1
ЧУЗ-ИДАКривой РогPEI-IBM
Частное Учебное Заведение
Институт Делового Администрирования
Private Educational Institution
InstituteofBusinessManagment
Конспект лекций для специальности
УЧЕТ И АУДИТ·95
сентябрь-декабрь 1996 г.
Особенности системного подхода к решению задач управления
Общие понятия теории систем и системного анализа
Терминытеория системисистемный анализили, более кратко —системный подход,несмотря на период более 25 лет их использования, все еще не нашли общепринятого, стандартного истолкования.
Причина этого факта заключается, скорее всего, в динамичности процессов в области человеческой деятельности и, кроме того, в принципиальной возможности использовать системный подход практически в любой решаемой человеком задаче.
Даже в определении самого понятиясистемаможно обнаружить достаточно много вариантов, часть из которых базируется на глубоко философских подходах, а другая использует обыденные обстоятельства, побуждающие нас к решению практических задач системного плана.
Выберем золотую середину и будем далее понимать терминсистемакак совокупность (множество) отдельныхобъектовс неизбежнымисвязямимежду ними. Если мы обнаруживаем хотя бы два таких объекта: учитель и ученик в процессе обучения, продавец и покупатель в торговле, телевизор и передающая станция в телевидении и т. д. — то это ужесистема. Короче, с некоторой претензией на высокопарность, можно считатьсистемы способом существования окружающего нас мира .
Более важно понять преимущество взгляда на этот мир с позиций Более важно понять преимущество взгляда на этот мир с позицийсистемного подхода: возможность ставить и решать, по крайней мере, две задачи:
расширить и углубить собственные представления о “меха-низме” взаимодействий объектов в системе; изучить и, возможно, открыть новые её свойства;
повысить эффективность системы в том плане ее функционирования, который интересует нас больше всего.
Хотя хронология науки относит момент зарождениятеории систем и системного анализа(далее ТССА ) к средине текущего столетия, тем не менее, можно понять, что возраст ТССАсоставляет ровно столько, сколько существует Homo Sapiens.
Другое дело, что по мере развитие науки, прежде всего — кибернетики, эта отрасль прикладной науки сформировалась в самостоятельный раздел. Ветви ТССА прослеживаются во всех “ведомственных кибернетиках”: биологической, медицинской, технической и, конечно же, экономической. В каждом случае объекты, составляющие систему, могут быть самого широкого диапазона — от живых существ в биологии до механизмов, компьютеров или каналов связи в технике.
Но, несмотря на это, задачи и принципы системного подхода остаются неизменными, не зависящими от природы объектов в системе.
Для лиц вашей будущей профессии наибольший интерес представляют, естественно, экономические системы, а глобальной задачей системного подхода — совершенствование процесса управления экономикой.
Поэтому для нас с вами предметом системного анализа будут являться вопросы сбора, хранения и обработки информации об экономических объектах и, возможно, технологических процессах.
Используя классическое определение кибернетики как науки об общих законах получения, хранения, передачи и преобразования информации (кибернетикав дословном переводе —искусство управлять), можно считать ТССА фундаментальным разделом экономической кибернетики.
Сущность и принципы системного подхода
ТССА, как отрасль науки, может быть разделена на две, достаточно условные части:
· теоретическую: использующую такие отрасли как теория вероятностей, теория информации, теория игр, теория графов, теория расписаний, теория решений, топология, факторный анализ и др.;
· прикладную, основанную на прикладной математической статистике, методах исследовании операций, системотехнике и т. п. Таким образом, ТССА широко использует достижения многих отраслей науки и этот “захват” непрерывно расширяется.
Вместе с тем, в теории систем имеется свое “ядро”, свой особый метод —системный подходк возникающим задачам. Сущность этого метода достаточно проста:все элементысистемы ивсе операциив ней должны рассматриватьсятолькокак одно целое, только в совокупности, тольково взаимосвязидруг с другом.
Плачевный опыт попыток решения системных вопросов с игнорированием этого принципа, попыток использования "местечкового" подхода достаточно хорошо изучен. Локальные решения, учет недостаточного числа факторов, локальная оптимизация — на Плачевный опыт попыток решения системных вопросов с игнорированием этого принципа, попыток использования "местечкового" подхода достаточно хорошо изучен. Локальные решения, учет недостаточного числа факторов, локальная оптимизация — на уровне отдельных элементов почти всегда приводили к неэффективному в целом, а иногда и опасному по последствиям, результату.··Итак,первый принципТССА — это требование рассматривать совокупность элементов системы какодно целоеили, более жестко, — запрет на рассмотрение системы как простого объединения элементов.
·Второй принципзаключается в признании того, что свойства системыне просто суммасвойств ее элементов. Тем самым постулируется возможность того, что система обладает особыми свойствами, которых может и не быть у отдельных элементов.
·Весьма важным атрибутом системы является ееэффективность.Теоретически доказано, что всегда существуетфункция ценностисистемы — в виде зависимости ее эффективности (почти всегда это экономический показатель) от условий построения и функционирования. Кроме того, эта функция ограничена, а значит можно и нужно искать ее максимум.Максимум эффективностисистемы может считатьсятретьимее основнымпринципом.
·Четвертый принципзапрещает рассматривать данную систему в отрыве от окружающей ее среды — как автономную, обособленную. Это означает обязательностьучета внешних связейили, в более общем виде, требование рассматривать анализируемую систему как часть (подсистему) некоторой более общей системы.
·Согласившись с необходимостью учета внешней среды, признавая логичность рассмотрения данной системы как части некоторой, большей ее, мы приходим кпятому принципуТССА — возможности (а иногда и необходимости) деления данной системы на части,подсистемы. Если последние оказываются недостаточно просты для анализа, с ними поступают точно также. Но в процессе такого деления нельзя нарушать предыдущие принципы — пока они соблюдены, деление оправдано, разрешено в том смысле, что гарантирует применимость практических методов, приемов, алгоритмов решения задач системного анализа.
Все изложенное выше позволяет формализовать определение терминасистемав виде — многоуровневая конструкция из взаимо-действующих элементов, объединяемых в подсистемы нескольких уровней для достижения единой цели функционирования (целевой функции).
Проблемы согласования целей
Как уже отмечалось, в большинстве случаев (в экономических системах—повсеместно), показателем полноты достижения цели “жизни” системы служит стоимостной показатель. Разумеется, что выбор показателя —критерияэффективности системы, является заключитель-ным этапом формулировки целей и задач системы. Но нельзя упускать из виду, что от этого этапа будут зависеть наши представления о свойствах системы и результаты самого системного анализа.
Предположим, что по отношению к некоторой системе все формальные вопросы описания уже благополучно разрешены. Что же дальше?
А дальше надо системойуправлять— точнее решать вопрос об алгоритме или тактике управления для достижения наибольшей эффективности. Скорее всего, именно в этой области и лежит поле профессиональной деятельности в вашей будущей профессии — делового администрирования, решения задач организационно-управленческого характера.
Вроде бы все очень просто — имеется предприятие, выделены его подсистемы (отделы), определены функции каждой подсистемы и каждого элемента в них, описаны связи внутри системы и по отношению к внешней среде. Так пусть каждый элемент функционирует оптимально — наиболее эффективно делает свое дело.
Но здесь почти всегда возникают противоречия, суть которых можно определить с помощью примера, ставшего классическим.
Рассмотрим деятельность некоторой фирмы, производящей определенные виды продукции и, естественно, стремящейся получить мак-симальную прибыль от ее продажи. Пусть решается простой вопрос — сколько готовой продукции хранить на складе предприятия и сколько разновидностей ее должно производиться? Посмотрим на “частные” интересы различных отделов фирмы и сразу же обнаружим их несовпадение.
Да, каждый из отделов заинтересован в достижении глобальной цели — максимуме прибыли фирмы (если это не так, то системный подход здесь бессилен). Но!
·Производственный отделбудет заинтересован в длительном и непрерывном производстве одного и того же вида продукции. Только в этом случае будут наименьшими расходы на наладку оборудования.
·Отдел сбыта, наоборот, будет отстаивать идею производства максимального числа видов продукции и больших запасов на складах.
·Финансовый отдел, конечно же, будет настаивать на минимуме складских запасов — то, что лежит на складе, не может приносить прибыли!
·Дажеотдел кадровбудет иметьсвоюлокальную целевую функцию — производить продукцию всегда (даже в периоды делового спада) и в одном и том же ассортименте, так как в этом случае не будет проблем текучести кадров.
Вот и представьте себе сложность задачи управления такойбольшой системойс достижением глобальной цели — максимума прибыли.
Ясно, что придется ставить и решать задачисогласования целейотдельных подсистем и хорошо еще, если показатели эффективности подсистем имеют ту же размерность, что и показатель (критерий) эффективности системы в целом. Ведь вполне может оказаться, что эффективность работы некоторых подсистем приходится измерять не в денежном выражении, а с помощью других, не числовых, показателей.
Проблемы оценки связей в системе
Рассмотрим теперь вопрос о связях системы — между отдельными элементами подсистем, подсистемами разных уровней и связях с внешней средой. Хотя бы умозрительно можно полагать наличие Рассмотрим теперь вопрос о связях системы — между отдельными элементами подсистем, подсистемами разных уровней и связях с внешней средой. Хотя бы умозрительно можно полагать наличиеканалов,по которым эти связи производятся. Но чем же “наполнены” такие каналы? Скорее всего, в экономических системах можно обнаружить и выделить только три типа наполнителей
продукция ;
деньги ;
информация .
Нет нужды объяснять принципиальные различия продукции и денег. Что же касается информации, то можно вспомнить ответ отца кибернетики Н.Винера на вопрос — так что же такое информация: это НЕ материя и НЕ энергия!
Возникает вопрос о том, как же согласовывать эти совершенно несопоставимые по размерностям показатели, как привести их к “общему знаменателю”? Ведь без такого согласования невозможно будет установить единый показатель эффективности системы в целом.
Вторая проблема оценки связей в системе станет понятной, если мы примем условное деление систем на естественные и искусственные. Никто не станет отрицать, что в природе все взаимосвязано — все “имеет свой конец, свое начало”. И, тем не менее, все согласятся с тем, что “поведение” природы (а тем более — человека) невозможно предсказать со 100% уверенностью.
Таким образом, вторая проблема оценки связей при системном анализе заключается в том, что количества продукции, суммы денег и показатели информационных потоков в каналах связи системы имеют стохастичную,вероятностнуюприроду — их значения в данный момент времени нельзя предсказать абсолютно надежно.
Поэтому при системном анализе часто приходится иметь дело не с конкретными значениями величин, не с заранее определенными событиями, а с ихоценкамипо прошлым наблюдениям или по прогнозам на будущее. Отсюда возникает необходимость использования специальных, большей частью прикладных, методовматематической ста-тистики.
Если теперь вспомнить основное назначение системного анализа — получить рекомендации по вопросам управления системой или, по крайней мере, по совершенствованию этого управления, то возникает вопрос — а всегда ли оправдан системный подход? Ведь ясно, что для его реализации потребуются определенные и возможно немалые затраты времени и средств. Но, если выводы системного анализа, полу-ченные на его основе рекомендации, почти всегда не полностью достоверны, то выходит, что мырискуем? Да, это так и есть.
Без риска ошибки в реальном, окружающем нас мире просто жить, а уж тем более действовать, — практически невозможно. Надо осознать, что даже самое точное следование рекомендациям науки не дает гарантии получить именно то, что мы задумали, проектировали, планировали. В утешение лишь скажем, что можно рисковать без попыток просчитать возможные последствия и можно рисковать в условиях, когда использованы все научные методы оценки этих последствий.
Это совершенно противоположные подходы, но нельзя считать ни один из них "юридически законным" или вытекающим из каких ни будь законов природы, нельзя считать стиль управления системой на основе системного анализа "правильным", "современным", "куль-турным". Другое дело —не знатьо возможности применения системного подхода к вопросам управления — вот это неправильно, некультурно.
Пример системного подхода к задаче управления
Для закрепления темы введения в курс, с целью хотя бы частично осветить не затронутые еще вопросы системного анализа, рассмотрим конкретный пример из собственного практического опыта Для закрепления темы введения в курс, с целью хотя бы частично осветить не затронутые еще вопросы системного анализа, рассмотрим конкретный пример из собственного практического опыта лектора.
В конце 70 г. г. украинский МинВуз принял решение глобального учета информации о текущей успеваемости студентов всех вузов Украины. Дело было поставлено с поистине советским размахом — каж-дые две недели семестравсестуденты вуза проходили аттестацию повсемучебным дисциплинам. Вся эта лавина информации (конечно же, недостоверной — в виде прогноза будущей оценки на экзамене) передавалась в Киев. Сейчас дело не в том как она использовалась (в конце этой эпопеи оказалось — никак!).
Мы, в Криворожском горнорудном институте (теперь — технический университет) попытались использовать ситуацию для совершен-ствования управления учебным процессом, благо что процесс сбора информации был обусловлен приказом по министерству.
На первом этапе системного подхода к задаче был решен вопрос о выделении подсистем и их элементов. В качестве основных подсистем рассматривались всего три их разновидности:
подсистема “Студенты”;
подсистема “Кафедры”;
подсистема “Деканаты”.
Было понятно, что локальные цели каждой из подсистем отличались друг от друга (в первом случае это учеба, во втором — обучение, в третьем — управление обучением на уровне факультета).
Вместе с тем имелась и единая цель функционирования вуза — подготовка специалистов с высшим образованием по отдельным профи-лям. Была определена и мера оценки эффективности системы в целом, пусть даже в таком примитивном виде, как экзаменационные оценки знаний. Принималась во вниманиеиерархияподсистем в плане подчинения, направленность потоков знаний и информации о них в каналах связи между звеньями.
Были содержательно сформулированы две задачи:
·как по результатам текущего контроля знаний оценить эффективность процесса обучения на данном интервале семестра, обнаружить “узкие места” этого процесса;
·как оценить эффективность управляющих воздействий на систему обучения на конечном его этапе — после подведения итогов сессии.
При этом заранее предполагалось, что “виновниками” недостаточной эффективности обучения могут оказаться элементы любой из подсистем.
В самом деле, низкая успеваемость может быть обусловлена разными причинами:
слабой предварительной подготовкой студентов;
малоэффективными в данных условиях методами обучения;
промахами в организации обучения.
Заметим, что эти выводы пока никакого отношения к системному анализу не имеют, они сформулированы на основании понимания особенностей процесса обучения.
Здесь, на этом этапе системного подхода в любой сфере всегда необходимо обращаться к “технологии” процессов, происходящих в системе. А это означает, что в предварительной части системного анализа в равной степени должны участвовать как специалисты в области ТССА, так и знатоки процессов данной системы. Участие одного из них — лица, принимающего решения (далее — ЛПР) совершенно обязательно.
На следующем этапе в рассматриваемом примере были разработаны методы сбора, хранения и обработки информации. И здесь, как в любом случае системного подхода к задачам управления, пришлось решать проблему представительности собираемых данных.
Прежде всего, пришлось поставить и решить вопрос об оценках текущего контроля знаний, Поскольку это не метры, литры или килобайты, поскольку не существуетшкалызнаний, то что должна означать оценка текущего контроля?
После обсуждения этих вопросов в среде специалистов (экспертов в области обучения в высшей школе) было принято решение — оценка текущего контроля знаний рассматривается какпрогнозэкзаменационной оценки.
И снова обратим внимание на тот факт, что такая договоренность между ЛПР и специалистами ТССА была бы необходима и в том случае, когда речь бы шла не о знаниях, а о будущих прибылях или надоях!
Здесь возможно различие в достоверности прогноза и то далеко не всегда, но со стохастичным характером данных системного анализа приходится мириться — такова природа явлений в реальной жизни.
Но и это еще не всё об информации, используемой при системном анализе. Далеко не всегда “измерения” чего-то можно производить без ощутимых последствий. И пусть даже сбор информации не приносит прямого морального или материального ущерба, что иногда вполне возможно, хотя и не всегда очевидно. Главное в другом — если мы хотим иметь информацию об элементе системы, то надо стремиться получить ее с наименьшими, информационными же, потерями.
В рассматриваемом примере не использовались никакие приборы, лишенные разума и эмоций, — источниками данных и “измерителями” являлись люди! В самом деле, необходимость предсказать свои собственные достижения в условиях, когда они не только от тебя зависят (прогнозировать итог экзамена студента), вне всяких сомнений, хоть чуть-чуть, но всё же меняет один из элементов, то есть преподавателя.
Моделирование как метод системного анализа
Одной из проблем, с которой сталкиваются почти всегда при проведении системного анализа, являетсяпроблема экспериментав системе или над системой. Очень редко это разрешено моральными законами или законами безопасности, но сплошь и рядом связано с материальными затратами и (или) значительными потерями информации.
Опыт всей человеческой деятельности учит — в таких ситуациях надо экспериментировать не над объектом, интересующим нас предметом или системой, а над ихмоделями. Под этим термином надо понимать не обязательно модельфизическую,т. е. копию объекта в уменьшенном или увеличенном виде. Физическое моделирование очень редко применимо в системах, хоть как то связанных с людьми. В частности в социальных системах (в том числе — экономических) приходится прибегать кматематическому моделированию.
Буквально через минуту станет ясно, что математическим моделированием мы овладеваем еще на школьной скамье. В самом деле, пусть требуется найти площадь прямоугольника со сторонами 2 и 8 метров. Измерение сторон произведено приближенно — других измерений расстояний не бывает! Как решить эту задачу? Конечно же — не путем рисования прямоугольника (даже в уменьшенном масштабе) и последующем разбиении его на квадратики с окончательным подсчетом их числа. Да, безусловно, мы знаем формулу Буквально через минуту станет ясно, что математическим моделированием мы овладеваем еще на школьной скамье. В самом деле, пусть требуется найти площадь прямоугольника со сторонами 2 и 8 метров. Измерение сторон произведено приближенно — других измерений расстояний не бывает! Как решить эту задачу? Конечно же — не путем рисования прямоугольника (даже в уменьшенном масштабе) и последующем разбиении его на квадратики с окончательным подсчетом их числа. Да, безусловно, мы знаем формулу S = B · H и воспользуемся ею — применимматематическую модельпроцесса определения площади.
Возвращаясь к начатому ранее примеру системного анализа обучения, можно заметить, что там собственно нечего вычислять по фор-мулам — где же их взять. Это так и есть, не существует методов расчета в такой сфере как “прием-передача” знаний и сомнительно, чтобы эти методы когда-либо появились.
Но ведь не существует формулы пищеварения, а люди все таки едят, планируют процесс питания, управляют им и иногда даже успешно.....
Так что же? Если нет математических моделей — не выдумывать же их самому? Ответ на этот вопрос самый простой:всемэто уметь и делать — не обязательно, а вот тому, кто взялся решать задачи системного анализа — приходится и очень часто. Иногда здесь возможна подсказка природы, знание технологии системы; в ряде случаев может выручить эксперимент над реальной системой или ее элементами (т. н.методы планирования экспериментов) и, наконец, иногда приходится прибегать к методу “черного ящика”, предполагая некоторую статистическую связь между его входом и выходом.
Таким “ящиком” в рассматриваемом примере считался не только студент (с вероятностью такой-тополучившийзнания), но и все остальные элементы системы — преподаватели и лица, организующие обучение.
Конечно, возможны ситуации, когда все процессы в большой системе описываются известными законами природы и когда можно надеяться, что запись уравнений этих законов даст нам математическую модель хотя бы отдельных элементов или подсистем. Но и в этих, редких, случаях возникают проблемы не только в плане сложности урав-нений, невозможности их аналитического решения (расчета по формулам). Дело в том, что в природе трудно обнаружить примеры “чистого” проявления ее отдельных законов — чаще всего сопутствующие явление факторы “смазывают” теоретическую картину.
Еще одно важное обстоятельство приходится учитывать при математическом моделировании. Стремление к простым, элементарным моделям и вызванное этим игнорирование ряда факторов может сделать модель неадекватной реальному объекту, грубо говоря — сделать ее неправдивой. Снова таки, без активного взаимодействия с технологами, специалистами в области законов функционирования систем данного типа, при системном анализе не обойтись.
В системах экономических, представляющих для вас основной интерес, приходится прибегать большей частью к математическому моделированию, правда в специфическом виде — с использованием не только количественных, но и качественных, а также логических показателей.
Из хорошо себя зарекомендовавших на практике можно упомянуть модели: межотраслевого баланса; роста; планирования эко-номики; прогностические; равновесия и ряд других.
Завершая вопрос о моделировании при выполнении системного анализа, резонно поставить вопрос осоответствиииспользуемых моделейреальности.
Это соответствие илиадекватностьмогут быть очевидными или даже экспериментально проверенными для отдельных элементов системы. Но уже для подсистем, а тем более системы в целом существует возможность серьезной методической ошибки, связанная с объективной невозможность оценить адеЭто соответствие илиадекватностьмогут быть очевидными или даже экспериментально проверенными для отдельных элементов системы. Но уже для подсистем, а тем более системы в целом существует возможность серьезной методической ошибки, связанная с объективной невозможность оценить адекватность модели большой системы на логическом уровне.
Иными словами — в реальных системах вполне возможнологическоеобоснование моделей элементов. Эти модели мы как раз и стремимся строитьминимально достаточными, простыми настолько, насколько это возможно без потери сущности процессов. Но логически осмыслить взаимодействие десятков, сотен элементов человек уже не в состоянии. И именно здесь может “сработать” известное в математике следствие из знаменитой теоремы Гёделя — в сложной системе, полностью изолированной от внешнего мира, могут существовать истины, положения, выводы вполне “допустимые” с позиций самой системы, но не имеющиеникакого смыславнеэтой системы.
То есть, можно построить логически безупречную модель реальной системы с использованием моделей элементов и производить анализ такой модели. Выводы этого анализа будут справедливы для каждого элемента, но ведь система — это не простая сумма элементов, и ее свойства не просто сумма свойств элементов.
Отсюда следует вывод — без учета внешней среды выводы о поведении системы, полученные на основе моделирования, могут быть вполне обоснованными при взгляде изнутри системы. Но не исключена и ситуация, когда эти выводы не имеют никакого отношения к системе — при взгляде на нее со стороны внешнего мира.
