Многовариантность реализации модели. Модель должна позволять многовариантно имитировать и в дальнейшем отслеживать развитие объекта или процесса во времени, в ходе решения частных задач прогнозирования и мониторинга. При этом модель должна выступать в качестве инструмента «непротиворечивого» объединения моделей подсистем, позволяющего избежать конфликта между отдельными прикладными задачами проектируемой системы, что, в свою очередь, позволяет получать комплексную оценку объекта или процесса в целом, а также формализовать оценку качества принимаемых решений.

Глава 8. Общенаучные методы исследования взаимосвязей переменных системы

В данном разделе приведена краткая характеристика аналитических методов, которые наиболее часто используются для анализа взаимосвязей переменных системы; более детальное их описание приводится в курсах «Общая теория статистики», «Количественные методы анализа» и др.¹⁴² Существуют различные классификации подобных методов, в частности, одна из них предполагает градацию методов анализа на неформализованные и формализованные. Первые основаны на описании аналитических процедур на логическом уровне, а не с помощью строгих аналитических зависимостей. К ним относятся методы экспертных оценок, мозговой атаки, сценариев т.п. Эти методы характеризуется определенным субъективизмом, поскольку большое значение имеет интуиция, опыт и знания аналитика. Неформализованные методы (качественной оценки) используются на начальных этапах моделирования, если реальная система не может быть выражена в количественных характеристиках, отсутствуют описания закономерностей систем в виде аналитических зависимостей. В результате такого моделирования разрабатывается концептуальная модель системы. Ко второй группе относятся методы, в основе которых лежат достаточно строгие формализованные аналитические зависимости. Формальные методы (количественной оценки) применяются на последующих этапах моделирования для количественного анализа вариантов проектирования системы (решения проблемы). Известны десятки этих методов; в свою очередь, их можно условно разбить на группы в рамках первого и второго уровня классификации. Перечислим некоторые из них.

8.1. Неформальные методы

Метод «мозговой атаки» (коллективной генерации идей)

Концепция «мозговая атака» получила широкое распространение с начала 50-х гг. как метод тренировки мышления, нацеленный на открытие новых идей и достижение согласия группы людей на основе интуитивного мышления. Методы этого типа известны также под названиями «мозговой штурм», «конференция идей», «коллективная генерация идей» (КГИ).

Обычно при проведении сессий КГИ стараются выполнять определенные правила, суть которых заключается в том, чтобы:

• обеспечить как можно большую свободу мышления участников КГИ и высказывания ими новых идей;

• приветствовать любые идеи, даже если вначале они кажутся сомнительными или абсурдными (обсуждение и оценка идей производятся позднее);

• не допускать критики любой идеи, не объявлять ее ложной и не прекращать обсуждение;

• высказывать как можно больше идей, особенно нетривиальных.

Для проведения сеанса КГИ комплектуется специальная группа (численностью 6-8 человек) из представителей научно-исследовательских, конструкторских и других подразделений предприятия. В состав группы входят 1-2 человека, не являющиеся специалистами в данной области. Сеанс проходит в два этапа. На первом этапе допускается (даже поощряется) выдвижение абсурдных, на первый взгляд, идей: чем больше идей, тем лучше. Критика идей запрещается: считается, что преждевременная оценка их может убить творческий энтузиазм (особенно у неспециалистов). Весь ход сеанса записывают на пленку. На втором этапе все выдвинутые идеи внимательно изучаются и анализируются высококвалифицированными специалистами-экспертами и оцениваются с помощью специальных таблиц критериев, разработанных заранее. При этом отбираются наиболее ценные идеи, в наибольшей степени отвечающие заданным критериям. Эффективность мозгового штурма снижается при постоянном привлечении к сеансам одних и тех же лиц, наличии в группе «сильной личности», невысокой квалификации привлекаемых специалистов, а также при большом количестве участников сеанса.

В зависимости от принятых правил и жесткости их выполнения различают прямую «мозговую атаку», метод обмена мнениями и другие виды коллективного обсуждения идей и вариантов принятия решений. В последнее время стараются ввести правила, помогающие сформировать некоторую систему идей, т.е. предлагается, например, считать наиболее ценными те из них, которые связаны с ранее высказанными и представляют собой их развитие и обобщение. Участникам не разрешается зачитывать списки предложений, которые они подготовили заранее. В то же время, чтобы предварительно нацелить участника на обсуждаемый вопрос, при организации сессий КГИ заранее или перед началом сессии участникам представляется некоторая предварительная информация об обсуждаемой проблеме в письменной или устной форме. Подобием сессий КГИ можно считать разного рода совещания, заседания научных советов по проблемам, заседания специально создаваемых временных комиссий и другие собрания компетентных специалистов.

Так как на практике трудно собрать специалистов ввиду их занятости по основной работе, желательно привлекать компетентных специалистов, не требуя обязательного их присутствия на общих собраниях КГИ и устного высказывания своих соображений хотя бы на первом этапе системного анализа при формировании предварительных вариантов.

Метод сценария

Метод подготовки и согласования представлений о проблеме или анализируемом объекте, изложенных в письменном виде, получил название метод сценария. Первоначально этот метод предполагал подготовку текста, содержащего логическую последовательность событий или возможные варианты решения проблемы, упорядоченные по времени. Однако требование временных координат позднее было снято, и сценарием стали называть любой документ, содержащий анализ рассматриваемой проблемы или предложения по ее решению независимо от того, в какой форме он представлен.

Метод сценария (последовательного анализа вариантов) как некая совокупность процедур структурно-параметрического анализа выполняется в следующем порядке:

1. вначале комбинационным методом формируется полное множество вариантов функционирования системы, и определяются значения параметров по вариантам;

2. далее путем учета параметрических ограничений из множества вариантов выделяется множество допустимых решений;

3. затем из множества допустимых решений выделяют множество эффективных вариантов;

4. наконец посредством оценки вариантов одним (или несколькими) из методов многокритериальной оптимизации выбирают единственный оптимальный вариант.

Сценарий не только предусматривает содержательные рассуждения, которые помогают не упустить детали, обычно не учитываемые при формальном представлении системы (в этом и заключалась первоначально основная роль сценария), но и содержит результаты количественного технико-экономического или статистического анализа с предварительными выводами, которые можно получить на их основе. Группа экспертов, подготавливающих сценарии, пользуется правом получения необходимых справок от организаций, консультаций специалистов. Понятие сценариев расширяется в направлении как областей применения, так и форм представления и методов их разработки: в сценарий не только вводятся количественные параметры и устанавливаются их взаимосвязи, но и предлагаются методики составления сценариев с использованием ЭВМ.

На практике по типу сценариев разрабатывались прогнозы в некоторых отраслях промышленности. В настоящее время разновидностью сценариев можно считать предложения к комплексным программам развития отраслей народного хозяйства, подготавливаемые организациями или специальными комиссиями. Существенную помощь в подготовке сценариев оказывают специалисты по системному анализу. Весьма перспективной представляется разработка специализированных информационно-поисковых систем, накапливающих прогнозную информацию по данной отрасли и по смежным отраслям.

Сценарий является предварительной информацией, на основе которой проводится дальнейшая работа по прогнозированию или разработке вариантов проекта. Таким образом, сценарий помогает составить представление о проблеме, а затем приступить к более формализованному представлению системы в виде графиков, таблиц посредством использования методов количественного анализа.

Методы экспертных оценок

Группа методов экспертных оценок наиболее часто используется в практике оценивания сложных систем на качественном уровне¹⁴³.

Методы экспертных оценок используются для прогнозирования поведения сложных систем с множеством параметров и целей, когда нет возможности формализовать прогноз в виде математических моделей. Эвристические методы наиболее эффективно применяются при прогнозировании производственных и технологических систем, новых машин, строительных материалов и конструктивных решений; при прогнозе поведения плохо изученных систем, в которых могут возникнуть революционные скачки, качественные изменения и т.п.

При использовании экспертных оценок обычно предполагается, что мнение группы экспертов надежнее, чем мнение отдельного эксперта. В некоторых теоретических исследованиях отмечается, что это предположение не является очевидным, но одновременно утверждается, что при соблюдении определенных требований в большинстве случаев групповые оценки надежнее индивидуальных. К числу таких требований относятся: распределение оценок, полученных от экспертов, должно быть «гладким»; две групповые оценки, данные двумя одинаковыми подгруппами, выбранными случайным образом, должны быть близки. Все множество проблем, решаемых методами экспертных оценок, делится на два класса. К первому классу относятся такие методы, в отношении которых имеется достаточное обеспечение информацией. При этом методы опроса и обработки основываются на использовании принципа «хорошего измерителя», т.е. эксперт - источник достоверной информации; групповое мнение экспертов близко к истинному решению. Ко второму классу относятся проблемы, в отношении которых знаний для уверенности и справедливости указанных гипотез недостаточно. В этом случае экспертов нельзя рассматривать как «хороших измерителей» и необходимо осторожно подходить к обработке результатов экспертизы.

Экспертные оценки несут в себе как узкосубъективные черты, присущие каждому эксперту, так и коллективно-субъективые, свойственные коллегии экспертов. И если первые устраняются в процессе обработки индивидуальных экспертных оценок, то вторые не исчезают, какие бы способы обработки не применялись.

Метод экспертных оценок после формирования цели и описания объекта прогноза можно разделить на три этапа: формирование экспертных групп, сбор мнений экспертов и статистическая обработка результатов.

Формулировка цели экспертизы предполагает четкое представление о том, кем и для каких целей будут использованы результаты.

Формирование экспертных групп включает в себя составление списка экспертов, определение их компетентности путем самооценки и расчета уровня квалификации. Сбор мнений экспертов осуществляется путем анкетирования с оценкой исследуемого явления рангами.

Статистическая обработка сводится к определению суммы рангов, ее среднего значения и отклонений, а также степени согласования экспертов.

При обработке материалов коллективной экспертной оценки используются методы теории ранговой корреляции. Для количественной оценки степени согласованности мнений экспертов применяется коэффициент конкордации W, который позволяет оценить, насколько согласованы между собой ряды предпочтительности, построенные каждым экспертом. Его значение находится в пределах 0 < W < 1, где W = 0 означает полную противоположность, a W=1 - полное совпадение ранжировок. Практически достоверность считается допустимой, если W = 0,7-0,8.

Небольшое значение коэффициента конкордации, свидетельствующее о слабой согласованности мнений экспертов, является следствием того, что в рассматриваемой совокупности экспертов действительно отсутствует общность мнений или внутри рассматриваемой совокупности экспертов существуют группы с высокой согласованностью мнений, однако обобщенные мнения таких групп противоположны.

Для наглядности представления о степени согласованности мнений двух любых экспертов А и В служит коэффициент парной ранговой корреляции ρ, принимающий значения -1 ≤ ρ ≤ +1. Значение ρ = +1 соответствует полному совпадению оценок в рангах двух экспертов (полная согласованность мнений двух экспертов), а значение ρ = -1 - двум взаимно противоположным ранжировкам важности свойств (мнение одного эксперта противоположно мнению другого).

Рассмотренные выше методы экспертных оценок обладают различными качествами, но приводят в общем случае к близким результатам. Практика применения этих методов показала, что наиболее эффективно комплексное применение различных методов для решения одной и той же задачи. Сравнительный анализ результатов повышает обоснованность выводов. Результаты могут быть выражены математическими и графическими моделями, матрицами и сетями.

Метод «Дельфи»

Название метода экспертной оценки «Дельфи» связано с древнегреческим городом Дельфи, где при храме Аполлона с IX в. до н.э. до IV в. н.э. по преданиям находился Дельфийский оракул. В отличие от традиционных методов экспертной оценки метод Дельфи предполагает полный отказ от коллективных обсуждений. Это делается для того, чтобы уменьшить влияние таких психологических факторов, как присоединение к мнению наиболее авторитетного специалиста, следование за большинством. В методе Дельфи прямые дебаты заменены программой последовательных индивидуальных опросов, проводимых в форме анкетирования. Ответы обобщаются и вместе с новой дополнительной информацией поступают в распоряжение экспертов, после чего они уточняют свои первоначальные ответы. Такая процедура повторяется несколько раз до достижения приемлемой сходимости совокупности высказанных мнений. Результаты эксперимента показали приемлемую сходимость оценок экспертов после пяти туров опроса.

Метод «Дельфи» первоначально был предложен О. Хелмером как итеративная процедура «мозговой атаки», которая должна помочь снизить влияние психологических факторов и повысить объективность результатов. Однако почти одновременно «Дельфи-процедуры» стали основным средством повышения объективности экспертных опросов с использованием количественных оценок при оценке деревьев цели и при разработке сценариев за счет использования обратной связи, ознакомления экспертов с результатами предшествующего тура опроса и учета этих результатов при оценке значимости мнений экспертов.

Процедура метода «Дельфи» заключается в:

1) организации последовательности циклов «мозговой атаки»;

2) разработке программы последовательных индивидуальных опросов с помощью вопросников, исключающей контакты между экспертами, но предусматривающей ознакомление их с мнениями друг друга между турами; вопросники от тура к туру могут уточняться;

3) присваивании экспертам в наиболее развитых методиках весовых коэффициентов значимости их мнений, вычисляемых на основе предшествующих опросов, уточняемых от тура к туру и учитываемых при получении обобщенных результатов оценок.

Недостатки метода Дельфи:

• значительный расход времени на проведение экспертизы, связанный с большим количеством последовательных повторений оценок;

• необходимость неоднократного пересмотра экспертом своих ответов, вызывающая у него отрицательную реакцию, что сказывается на результатах экспертизы.

Первое практическое применение метода Дельфи к решению некоторых задач министерства обороны США, осуществленное RAND Corporation во второй половине 40-х гг., показало его эффективность и целесообразность распространения на широкий класс задач, связанный с оценкой будущих событий.

В 60-е гг. область практического применения метода «Дельфи» значительно расширилась, однако присущие ему ограничения привели к возникновению других методов, использующих экспертные оценки. Среди них особого внимания заслуживают методы QUEST и SEER.

Метод QUEST (Qualitative Utility Estimates for Science and Technology - количественные оценки полезности науки и техники) был разработан для целей повышения эффективности решений по распределению ресурсов, выделяемых на исследования и разработки. В основу метода положена идея распределения ресурсов на основе учета возможного вклада (определяемого методом экспертной оценки) различных отраслей и научных направлений в решение какого-либо круга задач.

Метод SEER (System for Event Evaluation and Review - система оценок и обзора событий) предусматривает всего два тура оценки. В каждом туре привлекается различный состав экспертов. Эксперты первого тура - специалисты промышленности, эксперты второго тура - наиболее квалифицированные специалисты из органов, принимающих решения, и специалисты в области естественных и технических наук. Эксперт каждого тура не возвращается к рассмотрению своих ответов, но за исключением тех случаев, когда его ответ выпадает из некоторого интервала, в котором находится большинство оценок (например, интервала, в котором находится 90 % всех оценок).

Метод «дерева целей»

Идея метода впервые была предложена Черчменом в связи с проблемами принятия решений в промышленности. Термин «дерево целей» или «дерево решений» подразумевает использование иерархической структуры, полученной путем разделения общей цели на подцели, и, в свою очередь, их деление на более детальные составляющие (рис. 3.1). Как правило, этот термин используется для структур, имеющих отношение строгого порядка, но метод «дерева целей» используется иногда и применительно к «слабым» иерархиям, в которых одна и та же вершина нижележащего уровня может быть одновременно подчинена двум или нескольким вершинам вышележащего уровня. Разновидностью метода «дерева целей» является метод PATTERN.

Метод PATTERN (Planning Assistance Through Technical Evaluation of Relevance Numbers – помощь планированию посредством относительных показателей технической оценки) разработан для повышения эффективности процессов принятия решений в области долгосрочной научно-технической ориентации крупной промышленной фирмы и заключается в следующем.

Рис. 3.1. Метод «дерево решений»

Исходя из сформулированных целей потребителей продукции фирмы на прогнозируемый период осуществляется построение дерева целей. Для каждого уровня дерева целей вводится ряд критериев. С помощью экспертной оценки определяются веса критериев и коэффициенты значимости, характеризующие важность вклада целей в обеспечение критериев. Значимость некоторой цели определяется коэффициентом связи, представляющим сумму произведений всех критериев на соответствующие коэффициенты значимости. Общий коэффициент связи некоторой цели (относительно достижения цели высшего уровня) определяется путем перемножения соответствующих коэффициентов связи в направлении вершины дерева.

8.2. Формальные методы

Элементарные методы факторного анализа: арифметических разниц, балансовый, выделения изолированного влияния факторов. Эти методы используются главным образом в рамках финансового менеджмента для оценки и прогнозирования финансового состояния предприятия, а также выделения основных факторов его улучшении; пример применения методов этой группы - модель факторного анализа фирмы Дюпон.

Традиционные методы экономической статистики: средних и относительных величин, группировки, элементарные методы обработки рядов динамики. Эти методы широко используются в финансовом менеджменте для учета индексов цен при анализе и планировании деятельности предприятия, построении рядов динамики для оценки доходности финансовых активов, и их группировки по степени риска.

Математико-статистические методы изучения связей: корреляционный анализ, регрессионный анализ, современный факторный анализ. Именно эти методы применяются при расчете различных индикаторов фондового рынка, прогнозировании возможного банкротства и др.

Методы экономической кибернетики и оптимального программирования: методы машинной имитации, линейное программирование и нелинейное программирование и др. Методы программирования, особенно активно разрабатывавшиеся в 60-е гг.; использовались, в частности, для системного анализа, разработки и выбора различных вариантов действий в рамках оптимизации производства, отбора инвестиционных проектов, выбора инновационной политики.

Эконометрические методы: матричные методы, методы теории производственных функций, методы теории межотраслевого баланса. Данные методы используются для прогнозирования динамики функционирования отдельных отраслей расширенного воспроизводства и экономики в целом.

Методы исследования операций и теории принятия решений: метод деревьев, методы сетевого планирования и управления. Наряду с эконометрическими эти методы не получили широкого распространения в управлении производством.

Из множества перечисленных выше методов исследования и количественной оценки взаимосвязей параметров и показателей производственно-экономических систем наибольшее распространение на практике получили следующие методы: пропорциональных зависимостей; обработки пространственных, временных и пространственно-временных численных совокупностей, имитационного моделирования (ситуационного анализа), краткая характеристика и логика применения которых представлены ниже.

Метод пропорциональных зависимостей

Одной из особенностей функционирования организационно-технического и инвестиционного процессов предприятия как системы является наличие взаимосвязи и инерционности взаимодействия его отдельных элементов. Поскольку сложные процессы могут быть описаны с помощью количественных оценок, указанные взаимосвязи распространяются на сформулированный объект исследования. Это означает, что многие показатели, не будучи связанными между собой формализованными алгоритмами, тем не менее изменяются в динамике согласованно. Очевидно, что если сложный организационно-технологический процесс и участвующие в нем производственные подразделения предприятия как некая система находятся в состоянии равновесия, то отдельные ее элементы не могут действовать хаотично; по крайней мере, вариабельность параметров процесса и основных показателей деятельности производственных подразделений предприятий имеют определенные ограничения.

Вторая характеристика – инертность – применительно к проектированию сложных организационно-технологических (инвестиционных) процессов и планированию деятельности предприятий также достаточно очевидна. Смысл ее заключается в том, что в стабильно работающих предприятиях с устоявшимися организационно-технологическими процессами и экономическими связями не может быть резких «всплесков» в отношении ключевых количественных характеристик. Данные заключения в отношении сложных организационно-технологических процессов и деятельности хозяйствующих субъектов послужили основой для разработки и широкого применения метода исследования взаимосвязей их характеристик (переменных), известного как метод пропорциональных зависимостей (средних и относительных величин, группировки). Обоснованность данного выбора объясняется с позиции логики и, кроме того, находит подтверждение при сборе и предварительном анализе исходной информации о фактических затратах и результатах деятельности предприятий (реализации инвестиционных проектов).

Основу метода составляет утверждение о том, что можно определить базовые параметры и показатели (точки контроля) сложных процессов различных видов деятельности предприятия и в ходе проектирования управленческих решений привязать к ним значения других показателей с помощью простых пропорциональных зависимостей. Например, при определении соотношения статей производственных затрат предприятия и общей стоимости продукции в пересчете на единицу ее мощности, как это представлено на рис. 3.2. Результаты сравнительного анализа исходных данных организационно-технологических и инвестиционных процессов позволяют достаточно точно определить среднестатистическое соотношение статей (структуру) производственных затрат на материально-технические ресурсы в разрезе номенклатуры выпускаемой продукции и по объектам инвестирования. При этом несложно осуществить их распределение во времени по периодам производственного цикла предприятия (жизненного цикла инвестиционного проекта) в привязке к общей стоимости продукции и пересчете на единицу ее мощности, которая, как правило, выбирается в качестве базового параметра организационно-технологического (инвестиционного) процесса¹⁴⁴.

(Продолжение см. ниже)

Рис. 3.2. Структура производственных затрат предприятия

Для наглядности на рис. 3.3 выборочно представлены данные о распределении во времени фактических и плановых затрат на строительство жилого крупнопанельного дома и их организационно-экономическая интерпретация. На основе такой статистической информации, усредненной по множеству объектов, формируется банк данных, который целесообразно использовать для разработки последующих инвестиционных проектов, с прогнозной оценкой основных параметров бизнес-процесса и будущего капитального строительства в целом¹⁴⁵.

Рис. 3.3. Распределение фактических и плановых затрат во времени

Методы обработки численных совокупностей

Данные методы достаточно хорошо апробированы исследователями с позиции формализации перспективного анализа и существенно варьируют по сложности используемых алгоритмов, что, в свою очередь, препятствует их широкому применению специалистами-практиками. Выбор инструментария исследования определяется составом и полнотой исходных данных и должен соответствовать двум видам зависимостей между экономическими явлениями: функциональной и вероятностной. Как было отмечено ранее, при функциональной зависимости имеет место однозначность отображения множества значений изучаемых величин, т.е. справедливо правило y = f (x) – однозначного соответствия независимой переменой x и зависимой переменной y. В экономике примером функциональной связи может служить зависимость производительности труда от объема произведенной продукции и затрат рабочего времени. При изучении массовых явлений зависимость между наблюдаемыми величинами проявляется не однозначно, а часто лишь как некоторая совокупность случайных событий, имеющая разную плотность (распределение) в пространственно-временном континууме. Например, при изучении потребления электроэнергии y в зависимости от объема производства x каждому значению x соответствует некоторая совокупность (множество) значений y и закон распределения. В этом случае можно констатировать наличие вероятностной (стохастической, корреляционной) связи между переменными. Множество результатов при анализе связи и объясняется тем, что зависимая переменная испытывает влияние не только фактора, но и целого ряда других факторов, выявить и/или учесть которые не представляется возможным (влияние выделенного фактора может быть не прямым, а проявиться через цепочку других факторов).

Инструментарий исследования функциональных связей ограничивается элементарными методами факторного анализа и традиционными методами экономической статистики, в частности, методом обработки рядов динамики. Исследование вероятностных связей между явлениями осуществляется методами математической статистки¹⁴⁶: корреляционным и регрессионным анализом.

Обработка рядов динамики с помощью кривых роста¹⁴⁷

Для количественной оценки динамики различных явлений применяются статистические показатели, в основе расчета которых лежит сравнение уровней динамического (для экономических явлений - временного) ряда. Для получения обобщающих показателей динамики развития явления или процесса в экономической статистике используются такие величины, как абсолютный рост, темп роста и изменение темпа роста, которые позволяют выявить тенденцию и сформировать прогноз развития явления в последующих периодах. Распространенным приемом при выявлении тенденции развития является сглаживание динамического (временного) ряда. Суть различных приемов сглаживания сводится к замене фактических значений уровней динамического ряда расчетными уровнями, которые «сглаживают» колебания до минимальной степени, что способствует более четкому проявлению тенденции развития (тренда).

Удобным средством описания одномерных временных рядов является их выравнивание с помощью тех или иных функций времени (кривых роста). Кривая роста позволяет получить выровненные или теоретические значения уровней динамического ряда. Это те уровни, которые наблюдались бы в случае полного совпадения динамики явления с кривой. Обработка рядов динамики с использованием кривых роста включает в себя этапы выбора одной или нескольких кривых, форма которых соответствует характеру изменения временного ряда, а также проверку адекватности выбранных кривых реальному процессу и окончательный выбор кривой роста. Кривые роста условно могут быть разделены на три класса в зависимости от того, какой тип динамики они наиболее удачно описывают.

К первому типу относятся функциональные зависимости, используемые для описания процессов с монотонным характером развития и отсутствием пределов роста. Эти условия справедливы для многих экономических явлений, например, таких как экономический рост и изменение объемов промышленного производства.

Среди кривых роста данного типа, прежде всего, следует выделить класс полиномов:

(3.1)

где a_i (i = 0,1,2,3,… , k) - параметры многочлена,

t ­ независимая переменная (время).

Коэффициенты полиномов невысоких степеней могут иметь конкретную интерпретацию в зависимости от содержания динамического ряда. Например, их можно трактовать как скорость роста a₁, ускорение роста a₂, изменение ускорения ­ a₃, начальный уровень ряда при t = 0 – a₀. Обычно в экономических явлениях применяются полиномы не выше третьего порядка. Полином первой степени y_t = a₀ + a_t на графике изображается прямой и используется для описания процессов, развивающихся во времени равномерно. Полином второй степени y_t = a₀ + a_t + a₂t² изображается параболой и применим в тех случаях, когда процесс развивается равноускоренно (т.е. имеется равноускоренный рост или равноускоренное снижение уровней). Как известно, если параметр a₂ > 0, то ветви параболы направлены вверх, если a₂ < 0, то вниз. Параметры a₀ и a₁ не влияют на форму параболы, а лишь определяют ее положение. Полином третьей степени имеет вид y_t = a₀ + a_t + a₂t² + a₃t³. У этого полинома знак прироста ординат (y_t) может меняться один или два раза (рис. 3.4). В общем виде отличительной чертой всех полиномов является отсутствие в явном виде зависимости приростов от значений ординат (y_t).

Рис. 3.4. Полиномы

Для экспоненциальных кривых с отсутствием пределов роста, в отличие от полиномов, характерной чертой является зависимость приростов от величины самой функции. Эти кривые хорошо описывают экономические явления, которые носят «лавинообразный» характер, когда прирост зависит от достигнутого уровня функции в предыдущих рядах динамики. Простая экспоненциальная (показательная) кривая имеет вид

(3.2)

где

у_t – уровень временного ряда;

a – параметр, характеризующий начальные условия развития процесса;

b - постоянная величина (const);

t - параметр временного ряда (1, 2, …n).

Если b > 1, то кривая растет вместе с ростом t, и падает, если b < 1. Параметр a характеризует начальные условия развития явления, а параметр b - постоянный темп роста (рис. 3.5).

Рис. 3.5. Экспоненциальные кривые роста

Ко второму типу относятся кривые, описывающие процесс, который имеет предел роста в исследуемом периоде. С такими процессами часто сталкиваются в демографии при изучении потребностей в товарах и услугах в расчете на душу населения, при исследовании эффективности использования ресурсов и т.д. Функции, относящиеся ко второму классу, называются кривыми насыщения. Примером таких кривых может служить модифицированная экспонента, имеющая отличную от нуля асимптоту:

(3.3)

где y = k является горизонтальной асимптотой.

Модифицированная экспонента хорошо описывает явления и процессы, на развитие которых воздействует ограничивающий фактор, причем влияние этого воздействия растет с ростом достигнутого уровня. Если параметр a < 0, то асимптота находится выше кривой роста, если a > 0, то ниже. При решении экономических задач чаще всего приходится иметь дело с кривой, у которой a < 0, b < 0. В этом случае рост уровней динамического ряда происходит с замедлением и стремится к некоторому пределу. Значение асимптоты можно определить исходя из свойств прогнозируемого процесса (например, коэффициент использования оборудования не может превышать 1). Иногда значение асимптоты задается экспертным путем.

К третьему типу кривых относятся S-образные кривые насыщения, имеющие точки перегиба, до которых процесс развивается по некоторому экспоненциальному закону, и после чего начинает сказываться воздействие ограничивающего фактора. Эти кривые описывают как бы два последовательных лавинообразных процесса (когда прирост зависит от уже достигнутого уровня в предыдущих периодах): один с ускорением развития, другой – с замедлением. S-образные кривые находят применение при решении задач прогнозирования развития научно-технического прогресса, определении спроса на новый вид продукции, демографических исследованиях (рис. 3.6). Наиболее известными из них являются кривая Гомперца и логистическая кривая.

Кривая Гомперца имеет вид

(3.4)

Кривая несимметрична. Если log a > 0, то кривая имеет S-образный вид, при этом асимптота, равная k, проходит выше кривой, если log a < 0, то ниже кривой. При b < 1 кривая монотонно убывает; при b > 1 – монотонно возрастает. Для решения экономических задач наибольший интерес представляет вариант кривой, когда log a < 0 и b < 1.

Уравнение логистической кривой получается путем замены в модифицированной экспоненте y_t обратной величиной 1/ y_t:

(3.5)

Кривая симметрична относительно точки перегиба с координатами: t=ln/a; y_t = k/2. Как видно из рис. 3.6, логистическая функция сначала возрастает ускоренным темпом, затем темп роста замедляется, и, наконец, рост почти полностью прекращается, о чем свидетельствует тот факт, что кривая асимптотически приближается к некоторой прямой, параллельной оси абсцисс.

Рис. 3.6. S-образные кривые роста

Для характеристики адекватности уравнения авторегрессионной зависимости можно использовать величину среднего относительного линейного отклонения ε:

(3.6)

где - расчетная величина параметра y в момент времени i;

y_i - фактическая величина параметра y в момент времени i.

Если ε < 15%, считается, что уравнение авторегрессии может использоваться в прогнозных целях. Необходимо отметить, что ввиду простоты расчета критерий ε достаточно часто применяется при построении регрессионных моделей.

Оценка адекватности модели реальному процессу может быть построена также на анализе случайной компоненты по критерию Дарбина-Уотсона, который основывается на проверке гипотезы о наличии или отсутствии автокорреляции первого порядка, т.е. автокорреляции между соседними остаточными членами ряда. Значения данного критерия определяются по формуле

(3.7)

_{где – отклонение фактических уровней временного ряда от выровненных (расчетных).}

В заключение данного подраздела необходимо сказать, что существует несколько практических подходов, облегчающих процесс выбора формы кривой роста; наиболее простой – визуальный, опирающийся на графическое изображение динамического (временного) ряда. В процессе анализа функциональной связи подбирают такую кривую, форма которой наиболее соответствует фактическому развитию процесса. Если на графике исходного ряда тенденция развития недостаточно четко просматривается, то можно провести стандартные преобразования ряда динамики, например, сглаживание, а потом подобрать функцию, отвечающую графику преобразованного ряда¹⁴⁸.

Не исключена возможность, что в ходе исследования или при апробации и применении данной модели на практике может возникнуть ситуация, для которой характерно наличие численной совокупности при отсутствии статистических данных о каком-либо показателе или недостаточной длине ряда его динамики, а также если в ходе анализа результатов многогодичных наблюдений появится основание полагать, что значение показателя определяется влиянием иных факторов, в том числе различающихся по природе и динамике (вероятностная зависимость между экономическими явлениями). В этом случае применяются математико-статистические методы изучения вероятностных связей, в частности, корреляционно-регрессионный анализ, краткое описание которого представлено ниже.

Корреляционный анализ

Главной задачей корреляционно анализа является выявление и оценка взаимосвязи (корреляционной зависимости) между переменными величинами на основе выборочных данных. При изучении корреляционной зависимости между переменными решаются следующие частные задачи исследования:

• измерение силы (тесноты) связи;

• отбор факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на результативный признак;

• обнаружение неизвестных причин связи;

• построение корреляционной модели и оценка ее параметров;

• проверка значимости параметров связи;

• интервальное значение параметров связи.

Рассмотрим на примере изучение корреляционной зависимости между производительностью труда x и себестоимостью продукции y на основании выборочных данных, полученных с однотипных предприятий за месяц и представленных в таб. 3.1.

Таблица 3.1

Изучение связи между переменными х и у осуществляется на основе двумерной корреляционной модели, в которой в качестве меры измерения тесноты связи используется парный коэффициент корреляции ρ или его модификация – выборочный коэффициент корреляции r, который рассчитывается на основе выборочных данных как некая эмпирическая мера связи.

Выборочный парный коэффициент корреляции рассчитывается по формуле

^(3.8)

^где

На практике для удобства осуществления расчетов в двумерно корреляционном анализе обычно строят корреляционную таблицу (см. таб. 3.2) и поле корреляции, представляющее собой диаграмму, на которой изображается совокупность значений двух признаков. Каждая точка этой диаграммы имеет координаты x_i и y_i.

Таблица 3.2

На рис. 3.7 схематично показаны три варианта распределения точек на поле корреляции. Первый вариант распределения (r>0) указывает на то, что основная масса точек укладывается в эллипсе, главная диагональ которого образует положительный угол с осью х. Это график положительной корреляции. Второй вариант (r<0) соответствует отрицательной корреляции. Равномерное распределение точек в пространстве ху свидетельствует об отсутствии корреляционной зависимости (r≈0). Коэффициент корреляции не имеет размерности и, следовательно, его можно сопоставлять для разных статистических рядов¹⁴⁹.

Рис. 3.7. Распределение точек на поле корреляции

Кроме того, в корреляционном анализе рассчитывают точечные оценки параметров корреляционной модели, строят и оценивают уравнения регрессии, проверяют значимость параметров связи и для значимых параметров строят интервальные оценки, не разделяя при этом задачи корреляционного и регрессионного анализа.

Регрессионный анализ

Понятия регрессии и корреляции непосредственно связаны между собой, однако при этом существует четкое различие между ними. В корреляционном анализе оценивается сила стохастической связи, а в регрессионном анализе исследуются ее пространственно-временные формы. Под регрессионным анализом обычно понимают метод стохастического анализа зависимости случайной величины y от переменных x_j (j=1, 2, 3,…, k) независимо от истинного закона распределения x_j.

^{С помощью уравнения регрессии} применяемого в анализе, можно измерить влияние отдельных факторов на зависимую переменную, что делает анализ конкретным и существенно повышает его познавательную ценность. Построение уравнения регрессии предполагает решение двух основных задач:

• выбор независимых переменных, оказывающих существенное влияние на зависимую переменную и определение вида уравнения регрессии;

• построение уравнения регрессии, т.е. оценивание параметров (коэффициентов) уравнения.

Выбор уравнения регрессии осуществляется в соответствии с сущностью изучаемого явления аналогично традиционным методам экономической статистики (в частности, рассмотренному выше методу обработки рядов динамики) с той лишь разницей, что коэффициенты уравнения регрессии (кривых роста) не подбираются с помощью пакетов статистической обработки, а рассчитываются по специальным алгоритмам математической статистики. Оценка (расчет) неизвестных параметров уравнения регрессии β_j (j = 1, 2, 3, … k), аналогично параметрам кривых роста a_i или b_i (i = 0, 1, 2, 3,… , k), при y = f (x) или y = f (t), где t ­ независимая переменная (время), в соответствии с формулой (3.1).

На практике чаще всего используются следующие виды уравнений регрессии:

• - двумерное линейное;

• - многомерное линейное;

• - полиноминальное;

• - гиперболическое;

• - степенное.

Для оценки неизвестных параметров уравнения регрессии чаще всего используют метод наименьших квадратов, который позволяет получить несмещенные оценки. Несмещенными оценками с минимальной дисперсией параметров β_j в случае линейной модели b_i будут

На основе предыдущего примера рассмотрим простейшую двумерную модель регрессионного анализа:

Обозначим оценки параметров уравнения регрессии β₀ и β₁ как b₀ и b₁. В соответствии с методом наименьших квадратов оценки b₀ и b₁ можно _{получить из условия минимизации суммы квадратов отклонений фактических значений зависимой переменной от ее расчетных значений} полученных на основе следующего уравнения регрессии:

^(3.9)

^где .

^{Значения называются расчетными, так как они представляют собой} значения зависимой переменной при заданном значении объясняющей переменной и предположении того, что последняя является единственной причиной изменения y, а ошибка оценки при этом равна нулю. Разброс фактических значений вокруг обусловлен воздействием множества ^{случайных факторов. Разность называется остатком и дает количественную оценку ошибки (воздействия возмущающей переменной). Для того чтобы найти минимум функции (3.9), сначала рассчитывают частные производные первого порядка, затем каждую из них приравнивают к нулю и решают полученную систему уравнений относительно} b₀ и b₁^{. В результате математических преобразований, которые подробно изложены в учебном курсе по математической статистике, получаем:}

^{Тогда, используя (3.9), находим, что После того, как модель построена, т.е. найдены ее параметры, по специальным алгоритмам проверяется ее адекватность исходным данным, а также полученная точность.}

Необходимо отметить, что сводный член b₀ определяет точку пересечения линии регрессии с осью ординат (рис. 3.8). Поскольку b₀ является средним значением y в точке x = 0, то его экономическая интерпретация вряд ли возможна. Поэтому на практике обычно больший интерес вызывает коэффициент регрессии b₁, который характеризует среднюю величину изменения зависимой переменной y при изменении объясняющей переменной x на единицу собственного изменения. Знак b₁ при этом указывает направление такого изменения. Если коэффициент регрессии имеет отрицательный знак, то это говорит об отрицательной регрессии, при которой увеличение значений объясняющей переменной x ведет к убыванию значения y. Если коэффициент регрессии имеет положительный знак, то это говорит о положительной регрессии, означающей, что при увеличении значений объясняющей переменной x увеличивается и значение зависимой переменой y. Размерность коэффициента b₁ представляет собой отношение размерности зависимой переменной y к размерности объясняющей переменой x. Коэффициент b₀ имеет размерность зависимой переменной.

Рис. 3.8. Регрессионная прямая и ее параметры

В заключение данного подраздела необходимо отметить, что, несмотря на все преимущества рассмотренных выше аналитических методов формализованного описания разнообразных связей между элементами систем, они не способны адекватно отображать сложные явления и процессы объективной реальности¹⁵⁰. В этой связи логическим продолжением развития формализованных методов описания систем стали методы машинной имитации (имитационное моделирование), которые успешно преодолевают ограничения аналитического подхода и позволяют эффективно решать сложные задачи многокритериальной оценки параметров и показателей оптимальности функционирования сложных систем.

Методы имитационного моделирования

Имитационное моделирование позволяет эффективно решать сложные задачи многокритериальной оценки параметров и показателей оптимальности функционирования сложных систем, эффективно преодолевая известные трудности аналитического подхода¹⁵¹. Имитационные модели применяют, когда объект моделирования настолько сложен, что описать его поведение аналитическим способом (математическими уравнениями) очень трудно или невозможно, т.к. при описании частей объекта требуется применение различных математических методов с различными нестыкующимися критериями или направлениями оптимизации с точки зрения математической теории. В этом случае имитационные модели позволяют использовать многокритериальные (непротиворечивые) подходы в условиях заданного компромисса¹⁵², т.к. при построении имитационной модели используются сравнительно простые математические алгоритмы, описывающие объект по частям, которые сопрягаются в единую интегрированную модель простым кибернетическим способом. Процесс построения имитационных моделей намного сложнее, чем применение стандартного математического аппарата, например, при решении задачи линейного программирования на нахождение оптимального плана производства продукции, максимизирующего прибыль предприятия, с применением типового пакета программ. Однако точность и информативность имитационной модели несравненно выше, поскольку она позволяет найти такие характеристики, которые при решении задачи линейного программирования отсутствуют.

В основе методов имитационного моделирования лежат модели, предназначенные для изучения как функциональных (жестко детерминированных), так и вероятностных связей. Процедуру исследования можно осуществить путем реализации имитационной модели на персональном компьютере в среде электронных таблиц (табличного процессора) в виде многомерной таблицы основных параметров операционного (инвестиционного, организационно-технологического) процесса в динамике. При этом в подлежащем таблицы должны находиться взаимоувязанные показатели либо в номенклатуре статей затрат предприятия, либо в более детализированной номенклатуре унифицированных форм отчетности, а в сказуемом таблицы - результаты прогнозных расчетов, полученных по схеме «что будет, если …».

Математическая модель, посредством которой изучается поведение исследуемой системы во времени, опирается на изначально заданную структуру операционного процесса как системы. Для каждой подсистемы в памяти ЭВМ поддерживается набор данных о ее параметрах, изменяющихся во времени по изначально заданным законам. Каждый элементарный процесс и каждое элементарное взаимодействие в модели системы реализуется посредством алгоритмов, которые позволяют рассчитывать требуемые критерии оценки (показатели) по заданным параметрам. В детерминированном варианте режима имитации в модель вводятся прогнозные значения параметров и переменных (например, ставки налогов, проценты за кредит, уровень инфляции, доля накладных расходов строительного предприятия и т.п.) в различных комбинациях и затем рассчитываются ожидаемые значения результирующих показателей. В вероятностном варианте режима имитации, наряду с имитацией влияния различных факторов, учитывается среда принятия решения (наличие или отсутствие неопределенности). При этом необходимо отметить, что, с позиции проектирования эффективных инвестиционных решений, наибольший интерес представляет формализация процедуры перспективного анализа в условиях риска. Для этого с помощью известных методов и математического аппарата теории вероятностей и математической статистики исследуется вероятностный характер сложных процессов в производстве, определяются возможные исходы ситуаций и соответствующие им вероятности. Например, основными характеристиками инвестиционных процессов являются элементы денежного потока и ставка дисконтирования; соответственно учет дестабилизирующих факторов среды осуществляется поправкой одного из этих параметров на основе вероятностного подхода. При этом анализируются известные типовые ситуации, статистика реализации организационно-технологических процессов и инвестиционных проектов в предшествующих периодах, результаты других аналитических исследований, а также экспертные оценки ведущих специалистов в данной области. В результате вычислительного эксперимента определяются значения искомых параметров и показателей функционирования системы по шагам периода ее функционирования или по последовательности происходящих в системе событий.

Заканчивая данную главу, подчеркнем, что в системном анализе важную роль составляет сравнение альтернатив (прогнозов) развития проблемной ситуации и вариантов (путей) ее разрешения. Более того, системный анализ и проектирование управляющих решений как один из методов управления является методом выявления (выбора) оптимальных или рациональных вариантов действий и не должен сводиться лишь к расчетам показателей. В этом смысле системный анализ тесно связан с количественной оценкой проблемы (прогнозированием), поскольку окончательный вариант действий (альтернатива) выбирается после сравнительного анализа различных сценариев развития и разрешения проблемной ситуации.

КРАТКАЯ СПРАВКА 5

Прогнозирование притока частных инвестиций¹⁵³

В практике анализа и планирования деятельности предприятий ситуация связанная, с наличием и влиянием временного ряда, наиболее часто возникает при решении задачи прогнозирования денежных средств от операционной деятельности предприятия и динамики поступления частных инвестиций от населения.

В качестве примера можно привести анализ динамики поступления инвестиций от частных лиц (населения), участвующих в долевом строительстве многоквартирных жилых домов¹⁵⁴. Как показывает предварительный анализ исходной информации о реализации инвестиционно-строительных проектов, для совокупности инвестиционных решений населения характерно наличие статистической зависимости от фактора времени и динамики данного показателя в прошлых периодах. Исследовательская задача выявления данной зависимости и последующего построения прогнозной модели может быть реализована с помощью известных процедур и алгоритмов простого динамического анализа или анализа авторегрессионых зависимостей. Первый метод целесообразно применять на этапе предварительной экспресс-оценки инвестиционных возможностей, так как он (метод) исходит из упрощенной предпосылки того, что прогнозируемый показатель будет изменяться прямо пропорционально с течением времени. В основу второго (более точного) метода заложена рассмотренная ранее предпосылка о взаимосвязанности и инерционности основных параметров и показателей сложных процессов. При этом инерционность означает, что значение практически любого показателя или параметра в момент времени t зависит определенным образом от состояния этого показателя в предыдущих периодах (в данном случае необходимо абстрагироваться от влияния других факторов), то есть значения прогнозируемого показателя в прошлых периодах должны рассматриваться как факторные признаки. Учитывая специфику реализации инвестиционно-строительных проектов для перспективного анализа поступлений, целесообразно использовать модифицированную модель регрессии, вводя в нее в качестве дополнительного фактора период (момент) времени t. При этом для характеристики адекватности моделей можно использовать величину среднего линейного отклонения, которое часто применяется при построении регрессионных моделей в качестве критерия адекватности (ввиду простоты его расчета)¹⁵⁵.

Статистический анализ данных о фактических поступлениях средств от населения позволяет посредством выравнивания уровней динамических рядов достаточно точно описывать и в дальнейшем моделировать процесс привлечения частных инвестиций, с помощью известных функций времени (кривых роста). Ретроспективный анализ динамики поступлений инвестиций от населения в увязке с выполненным объемом СМР (достигнутым уровнем), позволяет сделать вывод о том, что экспоненциальная кривая наиболее удачно описывает исследуемый процесс, имеющий «лавинообразный» характер, когда прирост зависит от достигнутого уровня функции

Исследование статистической зависимости поступления инвестиций от фактора времени и динамики данного параметра в прошлых периодах осуществлялось посредством упомянутых ранее методов динамического анализа и/или анализа авторегрессионых зависимостей. При этом в ходе многолетних наблюдений автором выявлена четко выраженная функциональная зависимость между фактором времени и предшествующими поступлениями инвестиций, которые в процессе операционной деятельности строительного предприятия трансформируются в фактически выполненные объемы СМР (независимая переменная), и ожидаемыми поступлениями инвестиций в будущем (зависимая переменная). К примеру, в начале строительства нескольких жилых домов последние как объект инвестирования были наименее привлекательны для потенциальных инвесторов вследствие высокой степени их незавершенности и, соответственно, высокого уровня рисков и большой потребности в инвестициях. В дальнейшем, по мере роста объемов, выполненных СМР, и увеличения этажности зданий, объекты приобрели большую привлекательность для инвесторов и наступил момент, когда объем поступлений инвестиций по периодам строительства объектов начал возрастать ускоренным темпом до достижения функцией конечного значения ряда, соответствующего необходимому суммарному объему инвестиций.

Сформированная по результатам статистического анализа экономико-математическая модель (рис. 3.9) позволяет более точно определять потребность в дополнительном финансировании строительства объектов производственной программы строительного предприятия при инвестировании средств в жилищно-гражданское строительство из разных источников, в том числе с привлечением средств населения¹⁵⁶.

Рис. 3.9. Экспоненциальная кривая динамики поступления инвестиций

(аналоговая модель)

Раздел IV. Прикладные аспекты теории систем и системного анализа

С позиций классиков экономической теории эффективность деятельности предприятия обусловлена ростом производительности труда, которая, в свою очередь, определяется техническим прогрессом, объемом капиталовложений (фондовооруженностью), образованием и профессиональной подготовкой кадров, эффективностью размещения ресурсов.

Однако на современном этапе развития общества и его производительных сил происходит постепенный переход от массового товарного производства и потребления (индустриальное общество - вторичный сектор мировой экономики) к дальнейшему экономическому росту за счет разработки новых «интеллектуальных» технологий производства продукции. Постепенное вытеснение рабочей силы из товарного производства посредством автоматизации и роботизации производственных технологий обусловливает главенствующее значение процесса накопления знаний, а также генерируемых на его основе новаций как источника материального существования и развития общества. Такое общество в большей степени зависит от информации, а его рост обусловлен накоплением и систематизацией знаний (явление информационного резонанса)¹⁵⁷.

В этой связи решающее значение в деле совершенствования деятельности организаций отводится таким нематериальным факторам производства как разработка новейших технологий производства и совершенствование методов и информационных технологий управления.

Управление в организационно-технических системах можно представить как последовательность этапов (формализованных процедур) проектирования и реализации управляющих решений, составляющих цикл управления, а именно: анализ проблемной ситуации – проектирование управляющего решения – реализация решения – контроль над реализацией решения.

Следовательно, общая задача совершенствования управления сводится к сокращению длительности цикла (повышению оперативности) управления и повышению качества реализации его этапов (качества управляющих решений)¹⁵⁸.

Частная задача сокращения длительности цикла управления решается посредством совершенствования системы управления (СУ), а также механизации и автоматизации управления.

Частная задача повышения качества управляющих решений осуществляется посредством совершенствования методов и информационных технологий проектирования и поддержки (реализации и контроля над исполнением) рациональных управляющих решений на основе теории систем и системного анализа.

Ниже приводится краткая характеристика основных методологических подходов к решению сформулированных выше задач совершенствования управления предприятием.

Глава 9. Оперативность управления

Решение общей задачи повышения оперативности управления предполагает необходимость реализации на практике следующих частных задач:

1. совершенствование организационной структуры управления;

2. оптимизация численности управленческого персонала;

3. механизация управленческого труда;

4. автоматизация управления.

9.1. Совершенствование организационной структуры управления

Совершенствование организационной структуры управления является довольно эффективным путем улучшения деятельности предприятия. Однако число возможных типовых организационных структур управления (ОСУ) сравнительно невелико, и к настоящему времени большинство предприятий имеют настолько сложные структуры, что внесение изменений в ОСУ представляет собой не менее сложный процесс, а в некоторых случаях и является нецелесообразным¹⁵⁹.

При этом необходим оптимальный компромисс между централизацией и децентрализацией управления, т.к. если подчиненные уровни СУ уполномочены самостоятельно решать только узкий круг задач, то центральный управляющий орган будет перегружен, и наоборот. Разрешить данную проблему однозначно невозможно, поскольку оптимальность соотношения «централизация – децентрализация» зависит от целей и задач, стоящих перед организацией.

Принцип оптимальности соотношения «централизация – децентрализация» управления заключается в том, что степень централизации управления должна быть минимальной, но при этом достаточной для достижения цели функционирования системы.

Чрезмерная децентрализация управления увеличивает время перехода управляемого объекта из одного состояния в другое (или время адаптации системы) и очень часто приводит к потере управляемости в быстро меняющейся среде¹⁶⁰.

Чрезмерная централизация управления вызывает снижение эффективности (оптимальности) функционирования системы из-за ухудшения качества управляющих решений, т. к. в этом случае на СУ (как правило, первом руководителе) замыкается весь поток информации об управляемом объекте, подлежащей преобразованию, что приводит к удлинению цикла (снижению оперативности) управления. На практике, в эффективно работающих организациях, эту дилемму решают с помощью гибких систем управления (ГСУ), сущность которых заключается в проектировании и реализации систем управления с двумя режимами (алгоритмами) управления: централизованным и децентрализованным.

В медленно меняющейся (спокойной) среде взаимосвязанные элементы объекта управления координируют свою деятельность (на основе компромисса) в децентрализованном режиме управления и при этом успешно справляются с задачами адаптации системы к среде (адекватности поведения) и достижения цели с наименьшими затратами.

В быстро меняющейся (хаотичной) среде ГСУ переводится в режим централизованного управления в целях мобилизации (повышения управляемости) элементов системы, которая необходима при экстренном переводе системы в новое состояние в условиях дефицита времени и осуществляется в ущерб оптимальности (экономичности) работы системы для сохранения ее целостности (обеспечения жизнедеятельности)¹⁶¹.

9.2. Оптимизация численности управленческого персонала

Оптимизация численности управленческого персонала, как правило, всегда следует за внесением изменений в ОСУ, т.к. система управления предприятием – это, прежде всего, люди. Самый естественный и общепринятый путь, позволяющий поднять производительность СУ, - увеличение штатной численности управленческого персонала. Однако увеличение численности управленческого персонала на определенном этапе становится неэффективным из-за естественного предела человеческих возможностей в анализе (переработке) информации, количество которой в сложных производственно-экономических системах ежегодно растет в кратных размерах. Простое ни чем не обоснованное увеличение численности занятых в управлении приводит к дроблению функций и росту числа промежуточных уровней управления (децентрализация), что предъявляет высокие требования к координации их деятельности и часто приводит к потере управляемости¹⁶².

9.3. Механизация и автоматизация управления

Механизация управленческого труда относится к осуществлению элементарных вычислений и фиксированию (документированию), хранению, копированию и передачи информации на материальных носителях. Использование различных средств механизации позволяет значительно повысить производительность управленческого труда и системы управления в целом¹⁶³.

С давних пор технические средства применялись для облегчения труда человека. Это направление применения техники известно как энергетическое, а сам процесс создания и внедрения механизмов, обеспечивающих повышение эффективности физического труда человека, - механизацией. По мере использования все более мощных источников энергии и исполнительных устройств (механизмов) роль физической силы понижалась, а значение интеллектуального труда, содержанием которого является преобразование информации, возрастало.

В настоящее время возникла необходимость в увеличении интеллектуальной мощи человека, наподобие того, как раньше возникла необходимость в увеличении его физической силы. Появление ЭВМ положило начало автоматизации процесса решения сложных управленческих задач. Исходя из этого развитие автоматизации управления представляет собой последовательную (поэтапную) передачу ряда управленческих функций от человека к техническим средствам.

Автоматизация управления в отличие от рассмотренных выше направлений совершенствования СУ, которые так или иначе повышают производительность СУ, но принципиально не повышают эффективность умственного труда (процесса мышления ЛПР), заключается в использовании технических и программных средств для усиления интеллектуальных возможностей ЛПР.

Первоначально автоматизация охватывала только задачи управления техникой и вооружением¹⁶⁴. Управление подобными объектами характеризуется высокой быстротечностью процессов и в тоже время их относительной простотой¹⁶⁵. В системах управления вооружением и техникой допустима наиболее высокая степень автоматизации, когда они могут функционировать без участия человека, не считая этапов подготовки к боевому применению, профилактического контроля и ремонта. Такие системы управления называются автоматическими.

С развитием математики, вычислительной техники и информационных технологий автоматизация управления распространилась и на объекты социальной природы – организации или «человеко-машинные» системы. Управление «человеко-машинной» системой принципиально не может быть автоматическим. Объясняется это тем, что органической составляющей данного типа систем являются люди (ЛПР) с их неформальным мышлением и опытом, которые служат источниками первичной информации и потребителями результатов ее обработки. Такие системы называются автоматизированными.

Автоматизированная система управления (АСУ) представляет собой совокупность средств информационной техники и людей, объединенных для решения задач управления¹⁶⁶.

Большая часть информации, на основании которой принимаются управляющие решения, получается неформальным путем. Количество информации и возникающие при этом проблемы увеличиваются с ростом объема производства (размера организации). Справиться с этим потоком разносторонней информации в процессе принятия сложных решений без применения современных информационных систем практически невозможно. Таким образом, общим назначением информационных систем в управлении является обеспечение эффективного выполнения функций анализа, планирования и контроля, а также повышение оперативности управления производством.

Повышение оперативности (сокращение цикла) управления можно осуществить посредством автоматизации вспомогательных (рутинных) операций по сбору, поиску, предварительной обработке (систематизации) и передаче информации, осуществлению расчетов, решению логических задач, а также документированию управленческих решений (выходных форм решения управленческих задач)¹⁶⁷.

Подсистема оперативного управления производством решает тактические задачи обеспечения эффективности функционирования операционной системы предприятия и координации с другими функциональными подсистемами (в большей степени с функцией управления финансами и маркетингом). В подсистеме анализа, планирования и учета аккумулируется и комплексно анализируется информация двух видов: информация о внутренней среде организации (цели, персонал, финансы, состояние производства, материальные запасы, качество и т.п.) и сведения о факторах внешней среды (спрос на продукцию, стоимость ресурсов, развитие технологий, ограничения правительства и другие факторы). Специалисты аппарата управления должны обработать большой объем разрозненной и достаточно сложной информации на основе системного подхода и выдать решение, как должна работать операционная система в данных условиях.

Современный уровень развития информационных технологий в производстве позволяет выделить следующие основные типы автоматизированных систем: системы автоматизированного проектирования решений, автоматизированные системы управления производством, системы автоматического складирования¹⁶⁸.

Система автоматизированного проектирования (САПР) - программно-аппаратный комплекс, позволяющий специалистам (разработчикам технических изделий, технической и организационно-технологической документации) работать с терминалом ЭВМ и создавать необходимую проектную документацию (проектировать технические и организационно-технологические решения). ЭВМ позволяет автоматизировать (резко ускорить, облегчить и повысить качество) процесс разработки технических и управленческих решений, повысить их качество, обоснованность и точность на основе многовариантных расчетов и многокритериальной оценки. Кроме того, ЭВМ позволяет осуществлять автоматическую проверку на отсутствие некоторых видов ошибок (в качестве наиболее простого примера можно привести редактор «Word» компании Майкрософт).

Автоматизированная система управления производством (АСУП) - комплекс информационных технологий и аппаратных средств, позволяющих управлять и контролировать работу операционной системы при помощи ЭВМ. Данная технология идет дальше обычной автоматизации и обеспечивает гибкость производственного процесса. ЭВМ может передать на управляемую ей единицу оборудования (робот) новый набор команд и изменить выполняемую оборудованием задачу¹⁶⁹.

Система автоматического складирования (САС), или автоматизированный склад, предусматривает использование для складирования управляемых компьютером подъемно-транспортных устройств. Эта система позволяет исключить непроизводительный ручной труд, экономить складские площади, ускорить складские операции и улучшить контроль за перемещением и использованием материально-технических запасов.

Общей чертой новых информационных технологий является то, что они являются составными элементами гибких производственных систем (ГПС), основным достоинством которых является высокая степень автоматизации без потери гибкости операционной системы. ГПС позволяют сократить затраты на переналадку оборудования, что обеспечивает экономичность (эффективность) производства небольших партий изделий¹⁷⁰.

Необходимо отметить, что, повышая эффективность деятельности предприятия, автоматизация не сопровождается резким уменьшением численности людей, занятых в производстве. Происходит лишь перераспределение трудовых ресурсов в экономике: сокращается численность лиц, занятых на рутинных производственных и управленческих операциях, не требующих высокой квалификации, но при этом увеличивается численность высококвалифицированного научного и инженерно-технического персонала, проектирующего и обслуживающего сложные технические системы.

При этом автоматизация носит объективный характер, т.к. ее необходимость обусловлена резким усложнением процессов управления. Создание АСУ позволяет повысить эффективность управленческой деятельности, а следовательно, и эффективность деятельности предприятия в современных условиях.

КРАТКАЯ СПРАВКА 6

Эволюция вычислительных систем¹⁷¹

Любой живой организм представляет собой иерархию условно-автономных систем, в которой исходящие от верхнего уровня сигналы управления не имеют характера жестких команд, подчиняющих себе активность всех индивидуальных элементов систем более низких уровней. Вместо этого от высших уровней иерархии поступают сигналы, которые предопределяют переходы подсистем из одного режима функционирования в другой. Такое устройство биологических систем позволяет избежать нежелательной динамики и потерю устойчивости, неизбежно возникающие в искусственных системах с жестким централизованным управлением.

Ретроспективный анализ развития схемотехники - направления системотехники вычислительных систем (ВС), определяющей идеи и принципы архитектурного и структурного построения ЭВМ, указывает на общие «информационные» закономерности построения и эволюции сложных (кибернетических) систем. Так, для ЭВМ первых поколений был характерен последовательный характер преобразований, выполняемых пользователем по некоторому алгоритму (программе). Они имели явно выраженную структуру, в которой управление элементами ЭВМ осуществляло центральное управляющее устройство. Этому соответствовали единые форматы команд и данных, «жесткое» построение циклов выполнения отдельных операций, что во многом определялось ограниченными возможностями используемой в них элементной базы и, соответственно, малой тактовой частотой стандартных операций (медлительностью) и низкой надежностью.

В связи с кризисом классической структуры дальнейшее поступательное развитие вычислительной техники напрямую связано с переходом к параллельным вычислениям в рамках единой вычислительной системы. В структурах ЭВМ был применен принцип децентрализации управления, который посредством совмещения вычислительных операций (параллельности) позволял увеличить производительность ЭВМ. Так, в ЭВМ 2-го и 3-го поколений отдельные операции вычислительного процесса уже выполнялись функциональными подсистемами самостоятельно, без управляющего устройства, под управлением локальных блоков управления. В своей работе они образовывали своеобразный конвейер, а их параллельная работа позволяла обрабатывать различные фазы целого блока команд. Этот принцип получил дальнейшее развитие в ЭВМ следующих поколений. В персональных ЭВМ четвертого поколения произошло дальнейшее изменение и усложнение структуры вычислительных систем, которая приобрела сложную архитектуру. Проблема синхронизации функционирования всех устройств в единую вычислительную систему была решена созданием общей шины – «интеллектуального» центра (по аналогии со спинным мозгом и ЦНС человека), обеспечивающего передачу, хранение и актуализацию данных, координирующий работу подсистем и их элементов посредством генерации и передачи сигналов управления.

Децентрализация управления обусловила многоуровневую организацию (иерархию) структуры вычислительных систем. Подключаемые модули (условно-замкнутые подсистемы) сохраняют некоторую автономию. Инициализация работы модулей осуществляется по командам «интеллектуального» центра, после чего они продолжают работу по собственным программам управления. Результаты выполнения требуемых операций представляются ими «вверх по иерархии» для синхронизации всего вычислительного процесса (оптимизации по общему критерию).

Таким образом, применение в персональных ЭВМ многоуровневой архитектуры (иерархии управления) и модульности построения предполагает выделение в структуре САПР автономных, функционально, логически и конструктивно законченных условно-замкнутых подсистем (по аналогии с биологическими системами и ЭВМ), что делает САПР открытой системой параллельных вычислений, способной к адаптации и совершенствованию.

Анализ перспективных разработок автоматизированных производственных систем, с точки зрения изложенных принципов схемотехники, позволяет сделать допущение о наличии принципиально нового более технологичного подхода к вопросам организации САПР.

Учитывая многоуровневую структуру инвестиционных и организационно-технологических процессов в промышленном производстве и индустриальном строительстве, а также принимая во внимание сделанные выше допущения, сформулируем общие принципы организации САПР инвестиционно-строительной и производственной сферы (экономики) РФ на их современном этапе развития как сложных интегральных гиперсистем:

1. Алгоритмы выполнения различных процедур прикладных задач управления и их увязка образуют функциональную организацию САПР, которая реализована посредством многоуровневых имитационных моделей.

2. Структура САПР представлена совокупностью интегрированных в единую подсистему неоднородных прикладных задач, каждая из которых имеет свое функциональное назначение и выполнена в виде отдельного комплекса программ.

3. Основным элементом САПР, связывающим прикладные задачи в единую подсистему, является интегрированный банк данных (ИБД), в котором хранится и при необходимости актуализируется информация о функционировании системы (полная модель по аналогии с ЦНС человека), а также осуществляется оценка функционирования прикладных задач в целом по общему критерию. Логика работы ИБД, очередность доступа к нему прикладных задач, порядок разрешения конфликтных ситуаций, возникающих при одновременном обращении различных элементов подсистем, составляют интерфейс ИБД.

Моделирование процесса функционирования системы (управляемого объекта, например предприятия, инвестиционного или организационно-технологического процесса) начинается с исследования и обоснования его основных параметров и показателей. Исходной информацией в этом случае служат эмпирические данные о системе (объекте управления). Результатом данного исследования является комплекс взаимоувязанных моделей прикладных задач, интегрированных посредством ИБД в единую имитационную модель, которая используется в качестве системы ограничений и критериев оценки принимаемых управляющих решений. Актуализация общих макромоделей процесса функционирования и распределение по периодам его основных параметров и показателей осуществляется в соответствии с принципами и методологией математического моделирования, математической статистики и теории вероятностей. Формирование элементов подсистем, применительно к этапам и условиям процесса функционирования системы, заключается в моделировании прикладных задач подсистем в детерминированной постановке на стадиях организационно-технологической подготовки производства на всех уровнях управления. Построению полной модели процесса функционирования системы с учетом вероятностного характера производства предшествуют сбор и обработка статистических данных о реальном процессе функционирования системы и оценка рисков, на основании которых, в свою очередь, осуществляется прогнозная интегральная оценка эффективности и надежности функционирования системы. На данном этапе осуществляется оптимизация процесса функционирования системы при заданном уровне его надежности посредством прикладных задач. Процесс проектирования процесса функционирования завершается выдачей организационно-технологической документации, состав и содержание которой соответствует стадии реализации процесса функционирования системы¹⁷².

Глава 10. Качество управления

Процесс проектирования и поддержки рациональных управляющих решений должен строиться на основе анализа и прогнозирования (моделирования) развития проблемной ситуации, а также определения области возможных состояний системы в будущем с применением метода системного анализа и эффективного математического аппарата.

Ниже рассмотрены основные методологические подходы к совершенствованию формализованных операций (этапов), составляющих цикл управления¹⁷³.

10.1. Анализ ситуации

Исследование систем различной природы на основе диалектики как метода познания лежит в основе методологии анализа, которая в общем смысле включает в себя:

• выявление (распознавание) проблемных ситуаций;

• определение их причин;

• установление их свойств и закономерностей поведения и развития, а также места в системе накопленных знаний;

• нахождение путей и средств для их решения.

Основная задача исследования состоит в получении универсального знания об объектах и явлениях действительности: их качественных и количественных характеристиках, характере и содержании связей между составными частями, закономерностях существования и т.д. При этом исследование как способ познания вбирает в себя понятийно-категориальный аппарат философии и специальных научных дисциплин, обеспечивая, таким образом, целостность познания объектов и явлений. Неотъемлемым условием целостного познания является глубина и широта охвата.

Познание в глубину означает проникновение в суть явлений. Это важный элемент познания, на основе которого объект исследования «раскладывается по полочкам», представляющим собой отдельные части объекта, взаимодействующие между собой по определенным законам. Расчленение (декомпозиция) или анализ объекта исследования – не самоцель, а способ, вспомогательный прием, позволяющий проникнуть во внутреннюю природу объекта исследования, обнаружить его составные части и отношения между ними. Без аналитического исследования нельзя установить причины (первоосновы) целостности объекта, выяснить состав и устойчивость его структуры. Таким образом, в ходе анализа вычленяются части объекта (элементы) и отношения между ними, отражающие в своем взаимодействии данную систему. При этом аналитическое исследование объекта имеет целью не просто изучение его отдельных частей, но и поиск вариантов их оптимальной организации, обеспечивающей эффективность и устойчивость функционирования объекта как системы. В процессе его проведения выделяются основные признаки (свойства и закономерности), от которых зависит целостность системы. Он выступает как инструмент совершенствования управления, согласования и координации взаимодействия элементов системы, являющихся основой ее функционально-структурной организации.

Широта охвата подразумевает получение знания об объекте или явлении в целом. Она означает объединение именно тех его частей, которые образуют его как систему, определяют его целостность. Благодаря широте охвата осуществляется предметное и мысленное воссоединение или синтез частей в единую целостную конструкцию. Таким образом, синтез – это особый способ научного мышления, характеризующий движение мысли по направлению к познанию системных (интегративных) качеств объекта, без которого невозможно установить основы целостности объекта (системообразующие факторы), понять законы его функционально-структурной организации и механизм функционирования¹⁷⁴.

В рамках системного подхода задачи анализа и синтеза связаны, чередуются с определенной регулярностью и характеризуют две стороны единого процесса исследования.

Анализ функционально-структурной организации системы¹⁷⁵

Анализ функционально-структурной организации системы (структурный анализ), являясь составной частью системного анализа, был разработан в 60-70 гг. ХХ в. Дугласом Т. Россом в виде методологии SADT (Structured Analysis and Design Technique – технология структурного анализа и проектирования). В основе структурного анализа лежит выявление структуры как устойчивой совокупности элементов и отношений между ними, а также признание методологического примата отношений над элементами в системе, частичное отвлечение от динамики функционирования и развития объектов исследования. Структурный анализ предполагает исследование системы с помощью ее представления в виде модели, построение которой, как было описано ранее, начинается с общего охвата объекта исследования в ширину и построения концептуальной (агрегированной) модели, которая затем детализируется до уровня полной модели, приобретая иерархическую (многоуровневую) структуру. При этом переход от исследования системы к моделированию ее структуры возможен при условии выявления ее основных элементов (системообразующих факторов) и их устойчивых отношений¹⁷⁶.

Цель структурного анализа заключается в преобразования общих, расплывчатых (неструктурированных, несистематизированных) знаний об исходной предметной области (проблеме) в точные модели, описывающие различные ее части и связи между ними.

Декомпозиция объекта исследования является условным приемом, позволяющим представить систему в виде, удобном для восприятия, оценить ее сложность, выделить по определенным признакам отдельные структурные элементы и связи между ними. Например, декомпозиция общей задачи (проблемы) повышения эффективности экономических систем заключается в ее расчленении на отдельные (частные, локальные) задачи повышения эффективности частей системы по общему критерию эффективности. При этом изначально предполагается, что частные задачи являются менее сложными, чем общая задача.

Необходимо отметить, что каждый структурный элемент и связь системы обладают определенными свойствами (признаками), которые должны быть описаны в ходе структурного анализа количественными и/или качественными характеристиками.

Анализ процесса функционирования системы¹⁷⁷

Основной целью данного анализа является формирование (выявление) системы унифицированных параметров и показателей, дающих объективную оценку процесса функционирования (состояния) системы, например предприятия. При этом системного аналитика и руководство предприятия может интересовать как текущее, так и ожидаемое состояние предприятия в краткосрочной, среднесрочной и долгосрочной перспективе. Чтобы принимать обоснованные решения по управлению предприятием, руководству необходима аналитическая информация, которая является результатом сбора, систематизации и аналитического чтения исходных (сырых) данных об объекте управления. В основе принципа аналитического чтения (анализа и оценки) исходных данных лежит многократно применяемый в ходе анализа дедуктивный метод (от общего к частному). В ходе такого обобщения воспроизводится историческая и логическая последовательность фактов и событий, направленность и сила их влияния на результаты функционирования предприятия как системы.

В ходе исторического развития теории и практики хозяйственной деятельности были сформированы следующие аналитические методы диагностики процесса функционирования предприятия, которые легли в основу анализа хозяйственной деятельности (АХД)¹⁷⁸:

• горизонтальный (временной) анализ – сравнение каждой позиции численного ряда переменных (отчетности) с предыдущим периодом;

• вертикальный (структурный) анализ – определение структуры локальных показателей (промежуточных итогов) с выявлением влияния каждой позиции на результат в целом;

• трендовый анализ – сравнение текущих значений переменных с рядом значений переменных предшествующих периодов и определение тренда, т.е. основных тенденций динамики переменных, очищенных от случайных влияний и индивидуальных особенностей (сезонная составляющая) отдельных периодов (с помощью тренда формируются прогнозные значения показателей в будущих периодах);

• анализ относительных показателей (например, финансовых коэффициентов) – выявление и оценка взаимосвязей между отдельными переменными;

• сравнительный (пространственный) анализ – сравнение текущего сотояния предприятия (по показателям) с областью классифицированных гипотетических состояний (сравнение основных показателей деятельности предприятия с нормативными или усредненными показателями по отрасли);

• факторный анализ – анализ влияния отдельных факторов (причин) на результативный показатель с помощью детерминированных и/или стохастических приемов исследования связей. Причем факторный анализ может быть как прямым (собственно анализ), когда результативный показатель дробят на составные части (декомпозиция, расчленение), так и обратным (синтез), когда его отдельные элементы (промежуточные итоги) объединяют в общий показатель (результирующий итог).

Отметим, что с точки зрения теории управления анализ – это средство, позволяющее выявить и объяснить причины проблемной ситуации (недопустимого отклонения текущего состояния системы от требуемого), которая препятствует достижению цели, а следовательно, анализ является основой для проектирования управляющих решений на этапе планирования.

10.2. Проектирование управляющих решений

Проектирование управляющих решений осуществляется на втором этапе цикла управления – этапе планирования.

С позиций теории управления сущность планирования состоит в последовательном снятии неопределенности относительно основных закономерностей, требуемых значений параметров и показателей функционирования системы в условиях существующих ограничений и состояния (факторов) среды.

Формально планирование делится в разрезе горизонта планирования на три уровня (стадии): долгосрочное (стратегическое), среднесрочное (тактическое) и краткосрочное (оперативное, текущее).

Долгосрочное планирование содержит задачу принятия стратегических решений по целеполаганию. На данной стадии планирования рассматривается необходимость и возможность изменения структуры, свойств и закономерностей функционирования системы для достижения поставленной цели. Инструментарием долгосрочного планирования является совокупность методов прогнозирования.

Прогноз – это научно обоснованное суждение о возможных состояниях системы в будущем (фазовом пространстве), требуемого (оптимального) состояния системы и об альтернативных путях и сроках достижения требуемого состояния (цели).

В практическом плане основа стратегии существования и развития предприятия заключается в предоставлении посредством своей операционной системы продукции для удовлетворения основных потребностей общества, поскольку основное назначение организации характеризуется взаимосвязью «производство – потребление». Определение того, какие именно потребности берутся в качестве цели деятельности предприятия, является стратегическим решением, при котором комплексно учитываются как возможности самого предприятия, так и тенденции изменения состояния экономической среды. Стратегические решения в области производства обычно предусматривают долгосрочное связывание ограниченных ресурсов. При этом присутствует высокий риск принятия неэффективного решения, что обусловливает необходимость комплексной аналитической проработки его организационно-экономической и технической стороны¹⁷⁹.

Среднесрочное планирование содержит задачу принятия решений по действиям, необходимым для достижения требуемого состояния системы (цели). На данной стадии планирования осуществляется выбор траектории (режима) перевода системы из текущего в новое состояние: определяются желаемое поведение системы (средства и способы достижения цели); объемы и порядок использования ресурсов; решается задача оптимизации процесса функционирования системы в новых условиях с учетом ограничений и состояния (факторов) среды.

Долгосрочное и среднесрочное планирование как некая совокупность процедур по выбору целевого состояния системы и действий по его достижению представляют собой единый процесс, который осуществляется при существенном изменении условий функционирования системы (целей функционирования системы и состояния среды), исключающем возможность краткосрочного (оперативного) планирования в условиях неопределенности¹⁸⁰.

Краткосрочное (текущее) планирование содержит задачу принятия оперативных решений по обеспечению функционирования системы в рамках действующего (среднесрочного) плана. На данной стадии осуществляется непрерывное сравнение текущего состояния объекта управления с требуемым по плану. В зависимости от величины отклонений управляемых характеристик системы от их запланированных значений осуществляется корректировка текущих планов и их доведение до управляемого объекта в процессе оперативного управления.

10.3. Принятие управляющих решений

Процесс принятия решений (выбор альтернатив) описывается соответствующей теорией, центральными понятиями которой являются:

• множество вариантов решения проблемы (множество альтернатив), из которых осуществляется выбор;

• принцип (алгоритм) выбора.

Сравнительно немногие решения проектируются и принимаются в условиях определенности, когда имеются исчерпывающие знания о проблемной ситуации и системе и при этом удается получить точный результат каждого из альтернативных вариантов выбора. В такой ситуации ЛПР решает задачу оптимального выбора (наилучшего решения из всех возможных).

На практике ЛПР принимают решения в обстоятельствах, которые в теории принятия решений традиционно классифицируются как обстоятельства риска и неопределенности, когда исходной информации, необходимой для проектирования и выбора решения, недостаточно. В такой ситуации выбор решений не может быть оптимальным, а принимаемые решения признаются рациональными (наименее худшими из всех возможных).

Оптимальный выбор в условиях определенности

Оптимальный выбор возможен тогда, когда однозначно определено множество альтернатив и принцип выбора строго формализован. Его, как правило, используют при проектировании технических систем, параметры и закономерности функционирования которых хорошо известны (изучены), а задача проектирования сводится к их оптимизации известными методами.

Примером оптимального выбора организационно-технологических и инвестиционных решений в условиях определенности является формирование соответствующих показателей (разделов) бизнес-плана на этапах проектирования и реализации типовых проектов в жилищно-гражданском и/или промышленном строительстве, когда отличия возводимого объекта от существующего аналога заключаются лишь в привязке нулевого цикла к месту (площадке) и несовпадении отдельных видов работ.

Рациональный выбор в условиях неопределенности

Рациональный выбор осуществляется тогда, когда множество альтернатив однозначно определено, но может дополняться и видоизменяться, а принцип выбора не формализован. Рациональный выбор, как правило, используется при проектировании сложных производственно-экономических систем, переменные и закономерности функционирования которых плохо изучены или не поддаются полной формализации, а задача проектирования сводится к увеличению вероятности достижения системой требуемого состояния или, наоборот, снижению риска неблагоприятного исхода проблемной ситуации (например, неполучения запланированных доходов).

Качество принимаемых решений в таком случае целиком зависит от опыта и интуиции ЛПР, а также от того, на какой инструментальной и методологической основе осуществляется проектирование и выбор решения. При решении таких (плохо формализуемых и неформализуемых) задач используются имитационное моделирование и методы экспертных оценок.

Примером рационального выбора в условиях неопределенности являются организационно-технологические и инвестиционные решения, принимаемые по индивидуальным (уникальным) объектам, когда отсутствуют не только прототип, но и аналоги (например, строительство объектов инженерии с применением новейших технологий), или когда инвестиционные решения проектируются в быстроменяющихся условиях внешней среды. В данных обстоятельствах становится невозможным использовать опыт прошлого для проектирования управленческих решений в будущее, так как получить необходимую для этого релевантную информацию с помощью упомянутых выше количественных методов анализа инвестиционных и организационно-технологических процессов не представляется возможным.

Исследователи в области теории управления рассматривают такого рода решения как сложные решения, которые проектируются в быстро меняющихся или новых условиях рынка на основе интеграции качественных и количественных методов анализа инвестиционных и организационно-технологических процессов.

10.4. Поддержка управляющих решений

Поддержка управляющих решений осуществляется на третьем и четвертом этапах цикла управления – этапах оперативного управления и контроля, которые обеспечивают функционирование системы в рамках действующего плана как некой формализованной совокупности управляющих решений и по результатам реализации которых при необходимости корректируется план.

Оперативное управление

Проектирование управляющих решений (этап планирования) позволяет получить совокупность возможных вариантов развития проблемной ситуации и состояний системы, наметить действия по достижению требуемого состояния (цели). Однако реализация этих решений требует поддержки, которая заключается в осуществлении конкретных действий по организации и координации процесса функционирования системы.

Организация процесса функционирования системы заключается в объединении элементов и ресурсов системы для достижения цели.

Координация процесса функционирования системы заключается в согласовании действий (целей) элементов с целью функционирования системы на протяжении всего цикла управления. Необходимость координации обусловлена противоречием частных целей функционирования элементов системы, обладающих различными свойствами, которая приводит к разобщенности действий. Устранение этих противоречий – основная задача координации¹⁸¹.

Контроль

С позиций теории управления контроль – это совокупность действий по наблюдению, классификации и идентификации текущего состояния управляемого объекта, составляющих непрерывный процесс оценки отклонения текущего состояния от требуемого. Если в результате контроля выяснено, что отклонение является допустимым, то ЛПР продолжает осуществлять оперативное управление. Если отклонение является недопустимым, то осуществляется кратковременный переход от оперативного управления к анализу проблемной ситуации и корректировке плана.

Решение задачи наблюдения обеспечивается регистрацией в системе учета значений основных переменных (параметров и показателей), которые характеризуют ее текущее состояние и тенденции его изменения. Иными словами, в процессе наблюдения фиксируется совокупность некоторых признаков процесса функционирования (поведения) системы, по которым можно оценить способность системы устойчиво функционировать для достижения цели (т.е. установить, является ли в данный момент управляемый объект исправным или неисправным, а режим его функционирования - заданным и т.д.).

В практическом плане задача наблюдаемости реализуется путем выбора так называемых «точек контроля» текущего состояния управляемого объекта, с помощью которых в подсистеме учета осуществляется сбор и систематизация информации об объекте. Выбор «точек контроля» и формирование системы унифицированных параметров и показателей эффективности функционирования объекта осуществляется заблаговременно на этапе его проектирования.

Решение задачи классификации осуществляется путем разбиения всего множества возможных состояний объекта (фазового пространства) и соответствующих им совокупностей значений параметров и показателей процесса его функционирования (поведения) на ограниченное число классов (видов состояний), обладающих определенными отличительными признаками (свойствами и закономерностями). Данные совокупности значений параметров и показателей, заблаговременно агрегированные по классам состояний на этапе проектирования и создания объекта, играют роль эталонов для распознавания (идентификации) текущих состояний в процессе осуществления контроля над реальным процессом функционирования объекта. Это позволяет каждому классу состояний поставить в соответствие формализованное рациональное решение по управлению объектом, что позволяет существенно упростить (автоматизировать) процедуру принятия решений в ходе оперативного управления объектом и, в конечном итоге, повысить оперативность и качество управления в целом.

Реализация данной задачи на практике осуществляется путем разбиения бесконечного множества состояний объекта на конечное (обычно небольшое) число классов, каждый из которых содержит в себе обобщенные признаки схожих (близких) состояний объекта. Это делает задачу распознавания образов практически осуществимой для системы любой сложности.

В ходе осуществления контроля над функционированием системы по значениям параметров и показателей функционирования системы устанавливается, какими признаками из сформированных классов состояний наблюдаемое текущее состояние обладает в большей мере.

Формально текущее состояние объекта можно представить как некую k-ю точку фазового пространства состояний системы, координатами которой являются численные значения наблюдаемой совокупности унифицированных параметров и показателей процесса функционирования системы.

Решение задачи идентификации осуществляется посредством отождествления (идентификации) наблюдаемого реального состояния управляемого объекта с одним из классифицированных (эталонных) состояний посредством методов теории распознавания образов.

На практике реальный процесс функционирования системы идентифицируется путем отождествления обусловленного им состояния системы с одним из априорно заданных классов состояний по результатам определения значений параметров и показателей (измерений характеристик) процесса функционирования системы¹⁸².

КРАТКАЯ СПРАВКА 7

Экономическая кибернетика¹⁸³

На современном этапе развития общества и его производительных сил происходит постепенный переход от массового производства и потребления к дальнейшему экономическому росту за счет разработки новых интеллектуальных технологий. Постепенное вытеснение рабочей силы из товарного производства посредством автоматизации и роботизации технологических процессов обусловливает главенствующее значение процесса накопления знаний, а также генерируемых на его основе новаций как источника материального существования и развития общества. В этой связи решающее значение в деле совершенствования деятельности организаций отводится нематериальным факторам, в том числе совершенствованию методов и информационных технологий управления¹⁸⁴.

Быстрота ответной реакции системы на воздействие среды обусловлена скоростью обработки информации о ее параметрах, а также скоростью принятия и реализации управляющих решений. Каким бы очевидным и простым не казался этот принцип в теории, его осуществление на практике при построении искусственных систем связано с известными проблемами системотехнического характера¹⁸⁵. На современном этапе развития кибернетической науки известно, что в основе данного вопроса лежит феномен информации, а также информационные отношения между элементами в системе, системой и средой. Эту точку зрения разделяют многие ученые, опираясь на результаты последних исследований в области физиологии. Эксперименты нейрофизиологов убедительно доказывают, что информация порождается различными потребностями организма, которые возникают вследствие отклонения параметров его внутренней и внешней среды от оптимального уровня жизнедеятельности. Механизм удовлетворения потребностей наряду с физико-химическими реакциями также включает и процессы приема-передачи и «обработки» информации (информационные процессы)¹⁸⁶.

Исследование структуры и закономерностей информационных процессов в сложных системах биологического происхождения, а также их воссоздание «по образу и подобию» в искусственных системах является многообещающим направлением НИОКР по автоматизации управления, развитие которого вплотную подошло к этапу передачи машине интеллектуальных функций человека. Исследования в области информационной системотехники должны начинаться с изучения механизма распознавания образов - первоосновы интеллекта - и его воспроизведения в искусственных системах на так называемых «активных матрицах» - аналогах нейросемантических «сетей» мозга человека. Результаты данных разработок могут быть использованы при решении актуальных задач автоматизации управления, например, таких как идентификация различных состояний организационно-технологических и инвестиционных процессов в расширенном воспроизводстве и выработка на их основе управляющих решений в ускоренном режиме машинного времени с использованием «знаний и предшествующего опыта» интеллектуальных систем управления.

Актуальность данного направления исследований обусловлена нарастающей сложностью и изменчивостью экономической среды, которая сокращает, а иногда и вовсе не оставляет время для анализа ситуации и принятия решения на его основе, выдвигая на первый план способность опережающего видения как единственное конкурентное преимущество организаций, работающих в рыночной среде. И если в прошедшем тысячелетии горизонты автоматизации управленческого труда ограничивались лишь задачами его облегчения, то вызовы сегодняшнего времени являются причинами потери управляемости социально-экономических систем национальных государств на определенных этапах их развития. В данных обстоятельствах интеллектуальные способности руководителей и специалистов организаций, какими бы уникальными знаниями и опытом они не обладали, должны быть усилены мощной памятью и быстродействием машины. В свою очередь, быстрота и точность проектирования решений и их экономической оценки является существенным преимуществом для предприятий, работающих в конкурентной рыночной среде, поскольку оно позволяет раньше других операторов товарных рынков выявлять и реализовывать новые возможности, избегая при этом грубых ошибок.

Ниже приводится краткая характеристика основных методологических подходов, развивающихся в далеко продвинутых, но разошедшихся в стороны направлений теории систем, а также попытка их системной увязки для решения конкретно-научной проблемы совершенствования управления организацией. В конечном итоге это позволит ученым сформулировать фундаментальные основы и предпосылки более высокого уровня новизны, позволяющие вернуться к первоначальному смыслу задач, решаемых различными отраслями науки, с тем, чтобы на «стыке» между ними получить новое качество проектно-конструкторских и технических решений с новым эффектом – глобальной оптимизацией.

Физиологические основы интеллекта. Следуя идее изоморфности свойств и законов функционирования систем различной природы, выдвинутой П.К. Анохиным, пути дальнейшего совершенствования управления организациями необходимо искать в основополагающих принципах организации систем живой природы. Наибольший интерес для исследователей в данной области представляют основы системной организации функций мозга и механизмы его жизнедеятельности, которые определяют целенаправленное поведение и психическую деятельность человека и животных, как сложных (кибернетических) систем биологического происхождения.

В работах российских нейрофизиологов (И.П. Павлов, И.М. Сеченов, П.К. Анохин, А.А. Ухтомский, В.К. Судаков и др.) закреплен признанный авторитет отечественной науки в изучении кибернетических свойств функциональных систем в живых организмах. При этом необходимо отметить, что нейрофизиологическая кибернетика последних дней существенно продвинулась в исследованиях общих закономерностей формирования интеллекта и сознания мыслящих субъектов (В.К. Судаков, 2003).

По общепризнанному мнению физиологов, наиболее важным свойством кибернетических систем как одного из типов сложных функциональных систем является их способность создавать информационные модели системы и среды (информационный эквивалент действительности по П.К. Анохину). Данное свойство создает основу для реализации двух других не менее важных свойств функциональных систем, а именно: реакции на воздействие среды (раздражимость в биологии) и непрерывной оценки результата функционирования с помощью обратной связи (обратная афферентация в физиологии).

Благодаря этим свойствам сложных функциональных систем природа смогла в ходе их эволюционного развития осуществить синтез двух противоречивых требований, предъявляемых к функции управления: быстроты и точности выработки управляющих воздействий субъектом управления (ЦНС) с последующей передачей их на исполнительные органы объекта управления (функциональные системы организма).

Такое «единство противоположностей» позволяет живым организмам и их сообществам обладать преимуществами, которых пока нет ни у одного из известных типов искусственных систем, а именно: способностью адаптироваться к постоянно меняющимся условиям среды и умением формировать возможные варианты решения жизненно важных проблем и выбирать из них оптимальный, что делает их поведение целенаправленным, а функционирование устойчивым.

В основе механизма создания информационных моделей действительности (ИМД) лежит реальный физический процесс отражения параметров реальных объектов и событий на нейросемантических матрицах головного мозга, исследование которого представляет конкретно-научный интерес для специалистов, занимающихся разработкой искусственного интеллекта.

Согласно господствующему в современной нейрофизиологии представлению, процесс отражения объектов и событий действительности основан на циркуляции нервного импульса по замкнутой цепочке нейронов. Такой ансамбль клеток, перекидывающих друг другу импульс возбуждения, образуется всякий раз при поступлении в мозг новой информации от органов чувств. Если два сигнала поступили одновременно, принявшие их нейроны могут образовать общую цепочку. Процесс длится несколько минут, после чего происходит либо распадение ансамбля, либо консолидация энграммы - формирование устойчивого долговременного следа в активной нейросемантической среде (гипотеза Д. Хебба, 1947).

Последнее происходит в синапсах - специальных образованиях в точках контакта одного нейрона с другим. В упрощенном виде их работу можно представить так: приходящий импульс вызывает высвобождение сигнальных веществ – нейромедиаторов; они изливаются в зазор между клетками (синаптическую щель), достигают поверхности другого нейрона и связываются там со специальными белками-рецепторами, встроенными в мембрану. Те открывают ионные каналы, электрический потенциал между внешней и внутренней стороной мембраны резко падает; и этот скачок распространяется по всей поверхности нейрона. Но, в отличие от электрического реле, синапс «срабатывает» не однозначно, а с некоторой вероятностью, зависящей от интенсивности приходящих импульсов, количества выделяющегося медиатора и числа рецепторов к нему в мембране нейрона-получателя. Если через данный синапс импульсы какое-то время идут чаще обычного, то в нем происходят перестройки, облегчающие прохождение сигнала. Если такое произойдет по всей цепочке нейронов, то в следующий раз сигнал, поступив в одно из ее звеньев, вызовет срабатывание всего ансамбля. Формирование такой устойчивой цепочки нейронов с «облегченным запуском» является элементарным актом запоминания, а сама она - не что иное, как энграмма (модель) или материальный след события, как некий физический субстрат памяти.

В дополнение общей картины необходимо отметить, что впоследствии американскими нейрофизиологами был открыт принцип кодирования воспринятой информации в гипотетических нейронных ансамблях (Д. Хьюбел, Т. Визел, 1959). В ходе экспериментов на животных в затылочной (зрительной) коре мозга кошки были обнаружены нейроны, реагирующие на абстрактные признаки объектов и событий действительности: одни из них «срабатывали», если в очертаниях объекта были прямые линии, другие фиксировали углы, третьи - движение (причем одни - горизонтальное, другие - вертикальное) и т.д.

Гипотеза Д. Хебба получила подтверждение в ноябре 2005 года в ходе исследований группы американских физиологов из университета Карнеги-Меллона в Питтсбурге (Р. Фернандес). Учеными зафиксирован реальный след события в работающем мозге. Специально разработанная методика позволила объективно наблюдать активность множества отдельных клеток в нервных структурах, ответственных за восприятие запаха в пчелином мозге. В ходе эксперимента было доказано, что с появлением нового запаха активность части наблюдаемых нейронов становилась согласованной. При этом согласованная активность ансамбля нейронов сохранялась в течение двух минут после прекращения действия запаха.

Необходимо отметить, что Д. Хебб постулировал этот процесс, опираясь на данные экспериментов с человеком и млекопитающими, а впервые он был обнаружен в мозге насекомого. Это наводит на мысль о том, что подобный подход к организации памяти как основы интеллекта не одно из возможных решений природы, а универсальный принцип работы нервной ткани (активной нейросемантической среды) мозга.

Начало работ по изучению функциональной организации работы мозга, а также системных основ интеллекта и сознания было положено П.К. Анохиным (1969). Сформулированная им теория функциональных систем позволила по-новому взглянуть на функционирование мозга. В отличие от традиционных представлений, связывающих функции мозга с действием специальных стимулов, порождавших отраженные ответные реакции организма (И.П. Павлов), теория функциональных систем раскрывает внутренние механизмы деятельности мозга, которые определяют целенаправленное поведение и психическую деятельность человека и животных.

В своих работах П.К. Анохин развивает представления И.П. Павлова и его научной школы о динамическом стереотипе (отпечатках действительности по И.П. Павлову). В результате многочисленных исследований было установлено, что параметры действительности и особенно результатов деятельности, удовлетворяющих ведущие потребности живых организмов, динамически «отпечатываются» в виде молекулярных энграмм на структурах мозга. Ведущую роль в извлечении из памяти ранее сформированных энграмм, связанных с работой различных функциональных систем организма, играют доминирующие мотивации, которые формируют эмоциональную и словесную формы сознания мыслящего субъекта в процессе его роста и развития.

Идеи П.К. Анохина получили свое дальнейшее развитие в трудах его ученика, академика К.В. Судакова, который, совместно с другими последователями системного движения в физиологии продолжил изучение информационной природы динамического стереотипа¹⁸⁷ [5]. Опираясь на результаты своих исследований, ученые констатируют наличие изначально заданных (генотип) и непрерывно создаваемых в процессе жизнедеятельности (фенотип) информационных моделей развития и поведения (энграмм), содержащих программы и программные циклы преобразования информации. В процессе индивидуальной жизни субъекта происходит обогащение его динамических стереотипов (энграмм), которые создают субъективный образ внутренних потребностей и их удовлетворения в виде семантически когерентных ансамблей возбужденных нейронов мозга (информационного эквивалента действительности по П.К. Анохину). Непрерывный процесс формирования и корректировки энграмм в структурах мозга путем их резонансной активации в памяти и сравнения с действительностью определяет, в конечном счете, интеллект личности, а волновые информационные процессы, разыгрывающиеся на структурах мозга, формируют интегрированную ИМД в виде информационной голограммы мозга, отражающей текущее состояние и жизненный опыт личности¹⁸⁸.

Таким образом, в основе интеллекта мыслящих субъектов лежит способность самостоятельного создания и обновления моделей поведения в процессе жизнедеятельности, основанная на «свободе выбора» и известная науке как способность к обучению. Обучение и развитие личности возможно благодаря наличию первоосновы интеллекта – совокупности (органической целостности) простейших базовых программ и программных циклов автопрограммирования (восприятия и анализа, синтеза и запоминания в виде ИМД информации, поступающей от органов чувств), которые заложены в интеллект изначально, на генетическом уровне. Субъективная оценка окружающей действительности на основе опыта определяет, в конечном счете, сознание мыслящего субъекта. Сознание выступает как процесс сопоставления информации, поступающей в мозг через сенсорные каналы восприятия из внутренней и внешней среды с ранее накопленным опытом.

Переход к более широким понятиям и определениям теории систем позволяет обобщить представленный фактический материал и сформулировать следующие предварительные выводы.

Представления об информационных эквивалентах действительности позволяют понять принципы системной организации мозга и информационных процессов, происходящих в нем, что, по сути, дает возможность реально приступить к изучению внутренней (идеальной) среды личности – ее интеллекта и сознания – и существенно продвинуться в создании интеллектуальных информационных систем.

Акцент работ по искусственному интеллекту должен быть смещен в сторону «гибкого» программирования, предполагающего выбор интеллектуальной системой алгоритма действий из фонда решений известных задач, имеющихся в ее базе знаний. Выбор того или иного алгоритма действий должен осуществляться системой исходя из результатов идентификации текущих состояний внутренней и внешней среды субъекта управления и «жизненного опыта» системы. При этом состояния внутренней и внешней среды, так же как и алгоритмы действий системы, должны формироваться и систематизироваться по классам состояний объекта, аналогично энграммам мозга.

Постулированный К.В. Судаковым изоморфизм резонансного и голографического принципов информационного взаимодействия между элементами систем живой и неживой природы (физических, биологических, социальных и информационных)¹⁸⁹ является фундаментальным основанием для объединения физиологического и технического направлений кибернетики, на стыке которых возможен переход к организации однородной информационной среды в «человеко-машинных» системах и сетях коммуникаций. Реализация данной идеи в теории и практике позволит преодолеть основные методологические проблемы современной кибернетики, неразрешимые прежними, известными науке способами, что открывает новые перспективы для исследований и практических разработок в области искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект. Искусственный интеллект (ИИ) как научное направление, связанное с машинным моделированием человеческих интеллектуальных функций, возник в середине 60-х гг. ХХ в. вследствие НТП и общего направления на автоматизацию человеческой деятельности, в частности на решение сложных интеллектуальных задач, для которых изначально не известен четкий алгоритм решения и стоит проблема выбора альтернативы в условиях неопределенности. Главные трудности в создании ИИ связаны с недостаточной изученностью основных принципов функционирования мозга человека и процесса мышления. В силу этого работы в области ИИ тесно соприкасаются с исследованиями по соответствующим направлениям психологии, нейрофизиологии и лингвистики.

Тупик, в котором находятся в настоящее время большинство исследований по созданию искусственного интеллекта на основе современных ВС, заключается в классической архитектуре компьютера фон Неймана (1948). В соотвтесттвии с ней традиционные ЭВМ и реализуемые на их базе информационные системы, к которым мы все привыкли, даже при самых огромных объемах памяти и быстродействии последовательно выбирают из памяти и реализуют изначально заданные команды, слепо выполняя «зашитую» в них волю программиста. Если абстрагироваться от схемотехники и элементной базы ЭВМ, то с позиций кибернетики можно вполне объективно констатировать, что в «фон-неймановской» архитектуре компьютера происходит разрушение органически целых образов объектов и явлений реального мира путем их членения (дискретизации) на отдельные фрагменты и последующего механического оперирования посредством «обезличенного» цифрового машинного кода и «жестких» программ. Необходимо отметить, что существенной отличительной особенностью ЭВМ, являются примитивные (опосредованные для «оцифровки» сигнала) каналы ввода информации и отсутствие принципиальной возможности формирования ИМД внутри ВС. При этом предъявление человеку-пользователю упомянутых выше отдельных фрагментов образов объектов и явлений реального мира посредством их механического соединения (суммирования) на устройствах вывода является всего лишь имитацией. Последнее изначально лишает ВС развитого логического мышления, в основе которого лежит непосредственное сравнение элементарных образов объектов и явлений действительности и их синтез (непротиворечивое объединение) в ИМД, являющейся, как было показано выше, основой интеллекта. Реализовать идею ИИ возможно только на основе принципиально новой архитектуры и элементной базы так называемых ЭВМ пятого поколения. Отдельные попытки схемотехников решить задачу увеличения быстродействия и памяти ЭВМ на основе принципиально новых подходов к организации информационных процессов (процессоры на основе оптических электронных устройств, наномагнитов и т.д.) оставляют надежду на то, что инженеры и ученые-практики в скором времени смогут оценить преимущества альтернативного (аналогового) направления развития архитектуры и элементной базы ЭВМ, которое связано с изучением и использованием волновых свойств магниторезонансных сред различной природы. Данное направление развития ЭВМ позволит в будущем, как было отмечено выше, преодолеть информационный барьер между человеком и компьютером, поскольку электрохимическая деятельность мозга организуется и управляется колебаниями волн¹⁹⁰. Однако на сегодняшний момент инерция мышления все еще удерживает исследователей в «вычислительном» (цифровом) направлении, изначально выбранном фон Нейманом, в связи с чем приходится констатировать отсутствие ближайших перспектив создания аппаратно-программных комплексов, моделирующих функции индивидуального сознания (роботов).

Парадигма исследований и разработок в области искусственного интеллекта постепенно пересматривается. Внимание исследователей все больше обращено на новые возможности, которые открываются в отношении актуальных проблем коллективного сознания и процессов самоорганизации в экономике в увязке с бурным развитием интеллектуальных информационных систем и сетей телекоммуникаций. По мнению многих ученых-кибернетиков, интеллектуальные информационные системы должны создаваться не для преобразования «чужих» знаний, а для стимулирования интуитивного мышления и коллективной творческой деятельности пользователей. По сути, на старой элементной базе может быть получен гибридный «человеко-машинный» интеллект, который представляет собой особого рода активную информационную среду, стимулирующую процесс интуитивного поиска и синтеза релевантной информации, посредством мульти и автодиалога на языке семантических образов и концептуальных моделей (Э.П. Григорьев, А.А. Гусаков и др., 1986, 1993).

При всей общности представленных выше идей кибернетика является конкретной наукой, истинность и практическая значимость общетеоретических подходов которой проявляется в увязке с определенными свойствами сложных динамических систем той или иной природы, определяющих конкретно-научные приложения кибернетики. Поэтому разработки в области ИИ должны начинаться с изучения механизма распознавания образов как первоосновы интеллекта и его воспроизведения в искусственных «активных средах» - аналогах нейросемантических сетей мозга человека. Результаты данных разработок могут быть использованы при решении актуальных задач автоматизации управления, например, таких как идентификация экономических явлений и процессов и выработка управляющих решений на основе «знаний и предшествующего опыта» интеллектуальной системы.

Идентификация экономических явлений и процессов. На сегодняшний момент задачи обнаружения и идентификации успешно решены в автоматизированных системах биометрического контроля (распознавания) личности, идентификации транспортных средств, учета запасов товаров и других материальных ценностей на складах и транспортных терминалах, обеспечения качества выпускаемой продукции и др. При этом необходимо признать, что, в отличие от них, методы и информационные технологии идентификации экономических явлений и процессов находятся лишь на стадии концептуальной проработки, что открывает широкое поле деятельности для ученых и специалистов-практиков в области экономической кибернетики.

Отчасти пробел в фундаментальных исследованиях и прикладных разработках в этом направлении кибернетической науки можно объяснить существенной новизной системотехнического подхода к решению известных организационно-экономических задач, отчасти – сложностью и непрозрачностью (эмпиричностью) процессов, протекающих в производственно-экономических системах. Исходя из представленных выше рассуждений, автоматизация функции контроля применительно к задачам экономической кибернетики требует разработки специальных методов и информационных технологий распознавания «образов» экономических явлений и процессов по их специфическим признакам (характеристикам, свойствам и особенностям их проявления). При этом архитектура информационных систем (в частности САПР) должна быть дополнена мощными сенсорными каналами (точками контроля), позволяющими воспринимать в режиме реального времени различные характеристики объектов и явлений экономики, а также интеллектуальным блоком сравнения различных совокупностей воспринимаемых характеристик с эталонными моделями, предварительно зарегистрированными и хранящимися в базе знаний информационной системы. Ко всему прочему отметим, что для пополнения базы знаний (обучения) информационной системы в процессе решения сложных, плохо формализуемых и не формализуемых (неизвестных, плохо изученных) экономических задач, безусловно, потребуется участие человека-оператора, исследующего наиболее близкие к эталонам состояния наблюдаемой системы и принимающего окончательное решение по их идентификации. В этой связи особая и наиболее важная, по мнению авторов, роль принадлежит проблемам представления (структурирования) данных, создания и пополнения на их основе базы знаний интеллектуальной системы. Их преодоление откроет новые возможности для автоматизации вполне конкретных экономических задач, например, таких как управление стоимостью и оптимизация затрат на производство продукции, реализуемых на практике с помощью методов и информационных технологий стоимостного инжиниринга¹⁹¹.

Заключение. Используя результаты экономической науки и принципы системного подхода к исследованию объектов и явлений объективной реальности, экономическая кибернетика способна формировать наиболее адекватное, целостное представление об экономике, в том числе экономике предприятия как сложной динамической системе, процессах ее функционирования и развитиях. Последнее позволяет на современном этапе развития науки и техники вплотную подойти к решению актуальной научно-практической задачи глобальной оптимизации процесса общественного воспроизводства путем наиболее эффективного согласования общегосударственных задач с частными интересами субъектов экономической деятельности (синергетический эффект). Однако решение данной задачи осложняется усилением динамичности и, как следствие этого, общей нестабильности мировой экономики и экономических систем национальных государств. Повышение эффективности функционирования экономики и деятельности ее субъектов невозможно достичь прежними методами оптимального планирования, принадлежащих к классу известных аналитических задач и решаемых с применением аппарата оптимального программирования и математической статистики. Поэтому дальнейшее совершенствование деятельности организаций как субъектов национальной и мировой экономики связано с развитием экономической кибернетики, в частности, с дальнейшим развитием методов машинной имитации и эвристических (интуитивных) методов проектирования управляющих решений на базе нейросемантических информационных систем, включающих элементы искусственного интеллекта (интеллектуальных систем).

Необходимо подчеркнуть, что реализация многих проектов АСУ в 70-е гг. XX в. закончилась неудачей. Это было вызвано тем, что в их концепцию был заложен принцип максимально возможной степени автоматизации управления, которая практически полностью исключает участие человека-оператора (ЛПР). Последнее в условиях растущей сложности и динамичности объектов управления приводило к грубым ошибкам, так как решение преобладающих в сложных производственно-экономических системах трудно формализуемых и неформализуемых задач посредством формализованных методов и экономико-математических моделей не возможно в подавляющем большинстве случаев. Для преодоления этой концептуальной ошибки, нужна новая парадигма автоматизации управленческой деятельности, которая не исключает высокой степени автоматизации управления в будущем, но направлена, прежде всего, на автоматизацию процесса коммуникации между функциональными подразделениями организаций, обеспечивая тем самым их высокую степень координации (слаженность взаимодействия) и, как следствие этого, высокую эффективность производственной деятельности в целом. Дальнейшее повышение эффективности применения вычислительной техники в управлении требует переосмысления принципов организационного управления предприятиями, в соответствии с которыми предпочтение в проектировании методов и информационных технологий управления должно отдаваться логико-смысловой обработке информационных потоков данных, а также адаптации каналов информационного взаимодействия человека и ЭВМ. В этом случае акцент автоматизации управления смещается с задачи накопления, систематизации и хранения разрозненной эмпирической информации об управляемом объекте на процесс обобщения знаний о нем и эффективное взаимодействие людей-операторов (лиц проектирующих и принимающих управляющие решения) посредством средств телекоммуникаций и интеллектуальных систем управления.

Данный подход позволит в будущем предвидеть в ускоренном режиме машинного времени возможные последствия управляющих решений, принимаемых в совокупности на различных уровнях управления организацией и в различных (часто противоречивых) производственно-экономических ситуациях, а также передать ЭВМ часть интеллектуальных функций человеческого мозга, например, таких как обнаружение и идентификация экономических явлений и процессов. При этом задача идентификации стоимости продукции органически переплетается с вопросами автоматизации технологических процессов на производстве, в том числе с разработкой и внедрением современных средств идентификации деталей и узлов для осуществления автоматизированного учета и контроля качества готовой продукции на предприятиях перерабатывающих отраслей экономики (в строительстве, машиностроении, электронике и т.д.). Вполне логично видится кооперация данных направлений автоматизации, предполагающая создание и использование на предприятиях единых (интегрированных) информационных баз данных и знаний о бизнес-процессе как объекте управления для решений различных прикладных задач.

КРАТКАЯ СПРАВКА 8

Развитие теории систем192

В настоящее время окончательно сформировались три основных направления развития теории систем.

Первое направление – общефилософские и методологические исследования в области теории систем, устанавливающие концептуальный мост между понятием «система» как научной и философской категорией и его применением к какому-либо изучаемому объекту (П.К. Анохин и др.). До недавнего времени это направление развивалось по пути исключительно теоретического поиска, результаты которого, как правило, редко использовались в прикладных исследованиях. Логика нового подхода в фундаментальных исследованиях состоит в том, чтобы сделать теорию систем в достаточной степени формализованной и применимой для целей усовершенствования познавательного процесса в предметных областях путем систематизации и обобщения эмпирических данных, иными словами, сделать ее инструментом прикладного научного исследования. Этот подход позволяет точно определить предметную область и ее границы в изучаемой системе для последующего «управляемого» синтеза данных полученных по результатам аналитических исследований (С.П. Никаноров).

Второе направление - изучение натуральных (в биологии, физике и медицине), социотехнических и социально-экономических систем (В.А. Трапезников, В.Г. Афанасьев, К.В. Судаков К.В., Н.П. Бусленко, Н.Н. Моисеев и др.). На современном этапе развития теории систем данное направление ставит перед собой задачу преодолеть с помощью общефилософских и методологических исследований узкий аналитический подход в исследовательской работе и проложить «концептуальный мост» между синтетическим и аналитическим подходами.

Третье направление - математическая формализация концепции системы или математическая теория систем (М.Д. Месарович, А.Г. Раппопорт и др.). До недавнего времени последователями математической теории систем декларировался следующий бескомпромиссный принцип ее применения в исследованиях: сначала на исключительно теоретическом основании формулируется математическая модель системы, и только после этого начинается объяснение тех или иных реальных явлений системы (физической, биологической, производственно-экономической и т.п.). Логика современного подхода к математическому моделированию в исследованиях состоит в обратном порядке взаимодействия второго и третьего направления развития теории систем, так как истинные «системные закономерности» могут быть почерпнуты и разработаны только на основе результатов прикладных исследований в физике, биологии и физиологии, а также изучения социально-экономических систем и «больших систем» производственного назначения. По мнению основоположников системного движения в России (П.К. Анохин и др.), именно этот материал должен стать основой математического анализа и строгой формализации системных закономерностей¹⁹³.

Методологические аспекты. Разработка методологии системных исследований как фундаментальной основы развития естественных наук остановилась на этапе работ по формированию общей теории функциональных систем в 80-х гг. прошлого столетия. В настоящее время при обилии научных теорий, перегруженных сложным математическим аппаратом, отсутствует теоретическая поддержка прикладных исследований в области физики, биологии, медицины, проектировании «больших систем» производственного и социально-экономического назначения. Основной причиной стагнации теории систем на современном этапе развития науки является разобщенность (чрезмерная дифференциация) научных направлений, которая противоречит самой сути системного подхода в исследованиях и не позволяет «расширить» сознание исследователей до уровня, соответствующего уровню сложности исследуемых (наблюдаемых) сверхсложных систем и процессов в существующем мироздании.

Отсутствие управляемого информационного взаимодействия (иерархии) научных направлений лишает системное движение упорядоченности и, соответственно, результативности. Последнее в неявном виде осознано в трудах П.К. Анохина по теории функциональных систем. Так, критическому анализу подвергнута ситуация, когда теоретический поиск (первое направление развития ОТС) неправомерно объединен с математической формализацией концепции системы (третье направление развития ОТС), которая является, по сути, лишь инструментом формализации результатов прикладных исследований (второе направление развития ОТС). В то время как прикладные (аналитические) исследования практически полностью лишены концептуальной поддержки со стороны фундаментальной науки и инструментального обеспечения со стороны математической теории систем. В фундаментальных исследованиях, в свою очередь, не находится места синтезу эмпирических данных и концептуализации системы для целей прикладной науки. Таким образом, кругооборот научной информации разомкнут. Узкая специализация и разобщенность научных направлений не позволяют осмыслить законы построения и гармонию сложных систем.

Положение усугубляется тем, что индивидуальное и коллективное сознание исследователей не рассматривается наукой в качестве объекта и инструмента системных исследований, способного как исказить «истинное» значение полученных экспериментальных данных, продуцируя ложную теорию, так и эффективно синтезировать продуктивную концепцию системы (С.П. Никаноров), которая в последствии, как правило, подтверждается и развивается экспериментом. Становится очевидным, что позитивизм полностью исчерпал свои возможности в современной науке, будущее которой находится за пределами законов материального (физического) мира. Необходим поиск новых критериев изоморфности системных явлений, которые отражали бы не только и не сколько физический (функциональный) уровень организации материи, но и более высокие формы ее проявления, такие как энергоинформационные поля и поля слабого взаимодействия. С позиции ортодоксального позитивизма факты и явления физического мира, изучаемые комплексом естественных наук, должны быть воспринимаемы органами чувств человека (исследователя) – либо непосредственно, либо опосредованно, через различного рода приспособления. Однако «порог чувствительности» данных инструментов исследования на несколько порядков ниже сущности (частот колебаний) высших форм организации материи, что и является причиной недоступности для целей исследования огромной части «непроявленной» материи¹⁹⁴. В этой связи человек, являющийся частью мироздания и высшей формой организации материи на земле, его сознание и подсознание¹⁹⁵ должны стать объектами первостепенной важности в исследованиях современной науки, а в дальнейшем инструментами исследований, которые способны обеспечить уровень чувствительности, достаточный для восприятия более высоких энергоинформационных форм существования.

Процесс познания двойственен по своей природе: он одновременно интуитивно-чувственный и предметно-материальный. Однако эта двойственность оказалась гипертрофированной под давлением позитивизма, и история развития науки в процессе познания сложилась как борьба материального и интуитивного (идеального, духовного). Причем последнее направление объявлено современной наукой лженаучным. Мир элементарных частиц оказался настолько сложным, что грань между материальным и так называемым «идеальным» стирается практически полностью. Дальнейшее исследование микромира и феноменов высших форм проявления материи, например, таких как энергоинформационные поля, возможно преимущественно посредством мысленного эксперимента¹⁹⁶. Исходя из логики (аналогии) принципа дополнительности Нильса Бора, который является важным методологическим принципом современной науки, при проявлении у объекта исследования «материальных» свойств «идеальные» (непроявленные) свойства существуют как потенциальная возможность и при определенных условиях они могут стать реальностью¹⁹⁷. Соответственно, для того чтобы иметь наиболее полное представление о сложных системах и процессах как объектах изучения, необходимо использовать два вида инструментов исследования: один для изучения «материальных» свойств, другой - для изучения «идеальных» (энергоинформационных). При этом следует принимать во внимание тот факт, что при любом наблюдении (изучении) сложных явлений нужно учитывать их взаимодействие со средствами наблюдения (инструментами исследования)¹⁹⁸.

Таким образом, учитывая исторически сложившееся разделение (конфронтацию) естественно-научного и интуитивного направлений познания, в качестве основополагающего критерия оценки истинности обобщающих теорий должен быть принят положительный результат научно-практической деятельности по гармонизации жизнедеятельности человека и природы в процессе удовлетворения его материальных и духовных потребностей.

Предпосылки развития. Ученые, пытаясь определить природу материи, погружаются в своих исследованиях все глубже в микромир атомных и субатомных частиц и обнаруживают, что там нет физического вещества. Современная физика описывает самые малые субатомные частицы как зоны интерференции или узлы резонанса различных частот колебаний (вибрации) вакуума. Материя и свет - лишь производные данных колебаний, которые, пребывая у истоков проявленной действительности, формируют вещество и содержатся в вибрациях каждого атома, молекулы, клетки и организма¹⁹⁹. Основываясь на разрозненных эмпирических данных и опытных фактах, можно утверждать о том, что основой мироздания является субстанция, не совпадающая с категорией материи²⁰⁰. Вопрос об «истинной» природе субстанции (о том является ли она энергоинформационным полем или чем то иным) является дискуссионным и подлежит обсуждению, но то, что категории субстанции и материи различны, не вызывает сомнений.

На сегодняшний день многие ученые в разных странах мира опытным путем пришли к следующим выводам:

• вокруг биологических систем: растений, животных, человека существуют слабое низкочастотное излучение, так называемая ультраслабая эмиссия фотонов (биополе), которое можно усилить слабым переменным магнитным полем, резонансным данному излучению;

• возбуждение полушарий головного мозга как естественным путем, посредством настройки (самогипноза) или внушения (гипноза), так и искусственным, посредством магнитно-резонансного импульса, позволяет в определенной степени преодолеть барьер между сознанием и подсознанием, в котором хранится неосознанная (подсознательная) информация как об окружающем нас физическом мире, так и непроявленной материи²⁰¹.

Поскольку электрохимическая деятельность мозга организуется и управляется колебаниями волн, то можно уверенно говорить о том, что неосознанное восприятие информации человеком также основано на вибрации. Накапливающаяся в подкорковых отделах мозга подсознательная информация, которая не осознается субъектом (личностью) и трансформируется в интуицию, теперь может стать подконтрольной исследователям. Последние достижения науки о сознании подтверждают наличие устойчивых энергоинформационных (полевых) образований, которые существуют независимо от сознания (личности) человека и не подвержены влиянию материального мира (т.е. независимы от каких-либо физических отношений и условий, известных науке). Это подтверждается экспериментами Психоневрологического института им. Бехтерева²⁰², в результате которых было обнаружено (открыто) четвертое состояние высшей нервной деятельности человека – полное отключение электрической активности коры головного мозга при полном сознании. До этого момента науке были известны только три состояния сознания человека: бодрствование, быстрый и медленный сон, которые отличаются друг от друга характером электрических импульсов в коре головного мозга. Данный феномен обнаружен в результате наблюдений за монахами путем записи их электроэнцефалограмм в период непрерывной молитвы, которые могут обходиться тремя часами сна в сутки, при условии, что в течение суток они по 6-8 часов находятся в молитвенном состоянии. Если продолжительность их духовного бодрствования сокращается, пропорционально этому увеличивается потребность во сне. Также экспериментальным путем было установлено, что существуют частоты, которые поглощают (истощают) или усиливают человеческую энергию. Так, например, уныние и рок-музыка нарушают гармонию волн биополя, вызывая в коре головного мозга электрические импульсы, близкие к эпилептическому припадку. В результате проведенных исследований ученые пришли к выводу о том, что полное отключение коры головного мозга (сознания) имеет место как во время медленного сна, так и при полном сознании во время молитвы. Если в жизни человека наступают (в том числе по его воле) какие-либо нарушения необходимых для него физиологических состояний ЦНС (преимущественно третьего и четвертого), то происходят негативные процессы в психике, а в дальнейшем и в организме.

Таким образом, применительно к связи естественных наук и интуитивного теоретического поиска устоявшиеся в науке классические представления о материальном мире необходимо рассматривать как частный случай непроявленной действительности (энергоинформационных законов) справедливых при частотах колебаний физического вакуума, отличных от частот колебаний волн физического мира²⁰³. Данное высказывание согласуется с принципом соответствия Н. Бора, согласно которому теория систем, претендующая в своем развитии на более глубокое описание явлений мироздания (новую научную парадигму) и, соответственно, на более широкую сферу применимости, чем существующие научные теории (современные концепции естествознания), должна включать последние как предельные (частные) случаи.

Практическая значимость. Использование приведенных теоретических и методологических принципов научных исследований расширяет возможности не только физиков, химиков, биологов и медиков. Большие перспективы открывает данное направление и для инженерной деятельности (в большей мере биоинженерной), которая связана с проектированием и прогнозированием поведения (управлением динамикой) сложных систем. Наиболее характерной особенностью систем (преимущественно биологических) является их способность к образованию и развитию сложных упорядоченных структур (самоорганизации). Необходимой предпосылкой самоорганизации систем является не энергия, как считают многие исследователи в области теории систем, а информация, поступающая в систему от другой системы более высокого уровня организации (иерархии) в процессе управляемого информационного взаимодействия. Именно благодаря потоку информации от верхнего уровня иерархии система приобретает способность к изменению: образованию новых структур, необходимых для сохранения устойчивости системы в изменившихся условиях внешней среды и гармонизации своей жизнедеятельности в иерархии систем. Очевидно, что эффект самоорганизации не может быть исключительным свойством биологических объектов и должен наблюдаться в той или иной форме в системах неорганического происхождения, а также больших производственно-экономических и социальных системах.

Таким образом, изучение информационного взаимодействия систем (феномена информации) в рамках общей теории систем способно привести естественно-научный поиск к принципиально новым результатам и обеспечить существенное продвижение прикладных исследований в таких областях как моделирование процессов и явлений, управление динамикой (поведением) систем, проектирование систем обработки и передачи информации, искусственный интеллект, вибрационная медицина. В целом данное направление теоретического поиска способно изменить существующее научное мировоззрение, что в итоге поможет науке и обществу преодолеть кризис в своем развитии²⁰⁴.

КРАТКАЯ СПРАВКА 9

Феномен информации

Информация в непосредственной «первичной» форме, которую получают с помощью органов чувств высокоорганизованные живые объекты (субъекты) из окружающей их действительности, всегда конкретна, поэтому для оперирования информацией в процессе взаимодействия (информационного обмена) субъекты преобразуют (обобщают, переходят от образов натуральных форм материи к кодам и наоборот) конкретную информацию в аб­страктную (далее по тексту - вторичная информация).

Информация всегда связана с феноменом памяти, посредством которой одновременно сохраняется информация двух видов: первичная (определяющая форму и положение в пространстве объективно существующей материи, далее по тексту - матрица) и вторичная (субъективное отражение в абстрактном кодированном виде объек­тивно существующей материи, которое происходит исключительно в сознании субъектов). При этом в качестве системы информационных кодов выступают сформированные субъектами абстрактные образы, а также соответствующие им понятия и определения, которые, в свою очередь, в процессе взаимодействия субъектов трансформируются в речь посредством системы символов (языка) как инструмента информационного обмена.

Объективно существующая материя - результат информационного вза­имодействия матрицы и вакуума. Вторичная информация формируется в сознании субъектов в процессе их жизнедеятельности на основе опыта, под воздействием воли и разума, в виде системы субъективно отраженных образов объек­тивно существующей материи и формируемой на ее основе системы «истин» об объективной реальности.

Взаимодействие информации и объективно существующей материи носит управляемый информационный характер (управляемое информационное взаимодействие) и основано на принципе иерархии (приоритете) информации над объективно существующей материей, в том числе над субъектами. Результатом управляемого информационного взаимодействия является непрерывное развитие материи и, как следствие этого, - увеличение объема информации.

Развитие материи основано на принципе эволюции, который заключается в непрерывно нарастающем взаимодействии субъектов с общим информационным полем с целью гармонизации их жизнедеятельности (лучшего приспособления к окружающей среде), снижения рассеивания (диссипации) энергии и, соответственно, повышения устойчивости иерархии систем²⁰⁵. В существующем миропорядке (пространстве) принципы изотропности и симметрии информации являются основополагающими. Последнее обеспечивает согласованное протекание управляемого информационного взаимодействия, которое «физически» реализуется как совокупность непрерывных волновых процессов (колебаний) подсистем, связанных в единую гармонию иерархии систем. Периодические флуктуации вызываются спонтанно возникающими совокупностями новых подсистем, которые в ходе собственной эволюции становятся новыми когерентными источниками информации и приводят к резонансу единой гармонии (бифуркации). Бифуркация, в свою очередь, генерирует очередной импульс обновления уровней иерархии систем и, по сути, является источником ее непрерывного развития²⁰⁶.

Библиографический список

1. Анохин, П.К. Кибернетика функциональных систем : избр. тр. / П.К. Анохин. – М., 1998.

2. Бусленко, Н.П. Лекции по теории сложных систем / Н.П. Бусленко [и др.] – М. : Советское радио, 1973.

3. Бир, С. Кибернетика и управление производством / С. Бир ; пер. с англ. - 2-е изд. – М. : Наука, 1965.

4. Бусленко, Н.П. Моделирование сложных систем / Н.П. Бусленко. – М. : Наука, 1978.

5. Ведута, Н.И. Экономическая кибернетика / В.Д. Ведута. – Минск : Наука и техника, 1971.

6. Волкова, В.Н. Основы теории систем и системного анализа : учебник для студентов вузов / В.Н. Волкова, А.А. Денисов. - 2-изд. - СПб. : СПбГТУ, 1999. - 512 с.

7. Гвишиани, Д.М. Организация и управление / Д.М. Гвишиани. – 2-е изд. - М. : Наука, 1972.

8. Глухов, В.В. Математические методы и модели для менеджмента / В.В. Глухов [и др.] - СПб. : Лань, 2000.

9. Глинский, Б.А. Моделирование как метод научного исследования / Б.А. Глинский [и др.] – М. : МГУ, 1965.

10. Голенко, Д.И. Статистические методы сетевого планирования и управления / Д.И. Голенко. – М. : Наука, 1968.

11. Гутштейн, А.И. Кибернетика в экономическом регулировании производства / А.И. Гудштейн. - М. : Экономика, 1972.

12. Глушков, В.М. Введение в кибернетику / В.М. Глушков. – Киев : Изд-во АН УССР, 1967.

13. Гуд, Г.Х. Системотехника. Введение в проектирование больших систем / Г.Х. Гуд, Р.Э. Макол. – М. : Советское радио, 1962.

14. Заде, Л. Теория линейных систем / Л. Заде, Ч. Дезоер. – М. : Наука, 1970.

15. Замков, О.О. Математические методы в экономике / О.О. Замков [и др.] – М. : ДИС, 1997.

16. Информационные модели функциональных систем / под ред. К.В. Судакова, А.А. Гусакова. - М. : Фонд «Новое тысячелетие», 2004.

17. Кааман, Р. Очерки по математической теории систем / Р. Кааман [и др.] – М. : Мир, 1971.

18. Капра, Ф. Паутина жизни. Новое научное понимание живых систем / Ф. Капра ; пер. с англ. – М. : Изд. дом «София», 2003.

19. Калашников, В.В. Анализ процессов функционирования сложных систем с помощью качественных методов / В.В. Калашников // Сб. «Вопросы конкретных системных исследований». – М. : МДНТП, 1970.

20. Красс, М.С. Основы математики и ее приложения в экономическом образовании / М.С. Красс, Б.П. Чупрынов. – М. : Дело, 2000.

21. Кейд, Э. Анализ сложных систем / Э. Кейд. – М. : Сов. радио, 1969.

22. Королев, М.А. Информационные системы и структура данных / М.А. Королев [и др.] – М. : Статистика, 1997.

23. Колмогоров, А.Н. Теория информации и теория алгоритмов / А.Н. Колмогоров. – М. : Наука, 1987.

24. Кобелев, Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем : учеб. пособие / Н.Б. Кобелев. – М. : Дело, 2003. – 336 с.

25. Кобелев, Н.Б. Практика применения экономико-математических моделей / Н.Б. Кобелев. – М. : Финстатинформ, 2000.

26. Кобринский, Н.Е. Введение в экономическую кибернетику / Н.Е. Кобринский [и др.] – М. : Экономика, 1982.

27. Коршунов, А.М. Теория отражения и эвристическая роль знаков / А.М. Коршунов, В.В. Монтатов. - М., 1974.

28. Лабскер, Л.Г. Теория массового обслуживания в экономической сфере / Л.Г. Лабскер, Л.О. Бабешко. – М. : ЮНИТИ, 1998.

29. Лагоша, Б.А. Основы системного анализа / Б.А. Лагоша, А.А. Емельянов. – М. : Изд-во МЭСИ, 1998.

30. Марков, Ю.Г. Функциональный подход в современном научном познании / Ю.Г. Марков. – Новосибирск : Наука, 1982.

31. Майминас, Е.З. Процессы планирования в экономике: информационный аспект / Е.З. Майминас. - М. : Экономика, 1971.

32. Месарович, М.Д. Теория иерархических многоуровневых систем / М.Д. Месарович [и др.] – М. : Мир, 1973.

33. Модин, А.А. Основы разработки и развития АСУ / А.А. Модин. – М. : Наука, 1981.

34. Нейлор, Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем / Т. Нейлор ; пер. с англ. – М. : Мир, 1975.

35. Побожий, В.А. Расчет и оптимизация сетевых графиков строительства / В.А. Побожий [и др.] ; под общей ред. Т.Н. Цай. - М. : АСВ, 2001.

36. Перегудов, Ф.И. Введение в системный анализ / Ф.И. Перегудов, Ф.П. Тарасенко. – М. : Высш. Шк., 1989.

37. Петраков, Н.Я. Кибернетические проблемы управления экономикой / Н.Я. Петраков. – М. : Наука, 1974.

38. Попов, Г.Х. Проблемы теории управления / Г.Х. Попов. – 2-е изд. – М. : Экономика, 1974.

39. Попов, Э.В. Экспертные системы / Э.В. Попов. – М., 1987.

40. Поспелов, Г.С. Искусственный интеллект – основа новой информационной технологии / Г.С. Поспелов. – М. : Наука, 1988.

41. Поспелов, Д.А. Ситуационное управление: теория и практика / Д.А. Поспелов. – М., 1986.

42. Представление и использование знаний / под ред. Х. Уэно, М. Исидзука. – М., 1989.

43. Ракитов, А.И. Философия компьютерной революции / А.И. Ракитов. – М., 1991.

44. Саркисян, С.А. Большие технические системы / С.А. Саркисян [и др.] – М. : Наука, 1977.

45. Слейг, Дж. Искусственный интеллект / Дж. Слейг. – М. : Мир, 1973.

46. Снапелев, Ю.М. Моделирование и управление в сложных системах / О.М. Снапелев, В.А. Старосельский. – М. : Сов. радио, 1974.

47. Спицнадель, В.Н. Основы системного анализа : учеб. пособие / В.Н. Спицнадель. - СПб. : Изд. дом «Бизнес- пресса», 2000.

48. Судаков, К.В. Эволюционный изоморфизм в построении устойчивых сообществ / К.В. Судаков // Устойчивое развитие. Наука и практика. - М., 2003. - № 2.

49. Судаков, К.В. Информационные грани жизнедеятельности / К.В. Судаков // Вестник РАМН. - М. : Медицина, 2002. - № 6.

50. Системотехника / под ред. А.А. Гусакова. – М. : Фонд «Новое тысячелетие», 2002. – 768 с.

51. Тюрин, Ю.Н. Статистический анализ данных на компьютере / Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров. – М. : Инфра-М, 1998.

52. Уемов, А.И. Вещи, свойства, отношения / А.И. Уемов. – М. : АН СССР, 1963.

53. Харофас, О.Н. Системы и моделирование / О.Н. Харофас. – М. : Мир, 1967. - 419 с.

54. Холл, А. Опыт методологии для системотехники / А. Холл ; пер. с англ. - М. : Сов. радио, 1975.

55. Цыпкин, Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах / Я.З. Цыпкин. - М. : Наука, 1968.

56. Черняк, Ю.И. Системный анализ в управлении экономикой / Ю.И. Черняк. – М. : Экономика, 1976.

57. Чернов, В.П. Теория массового обслуживания / В.П. Чернов, В.Б. Ивановский. – М. : Инфра-М, 2000.

58. Шеннон, К. Работы по теории информации и кибернетике / К. Шеннон. - М. : Иностранная литература, 1963.

59. Штоф, В.А. Моделирование и философия / В.А. Штоф. – М. : Наука, 1966.

60. Энштейн, А. Физика и реальность / А. Энштейн. – М., 1965.

61. Эшби, У.Р. Введение в кибернетику / У.Р. Эшби ; пер с англ. - М. : Иностранная литература, 1959.

62. Эшби, У.Р. Принципы самоорганизации / У.Р. Эшби // Сб. «Принципы самоорганизации». – М. : Мир, 1966.

63. Экономическая информация / под ред. Е.Г. Ясина. – М. : Статистика, 1974.

64. Экономико-математические методы и прикладные модели / под ред. В.В. Федосеева. – М. : ЮНИТИ, 1999.

65. Яковлев, Е.И. Машинная имитация / Е.И. Яковлев. – М. : Наука, 1975.

66. Ясин, Е.Г. Теория информации и экономические исследования / Е.Г. Ясин. - М. : Статистика, 1970.

67. Katona, G. Psychological Economics / G. Katona. - New York, 1975.

Приложение 1

Терминологический словарь

Абсолют (от лат. absolutus – безусловный, неограниченный), в философии и религии – безусловное, совершенное начало бытия, свободное от к.-л. отношений и условий.

Анализ (от греч. analysis – разложение) - расчленение (мысленное или реальное) объекта на элементы; синоним научного исследования вообще; в формальной логике – уточнение логической формы (структуры) рассуждения. А. неразрывно связан с синтезом (соединением элементов в единое целое).

Аксиома (греч. axioma) – положение, принимаемое без логического доказательства в силу непосредственной убедительности, истинное исходное положение теории. Тоже что и постулат.

Анизотропия (от греч. anisos – неравный; tropos – направление) - зависимость свойств от направления для механических, оптических, электрических и других свойств кристаллов.

Бифуркация (от лат. bifurcus - раздвоенный, раздвоение) - биолог., вилкообразное раздвоение, например, трахей на 2 главных бронха; приобретение нового качества в движущейся динамической системе при малом изменении ее параметров. Основы теории бифуркации заложены А. Пуанкаре и А.А. Андроновым в начале ХХ в., затем эта теория была развита Андроновым А.А. и его учениками. Знание основных Б. позволяет существенно облегчить исследование реальных систем (физ., хим., биолог. и др.), в частности, предсказать характер новых движений, возникающих в момент перехода системы в качественно другое состояние, оценить устойчивость и область существования системы.

Быстродействие ЭВМ - среднестатистическое число операций (команд), выполняемых ЭВМ в ед. времени. Б. современных ЭВМ составляет 10²-10⁸ операций за 1 сек. Иногда Б. определяется как время, затраченное на выполнение одной арифметической операции.

Вакуум (от лат. vacuum - пустота) – понятие, применимое к газу в откачанном объеме и свободном пространстве, например, космосу; своеобразная форма материи, которая при определенных условиях может образовывать частицы, влияющие на физические процессы (см. флуктуация), т.е. переходить в возбужденное состояние, вследствие чего образуется поле, а из поля может образоваться вещество (что обнаружено экспериментально). В квантовой теории поля - низшее энергетическое состояние квантового поля.

Возможность экспериментального исследования иных свойств заключается в том, что пространство-время и его феномены не могут быть исследованы непосредственно, так как наши органы восприятия «реальной» действительности и приборы способны воспринимать непосредственно только свойства физических объектов, а не свойства вмещающего их пространства-времени. Поэтому явления пространства-времени должны исследоваться опосредованно, путем систематизации и корректной интерпретации эмпирических данных о закономерностях строения, функционирования и эволюции «физических» систем и процессов, подтверждающих или опровергающих ту или иную гипотезу.

Выработка и принятие управленческих решений - в широком смысле особый вид человеческой деятельности, связанный с решением какой-либо задачи; в узком - выбор одного из некоторого множества вариантов. Процесс В.п.у.р. можно представить в виде ти­повых этапов, реализуемых в определенной последовательности: опи­сание проблемы, определение целей, установление критериев, поиск и выработка вариантов, принятие решения. Практическая реализация приведенной схемы процесса В.п.у.р. характеризуется специфически­ми особенностями в зависимости от типа проблемной ситуации: хоро­шо структурированная, плохо структурированная, неструктурирован­ная. Определяющее значение для обеспечения высокого качества процесса В.п.у.р. имеет рациональное сочетание научного подхода с неформальными суждениями лица принимающего решение (ЛПР).

Гармония (греч. harmonia - связь, стройность, соразмерность) - соразмерность частей, слияние различных компонентов объекта в единое органическое целое. В древнегреческой философии – совершенная организация космоса, в противоположность хаосу.

Гармония системы - это такое единство ее частей и их элементов, которое наименее противоречиво, или даже лишено тех противоречий, которые тормозят развитие системы, мешают ее наиболее эффективному (оптимальному) функционированию.

Гибкая производственная система - совокупность технологического оборудования (роботы, манипуляторы, транспортное оборудование и вычислительная техника) и системы обеспечения его функционирования в автоматическом режиме, обладающая свойством автоматизированной переналадки при производстве изделий произвольной номенклатуры в пределах установленного класса и установленного диапазона их характеристик.

Гибкость социотехнических систем - системная характеристика, отражающая способность какой-либо системы адаптироваться к динамике внутренних и внешних воздействий, поддерживая на необходимом уровне эффективности показатели функционирования. Основными принципами реализации гибкости социотехнических систем являются: модульность и системность.

Гомеостаз - относительное динамическое постоянство состава и свойств исследуемой системы в условиях изменяющейся окружающей среды. В управлении под Г. понимается устойчивое состояние равновесия системы (объекта управления) в ее взаимодействии со средой, неизменность существенных параметров системы независимо от влияний внешней среды (в этом случае систему называют «гомеостатической»).

Диссипация (лат. dissipatio) - рассеяние, переход части энергии упорядоченных процессов (кинетической энергии тела, энергии электрического тока, энергию света и т.д.) в энергию неупорядоченных процессов и в конечном итоге в тепло (например, диссипация газов земной атмосферы в межпланетное пространство). Диссипативные структуры - новые структуры требующие для своего становления большого количества энергии.

Дедукция (от лат. deduction - выведение) - вывод по правилам логики; цепь умозаключений (рассуждение), звенья которой (высказывания) связаны соотношением логического следования. Началом (посылками) Д. являются аксиомы, постулаты или просто гипотезы, имеющие характер общих утверждений (общее), а концом – следствия из посылок, теоремы (частное). Если посылки Д. истинны, то истинны и ее следствия. Д. – основное средство доказательства.

Дедуктивный метод - способ познания, посредством которого исследователь интуитивно в ходе мысленного эксперимента логически формулирует общие закономерности устройства и свойства пространства событий и на их основе подбирает математическое описание в виде уравнений, которые в дальнейшем позволяют осознанно и целенаправленно систематизировать опытные факты для подтверждения или уточнения (опровержения) выдвинутой им научной гипотезы, как это сделал Эйнштейн при создании общей теории относительности.

Доплера эффект - изменение длины волны – λ (или частоты колебаний), воспринимаемой наблюдателем при движении источника волн и наблюдателя относительно друг друга. При приближении источника к наблюдателю λ уменьшается, а при удалении растет на величину λ - λ_о= λ_оV/υ, где λ_о – длина волны источника, υ – скорость распространения волны, V – относительная скорость движения источника. Д.э. позволяет измерять скорость движения источника излучения и находит широкое применение в астрофизике, спектроскопии, радио и гидролокации и др.

Допущение о наличии иных свойств подтверждается принципом соответствия, сформированным Нильсом Бором применительно к связи квантовой и классической теории. Согласно принципу соответствия любая новая теория, претендующая на более глубокое описание явления и на более широкую сферу применимости, чем старая, должна включать последнюю как предельный (частный) случай. В связи с этим теория, предполагающая наличие у того или иного явления других свойств, помимо известных науке, если она будет внутренне непротиворечива, не является ошибочной, но может оказаться избыточной. То есть если явление не обладает какими-либо иными (дополнительными) свойствами помимо известных, то в таком случае во всех «уравнениях» этой теории характеристики, отвечающие дополнительным свойствам, должны быть приняты равными нулю. Тогда она перейдет в теорию, предполагающую наличие у явления только известных свойств. Обратное же неверно: если на самом деле явление обладает наряду с известными и другими свойствами, то теория, основанная на предположении отсутствия иных свойств, кроме известных, не сможет описать адекватно реальную действительность.

Естественно-научные теории детально разрабатывают отдельные фрагменты фундаментальных исследований применительно к предметным областям. Этим занимаются ученые, которые в состоянии оценить еще не признанную научным сообществом фундаментальную работу. К ним относятся такие исследователи, как Дж. Максвелл, М. Планк, Э. Шредингер, П. Дирак, В. Паули и многие другие известные ученые.

Дополнительности принцип, сформированный Нильсом Бором, согласно которому при экспериментальных исследованиях микрообъекта могут быть получены точные данные либо о его энергиях и импульсах, либо о поведении в пространстве и времени. Эти две взаимоисключающие картины - энергетически-импульсная и пространственно-временная, получаемые при взаимодействии микрообъекта с соответствующими измерительными приборами, дополняют друг друга.

Как показало время, принцип дополнительности Н. Бора распространяется не только на физику, но и на другие науки, например биологию, изучающую сложные открытые системы. Он стал общим методологическим принципом познания, согласно которому любое сложное явление природы не может быть определено однозначно при помощи человеческого языка как средства общения и управления человеческим поведением, и поэтому требует для своего описания (определения) как минимум два взаимоисключающих понятия (конструкта).

Дерево целей - графическое отображение взаимодействия главной цели функционирования системы или выполнения комплексной программы и промежуточных результатов (промежуточных целей), возникающих (реализуемых) на пути достижения глобальных целей. Отражает представление об иерархическом характере связей между промежуточными результатами функционирования всех элементов системы (выполнение отдельных этапов программы) и конечным результатом. Д.ц. представляет собой многоуровневый граф, вершиной которого является главная цель, разветвляющаяся на подцели первого уровня, каждая из которых разветвляется на подцели второго уровня и т.д. Главным свойством Д.ц. является двойственная природа целей (кроме главной и целей самого нижнего уровня): каждая из них рассматривается как цель реализации промежуточных целей нижележащего уровня и одновременно как средство реализации цели вышележащего уровня. Поэтому при построении Д.ц. наиболее эффективным является использование «метода логической цепочки», постепенного развертывания главной цели в подцели таким образом, чтобы каждая цель, исходя из своего места в Д.ц., проверялась на соответствие предполагаемому ответу на вопросы: «Для чего реализуется цель?» или «За счет чего реализуется цель?». Построение Д.ц. является одним из ведущих приемов системного подхода при решении задач проектирования систем управления, распределения функций управления по горизонтали и вертикали, обоснования плановых решений, формирования целевых программ.

Диалектика (от греч. dialektike - искусство вести беседу, искусство спора) - философский метод достижения истины путем противоборства мнений (Сократ); метод расчленения и связывания понятий с целью постижения сущности вещей (Платон).

Диффузия (от лат. diffusion – распространение, растекание, рассеивание) - движение частиц среды, приводящее к переносу вещества и выравниванию концентрации или к установлению равновесного распределения концентрации частиц данного сорта в среде. Диффузия молекул (атомов) обусловлена их тепловым движением (так называемая молекулярная диффузия). В физике кроме молекулярной диффузии рассматривают диффузию электронов проводимости, дырок нейтронов и других частиц.

Дискретность (от лат. discretus – разделенный, прерывистый), прерывность, противопоставляется непрерывности. Например, дискретное изменение к.-л. величины во времени – изменения, происходящие через некоторые промежутки времени (скачками).

Информация (от лат. informatio - разъясне­ние, изложение) до начала ХХ в. использовалась в значе­нии сведений, передаваемых людьми, посредством мимики, телодвижений, жестов, устно или письменно, с помощью систем условных символов (сигналов), в качестве которых выступали языки различных народов. Совершенствование языка и появ­ление письменности в виде грамматических символов или, как говорят в теории информации, грамматического кода, наносимого на различные материалы, сыграло определяющую роль в выделении разумного человека из окружающего мира, обеспечила преемственность его поколений, а значит развитие человеческого общества и современной цивилизации в целом. Впервые такие письмена, высеченные на камне - петро­глифы (от греческого «петрос» - камень и «глюфе» - резьба), дошли до нас из эпохи неолита. И хотя одни и те же сведения в разных странах писались разными символами на разных языках, люди научились, благодаря переводу, т. е. перекодированию, достигать единства в понимании из­учаемых процессов и явлений. Эта возможность кодирования и перекодирования информации яв­ляется ее важнейшим свойством. С середины ХХ в. И. – общенаучное понятие, включающее обмен сведениями не только между людьми, но человеком и автоматом, между автоматами; обмен сигналами в животном мире; передачу признаков от клетки к клетке, от организма к организму (см. генетическая информация). Наиболее полно абстрактный характер информации проявляется в таком универсальном человеческом языке, каким является язык матема­тики. Описанны в математических символах движение и взаимодей­ствие материального мира позволяют нам понять его явления, например, дви­жение физического тела. И. является одним из основных понятий кибернетики.

Интуиция (ср. век. лат. intuitio, от intueor - пристально смотрю) - способность постижения истины путем непосредственного ее усмотрения без обоснований с помощью доказательства; субъективная способность, выходящая за пределы опыта путем мысленного схватывания (озарения) или обобщения в образной форме непознанных связей, закономерностей.

Иерархия (от греч. hierós - священный и archē – власть) - расположение частей или элементов целого в порядке подчинения от высшего к низшему. Термин употребляется для характеристики организации христианской церкви, в науке - систем различной природы: в социологии - для обозначения социальной структуры общества, бюрократии; в общей теории систем – для описания любых системных объектов; в теории организации – как принцип управления.

Идеализм (франц. idealisme, от греч. idea – идея). С точки зрения диалектического материализма (позитивизма) - общее обозначение философских учений, утверждающих, что дух, сознание, мышление, психическое – первично, а материя, природа, физическое – вторично, производно. Основные формы И. – объективный и субъективный. Первый утверждает существование духовного начала вне и независимо от человеческого сознания, второй - либо отрицает наличие к.-л. реальности вне сознания субъекта, либо рассматривает ее как нечто полностью определяемое его активностью.

Интерференция - взаимное усиление или ослабление волн при наложении их друг на друга.

Индукция (от лат. induction – наведение) - умозаключение от фактов к некоторой гипотезе (общему отверждению, обобщению). Различают полную И., когда обобщение относится к конечнообозримой области фактов, и неполную И., когда оно относится к бесконечно - или конечнообозримой области фактов.

Изотропия (от изо… и греч. tropos – поворот, направление) - независимость свойств физ. объектов от направления (одинаковость свойств во всех направлениях). Характерна для газов, жидкостей и аморфных состояний твердых тел.

Индуктивный метод - способ познания (феноменологический), посредством которого исследователь на основе анализа эмпирических данных о пространстве событий пытается подобрать математическое описание в виде уравнений, в дальнейшем позволяющие сформулировать общие закономерности явления, как это сделал Ньютон при создании своей теории гравитации;

Инверсия (от лат. inversion – перестановка). В лингвистике - изменение обычного порядка слов и словосочетаний, составляющих предложение; в комбинаторике (матем.) И. – нарушение нормального порядка двух элементов в перестановке.

Иммобилизация средств в запасах - косвенные затраты (убытки), связанные с формированием материальных запасов. Обусловлены отвлечением и «замораживанием» финансовых средств, вложенных в запасы. Величина потерь определяется суммой прибыли, которая могла бы быть получена, если бы средства, отвлеченные в запасы, находились в хозяйственном обороте.

Когерентность (от лат. cohaerens - находящийся в связи) - согласованное протекание во времени нескольких колебаний или волновых процессов.

Кинетика (от греч. kinёtikos приводящий в движение) - раздел механики, объединяюший статику и динамику.

Категория (от греч. kategoria - высказывание, признак) - первопонятие, предельно общее, основополагающее понятие, класс (субстанция, сущность, количество, качество, время и т. д.).

Когнитивная лингвистика (от лат. cognitio - значение, название) - направление в языкознании, исследование проблемы соотношения языка в концептуализации и категоризации мира, в познавательных процессах и обобщении человеческого опыта, связь познавательных способностей с языком. Возникло в 80-х гг. ХХ в.

Когнитивная психология - направление в психологии, возникшее в США в 50-60-е гг. ХХ в. Согласно когнитивной теории личности Дж. Келли (J.Kelly), каждый субъект воспринимает внешний мир, других субъектов и себя сквозь призму созданной им познавательной системы «персональных конструктов». Важную роль играет понятие «когнитивный диссонанс» - расхождение имеющегося опыта с восприятием актуальной ситуации по Л. Фестингеру (L. Festinger).

Критерий - признак, по которому оценивается соответствие функционирования системы заданному результату при данных огра­ничениях. Поскольку в процессе проектирования и функционирова­ния систем возникает потребность выбирать из множества вариан­тов более эффективные, стремящиеся к оптимальности решения, необходимы методы оценки решений по К. оптимальности.

Кэш-память - один из способов повышения быстродействия микропроцессора (МП), который позволяет избежать циклов ожидания в работе МП, пока информация из соответствующих схем памяти установится на системной шине данных компьютера. Таким образом, кэш-память функционально предназначена для согласования скорости-работы сравнительно медленных устройств с относительно быстрым МП. Благодаря преимуществам в архитектуре процессоры с меньшей тактовой частотой могут иметь большее быстродействие.

Линейные системы - колебательные системы, свойства (характеристики) которых (упругость, масса, коэффициент трения для механических систем, емкость, индуктивность, сопротивление для электрических систем) сохраняются при изменении состояния системы, т.е. не зависят от смещений, скоростей, напряжений и токов. Процессы в линейных системах описываются линейными дифференциальными уравнениями.

Макрокинетика (макроскопическая кинетика) - раздел физической химии, изучающий закономерности химических реакций, которые сопровождаются одновременно протекающими в системе процессами диффузии, теплопереноса и др. Знание макрокинетических закономерностей в реальных условиях протекания процессов особенно важно для горения, гетерогенного катализа, электрохимических процессов и др.

Материализм (от лат. materialis – вещественный) - философское направление, усматривающее в материи (веществе) конечную реальность и основной принцип объяснения мира; сознание, психика, дух рассматриваются как нечто вторичное и вещественное по своей природе. Термин возник в XVII в. и первоначально обозначал физические представления о материи. С XVIII в. М. окончательно утверждается как философское направление, противоположное идеализму.

Моделирование имитационное - воспроизведение процессов, происходящих в системе, с искусственной имитацией случайных величин, от которых зависят эти процессы, с помощью датчика случайных чисел или псевдослучайных чисел. Комбинируя детерминированные и стохастические зависимости, составляют алгоритм моделирования системы. Применяя его, используют независимые переменные реализации процесса в заданных условиях использования системы. Характеристики, которые нужно определить, оцениваются методом Монте-Карло. Алгоритм М.и. зависит от того, какие характеристики исследуются. М.и. используется как для анализа, так и для оптимизации и синтеза систем. Имитационная модель — физическая система, имитирующая изучаемую ситуацию в искусственных условиях, анализируемую в натуральном или ускоренном масштабе времени. М.и. дает возможность предвидеть возможные реакции объекта на возмущения в различных конфликтных ситуациях и успешно применяется при экономических исследованиях, в военном деле и т.п.

Моделирование логико-смысловое (ЛСМ) - метод пред­ставления знаний в виде семантической сети. В данном методе вводится особый критерий установления отношения между элементами информации - их смысловая близость. Этот метод оперирует качественной информацией на семантическом уровне и позволяет осуществить ее анализ с применением автоматизированных методов, хотя и требует участия человека на определенных этапах реализации.

Модификация (от позднелат. modificatio – изменение) - видоизменение, преобразование объекта, характеризующееся появлением у него новых свойств.

Мутации (от лат. mutation – изменение, перемена) - возникающие естественно или вызываемые искусственно изменения наследственных свойств организма в результате перестроек и нарушений в его генетическом материале – хромосомах и генах. М. - основа наследственности и изменчивости в живой природе.

Нелинейные системы - колебательные системы, свойства и характеристики которых зависят от их состояния. Процессы, протекающие в нелинейных системах, описываются нелинейными дифференциальными уравнениями.

Ноосфера (от греч. noos - разум и сфера) - новое эволюционное состояние биосферы, при котором разумная деятельность человека становится решающим фактором ее развития. Понятие Н. введено французскими учеными-философами Э. Леруа и П. Тейяром де Шарденом (1927 г.). В.И. Вернадский развил представление о Н. как качественно новой форме организованности, возникающей при взаимодействии природы и общества в результате преобразующей мир творческой деятельности человека, опирающейся на научную мысль.

Надежность - свойство систем выполнять возложенные на них функции в течение заданного промежутка времени при определенных условиях эксплуатации. Н. системы часто определяется надежностью ее наименее надежного звена. В связи с этим для повышения Н. систем управления производством большое значение имеет выявление узких мест в аппарате управления, а также разработка мер по их устранению. Общими для разных систем мерами обеспече­ния требуемой Н. является резервирование недостаточно надежных элементов, дублирование, избыточность функциональная.

Определение (дефиниция) - уточнение предмета рассмотрения, его характеристика; установление смысла незнакомого термина (слова) с помощью терминов (слов) знакомых и уже осмысленных.

Организация (франц. organization, от лат. organizo – сообщаю стройный вид, устраиваю) - внутренняя упорядоченность, согласованность, взаимодействие частей целого, обусловленные его строением; совокупность процессов, действий, ведущих к образованию и совершенствованию взаимосвязей между частями целого.

Обратимые реакции - хим. реакции, протекающие в реагирующей системе в состоянии хим. равновесия с равными скоростями в двух противоположных направлениях. Если скоростью обратного направления можно пренебречь по сравнению со скоростью прямого, реакция называется необратимой.

Обратимый процесс - в термодинамике, процесс, который возможно осуществить в обратном направлении, последовательно повторяя в обратном порядке все промежуточные состояния прямого процесса. О.п. могут быть только равновесные процессы. Реальные процессы являются необратимыми.

Однородность Вселенной - наблюдаемое однородное распределение вещества во Вселенной в масштабах превышающих ~ 50Мпк, в объеме ~ 125 тыс. Мпк³, в среднем попадает около 6000 галактик, и плотность их размазанного вещества всюду оказывается одинаковой.

Пара… (от греч. para – возле, мимо, вне) - часть сложных слов, означающая «откланяющийся от чего-либо, нарушающий что-либо».

Парадигма (от греч. paradeigma - пример, образец; филос., социол.) - исходная концептуальная схема, модель постановки проблем и их решения, господствующая в течение определенного (времени) истор. периода в научном сообществе. Смена П. представляет собой научную революцию.

Позитивизм (франц. positivus – положительный) - философское направление, исходящее из того, что все подлинное знание – совокупный результат естественных наук.

Плазма - ионизированный газ, в котором концентрация положительных и отрицательных зарядов равны (квазинейтральность); однородная упругая среда, в которой могут возбуждаться колебания и волны. В состоянии плазмы находится подавляющая часть вещества Вселенной: звезды, галактики, туманности, межзвездное пространство (среда), околоземное пространство, существующее в виде солнечного ветра, магнитосферы и ионосферы.

Понятие - мысль, фиксирующая свойства, связи и отношения предметов и явлений. Выделение общего - специфическая черта П., отличающая его от единичного созерцания (см. Абстракция).

Принцип (от лат. principium - начало, основа) - основное исходное положение к.-л. теории, учения, науки, мировоззрения.

Процессор - центральное устройство (комплекс устройств) ЭВМ (или вычислительной системы), которое выполняет арифметические и логические операции, заданные программой преобразования информации, управляет вычислительным процессом и координирует работу периферийных устройств системы (запоминающих, сортировальных, ввода-вывода, подготовки данных и т.д.). В вычислительной системе может быть несколько параллельно работающих П. Такие системы называются многопроцессорными. Наличие нескольких П. ускоряет выполнение одной большой программы или нескольких программ (в т.ч. взаимосвязанных).

Прикладные исследования, которыми занимается большинство ученых, направлены на решение конкретных задач поставленных фундаментальными и/или естественно-научными исследованиями. Это, прежде всего, создание феноменологических (описательных) научных гипотез, основанных на совокупности эмпирических данных и опытных фактах и, соответственно, обладающих ограниченной предсказательной силой. К таким исследованиям, например, относятся теории сильных и слабых взаимодействий. К прикладным исследованиям относится также разработка новых математических методов решения уже известных фундаментальных уравнений. Те из ученых-прикладников, которые обладают хорошими организационными способностями, создают собственные научные школы и пишут учебники по различным прикладным дисциплинам. К известным ученым-прикладникам можно отнести А. Зоммерфельда, Л. Ландау, Д. Швингер, М. Гелл-Манн, А. Салам, С. Вайнберг, С. Глэшоу и др. Как правило, прикладники прекрасно владеют математическим аппаратом и имеют энциклопедические знания. Они быстро завоевывают признание научного сообщества, и именно они определяют «общественное мнение» по тому или иному сложному научному вопросу, очень часто сводя его к проблемам математического описания.

Разрядность процессора - число одновременно обрабатываемых процессором битов, то есть количество внутренних битовых (двоичных) разрядов - важнейший фактор производительности МП. Процессор может быть 8-, 16-, 32- и 64-разрядным. Вместе с быстродействием разрядность характеризует объем информации, перерабатываемый процессором компьютера за единицу времени или такт.

Резонанс (франц. resonance, от лат. resono — откликаюсь) - резкое возрастание амплитуды установившихся вынужденных колебаний при приближении частоты внешнего гармонического воздействия к частоте одного из собственных колебаний системы.

Речь - идин из видов коммуникации человека.

Рентгенодиагностика (мед.) - распознавание заболеваний на основе данных ренгенологического исследования (рентгеноскопии, рентгенографии).

Развитие - эволюция, необратимое направленное изменение к.-л. органического целого (биолог., социальных систем), в процессе которого развертываются его внутренние возможности. Протекает во времени в последовательности стадий, как переход от одного состояния к другому. Выделяют восходящую линию Р. (прогресс) и нисходящую линию Р. (регресс).

Рефлексия (от позднелатинского reflexio - обращение назад) - размышление, самонаблюдение, самопознание.

Свойство – особенность, присущая предмету и позволяющая включить его в тот или иной класс предметов. Различают существенные С. (субстанциональные) и несущественные.

Система (от греч. systema - целое, составленное из частей; соединение) множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, образующих определенную целостность, единство.

Выделяют материальные и абстрактные системы. Первые подразделяются на системы неорганической природы (физ., геол., хим. и др.) и живые системы (простейшие биол. системы, организмы, популяции, виды, экосистемы); особый класс живых систем - социальные системы. Абстрактные системы - понятия, гипотезы, теории, научные знания о системах, линг. (языковые), формализованные, логические системы и др. В современной науке исследования систем различного рода проводятся в рамках системного анализа и различных специальных теорий систем, преимущественно в кибернетике и системотехнике.

Системный подход - направление методологии научного познания, в основе которого лежит рассмотрение (представление) объектов как систем в целостности выявленных в них многообразных типов связей. Принципы системного подхода нашли применение в биологии, кибернетике, технике, экономике, управлении и др.

Системный анализ - совокупность методологических приемов (методов) и средств, используемых для исследования систем и обоснования решений по сложным проблемам полит., воен., социального, экон., науч. и техн. характера.

Основная процедура - построение обобщенной модели, отображающей взаимосвязи реальных явлений; техн. основа системного анализа - вычислительные машины и информационные системы. Термин "системный анализ" употребляется как синоним системного подхода.

Синергетика (от греч. synergetikos - совместный, согласованно действующий) - научное направление, изучающее связи между элементами структуры (подсистемами), которые образуются в открытых системах (биологических, физико-химических и др.) благодаря интенсивному (потоковому) обмену веществом и энергией с окружающей средой в неравновесных условиях. В таких системах наблюдается согласованное поведение подсистем, в результате чего возрастает степень их упорядоченности, т.е. уменьшается их энтропия (т.н. самоорганизация).

Симметрия - правильность формы или неизменность законов.

Синхронизация (координация) - приведение двух или нескольких процессов к такому совместному протеканию, когда одинаковые или соответственные элементы процессов совершаются с неизменным сдвигом во времени либо одновременно (напр., производственные операции и т.п.).

Самоорганизация - целенаправленный процесс, в ходе которого создается, производится или совершенствуется организация сложной динамической системы. Свойства С. присущи живой клетке, организму, биол. популяции, обществу, биогеоценозу. Термин "самоорганизующаяся система" ввел англ. кибернетик У.Р. Эшби (W.R. Ashby, 1947).

Самоприспосабливающаяся система (адаптивная система) - система, которая сохраняет работоспособность при непредвиденном изменении свойств управляемого объекта, целей управления или окружающей среды путем смены алгоритма функционирования или поиска оптимальных состояний.

Развитой способностью к адаптации обладают, например все живые организмы; у большинства систем автоматического управления предусмотрена возможность приспосабливаться (в определенных пределах) к изменяющимся условиям функционирования. По способу адаптации различают самонастраивающиеся, самообучающиеся и самоорганизующиеся системы.

Стационарные состояния - квантово-механические системы, устойчивые состояния, в которых все характеризующие систему физические величины не зависят от времени.

Соответствия принцип, сформированный Нильсом Бором применительно к связи квантовой и классической теориии согласно которому законы динамики Ньютона и классические представления о пространстве и времени необходимо рассматривать как частный случай релятивистских законов, справедливых при скоростях движения, много меньших скорости света. Согласно принципу соответствия любая новая теория, претендующая на более глубокое описание явления и на более широкую сферу применимости, чем старая, должна включать последнюю как предельный (частный) случай.

Слабое взаимодействие - одно из фундаментальных взаимодействий, в котором участвуют все элементарные частицы (кроме фотона). С.в. гораздо слабее не только сильного, но и электромагнитного взаимодействия, но гораздо сильнее гравитационного.

Субстанция (лат. Substantia – сущность; то что лежит в основе) - нечто относительно устойчивое; то, что существует само по себе, независимо ни от чего другого.

Субстанциональный подход к исследованию - предполагает наличие в основе мироздания субстанции (лат. Substantia – сущность; то, что лежит в основе), которая представляет собой нечто относительно устойчивое, существующее само по себе, не зависимо ни от чего другого, и которая воздействует на объекты физического мира и протекающие в нем процессы. При этом не исключается возможность ограниченного обратного воздействия состояний объектов и характеристик процессов на субстанцию. Обратной противоположностью субстанционального является реляционный подход, который основан на доминирующем в ортодоксальной науке представлении о том, что в природе нет ничего «самого по себе». Явления природы – это всегда конкретные физические свойства данных конкретных физических тел и процессов, а также происходящих с ними изменений. Поскольку на сегодняшний момент нет достаточных данных для того, чтобы достоверно установить, какой из этих подходов наиболее адекватно отражает «реальную» действительность, оба подхода имеют равные права на существование. Необходимо отметить лишь тот факт, что субстациональный подход оставляет исследователю большую свободу для теоретического поиска, нежели реляционный, а значит, способствует более успешному решению поставленной научной проблемы.

Синтез (от греч. synthesis - соединение) - соединение (мысленное или реальное) различных элементов объекта в единое целое (систему); С. неразрывно связан с анализом.

Системогенез - специальный раздел теории функциональных систем П.К.Анохина, который предложил понимать под системогенезом процессы становления, развития и усовершенствования (самоорганизации) функциональных систем и их отдельных частей в пре- и постнатальном онтогенезе. Самоорганизация является наиболее важным кибернетическим свойством функциональных систем. В последнее время процессы самоорганизации стали рассматриваться в качестве отдельного раздела науки – синергетики.

Симметрия (от греч. symmetria – соразмерность), в общем смысле – инвариантность (неизменность) структуры, свойств, формы материального объекта относительно его преобразования (т.е. изменения ряда физических условий). С. лежит в основе законов сохранения.

Тактовая частота обработки информации, традиционно это - количество операций в секунду. Любая операция процессора состоит из отдельных элементарных действий – тактов. Для организации последовательного выполнения требуемых тактов друг за другом в компьютере имеется генератор импульсов, каждый из которых инициирует очередной такт машинной команды. Чем чаще следуют импульсы от генератора, тем быстрее будет выполнена операция, состоящая из фиксированного числа тактов. Тактовая частота определяется как количество тактов в секунду и измеряется в мегагерцах (1МГц = 1 млн. тактов/с). Тактовая частота влияет на скорость работы, быстродействие МП. Переход к микропроцессору с большей тактовой частотой означает повышение скорости обработки информации. Говоря о быстродействии процессора, имеют в виду количество операций, выполняемых им в секунду.

Такт - интервал времени между началом подачи двух последовательных импульсов электрического тока, синхронизирующих работу, различных устройств компьютера. Специальные импульсы для отсчета времени для всех электронных устройств вырабатывает тактовый генератор частоты, расположенный на системной плате. Его главный элемент представляет собой кристалл кварца, обладающий стабильностью резонансной частоты.

Фундаментальные теории - определяют развитие науки на десятки, а то и сотни лет и подразумевают открытие принципиально новых явлений, основанных на новых закономерностях общего характера (механика Ньютона, специальная и общая теория относительности Эйнштейна). Теоретические предсказания фундаментальных теорий абсолютно точно подтверждаются на опыте в той области, где принципы теории справедливы. К теоретикам-философам можно отнести только двух ученых - И. Ньютона и А. Эйнштейна.

Философия (от фил… и греч. sophia - мудрость) - рефлексия о последних (предельно общих) принципах (основаниях) бытия и познания о смысле человеческого существования. Ф. дистанцируется от любых форм сложившегося знания, ставя под вопрос их явные и неявные предпосылки.

Форма и материя - специфический принцип вещи, ее сущность, актуализирующая первоматерию как простую возможность бытия, бесформенного и неопределенного субстрата изменений. Понятия Ф. и М. соотносительны: нечто ограниченное может выступать как материя по отношению к форме более высокого уровня (Форма форм - Бог).

Флуктуация (от лат. fluctuatio - колебание) - случайные отклонения физических величин от их средних значений; происходит у любых величин, зависящих от случайных факторов; характерна для любых случайных процессов в макромире. В замкнутых термодинамических системах Ф. вызывается тепловым движением частиц и определяет теоретически возможный предел чувствительности измерительных приборов. В микромире Ф. – появление виртуальных частиц, которые непрерывно рождаются и сразу уничтожаются, участвуя во взаимодействиях, как и реальные частицы. Благодаря Ф. физический вакуум приобретает особые свойства.

Эволюция (биол.) - необратимое историческое развитие живой природы. Определяется изменчивостью и естественным отбором организмов. Сопровождается приспособлением к условиям существования, преобразованием биогеоценозов и биосферы в целом.

Энергия (от греч. energeia - действие, деятельность) - общая количественная мера различных форм движения материи. В физике различным физическим процессам соответствует тот или иной вид Э.: механическая, электромагнитная, тепловая, гравитационная, ядерная (энергия связи) и т.д.

Энергии сохранения закон - закон природы, согласно которому энергия в природе не возникает из ничего и не исчезает; она может только переходить из одного вида в другой.

Энтропия (от греч. entropia - поворот, превращение) - переход открытой системы от упорядоченного состояния в неупорядоченное (мера вероятности пребывания системы в данном состоянии, Больцмана принцип). В изолированных системах неравновесные (реальные) процессы сопровождаются ростом энтропии. Они приближают систему к состоянию равновесия, в котором Э. максимальна. При внешних условиях препятствующих достижению системой равновесного состояния (напр. подведению энергии) статическое состояние системы соответствует минимуму энтропии (см. Пригожина теорема - теорема термодинамики неравновесных процессов доказанная И.П. Пригожиным в 1947 г.).

Эконометрика – наука о применении статистических и математических методов в экономическом анализе для проверки правильности теоретических моделей и способов решения экономических проблем.

Экономический анализ – исследование экономики как совокупности протекающих в ней процессов, проводимый с целью выявления основных тенденций и закономерностей развития.

Экономическая кибернетика - область кибернетики, изучающая методы сбора, накопления, хранения и переработки информации об экономических объектах и явлениях. Э.к. исследует экономику, ее функционально-структурные принципы организации; закономерности и динамику протекающих в ней процессов, информационных по своему содержанию.

Язык - знаковая система и естетственный язык как важнейшее социальное средство человеческого общения, хранения и передачи информации, а также управления человеческим поведением. Реализуется и существует в речи.

Приложение 2

КОНЦЕПТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ И ПРОЕКТИРОВНИЕ СИСТЕМ²⁰⁷

Стимулом для разработки и применения концептуального анализа и проектирования систем первоначально (в начале 60-х годов) явилось отчетливое понимание острой необходимости определить и реализовать эффективные формы организаций, их кооперации, целевого и ресурсного управления ими, автоматизации их систем управления. Представлялось, что радикальное решение может обеспечить только точное определение значимых отношений в организации, что вело к созданию аппарата, позволяющего постулировать и изменять интересующие группы отношений. Его применение сделало очевидным разрыв между идеалом, диктовавшимся теоретико-системными представлениями, и практикой деятельности организаций²⁰⁸.

Стало понятно, что существующие повсеместно социальные формы, в особенности формы государства, практически полностью сохраняют представления и деятельность экстенсивной части поколений людей (эры человечества) и, следовательно, являются основным тормозом рационального интенсивного развития, источником «кричащих» противоречий. Организационное формообразование в основном производится путем закрепления, освоения и модификации практического опыта. Это неизбежно ведет к конгломеративным формам.

Концептуальный анализ полезен в тех случаях, когда становится очевидным, что имеющиеся теоретические представления в данной области устарели или недопустимо компилятивны, или утрачены основания прежней теоретизации. В остальных случаях концептуальный анализ является фазой построения концептуальной схемы предметной области, необходимой для проектирования системы (организационного) управления.

Применение концептуальных методов ориентировано на решение следующих проблем:

1. эмпирически создаваемое разнообразие организационно-экономических форм отражает незначительную часть действительно необходимых форм; выбор конкретной организационно-экономической формы как функции значений конкретных факторов не обеспечен; теоретически обоснованное разнообразие форм остается неизвестным;

2. основная проблема современности — восстановление целостностей разных видов (целевых, ресурсных и др.) - не осознается и не имеет адекватных организационных и инструментальных решений;

3. существует огромный разрыв между политическими, социально-экономическими идеями, выражающими их законами и осуществляющими эти законы механизмами.

Построение концептуальной схемы (модели) предметной области начинается с задания предметной области.

На основе задания предметной области рассматривается задача, для решения которой производится концептуализация, имеющаяся априористика и располагаемые ресурсы. Следствием является решение о границах предметной области, вовлекаемой в рассмотрение.

Следующий шаг — определение в общезначимой, т.е. не предметной, форме базисных понятий, на которых с использованием конструктов строится аксиоматика (определения понятий) предметной области.

Последующий синтез аспектных концептуальных схем учитывает взаимодействие между аспектами и позволяет построить адекватную изучаемой предметной области концептуальную схему. Проводимый синтез можно рассматривать как применение восхождения от абстрактного к конкретному.

Базисные схемы синтезируются попарно, так что для двухместных синтезов необходимо построить иерархию уровней концептуализации, охватывающую схемы от базисных до терминальной.

Построение имен для конструктов, как правило, требует специальных усилий по терминообразованию, поскольку слов, имеющих смысл, открываемый концептуализацией, в сложившемся языке предметной области обычно не хватает²⁰⁹.

Основные идеи и принципы концептуального подхода. Основным, но не единственным условием решения современных проблем является точное, технологичное, эффективное мышление субъектов этих проблем, свободное от традиций и познавательных предрассудков. Само становление субъектности определяется этим условием. Такое мышление создается путем сознательного его строительства, а не путем «образования», закрепляющего сложившиеся стереотипы. Его строительство является формой контролируемой рефлексии мышления. Масштаб предметных областей и глубина их исследования не являются ограничением для такого мышления.

Так называемая «реальность», являющаяся конгломератом противоречивых воплотившихся идей, выступает только как ограничение субъектно-ориентированного исследования и изменения.

Исследование, конструирование и реализация считаются сторонами единого процесса. Формальное выражает, проверяет и поддерживает творческое. Члены организации ориентированы на определенную систему ценностей. Способ деятельности организации является более высокой ценностью, чем ее текущие цели. Идеал организации явно формулируется. Средопреобразующая деятельность организации обусловлена ее эффективностью. Язык организации вытекает из используемых понятий, а не понятия вытекают из сложившегося языка.

Применяемые инструментальные средства определяются задачами, решаемыми организацией, а не наоборот. Минимизация жертв и социальная компенсация являются условием любых изменений при развитии организации. Переход от традиционных конгломеративных (сложившихся) организаций к концептуально контролируемым производится путем включения элементов концептуального мышления в мышление субъектов и связанные с ними воспроизводственные целостности (идея развивающегося зародыша). Формы организации согласованы и поддерживают ее персонификацию, идеалом является оригинальное (индивидуальное) мышление, а не типовое (обыденное, среднестатистическое).

Концептуальное мышление. Мышление специалиста-предметника является непроизвольной поведенческой реакцией на ту или иную профессиональную ситуацию, которая почти полностью основана на предыдущем опыте и интуиции и не сопровождается рефлексивным контролем и оценкой.

Для предметника ценностью является истинность его профессионального суждения, а при концептуализации — способ, каким получается профессиональное суждение.

Концептуальное мышление отражает момент исторического развития и возникло как следствие междисциплинарности, сложности и новизны областей, где недисциплинированное и узкодисциплинированное мышление оказывались недостаточными. Оно может рассматриваться как результат осознания развития системотехники, системного анализа, теории систем и системного подхода. Оно наследует некоторые парадигмы диалектической методологии и опыт создания метадисциплин (металогики, метаматематики). Его основой является отделение «мышления о мышлении» от самого мышления.

Основная установка концептуального мышления - полная свобода от господствующих представлений.

Оно стремится к прямому пониманию проблем, а не опосредованным представлениям, которые чужды проблемам.

Введенное в действие концептуальное мышление игнорирует языковый уровень — слова, выражения и тексты, не столько потому, что они обладают омонимией и синонимией, а потому, что в них закреплены неадекватные смыслы и отсутствуют средства его контроля. Поэтому при концептуализации возникают языковые средства, частично или полностью независимые от предметной терминологии.

Приступая к работе, аналитик, прежде всего, стремится овладеть содержанием, т.е. встать вровень с профессионалом этой области. Но при этом он сохраняет полностью независимый взгляд на существо проблем. С опытом приходит кругозор и вывод, что нельзя понимать «что-то». Либо ты понимаешь все, либо ничего²¹⁰.

Применяемые методы. Дисциплинированное мышление обеспечивается использованием готовых интеллектуальных единиц, называемых в логике «конструктами»²¹¹. Математика представляет собой «склад» конструктов и их соотношений (теорем). Теориями конструкты становятся в результате их применения к описанию предметных областей. Сравнимость конструктов, построение сложных конструктов из простых, их предметная интерпретация обеспечивается средствами метаматематики, которым придается операциональная форма.

Класс конструктов, необходимых для решения задач организационного и социального формообразования, в математике почти не разработан. Разработку этого класса конструктов взяла на себя теория систем, опирающаяся на средства метаматематики. Из-за отсутствия операционализации этих средств теория систем переживает глубокий кризис, уже длительное время остается на уровне относительно простых конструктов.

Продуктом концептуального анализа является концептуальная модель (теория) предметной области, дающая в контексте субъектных интересов исчерпывающее описание предметной области. Продуктом концептуального проектирования - проект организационной формы, включающий на требуемом уровне конкретизации интересующие аспекты.

Методы мышления и поддерживающие его средства могут принимать слабые (неаргументированная интуиция) и сильные формы (многотомный проект). Для сильных форм разработаны методы внесения изменений и перепроектирования.

Исчерпывающее понимание оснований и следствий концептуализации предметной области в конкретной исследовательской ситуации возникает в считанные дни. Их формальное закрепление в виде текста, получаемого с принтера, - в несколько дней. В настоящее время достигнута высокая эффективность при нормативном проектировании сложных комплексов организационных процедур, включающих язык, показатели, формы документов, документооборот, распределение ответственности.

Несомненным достоинством концептуального анализа и проектирования является возможность управления вводимыми основаниями. Тексты монографий по социологии, психологии, этике, праву, политэкономии и подобным дисциплинам неоперабельны. Сообщения, циркулирующие в средствах массовой информации и в служебной информации, лишены концептуального контекста, что делает их толкование принципиально неоднозначным.

Характерный для практики и эмпирических обобщений способ приписывания количественных мер неизвестным качествам, являющийся одним из источников воспроизводства конгломеративности, иногда расширенного, преодолевается в концептуальном анализе и проектировании путем полного разделения качества и количества и принятия классического представления количества как границы существования данного качества.

Арсенал конструктов. Конструкты представляют собой интеллектуальные изделия. Теоретическое описание предметной области строится без использования конструктов только в том случае, если есть уверенность, что в арсенале конструктов нет подходящего для данного случая.

Один и тот же конструкт может быть представлен и может быть использован в различных формах. Простейшая и важнейшая форма — ментальная, не представленная в форме речи или текста. Именно в этой форме заключено интеллектуальное вооружение аналитика, знакомящегося с областью и ее проблемами, именно она делает его действия поразительно быстрыми. Речевые формы конструктов используются при коллективной работе аналитиков или же при совместной работе аналитиков и предметников.

Относительно простые конструкты могут использоваться как цельные понятийные «кирпичи» для построения сложных конструктов.

В случаях, которые относительно нередки, когда предметная область предстает перед аналитиком своими проявлениями, а не базовыми отношениями, конструктам придается форма, которая позволяет рассматривать предметную область как совокупность следствий, зафиксированных предположений.

Основным является способ, при котором за исходные берутся предсистемные конструкты, представляющие фундаментальные отношения (порядка эквивалентности, изменения и др.).

Самым сложным, крайне необходимым и наименее разработанным является способ упорядочения, который основан на фундаментальных представлениях о «развитии» и стремится представить широкое разнообразие вариантов понимания развития.

Когда говорят «модель», то всегда предполагается, что имеется объект, для исследования которого создается и используется модель. Конструкты, напротив, являются общезначимыми идеальными образами, и не имеется реального объекта, для исследования которого создается конструкт.

С точки зрения теории систем конструкты, имеющиеся в арсенале, делятся на две больших группы: предсистемные и собственно конструкты различных классов систем. Предсистемные конструкты — это отношения, определяющие различные варианты понятий «порядок» и «классификации», определяющие различные варианты понятия «сходство».

Конструкты классов систем, в свою очередь, делятся на две группы. Первая из них образована последовательным проведением точки зрения объект-объектных отношений. К ней относятся конструкты, определяющие варианты понятия процесс и многочисленные виды «процессных систем». Среди них особое место занимают «открытые системы», схематизирующие понятие «существования» (воспроизводства) и «развивающиеся системы».

Вторая включает конструкты, отражающие субъект-объектные отношения. Среди них основное место занимает конструкт «целенаправленной системы» и многочисленные формы его развития (например, целый комплекс конструктов «функционально-методных» отношений). В эту группу входит также конструкт «целеустремленной системы», схематизирующий понятие «идеал» и стремление к нему.

Технология концептуального проектирования. Применение конструктов, само по себе, обеспечивает только ясность, определенность, однозначность, контролируемость понимания, возможность точной дифференциации представлений или, напротив, установления сходства, быстроту понимания. Решение проблем сложности и ее следствий обеспечивают концептуальные технологии. С их помощью строятся сложные конструкты из простых и обеспечивается полный контроль над внесением изменений.

В любой области человеческой деятельности, при исследовании, выработке решений, проектировании, строительстве возникают проблемы сложности. Они проявляются при формировании замысла, при переходе от замысла к решению, далее при воплощении решения в проект и при реализации проекта. Эта трудность заключена в свойствах предметных областей, она органична для них и неустранима. Хотя практика вырабо­тала приемы работы со сложностью, сводящиеся к ее упрощению и разделению на простые части (деление на уровни — иерархии, строгое документирование, методология проектного управления и др.), позволяющие создавать сложные объекты (например, атомные электростанции); она до сих пор не соз­дала аппарата, обеспечивающего контроль над сложностью как таковой.

Наиболее известным следствием такого положения является так называемая «проблема внесения изменений». Она состоит в том, что в сложных, сильно связанных предметных областях трудно установить все последствия внесения одного изменения какого-либо решения, а при потоке изменений, как это обычно бывает, итогом является потеря контроля над замыслом и его реализацией.

В настоящее время по видам конечного продукта выделяются три класса задач:

• проектирование систем организационного управления;

• создание автоматизированных информационных систем;

• разработка концепций и программ развития.

Решение каждой из задач состоит из трех стадий:

1. анализ проблемы и постановка задачи;

2. собственно процесс проектирования (выработки решений)²¹²;

3. экспертиза созданного конечного продукта.

Концептуальные мышление и методы используются аналитиками в тех случаях, когда есть уверенность, что проблемность или неэффективность какой-либо сферы деятельности, или подхода порождаются их непониманием — неадекватностью или туманностью применяемых систем понятии.

Основной вопрос, который должен решить аналитик в ходе исследования проблемы — это вопрос о границах той области, которая вовлекается им в исследование. После того, как границы установлены, все, что находится в пределах этих границ и что достаточно для исследования проблемы, называют «предметной областью». В одной и той же области деятельности может существовать много различных предметных областей. Широко распространенные выражения «точка зрения», «рассматривать с точки зрения», «изменить точку зрения» являются способом зафиксировать рассматриваемую, т.е. предметную, область. Предметная область выделяется определением, которому она должна удовлетворять. Развитое чувство правильно выделяемой предметной области является признаком высокой квалификации аналитика.

Поскольку аналитики, использующие концептуальные методы, могут работать не только в различных предметных областях одной и той же области деятельности, по и в совершенно разных областях, в каждой конкретной прикладной работе им приходится впервые знакомиться с областью и предполагаемыми предметными областями. Они решают эту задачу, используя доступные источники, которые в этой ситуации называются «предметными».

Аналитика интересует проблемная характеристика предметной области, субъекты, действующие в предметной области, факторы предметной области.

Первоначальной целью аналитика является установление, факта, что рассматриваемые проблемы действительно определяются неадекватностью применяемых понятийных схем: люди не понимают, что действительно требуется разработка понятий, а, например, не замена персонала.

Трудность решения этой задачи состоит в том, чтобы выбрать такую согласованную с границами предметной области «глубину» концептуализации, которая позволяет установить природу проблемы и наметить ее решение. Для облегчения решения этой задачи аналитик может использовать имеющиеся у него арсеналы конструктов и концептуальных технологий²¹³.

Приложение 3

ОРГАНИЗАЦИОННАЯ СТРУКТУРА УПРАВЛЕНИЯ²¹⁴

Понятие структуры системы происходит от латинского слова «structure», означающего строение, расположение, порядок, а наиболее точное определение структуры дано в системном анализе. Под структурой понимается совокупность элементов системы и взаимосвязей между ними. Понятие «связи» может характеризовать одновременно и строение (морфологию), и функционирование (динамику) системы.

Создание системы с управлением требует выявления таких элементов и отношений между ними (внутреннего устройства системы), которые реализуют целенаправленное функционирование системы. Элементами называются неделимые части системы, необходимые для реализации функций. Упорядоченное множество отношений между такими частями (элементами) образует структуру системы.

При проведении системного анализа на этапе изучения формальных и материальных структур системы аналитики решают обычно следующие задачи:

• соответствует ли существующая структура основным целям и функциям системы;

• требуется ли реорганизация существующей структуры либо необходимо спроектировать принципиально новую структуру;

• каким образом распределить (перераспределить) новые и старые функции системы по элементам структуры.

Все эти задачи во многом зависят от типов применяемых в системе структур. В этой связи кратко рассмотрим ряд типовых структур, используемых при описании организационных (производственно-экономических) систем.

Понятие организационной структуры управления является одним из основных понятий теории управления. Организационная структура системы управления определяется как совокупность подсистем, объединенных иерархическими взаимосвязями, обеспечивающими распределение функций управления между ЛПР и подчиненным управленческим персоналом для достижения целей системы.

Организационная структура объединяет человеческие и материальные ресурсы, задействованные в управлении, упорядочивает связи между ними. Она должна соответствовать целям, решаемым задачам, составу и условиям функционирования объекта управления.

Организационную структуру определяют следующие характеристики:

• количество звеньев управления;

• количество уровней управления;

• степень централизации (децентрализации) управления;

• делегирование полномочий;

• норма управляемости.

Звено (отдел) - это организационно обособленный, самостоятельный орган управления, выполняющий определенные функции управления. Связи между звеньями одного уровня иерархии называются горизонтальными и выражают отношение взаимодействия (координации).

Уровень (ступень) управления - это группа звеньев, в которых ЛПР имеют одинаковые полномочия. Связи между уровнями управления называются вертикальными и выражают отношение подчинения нижних уровней управления верхним. Для каждого звена управления связи со всеми подчиненными ей уровнями называют внутренними, а остальные - внешними. Иногда уровень управления определяется как отношение числа исходящих связей к числу входящих.

Степень централизации (децентрализации) управления

Система управления называется централизованной, если принятие решений осуществляется только в центральном (старшем) органе системы. Центральный орган управления имеет право распоряжаться всеми материальными, финансовыми и людскими ресурсами системы, принимать решения по целеполаганию, перераспределять ресурсы из одной части системы в другую, координировать деятельность всех ее частей.

Система управления называется децентрализованной, если решения принимаются отдельными звеньями управления (элементами системы) независимо от других звеньев и не корректируются центральным органом управления. Децентрализованная система обладает тем преимуществом, что в ней органы управления максимально приближены к объектам управления. При этом облегчается контроль состояния объекта управления (ОУ), ускоряются получение информации о состоянии объекта управления и окружающей среды, а также выработка управляющих воздействий при изменении этих состояний. Это повышает оперативность управления при незначительных дестабилизирующих воздействиях внешней среды; учитываемых в рамках действующего плана. В реальных системах часть решений принимается централизованно, а часть – децентрализованно, на основе принципа делегирования полномочий.

Делегирование полномочий - передача части функций и прав принятия решений нижестоящим системам управления. Используется для разгрузки центра, повышения оперативности и качества управления. В этом случае подчиненный действует от имени начальника, но ответственность перед вышестоящими органами полностью сохраняется за руководителем, делегировавшим свои полномочия.

Норма управляемости - число непосредственных подчиненных, которыми может эффективно управлять один руководитель. В настоящее время считается, что норма управляемости составляет 5-12 подчиненных на одного руководителя.

Условно организационные структуры делятся по принципу организации и функционирования (действия) структур на механистические и адаптивные структуры.

Механистическая (жесткая) структура функционирует подобно механизму. Она характеризуется высокой степенью разделения функций, строгими иерархическими связями, регламентированными обязанностями, высокой степенью формализации обмениваемой информации, централизованным принятием решений, отсутствием делегирования полномочий. Это жесткая иерархия, или пирамида, управления. Она была разработана для повышения рациональности управленческих решений за счет сведения до минимума личностного влияния того или иного руководителя на принятие решения, а также согласования всех конкретных решений с целями системы. Подобные структуры приняты в силовых ведомствах различных стран, крупных промышленных корпорациях.

Адаптивная (гибкая) структура характеризуется более низкой по сравнению с механистической структурой степенью разделения функций, небольшим числом управленческих уровней, децентрализованным принятием решений. Для нее характерны: сотрудничество ЛПР по вертикали и горизонтали, адаптивные обязанности (в зависимости от необходимости), низкая степень формализации обмениваемой информации. Формы и стиль общения в адаптивной структуре управления - партнерские, совещательные (в механистической - это приказы и инструкции).

Возможность неформального общения является главной при разработке информационных систем управления (ИСУ) в организационно-технических системах, она определяет предел автоматизации управления. Так, использование информационно-вычислительных сетей (локальных и глобальных) способствует процессу коммуникаций. Крупные производители программного обеспечения предлагают системы поддержки для работы в группах (Lotus Notes, Microsoft Exchange и др.). Однако полная замена непосредственного общения лиц, входящих в рабочую группу, компьютерными средствами информационного обмена в большинстве случаев не является оправданной, так как способна затруднить творческий процесс, в котором дискуссии, публичные обсуждения и личное общение должностных лиц играют значительную роль.

Адаптивные структуры функционируют подобно живой материи. При этом считается, что как бы эффективна ни была работа машины, жизнедеятельность живой материи наиболее оптимальна, поэтому проблеме включения адаптивных структур в систему управления современная теория управления уделяет большое внимание.

Организационные системы управления имеют следующие особенности:

1. возможность распределения функций управления и задач принятия решений по различным уровням управления. Решение стратегических задач осуществляется на высших уровнях, тактические задачи решаются на более низких уровнях. Это обеспечивает оперативность принятия решений, а в большинстве случаев и более высокую точность,

2. Автономность органов управления промежуточных и низшего уровней: каждый из них самостоятельно, в пределах своих полномочий управляет подчиненными ему ОУ,

3. Наличие опасности того, что некоторая подсистема, добиваясь достижения поставленной перед ней цели, может действовать в ущерб общей цели системы,

4. Неполнота информации в подсистеме высокого уровня о целях и ограничениях нижестоящих подсистем.

Основные типы ОСУ

Базовыми видами организационных структур считаются:

• функциональная;

• дивизионная;

• линейная;

• линейно-штабная;

• проектная (программно-целевая);

• матричная.

Функциональная структура является классической (традиционной) и наиболее часто используемой (рис. 3.1). Этот способ структурирования системы управления основан на создании звеньев, соответствующих одноименным функциям управления: анализ и планирование (планово-экономический отдел), оперативное управление основной деятельностью (производственно-технический отдел), учет и контроль (бухгалтерия) и др.

Преимущества функциональной структуры управления:

• улучшение координации по уровням иерархии;

• исключение дублирования функций

Недостатки функциональной структуры:

• угроза отхода от общей цели, что может привести к конфликтам между отделами;

• увеличение длительности цикла управления;

• отсутствие ответственности за конечный результат функционирования в целом.

Дивизионная структура, как понятие происходит от английского «division», что означает «разделение, часть, отдел» (рис. 3.2). Деление системы управления в этом виде структуры может происходить по трем признакам:

• продукту;

• географическим регионам;

• группам пользователей.

В образуемые отделы делегируется большинство полномочий центра, и они действуют почти как самостоятельные организации. Необходимость дивизионных продуктовых структур вызвана ростом числа услуг (продуктов), предлагаемых пользователям. В соответствии с предоставляемыми услугами организационная структура может быть представлена управленческими отделами, занимающимися соответствующими продуктами.

Полномочия по производству и сбыту такого продукта передаются одному руководителю. Руководители второстепенных функциональных служб должны отчитываться перед ним. Примером дивизионной продуктовой структуры служит организация кафедры в вузе, где за каждую отдельную преподаваемую дисциплину (продукт) отвечает соответствующее должностное лицо - старший преподаватель. Организационные структуры, ориентированные на пользователя, состоят из подразделений, каждое из которых работает на определенную категорию потребителей. Почти все крупные корпорации имеют такие отделы. Типичными примерами таких структур являются структуры коммерческих банков, многих торговых организаций и учебных заведений.

Так, например, в 1999 г. председатель совета директоров Microsoft Б. Гейтс представил план реструктуризации, согласно которому в компании выделяются пять групп в зависимости от типов обслуживаемых заказчиков: руководители по информационным технологиям, научные работники, разработчики, потребители, а также домашние и деловые пользователи Интернет. Предполагается, что это повысит конкурентоспособность компании.

Р ис. 3.1. Функциональная структура управления предприятием

Другим примером служит организация вуза, в состав которого могут входить подготовительное отделение, ориентированное на абитуриентов, факультеты, ориентированные на подготовку специалистов с высшим образованием, аспирантура, ориентированная на подготовку специалистов высшей квалификации. Создание региональных дивизионных структур, так же как и продуктовых, обусловлено ростом организации. Практически все транснациональные компании включают региональные подразделения. Причем такие подразделения имеют определенную самостоятельность. Выбор конкретного типа дивизионной структуры (по продукту, пользователю или по географическому признаку) зависит от того, какой фактор особенно важен для организации в целях обеспечения ее стратегических планов. Несмотря на недостатки дивизионной структуры (дублирование функций, сложность контроля подразделений), до последнего десятилетия она рассматривалась как наиболее эффективная.

Линейная структура, структура в которой все ее элементы находятся на прямой вертикальной линии подчинения, от верхнего до нижнего уровня. При этом каждый уровень управления подчиняется вышестоящему.

Рассмотренные выше функциональная и дивизионная структуры основаны на делении по горизонтальным связям. Линейная структура, в свою очередь, имеет две разновидности или формы: плоскую (от английского flat - плоский) и многоуровневую (в английском языке она называется высокой от слова tall).

Линейная плоская структура имеет мало (2-3) уровней и рассчитана на большое число работников, подчиняющихся одному руководителю. Она проста по форме, но обладает низкой эффективностью управленческого труда.

Рис. 3.2. Дивизионные продуктовая (А) и региональная (Б) структуры управления предприятием

Линейно-штабная структура - это сочетание линейной и функциональной структур. При этом в линейной структуре у ЛПР создается одна или несколько групп подчиненных управленцев одного уровня иерархии, отвечающих за отдельные функции управления. Это могут быть эксперты-советники, референты; юридическая служба, служба охраны труда, контрольные органы.

Необходимость в штабах возникает из-за увеличивающихся функциональных сложностей организации. Таким образом, линейное руководство дополняется штабным. Линейные руководители несут ответственность за достижение первичных, главных целей; штабные отвечают за решение задач, подчиненных главным целям. В общей системе штабные руководители, подчиняясь линейному руководству, выполняют функции консультантов. Однако нередки случаи, когда такая консультативная служба специалистов выступает на первый план и в значительной степени воздействует на всю систему.

Проектная (программно-целевая) структура - это временная структура, создаваемая для решения конкретной задачи. Она образуется внутри функционального подразделения. Ее члены - это высококвалифицированные специалисты различных областей, собранные вместе для осуществления сложного проекта. Когда проект завершен, группа распускается. Особенностью такой структуры является то, что сотрудники подчиняются одновременно двум руководителям - руководителю проекта и руководителю отдела, в рамках которого эта группа работает. Современные проектные структуры, как правило, почти не формализованы, не имеют строгой иерархии подчиненности, отличаются хорошей адаптивностью к воздействиям извне.

Матричная структура является результатом дальнейшего развития проектных структур. Она представляет собой комбинацию двух видов деления: по функциям и по продукту. В матричной структуре имеется двойное подчинение: руководителю отдела (функциональная линия) и руководителю проекта (продуктовая линия). Руководитель проекта определяет, что и когда должно быть сделано, а руководители подразделений - каким образом должна быть выполнена эта работа. Матричная структура имеет ряд очевидных преимуществ. Она дает возможность быстро адаптироваться к изменяющимся внутренним и внешним условиям; способствует координации функций, прямому доступу к информации. Недостатками матричной структуры являются сложность и возможные конфликты целей.

Исследования в практике управления показали, что использование проектных и матричных структур целесообразно при следующих условиях:

• разрабатываемый проект должен быть уникальным, работа над ним не должна носить рутинный характер;

• происходит частая смена технологии;

• работа группы над проектом должна вестись ограниченное время;

• решение осуществляется за счет общих усилий и способностей членов группы.

Имеется несколько разновидностей проектной структуры. Наиболее известными являются бригадная и венчурная (инновационная) структуры.

Бригадная форма организации обычно используется в производстве, когда вся бригада принимает участие в производстве продукта от начальной до конечной стадии.

Названия венчурные и инновационные структуры в определенной степени являются синонимами. Английское «venture» означает «рискованное дело», «рискованное предприятие». Как правило, рискованное дело в бизнесе связано с разработками инноваций, т.е. принципиально новых технологий, товаров или услуг.

Инновационные структуры в крупных организациях (корпорациях) имеют несколько разновидностей в зависимости от ряда факторов: значимости разрабатываемых проектов, их целевой направленности и сложности, а также от степени формализации и самостоятельности деятельности. Достоинствами систем с изменяющейся структурой являются хорошая адаптация к условиям внешней среды и высокая потенциальная эффективность в достижении поставленных целей. Однако эти возможности могут быть в полной мере реализованы только при учете двух факторов: планирования и управления деятельностью самой системы управления, а также психологических аспектов.

При неправильном делении систем на подсистемы и нарушении нормальных связей между подсистемами, расположенными на различных иерархических уровнях, возникают структуры, называемые патологическими. Простейший пример патологии - двойное подчинение, когда для некоторого объекта управления (ОУ) существуют две системы управления. Так, на рис. 3.3 показано, что ОУ₂ одновременно подчиняется системам управления В и С. Чтобы такой ОУ мог функционировать нормально, необходимы очень четкое разделение функций между системами В и С, а также координация их действий со стороны центрального органа А. В противном случае, при несогласованных действиях подразделений В и С, находящийся в их подчинении ОУ₂ будет в некоторых случаях получать противоречащие друг другу указания и распоряжения, а в других ситуациях - не получать никаких указаний. Ясно, что и в том и в другом случае эффективность организации в целом существенно снижается. Однако бывает, что двойное подчинение вводится специально. Так, например, в организациях с оперативным дежурным персоналом (воинские части, электростанции, нефтехимические заводы и т.п.) персонал одной смены, дежурящий в разных подразделениях, в административном отношении подчинен руководству соответствующего подразделения, а в оперативном - оперативному дежурному (начальнику смены).

Рис. 3.3. Пример патологической структуры управления

Оперативное подчинение сохраняется только в пределах данной смены. Распоряжения начальника смены касаются исключительно режима технологического процесса и обязательны для всего персонала. Линейное руководство не вправе вмешиваться в действия дежурного персонала. В то же время начальник смены не имеет никаких полномочий административного характера. Такое четкое разделение функций позволяет эффективно управлять функционированием системы. Как только оно нарушается, например, вмешательством линейного руководства в действия дежурного персонала, эффективность ухудшается, а в крайних случаях технологический процесс может быть полностью нарушен.

Существует еще один вид нарушений в организационной структуре, так называемое межранговое управление (управление через инстанцию). На рис. 3.3 показано, что центральный орган А системы управляет подразделениями низшего уровня через промежуточные системы управления В и С и, кроме того, объектом управления ОУ₃ непосредственно, минуя промежуточные уровни или ранги. Межранговое управление должно носить временный характер. Так, например, управление ОУ₃ в штатном режиме осуществляется центром в соответствии с иерархией подчинения через систему управления С. Однако в особых случаях центр управляет этим ОУ непосредственно. Такими особыми обстоятельствами могут быть: аварийная ситуация в системе в целом или в ОУ₃; частичный выход из строя промежуточной системы управления С; необходимость ускорить выполнение функций подразделением и т.п. В любом случае система управления С должна быть уведомлена о том, что центр, как говорится, «берет управление на себя» во избежание двойного управления. При этом центр в какой-то степени выполняет не свойственные ему функции, что неизбежно ограничивает его возможности по управлению остальной частью системы. Поэтому, как только в системе восстановится нормальная ситуация, управление вновь передается в систему управления С.

Приложение 4

Методологические основы

ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА²¹⁵

В приложении к сфере экономических отношений под анализом в широком смысле, т.е. экономическим анализом, можно понимать анализ в экономике как совокупности отношений, возникающих в процессе производства, обмена, распределения и потребления благ. Иными словами, этот термин дает обобщенную характеристику аналитических процедур вообще, заключающихся в использовании некоторых моделей и методов, применяемых для оценки, осмысления и обоснования явлений или действий в экономике.

В рамках общей экономической теории принято выделять макро- и микроэкономику. Макроэкономика занимается исследованием функционирования национальных экономических систем на основе формирующихся макропропорций (объекты изучения: общий уровень цен, занятость, национальный продукт, государственный бюджет, рынки продуктов, труда и капитала и др.). Микроэкономика исследует поведение отдельных экономических закономерностей, и/или субъектов (объекты изучения: цена отдельного ресурса, издержки, механизм функционирования фирмы, полезность, конкурентность, мотивация труда, действия потребителя и др.). Совокупности аналитических процедур в системе макро- или микроэкономики называются соответственно макроэкономическим и микроэкономическим анализом (рис. 4.1).

С известной долей условности можно утверждать, что ядром микроэкономики является оценка поведения предприятия как основной экономической ячейки любой национальной экономики, поскольку в этом случае с неизбежностью затрагиваются и все другие объекты изучения - цена, издержки, мотивация труда и т. п.

Рис. 4.1. Фрагмент классификации видов экономического анализа

Поэтому можно сформулировать понятие анализа экономики предприятия (с большой долей условности его можно назвать микроэкономическим анализом в узком смысле), понимая под ним анализ в системе управления деятельностью предприятия. Поскольку управленческие действия в отношении хозяйствующего субъекта весьма разнородны и разноплановы (сравните, например, анализ оптимальности бюджета капиталовложений, анализ себестоимости и анализ оптимальности ресурсных потоков между подразделениями предприятия), для последующей градации в качестве критериального можно выбрать признак денежного измерителя. В соответствии с этим признаком анализ экономики предприятия целесообразно подразделить на технико-экономический анализ (критерии и показатели не обязательно в стоимостной оценке) и анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия (доминанта денежного измерителя в конструировании ключевых критериев и показателей).

Последний может быть подразделен на два вида: финансовый и внутрифирменный. Финансовый анализ (иногда его называют внешним финансовым анализом) проводится с позиции внешних пользователей, не имеющих доступа к внутрифирменной информации, т.е. основа его информационной базы - доступная бухгалтерская отчетность. Внутрифирменный анализ (синонимы: анализ в системе управленческого учета, внутренний, внутрипроизводственный, анализ финансово-хозяйственной деятельности) проводится с позиции лиц, имеющих доступ к любым информационным ресурсам, циркулирующим внутри предприятия.

С позиции характеристики предприятия для внешних пользователей, а также его топ-менеджеров и функциональных руководителей наибольший интерес представляет именно анализ финансово-хозяйственной деятельности.

В содержательном плане анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия представляет собой целенаправленную деятельность аналитика, состоящую в идентификации показателей, факторов и алгоритмов и позволяющую, во-первых, дать определенную формализованную характеристику, факторное объяснение и/или обоснование фактов хозяйственной жизни, как имевших место в прошлом, так и ожидаемых или планируемых к осуществлению в будущем, и, во-вторых, систематизировать возможные варианты действий.

Известны несколько подходов к структурированию аналитических процедур в отношении некоторого объекта анализа. Главное здесь - уяснить самому аналитику, что он собирается делать и достичь в ходе анализа. Представьте себе, что перед вами поставлена задача - проанализировать эффективность работы некоторого предприятия. Даже отбор критериев оценки уже не очевиден, поскольку показателей эффективности много, да и тенденции их могут быть разнонаправленными. Далее возникают вопросы в отношении информационного обеспечения расчетных показателей, временного интервала, сопоставимости данных и т. п. Поскольку все же главным фактором для аналитика является наличие информационных ресурсов, наиболее распространено подразделение анализа на внешний и внутренний. В рамках внешнего финансового анализа, как правило, несложно выделить процедуры, относящиеся к объекту анализа и информационно обеспеченные доступной отчетностью. Например, комплексный анализ будет включать аналитические процедуры, упорядоченные, в частности, по разделам баланса, анализ имущественного потенциала предприятия - процедуры, определяемые логикой построения актива баланса и т. д.

Если речь идет о внутрифирменном анализе, то, как правило, берется соответствующая методика внешнего анализа и дополняется процедурами, информационно обеспеченными внутренней отчетностью, данными оперативного и бухгалтерского учета. Например, одной из ключевых характеристик материально-технической базы предприятия являются данные о возрастном составе оборудования. Этих данных нет в отчетности, но для внутреннего аналитика они доступны по данным аналитического учета. Группировка активов по возрастному составу, расчет среднего возраста базового оборудования и представляют собой дополнительную аналитическую процедуру, возможную лишь в рамках внутреннего анализа.

Несложно сформулировать подобную логику процедур в отношении любого объекта анализа: себестоимости, финансовых активов, производственных запасов, кредиторов и т. п.

Ниже сформулированы основные принципы анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия:

1. Каждое предприятие рассматривается как самостоятельный имущественный комплекс, который может быть охарактеризован с позиции имеющегося у него экономического потенциала, понимаемого как совокупность ресурсов (материальных, трудовых и финансовых) и обязательств (в широком смысле) предприятия. Финансовой моделью, характеризующей экономический потенциал предприятия и результативность его использования, является его бухгалтерская отчетность.

2. Финансово-хозяйственная деятельность понимается как целесообразная деятельность предприятия, направленная на достижение иерархически упорядоченной системы целей, сформулированных его владельцами, и, в соответствии с первым постулатом, представляет собой эффективное использование имеющегося у предприятия экономического потенциала. Целесообразность может пониматься как в социальном, так и в экономическом аспектах, причем экономическая эффективность в большинстве случаев рассматривается как доминирующий критерий.

3. Оценка целесообразности и эффективности финансово-хозяйственной деятельности может быть выполнена в рамках различных видов анализа, основными из которых являются:

а) комплексный анализ (деятельность предприятия оценивается с различных сторон в зависимости от целевой функции в рамках обоснования решений оперативного, тактического и/или стратегического характера);

б) тематический анализ (оцениваются отдельные виды ресурсов, технологического процесса, отношений с контрагентами, системы сбыта, организационно технического уровня и т.п.).

2. С позиции количественной оценки и систематизации аналитических процедур финансово-хозяйственная деятельность может быть охарактеризована тремя взаимосвязанными блоками: «Ресурсы» - «Производственно-технологический процесс» - «Результат».

3. Аналитическое обоснование и оценка ресурсов, процесса и результата могут быть выполнены в рамках внутреннего или внешнего анализа. Различие между ними предопределяется четырьмя основными факторами:

• горизонт использования результатов анализа;

• вид доступной информационной базы;

• возможность унификации и формализации алгоритмов;

• конфиденциальность результатов анализа.

2. В системе внутреннего анализа приоритет имеют натурально-стоимостные показатели, характеризующие эффективность расходов и затрат. Результаты анализа не являются общедоступными и используются, в основном, для оптимизации текущей деятельности. Исполнители и пользователи анализа - работники данного предприятия. Определенная унификация и формализация аналитических алгоритмов возможна лишь в рамках самого предприятия.

3. В системе внешнего анализа приоритет отдается стоимостным показателям, построенным на доступной информационной базе, т.е. публичной отчетности, данных информационно-аналитических агентств, бирж, прессы и др. Результаты анализа не являются конфиденциальными и используются для принятия решений, имеющих тактическое и стратегическое значение. Исполнители и пользователи анализа - любые лица, заинтересованные в деятельности данного предприятия. Предопределенность ядра информационной базы, а это открытая бухгалтерская отчетность, позволяет в известной степени унифицировать и формализовать алгоритмы анализа.

Базируясь на приведенных принципах, модель комплексного анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия можно представить, следующим образом (рис. 4.2).

Необходимо отметить, что приведенная схема приложима как к внутрипроизводственному, так и к финансовому анализам. Действительно, идентифицированные выше базовые объекты анализа - ресурсы, процесс, результаты - в том или ином аспекте могут быть рассмотрены либо в рамках одного, либо в рамках другого анализа; различие - лишь в акцентах. В этом смысле, невозможно провести жесткое разграничение между данными видами анализа ни по какому параметру: объект, информационная база, используемый математический аппарат, временной аспект и др.; точнее говоря, любая попытка строго разграничить внутрипроизводственный и финансовый анализы достаточно условна.

Рис. 4.2. Модель комплексного анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия

Поэтому лишь условно можно утверждать, что:

• блок «Анализ эффективности использования ресурсов» в равной мере реализуется как во внутрипроизводственном, так и в финансовом анализах;

• блок «Анализ производственно-технологического процесса» имеет относительно большее тяготение к системе внутрипроизводственного анализа;

• блок «Анализ результатов финансово-хозяйственной деятельности» в наиболее завершенном виде находит свое выражение в системе финансового анализа.

Анализ эффективности использования ресурсов

В научной литературе существуют различные подходы к обособлению видов ресурсов; одна из таких классификаций предполагает выделение четырех видов: земля, капитал, труд, предприимчивость. С позиции возможности и реальности количественной оценки достаточно распространена другая классификация: материальные, финансовые и трудовые ресурсы. С позиции оценки ресурсного потенциала предприятия как способности выполнять предусмотренный технологический процесс и генерировать требуемые результаты удобно подразделять всю совокупность ресурсов на три группы: материально-техническая база (долгосрочные ресурсы, обусловленные сущностью технологического процесса), оборотные активы (активы, обеспечивающие выполнение технологического процесса) и трудовые ресурсы. Именно эти три вида ресурсов, объединяясь в производственно-технологическом процессе, обеспечивают достижение заданных целевых установок

Ресурсы двух первых групп представлены в балансе, т.е. имеют однозначную стоимостную оценку. Трудовые ресурсы в бухгалтерской отчетности не представлены (если не считать расходов и задолженности по заработной плате, которые являются объектами управленческого учета и внутреннего анализа).

Материально-техническая база представляет собой лишь часть активов предприятия, однако это наиболее значимая часть, определяющая, в частности, отраслевую принадлежность данного предприятия и определенную способность генерировать выручку и прибыль в требуемых объемах.

Ресурсы следует анализировать по трем основным направлениям: наличие и состояние; привлечение и выбытие; эффективность использования.

Детальный анализ может быть выполнен только в рамках внутреннего анализа. В частности, по внеоборотным активам можно оценивать (в натуральных и стоимостных показателях) поступление и выбытие основных средств в целом, по видам, по подразделениям, возрастной состав, степень физической и моральной изношенности, уровень прогрессивности оборудования, фондоотдачу, значимость нематериальных активов по видам, соответствие фондообеспеченности среднеотраслевым нормативам, сменность оборудования, степень загруженности производственных мощностей и т.п. Соответствующие аналитические показатели описаны в руководствах по статистике и экономическому анализу.

Оборотные средства являются не менее важным компонентом технологического процесса. Структура их разнородна, однако с позиции производства основной продукции наиболее существенны производственные запасы. Соответствующие показатели должны отражать обоснованность плана материально-технического снабжения; оптимальность доставки запасов; ритмичность поставки запасов в целом, по видам запасов и поставщикам; соответствие внутренним нормативам и среднеотраслевым показателям по величине запасов в различных разрезах; оценку неликвидов, неходовых и залежалых товаров; оценку движения запасов с учетом сезонности и пиковых нагрузок; материалоемкость и др. Оценка делается как в натуральных, так и в стоимостных показателях.

Трудовые ресурсы отличаются от материальных необходимостью их вознаграждения, поэтому их анализ выполняется по четырем направлениям: наличие и состояние; движение; использование; стимулирование.

Соответствующие показатели должны характеризовать: состав и структуру работников; уровень образования и квалификации; долю управленческого персонала; текучесть кадров в различных разрезах; производительность труда в целом, по категориям работников и по подразделениям; среднюю заработную плату в целом, по категориям работников и по подразделениям; эффективность использования рабочего времени; темпы изменения средней заработной платы в сравнении с темпами изменения объемов производства и прибыли; эффективность систем переподготовки кадров и др.

Оценка рассмотренных факторов производства должна выполняться регулярно в рамках внутреннего анализа и базироваться на данных оперативного и бухгалтерского учета и внутренней отчетности. Анализ может выполняться по традиционной схеме:

1. идентификация показателей и алгоритмов их расчета;

2. определение информационных источников (вид информации);

3. определение информационных потоков (кто, когда и кому предоставляет исходные и результатные данные);

4. установление (по возможности) технически и/или научно обоснованных норм (аналитических нормативов, плановых заданий);

5. оценка отклонений фактических значений от нормативов (планов);

6. оценка динамики показателей;

7. оценка факторов, вызвавших отклонения от нормативов и в динамике.

Результаты анализа, как правило, оформляются в виде совокупности взаимосвязанных таблиц, последовательно раскрывающих влияние того или иного фактора.

Безусловно, в рамках тематического анализа могут обособляться и подвергаться периодической оценке иные виды ресурсов; в частности, для крупных предприятий особую значимость имеет организационная структура управления в целом, по функциональным и линейным подразделениям.

Анализ производственно-технологического процесса

Как известно, любое предприятие имеет дерево целей. Значимость целей может существенно варьировать, однако в подавляющем большинстве случаев доминируют экономические цели. Иными словами, предприятие в среднем должно работать с прибылью (безусловно, спады, сопровождающиеся плановым снижением прибыли или временными убытками, возможно, но лишь в контролируемом размере или в течение непродолжительного времени). Прибыль определяется как превышение доходов над расходами (затратами). В данном блоке речь идет о выявлении и оценке значимости факторов повышения доходов и снижения расходов²¹⁶.

В рамках решения первой задачи - повышение доходов - проводится: анализ выполнения плановых заданий и динамики продаж в различных разрезах; ритмичность производства и продаж; достаточность и эффективность диверсификации производственной деятельности; анализ эффективности ценовой политики; оценка влияния различных факторов (фондовооруженность, загруженность производственных мощностей, сменность, ценовая политика, кадровый состав и др.) на изменение величины продаж; сезонность производства и продаж, расчет критического объема производства (продаж) по видам продукции и подразделениям и т.п. Результаты анализа оформляются в виде традиционных аналитических таблиц, содержащих плановые (базисные) и фактические (ожидаемые) значения объемов производства и продаж и отклонения от них в натуральных и стоимостных показателях, а также в процентах.

Вторая задача - снижение расходов - подразумевает планирование и контроль за исполнением плановых заданий по расходам (затратам), а также поиск резервов обоснованного снижения себестоимости продукции. Себестоимость продукции (работ, услуг) представляет собой стоимостную оценку ресурсов предприятия, использованных в процессе производства и реализации данной продукции.

Выше была приведена обобщенная характеристика ресурсного обеспечения производственной деятельности, однако когда речь идет об осуществлении конкретного производственного процесса, большую значимость имеют отдельные виды активов, средств, расходов. Так, для изготовления некоторого вида продукции можно использовать ту или иную материально-техническую базу, различные виды сырья, материалов и полуфабрикатов, разнообразные технологии производства, схемы снабжения и сбыта и т.п. Поэтому очевидно, что в зависимости от выбранной концепции организации и реализации производственного процесса уровень себестоимости может ощутимо варьировать и оказывать существенное влияние на прибыль предприятия. Именно этим определяется значимость методик анализа и управления себестоимостью как в системе управленческого учета, так и с позиции управления деятельностью предприятия в целом.

Управление себестоимостью продукции представляет собой рутинный повторяющийся процесс, в ходе которого постоянно пытаются изыскать возможности обоснованного сокращения расходов и затрат. В рамках одного производственного цикла и в наиболее общем виде этот процесс может быть представлен в виде достаточно очевидных последовательных процедур:

• прогнозирование и планирование затрат (определяются долго- и краткосрочные тенденции изменения отдельных видов затрат, задаются их ориентиры, обеспечивающие выход на определенные значения показателей прибыли и рентабельности);

• нормирование затрат (устанавливаются технически-обоснованные нормативы в натуральных и стоимостных оценках по отдельным видам затрат, технологическим процессам, центрам ответственности);

• учет затрат (учитываются затраты в заданной номенклатуре статей);

• калькулирование себестоимости (распределяются фактические расходы и затраты на объекты калькулирования себестоимости, т.е. исчисляется фактическая себестоимость продукции);

• анализ затрат и себестоимости (анализируются фактические затраты в сравнении с плановыми заданиями и нормативами, выявляются факторы, повлекшие значимые отклонения, определяются резервы снижения себестоимости);

• контроль и регулирование процесса управления затратами (вносятся текущие изменения в систему управления затратами в случае отклонения от запланированной динамики затрат, уточняются системы планирования и нормирования).

Как отмечено выше, при анализе затрат и себестоимости продукции наибольшее распространение получили два классификационных признака: экономический элемент и статья калькуляции.

Под экономическим элементом понимается экономически однородный вид затрат на производство и реализацию продукции, который на уровне данного предприятия не представляется целесообразным к более дробной детализации. Например, элемент «Амортизация основных средств» обобщает все амортизационные отчисления независимо от того, для каких целей - производственных, социальных, управленческих - использовалось то или иное основное средство; стоимость покупного полуфабриката нельзя разложить на затраты живого и овеществленного труда и т.п.

Безусловно, затраты, которые предприятие вынуждено нести в ходе производственного процесса, объективны, и предприятие само определяет себестоимость продукции. Вместе с тем, государство в определенной степени регулирует этот процесс путем нормирования затрат, относимых на себестоимость и принимаемых во внимание при исчислении налогооблагаемой прибыли. Данное регулирование осуществляется с помощью документа «Положение о составе затрат по производству и реализации продукции (работ, услуг)»²¹⁷, в котором как раз и приведена единая для предприятий независимо от форм собственности и организационно-правовых форм номенклатура экономических элементов затрат. В п. 5 Положения выделены следующие элементы затрат:

• материальные затраты (за вычетом стоимости возвратных отходов);

• затраты на оплату труда;

• отчисления на социальные нужды;

• амортизация основных фондов;

• прочие затраты.

Учет и анализ затрат по элементам позволяет рассчитывать и оптимизировать плановые и фактические затраты по предприятию в целом по таким крупным позициям, как оплата труда, покупные материалы, полуфабрикаты, топливо и энергия и др.

Под калькуляционной статьей понимается определенный вид затрат, образующих себестоимость продукции в целом или ее отдельного вида. Обособление таких видов затрат основано на возможности и целесообразности их идентификации, оценки и включения (прямого или косвенного, т.е. путем распределения в соответствии с некоторой базой) в себестоимость конкретного вида продукции.

Если группировка затрат по экономическим элементам позволяет выявить отдельные виды затрат за отчетный период безотносительно к тому, закончено ли производство продукции или нет, то группировка по калькуляционным статьям дает возможность определить себестоимость продукции, полностью прошедшей производственный цикл и готовой к реализации или реализованной.

Состав калькуляционных статей варьирует в зависимости от отраслевой принадлежности предприятия; в частности, для промышленного предприятия типовая номенклатура статей имеет следующий вид:

1. сырье и материалы;

2. возвратные отходы (вычитаются);

3. покупные изделия, полуфабрикаты и услуги производственного характера сторонних предприятий и организаций;

4. топливо и энергия на технологические цели;

5. заработная плата производственных рабочих;

6. отчисления на социальные нужды;

7. расходы на освоение и подготовку производства;

8. общепроизводственные расходы;

9. общехозяйственные расходы;

10. потери от брака;

11. прочие производственные расходы;

12. коммерческие расходы.

Первые одиннадцать статей составляют так называемую производственную себестоимость; с добавлением коммерческих расходов, т.е. расходов, связанных со сбытом продукции, образуется полная себестоимость производства и реализации.

В системе управления затратами важную роль играет подразделение затрат на прямые и косвенные расходы. Прямые расходы - это расходы, которые в момент их возникновения можно непосредственно отнести на объект калькулирования на основе первичных документов. К косвенным относятся расходы, которые в момент возникновения не могут быть отнесены на конкретный объект калькулирования, и, чтобы попасть в его себестоимость, они должны быть предварительно аккумулированы на определенном счете и в дальнейшем распределены между всеми объектами пропорционально некоторой базе.

Примерами прямых расходов являются затраты сырья и материалов, полуфабрикаты, заработная плата работников, занятых производством данного вида продукции и др. К косвенным относятся расходы на подготовку и освоение производства, общепроизводственные расходы, общехозяйственные расходы и др. Базой для распределения могут служить: прямые затраты, заработная плата производственных рабочих, объем выработанной продукции и т.п.

Отметим, что подразделение расходов на прямые и косвенные, равно как и выбор базы для распределения последних с целью включения их в себестоимость, всегда имеют определенную долю субъективизма.

Что касается методов калькулирования, используемых в отечественной практике, то число их достаточно велико; один из подходов к классификации методов и краткое их описание можно найти в специальной литературе по бухгалтерскому учету²¹⁸. В западной практике наиболее распространена система «директ-костинг», подразумевающая подразделение затрат на условно-постоянные и переменные; первые относятся на затраты текущего (отчетного) периода, вторые - на себестоимость²¹⁹.

В рассмотренной схеме управления затратами аналитический блок - лишь один из нескольких, однако значимость его очевидна. В данном блоке осуществляется анализ динамики или выполнения плана (соответствия нормативам) по отдельным видам затрат. В западной учетно-аналитической практике данная процедура относится к компетенции работы бухгалтеров и является одним из разделов управленческого учета.

Процедура анализа в данном случае традиционна:

1. идентифицируется объект анализа (обычно, это либо экономические элементы затрат, либо статьи затрат, выделенные для калькулирования себестоимости);

2. устанавливается некоторый ориентир (план, норматив, базисное значение);

3. рассчитывается фактическое значение объекта анализа;

4. исчисляются отклонения фактических значений от заданного ориентира;

5. управленческие решения (чаще всего, оперативного характера) принимаются в зависимости от существенности отклонений.

Описанная схема аналитических процедур в западной учетно-аналитической практике носит название вариационного анализа и, чаще всего, представляет собой один из ключевых элементов системы управления по отклонениям (management by exception)²²⁰.

Однако, тем не менее, она может рассматриваться и как элемент системы внутреннего анализа, а ее детализация с позиции счетно-аналитических процедур не представляет принципиальной сложности и зависит от выбранного подхода в идентификации видов затрат.

Подчеркнем, что в данном пособии преднамеренно не уточняется понятие производственно-технологического процесса; его трактовка дается в широком смысле, абстрагировано от отраслевой специфики. В конкретном анализе это понятие должно быть уточнено, специфицировано и, кроме того, могут быть обособлены отдельные его стадии. Например, для машиностроительного предприятия в целях анализа можно отделить процессы производства и сбыта готовой продукции, для предприятия торговли производственно-технологический процесс трансформируется в торгово-технологический, при этом возникают иные критерии и показатели (качество обслуживания, формы торговли, виды резервов и др.). Подобная спецификация имеет значимость прежде всего для внутрипроизводственного анализа.

Анализ результатов финансово-хозяйственной деятельности

Рассмотренные два крупных раздела комплексного анализа относятся, в основном, к такому виду аналитических работ, который, во-первых, имеет ретроспективный характер и, во-вторых, не предназначен для внешних пользователей, т.е. имеет определенный уровень конфиденциальности. Последний блок - финансовые результаты - в принципе уже является открытым для всех заинтересованных лиц, поскольку его данные сводятся в публичную отчетность. В данном случае речь идет о так называемых конечных финансовых результатах, т.е. результатах, во-первых, подводящих итого деятельности предприятия за истекший период и во-вторых, позволяющих дать комплексную оценку его системообразующих характеристик, имеющих значимость прежде всего с позиции долгосрочной перспективы²²¹.

К таковым характеристикам относятся степень финансовой устойчивости; структура активов, в которые вложен капитал и которые, по сути, определяют возможность устойчивого генерирования прибыли; оптимальность структуры источников финансирования как с позиции стабильности текущей деятельности, так и с позиции долгосрочной перспективы; сравнительная динамика капитала, выручки и прибыли и др. Оценка данных характеристик может быть выполнена в данном блоке, а соответствующие алгоритмы оценки и анализа поддаются определенной унификации.

Как приведено на рис. 4.2, в этом блоке целесообразно выделить оценку финансовых результатов и оценку финансового состояния. В первом случае рассчитываются показатели прибыли и рентабельности, т.е. отражается результативность и эффективность работы за отчетный период; во втором - показатели, характеризующие ликвидность и платежеспособность, финансовую устойчивость, оборачиваемость средств и др. В отличие от разделов, посвященных анализу ресурсов и процесса, упор делается, в основном, на показатели финансового характера.

Рассмотренный подход к структуризации анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия в течение многих лет успешно развивается в рамках англо-американской школы бухгалтерского учета и финансового анализа. Аналитические процедуры именно этого блока безусловно могут быть стандартизованы и унифицированы, а результаты анализа поддаются понятной интерпретации и множественному представлению в виде, доступном для понимания пользователями различной степени подготовки в области учета, анализа, финансов (вариабельность с ориентацией на запросы пользователей в рамках унифицированной системы отчетных данных).

Приоритетность данного анализа, в основе которого лежит финансовая модель предприятия, перед анализом хозяйственной деятельности в устаревшей его трактовке эпохи плановой экономики признается уже многими специалистами.

Необходимо отметить, что финансовый анализ в приложении к предприятию может рассматриваться либо как самостоятельное направление в системе прикладных экономических наук, либо как составная часть системы финансового менеджмента. Соответствующие методики анализа достаточно подробно описаны в литературе²²².

Приложение 5

Информационные следствия фундаментальных теорий

«Я мыслю, следовательно, существую»

Р. Декарт

В современной науке исследовано достаточно подробно всего лишь несколько свойств пространства и времени. Эти свойства (вместе с допущениями) положены в основу общепринятой (господствующей) теории относительности простанства-времени²²³. Вместе с тем в естественных науках целый ряд принципиальных вопросов, касающихся системных (информационных) свойств явлений природы, остается нерешенными. Попытки дать на них ответы предпринимались во многих естественно-научных и философских работах. Однако предлагаемые ответы не являются достаточно убедительными. Если следовать теории относительности А. Эйнштейна, устанавливающей скорость света как конечную скорость передачи любого взаимодействия, в том числе информации, между объектами, то исследователь, занимающийся изучением сложных систем и процессов, придет к неразрешимому противоречию относительно реальности управляемого взаимодействия систем и объектов в гармонично развивающейся Вселенной, регистрируемые размеры которой достигают сотни тысяч световых лет. Очевидно, что Вселенная как единая совершенная система не может существовать с задержкой взаимодействия между ее отдельными элементами в сотни тысяч световых лет, поскольку такое «информационное взаимодействие» не может обеспечить ее жизнедеятельность (устойчивость). Соответственно, если, по определению, ни одна из открытых систем не может существовать обособленно, то проблема синхронизации параметров и результатов их функционирования с общим ритмом функционирования иерархии систем является важной научно-исследовательской проблемой, относящейся исключительно к феномену информации и информационным процессам, которые, в свою очередь, имеют общие закономерности проявления независимо от типа систем. Движение теоретического поиска в данном направлении позволит объединить в единую теорию все фундаментальные естественно-научные теории, в том числе теоретическую физику и кибернетику (теорию систем), выдвигая на передний план информационную составляющую системных закономерностей мироздания (по В.И. Вернадскому и П.К. Анохину), взамен классической геометрии пространства (по И. Ньютону и А. Эйнштейну), традиционно следующей известным науке «физическим» свойствам явлений.

Необходимость решения данной актуальной научной проблемы не вызывает сомнения, поскольку она затрагивает основы естествознания. Более того, до недавнего времени в научной литературе не осуществлен содержательный анализ «информационных» следствий фундаментальных теорий и их последующий синтез применительно к задачам развития теории и методологии познания, в частности применительно к проблеме развития теории систем. Настоящая работа в целом имеет целью положить начало восполнению этого пробела.

Предвидение Эйнштейна

После завершения работы по созданию теории гравитации, в которой гравитационные поля имеют относительную природу, А. Эйнштейн приступил к созданию единой теории поля (1925-1927)²²⁴. Он правильно полагал, что физика, как и вся современная наука, должна быть единой и что существуют общие закономерности, которые описывают все явления, наблюдаемые в природе. А. Эйнштейну удалось установить, что в отличие от плоской геометрии Евклида (или плоской псевдоевклидовой геометрии) геометрия пространства событий обладает кривизной, которая может быть описана геометрией Римана. Как оказалось в дальнейшем, геометрия Римана содержит всю необходимую информацию о гравитационных полях и взаимодействиях. Используя математические знания о различных геометрических объектах геометрии Римана, можно заранее предсказать результат любого гравитационного эксперимента. Например, уравнения движения тела отсчета, с которым связана ускоренная локально инерциальная система, в теории гравитации Эйнштейна описывается уравнениями геодезических. Эти уравнения были известны математикам задолго до теории Эйнштейна. Великий ученый использовал эти уравнения для теоретических расчетов, заранее зная, что теоретические выводы будут подтверждены экспериментом²²⁵. После многолетних поисков А. Эйнштейн формулирует в 1915 г. свои знаменитые уравнения, которые описывают гравитационные поля через кривизну пространства событий. Согласно этим уравнениям, массивное тело искривляет пространство-время вокруг себя. В его теории имеются две реальности: пространство-время и материя. Материя выступает на фоне пространства-времени, искривляя его. Если материю убрать, то пространство становится плоским (псевдоевклидовым). Таким образом, пространство-время наделяется «упругими» свойствами, которые проявляются через искривление его геометрии. По теории Эйнштейна физический вакуум - это «пустое» (без материи) пространство-время, обладающее упругими свойствами²²⁶. Эти свойства проявляются тогда, когда в пустое пространство помещается некая масса. Более того, в теории есть так называемые вакуумные уравнения Эйнштейна, которые описывают гравитационные поля вне материи, т.е. в чистом виде упругие свойства «пустого» пространства-времени.

Вакуумные уравнения Эйнштейна являются чисто геометрическими и не содержат никаких физических констант, поскольку (исходя из логики данной теории) вакуум не может характеризоваться чем-либо конкретным. Если вакуум наделить какими-нибудь конкретными физическими константами, то это будет уже что-то рожденное из вакуума. В начале ХХ в. французский ученый Э. Картан постулировал существование в природе торсионных полей²²⁷ - полей, порождаемых угловым моментом вращения²²⁸. До открытия спина природу торсионных полей связывали с вращением массивных объектов. В рамках такого подхода торсионные поля рассматриваются как проявление гравитационного поля для массивных объектов с вращением²²⁹. Позже, с открытием спина - квантового аналога углового момента вращения, было осознано, что торсионные поля на квантовом уровне порождаются спином, в отличие от электромагнитного поля, порождаемого зарядом, и гравитационного поля, порождаемого массой. С этих позиций торсионные поля представляются таким же самостоятельным физическим объектом, как электромагнитные и гравитационные поля. К середине 70-х гг. теоретические исследования по торсионным полям привели к формированию самостоятельного раздела теоретической физики, которое получило название «Теория Эйнштейна-Картана» (ТЭК). Практически все специалисты, работающие в рамках ТЭК, исходят из первичной точки зрения, что торсионные поля являются лишь специфическим проявлением гравитационных полей. Наиболее известными специалистами в этой теории являются в России Е.С. Фрадкин, Д.М. Гитман, В.Н. Пономарев, Ю.Н. Обухов, в США - Р.Т. Хаммонд, в Германии - Р.Т. Хель, в Италии - В. де Саббота и К. Сиварам, в Израиле - М. Кармели и другие. ТЭК осталась теорией, которая не привела к решению прикладных задач, так как в ТЭК было доказано, что торсионные поля являются слабыми и не могут создавать наблюдаемые явления или эффекты. В начале 80-х гг. в работах А.Е. Акимова было предсказано²³⁰ и экспериментально подтверждено существование особого класса торсионных полей - электроторсионных²³¹. В середине 90-х гг. Г.И. Шипов дал строгое фундаментальное обоснование электроторсионных полей²³².

Согласно теории торсионных полей Акимова-Шипова²³³ торсионное (первичное) поле - это особая форма существования непроявленной материи, которая представляет собой квантовые вихри, не обладающие энергией и не переносящие ее. Причиной порождения данных квантовых вихрей, равно как и результатом их последующего взаимодействия является информация, которая формирует следующий уровень непроявленной реальности - известный в современной физике как физический вакуум. Вакуум в свою очередь содержит информацию, в соответствии с которой проявляется «физическая» материя, участвующая в силовых взаимодействиях. Эта информация содержится в вакууме в виде физических законов (силовых физических полей и вещества), устанавливающих отношения между материальными объектами. Примером таких отношений является механизм рождения из вакуума виртуальных пар частиц и античастиц, образующих плазму. Свойства таких частиц, как электрон, протон и нейтрон, а также свойства физического вакуума, с которым они взаимодействуют, определяют свойства образующихся из них атомов. Эти атомы и образуемые ими молекулы в разных фазовых состояниях составляют последующие уровни проявленной реальности - газы, жидкости и твердые тела. Общие закономерности строения вакуума и первичного поля устроены так, что они не содержат никаких конкретных физических констант поскольку «форма форм» не может характеризоваться чем-то конкретным. Можно предположить, что сами закономерности по всей вероятности носят характер тождеств, поскольку удовлетворяют любому набору искомых переменных, согласно которых допустимыми оказываются любые виды проявления материи. По своим свойствам первичное поле и физический вакуум отличаются от проявленной (физической) материи тем, что не искривляют пространство или иными словами не участвует в силовых взаимодействиях. Необходимо отметить, что отношение научной общественности к теории торсионных полей неоднозначно: от полного признания идей, содержащихся в теории, до категорического их неприятия представителями «ортодоксальной физики». Однако в рамках традиционной научной парадигмы, оперирующей общепризнанной теорией относительности (теорией простанства-времени) А. Энштейна, невозможно достоверно ни подтвердить, ни опровергнуть принятые в теории торсионных полей допущения, поскольку нельзя доказать их наличие или отсутствие экспериментально, из-за отсутствия в настоящее время необходимых научно-практических предпосылок и инструментального обеспечения. Исходя из этого, теория торсионных полей с полным основанием может быть использована в качестве рабочей гипотезы для целей развития теории систем²³⁴. Подтверждением данного высказывания являются последние результаты исследований Н.Н. Попова²³⁵, в рамках теории многомерного пространства-времени. Ученым-математиком найдены точные решения системы уравнений геодезических центрально-симметричного гравитационного поля в рамках формализма общей теории относительности. Самое важное достижение заключается в установлении функциональной связи между гравитационным полем и калибровочными полями кручения в виде полевых уравнений Гильберта – Эйнштейна. Последнее подтверждает геометрическую природу гравитации, которая по своей сути является информационным свойством геометрии пространства-времени²³⁶.

Информационные следствия фундаментальных теорий

В соотвтесттвии с допущениями принятыми в фундаментальных теориях (теории физического вакуума и теории электроторсионных полей), - вследствие отсутствия энергии силового взаимодействия квантовых вихрей в первичном поле скорость передачи возмущения в его среде (скорость информационного взаимодействия) априори стремится к бесконечности. Из этого следует, что замечательным свойством первичного поля, представляющего собой некую информационную матрицу, является равноправие бесконечно удаленной точки со всеми остальными точками пространства (первое следствие). Отсюда следует важный для физики вывод - рождение каких-либо объектов из вакуума является существенно нелокальным симметричным процессом²³⁷, поскольку в нем участвуют бесконечно удаленные точки пространства по аналогии с голограммой. «Концепция голограммы», развивающаяся в современной науке, представляет собой объединяющий различные теории интегрированный взгляд на реальность, который требует пересмотра всех научных парадигм и открытий на ином уровне. В ней символически выражена аналогия с квантово-механическими представлениями о мироздании: если считать отдельную деталь предмета (точку пространства) «частицей», то на голографической пластине она распространяется по всей ее поверхности²³⁸. «Концепция голограммы» и принцип относительности систем отсчета позволяют, в ходе мысленного эксперимента, «преодолеть пределы» как трехмерного (прямолинейного) пространства так и геометрического (искривленного) пространства А. Эйнштейна.

Современная тенденция развития теоретической физики, начало которой было положено Д. Уиллером (Принстонский университет, США), состоит в том, чтобы «считать физический мир состоящим из информации, которой сопутствуют энергия и вещество». Цепь рассуждений ученых из института теоретической физики Ватерлоо, включая голографию, приводит к тому, что «окончательная теория окружающей реальности» должна оперировать не полями и не пространством-временем, а информационным взаимодействием между процессами и объектами мироздания. Изучая свойства черных дыр, физики предприняли попытки вывести абсолютные пределы количества информации, которая может содержаться в гипотетической области пространства или в некотором количестве вещества и энергии. В ходе исследований ученые пришли к выводу о том, что проявленная «трехмерная» Вселенная может быть «написана» на двухмерной плоскости ограничивающей ее сферы, подобно голограмме. Таким образом, наше повседневное восприятие «трехмерности» мира является всего лишь иллюзией или, иными словами, следствием энергоинформационных корреляций непроявленной действительности (максима Д. Мермина).

Не менее парадоксальное (второе) следствие вытекает из анализа посылок фундаментальных теорий в увязке с результатами исследований, проведенных выдающимся физиологом П.К. Анохиным, его школой во главе с К.В. Судаковым и их последователями. Согласно разработанной ими теории функциональных систем (ТФС)²³⁹ и результатов последних экспериментов НИИ нормальной физиологии РАМН, совместно с группой ученых-системотехников под общим руководством В.К. Судакова и А.А. Гусакова (2004), установлено, что проблема синхронизации параметров систем и результатов их функционирования с общим ритмом функционирования иерархии систем являются ключевой в вопросах обеспечения устойчивости и оптимальности их жизнедеятельности²⁴⁰. В своих исследованиях ученые опытным путем приходят к следующим информационным принципам системогенеза биологических (кибернетических) систем: «Каждая функциональная система (иерархия систем) работает в организме по информационному принципу саморегуляции. <…> Информационные процессы в функциональных системах организма строятся на голографическом принципе. <…> Иерархические и мультипараметрические взаимоотношения функциональных систем строятся на основе информационной синхронизации. Каждая функциональная система имеет свой ритм деятельности, свое внутреннее (внутрисистемное) время²⁴¹. В процессе межсистемных взаимодействий между отдельными функциональными системами устанавливаются когерентные, резонансные отношения, при которых происходит лучшее формирование функциональных связей (М.Н. Ливанов, 1989). При активной синхронизации (гармонии) отдельных функциональных систем гомеостатического уровня и составляющих их компонентов устанавливаются лучшие информационные отношения (связи) этих систем к функциональным системам более высокого иерархического, например, поведенческого уровня организации. <…> Временная синхронизация различных физиологических показателей, следовательно, объективно отражает информационные <…> взаимоотношения <…>. Таким образом, информационные свойства проявляются внутри каждой саморегулирующейся функциональной системы, между функциональными системами в организме, между отдельными организмами в популяциях, между группами индивидов, социальными образованиями <…> и возможно – между <…> космическими функциональными системами²⁴². При этом значение информации все более нарастает в функциональных системах более высокого иерархического уровня. Можно, по-видимому, говорить о принципе нарастающей информации в иерархии функциональных систем мироздания. <…> По мере построения информационных энграмм (моделей) действительности внешний мир трансформируется в субъективный мир живых существ (сознание)»²⁴³.

Таким образом, исследователи прямо предполагают различие частот и ритмов жизнедеятельности различных уровней иерархии систем, обусловленное различием в уровнях организации (строении) материи. При этом в исследованиях ученых²⁴⁴ формируется (в неявном виде) представление о том, что этот феномен приводит к нессиметричности (асимметричности, неадекватности) восприятия мыслящими субъектами простанства-времени²⁴⁵.

Можно предположить, что соотношение характеристик «времен» разных уровней иерархии систем (измерений пространственно-временного континуума) определяется через соотношение «тактовой частоты» реализации пространств событий (первичная информация) и их отображения в сознании мыслящих субъектов (вторичная информация)²⁴⁶. Чем выше уровень иерархии, тем меньше его «физическая материальность», тем выше «тактовая частота» реализации пространства событий и преобразования информации, и, соответственно, ритм жизнедеятельности систем данного уровня и адекватность (информационная полнота) их восприятия объективной реальности²⁴⁷.

Данные посылки ставят вопрос о пересмотре научной парадигмы и представлений о времени, существующих в современной науке. Время – одно из фундаментальных понятий естествознания. Оно, или точнее характеризующая его переменная (обозначаемая, как правило, символом – t от англ. time – время), входит в «уравнения» всех фундаментальных теорий. Однако в современной науке не исследовано достаточно подробно ни одно из его свойств. Имеют место лишь допущения об одномерности, непрерывности и однородности времени, а также операционные определения длительности, которые указывают различные способы измерения промежутков времени для синхронизации некоторых событий в «четырехмерном» пространстве-времени. Как видно из сказанного, несмотря на фундаментальность времени, в науке пока еще нет основательно разработанной концепции времени. Более того, не сформулировано даже сущностное определение времени, которое бы полностью конкретизировало его свойства: встречаются понятии времени физического, биологического, психологического, социального и т.д.; не ясна их связь между собой. Необходимость развития представлений о времени, а также поиск ответа на общефилософский вопрос «Правомерно ли считать время явлением мироздания или оно есть лишь чисто психологический эффект, обусловленный спецификой субъективного восприятий объективной реальности?», - являются актуальными задачами современного этапа развития процесса познания, которые осознавались и осознаются многими учеными²⁴⁸.

И в завершение, исходя из содержания основных посылок фундаментальных теорий и опираясь на логику двух предыдущих следствий, вытекает третье информационное следствие фундаментальных теорий, сформулированное ниже. Мироздание не является хаосом или следствием цепи случайных событий, как это представляют многие исследователи в области синергетики и нелинейной динамики сред. Мироздание есть система, гармонически функционирующая по информационным законам, созданная и управляемая высшим уровнем иерархии систем непроявленной действительности²⁴⁹. При этом энтропия в своей взаимосвязи с информацией является мерой неопределенности или нессиметричности восприятия мыслящими субъектами, как живыми кибернетическими системами, первичной информации (голограммы). Несимметричность восприятия первичной информации (неадекватность, неполнота, неопределенность) обуславливает наличие, в той или иной степени, асинхронности (дисгармонии) энергоинформационного взаимодействия систем различных уровней иерархии, что, в свою очередь, является мерой устойчивости и оптимальности их функционирования²⁵⁰.

В целом анализ приведенных выше рассуждений позволяет сформулировать общие закономерности организации информационных процессов в кибернетических (разумных) системах независимо от их типа в виде посылок развивающих теорию информации:

1. наличие изначально заданных (генотип) и непрерывно создаваемых в процессе жизнедеятельности (фенотип) информационных моделей развития и поведения систем, а также программ преобразования информации;

2. генерирование информационных потоков и выработка управляющих импульсов в кибернетических системах посредством заложенных изначально программ и программных циклов (плана, замысла их создателя²⁵¹);

3. волновой характер информационных процессов²⁵²;

4. наличие феноменов тактовой частоты обработки информации, параметрического резонанса и ритмов функционирования системы;

5. главенство информационных принципов иерархии и гомеостаза в устройстве и функционировании систем;

6. наличие проблемы синхронизации параметров систем (моделей) и результатов их функционирования с общим ритмом функционирования иерархии систем.

Парадоксальность «нового» мышления

В данной работе изложены идеи не совсем привычные для людей с широко распространенной системой знаний, а некоторые предположения и допущения и вовсе ставят в тупик обычное мышление и «нормальную» логику. Неслучайно вступительная часть работы²⁵³ содержит напоминание Г.И. Шипова о том, что «…в процессе принятия решений важных для развития науки и сообщества участвует большое количество людей и поэтому по всем основным вопросам развития всегда существует «общепринятое мнение», которое висит тяжелыми кандалами на всякой оригинальной мысли»²⁵⁴. Можно считать данные идеи и принципы малообоснованными и подлежащими дискуссионному обсуждению на начальном этапе развития обобщающих теорий, однако они указывают на пути решения актуальных задач развития процесса познания объективной реальности, и как следствие этого, на пути преодоления кризиса науки и общества.

Приводимые обоснования вышеизложенных «информационных» следствий не являются и не могут быть строгими, так как опираются на сформулированные ранее общие выводы и содержат некоторые допущения, выходящие за рамки последних. Изложенные здесь теоретические посылы необходимы в основном для осмысленной конкретизации направлений прикладных исследований и определения границ предметных областей, т.е. для того чтобы интуитивно предугадать (знать), как и в каких областях естествознания поставить опыты и получить доказательные факты²⁵⁵.

ОГЛАВЛЕНИЕ

ПРЕДИСЛОВИЕ 3

ВВЕДЕНИЕ 5

Раздел I. ОСНОВЫ ТЕОРИИ СИСТЕМ 13

Глава 1. Основные принципы и понятия теории систем 14

1.1. Назначение и логика теории систем 14

1.2.Основные задачи теории систем 15

1.3. Система и ее основные составляющие 18

1.4. Классификация систем 21

Глава 2. Общие свойства, закономерности существования 37

и развития систем 37

2.1. Общие свойства систем 37

2.2. Закономерности функционирования и развития систем 49

Глава 3. Особенности социотехнических систем 53

3.1. Основные характеристики социотехнических систем 53

3.2. Системные законы и их использование в анализе и проектировании социотехнических систем 61

Раздел II. ВВЕДЕНИЕ В СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ 75

Глава 4. Системный подход и наука управления 75

4.1. Организация как сложная функциональная система 75

4.2. Системный анализ: основные понятия и определения 77

4.3. Системный анализ как основа управленческих решений 78

4.4. Системный анализ как методология построения организаций 81

4.5. Процедура системного анализа 84

Глава 5. Методологические основы системного анализа 90

5.1. Концепция научного познания 90

5. 2. Основные методологические принципы исследования 97

5.3. Выявление и оценка взаимосвязей переменных 103

Глава 6. Информационное обеспечение системного анализа 114

6.1. Требования к составу и содержанию исходных данных 114

6.2. Принципы систематизации исходных данных 118

Раздел III. ИНСТРУМЕНТАРИЙ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА 121

Глава 7. Модели и их применение в исследовании 121

7.1. Концептуальные основы моделирования 121

7.2. Классификация моделей 123

7.3. Построение и исследование модели 126

Глава 8. Общенаучные методы исследования взаимосвязей 133

переменных системы 133

8.1. Неформальные методы 134

8.2. Формальные методы 144

Раздел IV. ПРИКЛАДНЫЕ АСПЕКТЫ ТЕОРИИ СИСТЕМ 174

И СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА 174

Глава 9. Оперативность управления 176

9.1. Совершенствование организационной структуры управления 176

9.2. Оптимизация численности управленческого персонала 178

9.3. Механизация и автоматизация управления 178

Глава 10. Качество управления 189

10.1. Анализ ситуации 189

10.2. Проектирование управляющих решений 195

10.3. Принятие управляющих решений 197

10.4. Поддержка управляющих решений 199

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 233

Приложение 1 237

Приложение 2 262

Приложение 3 274

Приложение 4 291

Приложение 5 310

Учебное издание

Мизюн Владимир Анатольевич

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ В УПРАВЛЕНИИ

ПРЕДПРИЯТИЕМ

Учебник

Редактор Ю.М. Сидорова

Верстка Л.В. Сызганцевой

Подписано в печать 31.05.2007. Формат 60х84/16.

Печать оперативная. Усл.п.л. 15,75. Уч.-изд.л. 14,6

Тираж 1000 экз. Заказ № 46-08-234.

Тольяттинский государственный университет

Тольятти, Белорусская, 14

1 Принцип оптимальности является основой многих областей теоретической физики и биологии. Представление о том, что природа выполняет свои функции способами, наилучшими из всех возможных, является одним из старейших принципов академической науки. Имеется достаточно много оснований полагать, что понятие оптимальности играет важную роль в организации открытых систем и упорядоченности неравновесных процессов. Поскольку любая система располагает ограниченным объемом (запасом) энергии, можно считать, что при прочих равных условиях оптимальной структурой открытой системы будет такая, которая обеспечивает наименьшее потребление энергии, расходуемой как на образование (обновление) структуры системы, так и на поддержание ее устойчивости в постоянно меняющейся внешней среде (критерий Розена-Рашевского).

2 Винер Норберт (1894 – 1964) - американский ученый. В трудах «Кибернетика» сформулировал основные положения кибернетики. Внес вклад в развитие математического анализа, теорию вероятности, вычислительной техники.

3 Анохин Петр Кузьмич (1898 – 1974) - физиолог, академик АН СССР (1966) и АМН СССР (1945). Фундаментальные труды по нейрофизиологии – механизмам условного рефлекса и внутреннего торможения, онтогенезу нервной системы и др. Изучал деятельность целостного организма на основе разработанной им теории функциональных систем (начиная с 1935 г.), которая способствовала развитию системного подхода в биологии и кибернетике.

4 Берталанфи Людвиг фон (1901 – 1972) - австрийский биолог-теоретик. С 1949 г. - в США и Канаде. Выдвинул первую в современной науке обобщенную системную концепцию («Общую теорию систем», 1968), задачи которой – разработка основных принципов и математического аппарата описания разных типов систем, установление общих законов (изоморфизма) в различных областях знания.

5 В качестве примера можно привести автопилот.

6 Кибернетика (от греч. «kybernëtiké») – искусство управления, наука об управлении, связи и переработки информации. Основной объект исследования – так называемые кибернетические системы, рассматриваемые абстрактно, вне зависимости от их материальной природы. Примеры кибернетических систем – автоматические регуляторы в технике, ЭВМ, человеческий мозг, биологические популяции, общество. Каждая такая система представляет собой множество взаимосвязанных объектов (элементов системы), способных принимать, запоминать и перерабатывать информацию, а также обмениваться ею. Современная кибернетика включает ряд разделов, представляющих собой самостоятельные научные направления. Теоретическое ядро К. составляют теория информации, теория алгоритмов, теория автоматов, исследования операций, теория оптимального управления, теория распознавания объектов. К. разрабатывает общие принципы создания систем управления и систем для автоматизации умственного труда. Основные технические средства для решения задач К. – ЭВМ. Поэтому возникновение К. как самостоятельной науки (Н. Винер, 1948) связано с созданием в 40-х гг. XX в. этих машин, а развитие К. в теоретических аспектах - с прогрессом электронной вычислительной техники.

7 Теоретический базис кибернетики основан на теории функ­циональных систем советского физиолога П.К. Анохина (1935), намного опередившего работы Н. Винера (1948) по формированию общей кибернетики. В настоящее время данная теория развивается в трудах ученика П.К. Анохина, академика К.В. Судакова (НИИ нормальной физиологии им. П.К. Анохина РАМН, г. Москва).

8 Данные вопросы изучаются теорией принятия решений, сформированной и развивающейся в рамках теории управления.

9 Проблемы выбора вооружения для армии, авиации и флота, проблемы частных компаний и корпораций, работающих в условиях рыночной экономики: выбор наиболее выгодной продукции, выбор направлений инвестирования и развития и др.; проблемы развития городов, в том числе проблемы городского транспорта; определение национальной политики в области ресурсов, в частности водных ресурсов, - эти и подобные проблемы в 40-50-х гг. начали приобретать по существу новый характер. Масштаб проблем возрос, некоторые проблемы, например, связь с помощью спутников, стали проблемами глобального масштаба. Резко возросли комплексность и сложность проблем. Усилилась зависимость между отдельными вопросами, которые раньше казались несвязанными. Актуальность их решения значительно возросла. Затраты на реализацию того или иного решения могли достигать многих десятков, сотен миллионов или даже миллиардов долларов, а риск неудачи становился все ощутимее. Подобные операции были освоены в области инвестирования капитала и развития промышленности еще до второй мировой войны. Для их выполнения был предложен ряд методов, которые, однако, почти не использовались для решения вопросов вооружения. Как правило, работы по созданию систем вооружения начинались без рассмотрения того, как они будут использоваться, сколько будет стоить и оправдает ли их вклад в оборону затраты на их создание. Причина подобного положения заключалась в том, что в то время относительные затраты на вооружение были невелики, возможностей для выбора было мало, поэтому фактически использовался принцип «ничего, кроме самого лучшего». Во время второй мировой войны и особенно с началом «атомного века» расходы на создание оружия возросли многократно, и данный бессистемный подход в вопросах вооружения стал неприемлемым. Его постепенно заме­нял другой: «только то, что необходимо, и за минимальную стоимость». Но для реализации нового принципа нужно было уметь находить, оценивать и сравнивать альтернативы.

10 Никаноров, С.П. Системный анализ: этап развития методологии решения проблем в США // Системное управление - проблемы и решения : сб. тр. Выпуск 12. - М. : Концепт, 2001. - С. 62-87.

11 Изоморфизм (от изо… и греч. «morphế» - форма) - соответствие (отношение) между объектами, выражающее тождество их структуры (строения). Так, например, модель цепной реакции адекватно отражает не только химические и физические явления, но и применима для описания психологических, социальных и экономических явлений.

12 Теории систем сопоставлен ряд вариантов метатеории (некоторые авторы называют такую метатеорию «общей теорией систем»), которые содержат разнообразные классификации систем, описывают различные отношения между теориями систем различных классов и изучают основания теории систем. В одной из классификаций используется признак нарастания сложности и предлагаются десять классов от статических пространственных совокупностей до систем, способных полностью контролировать и перестраивать природу.

13 Применительно к практической деятельности основной задачей теории систем являются теоретические и прикладные исследования системных связей и закономерностей функционирования и развития объектов и процессов в различных отраслях экономики, ориентированные на повышение эффективности управления ими с использованием современных методов обработки информации и управления сложными системами и, как следствие этого, обеспечивающие повышение эффективности и надёжности функционирования технических, экономических, биологических, медицинских и социальных систем.

14 Использованы материалы статьи: Никаноров, С.П. Совершенствование, создание и развитие организаций на основе теории систем / С.П. Никаноров // Системное управление - проблемы и решения : сб. тр. Вып. 12. - М. : Концепт, 2001. – С. 51-61.

15 Теории, которые описывают организации как средства управления технологическими или производственными процессами, могут быть полезными лишь для совершенствования только очень узкого класса функций организаций. Это же относится к описанию организаций в терминах экономических показателей. Вопросы развития и совершенствования организаций все еще остаются делом практиков, опирающихся на собственный опыт.

16 Человеческие организации сознательно создаются людьми для достижения определенных целей и, на первый взгляд, кажется, что деятельность, связанная с их созданием и управлением, по определению носит управляемый и вполне предсказуемый характер. В действительности же организации представляют собой в высшей степени сложные, плохо предсказуемые и динамичные объекты.

17 Такое определение системы получило широкое применение в различных отраслях науки и может быть рекомендовано для практического использования при изучении дисциплины «Системный анализ в управлении производством». Существует множество определений понятия система ввиду большого многообразия существующих систем, поэтому рекомендуется в каждом конкретном случае использовать то определение, которое наиболее близко подходит к изучаемым задачам, объектам и явлениям.

18 Иными словами, элемент - это предел членения системы с точки зрения решения конкретной задачи и поставленной цели.

19 Для такой группы используется название «компоненты».

20 С позиции кибернетики связь системы – это степень свободы ее составных частей и их элементов.

21 Обратная связь – один из универсальных принципов теории функциональных систем. Это связь между входом и выходом системы, позволяющая информировать вход системы о степени достижения заданного результата на выходе и о необходимости перестройки системы или изменения ее поведения, если результат не достигнут. Обратная связь является основой саморегулирования и развития систем, приспособления их к изменяющимся условиям существования. Исследованию этого понятия большое внимание уделяется в кибернетике, в которой изучается возможность перенесения механизмов обратной связи, характерных для объектов одной физической природы на объекты другой природы.

22 Понятие структуры системы введено дополнительно и используется в рамках системного анализа при описании сложных систем, когда возникает необходимость упорядочения и обобщения (агрегирования) связей системы. Выделение структур, как и выделение подсистем, является условным и зависит от цели исследования и решаемых задач.

23 Различают классификацию естественную, которая производится по существенным признакам, характеризующим внутреннюю общность объектов и явлений (примером такой классификации является периодическая система химических элементов), и классификацию искусственную (вспомогательную), которая производится по несущественному (внешнему) признаку и служит для придания множеству объектов и явлений определенного порядка (примерами вспомогательной классификации являются алфавитно-предметные указатели и именные каталоги в библиотеках).

24 В качестве примера успешного применения классификации в науке можно привести периодическую систему химических элементов Д.И. Менделеева, посредством которой в дальнейшем были открыты новые химические элементы, неизвестные науке.

25 На сегодняшний момент в рамках специальных теорий сформулированы частные определения систем различной природы, однако общепринятых (классических) определений систем различных классов, равно как и самой универсальной классификации систем, не существует. Обусловлено это отсутствием в настоящее время стройной общепризнанной метатеории систем, в рамках которой была бы осуществлена типология систем (т.е. их группировка с помощью обобщенных – концептуальных - моделей систем различной природы, которые могут использоваться в целях сравнительного изучения существенных признаков, связей, функций, отношений, уровней организации систем как объектов исследования и их систематизации по аналогии с классификацией биологических организмов). Ученым еще предстоит решить эту актуальную теоретико-филосовскую проблему.

26 Примерами больших систем могут служить линейно-протяженные объекты: реки, каналы, дороги, трубопроводы, линии электропередач и т.п.

27 Данное свойство сложных систем будет подробно рассмотрено ниже.

28 В искусственных системах этот признак проявляется в сложности технологии их производства, настройки и эксплуатации (наукоемкости).

29 Смысл понятия «гармонии» заключается в отсутствии противоречий, которые мешают системе наиболее эффективно (оптимально) функционировать и/или тормозят ее эволюционное развитие в иерархии систем. Оно позволяет отличать сложные системы от простых при отсутствии существенного различия в количестве разнородных элементов и видов связей в сравниваемых системах.

30 Энтропия (от греч. «entropia» - поворот, превращение) - переход открытой системы от упорядоченного состояния в неупорядоченное (мера вероятности пребывания системы в данном состоянии, Больцмана принцип). В изолированных системах неравновесные (реальные) процессы сопровождаются ростом энтропии. Они приближают систему к состоянию равновесия, в котором энтропия максимальна.

31 Понятие открытой системы ввел Л. фон Берталанфи.

32 С позиций термодинамики открытые системы могут противостоять энтропии, удерживая ее на минимальном уровне неопределенно долго. В изолированных системах при внешних условиях, препятствующих достижению системой равновесного состояния (например, при подведении энергии извне), статическое состояние системы также соответствует минимуму энтропии (см. Пригожина теорема - теорема термодинамики неравновесных процессов, доказанная И.П. Пригожиным в 1947 г.).

33 Алексеев, П.В. Философия: учебник / П.В. Алексеев, А.В. Панин. – 4-е изд., перераб. и доп. – М. : ТК Велби ; Изд-во Проспект, 2007. - 592 с.

34 Причинно-следственные (казуальные, динамические, функциональные) закономерности или связи.

35 В процессе исследования (отображения) объекта в виде хорошо организованной системы необходимо выделять существенные и не учитывать относительно несущественные для цели исследования элементы и связи. Классификация (представление) изучаемого объекта (процесса) в виде хорошо организованной системы применяется в тех случаях, когда можно экспериментально доказать выявленные причинно-следственные закономерности его функционирования и подтвердить на практике адекватность ее детерминированной модели реальному объекту (процессу).

36 С позиций кибернетики степень свободы элементов данного класса систем минимальна или стремится к минимальному значению.

37 Статистические (стохастические) закономерности, пространственные и временные корреляции состояний объекта (атома, электрона и т.п.), при которых отсутствует генетическая (порождающая) причина, рассматриваются в рамках так называемых общенаучных подходов.

38 Подавляющее большинство плохо организованных систем представляют собой распределенную (однородную упругую) среду, состоящую из дискретных элементов, локально взаимодействующих друг с другом, в которой могут возбуждаться колебания и волны. В макросистеме распределенной среды они «функционируют» как элементарные объекты с ограниченным числом эффективных степеней свободы (в противном случае никаких упорядоченных структур - систем - обычно не возникает). В таких системах, являющихся приближением естественных пространственно протяженных систем (межзвездное пространство, магнитосфера и ионосфера земли и т.п.), цель как системообразующий фактор и свойство целостности проявляются в наименьшей степени или отсутствуют. Иными словами, степень свободы элементов данного класса систем стремится к максимальному значению или максимальна.

39 Математический объект, соответствующий реальным системам (физическим, химическим, биологическим и др.), эволюция которых однозначно определяется начальным состоянием (историей) системы.

40 Понятие (термин) «самоорганизующаяся система» ввел англ. кибернетик У.Р. Эшби (W.R. Ashby, 1947).

41 Задача нелинейной динамики и синергетики состоит в нахождении и подробном исследовании тех базовых математических моделей, которые исходят из наиболее типичных предположений о свойствах отдельных элементов, составляющих систему, и законах взаимодействия между ними. Поскольку главным отличительным свойством изучаемых сред являются протекающие в них процессы самоорганизации, синергетику можно также рассматривать как общую теорию самоорганизации в средах различной природы. Термин «синергетика» (от греч. «synergeia» — совместное действие, сотрудничество) был предложен в начале 70–х годов немецким физиком Г. Хакеном.

42 В целенаправленном процессе самоорганизации, непрерывно протекающем в данных системах, степень свободы элементов квазипериодически колеблется от минимального до максимального значения.

43 В зависимости от сочетания и процедуры систематизации объектов и явления по основным признакам классификация подразделяется на: простую (деление родового понятия только по признаку и только один раз до раскрытия всех видов. Примером такой классификации является дихотомия, при которой членами деления бывают только два понятия, каждое из которых является исключением другого, т.е. А и не А); сложную или матричную (применяется для деления одного понятия по разным основаниям и синтеза таких простых делений в единое целое. Примером такой классификации является периодическая система химических элементов, или рассмотрение (классификация) предприятия как сложной открытой самоорганизующейся системы); иерархическую (древовидная система соподчиненных понятий, представленная в виде перевернутого дерева, где корень - наиболее общее понятие, а ствол и ветки – частные понятия).

44 В XIX в. американский математик и физик Джозайя Уиллард Гиббс разработал теорию статистической термодинамики для обратимых систем в условии равновесия, а основатель Брюссельской школы термодинамики профессор Теофил де Дондер сформулировал теорию неравновесных необратимых систем.

45 В 1947 г. К. Шеннон ввел не менее фундаментальное понятие - информация - и увязал его с понятием энтропии (в его современном смысле). Он, по сути, заново открыл H-функцию, но в совершенно иной области знания - теории связи.

46 Если система проявляет хаотические свойства, то математически это соответствует наличию в ее фазовом пространстве стационарных состояний странного (иногда говорят хаотического) аттрактора. Данное понятие впервые было введено в известной работе Д. Рюэля и Ф. Такенса «О природе турбулентности» в 1971 г. и означало притягивающее множество, отличное от конечного объединения гладких подмногообразий. Появление такого подмножества в системах дифференциальных уравнений тогда казалось экзотикой, отсюда и название — странные аттракторы.

47 Синергетика объясняет с новой точки зрения проблему возникновения Вселенной, механизм, который предлагается в рамках новой научной парадигмы, - это спонтанная флуктуация, событие в точке бифуркации, экспоненциальный процесс до определенного момента, после которого возникает спонтанная флуктуация. При этом начинается самопроизвольный процесс зарождения частиц в физическом вакууме. В какой-то момент он прекращается. Первые частицы - нестабильные элементарные частицы без массы покоя и с кратчайшим временем существования, которые распадаются на обычную материю и излучение. Впоследствии первые частицы превращаются в стабильные, существующие и сейчас (по И. Пригожину).

48 Канке, В.А. Концепции современного естествознания : учебник для вузов / В.А. Канке. - 2-е изд., испр. – М. : Логос, 2002. - 386 с. : ил.

49 Примечательно, что в греческом переводе Нового завета термин «синергия», «синергизм» (, ) – содействие, помощь, сотрудничество, совместная деятельность - употребляется для обозначения тесного, неразрывного взаимодействия Божественных сил и человека.

50 С позиций биологии данные свойства отличают живые организмы от неживой природы.

51 В специальных теориях систем используется иная терминология для обозначения общенаучного понятия (свойства) органической целостности: эмерджентность, интегративность, однако это не меняет существенно его смысл. Термин «эмерджентность» означает несводимость целого к простой сумме его частей. Термин «интегративность» часто употребляют как синоним целостности. Однако им подчеркивают интерес не к внешним факторам проявления целостности, а к более глубоким причинам формирования этого свойства и, главное, - к его сохранению в условиях неоднородности и противоречивости взаимоувязанных элементов системы. Интегративными называют системообразующие (системоохраняющие) факторы, важными среди которых являются единство целей элементов и системы, и расширение ее функционально-структурных возможностей.

Физическая аддитивность (независимость, суммативность) – свойство, противоположное целостности. Системы различных классов находятся между абсолютной целостностью и абсолютной суммативностью и могут двигаться в своем развитии в том или ином направлении.

52 Единой структурно-функциональной единицей в неживой природе является атом вещества, в живой - клетка.

53 Информация является существенным отличительным признаком кибернетических систем, как одного из подклассов (типов) сложных систем и заключается в способности воспринимать, хранить, перерабатывать информацию, а также обмениваться ею (по В.М. Глушкову).

54 Анохин, П.К. Биология и нейрофизиология условного рефлекса / П.К. Анохин. - М, 1968.

55 Свойство функциональной избыточности в биологических и социальных системах обеспечивается разнообразием видов организмов, их взаимной дополнительностью и взаимозаменяемостью в социально-экономических системах и экосистемах (разнообразием элементов и связей). Отдельные виды (элементы и связи) могут быть заменены их конкурентами (смежниками) без ущерба для общего состояния сложной гиперсистемы. Так, в природе экологические ниши близких по требованиям видов могут частично перекрываться, а исчезновение одного из них не является опасным для устойчивого функционирования биоценоза, так как его функции могут принять на себя сразу несколько видов по правилу конкурентного высвобождения. Применительно к социально-экономическим системам данное свойство справедливо как для конкурентных рынков производителей товаров и услуг, так и для товарных рынков (товары-заменители).

56 В технике (автомобилистам) хорошо известна возможность охлаждения двигателя посредством вентилятора воздушной системы обогрева салона автомобиля при отказе основной системы охлаждения (как правило, жидкостной).

57 Судаков, К.В. Системокванты физиологических процессов / К.В. Судаков [и др.] - М., 1997.

58 В зависимости от того, в какой степени, слаженно взаимодействующие функциональные системы, определяющие различные показатели внутренней среды организма, соответствуют ритмам окружающих событий, проявляется напряженность процессов жизнедеятельности. В случае когда системокванты социально детерминированной (жестко регламентированной) производственной деятельности не соответствуют физиологическим возможностям человека, у него развивается психоэмоциональное напряжение и стрессы, которые являются первопричинами болезней.

59 В этом случае систему называют «гомеостатической» или саморегулируемой. Понятие гомеостаза применяют к биоценозам (сохранение постоянства видового состава и числа особей), в генетике и кибернетике.

60 В биологии наследственность – свойство организмов повторять в ряду поколений сходные типы обмена веществ и индивидуальные особенности развития в целом. Обеспечивается самовоспроизведением материальных единиц наследственности – генов, локализованных в специфических структурах ядра клетки (хромосомах) и цитоплазмы. Вместе с изменчивостью наследственность обеспечивает постоянство и многообразие форм жизни и лежит в основе эволюции живой природы.

61 В биологии изменчивость - разнообразие признаков и свойств у особей и групп особей любой степени родства. Присуща живым организмам. Наследственная И. обусловлена возникновением мутаций, ненаследственная И. - воздействием внешней среды.

62 Прогресс (от лат. «progressus» – движение вперед) - направление развития систем, для которого характерен переход от низшего к высшему, от менее совершенного к более совершенному (гармоничному). О прогрессе можно говорить применительно к развивающейся системе в целом, отдельным ее частям и элементам, структуре системы (объекта, явления, процесса).

63 Регресс (от лат. «regressus» – обратное движение) - тип развития, для которого характерен переход от высшего к низшему, процессы деградации, повышения уровня дезорганизации, утраты способности к выполнению тех или иных функций; включает также моменты застоя, возврата к изжившим себя формам и структурам. Противоположен прогрессу.

64 В курсе философии для раскрытия сущности и причин движения материи даются определения основных видов движения, а именно: количественных и качественных изменений. Количественные изменения - это вид движения материи, при котором качество (содержание, основные свойства) предмета остается неизменным на уровне наблюдений. Качественные изменения - это вид движения материи, сопровождаемый качественными изменениями материи, фиксируемыми на уровне наблюдений.

65 С общефилософской точки зрения, любой объект (явление, процесс, система) материального мира обладает формой и содержанием, которые изменяются с течением времени в процессе его взаимодействия с другими объектами. Поскольку данный процесс неизбежен (движение - абсолютно, покой - относителен), то изменения накапливаются и в конечном итоге приводят к качественным изменениям. Взаимодействие разрушает или усложняет связи и, по сути, является причиной качественных изменений, которые приводят к разрушению простых систем в неорганической природе и развитию (совершенствованию или деградации и смерти) сложных систем в живой. В неорганической природе процессы качественного изменения простых систем обратимы, характеризуются потерей (невосполнимостью) энергии или энтропией и неизбежно заканчиваются деградацией и последующим разрушением простых систем (вещество распадается на атомы и молекулы, разрушаются горы, ломается техника, созданная человеком и т. п.). С позиций диалектического материализма взаимодействие является истинной конечной причиной вещей, дальше которой «…нечего больше познавать» (Ф. Энгельс).

66 Аналогами перечисленных типов отношений систем живой природы в социально-экономических системах служат, соответственно: позитивным отношениям - производственная кооперация, негативным отношениям - недружественное поглощение (рейдерство) и вымогательство или незаконное обогащение за счет средств акционеров (вкладчиков) и государства, и нейтральным отношениям - отраслевая конкуренция.

67 Необходимо отметить, что попытка Ч. Дарвина и его последователей расширить границы применения данной теории ввела многие поколения ученых в заблуждение относительно основополагающих вопросов познания, например, таких как устройство мироздания, происхождение жизни, первичность сознания относительно бытия и т.д. Великий русский мыслитель Н.К. Данилевский (1822 - 1885), основоположник известной теории развития мировой истории, в книге «Дарвинизм» с убедительностью показал, что теория Ч. Дарвина о происхождении растений, животных и человека путем эволюции не соответствует ни одному доказанному наукой факту и, по своей сути, является мифом (см.: http://fond.ru/inst/darvinizm.htm).

68 См.: курс общей биологии.

69 Целенаправленное изучение организации и функционирования систем живой природы с целью использования системных свойств и закономерностей как готовых решений сходных проблем в процессе проектирования и создания искусственных систем (технических, социотехнических, социально-экономических и др.), осуществляется отдельными направлениями теории систем: системотехникой и бионикой.

Системотехника - научно-техническая дисциплина, изучающая вопросы проектирования и функционирования сложных систем. С. использует основы и научный инструментарий общей теории систем, в частности методы анализа и синтеза сложных систем, искусственно организуемых человеком.

Бионика изучает особенности строения и жизнедеятельности организмов с целью создания новых приборов, механизмов, систем и совершенствования существующих. Перспективные направления: изучение нервной системы человека и животных, органов чувств, принципов навигации, ориентации и локации, используемых животными, для совершенствования вычислительной техники, разработки новых датчиков, систем обнаружения, композиционных материалов и т.д.

70 Данный методологический подход к классификации производственно-экономических систем открывает новые возможности перед организационным проектированием предприятий (организационной системотехникой), поскольку позволяет в будущем перейти от директивного проектирования организаций к самоорганизации производственно-экономических систем посредством управляемого информационного взаимодействия в процессе ауто- и мультидиалога субъектов, решающих задачи управления. Этим достигается синхронизированная выработка управляющих (проектных) решений в режиме реального времени, в основе которой лежит опережающее видение результата (по П.К. Анохину). Различия между социотехническими и организационно-техническими системами будут отчетливо проявляться в условиях перехода от массового товарного производства к постиндустриальной экономике, в которой преобладающую роль играют интеллектуальные способности и знания персонала организаций, принадлежащие ему «на правах собственности», т.е. являющиеся неотделимыми от людей нематериальными факторами (средствами) производства. При этом важность материальных факторов производства в успехе организаций будет неуклонно снижаться, сводя к минимуму значение функции (директивного) управления как таковой. С другой стороны, значение процесса организации (самоорганизации) субъектов как носителей интеллектуальных способностей и знаний будет неуклонно возрастать (Нордстрем, Кьелл А. Бизнес в стиле фанк. Книги Стокгольмской школы экономики в Санкт-Петербурге / Кьелл А. Нордстрем, Йонас Риддерстрале. - 3-изд., доп. - СПб. : BookHause Publishing, Stockholm, 2002).

71 Понятие бильярда в теоретической и математической физике возникло после того, как Д. Биркгоф рассмотрел задачу о движении по инерции материальной точки в некоторой ограниченной области. Впервые концепция динамического (детерминированного) хаоса получила строгое обоснование на простейшей модели статистической механики — бильярде. Позже глубокие работы Н.С. Крылова, посвященные проблеме перемешивания в системе из упругих шаров, привели исследователей к необходимости рассмотрения задач бильярдного типа.

72 Затухающие колебания, собственные колебания системы, амплитуда А которых убывает по закону экспоненты А(t) = А₀exp(-αt), где α – показатель затухания. Затухание колебаний происходит из-за диссипации (рассеивания) энергии благодаря силам вязкого трения - для механических З.к. и омическому сопротивлению - для электромагнитных З.к. Количественно З.к. характеризуется декрементом (коэффициентом) затухания – σ, добровольностью Q = π/ σ и временем затухания τ = 1/α, за которое амплитуда З.к. убывает в e = 2,73 раза.

73 Анохин, П.К. Принципиальные вопросы общей теории функци­ональных систем / П.К. Анохин. -М. : АН СССР, 1971.

74 Системотехника / под ред. А.А. Гусакова. – М. : Фонд «Новое тысячелетие», 2002.

75 В науке и технике системный подход к исследованиям и разработкам связан со взаимной увязкой далеко продвинутых, но разошедшихся в стороны направлений технической науки. Это способно сформулировать фундаментальные основы и предпосылки более высокого уровня новизны, позволяющие вернуться к первоначальному замыслу задач, решаемых различными отраслями науки, с тем чтобы на «стыке» между ними получить новое качество проектных решений с новым эффектом – глобальной оптимизацией.

76 Никаноров, С.П. Совершенствование, создание и развитие организаций на основе теории систем / С.П. Никаноров // Системное управление - проблемы и решения : сб. тр. Вып. 12. - М. : Концепт, 2001. – С. 51-61.

77 Такое приложение теории систем будет способствовать созданию теории организаций (но не заменит работу над ней) и организационной системотехники, а также значительно обогатит теорию систем. Особенно ценным использование теории систем может явиться для построения новых организаций, поскольку изучение существующих организаций мало поможет в этом случае. Для целей изучения, совершенствования и построения организаций используются все классы систем. Изучение согласования входов и выходов в действующей организации, основанное на представлении об абстрактном процессе, может быть практически полезным независимо от того, рассматривается ли данная организация как целенаправленная система того или иного вида.

78 Важное значение для совершенствования организаций имеет выбор подхода или комплекса подходов. Решение этой задачи может быть получено, если предположить, что подходы к совершенствованию организаций обладают определенными свойствами: в каких организациях и при каких условиях какие улучшения действительно могут быть получены, каковы при этом затраты, каковы взаимоотношения с другими подходами. Изучение этого вопроса показывает, что можно установить определенную связь между факторами, характеризующими организацию и обстановку в целом, и применяемыми подходами и что подходы в самом деле обладают ценными взаимно-дополнительными свойствами. Особенно важен случай, когда один подход в результате его реализации создает условия для применения других подходов. Видимо, в некоторых случаях, когда особенно четко проявляется сложная, противоречивая природа организаций, целесообразно использовать противоположные друг другу подходы. «Парадоксальная» тактика может быть эффективным средством выхода из «парадоксальных» ситуаций, в которых может оказаться организация.

79 Важным звеном работы является также дальнейшая разработка теорий отдельных классов и, в первую очередь, высших классов систем. По-видимому, исключительно важное значение имеет разработка общей теории систем (как метатеории теории систем), мощных средств описания, анализа и синтеза высших классов систем. Существующее сейчас положение, когда теория отдельного, очень узкого класса разрабатывается немногими выдающимися специалистами и требует десятилетий, совершенно неприемлемо. Теоретическая работа в данной области должна обрести свою индустрию. Наконец, необходимо решить задачи идентификации состояний организации и тенденции ее развития, проектирования организации и реализации проектов. В решении этих трех вопросов в настоящее время уже достигнуты известные успехи. Однако важно более глубокое и широкое исследование этих проблем.

80 Совершенствование, создание и развитие организаций на основе теории систем требуют от руководителей и исполнителей концептуального (системного) мышления в повседневной деятельности. Это очень сложная задача, в решении которой главную роль должны сыграть организации, занимающиеся подготовкой и переподготовкой профессиональных руководителей.

81 Статья об этом была опубликована в журнале Physics Review Letters. Исходными данными для исследователей были значения биржевого индекса S&P-500 c 1984 по 1995 годы. На этот интервал приходится один из самых серьезных финансовых кризисов – «черный понедельник» 1987 года, когда биржевые индексы США и Великобритании снизились более чем на 20 процентов.

В статье японских математиков отмечается, что подобные закономерности можно было бы использовать для предсказания обвалов, однако хорошо известно, что биржи довольно чувствительны к прогнозам, а следовательно, «математически выверенное» обещание обвала заведомо вызовет панику и обвал которых в противном случае могло бы и не быть.

82 Теоретические исследования, основанные на анализе временных рядов, в том числе и финансовых, могут дать мощный инструмент для моделирования многих явлений, особенно когда имеющихся данных недостаточно для построений модели другим способом (например, из исследования физической картины явления).

83 Лоскутов, А.Ю. Очарование хаоса / А.Ю Лоскутов // Устойчивое развитие. Наука и практика. - М., 2003. - № 2.

84 Исторически первый вариант теории системного анализа возник в нашей стране в 20-е гг. (А.А. Богданов). В 60-е гг. был создан ряд оригинальных вариантов теории сис­темного анализа, имеющих математический аппарат (М.Д. Месарович, А.И. Уемов).

85 Системный анализ может прилагаться также к области социологии, политики и идеологии, в которых могут существовать свои специфические проблемы. Не вызывает сомнения, что методология системного анализа в надлежащих формах фактически применяется в этих областях. Совершенствование техники политических переворотов и техники контроля над населением, в частности, с помощью средств массовой информации может быть следствием применения методологии системного анализа.

86 Станфорд, Л. Опнер. Системный анализ для решения проблем бизнеса и промышленности / пер. с англ., вступ. ст. С.П. Никанорова. – 3-е изд., стереотипное. – М. : Концепт, 2006. – 206 с.

87 Выделение данной целостности из окружающей среды (установлении элементов входящих в альтернативу) осуществляется по критерию участия элементов в достижении результата данной альтернативы (по П.К. Анохину).

88 Результат является необходимым, если его отсутствие создает угрозу существованию или развитию системы.

89 На практике имеют место случаи, когда исходным пунктом (целью) анализа является не решение конкретных проблем, а поиск и реализация новых возможностей, которые могут быть выявлены вне непосредственной связи с кругом данных проблем (поисковые исследования). Их использование в какой-либо области научной и производственной деятельности зависит от наличия в ней или в смежных областях актуальной проблемы, нуждающейся для своего разрешения в таких предпосылках.

90 Например, это может случиться при выявлении (определении) перспективной для данного рынка продукции или при принятии на вооружение определенной технической системы.

91 Вопрос о связи развития системного анализа с созданием машинных систем управления довольно сложен. Отчасти действовали тенденции «рационализации» и «механизации» конторской, учетной и расчетной работы, а также традиции совершенствования «организационных систем и процедур». Отчасти их создание группировалось вокруг применения моделей исследования операций или эконометрических моделей. Лишь на более поздних стадиях, в период развития ЭВМ второго и третьего поколения, стало ясно, что машинные системы эффективны в том случае, если они решают актуальные проблемы. Это, в свою очередь, оказалось возможным реализовать, если выполнялся системный анализ проблем и если надлежащим образом изменялась организация. В настоящее время место машинных систем или, точнее, машинных элементов систем достаточно определилось. Новейшие системы представляют собой человеко-машинные интегрированные системы, имеющие синергетический характер и строго ориентированные на решаемые проблемы.

92 Решение проблем лежит в основе как задачи сохранения, так и задачи развития предприятия. По самой своей природе функция решения проблем близка к высшим уровням функционального представления человеческой деятельности. Поэтому не удивительно, что и сами задачи и обслуживающая их методология являются в высшей степени интегративными, включающими в себя все частные функции, необходимые для ее выполнения. Системный анализ как методология решения проблем претендует на то, чтобы исполнить роль каркаса, объединяющего все необходимые методы, знания и действия для решения проблемы. Именно этим определяется его отношение к таким областям, как исследование операций, теория статистических решений, теория организации и др.

93 Соответственно для реализации этих задач могут быть использованы: методы теории поиска и обнаружения, методы теории распознавания образов, методы статистики, в частности, факторного анализа, теории эксперимента, модели исследования операций и смежные модели (очереди, запасов, игровых ситуаций, сохранения и восстановления, роста и др.), модели поведения (деостатические, динамические, самоорганизации и др.), методы теории классификации и упорядочения, маргинальный анализ, методы синтеза сложных динамических систем, теория потенциальной достижимости, модели теории авторегулирования, методы прогнозирования, методы инженерной психологии и смежных с ней дисциплин, методы и модели различных областей теории организации, социальной психологии и социологии. Ряд частных задач еще не имеет адекватного инструмента. К ним относятся: диагностика существующего состояния системы, в особенности, диагностика организаций; определение дефектных элементов существующей системы; идентификация человеческих характеристик для целей решения проблем; конструирование и реализация организаций с заданным типом поведения; оценка последствий решения проблемы. Требуется теория системной среды, в том числе теория иерархически организованной системной среды, и многие др. Во многих из этих областей ведутся интенсивные работы, в особенности в области организации и руководства.

94 Ложная или нечетко сформулированная цель влечет за собой ошибочные выводы, потерю ресурсов и времени. При этом, для того чтобы правильно формулировать цель исследования, необходимо уметь четко отделять симптомы от причин.

95 В принципе за основу данного этапа можно взять этап постановки задачи любого научного исследования с той лишь разницей, что методология системного анализа опирается на понятие сложной системы, закономерности ее построения, функционирования и развития.

96 В процессе работы такой группы системный аналитик должен обеспечить достаточную глубину изучения проблемы, уметь организовать работу специалистов разных областей и объединить разные мнения, представленные на разных специализированных (предметных) языках.

97 Цель функционирования искусственной системы определяется (задается) или согласовывается с системой более высокого уровня иерархии, для которой исследуемая система является составной частью.

98 Наиболее распространенным способом представления структур целей является древовидная (иерархическая) структура. Существуют и другие способы отображения: иерархия со «слабыми» связями, табличное или матричное представление, сетевая модель. Иерархическое и матричное описание - это декомпозиция цели в пространстве, сетевая модель - декомпозиция во времени. Промежуточные подцели могут формулироваться по мере достижения предыдущей, что может использоваться как средство управления.

99 Для описания и оптимизации процессов в качестве элементов системы могут быть приняты периоды жизненного цикла и/или фазы (такты) цикла функционирования системы (смена состояний).

100 Функциональная декомпозиция базируется на анализе функций системы. При этом анализируется вопрос, «что делает система», а не «как она функционирует». Основанием разделения элементов на функциональные подсистемы является общность выполняемых ими функций.

101 Основанием (критерием) для установления связи между элементами является их взаимодействие по одному из видов: информационное, энергетическое, импульсное, силовое. Критерием для установления вида связи является характер (закономерность) взаимодействия элементов: детерминированный или вероятностный.

102 В отличие от моделирования как общего метода познания реальности математическая модель отражает частные свойства модели данного типа, а именно: математическая модель считается адекватной, если она дает при расчете погрешность, не превышающую оговоренных предельных значений.

103 Ввиду сложности рассматриваемых систем количественные оценки возможны далеко не всегда, поэтому помимо них широко используются неформальные методы анализа, позволяющие дать качественную оценку взаимосвязям системы (метод «Дельфи», метод «мозговой атаки», метод сценариев и др.).

104 Данная глава предназначена для ученых-практиков, преподавателей и аспирантов вузов, занимающихся исследованиями сложных производственных систем на уровне НИР. Изучение данного материала студентами в рамках общеобразовательного стандарта необязательно.

105 Под обыденным (ненаучным) знанием понимается разрозненное несистематическое знание, которое не формализуется и не описывается законами и, как правило, находится в противоречии с общепринятой научной картиной мира.

106 Говоря о важнейшей роли фактов в развитии науки, В.И. Вернадский писал: «Научные факты составляют главное содержание научного знания и научной работы. Они, если правильно установлены, бесспорны и общеобязательны. Наряду с ними могут быть выделены системы определенных научных фактов, основной формой которых являются эмпирические обобщения. Это тот основной фонд науки, научных фактов, их классификаций и эмпирических обобщений, который по своей достоверности не может вызвать сомнений и резко отличает науку от философии и религии. Ни философия, ни религия таких фактов и обобщений не создают». При этом недопустимо «выхватывать» отдельные факты, а необходимо стремиться охватить по возможности все факты (без единого исключения) как целостную систему в их взаимосвязи.

107 Необходимо учитывать, что в настоящее время наука предстает, прежде всего, как социокультурный феномен. Это значит, что она зависит от многообразных сил, токов и влияний, действующих в обществе, определяет свои приоритеты в социальном контексте, тяготеет к компромиссам и сама в значительной степени изменяет общественную жизнь. Именно поэтому теоретическая составляющая науки и общественная идеология подвержены сильнейшему взаимовлиянию.

108 Исходя из философской традиции, следует выделить два основных уровня мышления - рассудок и разум. Рассудок - исходный уровень мышления, на котором оперирование абстракциями происходит в пределах неизменной схемы, заданного шаблона, жесткого стандарта. Это способность последовательно и ясно рассуждать, правильно строить свои мысли, четко классифицировать, строго систематизировать факты. Здесь сознательно отвлекаются от развития, взаимосвязи вещей и выражающих их понятий, рассматривая их как нечто устойчивое, неизменное. Главная функция рассудка - расчленение и исчисление. Мышление в целом невозможно без рассудка, он необходим всегда, но его абсолютизация неизбежно ведет к метафизике. Рассудок - это обыденное повседневное житейское мышление или то, что часто называют здравым смыслом. Логика рассудка - формальная логика, которая изучает структуру высказываний и доказательств, обращая основное внимание на форму «готового» знания, а не на его содержание. Разум (диалектическое мышление) - высший уровень рационального познания, для которого, прежде всего, характерны творческое оперирование абстракциями и сознательное исследование их собственной природы (саморефлексия). Только на этом своем уровне мышление может постигнуть сущность вещей, их законы и противоречия, адекватно выразить логику вещей в логике понятий. Последние, как и сами вещи, берутся в их взаимосвязи, развитии, всесторонне и конкретно. Главная задача разума - объединение многообразного вплоть до синтеза противоположностей и выявления коренных причин и движущих сил изучаемых явлений. Логика разума - диалектика, представленная как учение о формировании и развитии знаний в единстве их содержания и формы.

109 Развитие научной гипотезы может происходить в трех основных направлениях. Во-первых, уточнение, конкретизация гипотезы в ее собственных рамках. Во-вторых, самоотрицание гипотезы, выдвижение и обоснование новой гипотезы. В этом случае происходит не усовершенствование старой системы знаний, а ее качественное изменение. В-третьих, превращение гипотезы как системы вероятного знания, подтвержденной опытом, в достоверную систему знания, т.е. в научную теорию. Следует иметь в виду, что в формировании гипотезы существенную роль играют принятые исследователем идеалы познания, картина мира, его ценностные и иные установки, которые целенаправленно направляют творческий поиск. Поэтому процесс формирования гипотезы не может быть перемещен целиком в сферу индивидуального творчества ученого, поскольку его мышление, воображение, фантазия и другие познавательные способности всегда формируются в контексте культуры, в которой транслируются образцы научных знаний и образцы деятельности по их производству.

110 В процессе научного познания имеет место не только единство эмпирии и теории, но и взаимосвязь, взаимодействие последней с практикой. Говоря о механизме этого взаимодействия, К. Поппер справедливо указывает на недопустимость разрушения единства теории и практики или ее замены созданием мифов (как это делает мистицизм). Он подчеркивает, что практика - не враг теоретического знания, а «наиболее значимый стимул к нему».

111 Применительно к производственно-экономическим системам обоснованные стоимостные и временные параметры, количественно описывающие объект исследования, представляют собой совокупность абсолютных значений параметров, агрегированных по периодам (шагам) производственного (инвестиционного) цикла, и являются основой для формирования суммарного денежного потока, состоящего из частных потоков от отдельных видов деятельности предприятия, а также других показателей оценки эффективности и надежности его функционирования.

112 В процессе исследования объекта (отображения в виде системы) необходимо выявить статистические закономерности как форму проявления взаимосвязи элементов системы, при которой данное состояние элементов определяет все ее последующие состояния не однозначно, а лишь с определенной вероятностью, которая является единственной мерой количественной оценки реалистичности выявленных тенденций. Это обусловлено воздействием на систему множества случайных взаимно компенсирующих (уравновешивающих) факторов, которое проявляется в статистических закономерностях состояния системы. Представление (классификация) изучаемого объекта (явления, процесса) в виде плохо организованной системы применяется в тех случаях, когда процесс или явление носит массовый характер (математическая статистика, статистическая физика, квантовая механика, теория массового обслуживания и т.д.).

113 Факторы, под влиянием которых формируется нерегулярная компонента уровней временного ряда, могут оказывать как сильное внезапное воздействие на процесс (например, стихийные бедствия, банкротство партнеров, подрядчиков и основных поставщиков и т.д.), так и незначительное, но постоянное, которое способно вызывать случайные колебания параметров исследуемого процесса на протяжении всего его цикла (например, уровень организации производства, количественный и качественный состав производственных участков и бригад, техническая оснащенность предприятия и т.д.). Факторы внезапного действия относятся к рискам (неуправляемые факторы), методы количественной оценки которых достаточно хорошо изучены в рамках зарубежной теории финансов, но требуют адаптации применительно к специфике экономики РФ, что, по сути, является отдельным направлением исследования. В этой связи целесообразно ограничиться исследованием подходов к оценке управленческих решений с учетом инфляции, фактора риска и неопределенности, которые могут быть приняты в качестве основных дестабилизирующих факторов макроэкономической среды деятельности организаций. При этом основной акцент должен быть сделан на исследование факторов внутренней среды предприятий (управляемые и частично управляемые факторы), суммарное воздействие которых непосредственно влияет на стоимостные и временные параметры и, соответственно, результирующие показатели их деятельности.

114 Проблема оптимизации процесса функционирования системы по общему критерию эффективности (оптимальности) заключается в том, что повышение эффективности функционирования одной подсистемы (по одному показателю - локальному критерию) ведет к понижению эффективности функционирования другой подсистемы (по другому показателю). Это обусловлено тем, что большинство элементов и подсистем, объединенных в систему, имеют различные, а иногда и противоречивые подцели (интересы) функционирования. Так, например, эффективность системы передачи информации оценивается по двум критериям: пропускной способности информационного канала и достоверности передачи данных. Общеизвестно, что повышение достоверности передачи данных связано с использованием дополнительной служебной информации (алгоритмы восстановления данных после сбоев в системе, помехоустойчивое кодирование и т.д.), которая приводит к снижению объема (скорости) передаваемой основной информации, т.е. к снижению пропускной способности системы передачи. Поэтому некорректно формулировать оптимизацию функционирования системы по двум показателям одновременно. Таким образом, наличие разнородных связей между отдельными параметрами и показателями сложных систем обуславливает наличие проблемы многокритериальной оптимизации (необходимости решения многокритериальных задач). В таких случаях приходится идти на компромисс локальных критериев оптимальности (принцип справедливой уступки) и выбирать не оптимальные значения для каждого критерия, а меньшие (рациональные), но такие, при которых и другие показатели будут иметь приемлемые значения, способствующие достижению максимально возможной (с учетом всех условий) эффективности функционирования системы в целом. Принцип справедливой уступки имеет строгое математическое обоснование и предполагает, что эффективному решению соответствует максимальное значение суммы нормируемых локальных (частных) критериев.

115 В рамках факторного анализа обычно решается несколько типовых задач, основная из которых - выявление в абсолютных и относительных показателях роли того или иного фактора в формировании результативного показателя. Факторные модели строятся для того, чтобы понять внутренний механизм взаимосвязи тех или иных сторон деятельности предприятия, попытаться нащупать ключевые факторы, которыми можно осознанно управлять, тем самым влияя на конечные результаты функционирования системы.

116 Исследования дестабилизирующих факторов и степени их влияния на результаты реализации ИСП должны быть выполнены на основе взаимосвязанного формализованного представления количественных и качественных характеристик ИСП, что позволяет обеспечить интерактивный режим работы с ЭВМ при постановке и реализации модельного эксперимента. В результате эксперимента должен быть проведен анализ организационно-технологических и экономических факторов, определяющих эффективность и надежность функционирования системы ИСП. В дополнение с формализованными методами моделирования ИСП данный подход позволяет оптимизировать ИСП во всей его полноте и сложности, выявляя изначально ложные и истинные взаимосвязи (корреляции) между основными параметрами (в том числе случайными переменными) системы ИСП, а также предоставляет возможность строить вероятностные модели, способные адекватно отражать реальный ход строительства и более точно проектировать ИСП в условиях риска и неопределенности по сравнению с обычной практикой планирования инвестиционно-строительной деятельности.

117 Рассмотренные связи могут быть прямыми и обратными. В первом случае рост (убывание) факторного признака влечет за собой рост (убывание) результирующего признака, во втором - рост (убывание) факторного признака влечет за собой убывание (рост) результирующего признака.

118 В качестве примера подобной связи можно привести зависимость между ростом и весом человека ( понятно, что ни один из этих признаков не является причиной другого).

119 Можно привести и другую интерпретацию рассмотренных связей с позиции поведения системы, количественно характеризуемой совокупностью показателей. Поведение системы является жестко детерминированным, если при заданных начальных условиях она переходит в единственное, определенное состояние. Поведение системы носит вероятностный характер, если при одних и тех же начальных условиях она может переходить в различные состояния с разной вероятностью.

120 В исследованиях часто приходится работать в условиях малых выборок (до 20 наблюдений). Нередко в качестве объекта анализа используют всю имеющуюся совокупность; в этом случае принято рассматривать ее как выборку из гипотетической совокупности, состоящей из всех возможных в принципе значений моделируемых показателей. Поскольку стохастическая модель - это, как правило, уравнение регрессии, считается, что количество наблюдений должно, как минимум, в 6-8 раз превышать количество факторов.

121 Эффект от применения предложенного методологического подхода значителен, так как он позволяет заблаговременно выбрать стратегию реализации ИСП и в случае его бесперспективности сэкономить затраты на проектно-изыскательские работы еще на стадии проектирования. При этом применение интегральной имитационной модели обеспечивает повышение координации деятельности всех участников ИСП (инвесторов, заказчиков строительства, подрядных строительных организаций, их участков и бригад) за счет повышения точности, преемственности и оперативности подготовки исходных данных для эффективного планирования и мониторинга хода работ на всех уровнях управления инвестиционным процессом.

122 Количественная характеристика системы называется параметром. Часто в литературе понятия «параметр» и «характеристика» отождествляются на том основании, что все можно измерить. Однако в общем случае следует разделять параметры и качественные характеристики, так как не всегда можно или целесообразно разрабатывать алгоритм количественной оценки какого-либо свойства системы.

123 Управленческий и бухгалтерский учет - один из важных элементов системы информационного обеспечения системного анализа в управлении предприятием, значимость которой может рассматриваться как в рамках теории управления (теории принятия решений), так и с позиций экономической теории, в том числе теории бухгалтерского учета и финансов.

124 Формирование и актуализация баз данных в практическом плане могут быть осуществлены в зависимости от наличия финансовых и технических возможностей предприятий по следующим вариантам: создание и постоянная актуализация собственной базы данных; сочетание возможностей иных исследовательских организаций, а также отдельных экспертов и собственных данных; в перспективе – использование централизованных банков данных, сформированных в развитой сети аналитических агентств.

125 Релевантная информация – это сведения, уменьшающие неопределенность относительно свойств и закономерностей функционирования системы. Иными словами, релевантной называется не любая информация об объекте (явлении или процессе), а лишь та, которая пополняет объективные знания о нем новыми данными.

126 В этой связи в ходе исследования, как правило, выбираются в качестве исследовательских полигонов (планшетов) несколько базовых предприятий-представителей отрасли, в которых внедрена автоматизированная система управления (АСУ) производством и активирована система учета фактических затрат и результатов производственной деятельности.

127 С позиции теории систем бухгалтерский учет является одним из методов идентификации финансового и имущественного состояния предприятия как функциональной системы.

128 Проиллюстрировать понятие процесса применительно к задачам системного анализа в управлении предприятием можно на примере систематизации исходных данных об операционном (инвестиционном) процессе. Организационно-технологические параметры, характеризующие производственную и/или инвестиционную деятельность предприятия, группируются в пределах шагов-отрезков, на которые разбит анализируемый период. Шаги-отрезки должны быть упорядочены в порядке возрастания t-временного параметра (хронологической последовательности) и определяться их номерами (0, 1, … n). Время в исследуемом периоде, как правило, измеряется в долях года и отсчитывается от фиксированного момента t₀=0, принимаемого за базовый период. В качестве базового обычно принимается подготовительный период для организации производственного или инвестиционного процесса, а периоды 1, 2, … n соответствуют этапу его реализации. В качестве показателей в шагах должны использоваться производные стоимостные и/или физические величины (средние или относительные), исчисленные на основе апостериорного анализа значений фактических параметров и показателей функционирования предприятия как системы.

129 Модель – это абстрактный объект, который имеет сходство (изоморфизм) в некоторых отношениях с реальным объектом и служит средством его описания, объяснения и прогнозирования поведения. Любая деятельность предполагает предварительное осмысление процесса работы. Такое осмысление осуществляется во внешней по отношению к практической деятельности сфере – мыследеятельности. Формируемые в процессе мыследеятельности абстрактные образы (модели) служат нормой при реализации процессов реальной деятельности. Мыследеятельность предполагает выполнение отдельных этапов: определение (ранжирование) целей и задач и средств их достижения; подробное представление и параметризацию образа объекта на стадии построения мысленной модели (мыслеобраза); «отчуждение» мысленной модели объекта от сознания человека (разработчика) и ее превращение в предмет материального мира (чертеж, описание и т.д.).

130 Областью применения моделирования являются научные исследования, управление и обучение. В научных исследования модели служат средством получения, фиксирования и упорядочения разрозненных эмпирических данных (нового знания) об исследуемом объекте. В управлении модели используются для обоснования решений по вариантам. Такие модели должны обеспечивать как описание, так и объяснение, прогнозирование поведения систем. При обучении с помощью моделей достигается высокая наглядность отображения различных объектов (процессов) и облегчается процесс передачи знаний о них.

131 Как ни просто данное правило, многие «специалисты» ежегодно расходуют большие средства на поиск элегантных и глубокомысленных ответов на неверно поставленные вопросы.

132 Так, например, строятся гипотетические модели нового образца иностранной военной техники при наличии предварительных данных об их технических параметрах.

133 Такую цель, например, преследуют все командно-штабные игры и большинство учений.

134 Главное заключается в видении системы в целом, в правильном определении структуры системы, цели ее функционирования, критериев оценки эффективности и ограничений, внешних и внутренних связей, а также в умении объединить (укрупнить, агрегировать) несущественные элементы в более крупные для общего анализа и понимания истинной сути ситуации.

135 Для того чтобы содержательное описание модели служило хорошей основой для ее последующей формализации, требуется обстоятельно изучить моделируемый объект. Нередко естественное стремление ускорить разработку модели уводит исследователя от данного этапа непосредственно к решению формальных вопросов. В результате построенная без достаточного содержательного базиса модель оказывается непригодной к использованию. На этом этапе моделирования широко применяются качественные методы описания систем, знаковые и языковые модели, например метод концептуального анализа и проектирования систем (см. прил. 2).

136 Полная неопределенность – ситуация принятия многокритериальных решений, при которой для ряда критериев оптимальности имеет место полная неопределенность значений, в частности из-за того, что критерии оценки оптимальности (показатели) имеют вероятностный характер, но законы распределения не известны. В этой ситуации применяют методы принятия решений в условиях риска.

137 Проверка многих моделей управления на практике показала, что они не совершенны, так как не учитывают все переменные.

138 При обновлении (корректировке) модели могут уточняться существенные параметры, ограничения на значения управляемых параметров, связи и критерий оценки эффективности. После внесения изменений в модель вновь выполняется оценка адекватности.

139 Многочисленные теоретические ошибки и неудачи на практике являются прямым следствием нарушения данных требований при построении моделей. Математическое моделирование многие считают скорее искусством, чем стройной и законченной теорией. Здесь очень велика роль опыта, интуиции и других интеллектуальных качеств человека. Поэтому невозможно написать достаточно формализованную инструкцию, определяющую, как должна строиться модель той или иной системы. Тем не менее отсутствие точных правил не мешает опытным специалистам строить «удачные» модели.

140 Разработчики моделей всегда находятся под действием двух взаимно противоречивых требований: стремления к полноте описания и стремления к получению требуемых результатов возможно более простыми средствами. Достижение компромисса ведется обычно по пути построения комплекса взаимосвязанных моделей, включающего агрегированные модели, отличающиеся максимальным упрощением системы, и полные, отличающиеся высоким уровнем сложности (существует известное правило: начинай с простых моделей, а далее усложняй). Агрегированные (упрощенные) модели помогают понять суть исследуемой проблемы. Полные модели используются для количественного анализа влияния различных факторов на результаты функционирования системы. Сложные системы требуют разработки целой иерархии моделей, различающихся уровнем отображаемых операций. Выделяют такие уровни, как вся система, подсистемы, элементы, управляющие объекты и др.

141 Наиболее распространенным способом преобразования «природы» переменных является рассмотрение объекта или явления абстрагированно от каких-либо дополнительных условий (т.е. при прочих равных условиях). Например, для технических систем связи условия распространения радиоволн в модели радиоканала для простоты можно принять постоянными.

142 В настоящее время имеет место существенное взаимопроникновение научного инструментария в различных сферах научных исследований. Безусловно, в отношении любой науки можно выделить и специфические методы, присущие только ей (для системного анализа в качестве примера можно упомянуть о функционально-структурном анализе), что же касается аналитических методов, то в большинстве случаев они универсальны.

143 Термин «эксперт» происходит от лат. «expert» - опытный.

144 Распределение прямых затрат на строительство во времени осуществляется на основании графика производства строительно-монтажных работ (СМР), который представляет собой модель организационно-технологического процесса.

145 В целях практической реализации данного метода выбирается отраслевое предприятие-полигон, на котором внедрена и устойчиво функционирует автоматизированная система управления производством, которая в совокупности со специально разработанной автоматизированной системой управленческого и бухгалтерского учета фактических затрат на капитальное строительство позволяет последовательно сформировать банк данных о фактических затратах и результатах реализации инвестиционных проектов как по видам работ, так и по статьям затрат в разрезе объектов инвестирования и производственных подразделений предприятия по периодам, в том числе нарастающим итогом.

146 Математическая статистика – это наука, занимающаяся анализом результатов наблюдений (опытов) и построением математико-статистических моделей массовых повторяющихся явлений, изменчивость которых обусловлена рядом неуправляемых (скрытых от наблюдателя) факторов. Методы математической статистики расширяют возможности научного прогнозирования и принятия решений в задачах, где параметры экономических явлений и процессов не могут быть контролируемы с достаточной точностью (надежностью), однако полученные в результате многочисленных наблюдений значения функций их распределения приобретают в конечном итоге свойство статистической устойчивости. В основе методов математической статистики лежит теория вероятностей – математическая дисциплина, изучающая случайные явления и объясняющая закономерности, которым подчинены случайные явления при их массовом повторении. Теория вероятностей с помощью специфических средств математического анализа раскрывает переход от случайного в единичных явлениях к объективной закономерности в массе таких явлений. Правила, выясняющие этот переход, составляют математическое содержание закона больших чисел (А.Н. Колмогоров). Знание закономерностей, которым подчиняются массовые случайные явления, позволяет предвидеть, как эти явления будут развиваться в дальнейшем.

147 Дуброва, Т.А. Статистическое методы прогнозирования / Т.А. Дуброва. - М. : ЮНИТИ, 2003.

148 В современных пакетах статистической обработки имеется богатый арсенал стандартных преобразований исходных данных и широкие возможности для графического изображения функциональной зависимости переменных исследуемого процесса, что позволяет существенно упростить проведение анализа на данном этапе.

149 Величина коэффициента корреляции лежит в пределах от -1 до +1. Значение ρ = ±1 или |r|=1 свидетельствует о наличии функциональной (линейной) зависимости между рассматриваемыми признаками. Если ρ < 0, то делается вывод об отсутствии корреляционной зависимости между х и у, но при этом не отрицается наличие иной формы статистической зависимости. Положительный знак коэффициента корреляции указывает на положительную корреляцию, когда все данные наблюдения лежат на прямой с положительным углом наклона в плоскости ху, т.е. с увеличением х растет и у, а с уменьшением х уменьшается и у. Отрицательный знак коэффициента корреляции свидетельствует об обратной корреляции. Таким образом, чем ближе значение коэффициента к 1, тем функциональная (линейная) связь теснее. При ρ = ±1 или |r|=1 корреляционная связь полностью перерождается в функциональную. Приближение коэффициента к нулю означает ослабление функциональной зависимости между переменными.

150 Современная теория системотехники накопила значительное количество моделей и количественных методов моделирования сложных систем. Однако большинство из них не получило эффективного практического применения, поскольку разработчики математических моделей часто упрощают реальные условия функционирования производственно-экономических систем в процессе формализации их основных переменных, с целью применения известного математического аппарата, что приводит к неадекватности разрабатываемых моделей.

151 Кобелев, Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем : учеб. пособие / Н.Б. Кобелев. – М. : Дело, 2003. – 336 с.

152 Нейлор, Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем / Т. Нейлор. - М. : Мир, 1975.

153 Мизюн, В.А. Автоматизация проектирования организационно-технологической подготовки жилищно-гражданского строительства : дис. на соиск. уч. ст. канд. тех. наук / В.А. Мизюн. - М. : МГСУ, 2003.

154 Инвестиционно-строительные проекты приведены в качестве примера потому, что характеризуются относительной простотой по сравнению с аналогичными проектами в промышленном производстве: они обладают коротким сроком реализации (1,5-2 года) и небольшим количеством характеристик (переменных), подлежащих анализу.

155 В данном примере не рассматривается математический аппарат оценки параметров (адекватности) регрессионных моделей, подробно описанный в литературе по математической статистике (см.: метод наименьших квадратов, метод оценки адекватности модели по критерию Дарбина-Уотсона и т.д.).

156 В целях упрощения задачи исследования были исключены из рассмотрения кредиты коммерческих банков и инвестиции юридических лиц, поступление средств от которых носит нормированный характер, обусловленный соответствующими договорами.

157 Постиндустриальное общество будущего соответствует третичному сектору мировой экономики - сфере обслуживания (Б. Дениэл, П.А. Сорокин, 1968).

158 Данные требования носят противоречивый характер. При заданной производительности СУ сокращение длительности цикла управления обусловливает необходимость переработки (анализа) большого количества данных об управляемом объекте в ограниченные сроки, что приводит к снижению качества управляющих решений вследствие известной проблемы перегруженности сознания ЛПР разрозненной информацией.

159 См.: прил. 3.

160 То, что в централизованной системе можно сделать за очень короткое время, в децентрализованной системе будет осуществляться намного медленнее. Например, общее время синхронизации (перевода из одного состояния в другое) цепи из N-го количества автоматов при централизованном управлении составляет 1 такт, а для децентрализовано взаимодействующих только с непосредственными соседями, т.е. находящимися в определенных состояниях, которые, в свою очередь, зависят от состояния соседних автоматов, время синхронизации составляет ≈ не менее чем 3N такта, в зависимости от сложности автоматов.

161 В качестве примеров можно привести государственную систему управления в условиях мирного и военного времени, работу функциональных систем живого организма в благоприятных и неблагоприятных условиях окружающей среды и т.д. При этом необходимо отметить, что продолжительность режима централизованного управления должна значительно уступать продолжительности режима децентрализованного управления, т.к. длительное нахождение объекта управления в мобилизованном состоянии (состоянии стресса) приводит к истощению ресурсов (энергии) системы и ее гибели.

162 До некоторого момента координацию работы управленческого персонала можно обеспечить посредством прямых связей подчинения между исполнителями. Затем, по мере роста уровней управления, возникает необходимость в специальном аппарате, осуществляющем эту координацию. Возникают дополнительные потоки служебной информации внутри самой СУ. На их обслуживание требуются новые люди. В конечном итоге эффективность управления падает, наступает системный кризис.

163 Использование ЭВМ в качестве пишущей машинки относится к механизации управленческого труда, а не автоматизации управления.

164 Комплексы управления зенитным огнем, автопилоты, автоматические системы коммутации и ряд других устройств стали применяться еще в годы второй мировой войны и получили широкое распространение после ее окончания.

165 Относительно формального описания и выполнения техническими средствами данные процессы не представляют принципиальной сложности.

166 В английском языке этому понятию соответствует термин Management Information System (MIS) – управляющая информационная система.

167 Примерное распределение трудоемкости управленческих задач: информационные задачи 65%, расчетные операции – 20%, творческие задачи – 15%.

168 Спектр применения информационных систем весьма широк: диагностические системы в медицине, автоматизированные системы бухгалтерского учета и финансовой деятельности, редакционно-издательские комплексы, автоматизированные обучающие системы, помогающие учащимся в интерактивном режиме работы ЭВМ осваивать учебный материал и осуществлять объективный контроль знаний и т.д.

169 Роботы представляют собой программируемые устройства, манипулирующие материалами и рабочими инструментами. Применение роботов особенно эффективно на монотонных, часто повторяющихся операциях, требующих высокую точность и стабильность качества, а также для выполнения работ опасных и вредных для человека.

170 Технические возможности и конкурентные преимущества ГПС первыми оценили японцы. Производители США безуспешно пытаются сравняться с ними в реализации и эффективности применения этих технологий путем их сочетания в интегрированной автоматизированной системе управления производством. И хотя такая система существует пока только в виде концептуальной проработки, необходимые ее составляющие уже существуют. Научно-техническая проблема заключается в осуществлении интеграции и реализации управления данными информационными технологиями в единой системе. Многие прогрессивные компании с энтузиазмом работают над созданием «завода будущего».

171Резниченко, В.С. Информационная системотехника / В.С. Резниченко, В.А. Мизюн // Сб. трудов секции «Строительство» РИА. Вып. 6. - М., 2005.

172 Необходимо отметить, что наиболее важное значение имеет не столько точность расчетов при моделировании процессов функционирования систем, сколько собственно эффективный процесс проектирования (моделирования) и поддержки рациональных управляющих решений, который должен иметь место в любом успешно функционирующем бизнесе и осознанно применяться для координации его деятельности.

173 В соответствии с основами теории управления цикл управления состоит из последовательно реализуемых этапов: анализа, планирования, оперативного управления и контроля.

174 В силу той роли, которую играет синтез в исследовании, некоторые ученые отождествляют его с системным исследованием, а весь познавательный процесс сводится ими исключительно к синтезированию знания в единую систему посредством логики и системного мышления.

175 При подготовке данного подраздела использованы материалы книги : Бажин, И.И. Экономическая кибернетика : компакт-учебник / И.И. Бажин. – Харьков : Консум, 2004. – 292 с.

176 Поскольку существует большое число признаков, по которым можно выделить системообразующие факторы, допускается существование множественности типов структур системы: организационная структура управления, штатная, функциональная, информационная и т.д.

177 При подготовке данного подраздела использованы материалы книги: Шеремет, А.Д. Комплексный экономический анализ деятельности предприятия (вопросы методологии) / А.Д. Шеремет. – М. : Экономика, 2004.

178 Анализ хозяйственной деятельности предприятия состоит из двух тесно взаимосвязанных частей: внешнего финансового и внутрихозяйственного финансово-экономического анализа. Данное разделение обусловлено исторически сложившимся в отечественной практике разграничением системы учета на бухгалтерский и управленческий учет. Внешний финансовый анализ основывается на публичных данных бухгалтерской отчетности и проводится в интересах внешних пользователей: контрагентов, кредиторов и органов государственного контроля. Он не позволяет раскрыть всех секретов успеха (или причин краха) предприятия, так как основан на весьма ограниченной информации о деятельности предприятия. Внутрихозяйственный финансово-экономический анализ, в отличие от внешнего, использует в качестве дополнительного источника информации данные из системы управленческого учета (подготовка производства, состояние основных производственных фондов, нормативно-плановая информация и т.д.). Последнее, в свою очередь, предоставляет возможность проведения комплексного углубленного анализа и оценки эффективности хозяйственной деятельности предприятия в интересах его руководства и собственников (см. прил. 4.).

179 Генри форд принял стратегическое решение о конвейерной сборке стандартизированного автомобиля, став лидером автомобильного производства в 20-х гг. Однако Форд допустил серьезную стратегическую ошибку, сосредоточив основное внимание на операционной системе и тактических решениях (диспетчеризация, технологические потоки материалов, разделение труда и т.п.), он упустил из виду факторы внешней среды, в частности, потребительские предпочтения. Потребители начали разочаровываться в единственной модели одного цвета с ограниченным количеством вариантов комплектации, что в конечном итоге привело стратегию производства Форда к кризису.

180 Основной обязанностью высшего руководства предприятия является организация и поддержка эффективного процесса проектирования управляющих решений. При этом ЛПР нецелесообразно вмешиваться в процесс проектирования решений – его основная задача заключается в выборе альтернативы на основе интуиции и опыта.

181 Методы и математические модели координации (организации) процесса функционирования системы – организационно-технического, инвестиционного и т.д. – развиваются в рамках общей теории систем и теории принятия решений на основе теории расписаний, в частности, с использованием метода сетевого планирования.

182 Примером полной автоматизации этапа контроля (задач наблюдения, классификации и идентификации) на уровне аппаратно-программного обеспечения являются продукты серии «Аналитик» группы компаний «ИНЭК», которые предназначены для финансово-экономического анализа и планирования деятельности предприятия. В основу концепции серии «Аналитик» заложен системный (кибернетический) подход к анализу состояния предприятия. В качестве финансовой модели деятельности предприятия разработчиками принят бухгалтерский баланс, представляющий собой модель - систему унифицированных параметров и показателей - процесса функционирования предприятия. Возможные значения параметров и показателей финансовой деятельности предприятия агрегированы в классы, представляющие фазовое пространство состояний предприятия.

Идентификация текущего финансового состояния предприятия осуществляется путем сравнения совокупности текущих значений унифицированных параметров и показателей системы, фиксируемых в подсистеме бухгалтерского учета (точка контроля), с классами состояний системы, имеющимися в базе данных программы. По результатам сравнения характерных признаков состояний системы программа выдает рациональное управляющее решение в виде стандартизованного заключения и рекомендаций.

183 Мизюн, В.А. Экономическая кибернетика / В.А. Мизюн, Е.М. Шевлякова // Экономика региона : социальный и производственный аспект : сб. тр. Междунар. научно-практической конференции. – Тольятти : ТГУ, 2006. – 390 с.

184 Рахман, И.А. Корпоративное управление как фактор конкуренции / И.А. Рахман, А.Р. Терентьев // Экономика строительства. - М., 2006. - № 1, 2.

185 Системотехника / под ред. А.А. Гусакова. – М. : Фонд «Новое тысячелетие», 2002. – С. 300-335.

186 Судаков, К.В. Информационные грани жизнедеятельности/ К.В. Судаков // Вестник РАМН. - М. : Медицина, 2002. - № 6. – С. 8-13.

187 Судаков, К.В. Динамические стереотипы или информационные отпечатки действительности / К.В. Судаков. – М. : ПЕРСЭ, 2002. - 128 с.

188 Информационные модели функциональных систем / под ред. К.В. Судакова и А.А. Гусакова. - М. : Фонд «Новое тысячелетие», 2004.

189 Судаков, К.В. Эволюционный изоморфизм в построении устойчивых сообществ / К.В. Судаков // Устойчивое развитие. Наука и практика. - М., 2003. - № 2.

190 См.: прил. 5.

191 Резниченко, B.C. Системные подходы к определению цен и управление стоимостью в строительстве : справ. пособие с методиками и примерами расчетов / В.С. Резниченко, Н.Н. Ленинцев. - 2-е изд. - М., 2005. – 516 с.

192 Мизюн, В.А. Развитие теории систем / В.А. Мизюн // Системный анализ в проектировании и управлении: сб. тр. XI Междунар. научно-практической конференции. – СПб. : СПбГТУ, 2007.

193 Анохин, П.К. Принципы системной организации функций / П.К. Анохин. - М. : Наука, 1973. - С. 5-61.

194 Причиной извечной борьбы науки с философией и религией является ограниченность сознания исследователей, ее следствием – тупик, в котором оказался позитивизм, а с ним наука и современная цивилизация на рубеже третьего тысячелетия. Наука и философия, развиваясь в двух параллельных плоскостях, не обогащают друг друга.

195 Имеется в виду сознание и подсознание как объекты исследования высшей нервной деятельности человека.

196 Гипотезу о существовании энергоинформационного поля (ноосферы по Вернадскому) и его реальность (материальность) ученым еще предстоит доказать.

197 Со слов самого Н. Бора, как бы далеко не выходили явления за рамки классических понятий, все опытные данные должны описываться при помощи классических определений (конструктов). При этом для полного описания явлений необходимо применять два взаимоисключающих (дополнительных) набора конструктов (в нашем случае описывающих материальное и идеальное, точнее сказать паранормальное), совокупность которых дает наиболее полную информацию об этих явлениях как целостных.

198 Данное утверждение основано на так называемом «квантовом» постулате Н. Бора, согласно которому взаимодействие объекта и средств наблюдения (инструментов исследования) – непрерывный и неделимый процесс. Следовательно, нельзя приписывать самостоятельную реальность (независимость) в обычном физическом смысле ни самому явлению, ни средствам наблюдения.

199 Известны эксперименты МГТУ им. Баумана, НПО «Гидрометеоприбор» и ряда российских научных организаций (институтов РАН и РАМН, НИИ «Графит», Всероссийского электротехнического института им. Ленина, Академии нефти и газа им. Губкина), в ходе которых исследовалось воздействие генерируемых «чистых тонов» на различные вещества и живые организмы. Экспериментально установлено, что под воздействием генерируемого излучения меняется полевая структура и физические свойства исследуемых объектов. Так, например, под воздействием генерируемых волн менялась вязкость, а также фракционный состав нефти (количество смол, асфальтенов, парафина), который в итоге сместился в сторону легких фракций.

200 В истории развития философии понятие (категория) субстанции как первооснова мироздания и понятие материи не всегда совпадали. В диалектическом материализме категория субстанции совпадает с категорией материи и означает внутреннее единство многообразия конкретных материальных систем: вещества, событий и явлений. Для объективного идеализма субстанция означает «Абсолют» (Дух) и абстрактную «абсолютную идею» (замысел Божий), воплощением которой является материальный мир, существующий как частный случай «абсолютной идеи».

201 Студентка Московского медицинского университета Демкина Наташа (уроженка г. Саранска, Республика Мордовия, РФ): в возрасте 10 лет проявилась способность воспринимать излучающий спектр энергоинформационного поля (видеть внутренние органы) человека. Обладает двумя видами зрения: обычным и особым, которое позволяет «видеть органику» внутри живого организма подобно рентгенодиагностике, но требует вхождения в особое состояние (настройки). Была приглашена для тестирования в США (г.Нью-Йорк) так называемой «Комиссией Скептиков»: из семи тестов – четыре положительных. Демкина Н. отмечает скептическое отношение к данному феномену представителей официальной медицины как в РФ, так и США, а также то, что скепсис (неверие) осложняет процесс «настройки» особого зрения и диагностику. Сейчас она работает в центре специальной диагностики человека (г. Москва).

202 Исследования проводились в лаборатории психофизиологии Психоневрологического института им. Бехтерева под общим руководством доктора биологических наук, кандидата медицинских наук, профессора В.Б. Селезина.

203 Обоснованность данного подхода подтверждается исследованиями эффекта пирамид золотого сечения как фактора гармонизации структуры пространства, проводимыми НПО «Гидрометеоприбор». В подтверждение данного подхода свидетельствуют и результаты экспериментов преподавателя МГТУ им. Баумана, кандидата технических наук В.П. Ступникова, который воспроизвел результаты опытов петербургского ученого-химика, профессора М.М. Филиппова (1903 г.) по исследованию эффекта передачи энергоинформационных волн с помощью электромагнитных волн. Данный эффект известен современному научному сообществу как параметрический резонанс: вещество «откликается» на определенные энергоинформационные волны, и в нем начинают идти сложные процессы на уровне атомов и элементарных частиц. Разгадка «языка» параметрического резонанса позволит создавать вещества с новыми физическими свойствами, эффективные методы лечения болезней и т.д.

204 Современные физики считают, что в основе устройства Вселенной лежат силы, а именно, взаимодействие четырех силовых полей: электромагнитного, гравитационного, поля сильного и поля слабого взаимодействия. Усилия физиков на протяжении последних семидесяти лет направлены на построение единой теории поля, которая, по их мнению, наконец-то объяснит устройство Вселенной. Однако эмпирические данные и результаты теоретических исследований последних дней показывают, что в основе мироздания лежат не силы, не единое поле, а информация.

205 Зарождение и развитие живой материи происходит благодаря управляемому информацион­ному взаимодействию. Поэтому го­раздо проще проследить управляемое информационное взаимодействие в биологии, например, при формировании цыпленка из яйцеклетки, когда в процессе взаимодействия информация координирует в строгой последователь­ности сотни химических реакций. В результате каждая вновь созданная клетка занимает в организме точно отведенное ей простран­ственное положение. Это положение определяется генетической памятью, той первичной информацией, которую она несет и которая участвует в процессе развития живого организма в ходе информационного взаимодействия с материей (в ходе реализации заложенной генетической про­граммы) с учетом вторичной информации возникающей в процессе эволюции данного вида организма. Биологические реакции в присутствии ферментов, равно как и химические реакции в присутствии катализатора, - это инвариант управляемого информационного взаимодействия.

206 Данный принцип не противоречит современным концепциям естествознания: синергетической концепции мироздания, теории неравновесных процессов и полученным в ходе ее практической реализации экспериментальным данным. В определенной степени он объясняет периодическую смену земных цивилизаций, которая происходит на фоне глобальных катастроф.

207 Никаноров, С.П. Концептуальные методы. - М. : Концепт, 2002.

208 По определению С.П. Никанорова решение подобного рода проблем опирается на эвристические, творческие способности человека. При этом качество таких решений всецело зависит от запаса и точности понятий о предмете и методах исследования. При этом главным инструментом исследования должны стать понятия, имеющие точное, а не расплывчатое содержание. Данный методологический принцип является основой метода концептуального анализа и проектирования систем (см.: http://concept.com.ru).

209 В зависимости от целей концептуализации и характера предметной области результат концептуализации может принимать несколько различных форм. В простейшем случае это может быть не артикулированная идея, единственное высказанное слово, фраза или речь, краткий пояснительный текст. При поверхностной концептуализации возникает текстовое описание предметной области, выраженное в общепринятых для этой области терминах, которые, однако, организуются понятиями, полученными при концептуализации, но содержащимися в тексте имплицитно. При более глубокой концептуализации возникает специфический текст, в котором применяются атрибутивные неологизмы. Дальнейшее углубление концептуализации исключает представление результата концептуализации как текста. Описание предметной области приобретает вид нормированной таблицы, представляющей имена теоретико-множественных объектов или формулы родоструктурных конституент, которым сопоставлены лингвистические интерпретации, как правило, содержащие неологизмы.

210 Наименее жесткой является форма концептуального мышления, при которой на первый план выступает образ того или иного класса систем, а его словесному выражению не придается значения. Более жесткой является форма, в которой дается интенсиональное определение интересующему понятию в предметной области или всей предметной области. Признаки, входящие в определение, называются атрибутами определяемого понятия, если они удовлетворяют требованию: исключение одного (любого) признака приводит к разрушению определения, добавление одного признака приводит к образованию вида по данному в определении рода. Под «экспликацией» понимается представление ат­рибутивного описания предметной области в терминах какого-либо математического аппарата, в теоретико-системной литературе чаще всего используется язык теории множеств.

211 Конструкты - это идеальные образы, подобные понятиям квадрата и шара в геометрии, но ориентированные на класс предметных областей.

212 При этом вторая стадия включает три основных процесса:

• концептуального проектирования (разработка концептуальной модели предметной области);

• проектирования схемы организационных процедур (преобразование в автоматизированном режиме концептуальной модели в структуру оргпроцедур);

• методного проектирования (включает формирование организационного, информационного и технического обеспечения процедур).

213 Концептуальные методы ориентированы на качественную сторону дела, изучение которой является условием понимания количественных отношений, на которые ориентированы иные методы исследования. Они предоставляют мощные средства для квалификации предъявляемых взглядов, оценок, решений по их качественным основаниям, а также средства для выработки и реализации решений.

214 Мескон, М.. Основы менеджмента М. Мескон [и др.] - М. : Дело, 1999.

215 Ковалев, В.В. Анализ финансово-хозяйственной деятельности: логика и содержание (статья опубликована на сайте www.buh.ru 27.06.2001 г.).

216 Производственно-технологический процесс трактуется как процесс получения готовой продукции (товаров, услуг) и ее реализации. С позиции количественной оценки основная цель в этом аналитическом блоке - обеспечение эффективности расходов и затрат в различных разрезах (по видам ресурсов, типам продукции, технологическим линиям, центрам ответственности и т.п.).

217 Положение о составе затрат по производству и реализации продукции (работ, услуг), утвержденное Постановлением Правительства РФ 05.08.92. №552.

218 Соколов, Я.В. Бухгалтерский учет для руководителей / Я.В. Соколов, М.Л. Пятов. - М. : Проспект, 2000.

219 Николаева, С.А. Особенности учета затрат в условиях рынка: система «директ-костинг»: Теория и практика / С.А. Николаева. - М. : Финансы и статистика, 1993.

220 Управление по отклонениям представляет собой концепцию организации управленческого внутрифирменного контроля, когда менеджеры уделяют внимание выявлению причин отклонений фактических результатов от плановых лишь в том случае, если эти отклонения существенны. Иными словами, считается нерациональным и неоправданным тратить время на доскональный анализ любых отклонений; высвободившийся временной ресурс используется для решения задач тактического характера.

221 Результат финансово-хозяйственной деятельности может быть оценен системой критериев, состоящей в общем случае из показателей в натуральных и стоимостных измерителях и статистик: заданный темп роста, доля рынка, объем производства в натуральных единицах и в денежной оценке, показатели финансовых результатов, показатели финансового состояния.

222 Ефимова, О.В. Финансовый анализ / О.В. Ефимова. - 3-е изд., перераб. и доп. – М. : Изд-во «Бухгалтерский учет», 1999.

223 Согласно последней пространство и время представляют собой единое четырехмерное многообразие, точки которого являются образами элементарных событий нашего мира. Например, в отношении времени эта теория устанавливает правило согласования показаний часов, находящихся в разных точках пространства и произвольным образом движущихся относительно друг друга.

224 Смысл теории состоит в объяснении взаимодействия между тремя фундаментальными силами: электромагнетизмом, силой тяготения и ядерной энергией. Есть предположения, что существует четвертая, слабая универсальная сила, связанная с силой тяготения так же, как электричество с магнетизмом. Пока неизвестно, имеет ли это поле межпространственный или временной характер. Если предположить возможность полной разработки этой теории, то ее общие принципы должны включать в себя также световые и радиоволны, чистый магнетизм, рентгеновские лучи и саму материю.  Практическая реализация основных положений данной неоконченной Эйнштейном теории связана с так называемым «Филадельфийским экспериментом» ВМС США (1943). Эксперимент, по словам очевидцев, осуществлялся с использованием магнитных генераторов (размагничивателей), которые работали на резонансных частотах и таким образом создали мощное электромагнитное поле, а именно:  путем наведения в катушке электрического поля создается магнитное поле так, чтобы силовые линии обоих полей находились под прямым углом друг к другу. При последовательном включении электромагнитных генераторов в процессе эксперимента возникла электромагнитная пульсация, которая по принципу резонанса создала «третье» неизвестное науке поле, связанное, по всей видимости, с гравитационным полем и искривлением пространственно-временного континуума. ВМС США столкнулись с этим случайно.

225 А. Эйнштейн понимал, что в фундаментальной науке не было и нет проблем строгого математического описания закономерностей; есть только проблемы поиска самих закономерностей. Он предсказал, что луч света от далекой звезды, проходящий вблизи Солнца, будет искривляться под действием гравитационного поля. В последствии эксперименты, проведенные астрономами, количественно подтвердили предсказанный А. Эйнштейном угол отклонения луча. Были и другие положения теории, получившие количественное подтверждение на опыте.

226 В физическом вакууме как в некоем объеме пространства в произвольных точках могут появляться так называемые виртуальные электронно-позитронные пары, поэтому нельзя утверждать, что рассматриваемый объем пуст. Объекты вещества - электронно-позитронные пары - не могут рождаться из ничего. Их может рождать только материя, и, если мы не фиксируем ее прямо в указанном объеме, из которой рождаются виртуальные пары, следовательно, это какая-то специфическая материя, не наблюдаемая в обычном состоянии. Эта специфическая материя и получила название физический вакуум. Кроме рождения электронно-позитронных пар, физический вакуум проявляет себя еще в ряде экспериментально наблюдаемых явлений. Известно, что физический вакуум является причиной появления так называемого Лембовского сдвига в сверхтонкой структуре излучения атома водорода и определяет так называемый эффект Казимира.

227 На протяжении последних трехсот лет наука знала только два универсальных дальнодействующих поля: гравитационное и электромагнитное.

228 Cartan, E. Compates Rendus / Е. Cartan. – Paris: Akad. Sci., 1922. - v. 174.

229 Мельников, В.И. Проблемы стабильности гравитационной постоянной и дополнительные взаимодействия / В.И. Мельников, П.И. Пронин // Итоги науки и техники. Сер. Астрономия. Т.41. Гравитация и Астрономия. – М. : ВИНИТИ, 1991.

230 Акимов, А.Е. Эвристическое обсуждение проблемы поиска новых дальнодействий. EGS-концепции / А.Е. Акимов. – М. : МНТЦ ВЕНТ, 1992. (препринт №7А).

231 Горизонты науки и технологий / под ред. А.Е. Акимова // Сб. трудов МИТПФ РАЕН, TORTECH USA. - М. : ФОЛИУМ, 2000.

232 Шипов, Г.И. Теория физического вакуума / Г.И. Шипов. - М. : Наука, 1997.

233 Только в 80-90-х гг. прошлого века, с созданием фундаментальной теории торсионных полей Акимова-Шипова, было показано, что ТЭК является феноменологической теорией, в первую очередь в связи с феноменологическим характером геометрии Э. Картан. Э. Картан, постулируя торсионные поля как объект, порождаемый плотностью углового момента вращения, для их введения использовал геометрию, в которой не было углов, т.е. торсионные поля в представлении Э. Картана в действительности не порождаются вращением. С этих позиций торсионные поля Э. Картана представляют собой некую математическую абстракцию, не имеющие физического смысла. В теории физического вакуума Г.И. Шипова используется геометрия Риччи, содержащая угловые координаты, что указывает на вращение, определяющее природу торсионных полей. Эта теория дает аналитическое описание физического вакуума на основе трех вакуумных уравнений: уравнение А. Эйнштейна, уравнение Гайзенберга и уравнение Янга-Миллса, представляющие собой структурные уравнения геометрии Р. Вайнценбока. Необходимо отметить, что при построении теории гравитации А. Эйнштейн также не был ориентирован на эксперимент. Вся содержательная часть теории связана с геометрическими свойствами пространства событий. При этом большинство современных физических теорий построено на основе обобщения экспериментальных данных частного характера и относятся к классу индуктивных теорий, примером которых являются механика Ньютона, термодинамика, электродинамика, квантовая механика и ее раздел - квантовая электродинамика П. Дирака.

234 Сравнительный анализ рассмотренных выше фундаментальных теорий позволяет выявить и использовать в дальнейшем методологические принципы, лежащие в основе теоретического поиска, а именно: субстанциональный подход к исследованию явлений пространства-времени и их информационного взаимодействия; допущение о наличии у данных явлений иных свойств неизвестных науке; утверждение возможности опосредованного экспериментального исследования (подтверждения) этих свойств, путем изучения закономерностей строения и функционирования «физических» систем и процессов (Козырев, Н.А. Избранные труды / Н.А. Козырев. – Ленинград : изд-во Ленинградского государственного университета, 1991). Например, принцип допущения наличия у явления иных свойств (Н.П. Козырев, 1958) предполагает исследование электрослабого взаимодействия, которым до недавнего времени «пренебрегали при прочих равных условиях» многие «натуралисты - естествоиспытатели» ввиду «ничтожности его влияния». Однако известно достаточно много примеров когда изучение слабых физических полей, например, полей человека высокоэффективными методами, используемыми в радиофизике (Котельникова метод: выделение слабого полезного сигнала на фоне сильных помех при радиолокации поверхности планет), дает поразительные результаты, разрушая предшествующий этому многолетний скепсис ортодоксальной науки и открывая тем самым новые горизонты познания мира.

235 Попов, Н.Н. Об одном подходе в теории калибровочных полей / Н.Н. Попов. - М. : Вычислительный центр РАН, 1997.

236 Новая модель геометрических (информационных) свойств простанства-времени позволила также сделать очень важный вывод о существовании особого канала распространения информации с «бесконечной» скоростью. Таким образом, подтверждена гипотеза Маха-Козырева о возможности мгновенной передачи импульса информационного взаимодействия (см. ниже).

237 В начале двадцатого века Э. Мах предположил, что источник сил инерции не локален и удален от нас на огромные расстояния, т.е. силы инерции возникают всякий раз, когда начинается ускоренное движение относительно удаленных объектов, например звездных масс распределенных во Вселенной. Следовательно, признание принципа Маха предполагает сверхсветовое распространение взаимодействий, в которых участвуют силы инерции (гравитации). В 1935 г. было обнаружено, что две субатомные частицы, взаимодействуя однажды, могут потом реагировать на движения друг друга спустя тысячи лет и на расстоянии, равном нескольким световым годам. А. Эйнштейн, как и многие другие известные ученые, много лет безуспешно ломал голову над этой загадкой. Странный, с точки зрения человека с «нормальной» логикой, эффект впоследствии стал именоваться как «закон парных случаев». Имеются опытные данные, подтверждающие тот факт, что гравитационное воздействие распространяется практически мгновенно. «Мгновенное» излучение звезд, открытое астрономом Козыревым подтверждено другими обсерваториями. Это говорит о том, что кроме гравитационного существует неизвестное науке поле скорость распространения взаимодействия в котором превышает скорость света на несколько порядков (Н.А. Козырев, 1958, 1963, 1971).

238 Эффект голограммы связан с волновым процессом, так как она есть не что иное, как фотография интерференционной картинки, полученной при освещении предмета с точно подобранными волновыми характеристиками. При этом каждый элемент предмета оказывает влияние на каждый фрагмент пластинки голограммы, так как, отражаясь от него, волны распространяются далее ко всему пространству пластинки и интерферируют со всеми остальными отраженными волнами. «Концепция голограммы» позволяет объяснить большинство энергоинформационных феноменов, таких как «мгновенность» взаимодействия систем, во много раз превышающая скорость света, проникновение через любые физические среды, инверсия времени и пространства, безэнтропийность.

239 Информационные закономерности, открытые и изученные в рамках ТФС за многолетний период ее развития, нашли многочисленные практические приложения во многих отраслях науки и техники, что подтверждает их универсальность, практическую значимость и широкую применимость. Последующее развитие ТФС учениками и последователями П.К. Анохина существенно усилило теоретические и практические приложения, утвердило общенаучную и общеметодологическую универсальность ТФС и ее «информационных» законов (К.В. Судаков, 2002, 1996, 1997, 2002; В.Д. Цыганков, 2002; А.А. Гусаков, 1961, 1974, 1993, 2002, 1998, 1995).

240 Судаков, К.В. Информационные грани жизнедеятельности / К.В. Судаков // Вестник РАМН. - М. : Медицина, 2002. - № 6.

241 Системокванты физиологических процессов / под ред. К.В. Судакова. – М. : Международный гуманитарный фонд, 1997. – 152 с.

242 Судаков, К.В. Эволюционный изоморфизм в построении устойчивых сообществ / К.В. Судаков // Устойчивое развитие. Наука и практика. - М., 2003. - № 2.

243 Важнейшим шагом в развитии теории функциональных систем и кибернетики явилась выдвинутая К.В. Судаковым концепция системоквантов физиологических процессов – условно-дискретных отрезков непрерывного континуума жизнедеятельности системы. Системокванты являются своеобразными операторами функциональных систем (по аналогии с ЭВМ) посредством которых осуществляется синхронизация их деятельности с учетом биологических ритмов организма и условий внешней среды. Поскольку ни одна из открытых систем не может существовать отдельно, вопросы соотношения (синхронизации) параметров и результатов их функционирования с общим ритмом функционирования иерархии систем относятся исключительно к феномену информации и информационным процессам, которые имеют общие закономерности проявления независимо от типа кибернетических систем. Если обратиться к эволюции кибернетических систем с искусственным интеллектом, то в них синхронизация функционирования подсистем в единой системе обеспечивается работой «интеллектуального» центра (по аналогии со спинным мозгом и ЦНС человека или процессором и магистральной шиной в ЭВМ), который выполняет не только вычислительные операции, заданные программой преобразования информации, хранение и актуализацию данных, но и координирует работу подсистем и их элементов посредством генерации управляющих импульсов (по аналогии с биологическими ритмами живых организмов).

244 Информационные модели функциональных систем / под ред. К.В. Судакова и А.А. Гусакова. - М. : Фонд «Новое тысячелетие», 2004.

245 Вопрос асимметричности (дискретности, избирательности, неадекватности) субъективного восприятия объективной реальности исследуется многими учеными. Вопросы о соотношении реальности и сознания, о том, как мозг человека конструирует трехмерную картину данной реальности, изучались известным психологом Б. Юлешом. В 1989 году, используя результаты его исследований, К. Тайлер впервые создал стереограмму, которую вполне можно рассматривать как некую метафору голографического принципа. Не менее интересны и нестандартные рассуждения на данную тему Ф. Капра в его книге «Точка поворота».

246 Термин «тактовая частота» здесь применен по аналогии с функционированием ЭВМ.

247 Исходя из логики данных рассуждений, можно предположить, что конечная скорость распространения световых волн в геометрическом (искривленном) пространстве-времени А.Эйнштейна является частным случаем реализации пространства событий физического мира (физической характеристикой «тактовой частоты» проявленной материи).

248 В.И. Вернадский еще в 30-х гг. прошлого столетия писал: «Наука <…> находится в такой стадии, когда наступил момент изучения времени, так же как изучается материя и энергия, заполняющие пространство» (Вернадский, В.И. Философские мысли натуралиста / В.И. Вернадский. - М., 1988. - с. 253). Эти слова астрофизик Н.А. Козырев поставил эпиграфом к основной главе своей монографии «Причинная или несимметричная механика в линейном приближении» (Пулково, 1958).

249 Необходимо отметить, что к данному выводу в свое время логически пришли и ученые-математики Г. Вейль и А.Н. Колмогоров. При этом теория происхождения видов путем естественного отбора (Ч. Дарвин, 1859), лежащая в основе эволюционного (материалистического) движения в науке, как антипода естественно-научного учения о сотворении мира (креационизма), не выдерживает критики ведущих специалистов в области теоретической физики, астрофизики, термодинамики, микробиологии, генетики, систематики, теории информации и палеонтологии. Более того, сам Дарвин понимал, что его труд носил сугубо умозрительный (бездоказательный) характер. Однако работа «натуралиста–естествоиспытателя» пришлась как нельзя кстати назревавшим в тот период истории социально-политическим тенденциям, и многих последователей Дарвина, в отличие от него самого, перестало интересовать соответствие теории элементарной логике и научным фактам, например, таким как отсутствие каких-либо переходных биологических форм в летописи окаменелостей, или наблюдаемая в природе деградация и вымирание видов в процессе их репродукции (то есть не развитие и возникновение новых видов и, соответственно, самопроизвольное неуправляемое накопление информации, а ее уменьшение).

250 В связи с изложенным применение понятия энтропии как «меры беспорядка или количества степеней свободы систем» к живой материи и, в целом, к существующему миропорядку, является, по всей видимости, ошибочным или, как минимум, малопродуктивным (тупиковым) направлением теоретического поиска.

251 Справедливее (точнее) воспринимать данные слова «с большой буквы», то есть как «Замысел Создателя». Логика данного посыла основана на том, что основной задачей науки является познание существующих в природе закономерностей (замысла, программ, циклов), соответственно априори предполагается существование не только самих закономерностей, но и их Создателя. Красота, разумность, гармония мироздания, равно как и весь научный опыт подтверждают это суждение, которое с точки зрения теории систем (теории информации) представляется куда более логичным, чем априорные рассуждения о случайном возникновении иерархии сверхсложных систем.

252 Весьма интересно (актуально) предположение о справедливости закона (эффекта) Доплера при синхронизации волновых информационных процессов с различными тактовыми частотами.

253 Шипов, Г.И. Теория физического вакуума / Г.И. Шипов. – М. : Наука, 1997.

254 Декарт отмечал, что при решении очень сложных вопросов большинство, как правило, ошибается. Даже А. Эйнштейн, ученый, внесший вклад в развитие трех современных теорий - квантовой теории, специальной и общей теории относительности - подвергался при жизни обструкции. Его точка зрения на физическое содержание современной квантовой механики не принималась большинством современников. С этим можно было бы смириться, если бы не колоссальные материальные потери, которые несет общество за неверно принятые учеными решения. В таких условиях значение стратегических работ, оценить которые может лишь ограниченное число ученых, бесценно.

255 Данные посылки не вмещаются в сознании исследователей-предметников, оперирующих распространенными в современной (преимущественно западной, светской) науке традиционными представлениями о пространстве-времени и материи, так как они не могут допустить мысли о нереальности своего собственного существования или, точнее сказать, его зависимости (обусловленности) от высших уровней организации непроявленной материи.

112