скачать рефераты

МЕНЮ


Исследования в современном управлении


4.3     Классификация систем


Управляемые системы, с которыми встречается человек, весьма разнообразны, поэтому целесообразно разбить их на некоторые классы. В классификации систем, предложенной С. Биром, в основу положены два критерия. Первый - степень сложности системы, по которому можно выделить три класса систем: простые, сложные и очень сложные.

Простые системы характеризуются малым числом внутренних связей и легкостью математического описания. Сложные системы, хотя и поддаются описанию, имеют разветвленную структуру и разнообразные внутренние связи. Наконец, к очень сложным относятся системы, не поддающиеся непосредственному математическому описанию ввиду исключительного многообразия и сложности связей.

Второй критерий - различие между детерминированными и вероятными системами. Детерминированной системой считают систему, в которой составные части взаимодействуют точно предвиденным образом (если известно предыдущее состояние, то безошибочно можно предсказать её последующее состояние).

Напротив, для вероятностной системы нельзя сделать точного детального предсказания. Для такой системы можно тщательно и с большой степенью вероятности установить, как она будет вести себя в любых заданных условиях. Однако система остаётся неопределённой, и любое предсказание относительно её поведения не выйдет из логических рамок вероятностных категорий, при помощи которых это поведение описывается.

Следует указать на некоторую условность подобного разделения систем. Границы между ними являются областями, в которых лежат близкие по характеру системы. По мере развития математического аппарата и средств познания вообще границы сдвигаются в сторону упрощения систем, их детерминированности.

Роль руководителя сводится к тому, чтобы преобразовать производство в систему менее сложную и вероятностную, свести к минимуму влияние случайных факторов на работу предприятия.

В результате при двух классификационных признаках все системы можно разделить на пять категорий: простые и сложные детерминированные; простые, сложные и очень сложные вероятностные (см. рис. 4.6).

Приведём примеры перечисленных систем применительно к сфере промышленного производства.

К числу простых детерминированных систем относится система размещения станков в цехе. Она строится исходя из условия движения деталей по маршрутам обработки. При такой постановке задачи можно минимизировать расстояния, которые проходят детали в процессе обработки. Если исследуются процессы, происходящие при движении материалов, то система становится вероятностной. Абстрактная система детерминирована, но она теряет это свойство, как только на систему накладывается влияние реальной действительности.


 
 


Сложной детерминированной системой является электронная вычислительная машина. ЭВМ выполняет только предписанные ей операции. Если её поведение определено заранее не полностью, то это означает, что машина функционирует неправильно. К этому классу систем относятся также различные автоматы (вплоть до автоматизированных предприятий), в которых любое отклонение от строго предписанного образа действий считается неисправностью или даже аварией.

В качестве простой вероятностной системы назовем систему статистического контроля качества продукции предприятия. Она основана на выборочной проверке либо одной, либо нескольких характеристик продукции (влажность и зольность отгружаемого шахтой угля), причем частота отбора проб зависит от степени риска отбраковки. Такая система весьма проста, целесообразность её применения связана с присущей ей вероятностной природой.

Наглядная иллюстрация сложной вероятностной системы - система материально-технического снабжения предприятия. Поступление материалов или деталей на центральный склад и выдача их на участки являются случайными процессами по своей природе, но в то же время они полностью поддаются математическому описанию при помощи аппарата математической статистики. Даже когда динамика системы значительно усложнена, т.е. имеет очень много входов (запасы пополняются из многих источников) и выходов (запасами пользуется большое число потребителей), её все-таки следует отнести к указанному классу.

Наконец, к очень сложной вероятностной системе относится само предприятие в целом. Внутренние связи крупного предприятия (технические, экономические, административные и др.) настолько сложны, что полностью описать их пока невозможно. То же самое в неизмеримо большей степени относится к мозгу человека.

Группировка систем в соответствии со свойственной им природой управления позволяет выделить научные методы исследования. Инструментарий системного анализа и исследования операций, средства вычислительной техники достигли такого уровня развития, что позволяют успешно решать задачи управления как простыми, так и сложными детерминированными системами. Простые вероятностные системы сравнительно легко поддаются анализу методами математической статистики. Наибольшую трудность для управления и исследования представляют два последних класса вероятностных систем - сложные и очень сложные (подавляющее большинство систем в обществе и производстве). До недавнего времени управление ими основывалось на опыте и здравом смысле. С точки зрения реальных потребностей сегодняшнего дня этого явно недостаточно. Человек уже не в состоянии решать стоящие перед ним проблемы управления, полагаясь только на свой собственный разум и не прибегая к помощи математико-аналитических и программно-технических средств.

Возникшие потребности в научно обоснованных методах и средствах управления нашли свое выражение в кибернетике - науке об управлении и системном анализе, особым предметом исследования которых являются сложные и очень сложные системы окружающего мира.


4.4     Организационные системы


Традиционно современная кибернетика рассматривала, в основном, простые и сложные управляемые системы, для которых были применимы методы анализа и исследования технических систем. Традиционная теория автоматического управления техническими объектами, выросшая на существовавшей ранее теории автоматического регулирования, имеет дело с такими объектами, для которых процедура управления в самом общем виде представляется так, как показано на рисунке 4.7.

Не будем вдаваться в подробности приведенной схемы. Отметим только, что лицо, принимающее решение (ЛПР), может не только корректировать работу системы управления, но и в случае необходимости заменить ее. При этом, чтобы выбрать или построить удовлетворяющую ЛПР систему управления, необходимо знать детальное описание объекта и цели его существования. Так возникает цепочка: описание объекта управления - описание целей существования объекта управления - формирование критерия управления им - проектирование и создание системы управления. Следовало бы ожидать, что теория управления уделит одинаковое внимание всем элементам цепочки. Однако исторически этого не произошло. Как правило, специалисты в области управления прилагали усилия лишь к поиску процедуры управления объектом, когда и сам объект, и критерий управления им были уже описаны в точных терминах. Оптимизация управления была центральной проблемой традиционной теории автоматического управления. И лишь на последнем этапе ее развития внимание специалистов переместилось на проблему идентификации объекта управления и на проблему выявления критериев управления им.

 
 











Но здесь возник ряд трудностей, связанных с тем, что объектами управления стали системы, для которых привычные, наработанные десятилетиями приемы оказались неприменимыми. Действительно, в последнее время и в кибернетике и, особенно, в системном анализе принято иметь дело с другими (нетрадиционными) управляемыми системами и объектами. В отличие от традиционных управляемых систем их называют по-разному: плохо определенные или слабоструктурированные, организационные или "активные". Но независимо от названия эти новые объекты обладают рядом неожиданных свойств, отличающих их от привычных объектов управления. Ниже мы перечислим основные их свойства, а сейчас, взяв за основу название организационная система, сформулируем для нее определение, из которого будет более понятно содержание нетрадиционных управляемых систем (объектов).

Под организационными понимают системы, имеющие своей целью организацию деятельности коллектива людей для достижения определенных целей.

Спектр организационных систем очень широк:

·        экономические;

·        социально-экономические;

·        политические;

·        образование;

·        здравоохранение;

·        военные организации;

·        государство;

·        международные организации и т.п.

Б.Трентовский в своей книге “Отношение философии к кибернетике как искусству управления народом”, изданной в 1843 году, подчеркивал главные сложности управления, связанные со сложностью поведения людей:

“Люди не математические символы и не логические категории, и процесс управления - это не шахматная партия. Недостаточное знание целей и стремлений людей может опрокинуть любое логическое построение. Людьми очень трудно командовать и предписывать им наперед заданные действия. Приказ, если кибернет вынужден его отдавать, всегда должен четко формулироваться. Исполняющему всегда должен быть понятен смысл приказа, его цели, результат, который будет достигнут, и кара, которая может последовать за его невыполнением, - последнее обязательно”.

С позиций диалектики Трентовский понимал, что общество, коллектив, да и сам человек - это система, единство противоречий, разрешение которых и есть развитие. Поэтому управленец должен уметь, исходя из общего блага, одни противоречия примирять, другие - обострять, направляя развитие к нужной цели.

Целенаправленное функционирование организационных систем определяется присутствием в них человека. Кроме этого, присутствие человека приводит к определенной “активности” управляемых объектов. Смысл ее заключается в способности человека предвидеть управляющие воздействия со стороны управляющего органа и действия других элементов системы и с учетом этого выбирать (в рамках имеющихся альтернатив) свои действия и стратегию поведения, направленные на достижение тех или иных целей. Практика недавнего хозяйствования дает нам много примеров проявления эффекта “активности” организационных систем. Так, в отраслевых системах с централизованным планированием “активность” отдельных подсистем (объединений, предприятий, институтов, фирм и т.д.) при отсутствии согласования целей приводила к таким отрицательным явлениям, как завышение заявок на ресурсы и необходимые финансы; завышение себестоимости продукции; невыполнение планов по отдельным “невыгодным” видам продукции (в том числе по новой технике) при выполнении общих агрегированных показателей плановых заданий; занижение производственных возможностей предприятиями при составлении планов; завышение сроков реализации проектов и т.п.

Рассматривая, например, предприятие и его подразделения, можно и здесь, основываясь на материалах публикаций в широкой печати, привести длинный перечень проявления “активности” подсистем.

Теперь, как мы уже обещали, перечислим основные свойства нетрадиционных управляемых систем (или систем, нетрадиционных с точки зрения управления ими).


4.4.1  Уникальность

Каждый объект обладает такой структурой и функционирует так, что система управления им должна строиться с учётом всех его качеств и к нему нельзя применить какую-либо типовую (стандартную) процедуру управления. Если, например, удалось спроектировать систему управления движением для автомобиля ВАЗ 2103, то она пригодна для любого конкретного автомобиля такой модели. Если же спроектирована система управления для службы здравоохранения некоторого региона, то её нельзя перенести без изменений для такой же службы другого региона. При переносе надо учесть все индивидуальные особенности нового объекта управления. Это обстоятельство резко удорожает процедуру построения системы управления, ибо фактически нужно создавать столько систем управления, сколько объектов мы хотим охватить управлением.


4.4.2  Отсутствие формализуемой цели существования

Для традиционных, привычных для теории автоматического управления объектов всегда было ясно, зачем был создан тот объект, систему управления которым мы строим. Как правило, управленцы имели дело с объектами искусственного происхождения, созданными людьми для достижения понятных им целей. Станок должен был производить определённую обработку заготовок, самолёт должен был перевозить по воздуху пассажиров и грузы. Но не для всех объектов (даже созданных человеком) можно так же чётко сформулировать цель их существования. Сейчас, когда мы хотим управлять городами, отраслями народного хозяйства, регионами, экосистемами, мы попадаем в весьма затруднительное положение при попытке чётко сформулировать цель существования этих объектов. Даже созданные людьми, они возникли не по чьему-то плану, для решения какой-то конкретной задачи, а развивались постепенно в силу определённых социально-экономических и исторических причин. Каковы, например, цели существования сверхгородов? Или для чего возникла экосистема Азово-Черноморского бассейна? На такие вопросы практически невозможно ответить. А это приводит к весьма большим сложностям в формировании критерия управления. Ибо критерий управления в традиционных системах управления был теснейшим образом связан с целью существования объекта. Критерий управления самолётом был основан на достижении им своей цели существования - перевозки людей и грузов по воздуху, критерий управления производством синтетического каучука - на соображениях повышения качества продукта. Именно поэтому в различных системах управления, создаваемых для объектов нового класса, очень часто можно наблюдать реализацию различных критериев управления.


4.4.3  Отсутствие оптимальности

Следствием того, о чём говорилось в предшествующих двух пунктах, является неправомочность оптимизации (в классическом её понимании). Из-за отсутствия цели существования (в рамках теории управления) для рассматриваемых объектов нельзя построить объективный критерий управления. Критерий управления становится субъективным, целиком зависящим от лица, принимающего решения (ЛПР).

Эту чрезвычайно важную для дальнейшего мысль можно проиллюстрировать следующим примером, стоящим, правда, несколько в стороне от собственно задачи управления. Пусть с помощью людей-экспертов мы хотим измерить длину какого-либо предмета. Например, длину автомашины ВАЗ 2105. Каждый специалист называет некоторое число, которое, по его мнению, означает длину автомобиля. ЛПР (которое также может прикинуть длину автомобиля) анализирует показания экспертов. Если находится эксперт, оценивающий длину автомобиля в 10 м или в 50 см, то ЛПР вправе усомниться в его квалификации как эксперта. Отбросив такие аномальные предложения, ЛПР может просуммировать остальные числа и найти среднее арифметическое от полученного результата. Такое усреднение как бы объективизирует результат. Если экспертов было много, и они обладали неплохим глазомером, то результат экспертизы будет близок к истинной длине автомобиля.

Отметим две особенности описанной нами процедуры. Во-первых, если экспертов уже много, то появление некоторого нового эксперта не внесёт особых изменений в результат, полученный ЛПР. Другими словами, такая экспертиза обладает свойством устойчивости. Во-вторых, можно проверить качество экспертизы, взяв какое-либо измерительное приспособление, точность которого удовлетворяет ЛПР, и провести измерение. Та или иная близость данных измерения к результату, полученному с помощью экспертов, будет характеризовать качество экспертизы. А это позволяет ставить, например, задачу оптимизации формирования коллектива экспертов по их качеству или каким-либо социальным или физиологическим особенностям.

Теперь рассмотрим другой пример экспертизы. Группа людей заблудилась в пещере. После долгого блуждания они оказались на площадке, с которой путь, приведший их на нее, разветвляется. Влево и вправо уходят подземные коридоры. Требуется решить: куда идти? Руководитель группы (ЛПР) устраивает опрос. Сторонники движения по левому коридору высказывают свои соображения, их противники - другие. Для ЛПР доводы тех и других не кажутся слишком убедительными, и он проводит простое голосование. Предположим, что большинство участников этой экспертизы высказались за движение по левому коридору. Группа пошла по нему. После нескольких дней, ослабевшие от голода и жажды, они выбрались на поверхность. И с тех пор ЛПР мучает вопрос: правильно ли он принял решение? Ясно, что ответа на этот вопрос нет. Он был бы, если бы группа прошла и правым коридором. Возможно, что он сразу бы вывел их на поверхность, но весьма вероятно, что они могли бы навсегда остаться под землей. Оценить правильность выбора, его целесообразность, оптимальность в этом случае можно, только имея план пещеры, а значит "пройдя" по всем ее коридорам. В отличие от ситуации с измерением длины автомобиля, здесь нет возможности оценить качество принятого решения, если альтернативные решения не проверялись. Кроме того, экспертиза второго типа не обладает устойчивостью, характерной для предыдущего примера. Если бы после принятия решения о движении по левому коридору подавляющим большинством экспертов на площадку, где стоит группа, выбрался бы из левого коридора человек, тоже блуждающий в поисках выхода, и сказал бы, что этот путь ведет в тупик, то весь результат опроса рухнул бы. И дальнейшее движение было бы продолжено по правому коридору.

Ситуации, аналогичные поиску пути в пещере, складываются весьма часто. При решении о выборе тех или иных характеристик будущего изделия, при принятии тех или иных решений по структуре и методам функционирования систем и органов управления, при всяком “волевом” решении (хотя и подкрепленным рядом соображений самого ЛПР и других экспертов) всегда возникает ситуация с элементами неопределенности в достижении желаемого результата. Отсюда следует, что в этих случаях невозможно говорить об оптимальности получаемых решений. Качество созданной системы для управления объектами новой природы может оцениваться только субъективно самим ЛПР или их коллективом. Поэтому здесь уместнее говорить о целесообразности результата управления, а не об его оптимальности. Важно только, чтобы ЛПР в нужных случаях не боялось принимать решения.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19


Copyright © 2012 г.
При использовании материалов - ссылка на сайт обязательна.