Классификация методов проведения исследования систем управления

Содержание Введение 2 1. Классификация методов в соответствии с решаемыми задачами 3 2. Методы, основанные на исп ользованиии знаний и интуиции специалистов 6 3. Методы формализованного пред ставления систем управления 12 Заключение 18 Использованная литература 19 Введение Исследование систем управления – главный фактор научного по дхода к совершенствованию управления. Современными приемами и методам и исследования в определенной мере должен владеть каждый менеджер. А для этого необходимо изучать эти методы. Современная наука имеет обширный и богатый арсенал методов исследования. Но успех исследования в значительной мере зависит от того , каким образом, по каким критериям выбираются методы для проведения кон кретного исследования и в какой комбинации эти методы используются. Классификация методов позвол яет упорядочить представление об их составе, связях и особенностях. М етоды исследования представляют собой способы, приемы проведения иссл едований. Их грамотное приме нение способствует получению достоверных и полных результатов исследования возникших в организации про блем. Выб ор методов исследования, интеграция различ ных из них при проведении ис следования определяется знаниями, опытом и интуицией специалистов, про водя щих исследования. Эффективность исследова ния систем управления во многом определяется выбранными и использован ными методами исследования. В этой работе рассматривае тся структуризация основных методов исследования систем управления. Т акже приведены краткие характеристики некоторых из них. 1. Классификация методов в соотв етствии с решаемыми задачами. Всю совокупность методов исслед ования можно раз бить на три большие группы: 1. МАИС - методы, основанные на использовании знаний и интуиции специалис тов (творческой деятельности) 2. МПФС - методы формального представ ления систем 3. комплексные методы - используют эле менты и МАИС и МПФС Первая группа — методы, основанные на выявлении и обобщении мнений опытных сп ециалистов-экспертов, ис пользовании их опыта и нетради ционных подходов к анализу деятельности организации включают: метод «Мозговой атаки», морфологический анализ метод типа «сценариев», метод экс пертных оценок (включая SWOT -анализ), метод типа «Дельфи», метод структуризации ( « дерево целей », гр афические методы, сетевые модели) морфологические методы . Вторая группа — методы формализованного представ ления систем управления, основанные на использовании математических, экономико- математических методов и моделей исследования систем управления. Сред и них можно выделить следующие классы: 1. аналитические (включают методы классической ма тематики — интегральное исчисление, д ифференциаль ное исчисление, методы поиска экстремумов функций, вариац ионное исчисление и другие, методы математиче ского программирования, т еории игр); 2. статистические (включают теоретические разделы математики — математическую с татистику, теорию веро ятностей — и направления прикладной математики , ис пользующие стохастические представления — теорию массового обслу живания, методы статистических испы таний, методы выдвижения и проверки статистических гипотез и другие методы статистического имитационного моделирования); 3. теоретико - множественные, логи ческие, лингвистиче ские, семиотические представления ( разделы дискрет ной математики, соста вляющие теоретическую основу разработки разного рода языков моделиров ания, авто матизации проектирования, информационно-поиско вых языков); 4. графические (в ключают теорию графов и разного рода графические представления информ ации типа диаграмм, графиков, гистограмм и т.п.). Наибольшее распространение в экономике в настоя щее время получили математическое п рограммирование и статистические мето ды. Правда, для представления ста тистических данных, дл я экстраполяции тенденций тех или иных экономических процессов всегда использова лись графические представления (графики, диаграммы и т.п.) и эл ементы теории функций (например, теория производственных функций). Однак о целенаправленное применение математики для постановки и анализа зад ач управления, принятия экономических решений разного рода (распределе ния работ и ресурсов, загрузки оборудо вания, организации перевозок и т.п .) началось с внедре ния в экономику методов линейного и других видов мате матического программирования. При влекательность этих методов для реш ения формализо ванных задач, какими обычно являются названные выше и др угие экономические задачи на начальном этапе их постановки, объясняетс я рядом особенностей, отличаю щих методы математического программиров ания от ме тодов классической математики. При стремлении более адекватно отобразить про блемную ситуацию в ряде случаев целесообразно приме ня ть статистические методы, с помощью кот орых на основе выборочного исследования получают статистиче ские зако номерности и распространяют их на поведение системы в целом. Такой подхо д полезен при отображе нии таких ситуаций, как организация ремонта обор удо вания, определение степени его износа, настройка и ис пытание сложны х приборов и устройств и т.д. Все более широкое применение находит статис тическое имитаци онное моделирование экономических процессов и си туа ций принятия решений. В последнее время с развитием сред ств автоматиза ции возросло внимание к методам дискрет ной матема тики: знание математической логики, математич еской лингвистики, теории множеств помогает ускорить разра ботку алгор итмов, языков автоматизации проектирова ния сложных технических устро йств и комплексов, язы ков моделирования ситуаций принятия решений в ор га низационных системах. В на стоящее время в экономике и организации производства применяются прак тически все группы методов формализованного представления систем. К т ретьей группе относятся комплексированные методы: комбинаторика, ситуационное моделирование, топология, графосемиотика и др. Они сформировались путем интеграции экспертных и формализованных методов. Специалист по системному анализу должен пони мать, что любая кла ссификация условна. Она лишь сред ство, помогающее ориентироваться в ог ромном числе разнообразных методов и моделей. Поэтому разраба тывать кл ассификацию нужно обязательно, но делать это следует с учетом конкретны х условий, особенно стей моделируемых систем (процессов принятия реше н ий) и предпочтений, которым можно предложить вы брать классификацию. Этапы выбора методов исследования сложных систем : 1. классификация систем и отнесен ие исследуемой к определенному классу 2. выделение задач в рамках исслед уемой системы и отнесение их к определенному классу, выработка управлен ческих воздействий 3. выделение всех связей между эле ментами и целями системы в виде детерминированных или аналитических за висимостей (если выделили зависимости, то можно использовать аналитиче ские методы) 4. отображение наиболее значимых элементов и их свойств (более углубленная обработка для выбора целей), т.е . релевантных факторов (наиболее подходящих для решения конкретных зада ч, достижения конкретных целей) 5. выбор метода, адекватного нашем у классу задач, классу систем (поставленной задаче, выбранной системе) и ф акторам, детерминированным зависимостям Основные закономерности, которые необходимо учитывать при выборе методов : 1. целенаправленность (здесь испо льзуются методы структуризации) 2. целостность (эмерджентность) - с истема неадиативна - не сумма качеств составляющих ее элементов 3. интегративность (любая система развивается, опираясь на свою предысторию, причинно-следственная связь должна быть четко оформлена) 4. коммуникативность (выражается наличием связи между элементами системы : чем плотнее и лучше выражена с вязь, тем лучше функционирует система) 5. иерархическая упорядоченность , характерная для систем управления. Свойство двуликого Януса : каждый эл емент системы является целью и средством (если рассматривать иерархиче скую систему). Каждая системы является элементом более широкой системы. 6. потенциальная эффективность Ф лейшмана (эффективность системы зависит от эффективности ее отдельных элементов; нельзя построить эффективную систему из неэффективных элем ентов) - нет хорошей экономики без квалифицированных кадров, капитала и т. д. 7. принцип рекурсивности (определ ение необходимой связи между экономическими явлениями и объектами, при которой ясно, где причина, а где следствие) 8. принцип разнообразия - это предм ет и содержание современной теории управления (уменьшение разнообрази я, неопределенности - процесс управления) 2. Методы, основанные на использовании знаний и интуиции специалистов Развитие сист емного анализа неразрывно связано с такими понятиями, как "мозговая атак а", "сценарии", "дерево целей", морфологические методы и т.п. Перечисленные те рмины характеризуют тот или иной подход к активизации выявления и обобщ ению мнений опытных специалистов-экспертов (термин "эксперт" в переводе с латинского означает "опытный"). Иногда все эти методы называют "экспертн ыми". Возникновение перечисленных т ерминов, как прави ло, связано с конкретными условиями проведения ис сле дований, или даже с именем автора подхода. Однако варианты последующего применения методов настолько разнообразны, что сейчас трудно говорить об однознач ности использования приведенных терминов. Дадим краткий обзор экспертных методов. Концепция мозговой атаки получила широкое распро странение с начала 50-х годов как «метод системати ческой тренировки твор ческого мышления», направлен ный на «открытие новых идей и достижение с огласия группы людей на основе интуитивного мышления». Ме тоды этого ти па известны также под названиями мозго вого штурм а, конференций идей, коллективной генерации идей (КГЦ). Обычно при проведении мозгово й атаки, или сессий КГИ, стараются выполнить определенные правила, суть к оторых сводится к тому, чтобы обеспечить как можно большую свободу мышле ния участников КГИ и выска зывания ими новых идей; для этого рекомендует ся при ветствовать любые идеи, даже если они вначале кажутся сомнительн ыми или абсурдными (обсуждение и оценка идей проводится позднее), не допу скается критика, не объявляется ложной идея и не прекращается обсуждени е ни одной идеи. Требуется высказывать как можно боль ше идей, стараться с озда вать как бы цепные реакции идей. На практике подобием сессий КГИ являются разного рода совещания — конструктораты, заседания учены х и научных советов, специально создаваемых временных комиссий. В реальных условиях достато чно трудно обеспечить жесткое выполнение требуемых правил, создать «ат мосферу мозговой атаки», на конструкторатах и советах мешает влияние до лжностной структуры организации: трудно собрать специалистов на межве домственные ко миссии. Поэтому желательно применять способы привле чен ия компетентных специалистов, не требующие обяза тельного их присутств ия в конкретном месте и в конкрет ное время и устною высказывания своих м нений. Методы типа «сценариев». Методы подготовки и со гласования представлений о проблеме и ли анализируе мом объекте, изложенных в письменном виде, получили назва ние сценариев. Первоначально этот мето д предпо лагал подготовку текста, содержащего логическую после довател ьность событий или возможные варианты реше ния проблемы, развернутые во времени. Однако позднее обязательное требование временных координат б ыло снято, и сценарием стали называть любой документ, со держащий анализ рассматриваемой проблемы и предло жения по ее решению или по развитию с истемы, неза висимо от того, в какой форме он представлен. Как пра вило, на практике предложения для подготовки подоб ных документов пишутся эксп ертами вначале индивиду ально, а затем формируется согласованный текст. Сценарий предусматривает не т олько содержатель ные рассуждения, помогающие не упустить детали, ко то рые невозможно учесть в формальной модели (в этом собственно и заключает ся основная роль сценария), но и содержит, как правило, результаты количес твенного тех нико-экономического или статистического анализа с предва рительными выводами. Группа экспертов, подго тавливающая сценарий, поль зуется обычно правом по лучения необходимых справок от предприятий и ор гани заций, необходимых консультаций. На практике по типу сценариев р азрабатывались прог нозы в отраслях промышленности. Разновидностью сц е нариев можно считать комплексные программы научно-техническою прогр есса и его социально-экономических Последствий, Роль специалистов по системно му анализу при подго товке сценария — помочь привлекаемым ведущим спе циалистам соответствующих областей знаний выявить общие закономернос ти системы; проанализировать внеш ние и внутренние факторы, влияющие на ее развитие и формирование целей; определить источники этих факто ров; п роанализировать высказывания ведущих специали стов в периодической п ечати, научных публикациях и других источниках научно-технической инфо рмации; соз дать вспомогательные информационные фонды (лучше автоматиз ированные), способствующие решению соответ ствующей проблемы. В последнее время понятие сце нария все больше расширяется в направлении как областей применения, так и форм представления и методов их разработки: в сценарий вводятся количе ственные параметры и уста навливаются их взаимозависимости, предлагаю тся мето дики подготовки сценария с использованием ЭВМ (ма шинных сцена риев), методики целевого управления подготовкой сценария. Сценарий позволяет создать пре дварительное пред ставление о проблеме (системе) в ситуациях, когда не уд ается сразу отобразить ее формальной моделью. Но все же сценарий — это т екст со всеми вытекающими по следствиями (синонимия, омонимия, парадокс ы), свя занными с возможностью неоднозначного его толкова ния разными сп ециалистами. Поэтому такой текст сле дует рассматривать как основу для разработки более формализованного представления о будущей системе или решаемой проблеме. Методы экспертных оценок. Изучению возможностей и особенностей применения экспе ртных оценок посвя щено много работ. В них рассматриваются формы экс пер тного опроса (разные виды анкетирования, интер вью), подходы к оцениванию (ранжирование, нормиро вание, различные виды упорядочения и т.д.), методы о б работки результатов опроса, требования к экспертам и формированию экс пертных групп, вопросы тренировки экспертов, оценки их компетентности (п ри обработке оценок вводятся и учитываются коэффициенты компе тентнос ти экспертов, достоверности их мнений), мето дики организации экспертны х опросов. Выбор форм и методов проведения экспертных опро сов, подходов к обработке результатов опроса и т.д. за висит от конкретной задачи и усло вий проведения экс пертизы. Однако существуют некоторые общие пробле м ы, которые нужно помнить специалисту по системному анализу. Остановимся на них подробнее. Возможность использования экс пертных оценок, обоснование их объективности обычно базируется на том, ч то неизвестная характеристика исследуемого явле ния трактуется как сл учайная величина, отражением за кона распределения которой является ин дивидуальная оценка специалиста-эксперта о достоверности и значи мост и того или иного события. При этом предполагает ся, что истинное значение исследуемой характеристики находится внутри диапазона оценок, получае мых от груп пы экспертов, и что обобщенное коллективное мнение является достоверным. Однако в некоторых теоретичес ких исследованиях это предположение подвергается сомнению. Например, п редлагается разделить проблемы, для решения которых применяются экспе ртные оценки, на два класса. К пер вому классу относятся проблемы, которые достаточно хорошо обеспече ны информацией и для которых можно использовать принцип «хорошего изме рителя», считая эксперта хранителем большого объема информации, а групп овое мнение экспертов — близким к истинному. Ко второму классу отно сятся проблемы, в отношении которых знаний для уверенности в справедлив ости на званных предположений недостаточно; экспертов нельзя рассматр ивать как «хороших измерителей», и необходи мо осторожно подходить к об работке результатов экс пертизы, поскольку в этом случае мнение одного ( еди ничного) эксперта, больше внимания уделяющего иссле дованию малоиз ученной проблемы, может оказаться наиболее значимым, а при формальной об работке оно будет утрачено. В связи с этим к задачам второго класса в осно вном должна применяться качественная обработка Результатов. Использов ание методов осреднения (справедливых для «хороших измерителей») в данн ом случае может привести к существенным ошибкам. Задачи коллективного принятия решений по форми рованию целей, совершенствованию методов и форм управ ления обычно можно отнести к первому классу. Однако при разработке прогн озов и перспективных пла нов целесообразно выявлять «редкие» мнения и п одвер гать их более тщательному анализу. Одной из разновидностей экс пе ртного метода является метод изучения сильных и слабых сторон организа ции, возможностей и угроз ее деятельности - метод SWOT -анализа. Методы типа «Делъфи». Основные средства повышен ия объективности результатов при применении "Дельфи"-метода - использова ние обратной связи, ознакомление экспертов с результатами предшествую щего тура опроса и учет этих результатов при оценке значимости мнений эк спертов. В конкретных методиках, реализующих процедуру "Дельфи", это ср едство используется в разной степени. Так, в упрощенном виде организуетс я последовательность итеративных циклов мозговой атаки. В более сложно м варианте разрабатывается программа последовательных индивидуальны х опросов с помощью анкет-вопросников, исключающих контакты между экспе ртами, но предусматривающих ознакомление их с мнениями друг друга между турами. Вопросники от тура к туру могут уточняться. Для снижения таких фа кторов, как внушение или приспособление к мнению большинства иногда тре буется, чтобы эксперты обосновали свою точку зрения, но это не всегда при водит к желаемому результату, а напротив, может усилить эффект приспособ ляемости. В наиболее развитых методиках экспертам присваивают весовые коэффициенты значимости их мнений, вычисляемые на основе предшествующ их опросов, уточняемые от тура к туру и учитываемые при получении обобще нных результатов оценок. В силу трудо емкости обработки результатов и значительных временных затрат первона чально предусматриваемые методики "Дельфи" не всегда удается реализова ть на практике. В последнее время процедура "Дельфи" в той или иной форме о бычно сопутствует любым другим методам моделирования систем - морфолог ическому, сетевому и т.д. В частности, весьма перспективная идея развития методов экспертных оценок, предложенная в свое время В.М. Глушковым, сост оит в том, чтобы сочетать целенаправленный многоступенчатый опрос с "раз верткой" проблемы во времени, что становится вполне реализуемым в услови ях алгоритмизации такой (достаточно сложной) процедуры и использования компьютерной техники. Для повышения результатив ности опросов и активи зации экспертов иногда сочетают процедуру «Дель фи» с элементами деловой игры: эксперту предлагается прово дить самооце нку, ставя себя на место конструктора, ко торому реально поручено выполн ять проект, или на ме сто работника аппарата управления, руководителя со от ветствующего уровня системы организационного управ ления и т.д. Идея метода д ерева целей впервые была предложена У. Черменом в связи с проблемами принятия решений в промышленности. Термин «дерево» подразумевает использование ие рархической структуры, полученной путем разделения о бшей цели на подцели, а их, в свою очередь, на более детальные составляющие , которые можно называть под целями нижележащих уровней или, начиная с не кото рого уровня, — функциями. Как правило, термин «дере во целей» испол ьзуется для иерархических структур, имеющих отношения строго древовид ного порядка, но сам метод иногда применяется и в случае «слабых» ие рарх ий. Поэтому в последнее время все большее распро странение получает пре дложенный В.М. Глушковым термин «прогнозный граф», который может предста в ляться и в виде древовидной иерархической структуры, и в форме структу ры со «слабыми» связями. При использовании метода «де рево целей» в качест ве средства принятия решений часто вводят термин « дерево решений». При применении «дерева» для выяв ления и уточнения фун кций управления говорят о «де реве целей и функций». При структуризации тематики научно-исследовательской организации удобнее поль зоваться термином «дерево проблемы», а при разработке прогнозов — - термином «дер ево направлений разви тия (или прогнозирования развития)» или упомянуты м выше термином «прогнозный граф». Метод «дерева целей» ориентир ован на получение пол ной и относительно устойчивой структуры целей, пр об лем, направлений, т.е. такой структуры, которая на про тяжении какого-то периода времени мало изменялась при неизбежных изменениях, происходящ их в любой развивающейся системе. Для достижения этого при по строении в ариантов структуры следует учитывать зако номерности целеобразования и использовать принципы и методики формирования иерархических структ ур це лей и функций. Термином «морфология» в биол огии и языкознании определяется учение о внутренней структуре исследу е мых систем (организмов, языков) или сама внутренняя структура этих сист ем. Идея морфологического опроса мышления восходит к Аристотелю и Плато ну, к извест ной средневековой модели механизации мышления Р. Луллия. Одн ако в систематизированном виде методы морфологического анализа сложны х проблем были раз работаны швейцарским астрономом Ф. Цвикки, и долгое вр емя морфологический подход к исследованию и про ектированию сложных си стем был известен под назва нием метода Цвикки. Основная идея мор фологического подхода - систематически находить наиболь шее число, а в пределе - все возможные варианты решения поставленной проб лемы или реализации системы путем комбинирования основных (выделенных исследователем) структурных элементов системы или их признаков. При это м система или проблема может разбиваться на части разными способами и ра ссматриваться в различных аспектах. Отправными точками морфологи ческого исследования считается: 1) равный интерес ко всем объектам морфологического модел ирования; 2) ликвидацию всех ограничений и оцен ок до тех пор, пока не будет получена полная структура исследуемой облас ти; 3) максимально точную формулировку поставленной проблем ы. Кроме этих общих положений, есть ряд отдельных способов (методов) м орфологического моделирования: метод систематического покрытия поля ( МСПП), метод отрицания и конструирования (МОК), метод морфологического ящ ика (ММЯ), метод экстремальных ситуаций (МЭС); метод сопоставления соверше нного с дефектным (МССД), метод обобщения (МО). Наи большую известность получили три первых метода. МСПП предполагает, что существует некоторое число так называемых "опорных пунктов" знания в лю бой исследуемой области. Этими пунктами могут быть теоретические полож ения, эмпирические факты, открытые законы, в соответствии с которыми про текают различные процессы, и т.д. Исходя из ограниченного числа опорных п унктов знания и достаточного числа принципов мышлений) морфологически м методом покрытия поля ищут все возможные решения поставленной пробле мы. На иболее эффективными методами овладения новыми знаниями, методами хозя йствования и управления, являются деловые игры . Деловые игры - метод имитации, выработан для принятия упра вленческих решений в различных ситуациях путем игры по заданным правил ам группы людей или человека и компьютера. Деловые игры позволяют с помо щью моделирования и имитации процессов выйти на анализ, решение сложных практических задач, обеспечить формирование мыслительной культуры, уп равления, мастерства общения, принятия решений, инструментальное расши рение управленческих навыков. Деловые игры выступают как средства ана лиза систем управления и подготовки специалистов. Разработку деловой игры необхо димо начинать с четкой формулировки ее назначения. После этого можно при ступать к формировании) схемы игры и основных ее правил. В выбранной схем е функционирования надо предельно точно отразить опыт работы реальных систем, обратив особое внимание на структуру системы, целевые функции по дсистем и системы в целом, на выбор управляющих воздействий и т.д. Одна из основных сложностей построения модели исследуемой ситуации заключает ся в том, что стремление к наиболее полному отражению исследуемой ситуац ии может привести к излишней детализации модели, которая в свою очередь повлечет за собой усложнение информационного обеспечения построенной модели. В результате этого увеличивается время, затрачиваемое на игру, з атрудняется понимание происходящих процессов. Все это приводит к тому, ч то эффективность проведения игры снижается. Лучший способ избежать так ого рода опасности заключается в том, чтобы постоянно помнить о конкретн ой цели проектируемой игры. Но при этом следует учитывать, что ситуации, а нализируемые в игре, не должны быть упрошены до такой степени, что необхо димое решение можно было бы найти непосредственно без глубокого анализ а протекающих процессов, так как в этом случае результаты, полученные пр и анализе хозяйственной деятельности, будут носить поверхностный хара ктер. Формирование правил игры должно включать в себя опи сание методов оценки степени достижения целей игры. Если деловая игра мо делирует системы, в которых цели могут формироваться только качественн о, либо при количественном выражении трудно указать в явном виде связь с тепени достижения цели с истинными возможностями подсистем, то при пост роении игры особое внимание следует уделить разработке методов степен и оценки достижения цели. Опыт разработки и проведения деловых игр показывае т, что деловую игру целесообразно представить как описание некоторой по следовательности разделов. Как правило, описание игры включает девять р азделов: 1. Общая характеристика 2. Описание ситуации 3. Цель игры 4. Задача центра 5. Задача участников игры 6. Формальная модель 7. Анализ формальной модели 8. Руководство для участников игры 9. Результаты проведения игры Раздел 6 включается в описание и гры, если формализация модели позволяет лучше понять суть игры, или если в дальнейшем предполагается провести анализ формальной модели. Раздел 7 может отсутствовать, ес ли известными математическими средствами провести анализ модели или н евозможно или слишком громоздко. Может отсутствовать и раздел 9, если нет опыта провед ения деловой игры. Каждая деловая игра состоит из нескольких партий. Од на партия большинства деловых игр состоит из трех этапов. o I этап - сбор информации, т.е. сообщение элементами в вы шестоящий орган (центр) запрашиваемой информации; o II этап - обработка полученной информации и выработка соответствующих решений; o III этап - реализация полученных решений, подсч ет значений целевых функций. Количество партий, как правило, не ограничивается за ранее, хотя возможны варианты, когда количество партий фиксировано. По завершении игры прово дится подведение итогов, анализ игры. 3. Методы формализованного п редставления систем управления Для описания систем управлен ия на практике ис пользуется ряд формализованных методов, которые в раз ной степени обеспечивают изучение функционирова ния систем во времени, изучение схем управления, со става подразделений, их подчиненности и т.д ., с целью создания нормальных условий работы аппарата управле ния, персо нализации и четкого информационного обес печения управления. Иначе говоря, обследование сис темы управления в рамках выбранного метода формализованного описания должно выявить оптимальные варианты построения, ор ганизации и функцио нирования реальной системы. Применяемые методы формализов анного описания систем управления должны способствовать в конечном ит оге созданию четких организационных механизмов управления, используем ых объектов. Необходимость создания таких механизмов обуслов лена внедрением новых методов хозяйствования, кото рые требуют как четкой регламентации управления, так и сокращения упра вленческих расходов. Как известно, моделирование к акого-либо объекта заключается в замене исходного объекта таким объект ом (моделью), исследование которого можно провести эф фективнее, т.е. легч е, доступнее, быстрее, дешевле и т.д. Существует много разновиднос тей моделей: графи ки и таблицы, физические модели, логические и матема тические выраже ния, машинные модели, имитационные модели. Выбор конкретного метода формализованного опи сания, системы управления зависит от того, в каких ус ловиях осуществляется обследование, какова ответствен ность исполн ителей за принимаемые решения и какова степень регламентации управлен ия в обследуемой орга низации. В настоящее время разраб отано и опробовано целый ряд различных методик обследования и формализ ован ного представления систем управления. Они, как правило, существе нно отличаются одна от другой и соответствуют разной глубине исследова ния и поставленным целям. Ниже рассмотрим некоторые из этих методов. Сетевой метод формализованного представления сис те м управления сводится к построению сетевой модели для решения комплекс ной задачи управления. Основой сетевого планирования является информа ционная дина мическая сетевая модель, в которой весь комплекс рас членя ется на отдельные, четко определенные операции (работы), располагаемые в строгой технологической по следовательности их выпол нения. При анализе сетевой модели производится количественная, временн ая и стоимостная оценка выполняемых работ. Параметры за даются для кажд ой входящей в сеть работы их исполни телем на основе нормативных данных либо своего про изводственного опыта. Широкое распространение получ или: • сетевые модели построения в терминах событий (кружки), при этом события определяют результаты определенной выполненной работы, а дуги (стрел ки) между ними определяют взаимосвязи работ; • сетевые модели, построенны е в терминах работ и событий, при этом стрелками изображ аются вы полняемые работы, а кружками — события (ре зультаты выполненны х работ); • сетевые модели, построенны е в терминах работ, при этом работа изображается кружком , под ра ботой понимается процесс составления одного документа. Указанные три разновидности с етевых моделей по-разному отражают содержание управленческой дея тель ности. Если сетевая модель построен а только в терминах со бытий, естествен но в них фиксируются факты оконча ния определенных работ, она может быть информативна и точно отражать содержание управленческой деятельно ст и, но моделировать во времени такую деятельность затруднительно, хотя в этом также есть большая необ ходимость. Наиболее полной является сет ь построения в терми нах работ и событий. Она фиксирует состав управленче ской деятельности, фиксирует оп ределенные ее стадии, взаимосвязи между стадиями и их результаты. В то же время такая сеть не позволяет исследовать информаци онное содержание у правления на уровне документов, поскольку каждая из работ, указанная в с ети, как прави ло, оформляется многими документами. Тем не менее недостат ок сетевой модели во многом компенсируется возможностью качественного анализа управленческой деятельности и ее моделированием во временном мас штабе вручную или с использованием ЭВМ. Значительные возможности ис следования информа ционного обеспечения управления представляет сете вая модель, в которой под работой понимается процесс раз работки одного документа. Имеются некоторые затруд нения с расчетом таких сетей, поско льку в них исходных событий столько, сколько условий необходимо для нача ла всех работ. Идентификация работы и документа по зволяет определить и нформационные потоки, выявить документооборот и все его проблемы, т.е. вы явить мно гие дефекты управления. Если сетевая модель детализир ована в терминах ра бот (под работой понимается процесс заполнения одно го документа), то она позволяет решать множество управ ленческих пробле м: моделировать работу во времени, анализировать информационные потоки, приступить к распределению работ между исполнителями, т.е. полно стью ан ализировать информационное обеспечение сис темы управления при решен ии конкретной управленче ской проблемы. Следует также сказать и о неко тором специфическом использовании сетевой модели для ознакомления упр ав ленцев с определенной деятельностью и для их обуче ния. Такая необход имость возникает, когда содержание работ, заложенных в сетевой модели, п остоянно в неко тором интервале времени, а исполнители меняются ре гуля рно. Возможно ли такое? Проиллюстрируем сказанное на конкретном приме ре. Предположим, что мы построили сетевую модель на ком плексе работ по проведению конференции, съезда и т.п. Такая сеть имеет чет кое исходное событие (на пример, утверждение приказа о проведении мероп рия тия), четкое завершающее событие (сдача отчета о про ведении мероприя тия), а если известны и конкретные организационные условия (время и место проведения), то такая сеть является типовой для проведения меро приятия определенного характера, а исполнители (со трудники различных организа ций или подразделений) всегда меняются. Построить конкретную сетевую мо дель не составляет труда, она конкретна, информативна, зна комит новых ис полнителей с содержанием конкретной управленческой деятельности, обуч ает их. Опыт построения таких сетей по зволяет утверждать, что они значительно повышают результативность упр ав ления, при этом трудозатраты на управление значитель но снижаются. Модели сетевого планировани я и управления (СПУ) ха рактеризуются следующим: • системным подходом при соз дании новых или модернизации уже сложившихся систем уп равле ния. При таком подходе разработка рассматрива ется как единый неп рерывный процесс взаимо связанных операций, направленных на достиже ни е единой цели; « возможностью алгоритмизиро вать расчет основных параметров сети (продолжительность, трудоемкость, стоимость и др.); • большей по сравнению с дру гими моделями уни фицированностью и, как следствием этого, зна чительно меньшими затратами на разработку и внедрение. Особенно эффективно применен ие сетевых методов при разработке сложных систем, когда в разработке уча ствует большое количество исполнителей. Какую бы сложную систему с пом ощью сетевых моделей мы ни описывали, правила построения сетевых график ов, алго ритмы их расчета, машинные программы остаются без изменений. Весь процесс создания системы СПУ можно условно разбить на три стади и. 1) стадия обследования: резуль таты обследования оформляются в виде сетевых графиков; 2) расчет и анализ сетевых график ов; 3) стадия оперативного упра вления. На пе рвой стадии выполняются следующие работы: • составление структурных с хем подразделений, уча ствующих в разработке; • определение состава исход ных документов, необ ходимых для выполнения той или ино й работы: • определение перечня работ, входящих в данную раз работку; • составление первичных сет евых графиков по видам работ; • составление (сшивание) свод ного сетевого графика. Любая сложная система состоит , как правило, из большого числа элементов. Система может быть пред ставле на в виде иерархического дерева, называемого еще струк турной схемой процесса управления (или объ екта). Состав ление структурной схемы проводится с це лью получения сведений о степен и сложности всей сис темы и ее отдельных подсистем. Расчленение работ, как правил о, должно быть прове дено вплоть до отдельных работ и подразделений, отве чающих за их выполнение. Таким образом, в структурной с хеме должны быть отражены функциональные признаки системы (напри мер, п еречень работ, выполняемых в подразделении) и организационная структур а подразделений, участвующих в разработке, их взаимосвязь, т.е. должен быт ь составлен перечень работ с закрепленными за ними отечественны ми испо лнителями. Каждый ответственный исполни тель должен предста вить следующую информацию: 1) в какие отделы и главки напр авляются формы, по которым он является ответственным исполнителем; 2) какие документы для него яв ляются исходными и откуда они поступают; 3) продолжительность и трудоем кость, затрачиваемую на составление каждой формы вне зависимости от тог о, является ли она итоговой или промежуточной. В связи с тем что исполнение д анных работ связано с многочисленными перерасчетами, корректировками и т.д., время, затрачиваемое на выполнение этих работ, является случайной в еличиной. Поэтому иногда приме няется вероятностный метод оценки показ ателя продол жительности работ. После сбора необходимой информа ции ка ждый ответственный исполнитель составляет свой первичный сетевой граф ик. Сшивание первичных сетевых гр афиков заключается в соединении между собой выходных р абот поставщиков и входных работ потребителей результатов. Сшивание не обходимо для того, чтобы объединить первичные сете вые графики, описыва ющие процесс выполнения от дельных работ, в свободный сетевой график, ко торый отображает процесс всей разработки в целом. При сши вании необход имо согласовать граничные работы по ставщика и потреби геля. Сшивание с етевого графика заключается в присвоении этим граничным работам об щег о кода. Для этого в графике потребителя граничном) входному событию прис ваивается код соответствующего выходного события поставщика. После пр оверки происходит сшивание сводного сетевого графика путем объе динен ия частных сетевых графиков всех подразделении. участвующих в разработ ке, в общую часть. На второй стадии произ водят расчет и анализ сетевой модели. Расчет сетевой модели осуществляется графическим или табличным методом. Наиболее наглядным является графический метод, но он применяется при ограничен н ом количестве событий. Сетевой метод прост и позво ляет быстро рассчиты вать сети, имеющие несколько событий. На третьей (последней) стадии созд ания и функцио нирования системы СПУ осуществляется оперативное уп рав ление объектом по сетевой модели. Использование сетевых моделе й позволяет: равномерно распределить работ у во времени, а также между подразделениями и исполнителями, более четко разграничить обязанности и ответственность каждое ;п них за выполнение отдельных этапов работ; перейти в дальнейшем к разраб отке типовых сетей графиков по выполнению работ на любом уровне управ л ения рассматриваемой системы и к созданию единой системы сетевого план ирования и управления ; использовать сетевые графи ки в качестве математи ческих моделей процесса планирования, просчитат ь на компьютере все возможные варианты управления процессами разработ ки, выделить функции, права и обязан ности подразделений и ответственны х исполнителей, В последнее время для решения з адач управления и анализа функционирования различных систем все шире п рименяется метод системной динамики, основы которого разработаны проф ессором Дж, Фор-рестером (США) в 50-х годах. Название этого метода не совсем т очно отражает его сущность, так как при его использовании имитируется по ведение моделируемой системы во времени с учетом внутрисистемных связ ей. Можно также называть его — имитационным динамичес ким моделированием. Учитывая, что в литературе опи сываются в основ ном конкретные модели и результаты их исследования, це лесообразно изложить в общих чертах методику по строения и применения и митационных динамических моделей (ИДМ), а затем рассмотреть их применени е в управлении. Любую систему можно представи ть в виде сложной структуры, элементы которой тесно связаны и влияют дру г на друга различным образом. Связи между элемен тами Moгут быть разомкнутыми и замкнутыми (или кон турными), когда первичное изменение в одном элементе, пройдя через ко нтур обратной связи, снова воздействует на этот же элемент. Так как реаль ные системы обладают инерционностью, в их структуре имеются элементы, оп ределяющие запаздывания передачи изменения по контуру связи. Сложность структуры и внутре нние взаимодействия обуславливают характер реакции си стемы на воздейст вия внешней среды и траекторию ее поведения в будущем: она может через какое-то время стать отличной от ожидаемой (а иногда даже противоположной), так как с течением времени поведение системы может изм ениться из-за внутренних причин . При имитационном динамическом моделировании строится модель, адекватно отражающая внутреннюю струк туру моделируемой системы; затем поведение мо дели проверяется на ЭВМ н а сколь угодно продолжи тельное время вперед. Это дает возможность иссл едо вать поведение как системы в целом, так и ее состав ных частей. Имитац ионные динамические модели ис пользуют специфический аппарат, позволя ющий отра зить причинно-следственные связи между элементами системы и д инамику изменений каждого элемента. Модели реальных систем обычно соде ржат значитель ное число переменных, поэтому их имитация осущест вляет ся на компьютере. Заключение Из всего вышеизложенного можно сделать краткие вы воды: Эффективность исследования систе м управления определяется выбранными методами исследования. Метод исследования – способ изуч ения явлений, который выбирается в соответствии с особенностям предмет а исследования, возможностью и эффективностью его использования в конк ретных условиях ; Всю совокупность методов исследования можно структурир овать на методы, основанные на использовании знаний и интуиции специали стов, методах формализованного представления систем, комплектированны х методах и методах исследования информационных потоков. Методы, основанные на использов ании знаний и интуиции специалистов включают методы типа "мозговой атак и", методы типа "сценариев", методы экспертных оценок, методы типа "Дельфи", м етоды структуризации типа "дерева целей", методы "деловой игры", морфологи ческий подход. Методы формализованного пред ставления систем включают аналитические, статистические, теоретико-мн ожественные, логические, лингвистические, семиотические, графические, с труктурно-лингвистические методы, имитационное динамическое моделиро вание. К третьей группе относятся комплексированные методы: комбинаторика, ситуацио нное моделирование, топология, графосемиотика и др. Они сформировались п утем интеграции экспертных и формализованных методов. Специалист по системному ана лизу должен пони мать, что любая классификация условна. Она лишь сред ств о, помогающее ориентироваться в огромном числе разнообразных методов и моделей. Поэтому разраба тывать классификацию нужно обязательно, но дел ать это следует с учетом конкретных условий, особенно стей моделируемых систем (процессов принятия реше ний) и предпочтений, которым можно предл ожить вы брать классификацию. Использованная литература 1. Малин А.С.,Мухин В.И. Исследование систем управления: У чебник для ВУЗов. - М.: ГУ ВШЕ, 2002. 2. Егоров Ю.Л. Исследование систем управления: Учебное пособие. – М.: ЗелО, 1997. 3. Иг натьева А.В., Максимцов М.М. . Исследование систем управления: Учеб. пособие для в узов. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. 4. Коротков Э.М . Исследование систем управления. — М.: ДеКА , 2000.