СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Искусственный интеллект и принятие решений: Интеллектуальный анализ данных. Моделирование поведения. Когнитивное моделирование. Моделирование и управление / Под ред. С.В. Емельянова. - М.: Ленанд, 2012. - 108 c.
2. Труды ИСА РАН: Системное моделирование. Наукометрия и управление наукой. Распознавание образов / Под ред. С.В. Емельянова. - М.: Ленанд, 2015. - 104 c.
3. Труды ИСА РАН: Алгоритмы. Решения. Математическое моделирование. Управление рисками и безопасностью / Под ред. С.В. Емельянова. - М.: Ленанд, 2014. - 102 c.
4. Труды ИСА РАН: Системы управления и моделирование. Динамические системы. Управление рисками и безопасностью. Методы и модели в экономике. Прикладные аспекты информатики / Под ред. С.В. Емельянова. - М.: Красанд, 2014. - 124 c.
5. Белов, П.Г. Управление рисками, системный анализ и моделирование в 3 ч. часть 2: Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / П.Г. Белов. - Люберцы: Юрайт, 2016. - 250 c.
6. Белов, П.Г. Управление рисками, системный анализ и моделирование в 3 ч. часть 3: Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / П.Г. Белов. - Люберцы: Юрайт, 2016. - 272 c.
7. Белов, П.Г. Управление рисками, системный анализ и моделирование в 3 ч. часть 1: Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / П.Г. Белов. - Люберцы: Юрайт, 2016. - 211 c.
8. Емельянов, С.В. Труды ИСА РАН: Алгоритмы. Решения. Математическое моделирование. Управление рисками и безопасностью / С.В. Емельянов. - М.: Ленанд, 2014. - 102 c.
9. Емельянов, С.В. Труды ИСА РАН: Системы управления и моделирование. Динамические системы. Управление рисками и безопасностью. Методы и модели в экономике. Прикладные а / С.В. Емельянов. - М.: Красанд, 2014. - 124 c.
10. Мадера, А.Г. Бизнес-процессы и процессное управление в условиях неопределенности: Количественное моделирование и оптимизация / А.Г. Мадера. - М.: Ленанд, 2019. - 160 c.
11. Мартыненко, С.А. Управление потоками работ. Функциональное моделирование и основы управления проектами / С.А. Мартыненко. - СПб.: ГУАП, 2011. - 80 c.
12. Пегат, А. Нечеткое моделирование и управление / А. Пегат; Пер. с англ. А.Г. Подвесовский; Под ред. Ю.В. Тюменцев. - М.: БИНОМ. ЛЗ, 2013. - 798 c.
13. Пегат, А. Нечеткое моделирование и управление / А. Пегат. - М.: Бином. Лаборатория знаний, 2013. - 798 c.
14. Репин, В.В. Бизнес-процессы. Моделирование, внедрение, управление / В.В. Репин. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013. - 512 c.
15. Чэнь, М. Валидация на системном уровне. Высокоуровневое моделирование и управление тестированием. / М. Чэнь, К. Цинь, Х.-М. Ку, П. Мишра. - М.: Техносфера, 2014. - 296 c.
16. Ширяев, В.И. Управление предприятием: Моделирование, анализ, управление / В.И. Ширяев, И.А. Баев, Е.В. Ширяев. - М.: КД Либроком, 2015. - 272 c.
Тема 5 МОДЕЛИРОВАНИЕ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ
ИЗМЕНЕНИЙ
ВОПРОСЫ:
1. Цель и задачи моделирования организационных моделей
2. Этапы моделирования управления изменениями
3. Алгоритмы построения моделей управления изменениями
4. Модели управления изменениями
Цель и задачи моделирования организационных моделей
Современное состояние внешней среды создает определенные требования к процессу управления изменениями:
Сокращение времени на планирование и организацию изменений,
Четкая структуризация информации,
Повышение оперативности контроля, своевременности и точности анализа.
В процессе управления изменениями появляется достаточно большой объем информации об объекте изменения, которая требует обработки, обобщения и формализации. Такая задача может быть решена путем построения моделей.
Модель представляет собой совокупность объектов и отношений между ними, которая адекватно описывает свойства моделируемой системы, существенные с точки зрения решаемой задачи.
Для модели в общем случае характерны четыре свойства:
1) уменьшенный масштаб (размер) модели, точнее, ее сложности, степень которой всегда меньше, чем у оригинала. При построении модели сознательно вводятся упрощения;
2) сохранение ключевых соотношений между разными частями;
3) работоспособность, т.е. возможность в принципе работать как оригинал - моделируемый объект (во всяком случае, похожим образом);
Моделирование затрагивает только некоторые блоки логической модели процесса управления изменениями и направлено на решение определенных задач.
Задачи моделирования приведены в табл. 6.1.
Таблица 6.1 - Задачи моделирования изменений в блоках и механизмах управления изменениями
| Наименование блока | Общие (единовременные) | Текущие |
| Блок диагностики и мониторинга | Текущая организационная структура Основные текущие функции управления организацией и их взаимоувязка со структурой Текущие бизнес-процессы в соответствии с функциями и структурой управления Текущий документооборот Текущие информационные, финансовые и материальные потоки Расчет показателей функционирования в соответствии с построенными моделями. Определение объекта изменений | |
| Блок планирования изменений | Новая организационная структура объекта изменений Новые функции управления объекта изменений и их взаимоувязка с новой структурой Новые/перепроектированные бизнес-процессы в соответствии с новыми функциями объекта изменений и новой структурой управления объекта изменений Новый перепроектированный документооборот объекта изменений Новые/перепроектированные информационные, финансовые и материальные потоки объекта изменений Расчет показателей функционирования в соответствии с построенными моделями объекта изменений Документирование функций, структуры, процессов объекта изменений | Варианты развития объектов изменений Направления развития объекта изменений Состав и объем необходимого ресурсного обеспечения Критерии анализа и оценки результативности объекта изменений в процессе внедрения Планируемая эффективность моделируемых изменений |
| Блок осуществления изменений | Организационная структура субъекта изменений Новые функций управления субъекта изменений и их взаимоувязка со структурой Требования к выполнению функций управленческих изменений Возможные результаты выполнения функций управленческих изменений Процесс реализации функций управленческих изменений и выполнения работ по внедрению организационных изменений | |
| Блок мотивации изменений | Требования к персоналу организации для выполнения новых функций, связанных с организационными изменениями Требования к персоналу организации для выполнения функций управленческих изменений |
Наличие моделей организационных изменений создаст организации следующие преимущества:
Введение специальных управленческих регистров, объединенных в информационные модели, позволяет точно идентифицировать и объективно оценивать систему управления организацией аналогично тому, как наличие регистров бухгалтерского учета позволяет отслеживать и оценивать его финансовое состояние;
Полученные модели позволяют создавать и поддерживать в рабочем состоянии документированные процедуры (регламенты), оговаривающие порядок реализации функций (процессов) организации, одновременно подготавливая его к внедрению организационных изменений в формате требуемых стандартов качества;
Технологии моделирования позволяют быстро изменять организацию и регламенты деятельности организации, обеспечивая протекание организационных изменений в контролируемых условиях;
Моделирование позволяет наглядно описать начальное, желаемое и конечное состояния организации, а также задать план или программу изменений.
Применение современных технологий моделирования может быть использовано в качестве эффективного инструмента управления, инструмента разработки и внедрения как локальных, так и интегрированных систем управления организацией. С помощью специальных методик и средств моделирования разрабатываются модели действующей и будущей систем управления организацией, а затем формируются соответствующие внутренние регламентирующие документы по управлению функциональными блоками организации.
По оценкам экспертов, в начале третьего тысячелетия подобные инжиниринговые подходы, возможно, станут массовыми и типовыми элементами построения и изменения систем управления в организациях. Освоение различных методик моделирования организационных изменений открывает организациям возможности применения сложных инструментов, ориентированных на моделирование и изменение бизнес-процессов, использование количественных и качественных техник моделирования.
Современные решения управления изменениями поддерживают специальные средства моделирования , которые, в свою очередь, поддерживают моделирование основных кампаний менеджмента:
Моделирование стратегии;
Моделирование организационной структуры;
Моделирование процессов, функций, данных;
Создание методик моделирования, включающих качественные и количественные методы.
Каждой модели присущи свои цели и задачи, поэтому объект изменений, представляющий собой сложную комплексную систему, как правило, описывается некоторым набором моделей, в совокупности образующих общую модель организационных изменений.
Этапы моделирования управления изменениями
Современный подход к управлению изменениями базируется на определенных стандартах. Такие стандарты , с помощью которых сдало удобно описывать управление организацией, стали появляться в 90-х гг. XX в.
Первый стандарт задает описание элементов системы и их иерархическую упорядоченность (организационные звенья компании). Это иерархическая структурная схема исполнительной структуры.
Согласно второму стандарту в виде «дерева функций» описывается бизнес-модель компании и тем самым строится иерархическая функциональная бизнес-модель компании.
Третий стандарт служит для закрепления функций за организационными звеньями и реализуется через построение матриц организационных проекций.
Для этого предлагается сгруппировать этапы по функциям управления изменениями (табл. 6.2).
Таблица 6.2 - Этапы моделирования и функции управления изменениями
| Этап | Решаемые задачи | Функция управления изменениями |
| Подготовительный | Определение целей проекта Формирование системы оценочных показателей Определение структуры проекта Идентификация располагаемого инструментария управленческих изменений Составление графика выполнения проекта | Планирование изменений |
| Моделирование текущего состояния объекта исследования | Анализ организационной структуры Анализ выполняемых функций Анализ бизнес-процессов Выбор критериев оценки Выявление и оценка «узких мест» Определение потенциала для совершенствования Уточнение дальнейших этапов | Диагностирование изменений Планирование изменений |
| Моделирование нового состояния объекта исследования | Описание новой организационной структуры Описание новых функций Перепроектирование старых или проектирование новых бизнес-процессов Создание новых должностных инструкций Определение и оценка альтернативных сценариев Планирование потребности в ресурсах Определение потребности в ресурсном обеспечении | Планирование изменений |
| Подготовка к внедрению разработанного проекта изменений | Разработка систем организационного взаимодействия персонала Проектирование информационной системы | Планирование изменений |
| Идентификация источников сопротивления Разработка системы мотивации Разработка тренинг-курсов | Мотивация изменений | |
| Распределение ролей и ответственности Создание структуры управленческих изменений Выработка показателей уровня квалификации персонала Разработка графиков внедрения | Организация изменений | |
| Внедрение изменений | Переход к новому состоянию Внедрение новой организационной структуры Обучение персонала и переквалификация персонала | Организация изменений |
| Мониторинг и анализ причин отклонений от намеченного курса изменений | Контроль изменений, анализ изменений | |
| Внесение корректив и принятие оперативных мер для ликвидации отклонений в ходе внедрения изменений | Регулирование изменений | |
| Обеспечение слаженной работы служб в ходе внедрения изменений | Координация изменений | |
| Оценка эффективности внедрения проекта организационных изменений | Оценка изменений |
В результате проведенного анализа видно, что наиболее емкой в процессе моделирования является функция планирования изменений. От качества моделирования текущего состояния и правильности построенной модели будущего состояния во многом зависит успех внедрения организационных изменений. В связи с этим для получения эффективных организационных изменений рассмотрим комплексную модель планируемых организационных изменений. В данную модель входят модель текущего положения дел в организации и модель предлагаемого желаемого состояния. Выделенные подмодели требуют уточнения решаемых задач с точки зрения логической модели управления изменениями. В процессе моделирования текущего состояния организации предполагается решить следующие задачи:
Построение дерева целей проекта;
Определение ключевых приоритетов и критериев для оценки;
Построение и анализ модели организационной структуры;
Построение и анализ функциональной модели;
Взаимоувязка сформированных моделей, определение взаимодействий;
Выявление и оценка «узких» мест;
Определение направлений развитей.
В процессе моделирования желаемого состояния организации предполагается решить следующие задачи:
Описание и построение новой организационной структуры;
Описание новых функций;
Перепроектирование старых, проектирование новых бизнес-процессов;
Разработка регламентирующих документов (документирование функций, обязанностей, структуры);
Формирование альтернативных вариантов и их оценка;
Определение потребности в ресурсах;
Определение потребности в ресурсном обеспечении.
Для решения перечисленных задач процесс моделирования необходимо структурировать и построить в соответствии с определенными требованиями. Предлагается осуществлять моделирование в три важных этапа: организационное моделирование, моделирование бизнес-процессов и количественное моделирование (рис. 6.1).
Рисунок 6.1 - Алгоритм построения моделей текущего и
желаемого состояний организации
На первом этапе строят функциональную и структурную модели компании, определяя, какие функции реализует организация, и кто именно реализует эти функции. В результате совмещения двух моделей получается организационная модель.
На втором этапе функциональная модель организации трансформируется в процессную модель. Присваивая функциям входные и выходные параметры, формируют бизнес-процессы. Это позволяет представить отдельные функции в виде цепочек, взаимосвязанных бизнес-процессов, отражающих причинно-следственную связь этих функций. Структурная модель фирмы дает основу для формирования так называемой ролевой модели, которая определяет, какую роль играет та или иная должность в бизнес-процессе. Совмещение процессной и ролевой моделей создает ролевую модель бизнес-процессов организации.
Представив работу организации в виде бизнес-процессов, можно описывать их количественно - это соответствует третьему этапу бизнес-моделирования.
Моделирование в менеджменте – процесс построения исследования моделей управления организацией.
Под моделью понимают идеальный или материальный объект, приближенно воспроизводящий основные элементы и наиболее существенные связи и отношения исследуемого объекта.
Цель моделирования – получение новой, не зафиксированной в исходных данных, информации об исследуемых объектах.
Наиболее распространенные виды моделирования в менеджменте:
– экономико-математическое моделирование (рис. 1.1);
– моделирование на основе системного анализа;
– имитационное моделирование.
Экономико-математическое моделирование позволяет сформулировать проблему в виде математической задачи.
Принципиально можно выделить пять основных типов экономико-математических моделей, основанных на использовании соответствующего математического аппарата и нашедших достаточно широкое применение в теории и практике менеджмента:
– модели математического программирования;
– модели теории графов;
– балансовые модели;
– модели теории вероятностей и математической статистики;
– модели теории игр.
Рис. 1.1. Классификация экономико-математических моделей
Модели системного анализа (СА) используются для решения слабо структурированных проблем, характеризующихся существенной неопределенностью (рис. 1.2).
В соответствии с основной идеей СА, состоящей в сочетании в моделях и методах решения проблем формальных и неформальных представлений, модели СА делят на:
– формальные модели;
– эвристические, использующие обобщенный опыт и интуицию специалистов.
Рис. 1.2. Классификация моделей системного анализа
Методы имитационного моделирования применяются для:
– выбора из множества возможных вариантов построения производственной и организационных структур системы наилучшего в смысле достижения поставленных перед ней целей на основе вариантов расчетов;
– максимально близкого воспроизведения поведения систем и их звеньев на основе фактических данных;
– обоснования и выбора на основе воспроизведения существенных черт системы и целей ее развития стратегии ее деятельности;
– снижения степени неопределенности в моменты принятия решений.
Они получают наибольшее распространение в современных условиях динамично изменяющейся внешней и внутренней среды менеджмента.
Опыт применения методов имитационного моделирования в менеджменте показал: эффект от их применения существенно возрастает при их использовании в рамках специально организованной имитационной системы поддержки решений и моделирования, обеспечивающей взаимоувязку всего процесса принятия решений – от прогноза и обоснования целей до их достижения (рис. 1.3, 1.4).
Под имитационной системой поддержки решений и моделирования следует понимать информационную систему, включающую совокупность логико-лингвистических и математических моделей и методов, необходимые технические средства, программное, информационное и организационное обеспечение.
Рис. 1.3. Основные этапы процесса имитации
Под инструментом менеджмента следует понимать совокупность моделей и методов, используемых для решения задач менеджмента и их информационного, организационного и методического обеспечения.
Рис. 1.4. Схема имитационной системы поддержки
решений и моделирования
Инструментарий менеджмента чрезвычайно разнообразен. Он включает инструменты, существенно различающиеся по сложности, назначению, условиям применения и другим признакам – от систем нормативов до систем организационного управления различных классов.
К числу широко известных инструментов менеджмента относятся:
– система управления по целям (МВО – Management By Objectives);
– система и методики ПАТТЕРН (PATTERN) для решения задач целеполагания, планирования, регулирования и контроля;
– система и методики ПЕРТ (PERT) для решения задач планирования целевых комплексных программ и проектов;
– экспертизы и др.
Система управления по целям (МВО) – система управления организацией, ориентированная на конечные результаты и основанная на использовании творческого потенциала трудового коллектива, новых методов управления.
основным понятием концепции и системы управления по целям является понятие «ключевой результат». При этом выделяют ключевые результаты трех типов:
1) ключевые результаты коммерческой деятельности (оборот, покрытие издержек, переменные и постоянные расходы, рентабельность и т. п.);
2) ключевые результаты функциональной деятельности (количество и качество производимой продукции, использование производственных мощностей, сырья, материалов, энергии и т. п.);
3) ключевые результаты поддержки, содействующей достижению коммерческих и функциональных результатов (мотивация персонала, атмосфера в организации, использование рабочего времени и т. п.).
Основными процедурными элементами системы управления по целям (МВО) являются (рис. 1.5):
– процесс определения целей, включающий анализ ситуации и формирование концепции «ключевых результатов»;
– процесс ситуационного управления, содержащий подбор исполнителей, определение характера мер, действий и оценки реакции окружающей среды в соответствии со сложившейся ситуацией;
– процесс контроля за результатами, включающий динамичную оценку результатов деятельности и оперативную выработку необходимых мероприятий.
Рис. 1.5. Процесс управления в системе МВО
Методика ПАТТЕРН (PATTERN – Planning Assistanse Trough Technical Evaluation Relevance Number), предназначенная для формирования и оценки структур целей, разработана фирмой «Ханиуелл Инк» корпорации РЕНД (рис. 1.6).
Рис. 1.6. Основные элементы методики ПАТТЕРН
Экспертиза – процесс исследования, проводимого экспертами, направленный на формирование групповой оценки по неструктуризованным проблемам (рис. 1.7).
Сложность оцениваемых объектов может вызвать серьезные психологические затруднения у экспертов, поэтому вместо исходной задачи экспертам часто предлагают другой тип задачи экспертного оценивания – в более удобной для них постановке, приводящей после обработки полученной от экспертов информации к решению исходной задачи.
Рис. 1.7. Схема процесса экспертизы
Различают следующие типы задач экспертного оценивания исследуемых объектов:
– задача парных сравнений;
– задача ранжирования;
– задача классификации;
– задача численной оценки.
В процессе формирования групповой оценки используются следующие методы:
– метод «круглого стола» со свободным обменом информацией между экспертами;
– метод «мозговой атаки» с частичной регламентацией общения экспертов;
– метод Дельфи с использованием обратной связи;
– методы формирования групповой оценки в условиях изолированности экспертов друг от друга.
Для обработки экспертной информации и получения результирующей оценки используются:
– статистические методы ;
– алгебраические методы ;
– методы шкалирования .
Статистические методы основаны на предположении, что отклонение оценок экспертов от истинных происходит в силу чрезвычайных причин. Следовательно, при справедливости этого предположения можно использовать стандартные статистические методы обработки наблюдений.
Алгебраические методы основаны на введении на множестве экспертных оценок метрики (расстояния), позволяющей в качестве результирующей выбрать оценку, сумма расстояний от которой до оценки экспертов минимальна.
Введение.
1. Основные принципы моделирования систем управления.
1.1. Принципы системного подхода в моделировании систем управления.
1.2. Подходы к исследованию систем управления.
1.3. Стадии разработки моделей.
2. Общая характеристика проблемы моделирования систем управления.
2.1. Цели моделирования систем управления.
3. Классификация видов моделирования систем.
Заключение.
Список литературы.
1.1. ВВЕДЕНИЕ
В данной курсовой работе по теме “Применение моделирования при исследовании систем управления” я попытаюсь раскрыть основные методы и принципы моделирования в разрезе исследования систем управления.
Моделирование (в широком смысле) является основным методом исследований во всех областях знаний и научно обоснованным методом оценок характеристик сложных систем, используемым для принятия решений в различных сферах инженерной деятельности. Существующие и проектируемые системы можно эффективно исследовать с помощью математических моделей (аналитических и имитационных), реализуемых на современных ЭВМ, которые в этом случае выступают в качестве инструмента экспериментатора с моделью системы.
В настоящее время нельзя назвать область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования. Особенно это относится к сфере управления различными системами, где основными являются процессы принятия решений на основе получаемой информации. Остановимся на философских аспектах моделирования, а точнее общей теории моделирования.
Методологическая основа моделирования. Все то, на что направлена человеческая деятельность, называется объектом (лат. objection - предмет). Выработка методологии направлена на упорядочение получения и обработки информации об объектах, которые существуют вне нашего сознания и взаимодействуют между собой и внешней средой.
В научных исследованиях большую роль играют гипотезы, т. е. определенные предсказания, основывающиеся на небольшом количестве опытных данных, наблюдений, догадок. Быстрая и полная проверка выдвигаемых гипотез может быть проведена в ходе специально поставленного эксперимента. При формулировании и проверке правильности гипотез большое значение в качестве метода суждения имеет аналогия.
Обобщенно моделирование можно определить как метод опосредованного познания, при котором изучаемый объект-оригинал находится в некотором соответствии с другим объектом-моделью, причем модель способна в том или ином отношении замещать оригинал на некоторых стадиях познавательного процесса. Стадии познания, на которых происходит такая замена, а также формы соответствия модели и оригинала могут быть различными:
1) моделирование как познавательный процесс, содержащий переработку информации, поступающей из внешней среды, о происходящих в ней явлениях, в результате чего в сознании появляются образы, соответствующие объектам;
2) моделирование, заключающееся в построении некоторой системы-модели (второй системы), связанной определенными соотношениями подобия с системой-оригиналом (первой системой), причем в этом случае отображение одной системы в другую является средством выявления зависимостей между двумя системами, отраженными в соотношениях подобия, а не результатом непосредственного изучения поступающей информации.
1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ
Моделирование начинается с формирования предмета исследований - системы понятий, отражающей существенные для моделирования характеристики объекта. Эта задача является достаточно сложной, что подтверждается различной интерпретацией в научно-технической литературе таких фундаментальных понятий, как система, модель, моделирование. Подобная неоднозначность не говорит об ошибочности одних и правильности других терминов, а отражает зависимость предмета исследований (моделирования) как от рассматриваемого объекта, так и от целей исследователя. Отличительной особенностью моделирования сложных систем является его многофункциональность и многообразие способов использования; оно становится неотъемлемой частью всего жизненного цикла системы. Объясняется это в первую очередь технологичностью моделей, реализованных на базе средств вычислительной техники: достаточно высокой скоростью получения результатов моделирования и их сравнительно невысокой себестоимостью.
1.1. Принципы системного подхода в моделировании систем.
В настоящее время при анализе и синтезе сложных (больших) систем получил развитие системный подход, который отличается от классического (или индуктивного) подхода. Последний рассматривает систему путем перехода от частного к общему и синтезирует (конструирует) систему путем слияния ее компонент, разрабатываемых раздельно. В отличие от этого системный подход предполагает последовательный переход от общего к частному, когда в основе рассмотрения лежит цель, причем исследуемый объект выделяется из окружающей среды.
Объект моделирования. Специалисты по проектированию и эксплуатации сложных систем имеют дело с системами управления различных уровней, обладающими общим свойством - стремлением достичь некоторой цели. Эту особенность учтем в следующих определениях системы. Система S - целенаправленное множество! взаимосвязанных элементов любой природы. Внешняя среда Е- множество существующих вне системы элементов любой природы, оказывающих влияние на систему или находящихся под ее воздействием. "
В зависимости от цели исследования могут рассматриваться разные соотношения между самим объектом S и внешней средой Е. Таким образом, в зависимости от уровня, на котором находится наблюдатель, объект исследования может выделяться по-разному и могут иметь место различные взаимодействия этого объекта с внешней средой.
С развитием науки и техники сам объект непрерывно усложняется, и уже сейчас говорят об объекте исследования как о некоторой сложной системе, которая состоит из различных компонент, взаимосвязанных друг с другом. Поэтому, рассматривая системный подход как основу для построения больших систем и как базу создания методики их анализа и синтеза, прежде всего необходимо определить само понятие системного подхода.
Системный подход - это элемент учения об общих законах развития природы и одно из выражений диалектического учения. Можно привести разные определения системного подхода, но наиболее правильно то, которое позволяет оценить познавательную сущность этого подхода при таком методе исследования систем, как моделирование. Поэтому весьма важны выделение самой системы S и внешней среды Е из объективно существующей реальности и описание системы исходя из общесистемных позиций.
При системном подходе к моделированию систем необходимо прежде всего четко определить цель моделирования. Поскольку невозможно полностью смоделировать реально функционирующую систему (систему-оригинал, или первую систему), создается модель (система-модель, или вторая система) под поставленную проблему. Таким образом, применительно к вопросам моделирования цель возникает из требуемых задач моделирования, что позволяет подойти к выбору критерия и оценить, какие элементы войдут в создаваемую модель М. Поэтому необходимо иметь критерий отбора отдельных элементов в создаваемую модель.
1.2. Подходы к исследованию систем.
Важным для системного подхода является определение структуры системы - совокупности связей между элементами системы, отражающих их взаимодействие. Структура системы может изучаться извне с точки зрения состава отдельных подсистем и отношений между ними, а также изнутри, когда анализируются отдельные свойства, позволяющие системе достигать заданной цели, т. е. когда изучаются функции системы. В соответствии с этим наметился ряд подходов к исследованию структуры системы с ее свойствами, к которым следует прежде всего отнести структурный и функциональный.
При структурном подходе выявляются состав выделенных элементов системы S и связи между ними. Совокупность элементов и связей между ними позволяет судить о структуре системы. Последняя в зависимости от цели исследования может быть описана на разных уровнях рассмотрения. Наиболее общее описание структуры - это топологическое описание, позволяющее определить в самых общих понятиях составные части системы и хорошо формализуемое на базе теории графов.
Менее общим является функциональное описание, когда рассматриваются отдельные функции, т. е. алгоритмы поведения системы, и реализуется функциональный подход, оценивающий функции, которые выполняет система, причем под функцией понимается свойство, приводящее к достижению цели. Поскольку функция отображает свойство, а свойство отображает взаимодействие системы S с внешней средой Е, то свойства могут быть выражены в виде либо некоторых характеристик элементов S iV) и подсистем Si системы, либо системы S в целом.
При наличии некоторого эталона сравнения можно ввести количественные и качественные характеристики систем. Для количественной характеристики вводятся числа, выражающие отношения между данной характеристикой и эталоном. Качественные характеристики системы находятся, например, с помощью метода экспертных оценок.
Проявление функций системы во времени S(t), т. е. функционирование системы, означает переход системы из одного состояния в другое, т. е. движение в пространстве состояний Z. При эксплуатации системы S весьма важно качество ее функционирования, определяемое показателем эффективности и являющееся значением критерия оценки эффективности. Существуют различные подходы к выбору критериев оценки эффективности. Система S может оцениваться либо совокупностью частных критериев, либо некоторым общим интегральным критерием.
Следует отметить, что создаваемая модель М с точки зрения системного подхода также является системой, т. е. S"=S"(M), и может рассматриваться по отношению к внешней среде Е. Наиболее просты по представлению модели, в которых сохраняется прямая аналогия явления. Применяют также модели, в которых нет прямой аналогии, а сохраняются лишь законы и общие закономерности поведения элементов системы S. Правильное понимание взаимосвязей как внутри самой модели М, так и взаимодействия ее с внешней средой Е в значительной степени определяется тем, на каком уровне находится наблюдатель.
Простой подход к изучению взаимосвязей между отдельными частями модели предусматривает рассмотрение их как отражение связей между отдельными подсистемами объекта. Такой классический подход может быть использован при создании достаточно простых моделей. Процесс синтеза модели М на основе классического (индуктивного) подхода представлен на рис. 1.1, а. Реальный объект, подлежащий моделированию, разбивается на отдельные подсистемы, т. е. выбираются исходные данные Д для моделирования и ставятся цели Ц, отображающие отдельные стороны процесса моделирования. По отдельной совокупности исходных данных Д ставится цель моделирования отдельной стороны функционирования системы, на базе этой цели формируется некоторая компонента К будущей модели. Совокупность компонент объединяется в модель М.
Таким образом, разработка модели М на базе классического подхода означает суммирование отдельных компонент в единую модель, причем каждая из компонент решает свои собственные задачи и изолирована от других частей модели. Поэтому классический подход может быть использован для реализации сравнительно простых моделей, в которых возможно разделение и взаимно независимое рассмотрение отдельных сторон функционирования реального объекта. Для модели сложного объекта такая разобщенность решаемых задач недопустима, так как приводит к значительным затратам ресурсов при реализации модели на базе конкретных программно-технических средств. Можно отметить две отличительные стороны классического подхода: наблюдается движение от частного к общему, создаваемая модель (система) образуется путем суммирования отдельных ее компонент и не учитывается возникновение нового системного эффекта.
С усложнением объектов моделирования возникла необходимость наблюдения их с более высокого уровня. В этом случае наблюдатель (разработчик) рассматривает данную систему S как некоторую подсистему какой-то метасистемы, т. е. системы более высокого ранга, и вынужден перейти на позиции нового системного подхода, который позволит ему построить не только исследуемую систему, решающую совокупность задач, но и создавать систему, являющуюся составной частью метасистемы.
Системный подход получил применение в системотехнике в связи с необходимостью исследования больших реальных систем, когда сказалась недостаточность, а иногда ошибочность принятия каких-либо частных решений. На возникновение системного подхода повлияли увеличивающееся количество исходных данных при разработке, необходимость учета сложных стохастических связей в системе и воздействий внешней среды Е. Все это заставило исследователей изучать сложный объект не изолированно, а во взаимодействии с внешней средой, а также в совокупности с другими системами некоторой метасистемы.
Системный подход позволяет решить проблему построения сложной системы с учетом всех факторов и возможностей, пропорци-1 овальных их значимости, на всех этапах исследования системы 5" и построения модели М". Системный подход означает, что каждая система S является интегрированным целым даже тогда, когда она состоит из отдельных разобщенных подсистем. Таким образом, в основе системного подхода лежит рассмотрение системы как интегрированного целого, причем это рассмотрение при разработке начинается с главного - формулировки цели функционирования. На основе исходных данных Д, которые известны из анализа внешней системы, тех ограничений, которые накладываются на систему сверху либо исходя из возможностей ее реализации, и на основе цели функционирования формулируются исходные требования Т к модели системы S. На базе этих требований формируются ориентировочно некоторые подсистемы П, элементы Э и осуществляется наиболее сложный этап синтеза - вы-< бор В составляющих системы, для чего используются специальные критерии выбора КВ.
При моделировании необходимо обеспечить максимальную эффективность модели системы, которая определяется как некоторая разность между какими-то показателями результатов, полученных в итоге эксплуатации модели, и теми затратами, которые были вложены в ее разработку и создание.
1.3. Стадии разработки моделей.
На базе системного подхода может быть предложена и некоторая последовательность разработки моделей, когда выделяют две основные стадии проектирования: макропроектирование и микропроектирование.
На стадии макропроектирования на основе данных о реальной системе S и внешней среде Е строится модель внешней среды, выявляются ресурсы и ограничения для построения модели системы, выбирается модель системы и критерии, позволяющие оценить адекватность модели М реальной системы S. Построив модель системы и модель внешней среды, на основе критерия эффективности функционирования системы в процессе моделирования выбирают оптимальную стратегию управления, что позволяет реализовать возможности модели по воспроизведению отдельных сторон функционирования реальной системы S.
Стадия микропроектирования в значительной степени зависит от конкретного типа выбранной модели. В случае имитационной модели необходимо обеспечить создание информационного, математического, технического и программного обеспечении системы моделирования. На этой стадии можно установить основные характеристики созданной модели, оценить время работы с ней и затраты ресурсов для получения заданного качества соответствия модели процессу функционирования системы S.
Независимо от типа используемой модели М при ее построении необходимо руководствоваться рядом принципов системного подхода: 1) пропорционально-последовательное продвижение по этапам и направлениям создания модели; 2) согласование информационных, ресурсных, надежностных и других характеристик; 3) правильное соотношение отдельных уровней иерархии в системе моделирования; 4) целостность отдельных обособленных стадий построения модели.
Модель М должна отвечать заданной цели ее создания, поэтому отдельные части должны компоноваться взаимно, исходя из единой системной задачи. Цель может быть сформулирована качественно, тогда она будет обладать большей содержательностью и длительное время может отображать объективные возможности данной системы моделирования. При количественной формулировке цели возникает целевая функция, которая точно отображает наиболее существенные факторы, влияющие на достижение цели.
Построение модели относится к числу системных задач, при решении которых синтезируют решения на базе огромного числа исходных данных, на основе предложений больших коллективов специалистов. Использование системного подхода в этих условиях позволяет не только построить модель реального объекта, но и на базе этой модели выбрать необходимое количество управляющей информации в реальной системе, оценить показатели ее функционирования и тем самым на базе моделирования найти наиболее эффективный вариант построения и выгодный режим функционирования реальной системы S.
2. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОБЛЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ
С развитием системных исследований, с расширением экспериментальных методов изучения реальных явлений все большее значение приобретают абстрактные методы, появляются новые научные Дисциплины, автоматизируются элементы умственного труда. Важное значение при создании реальных систем S имеют математические методы анализа и синтеза, целый ряд открытий базируется на! чисто теоретических изысканиях. Однако было бы неправильно забывать о том, что основным критерием любой теории является практика, и даже сугубо математические, отвлеченные науки базируются в своей основе на фундаменте практических знаний.
Экспериментальные исследования систем. Одновременно с развитием теоретических методов анализа и синтеза совершенствуются и методы экспериментального изучения реальных объектов, появляются новые средства исследования. Однако эксперимент был и остается одним из основных и существенных инструментов познания. Подобие и моделирование позволяют по-новому описать реальный! процесс и упростить экспериментальное его изучение. Совершенствуется и само понятие моделирования. Если раньше моделирование! означало реальный физический эксперимент либо построение макета, имитирующего реальный процесс, то в настоящее время появились новые виды моделирования, в основе которых лежит постановка не только физических, но также и математических экспериментов.
Познание реальной действительности является длительным и сложным процессом. Определение качества функционирования большой системы, выбор оптимальной структуры и алгоритмов! поведения, построение системы S в соответствии с поставленной! перед нею целью - основная проблема при проектировании современных систем, поэтому моделирование можно рассматривать как один из методов, используемых при проектировании и исследовании больших систем.
Моделирование базируется на некоторой аналогии реального и мысленного эксперимента. Аналогия - основа для объяснения изучаемого явления, однако критерием истины может служить только практика, только опыт. Хотя современные научные гипотезы могут создаться чисто теоретическим путем, но, по сути, базируются на широких практических знаниях. Для объяснения реальных; процессов выдвигаются гипотезы, для подтверждения которых ставится эксперимент либо проводятся такие теоретические рассуждения, которые логически подтверждают их правильность. В широком смысле под экспериментом можно понимать некоторую процедур организации и наблюдения каких-то явлений, которые осуществляв ют в условиях, близких к естественным, либо имитируют их. 3
Различают пассивный эксперимент, когда исследователь наблюдает протекающий процесс, и активный, когда наблюдатель вмешивается и организует протекание процесса. В последнее время распространен активный эксперимент, поскольку именно на его основе) удается выявить критические ситуации, получить наиболее интересные закономерности, обеспечить возможность повторения эксперимента в различных точках и т. д.
В основе любого вида моделирования лежит некоторая модель, имеющая соответствие, базирующееся на некотором общем качестве, которое характеризует реальный объект. Объективно реальный объект обладает некоторой формальной структурой, поэтому для любой модели характерно наличие некоторой структуры, соответствующей формальной структуре реального объекта, либо изучаемой стороне этого объекта.
В основе моделирования лежат информационные провесы, поскольку само создание модели М базируется на информации о реальном объекте. В процессе реализации модели получается информация о данном объекте, одновременно в процессе эксперимента с моделью вводится управляющая информация, существенное место занимает обработка полученных результатов, т. е. информация лежит в основе всего процесса моделирования.
Характеристики моделей систем. В качестве объекта моделирования выступают сложные организационно-технические системы, которые можно отнести к классу больших систем. Более того, по своему содержанию и созданная модель М также становится системой S(M) и тоже может быть отнесена к классу больших систем, для которых характерно следующее.
1. Цель функционирования, которая определяет степень целенаправленности поведения модели М. В этом случае модели могут быть разделены на одноцелевые, предназначенные для решения одной задачи, и многоцелевые, позволяющие разрешить или рассмотреть ряд сторон функционирования реального объекта.
2. Сложность, которую, учитывая, что модель М является совокупностью отдельных элементов и связей между ними, можно оценить по общему числу элементов в системе и связей между ними. По разнообразию элементов можно выделить ряд уровней иерархии, отдельные функциональные подсистемы в модели М, ряд входов и выходов и т. д., т. е. понятие сложности может быть идентифицировано по целому ряду признаков.
3. Целостность, указывающая на то, что создаваемая модель М является одной целостной системой S(M), включает в себя большое количество составных частей (элементов), находящихся в сложной взаимосвязи друг с другом.
4. Неопределенность, которая проявляется в системе: по состоянию системы, возможности достижения поставленной цели, методам. решения задач, достоверности исходной информации и т. д. Основной характеристикой неопределенности служит такая мера информации, как энтропия, позволяющая в ряде случаев оценить количество управляющей информации, необходимой для достижения заданного состояния системы. При моделировании основная цель - получение требуемого соответствия модели реальному объекту и в этом смысле количество управляющей информации в модели можно также оценить с помощью энтропии и найти то предельное минимальное количество, которое необходимо для получения требуемого результата с заданной достоверностью. Таким образом, понятие неопределенности, характеризующее большую систему, применимо к модели М и является одним из ее основных признаков .
5. Поведенческая страта, которая позволяет оценить эффективность достижения системой поставленной цели. В зависимости от наличия случайных воздействий можно различать детерминированные и стохастические системы, по своему поведению - непрерывные и дискретные и т. д. Поведенческая страта рассмотрения системы ^позволяет применительно к модели М оценить эффективность построенной модели, а также точность и достоверность полученных при этом результатов. Очевидно, что поведение модели М не обязательно совпадает с поведением реального объекта, причем часто моделирование может быть реализовано на базе иного материального носителя.
6. Адаптивность, которая является свойством высокоорганизованной системы. Благодаря адаптивности удается приспособиться к различным внешним возмущающим факторам в широком диапазоне изменения воздействий внешней среды. Применительно в модели существенна возможность ее адаптации в широком спектре возмущающих воздействий, а также изучение поведения модели в изменяющихся условиях, близких к реальным. Надо отметить, что существенным может оказаться вопрос устойчивости модели к различным возмущающим воздействиям. Поскольку модель М - сложная система, весьма важны вопросы, связанные с ее существованием, т. е. вопросы живучести, надежности и т. д..
7. Организационная структура системы моделирования, которая во многом зависит от сложности модели и степени совершенства средств моделирования. Одним из последних достижений в области моделирования можно считать возможность использования имитационных моделей для проведения машинных экспериментов. Необходимы оптимальная организационная структура комплекса технических средств, информационного, математического и программного обеспечении системы моделирования S"(M), оптимальная организация процесса моделирования, поскольку следует обращать особое внимание на время моделирования и точность получаемых результатов.
8. Управляемость модели, вытекающая из необходимости обеспечивать управление со стороны экспериментаторов для получения возможности рассмотрения протекания процесса в различных условиях, имитирующих реальные. В этом смысле наличие многих управляемых параметров и переменных модели в реализованной системе моделирования дает возможность поставить широкий эксперимент и получить обширный спектр результатов.
9. Возможность развития модели, которая исходя из современного уровня науки и техники позволяет создавать мощные системы моделирования S(M) исследования многих сторон функционирования реального объекта. Однако нельзя при создании системы моделирования ограничиваться только задачами сегодняшнего дня. Необходимо предусматривать возможность развития системы моделирования как по горизонтали в смысле расширения спектра изучаемых функций, так и по вертикали в смысле расширения числа подсистем, т. е. созданная система моделирования должна позволять применять новые современные методы и средства. Естественно, что интеллектуальная система моделирования может функционировать только совместно с коллективом людей, поэтому к ней предъявляют эргономические требования.
2.1. Цели моделирования систем управления.
Одним из наиболее важных аспектов построения систем моделирования является проблема цели. Любую модель строят в зависимости от цели, которую ставит перед ней исследователь, поэтому одна из основных проблем при моделировании - это проблема целевого назначения. Подобие процесса, протекающего в модели М, реальному процессу является не целью, а условием правильного функционирования модели, и поэтому в качестве цели должна быть поставлена задача изучения какой-либо стороны функционирования объекта.
Для упрощения модели М цели делят на подцели и создают более эффективные виды моделей в зависимости от полученных подцелей моделирования. Можно указать целый ряд примеров целей моделирования в области сложных систем. Например, для предприятием весьма существенно изучение процессов оперативного управления производством, оперативно-календарного планирования, перспективного планирования и здесь также могут быть успешно использованы методы моделирования.
Если цель моделирования ясна, то возникает следующая проблема, а именно проблема построения модели М. Построение модели оказывается возможным, если имеется информация или выдвинуты гипотезы относительно структуры, алгоритмов и параметров исследуемого объекта. На основании их изучения осуществляется идентификация объекта. В настоящее время широко применяют различные способы оценки параметров: по методу наименьших квадратов, по методу максимального правдоподобия, байесовские, марковские оценки.
Если модель М построена, то следующей проблемой можно считать проблему работы с ней, т. е. реализацию модели, основные задачи которой - минимизация времени получения конечных peзультатов и обеспечение их достоверности.
Для правильно построенной модели М характерным является то, что она выявляет лишь те закономерности, которые нужны исследователю, и не рассматривает свойства системы S, не существенные для данного исследования. Следует отметить, что оригинал и модель должны быть одновременно сходны по одним признакам и различны по другим, что позволяет выделить наиболее важные изучаемые свойства. В этом смысле модель выступает как некоторый “заместитель” оригинала, обеспечивающий фиксацию и изучение лишь некоторых свойств реального объекта.
В одних случаях наиболее сложной оказывается идентификация в других - проблема построения формальной структуры объекта. Возможны трудности и при реализации модели, особенно в случай имитационного моделирования больших систем. При этом следует подчеркнуть роль исследователя в процессе моделирования. Постановка задачи, построение содержательной модели реального объекта во многом представляют собой творческий процесс и базируются на эвристике. И в этом смысле нет формальных путей выбора оптимального вида модели. Часто отсутствуют формальные методы, позволяющие достаточно точно описать реальный процесс. Поэтому выбор той или иной аналогии, выбор того или иного математического аппарата моделирования полностью основывается на имеющемся опыте исследователя и ошибка исследовав теля может привести к ошибочным результатам моделирований.
Средства вычислительной техники, которые в настоящее время широко используются либо для вычислений при аналитическом моделировании, либо для реализации имитационной модели системы, могут лишь помочь с точки зрения эффективности реализации сложной модели, но не позволяют подтвердить правильность тон или иной модели. Только на основе обработанных данных, опыта исследователя можно с достоверностью оценить адекватность модели по отношению к реальному процессу.
Если в ходе моделирования существенное место занимает реальный физический эксперимент, то здесь весьма важна и надежность используемых инструментальных средств, поскольку сбои и отказы программно-технических средств могут приводить к искаженным значениям выходных данных, отображающих протекание процесса. И в этом смысле при проведении физических экспериментов необходимы специальная аппаратура, специально разработанное математическое и информационное обеспечение, которые позволяют реализовать диагностику средств моделирования, чтобы отсеять те ошибки в выходной информации, которые вызваны неисправностями функционирующей аппаратуры. В ходе машинного эксперимента могут иметь место и ошибочные действия человека-оператора. В этих условиях серьезные задачи стоят в области эргономического обеспечения процесса моделирования.
3. КЛАССИФИКАЦИЯ ВИДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ.
В основе моделирования лежит теория подобия, которая утверждает, что абсолютное подобие может иметь место лишь при замене одного объекта другим точно таким же. При моделировании абсолютное подобие не имеет места и стремятся к тому, чтобы модель достаточно хорошо отображала исследуемую сторону функционирования объекта.
Классификационные признаки. В качестве одного из первых признаков классификации видов моделирования можно выбрать степень полноты модели и разделить модели в соответствии с этим признаком на полные, неполные и приближенные. В основе полного моделирования лежит полное подобие, которое проявляется как во времени, так и в пространстве. Для неполного моделирования характерно неполное подобие модели изучаемому объекту. В основе приближенного моделирования лежит приближенное подобие, при котором некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем.
В зависимости от характера изучаемых процессов в системе S все виды моделирования могут быть разделены на детерминированные и стохастические, статические и динамические, дискретные, непрерывные и дискретно-непрерывные. Детерминированное моделирование отображает детерминированные процессы, т. е. процессы, в которых предполагается отсутствие всяких случайных воздействий; стохастическое моделирование отображает вероятностные процессы и события. В этом случае анализируется ряд реализаций случайного процесса и оцениваются средние характеристики, т. е. набор однородных реализаций. Статическое моделирование служит для описания поведения объекта в какой-либо момент времени, а динамическое моделирование отражает поведение объекта во времени. Дискретное моделирование служит для описания процессов, которые предполагаются дискретными, соответственно непрерывное моделирование позволяет отразить непрерывные процессы в системах, а дискретно-непрерывное моделировании используется для случаев, когда хотят выделить наличие как дискретных, так и непрерывных процессов.
В зависимости от формы представления объекта (системы J можно выделить мысленное и реальное моделирование.
Мысленное моделирование часто является единственным способом моделирования объектов, которые либо практически нереализуемы в заданном интервале времени, либо существуют вне условий, возможных для их физического создания. Например, на базе мысленного моделирования могут быть проанализированы многие ситуации микромира, которые не поддаются физическому эксперименту. Мысленное моделирование может быть реализовано в вид наглядного, символического и математического.
Аналоговое моделирование основывается на применении аналогий различных уровней. Наивысшим уровнем является полная аналогия, имеющая место только для достаточно простых объектов. С усложнением объекта используют аналогии последующих уровней, когда аналоговая модель отображает несколько либо только одну сторону функционирования объекта.
Существенное место при мысленном наглядном моделировании занимает макетирование. Мысленный макет может применяться в случаях, когда протекающие в реальном объекте процессы не поддаются физическому моделированию, либо может предшествовать проведению других видов моделирования. В основе построения мысленных макетов также лежат аналогии, однако обычно базирующиеся на причинно-следственных связях между явлениями и процессами в объекте. Если ввести условное обозначение отдельных понятий, т. е. знаки, а также определенные операции между этими знаками, то можно реализовать знаковое моделирование и с помощью знаков отображать набор понятий - составлять отдельные цепочки из слов и предложений. Используя операции объединения, пересечения и дополнения теории множеств, можно в отдельных символах дать описание какого-то реального объекта.
В основе языкового моделирования лежит некоторый тезаурус. Последний образуется из набора входящих понятий, причем этот набор должен быть фиксированным. Следует отметить, что между тезаурусом и обычным словарем имеются принципиальные различия. Тезаурус - словарь, который очищен от неоднозначности, т. е. в нем каждому слову может соответствовать лишь единственное понятие, хотя в обычном словаре одному слову могут соответствовать несколько понятий.
Символическое моделирование представляет собой искусственный процесс создания логического объекта, который замещает реальный и выражает основные свойства его отношений с помощью определенной системы знаков или символов.
Математическое моделирование. Для исследования характеристик процесса функционирования любой системы S математическими методами, включая и машинные, должна быть проведена формализация этого процесса, т. е. построена математическая модель.
Под математическим моделированием будем понимать процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью, и исследование этой модели, позволяющее получать характеристики рассматриваемого реального объекта. Вид математической модели зависит как от природы реального объекта, так и задач исследования объекта и требуемой достоверности и точности решения этой задачи. Любая математическая модель, как и всякая другая,
Рис 1. Классификация видов моделирования систем.
описывает реальный объект лишь с некоторой степенью приближения к действительности. Математическое моделирование для исследования характеристик процесса функционирования систем можно разделить на аналитическое, имитационное и комбинированное.
Для аналитического моделирования характерно то, что процессы функционирования элементов системы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, интегродиф-ференциальных, конечно-разностных и т. п.) или логических условий. Аналитическая модель может быть исследована следующими методами: а) аналитическим, когда стремятся получить в общем виде явные зависимости для искомых характеристик; б) численным, когда, не умея решать уравнений в общем виде, стремятся получить числовые результаты при конкретных начальных данных; в) качественным, когда, не имея решения в явном виде, можно найти некоторые свойства решения (например, оценить устойчивость решения).
В отдельных случаях исследования системы могут удовлетворить и те выводы, которые можно сделать при использовании качественного метода анализа математической модели. Такие качественные методы широко используются, например, в теории автоматического управления для оценки эффективности различных вариантов систем управления.
Заключение.
В заключении данной курсовой работы хочу сделать несколько выводов из вышеизложенного материала о моделировании в исследовании систем управления. Итак определим гносеологическую природу моделирования.
Определяя гносеологическую роль теории моделирования, т.е. ее значение в процессе познания, необходимо прежде всего отвлечься от имеющегося в науке и технике многообразия моделей и выделить то общее, что присуще моделям различных по своей природе объектов реального мира. Это общее заключается в наличии некоторой структуры (статической или динамической, материальной или мысленной), которая подобна структуре данного объекта. В процессе изучения модель выступает в роли относительного самостоятельного квазиобъекта, позволяющего получить при исследовании некоторые знания о самом объекте.
В современной России управление и ее исследование идет по пути усложнения. Применяя методы моделирования такие, как аналогия, можно добиться впечатляющих результатов в хозяйственной деятельности предприятия. Аналогией называют суждение о каком-либо частном сходстве двух объектов, причем такое сходство может быть существенным и несущественным. Необходимо отметить, что понятия существенности и несущественности сходства или различия объектов условны и относительны. Существенность сходства (различия) зависит от уровня абстрагирования и в общем случае определяется конечной целью проводимого исследования. Современная научная гипотеза создается, как правило, по аналогии с проверенными на практике научными положениями.
В заключении вышесказанному можно подвести итог, что моделирование это основной путь в системе исследования систем управления и имеет чрезвычайную важность для менеджера любого уровня.
Список литературы.
1. Игнатьева А. В., Максимцов М. М. ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ, Москва, 2000
2. Патерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем. - М.: Мир, 1984.
3. Приикер А. Введение в имитационное моделирование и язык СЛАМП. - М.: Мир, 1987.
4.Советов Б. Я.. Яковлев С. А. Моделирование систем. - М.: Высшая школа, 1985.
5. Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем (2-е изд.). - М.: Высшая школа, 1998.
6.Советов Б. Я.. Яковлев С. А. Моделирование систем: Курсовое проектирование. - М.: Высшая школа, 1988.
7. Короткое Э.М. Исследование систем управления. - М.: “ДеКА”, 2000.
Репетиторство
Нужна помощь по изучению какой-либы темы?
Наши специалисты проконсультируют или окажут репетиторские услуги по интересующей вас тематике.
Отправь заявку
с указанием темы прямо сейчас, чтобы узнать о возможности получения консультации.
Таблица 1
Отличительные черты успешных руководителей
Характеристики Комментарии
Забота о своих людях Подчиненные не воспринимаются как «человеческий ресурс» или «рабочая единица». Для успешного руководителя важны его люди и состояние их дел. Лучший способ получить саботаж - это свести своих людей до статуса «ресурса» и начать выжимать из них соки.
Доступность для общения Доступность обеспечивает обратную связь, по которой можно судить о правильности выработанного решения.
Установление партнерских отношений между всеми участниками процесса Успешные руководители рассматривают свои коллективы как единое целое, где все участники процесса несут ответственность за результат. Нет разделения на всемогущих руководителей, принимающих решения, и бессловесных исполнителей, чей удел тянуть лямку за зарплату и поменьше думать.
Вера в своих подчиненных Успешный руководитель видит в своих подчиненных победителей.
Этика общения Успешный руководитель редко кричит на своих людей.
Служение интересам своих подчиненных Ценность руководителя для группы заключается в том, насколько он может служить ее интересам. Успешный руководитель всегда учитывает, что подчиненные наделены властью сотрудничества с руководителем.
Литература
1. Арнольд В.И. Что такое математика? - МЦНМО, 2004 г.
2. Берн Э. Лидер и группа. О структуре и динамике организаций и групп. - Екатеринбург: 2000.
3. Водянова В.В. Роль внутреннего аудита в построении некоторых моделей иерархических систем управления // Материалы VI Международной научной конференции «Высшее образование для XXI». Выпуск 2. - М.: 2009.
4. Москалев И.Е. Методы качественного моделирования инновационных социальных процессов. - http://spkurdyumov.narod.ru/moskaliy.htm
5. Постон Т., Стюарт И. Теория катастроф и ее приложения. - М.: 1980.
А. Б. Зеленцов
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ ОРГАНИЗАЦИЕЙ MODELING OF THE ORGANIZATION
Аннотация: в статье обосновано, что в условиях динамизма и непредсказуемости деловой среды все более серьезное внимание должно уделяться технологиям управления, как основы рациональной организации управленческих процессов, разработаны принципы моделирования процесса разработки и принятия управленческих решений, предложена функционально-логическая модель процесса управления.
© Зеленцов А.Б., 2012
Ключевые слова: анализ, моделирование, процесс, показатели, процессный подход, управление, синтез, системный анализ.
Abstract: This article is justified, that in a dynamic and unpredictable business environment, more attention should be given to management techniques as the basis for the rational organization of administrative processes, developed the principles of modeling the development and management decisions, proposed a functional-logical model of the management process.
Keywords: analysis, modeling, process parameters, process approach, management, synthesis, system analysis.
Современное управление организацией в условиях усиливающегося влияния динамической и непредсказуемой деловой среды приобретает все более предпринимательский характер, что означает необходимость сосредоточения внимания на поиске новых возможностей в целях адаптации и быстрого реагирования на происходящие изменения. Соответственно все процессы, связанные с решением основных задач управления: определения целей организации и создания необходимых экономических, организационных, технико-технологических, социальных, психологических и др. условий для их реализации, становятся более динамичными, требующими гибких инструментов разработки и обоснования.
В настоящее время наука управления, по-прежнему, занимается поиском эффективных форм использования организационных ресурсов во всем усложняющейся экономической ситуации, путей выхода или недопущения критических ситуаций на основе предвидения.
В этих условиях особая мобильность и динамичность в проведении изменений требуется от процессов управления.
Являясь адептами и верными последователями системного подхода к управлению, в то же время мы не можем мириться с ослаблением внимания к процессу управления. Осознание того, что сложившееся умаление роли процесса управления привело к непроработанности, а в нередких случаях и полному отсутствию, технологий управления и действенных инструментов его эффективной организации заставляет нас с иных позиций взглянуть на процессный подход.
В условиях формирования рыночного механизма хозяйствования в центр внимания управления деятельностью предприятия ставятся процессы адаптации и самоорганизации в изменяющейся внешней среде. При этом изменяется характер самого процесса управления, приобретающий все более творческие и креативные черты .
В то же время состояние отечественных промышленных предприятий, к сожалению, характеризуется отсутствием обновления оборудования, устареванием технологий, ростом издержек, неконкурентоспособными качеством и ценами на выпускаемую продукцию.
В этих условиях совершенствования и развитие деятельности предприятия должно основываться на самопознании, глубоком исследовании процесса и системы управления.
Процесс управления - это взаимосвязанная совокупность циклически повторяющихся действий, опосредованно реализуемых на объекте управления посредством комплекса динамически изменяющихся в пространстве и во времени управленческих функций, обеспечивающих определенную структурированность, внутреннюю упорядоченность и согласованность взаимодействия элементов системы управления, в целях решения задач и проблем организации.
Для исследования управления особое значение имеют системные исследования, охватывающие процессы на разных уровнях управления и различные подсистемы управления.
Наиболее конструктивное направление таких исследований - это системный анализ, поскольку предполагает методику проведения работ, позволяющих не упустить из рассмотрения существенные факторы.
Структура системного анализа, может быть представлена следующими элементами:
Декомпозиция, предполагающая определение и декомпозицию общей цели исследования и функции системы (дерево целей и дерево функций); выделение системы из среды (система - не система); описание факторов, воздействующих на систему; выявление тенденций развития и разного рода неопределенностей; описание системы как «черного ящика»); функциональную, компонентную структурную декомпозицию, давая тем самым общее представление о системе;
Анализ, обеспечивающий детальное представление системы. В процессе анализа осуществляются: функционально-структурный анализ; морфологический анализ; генетический анализ (предыстория, тенденции развития, причинно-следственные связи, прогнозы); анализ аналогов; анализ эффективности; формирование требований к развиваемой системе;
Синтез, включающий моделирование системы; синтез альтернативных структур системы, снимающей проблему; синтез параметров системы, снимающий проблему; оценивание вариантов синтезированной системы и выбор наилучшего варианта для принятия управленческого решения.
Процесс разработки управленческого решения также включает элементы декомпозиции, анализа, моделирования и обоснования выбора варианта решения и альтернатив и, таким образом, управленческое решение есть «результат анализа, прогнозирования, оптимизации, экономического обоснования и выбора альтернативы».
Поскольку полноценное моделирование можно осуществить только на основе анализа и прогноза, то напрашивается вывод, что общность целей и задач процесса принятия управленческого решения и системного анализа позволит объединить их в процессе управления. Ряд специалистов в этой области исследования также придерживаются мнения, «что анализ является элементом процесса управления» .
Таким образом, при моделировании процесса управления следует учитывать, что цели и задачи его этапов не только совпадают с целями и задачами системного анализа, но являются взаимопроникающими. Следовательно, анализ систем управления необходимо ввести в состав элементов процесса управления, а на практике возложить ответственность за результаты анализа на ЛПР.
Объектом анализа в системе управления, как форме существования процесса управления, являются не только управленческие отношения, системы обработки данных и информационные потоки, но и производственные системы, по результатам функционирования которых можно судить об эффективности управления.
Но не один анализ представляет системные исследования, а еще и диагностика, прогнозирование и синтез, являющиеся также элементами УР.
Диагностика представляет собой процесс распознавания и обозначения проблем исследуемого объекта, включающий сбор информации; объективное исследование состояния объекта; анализ результатов исследования. Как правило, для распознавания проблем необходимо обнаружение достаточного числа признаков и комбинаций, определения их выраженности.
В свою очередь, прогнозирование - это «приемы исследования, позволяющие на основе анализа прошлых и существующих связей, присущих объекту, а также их возможных изменений вынести научно обоснованное суждение о будущем развитии объекта с определенной вероятностью» .
Синтез, как результат обобщений, ориентирован на моделирование более совершенных систем.
Все эти элементы являются необходимыми атрибутами нового вида деятельности, направленного на развитие управления, - исследования систем управления. В связи с этим представляется целесообразным ввести в процесс управления блок именно исследования систем управления (ИСУ).
«Ни одна модель не должна строиться без ясного осознания объекта и целей моделирования. Выбранное определение цели моделирования должно отвечать на следующие вопросы:
Почему моделируется данный процесс?
Что выявит данная модель?
Как ознакомившиеся с этой моделью смогут ее применить?» .
Отвечая на первый вопрос, следует обратить внимание на отсутствие
в теории и практике сколь-нибудь четкого и однозначного представления процесса управления.
Ответ на второй вопрос заключается в том, что модель процесса управления должна воспроизвести всю совокупность работ, задач или видов деятельности, осуществляемых в рамках этого процесса, их взаимосвязи и точное определение входов и выходов.
В качестве исходных позиций для моделирования процесса управления принимается следующее:
1. В силу того, что процесс управления в современных условиях должен быть ориентирован на устойчивое функционирование и развитие предприятия, в основу его организации должен быть положен принцип преобразующего анализа, который заключается в том, что анализ, как все системное исследование, направлен не просто на получение исчерпывающей информации об объекте, а на поиск знания о том, как его изменить, улучшить и найти пути его развития.
2. Реализация процесса управления осуществляется с использованием новых информационных технологий, обеспечивающих автоматизацию расчетов, построений и т.д. и поэтапную визуализацию результатов и работу в диалоговом режиме.
Предполагается обязательное наличие управленческой системы (УИС), которая непосредственно связана с целями и задачами, формирующими основу стратегии развития предприятия.
3. Декомпозиция системы должна осуществляться по функциональному признаку, поскольку именно таким образом можно отразить динамику процесса управления. Учитывая, что существует четыре стратегии декомпозиции: структурная, функциональная, по жизненному циклу и по физическим процессам, предлагается модификация, основанная на учете преимуществ всех четырех и на выделении функции системы по аспектам деятельности: управленческая, производственная, финансовая, социальное развитие, экономическая и функция интеллектуализации (или виртуализации) управления.
4. Показатели, используемые для преобразующего анализа, должны максимально отражать динамику системы и процессов управления, дифференцировать по аспектам деятельности и отвечать требованиям идентификации. В этой связи должны быть разработаны критерии отбора показателей в группы, характеризующие тот или иной аспект деятельности .
В ходе исследования были разработаны такие критерии, это:
Сопоставимость (по времени, содержанию...);
Одноразмерность. Так как показатели, характеризующие деятельность предприятия, разноразмерны и разнонаправлены, их нельзя, например, поместить в одно поле системы координат. В этой связи используется метод индексации показателей;
Данные Хранилище данных
Библиотека онтологий
Объекты реального _лица_
Диагностика -
Анализ показателей
Отбор показателей
Модель существующей системы
Функциональная декомпозиция
Функционально-структурный анализ
Ретроспективный анализ
Морфологический анализ
Генети ческий анализ
обозначение и
структуризация
проблемы
Синтез структур
Мониторинг и оценка исполнения УР
Принятие УР
Синтез параметров
Оценивание
Рпс. 1. Функционально-логическая модель процесса управления
Равного участия в исследуемом явлении. Это означает, что отбираются те показатели, которые в наибольшей степени характеризуют изменения в объекте и дают адекватные оценки его состоянию;
Чувствительности к любым изменениям, как во внешней, так и во внутренней
Относительности. Это означает, что показатели обязательно должны быть отношениями, отражающими соотношение затрат и результатов:
Учета влияния внешней среды.
5. В связи с тем, что модель процесса управления должна отражать динамику, воплощаемую в функциях, и логическую последовательность в диссертации используется метод функционально-логического моделирования.
Функционально-логическая модель процесса управления, представленная на рисунке 1, отражает:
Цикличность процесса управления;
Логическую последовательность действий;
Взаимопроникновение процессов управления и системного анализа (декомпозиция, анализ, синтез);
Функциональную интерпретацию.
Богатый арсенал методов анализа, представляющих совокупность правил, приемов и операций по выделению, отбору, систематизации, преобразованию и обобщению различных сведений, фактов и данных, имеющихся в источниках информации, облегчают реализацию его основной информационнообразующей функции, формирующей необходимую информацию и ее смысловые блоки.
Литература
1. Ансофф И. Новая корпоративная стратегия / И. Ансофф. - СПб.: Питер.
2. Герасимов Б. Н., Морозов В. В. Технологии менеджмента: Монография. -Самара: 2001
3. Деминг У. Эдвард Новая экономика (У. Эдвард Деминг; [пер. с англ. Т. Гуреш]). -М.: 2006.
4. Малин А. С. Исследование систем управления [текст]: Учебник для вузов / А. С. Малин, В. И. Мухин; Гос. ун-т - Высшая школа экономики. - 3-е изд. - М.: 2005
5. Мотышина М. С. Исследование систем управления: Учебное пособие. -СПб.: , 2006Ползунова Н. Н., Краев В. Н. Исследование систем управления: Учебное пособие для вузов. - М.: 2006 («Gaudeamus»)
6. Практика обучения действиям / Под ред. М. Педлера; пер с англ. Под ред. О. С. Виханского. - М.: 2000
7. Румянцева Е. Е. Новая энциклопедическая энциклопедия. - М.: 2005.-VI.
8. Черноруцкий И. Г. Метод оптимизации и принятия решений: Учебное пособие. - СПб.: 2001