.  Оценка эффективности программы и механизм реализации 4.1.             Оценка эффективности программных мероприятий и программы в целом. 4.2.             Формирование организационно-финансового механизма реализации программы. 4.3.             Формирование механизма для контроля результатов внедрения программных решений	Оценка эффективности программы. Организационно-финансовый механизм. Механизм контроля

Лекция 12  Инструментальные средства тренинг – технологии

Изучаемые вопросы:

1.     Диаграмма причинно – следственных связей.

2.     ABC – анализ.

3.     Метод парных сравнений.

4.     Многомерная бостонская матрица.

5.     Девятимерная линейка.

6.     Бостонская матрица.

7.     Метод SWOT.

1 ДИАГРАММА ПРИЧИННО – СЛЕДСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ

Диаграмма причинно-следственных связей – это эффективный способ структуриза­ции экспертной информации, который демонстрирует простые приемы качественного описания взаимосвязей факторов, учет которых признает­ся необходимым для отображения в модели принципиальных моментов развития моделируемых процессов.

Диаграмма причинно-следственных связей достаточно хорошо известна как схема конструирования математических моделей. (Этот подход давно применялся при конструировании моделей и получил самостоятельное развитие при структуризации моделируемых объектов вне метода системной динамики).

Рассмотрим диаграмму Исикавы (рис. 48).

Алгоритм формирования диаграммы:

1)     определение цели системы;

2)     формулирование проблемы;

3)     определение факторов, вызывающих появление проблемы;

4)     структуризация и ранжирование факторов;

5)     отображение факторов на диаграмме.

Рисунок 48 - Диаграмма причинно – следственных связей – диаграмма Исикавы

2 ABC  - АНАЛИЗ

АВС-анализ основан на принципе дисбаланса. При его проведении строится график зависимости совокупного эффекта от количества рассмотренных элементов. Его называют кривой Парето, кривой Лоренца или ABC-кривой. По результатам анализа ассортиментные позиции ранжируются и группируются в зависимости от размера их вклада в совокупный эффект. В логистике ABC-анализ обычно применяют с целью отслеживания объемов отгрузки определенных товаров и частоты обращений к ним, а также для классификации клиентов по количеству или объему сделанных ими заказов.

Процедура проведения АВС-анализа содержит следующие шаги:

·                     определяется цель анализа;

·                     определяются действия по итогам анализа (что делать с полученными результатами);

·                     выбирается объекта анализа и параметр анализа (по какому признаку он будет проводиться);

·                     составляется рейтинговый список объектов по убыванию значения параметра;

·                     рассчитывается доля параметра от общей суммы параметров с накопительным итогом. Доля с накопительным итогом вычисляется путём прибавления параметра к сумме предыдущих параметров;

·                     выделяются группы А,В и С.

Рассмотрим диаграммы Парето (рис. 49, а, б).

 

Рисунок 49 - Диаграммы Парето

а) распределение факторов влияния         б) кумулятивная кривая

по их значимости                                      факторов влияния

3 МЕТОД ПАРНЫХ СРАВНЕНИЙ

Метод парных сравнений применяется для выделения наиболее важных для достижения цели признаков. Алгоритм метода парных сравнений:

1)    определение цели системы;

2)    определение признаков (факторов, задач, ресурсов, показателей и т.п.), характеризующих систему (не более 30);

3)    поэтапное сравнение признаков между собой с учетом цели;

4)    определение общей суммы ранга для каждого признака.

Приведем пример матрицы парных сравнений.

Признаки	1	2	3	4	5	6	7	8	…	i	∑	ранг
Признак 1		2	2	0	2	2	0	0	0	2	10	3
Признак 2	0		2	0	2	2	2	2	2	0	12	2
Признак 3	0	0		2	2	2	0	0	0	0	6	5
Признак 4	2	2	0		2	2	2	0	0	0	10	3
Признак 5	0	0	0	0		0	2	2	2	2	8	4
Признак 6	0	0	0	0	2		0	2	2	0	6	5
Признак 7	2	0	2	0	0	2		2	2	0	10	3
Признак 8	2	0	0	2	0	0	2		2	0	8	4
Признак …	2	0	2	2	0	0	0	0		0	6	5
Признак i	0	2	2	2	0	2	2	2	2		14	1
∑	8	6	10	8	10	12	10	10	12	4	90

4 «МНОГОМЕРНАЯ» БОСТОНСКАЯ МАТРИЦА

Рассмотрим макет «многомерной» Бостонской матрицы (рис. 50).

 

Рисунок 50 - Макет «многомерной» Бостонской матрицы

5 ДЕВЯТИМЕРНАЯ ЛИНЕЙКА

Для оценки качественных признаков используется девятимерная линейка, результаты удобнее всего представлять в табличной форме (табл.2).

Таблица 2 – Пример девятимерной линейки

Количественная оценка													Качественная оценка
-5	-4	-3	-2	-1	0	1	2	3	4	5	Задачи		1	2	3	4	5	6	7	8	9
												1
												2
												3
												4
												5
											Ресурсы	1
												2
												3
												4
												5

6 БОСТОНСКАЯ МАТРИЦА

Матрица Бостонской консалтинговой группы позволяет позиционировать систему, идентифицировать проблемы, а также выбрать определенную стратегию развития (рис.51).

 

Рисунок 51 - Макет БМ для результатов: а) многомерной БМ,

б) девятимерной линейки

7. МЕТОД SWOT

Метод позволяет определить сильные и слабые стороны, возможности и угрозы со стороны окружающей среды.

Рассмотрим технику работы с методом:

·               эксперт определяет цель, описывает и идентифицирует систему и окружение;

·               определяются сильные и слабые стороны, возможности и угрозы со стороны окружающей среды, используется метод парных сравнений и правило 20х80 для определения основных признаков;

·               формируется матрица альтернативных стратегий для выбора наиболее оптимальных;

·               формируется стратегия как принципиальная концепция – перспектива и осуществляется ее реализация.

Таблица 3 – Пример матрицы SWOT

Внешняя среда Система	Возможности 1 2	Угрозы 1 2
Сильные стороны 1 2
Слабые стороны 1 2

ТЕМА 7 АНАЛИТИЧЕСКИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, МОДЕЛИ И МЕТОДЫ В СИСТЕМНОМ АНАЛИЗЕ И УПРАВЛЕНИИ

Лекция 13 Модели и методы в системном анализе

Изучаемые вопросы:

1.     Определение модели. Классификация моделей.

2.     Центральная процедура системного анализа.

3.     Этапы построения аналитической модели исследуемого объекта.

4.     Методы в системном анализе.

1.                 ОПРЕДЕЛЕНИЕ МОДЕЛИ. КЛАССИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ

Существует множество определений модели. Дадим одно из них. Модель – это объект, который имеет сходство в некоторых отношениях с прототипом и служит средством описания поведения прототипа.

Важнейшим качеством модели является то, что она дает упрощенный образ, отражающий не все свойства прототипа, а только те, которые существенны для исследования.

Классификация моделей представлена на рис. 52.

 

Рисунок 52 - Классификация моделей

2        ЦЕНТРАЛЬНАЯ ПРОЦЕДУРА СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА

Основой системного анализа считают общую теорию систем и системный подход. Системный анализ, однако, заимствует у них лишь самые общие исходные представления и предпосылки. Его методологический статус весьма необычен: с одной стороны, системный анализ располагает детализированными методами и процедурами, почерпнутыми из современной науки и созданными специально для него, что ставит его в ряд с другими прикладными направлениями современной методологии, с другой — в развитии системного анализа отсутствует тенденция к оформлению его в строгую и законченную теорию. В системном анализе тесно переплетены элементы науки и практики. Поэтому далеко не всегда обоснование решений с помощью системного анализа связано с использованием строгих формализованных методов и процедур; допускаются и суждения, основанные на личном опыте и интуиции, необходимо лишь, чтобы это обстоятельство было ясно осознано. Важнейшие принципы системного анализа сводятся к следующему:

·               процесс принятия решений должен начинаться с выявления и четкого формулирования конечных целей;

·               необходимо рассматривать всю проблему как целое, как единую систему и выявлять все последствия и взаимосвязи каждого частного решения;

·               необходимы выявление и анализ возможных альтернативных путей достижения цели;

·               цели отдельных подразделений не должны вступать в конфликт с целями всей программы.

Центральной процедурой в системном анализе является построение обобщенной модели (или моделей), отображающей все факторы и взаимосвязи реальной ситуации, которые могут проявиться в процессе осуществления решения. Полученная модель исследуется с целью выяснения близости результата применения того или иного из альтернативных вариантов действий к желаемому, сравнительных затрат ресурсов по каждому из вариантов, степени чувствительности модели к различным нежелательным внешним воздействиям. Системный анализ опирается на ряд прикладных математических дисциплин и методов, широко используемых в современной деятельности управления: исследование операций, метод экспертных оценок, метод критического пути, теорию очередей и т. п. Техническая основа системного анализа — современные вычислительные машины и информационные системы.

Методологические средства, применяемые при решении проблем с помощью системного анализа, определяются в зависимости от того, преследуется ли единственная цель или некоторая совокупность целей, принимает ли решение одно лицо или несколько и т. д. Когда имеется одна достаточно четко выраженная цель, степень достижения которой можно оценить на основе одного критерия, используются методы математического программирования.

Если степень достижения цели должна оцениваться на основе нескольких критериев, применяют аппарат теории полезности, с помощью которого проводится упорядочение критериев и определение важности каждого из них.

3                   ЭТАПЫ ПОСТРОЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ИССЛЕДОВАНИЯ ОБЪЕКТА

Для построения математической модели исследования объекта необходимы следующие этапы:

1 этап: содержательное описание процесса функционирования объекта исследования.

На этом этапе, исходя из целей исследования, отбираются сведения об объекте, представленные как в официальных документах, так и в словесной форме, намечаются первые контуры структурного состава объекта, определяются взаимосвязи между элементами (подсистемами), выраженные  в виде таблиц, графиков, номограмм, формульных выражений и т.д.;

2 этап: разработка формализованной схемы – представление объекта исследования в виде блочной структуры, в которой каждый блок – некий функциональный элемент или подсистема.

На этом этапе устанавливаются более четкие связи и отношения между элементами, определяется набор входных, выходных и управляющих переменных, формулируются критерии управления объектом исследования. Здесь, однако, приходится сталкиваться с некоторыми особенностями:

·                    невозможностью полной формализации реального объекта;

·                    непостоянством структуры и функционирования объекта исследования;

·                    многокритериальностью управления и нечеткостью выбора критериев;

·                    наличием в системах людей.

Этот этап, как правило, завершается выбором типа математической модели для исследуемого объекта. Такие типы моделей непосредственно связаны с известными типами задач:

·                    задачи математического программирования (линейного, нелинейного, динамического);

·                    транспортные задачи;

·                    задачи теории массового обслуживания;

·                    задачи теории игр и др.

3 этап: разработка математической модели объекта исследования

Под математической моделью объекта исследования понимается система математических соотношений (формул, уравнений, неравенств, логических условий и т.д.), связывающих характеристики процесса его функционирования с его параметрами, начальными условиями и внешними воздействиями. Способы реализации математических моделей – аналитический, алгоритмизация, программирование.

4                   МЕТОДЫ В СИСТЕМНОМ АНАЛИЗЕ

Системный анализ в целом может рассматриваться как метатехнология интеграции инновационных и традиционных методических подходов и методов для постановки и решения прикладных задач анализа. При этом границы метатехнологии определяются особенностями анализируемого объекта и решаемой проблемы, целями ре­шения проблемы, составом прикладных задач анализа, совокупностью имеющихся прикладных методов (методик), используемых для их решения.

Один из вариантов интеграции методов для решения задач сис­темного анализа представлен на рис. 53. Здесь методы объединяются в зависимости от степени информативной определенности возника­ющей проблемной ситуации (ПС). При этом рассматриваются:

·                    пол­ностью определенная (ПО) ситуация;

·                    ситуация с устранимой инфор­мативной неопределенностью (УИН);

·                    ситуация с неустранимой ин­формативной неопределенностью (НУИН).

Наиболее известные методы решения задач системного анализа следующие:

·  элементарной математики; ·  математического анализа; ·  теории вероятностей и математической статистики; ·  математического программирования: линейного, нелинейного, динамического и др.

·   корреляционного анализа; ·   регрессионного анализа; ·   факторного анализа; ·   кластерного анализа; ·   решения конечных антагонистических игр; ·   методы прогнозирования; ·   методы моделирования; ·   методы рисковых ситуаций.

Экспертные методы Методы нейросетевого моделирования Портфолио - методы

Рисунок 54 - Структура интеграции методов для решения задач системного анализа

Лекция 14 Методы аналитического моделирования

Изучаемые вопросы:

1.            Область применения методов аналитического моделирования.

2.            Методы аналитического моделирования при исследовании системных объектов информативно полностью определенных.

3.            Методы аналитического моделирования при исследовании объектов с устранимой информативной неопределенностью.

4.            Методы аналитического моделирования при исследовании системных объектов с неустранимой информативной неопределенностью.

1 ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ АНАЛИТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Наиболее распространенными среди методов математического моделирования являются аналитические методы.

Областью применения методов аналитического моделирования являются системные объекты любой сложности. Однако, чем сложнее объект, тем ниже точность полученных решений. В качестве показателя эффективности применяемого метода аналитического моделирования часто принимают величину относительной погрешности получаемого решения.

d =

где Y_io – выходная величина реального объекта;

      Y_im –  входная величина реального объекта.

Потоки товаров, документов (ГТД), транспортных средств (автомобильные фуры, самолеты, корабли)

Вектор параметров системы Аналитическая модель системы a1, a2,…ak 1

Таможенные платежи (инфраструктура ТО, личный состав, ТCТК)

2 МЕТОДЫ АНАЛИТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ СИСТЕМНЫХ ОБЪЕКТОВ ИНФОРМАТИВНО ПОЛНОСТЬЮ ОПРЕДЕЛЕННЫХ

Применяются при решении простых за­дач поиска значений параметров, обеспечивающих экстремум функции при наличии ограничений, наложенных на аргументы. Показатель эффективности (целевая функция) W зависит от двух (заданных заранее) групп параметров: исходных условий (в том числе и ограничений на эле­менты решения) и элементов решения Х, т.е.

W = W(A,X)

Среди задач математического программирования самыми про­стыми являются задачи линейного программирования. Характерным для них является то, что:

•                     целевая функция W линейно зависит от элементов решения  Х  = (х_1, х₂, ...,х_п);

•                     ограничения, накладываемые на элементы решения, име­ют вид линейных равенств или неравенств.

Решение задач данного типа производится стандартными спо­собами поиска экстремума функции, включая различные методы слу­чайного поиска.

В случае, когда требуется найти целочисленные решения, исполь­зуются методы целочисленного программирования.

В случае, когда требуется найти неотрицательные значения пе­ременных x₁ х₂, ..., х_п, удовлетворяющих каким-то ограничениям произвольного вида, например:

F(x_rx₂, ...,х_п) > 0, F(x₁,x₂,...,x_n)>0,

F(x₁,x₂,...,x_n)>0,

и обращающих в максимум произвольную нелинейную целевую фун­кцию этих переменных: W=W(x_r x₂, ...,х_п) => max, используются методы нелинейного программирования. Общих способов решения данного типа задач не существует, в каждой конкретной задаче спо­соб выбирается в зависимости от функционала W и накладываемых на элементы решения ограничений. Среди наиболее используемых способов можно выделить метод «штрафных функций» и методы случайного поиска.

В случае, когда оптимальное решение ищется в условиях непол­ной (устранимой) неопределенности, когда ряд параметров, входя­щих в целевую функцию W, и ограничения, накладываемые на ре­шение, представляют собой случайные величины, используются ме­тоды стохастического программирования. Общих способов реше­ния задач такого типа также не существует. Наиболее используемые при этом способы: сведение стохастического программирования к обычному, детерминированному, замена случайных параметров их математическими ожиданиями.

Основной недостаток задач целочисленного, нелинейного и сто­хастического программирования состоит в том, что они принадле­жат к сложным вычислительным задачам, требующим больших зат­рат машинного времени.

В сложных системах ряд задач разбивается на несколько этапов (шагов) и требует так называемой многоэтапной (или многоша­говой) оптимизации. В этом случае применяют метод динамичес­кого программирования. В основе решения задач динамического программирования лежит принцип оптимальности: каково бы ни было состояние системы перед очередным шагом, надо выбрать уп­равление так, чтобы выигрыш на данном шаге плюс оптимальный выигрыш на всех последующих шагах были максимальными. По­шаговая оптимизация проводится в обратном (условная оптимизация) и прямом (безусловная оптимизация) направлениях.

3 МЕТОДЫ АНАЛИТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ ОБЪЕКТОВ С УСТРАНИМОЙ ИНФОРМАТИВНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬЮ

         Методы математической статистики решают 3 главные задачи:

1)    поиск взаимосвязей между наблюдаемыми и результирующими факторами;

2)    группирование факторов;

3)    анализ временных рядов.

Среди методов, решающих первую главную задачу, наибольшее распространение имеют методы корреляционного и регрессионного анализа (линейного и нелинейного, одномерного и многомерного).

Корреляционный анализ – это метод статистического анализа, целью которого является исследование тесноты связи между явлениями. Корреляционная связь – это такая связь, при которой одному значению некоторого явления соответствует определенное множество значений другого явления.

Регрессионный анализ – это метод статистического анализа связей между явлениями, целью которого является анализ формы связи. Результатом регрессионного анализа является функциональная связь между явлениями.

Среди методов,  решающих вторую главную задачу математической статистики, – группирование факторов (объектов) - наиболее распространенными являются методы факторного и кластерного анализов. Как  правило, используют программные средства реализации их на ПК (например, программные модули «факторный анализ» или «кластерный анализ» в пакете «Statistica»).

Методы, решающие третью главную задачу, позволяют оценить изменения каких-либо важных показателей во времени (прибыль от продаж, изменение курса валют, рейтинг компаний, используемых программных продуктов  и т.д.).

Итак, временной ряд – это последовательность значений какого – либо показателя во времени. Временные ряды в экономике имеют название «динамические ряды».

Они позволяют выделить:

а) тренд, б) сезонную составляющую, в) случайную составляющую

 

Кроме того, существующие средства анализа позволяют разложить случайную составляющую на ряд гармонических составляющих, т.е.

 

4 МЕТОДЫ АНАЛИТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В ИССЛЕДОВАНИИ СИСТЕМНЫХ ОБЪЕКТОВ С НЕУСТРАНИМОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬЮ

Среди этих методов наиболее распространенными являются игровые методы принятия решений и методы экспертных оценок. Дадим краткое описание этих методов.

Игровые методы принятия решений. Имеется платежная матрица, отражающая затраты на реализацию нескольких вариантов проекта в зависимости от состояния окружения:

Состояние окружения / варианты проектов	О1 Агрессивное	О2 Умеренное	О3 Спокойное
А1	20	30	15
А2	75	20	35
А3	25	80	25
А4	85	5	45

Неустранимость исходит из того, что нам неизвестны вероятности состояний окружения О_1, О_2, О_3. Если бы они были нам известны, то в этом случае мы имели бы дело с полностью определенными объектами. В данном случае для обоснованного принятия решений (А_1, А_2, А_3, или А₄) существуют количественные способы, например, критерий Вальда, реализующие определенные правила анализа данной матрицы.

Рассмотрим следующий пример.

На таможенном посту проводится досмотр. Сотрудники таможенного поста успевает проверять 70, 120 или 150 машин. Число проезжающих через пост колеблется от 60 до 160. Необходимо определить число проверенных машин a_ij, если число проезжающих k_j.

Матрица эффективности имеет вид (усл. ед.):

а/k	k1 = 60	k2=95	k3=125	k4=160
a1=70	-1600	2300	2300	2300
a2=120	-4000	5300	7800	7800
a3=150	-6200	-1750	10000	9500

Рассмотрим решение задачи, используя критерий Вальда. По строкам матрицы эффективности выбираем минимальный показатель. Из найденных минимальных показателей выбираем максимальный.

K(a₁) =min(-1600;2300;2300;2300) = -1600;

K(a₂) =min(-4000;5300;7800;7800)= -4000;

K(a₃) =min(-6200;-1750;10000;9500)= -6200;

Копт = max(-1600;-4000;-6200)=-1600.

Оптимальное решение находится в первой строке матрицы эффективности–a₁, т.е. число проверенных машин будет за смену составлять 70.

Методы экспертных оценок относятся к качественным методам оценки системных объектов. Среди них наиболее распространены такие приемы, как ранжирование, парное сравнение, множественное сравнение и другие.

 

Лекция 15 Методы имитационного моделирования

Изучаемые вопросы:

1.     Область применения методов имитационного моделирования.

2.     Сущность имитационного моделирования.

3.     Этапы построения имитационной модели.

4.     Методы имитационного моделирования.

1 ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Реальные сложные системные объекта можно исследовать с помощью двух типов математических моделей: аналитических и имитационных. Область аналитического моделирования распространяется на объекты любой сложности. Однако, при применении аналитического моделирования для исследования объектов с устранимой или неустранимой неопределенностью погрешность результатов моделирования достигает 20% и более. Это объясняется тем обстоятельством, что при аналитическом моделировании действие случайных факторов, как правило, учитывается в среднем.

Таким образом, при исследовании системных объектов методы аналитического моделирования оказываются слишком грубыми и неточными. В этом случае намного эффективнее методы имитационного моделирования. Имитационное моделирование может применяться и для объектов, полностью информативно определенных, но состоящих из большого числа элементов со сложной структурой и связями.

В имитационной мо­дели поведение компонент сложной системы описывается набором алгоритмов, которые затем воспроизводят ситуации, возникающие в системе. Применение какого-либо из способов имитации зависит от характера процессов, протекающих в реальных системах. Моде­лирующие алгоритмы позволяют по исходным данным и фактичес­ким значениям параметров отобразить реальные явления в системе и получить сведения о возможном ее поведении в конкретной ситу­ации. На основании этой информации исследователь может принять соответствующие решения.

2 СУЩНОСТЬ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

При анализе сложных систем одним из наиболее эффектив­ных является имитационно-эволюционный подход. Суть подхода состоит в том, что в процессе моделирования сложной системы осуществляется эволюционный синтез моделей, наиболее адек­ватно отражающих реальные процессы в системе с использова­нием знаний, накопленных в базе знаний. База знаний является банком структурированных локально-оптимальных моделей, син­тезированных в процессе моделирования системы. Имитацион­ное моделирование позволяет решать довольно широкий круг задач, обеспечивает практически без ограничений и допущений исследование любого процесса и позволяет достигать высокой точности результатов.

Однако имеется ряд факторов, затрудняющих использование метода имитации. К ним относятся:

·                    сложность формализации исследуемого объекта и проблемы оценки адекватности модели реальному состоянию;

·                    сложность построения имитирующей программы и проверка ее корректности;

·                    необходимость использования специальных статистических методов для правильной обработки и интерпретации данных-результатов моделирования;

·                    необходимость большого числа реализаций модели для получения требуемой точности результатов моделирования для каждого варианта;

·                    необходимость анализа большого числа вариантов структурных, нагрузочных и ресурсных параметров, особенно при решении задач структурного синтеза и оптимизации па­раметров кадрового обеспечения.

Для облегчения использования метода имитации в настоящее время создано много инструментальных средств моделирования: проблемно ориентированных языков, систем и методологий имита­ционного моделирования.

3. ЭТАПЫ ПОСТРОЕНИЯ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ

На рис. 55 представим этапы построения имитационной модели.

 

Рисунок  55 - Построение имитационной модели: этапы

4 МЕТОДЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

При построении имитационной модели на первых трех этапах формализации используются те же методы, что и при аналитическом моделировании. Однако  уже на четвертом этапе ключевое значение имеет способ имитации случайных воздействий на системный объект.

Этот способ называется методом Монте – Карло. Он предназначен для моделирования случайных величин с известными законами их распределения. Базовое значение для такого моделирования имеют таблицы или датчики случайных чисел с равномерным распределением в интервале. Имея  такой датчик, с помощью методов нелинейного преобразования (метод сложения нескольких чисел, метод обратной функции и др.) можно получить случайную величину с требуемым законом распределения (нормальным, показательным, логарифмическим нормальным, Релея, Вейбулла и др.) Современные программные средства ПК имеют такие датчики.

На пятом этапе формализации, как правило, широкое применение находят стандартные программные средства, такие как Visual Basic, Delphi, C++, Фортран и другие.

Анализ показывает достаточно общий, по существу, подход к проблеме построения инструментальных средств моделирования. В них различаются объекты модели, свойства этих объектов, груп­пы объектов, данные, описывающие окружающую среду, список объектов, обладающих особыми свойствами. Программа модели строится как совокупность программ, представляющих события или работы. Существуют специальные объекты, выполняющие роль ин­формационных посылок. Во всех средствах имеется механизм, об­рабатывающий во времени заданную последовательность событий. Каждый из языков и систем моделирования в той или иной мере ориентирован на моделирование определенного класса процессов и систем, что предопределяет терминологию, приемы обработки и способы формализации исследуемого объекта.

Например, система SIMSCRIPT удобна для моделирования про­изводственных процессов, SOL - для моделирования вычислитель­ных систем, GPSS  ориентирована на моделирование систем мас­сового обслуживания, наиболее распространенная современная ме­тодология моделирования SADT, в частности, пакет Service Model -для имитационного моделирования выполнения бизнес-процессов.

Эти средства могут быть взаимозаменяемыми, но при этом спе­цифические приемы, функции и свойства могут оказаться недоис­пользованными, невостребованными, просто избыточными.

Кроме этого, как правило, инструментальные средства жестко ориентированы на определенные теории и средства описания и фор­мализации исследуемых объектов (теории графов, автоматов, мас­сового обслуживания, Е-сети, сети Петри и т.п.). Это требует от пользователя-исследователя определенных знаний соответствующих теорий и методов. Например, динамическое моделирование с помо­щью пакета Service Model основывается на цветных сетях Петри. Сети Петри позволяют построить модели бизнес-процессов в виде структур, образованных из элементов двух типов: событий и усло­вий. Описания таможенных технологий деятельности таможенных органов на базе сетей Петри вызывают известные трудности.

         Классификация методов аналитического моделирования системных объектов представлена в таблице 1.

Таблица 1 – Классификация методов аналитического моделирования

Вид объекта	Группа методов	Методы анализа
Информатив­но опреде­ленный	Сравнительные	Сравнение Индексный метод
	Статистические	Корреляционный анализ Факторный анализ Регрессионный анализ
	Математическое програм­мирование	Линейное, нелинейное, цело­численное, динамическое программирование
С устранимой информатив­ной неопре­деленностью	Моделирование	Применение теории массового обслуживания Статистическое моделирова­ние (метод Монте-Карло) Имитационное моделирование
	Сетевые методы	Графики ГАНТА Сетевые графы (метод критического пути)
	Иерархические графы	Дерево целей (работ)
	Функционально-стоимостной анализ	Методы функционально – стоимостного анализа
	Организационно-функциональный анализ	Методы организационно - функционального анализа
С неустрани­мой инфор­мативной неопределен­ностью	Применение теории игр и статистических решений	Методы теории игр
	Портфолио методы	Одномерные портфолио Двумерные портфолио Интегральные портфолио
	Проблемно-критериальный анализ	Матрица парных сравнений Методы балльных оценок
	Логико-смысловой анализ	Построение когниграмм
	Экспертные методы

         Задачи и инструменты системного анализа представлены на рис. 56.

 

Рисунок 56 - Задачи и инструменты системного анализа

 

Лекция 16 Информационно – аналитическое обеспечение системного анализа

Изучаемые вопросы:

1.     Классификация информационно – аналитических систем.

2.     Информационно – функциональное моделирование.

1 КЛАССИФИКАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННО – АНАЛИТИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Информационно-аналитическая система – автоматизированная система позволяющая экспертам быстро анализировать большие объемы данных, как правило, является одним из элементов ситуационных центров. Также иногда в состав ИАС включают систему сбора данных.

Данные делятся на три вида – структурированные числовые данные (показатели), справочники и неструктурированные текстовые данные.

На рис. 57 представлена классификация ИАС.

По признаку «иерархия управления» ИАС могут быть на уровне государства, народного хозяйства, территорий, отраслей, раз­личных организаций, в том числе производственных.

Государственная ИАС - автоматизированная информационная система управления народным хозяйством, обороноспособностью страны, экосистемами. Ее создание связано с перспективой разви­тия систем управления в отдаленном будущем.

ИАС управления народным хозяйством - автоматизированная система сбо­ра и переработки информации в целях управления территориями и отраслями на основе единой автоматизированной системы связи страны. Такая система управления в настоящее время существует пока в неявном виде. В то же время ее создание в законченном виде сомнений не вызывает.

Территориальные ИАС - предназначены для управления ад­министративно-территориальными районами (округа, края, облас­ти, районы, города) как в автономном режиме, так и в составе на­родного хозяйства.                                                                                        

Отраслевые  ИАС – автоматизированные системы министерств или ведомств, пред­назначением которых является управление подведомственными орга­низациями в составе территорий и народного хозяйства в целом.

ИАС организациями осуществляют автоматизацию процес­сов управления в организациях различного целевого назначения.

В зависимости от принадлежности к той или иной сфере народ­ного хозяйства АИСУ подразделяются на следующие виды:

·       промышленность (производственные организации независи­мо от форм собственности, фабрики);

·       сельское хозяйство (общества с ограниченной ответственно­стью, колхозы);

·       транспорт (организации железнодорожного транспорта, аэрофлота, автомобильного хозяйства, морского и речного флота);

 

Рисунок 57 - Пример классификации ИАС

·       строительство (акционерные общества, общества с ограни­ченной ответственностью, хозяйственные товарищества);

·       социальные объекты (организации здравоохранения, образо­вания).

В зависимости от признака «процесс управления» системы классифицируются следующим образом: АИСУ научными иссле­дованиями; АИСУ проектированием; АИС организационного управ­ления; АИСУ технологическими процессами; АИСУ проектами.

АИСУ научными исследованиями создаются и используются для обеспечения высококачественных теоретических расчетов, мо­делирования будущих ситуаций, проведения научных экспериментов.

АИСУ проектированием (САПР) - автоматизированные инфор­мационные системы управления, предназначенные для проектиро­вания отдельных деталей, узлов технических объектов, проведения расчетов при разработке гидравлических, кинематических и элект­рических схем будущих изделий.

АИС организационного управления предназначены для управле­ния коллективами людей в социально-экономических системах, включающих государство, народное хозяйство, территории, органи­зации различного целевого назначения и т. п.

АИСУ технологическими процессами - разновидность систем управления, включающая технические средства, которые обеспе­чивают замену физического и умственного труда человека работой машин для сбора, переработки и вывода информации.

АИСУ проектами - человеко-машинная система управления с автоматизированной технологией получения и переработки инфор­мации для обслуживания менеджеров и специалистов в области уп­равления проектами.

По признаку «уровень автоматизации управления» в зависимости от роли человека в процессе управления, форм связи и взаимодействия «человек - машина» все АИСУ можно разделить на четыре вида:

·        информационно-справочные;

·        информационно - расчетные;

·        информационно - управляющие;

·        когнитивные (самонастраивающиеся, самообучающиеся).

Информационно-справочные АИСУ обеспечивают сбор и частич­ную переработку информации для ее использования человеком.

Информационно-расчетные АИСУ осуществляют преимуще­ственно статистическую обработку данных о ходе происходящих процессов, обеспечивают автоматизацию решения задач статисти­ческого анализа и задач прогнозирования.

Промежуточным классом между рассмотренными системами могут считаться информационно-управляющие АИСУ. В таких сис­темах автоматизированы операции сбора, передачи, обработки ин­формации и вырабатываются по заранее разработанному алгорит­му формализованных управляющих решений. За человеком остает­ся функции выбора и принятия решения.

Высшим классом управляющих АИСУ являются когнитивные системы - системы автоматизированного формирования зна­ний и принятия на их основе управленческих решений. Промежу­точными этапами создания таких систем являются самонастраива­ющиеся и самообучающиеся системы. Такие системы автоматиза­ции управления находятся на первоначальном этапе своего разви­тия.

2 ИНФОРМАЦИОННО – ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Основу современных направлений развития информационно–  аналитического обеспечения представляют методология, методы и инструментальные средства информационно – функционального моделирования.

Информационные и функциональные модели (ИФМ) любой (в том числе и таможенной) технологии, по сути, определяют ее содержание, специфику, возможности и эффективность (рис. 58).

Основные принципы информационно - функционального моделирования таможенной деятельности:

1.     ИФМ должны соответствовать поставленным целям исследования.

2.     ИФМ должны обеспечить достаточную полноту описания организации, процессов и технологий деятельности.

3.     ИФМ должны быть адекватны реальным процессам и ресурсам.

4.     ИФМ должны быть понимаемы таможенниками.

5.     Методология моделирования должна обеспечить возможность коллективной работы с моделями, а также возможность интеграции различных моделей в единую ИФМ таможенной деятельности.

 

Рисунок 58 - Информационно – функциональная модель деятельности

Рассмотрим этапы разработки ИФМ.

1.                 Сбор данных о существующих информационных потоках и технологиях.

2.                 Формализованное информационно – функциональное описание существующих технологий:

·          методология SADT (Structured Analysis and Design Technique);

·          пакет Design/IDEF;

·          пакет Easy ABC (Activity Based Costing), Easy ABC Plus и его расширения ABM (Activity Based Management) и ABB (activity Based Budgeting).

3.                 Проверка адекватности ИФМ.

4.                 Принятие ИФМ для дальнейшего использования.

Лекция 17 Контроллинг как системное направление развития информационно – аналитических технологий

Изучаемые вопросы:

1.     Проблемы и направления автоматизации деятельности.

2.     Концептуальные вопросы контроллинга.

1 ПРОБЛЕМЫ И НАПРАВЛЕНИЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

         Актуальность и особая значимость проблемы повышения качества и эффективности автоматизации (в более широком смысле слова – информатизации) деятельности, острая необходимость в ее решении определяются возрастающими потребностями в оперативной и достоверной информации по широчайшему спектру вопросов, требованиями по повышению качества управленческих решений, по эффективному контролю за их исполнением. Комплекс проблем информатизации представлен на рис. 59.

Целью модернизации является максимальное развитие информационных технологий и автоматизированных систем управления, а в конечном итоге – создание технологий, реализующих простые, понятные, прозрачные и управляемые процедуры. В основу достижения цели положены следующие основные принципы:

·                    принцип целостности в исследовании и создании информационных технологий и систем, информационно – технической инфраструктуры;

·                    принцип системной интеграции целей и задач информационно – технической деятельности, информационного, методического, нормативно – правового и кадрового обеспечения информационных технологий и систем;

·                    принцип комплексной интеграции информационных ресурсов, а также расширения информационного пространства;

·                    принципы максимальной автоматизации основных процедур и процесса управления деятельностью, унификации  и типизации проектных и программно – технических решений, единства управления и ответственности.

 

Рисунок 59 - Комплекс проблем информатизации

Рассмотрим концепцию развития информационных технологий и систем (рис. 60).

 

Рисунок 60 - Концепция развития информационных технологий и систем

Интеграция информационных технологий и технологий управления принципиально меняют структуру и содержание управления таможенной деятельностью (рис. 61).

 

Рисунок 61  - Общая структура технологии управления на основе автоматизации

2 КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ КОНТРОЛЛИНГА

         До настоящего времени проблема эффективного управления сложными системами и проблема формирования адекватных систем автоматизации управления рассматривались как слабо взаимосвязанные. Контроллинг – это направление системного решения вышеперечисленных проблем (рис. 62).

 

Рисунок 62 - Контроллинг в системном решении проблем управления и автоматизации

         Основные идеи контроллинга можно определить, раскрыв содержание его концептуально – методологической процедуры, принципов построения и алгоритмов технологии. Наиболее известно понимание контроллинга как целостной концепции управления процессами и результатами деятельности организации в условиях рынка.

При этом можно отметить такие специфические особенности контроллинга, как:

·                     новое содержание таких традиционных функций управления, как анализ, планирование, контроль, информатизация, составляющих ядро контроллинга как целостной концепции;

·                     новое содержание роли информационно-аналитических и планово-экономических служб организации;

·                     согласованное принятие стратегических и оперативных решений;

·                     новая методика анализа, планирования, принятия стратегических и оперативных решений и их контроля.

Концептуально-методологическая структура контроллинга приведена на рис. 63.

 

Рисунок 63 - Концептуально-методологическая структура контролинга

В ее составе:

·              виды контролинга;

·              типы проблемных ситуаций;

·              этапы и объекты контролинга;

·              типовые задачи контролинга;

·              базовые контролинг - методы и наиболее эффективные методы анализа и синтеза.

Данная схема структурирует и детализирует содержание контролинга на различных уровнях представления: идеологическом, методологическом и технологическом, а также определяет их взаимосвязи.

Состав и основные процедуры контроллинг - технологии раскрываются на рис. 64.

 

Рисунок 64 - Этапы, методы и состав контроллинг - технологии

На рис. 64 в соответствии с этапами контроллинга представлены базовые методы и процедуры. Основные этапы контроллинга (контроль и принятие решений) расположены по горизонтали. Базовые методы (анализ и синтез) - по вертикали.

Содержание данного квадранта выражает основную идею реа­лизации контроллинга: динамическую интеграцию методов анализа и синтеза для принятия эффективных управленческих решений на основе знаний и их контроль в условиях эволюции управляемого объекта или процесса. При этом в качестве объекта контроллинга рассматриваются структурированные данные и знания о деятель­ности управляемой системы, модель системы (системного процес­са) или собственно система (процесс).

Как видно из рис. 64, опреде­ляющими условиями интеграции методов являются: цель управле­ния, проблемная ситуация и этапы контроллинга. Базовые методы используются на каждом из этапов контроллинга, а динамика их при­менения задается динамикой эволюции проблемной ситуации в управляемом объекте или цели управления.

Отличительные особенности применения базовых методов ана­лиза и синтеза проявляются в содержании контроллинг-процедур. Их состав приведен в соответствующих квадрантах рассматривае­мого квадранта:

·                     в 1 -м (мониторинг-контроль) - процедура анализа проблем­ной ситуации на этапе контроля параметров объекта управ­ления;

·                     во 2-м (когнитивный контроллинг) - процедура синтеза моде­ли управления для новой проблемной ситуации;

·                     в 3-м (продуктивный контроллинг) - процедура анализа на­копленных моделей управления и выбора приемлемой;

·                     в 4-м (управление) - выбор модели управления, синтез упра­вляющих воздействий и их реализация.

В общем случае модель управления представляется следующи­ми компонентами:

·                     моделью рабочей нагрузки - моделью внешних и/или внут­ренних воздействий на объект контроллинга;

·                     параметрической или структурно-параметрической моделью объекта контроллинга;

·                     системой управляемых параметров и управляющих воздей­ствий;

·                     целями управления и системой показателей эффективности объекта контроллинга.

     В зависимости от проблемной ситуации, сложившейся в объек­те контроллинга на соответствующем этапе, реализуется та или иная контроллинг - процедура. В ее основе лежат методы анализа или син­теза, используемые для достижения целей контроллинга примени­тельно к условиям сложившейся проблемной ситуации. По сути, это и есть контроллинг - технология. Она представляется совокупностью указанных процедур и обеспечивает интеграцию методов контрол­линга для условий проблемной ситуации и целей управления.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Макрусев В.В. Основы системного анализа: учеб. /В. В. Макрусев. –2-е изд., доп. – М.: РИО РТА, 2006. – 576 с.
2. Букатова И.Л. Современные информационные технологии управления / И.Л. Букатова, В.В. Макрусев. – М.: РИО РТА, 2003.
3. Макрусев В.В. Основы системного анализа таможенного дела: направления, проблемы, методология: монография / В.В. Макрусев.- М.: РИО РТА, 2001.
4. Макрусев В.В. Таможенный менеджмент: учеб. пособие / В.В. Макрусев, В.Ю. Дианова.- М.: Изд-во Российской таможенной академии, 2009.
5. Макрусев В.В. Системный анализ и управление: учеб. пособие / В.В. Макрусев, А.А. Пауков, А.Г. Истомин. – М.: РИО РТА, 2004.
6. Прангишвили И.В. Системные подход и системные закономерности / И.В. Прангишвили. – М.: СИНТЕГ, 2000.

7.     Ахундов В.М. Системный анализ в экономических исследованиях / В.М. Ахундов. – М., 1987.

8.     Евланов Л.Г. Экспертные оценки в управлении / Л.Г. Евланов, В.А. Кутузов. – М.: Экономика, 1978.

9.     Корешева Т.В. Основы системного анализа: метод. пособие / Т.В. Корешева. – СПб: СПбГАСЭ, 2002.

10.Перегудов Ф.И. Введение в системный анализ / Ф.И. Перегудов, Ф.П. Тарасенко. – М.: Высшая школа, 1989.

11.Шистеров И.М. Системный анализ: учеб. пособие / И.М. Шистеров. – СПб.: СПбГИЭА, 2000.

12. Макрусев В.В. Таможенный менеджмент: учеб. пособие / В.В. Макрусев, В.Ю. Дианова. - М.:Изд-во Российской таможенной академии, 2009.