«Рекомендовано Учебно-методическим объединением по образованию в области прикладной информатики в качестве учебного пособия для студентов вузов, обучающихся по специальности Прикладная информатика (по областям) МОСКВА ...»

ТЕОРИЯ СИСТЕМ

И СИаЕМНЫЙ АНАЛИЗ

В УПРАВЛЕНИИ

ОРГАНИЗАЦИЯМИ;

СПРАВОЧНИК

Под редакцией

В.Н.Волковой и А.А.Емельянова

Рекомендовано

Учебно-методическим объединением

по образованию в области прикладной информатики

в качестве учебного пособия для студентов вузов, обучающихся по специальности "Прикладная информатика (по областям)"

МОСКВА

"ФИНАНСЫ И СТАТИСТИКА"

2006 УДК 005,7:004(035) ББК 65.291.21в631я2 ТЗЗ АВТОРЫ:

В.А. Барииов, Л.С. Болотова, В.Н. Волкова, А.А. Денисов, В.А. Дуболазов, А.А. Емельянов, А.В. Катаев, Б.И. Кузин, В.А. Кузьменков, В.Е. Ланкин, Ю.И. Лапырь, В.Д. Ногин, Л.К. Птицына, М.И. Старовойтова, В.Б. Ступак, А.В. Татарова, А.В. Федотов, В.В. Ходырев, Г.П. Чудесова, С В. Широкова, В.Н. Юрьев РЕЦЕНЗЕНТЫ:

Кафедра экономической кибернетики и экономико-математических методов Санкт-Петербургского государственного университета экономики и финансов (заведующий кафедрой - Д. В. Соколов, доктор экономических наук, профессор);

Г.Н. Хубаев, доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой «Информационные системы»

Ростовской государственной экономической академии Теория систем и системный анализ в управлении организациями:

ТЗЗ Справочник: Учеб. пособие / Под ред. В.Н. Волковой и А.А. Емель­ янова. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 848 с: ил.

ISBN 5-279-02933- В данном учебном справочнике приводится краткая характеристи­ ка основных понятий и термиьюв, раскрываются закономерности тео­ рии систем, описываются методы и модели системного анализа, приме­ няемые для моделирования организационных социально-экоьюмических систем.

Для студентов вузов, обучающихся по специалььюсти «Приклад­ ная информатика (по областям)» и по другим экономическим специ­ альностям, связанным с управлением социально-экономическими сис­ темами, а также для аспирантов, докторантов и преподавателей соответствуюишх дисциплин.

2404000000 - 087..._.^^.. УДК 005.7:004(035) 010(01)-2006 ^^'- ^^^ 65.291.21В631Я ISBN 5-279-02933-5 ©Коллектив авторов,

ПРЕДИСЛОВИЕ

Теория систем и системный анализ - дисциплины, введенные в учебные планы различных специальностей (экономических, тех­ нических, социальных) около 20 лет назад. Эти дисциплины ох­ ватывают широкий спектр разнородных проблем - от анализа экономических ситуаций до разработки методик и моделей уп­ равления предприятиями и организациями, требуя от студентов знания специальной терминологии.

В связи с тем что теория систем и развившиеся на ее основе прикладные направления - относительно новые научные направ­ ления, имеющиеся учебники и учебные пособия по этой тематике ориентированы в большинстве своем на конкретные специальнос­ ти, и нередко вводимые в них понятия и определения базируются на терминологии предшествовавших теории систем междисцип­ линарных направлений - кибернетики, исследования операций, теории принятия решений. В то же время при подготовке специа­ листов целесообразно иметь основное ядро общепризнанных в этой области понятий, а для этого нужно не только знакомить студен­ тов, аспирантов и исследователей с различными точками зрения, неизбежными в развивающемся научном направлении, но и давать их в сопоставлении, так как сравнительный анализ способствует выбору эффективных методов и средств системного исследования, в большей мере соответствующих конкретным экономическим спе­ циальностям.

Особенно востребованы в настоящее время теория систем и системный анализ при управлении предприятиями и организа­ циями.

Последнюю в широком смысле определяют как свойство сис­ тем обнаруживать взаимосвязанное поведение частей системы в рамках целого. Управление организацией - сложная проблема, требующая участия специалистов различных областей знаний. По мере усложнения производственных процессов и развития науко­ емких технологий появились проблемы с большой начальной не­ определенностью проблемной ситуации. В таких задачах все боль­ шее место стал занимать собственно процесс постановки задачи.

возросла роль лица, принимающего решение (ЛПР), в выборе эко­ номико-математических методов, роль человека как носителя сис­ темы ценностей, критериев принятия решения, целостного воспри­ ятия, сохранения целостности при расчленении проблемы для облегчения ее решения.

С целью решения таких задач вначале стали разрабатывать новые разделы математики; оформилась в качестве самостоятель­ ной прикладная математика, приближающая математические ме­ тоды к практическим задачам; возникло понятие, а затем и направ­ ление «принятие решений», которое постановку задачи признает равноценным этапом ее решения.

В ходе решения подобных комплексных проблем широко ис­ пользуются понятия «система», «системный подход», «системный анализ». На определенной стадии развития научного знания тео­ рия систем оформилась в самостоятельную науку. В 30-е гг. XX в.

возникла теория открытых систем Л. фон Берталанфи, имеющая большое значение для управления социально-экономическими объектами. Важный вклад в становление системных представле­ ний внес в начале XX в. А.А. Богданов, предложивший всеобщую организационную науку - тектологию.

Обобщающие, междисциплинарные научные направления, за­ нимающиеся исследованием сложных систем и носящие различ­ ные наименования, исторически иногда возникали параллельно, на разной прикладной или теоретической основе. Поэтому появи­ лась потребность в упорядочении понятий и терминов, используе­ мых при проведении системных исследований.

Теория систем изучает общие законы функционирования си­ стем, классификации систем и их роль в выборе методов модели­ рования конкретных социально-экономических объектов.

Потребности практики почти одновременно со становлени­ ем теории систем привели к возникновению направления, назван­ ного исследованием операций. В 60-е гг. XX в. широкое распрос­ транение получили термины «системотехника», «системный подход», «системология», применительно к задачам управления термин «кибернетика», которые в последующем стали объединять термином «системные исследования». Возник ряд родственных направлений - «имитационное моделирование», «ситуационное управление», «структурно-лингвистическое моделирование», «ин­ формационный подход» и др.

Наиболее конструктивным из направлений системных иссле­ дований в настоящее время считается системный анализ, занима­ ющийся применением методов и моделей теории систем для прак­ тических ее приложений к задачам управления организацией.

Термин «системный анализ» используется в публикациях не­ однозначно. В начальный период возникновения термина и в пос­ леднее время распространено его использование в смысле комплек­ сного, системного подхода к решению многокритериальных задач.

С точки зрения представителей школы, подготовивших данный справочник, термин «системный анализ» используется для назва­ ния дисциплины, представляющей собой прикладное направление теории систем. В соответствии с этим для решения проблемы или задачи необходимо разрабатывать методику проведения системно­ го исследования, организации процесса принятия решения, выби­ рать подходы к выполнению этапов методики в конкретных усло­ виях. Важная функция системного анализа - работа с целями, организация процесса целеобразования, т.е. исследование факторов, влияющих на цель, формулирование, структуризация или декомпо­ зиция обобщающей цели. При этом разработка методики и выбор методов и приемов выполнения ее этапов базируются на использо­ вании понятий и закономерностей теории систем.

В подготовке специалистов по новым развивающимся направ­ лениям всегда большую роль играет специальная справочная ли­ тература, которая помогает вырабатывать более четкое представ­ ление об основном терминологическом аппарате дисциплин.

В представляемом справочнике дается краткая характеристика основных понятий, закономерностей теории систем, методик и моделей системного анализа и родственных направлений. В книгу включена также характеристика основных экономико-математичес­ ких методов, которые на основе использования методологии сис­ темного подхода позволяют разрабатывать формальные модели принятия решений.

Понятия отобраны с учетом их использования для управления организациями. Включена также краткая характеристика смеж­ ных направлений. Приводятся разные точки зрения со ссылками на соответствующие публикации. Связи между понятиями обеспе­ чиваются ссылками в форме выделения понятия курсивом и с по­ меткой «(см.)».

Данное учебное пособие предназначено для студентов вузов, обучающихся по специальности «Прикладная информатика (по областям)». Оно будет также полезно студентам, аспирантам и преподавателям других экономических специальностей, связан­ ных с управлением социально-экономическими системами.

Пособие подготовлено коллективом авторов вузов Москвы, Санкт-Петербурга и других городов в результате многолетнего обсуждения проблем теории систем и системного анализа на со­ вместных конференциях «Системный анализ в проектировании и управлении», проводимых на базе Санкт-Петербургского государ­ ственного политехнического университета (СПбГПУ) с 1994 г., на заседаниях постоянно действующего семинара «Системный ана­ лиз и его применение» (созданного в 1973 г. при Всесоюзном науч­ но-техническом обществе радиотехники, электроники и связи им.

А.С. Попова и работающего с 1980 г. в Ленинграде - Санкт-Петер­ бурге при Доме ученых РАН им. М. Горького), а также на семина­ рах, проводимых в последние годы на базе Московского государ­ ственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ).

В пособие включен ряд примеров применения методов и моде­ лей системного анализа, подготовленных студентами и аспиран­ тами в процессе выполнения ими научно-исследовательских работ.

Учитывая специфику системного подхода и назначение данно­ го учебного пособия, справочник начинается с характеристики ос­ новных положений теории систем и системного анализа, что по­ может учащимся ориентироваться в поиске понятий, требуемых для решения конкретных прикладных задач управления организа­ цией.

Авторы выражают большую благодарность за предложения и замечания, способствовавшие улучшению учебного пособия, ре­ цензентам - заведующему кафедрой экономической кибернетики и экономико-математических методов Санкт-Петербургского го­ сударственного университета экономики и финансов, доктору эко­ номических наук, профессору, действительному члену Междуна­ родной академии наук высшей школы Дмитрию Викторовичу Соколову и заведующему кафедрой «Информационные системы»

Ростовской государственной экономической академии, доктору экономических наук, профессору Георгию Николаевичу Хубаеву.

ВВЕДЕНИЕ

Основные положения теории систем и системного анализа Возникновение теории систем и системного анализа и их место среди других научных направлений. Развитие научного знания и его приложений к практической деятельности в XVIII - XIX вв.

привело к возрастаюпдей дифференциации научных и приклад­ ных направлений. Возникло много специальных дисциплин, ко­ торые часто используют сходные формальные методы, но на­ столько преломляют их с учетом потребностей конкретных приложений, что специалисты, работающие в разных приклад­ ных областях (так называемые «узкие специалисты»), перестают понимать друг друга. В то же время в конце XIX в. стало резко нарастать число комплексных проектов и проблем, требующих участия специалистов различных областей знаний.

Усложнилось управление экономикой стран и отдельных пред­ приятий и организаций. Появилась потребность в специалистах «широкого профиля», обладающих знаниями не только в своей области, но и в смежных областях и умеющих эти знания обоб­ щать, использовать аналогии, формировать комплексные моде­ ли. Понятие системы, ранее употреблявшееся в обыденном смыс­ ле, превратилось в специальную общенаучную категорию, начали появляться обобщающие научные направления, которые истори­ чески возникали параллельно на разной прикладной или теоре­ тической основе и носили различные наименования.

Роль интеграции наук, организации взаимосвязей и взаимодей­ ствия между различными научными направлениями во все време­ на выполняла философия - наука наук, которая одновременно яв­ лялась и источником возникновения ряда научных направлений.

Так, и в 30-е гг. XX в. философия явилась источником возникно­ вения обобщающего направления, названного теорией систем"^.

* Выделенные во Введении курсивом термины представлены в словар­ ных статьях раздела «Термины и понятия».

л. фон Берталанфи [1], считающийся основоположником этого направления, хотя и является биологом по основной профессии, но первый доклад о своей новой концепции сделал на философс­ ком семинаре, пользуясь в качестве исходных понятий терминоло­ гией философии.

Отметим, что важный вклад в становление системных пред­ ставлений внес в начале XIX в. (еще до Л. фон Берталанфи) наш соотечественник А.А. Богданов. Однако в силу исторических причин предложенная им всеобщая организационная наука тектология не нашла распространения и практического применения.

Проведенные после публикации концепции Л. фон Берталанфи международные симпозиумы, часть трудов которых переведена и издана, закрепили это направление как самостоятельное; расши­ рили круг специалистов, принимавших участие в его развитии, хотя и не всегда пользовавшихся терминологией Л. фон Берталан­ фи. Здесь нужно отметить особую роль в становлении этого направ­ ления В.Н. Садовского, Э.Г. Юдина, И.В. Блауберга, СП. Никанорова, инициировавших перевод ряда первых работ по системным исследованиям.

В нашей стране вначале теорию систем активно развивали философы. Ими были разработаны концептуальные основы, тер­ минологический аппарат, исследованы закономерности функци­ онирования и развития систем, поставлены другие проблемы, свя­ занные с философскими и общенаучными основами системных исследований.

Однако философская терминология не всегда легко прелом­ ляется в практической деятельности. Поэтому потребности прак­ тики почти одновременно со становлением теории систем приве­ ли к возникновению направления, названного исследование операций.

Это направление возникло в связи с задачами военного харак­ тера, поэтому, несмотря на довольно широкое распространение в других прикладных областях благодаря развитому математичес­ кому аппарату, базирующемуся на методах теории оптимизации, математического программирования и математической статисти­ ки (см. Статистические методы), все же исходная терминология этого направления (в частности, само понятие «операция») часто трудно интерпретируется в практических условиях проектирова­ ния сложных технических комплексов, в экономических задачах, при решении проблем организации производства и управления предприятиями, объединениями, научно-исследовательскими организациями, объектами непромышленной сферы и т.п.

В 60-е гг. XX в. при постановке и исследовании сложных про­ блем проектирования и управления довольно широкое распрост­ ранение получил термин системотехника, предложенный в 1962 г.

д-ром техн. наук, профессором Ф.Е. Темниковым (основателем пер­ вой в стране кафедры «Системотехника» в Московском энергети­ ческом институте) при переводе книги Г. Гуда и Р. Макола как эквивалент английского «System Engineering». Редакции не понра­ вился буквальный перевод «системная инженерия» или «инжене­ рия систем», что в принципе более соответствовало содержанию книги и становлению теории систем в стране.

В связи с неточным переводом термин довольно быстро стал использоваться в основном в приложениях системных методов только к техническим направлениям, а для других направлений был предложен термин сиснгемология, который в 1965 г. введен И.Б. Новиком и широко использовался В.Т. Куликом и Б.С. Флейшманом.

Применительно к задачам управления в определенный пери­ од более широкое распространение получил термин кибернети­ ка, принятый Н. Винером для названия новой науки об управле­ нии в живых организмах и машинах.

В нашей стране вначале кибернетика не признавалась наукой, а затем в период становления работ по автоматизации управле­ ния этот термин использовался как обобщаюидий для названия всех системных направлений.

В связи с неоднозначной трактовкой термина и употреблени­ ем его во многих работах (особенно зарубежных), связанных с разработкой технических аналогов живых организмов, этот тер­ мин в настоящее время используется в более узком смысле - как одно из направлений теории систем, занимающееся процессами управления техническими объектами. А для обобщения дисцип­ лин, связанных с исследованием и проектированием сложных систем, используется термин системные исследования, а иногда сохраняется термин системный подход, который широко приме­ нялся в первые годы становления теории систем в двух смыслах в смысле методологического направления философии и в при­ кладном аспекте, как синоним понятия комплексный подход.

Наиболее конструктивным из направлений системных иссле­ дований в настоящее время считается системный анализ, который впервые появился в 1948 г. в работах корпорации RAND в связи с задачами военного управления, а в отечественной литературе получил распространение после перевода книги С. Оптнера «Си­ стемный анализ деловых и промышленных проблем».

Системный анализ нашел широкое применение в различных сферах деятельности: при исследовании и проектировании слож­ ных технических комплексов, при моделировании процессов при­ нятия решений в ситуациях с большой начальной неопределен­ ностью, при исследовании и совершенствовании управления технологическими процессами, при исследовании систем органи­ зационного управления на уровнях предприятий, непромышлен­ ных организаций, регионов, государства в целом, при совершен­ ствовании производственных и организационных структур предприятий и организаций, при разработке автоматизирован­ ных систем различного рода и т. п.

По мере развития научно-технического прогресса возникает еще одна потребность в приложении системного анализа. Услож­ няются выпускаемые изделия и технология производства про­ мышленной продукции, расширяются ее номенклатура и ассор­ тимент, увеличивается частота сменяемости выпускаемых изделий и технологий, возрастает наукоемкость продукции; по мере по­ вышения жизненного уровня населения растут его потребности.

Все это приводит к усложнению взаимоотношений человека с природой, к истощению ресурсов Земли, к экологическим про­ блемам. В результате возникает необходимость управления на­ учно-техническим прогрессом.

Сложность управления экономикой и научно-техническим прогрессом привела к росту численности управленческого пер­ сонала. На эту проблему впервые в нашей стране в 60-е гг. XX в.

обратил внимание академик В.М. Глушков, который ввел поня­ тие информационного барьера.

Первый информационный барьер по Глушкову был преодо­ лен в тот период, когда экономические связи полностью замыка­ лись в рамках ограниченных коллективов (род, семья, племя) и сложность управления этим коллективом стала превосходить спо­ собности одного человека. Это произошло многие тысячелетия тому назад и вызвало соответствующие изменения в технологии управления, которые состояли в изобретении двух механизмов управления экономикой: первый механизм - создание иерархи­ ческих систем управления, а второй - религиозные запреты, а в последующем - светские законы.

Второй информационный барьер связан с ограниченной спо­ собностью к переработке информации у всего населения страны.

Исследования Института кибернетики АН Украинской ССР по­ казали, что сложность задач управления экономикой растет быс­ трее числа занятых в ней людей и что если продолжить управ­ лять страной прежними методами, на основе приоритета принципа контроля и переработки учетно-плановой информации, то в конце 70-х гг. XX в. в сфере управления только материаль­ ным производством нужно было бы занять чуть ли не все трудо­ способное население страны.

Первоначально Глушков видел выход в создании автомати­ зированных информационных систем. Однако в последующем стало ясно, что необходимы новые специальные методы систем­ ных исследований.

В развитых капиталистических странах важность управления научно-техническим прогрессом и трудности, стоящие на пути решения этой проблемы, были осознаны примерно в те же годы, и с тех пор, более 50 лет, в США, в частности, ведутся интенсив­ ные исследования по этой проблеме в специальных, так называе­ мых «думающих», бесприбыльных корпорациях (типа известной корпорации RAND).

В результате этих исследований были разработаны первая методика системного анализа - ПАТТЕРН (основой которой яв­ ляются формирование и анализ дерева целей) и другие методы, используемые в США правительственными органами и крупны­ ми промышленными корпорациями для прогнозирования и уп­ равления в условиях ускоряющихся темпов НТП.

В нашей стране в 70-е гг. XX в. для повышения эффективнос­ ти управления решили пойти по пути совершенствования про­ граммно-целевого механизма управления.

Был подготовлен и принят ряд постановлений ЦК КПСС и Совета Министров СССР и развивающих их документов, в кото­ рых определялся порядок разработки прогнозов, основных на­ правлений развития, комплексных программ, перспективных пла­ нов на всех уровнях государственной структуры - от страны в целом до регионов, объединений и предприятий. Для управле­ ния НТП при Академии наук СССР, Совете Министров СССР и Госплане СССР были созданы специальные комиссии, которые готовили прогнозы и основные направления экономического и социального развития страны (эти реформы кратко именовались косыгинскими, так как инициатором их был Председатель Сове­ та Министров СССР того периода А.Н. Косыгин).

При реализации этих документов и в работе названных ко­ миссий использовались методы системного анализа, в частности закономерности целеобразования и методики структуризации це­ лей, что поставило системный анализ в особое положение среди других научных направлений и способствовало его развитию и введению в учебный процесс высшей школы.

В настоящее время, в условиях внедрения в экономику рыноч­ ных принципов, предоставления большой самостоятельности пред­ приятиям и регионам роль методов и моделей системного анализа как наиболее конструктивного направления системных исследова­ ний возрастает, соответственно повышается необходимость разви­ тия этих методов и приближения их к практическим потребностям.

Междисциплинарные научные направления, возникшие меж­ ду философией и специальными дисциплинами, можно располо­ жить примерно так, как показано в таблице. Для того чтобы читаМеждисциплинарное Теория систем Системный подход Системология И.Б.Новик, В.Т.Кулик, Б.С.Флейшман Системный анализ Системотехника Г. Гуд, Р. Макол, Ф.Е. Темников, В.И. Николаев, Кибернетика Н. Винер, У.Р. Эшби, А.И. Берг, Л.П. Крайзмер, Исследование операций i У. Черчмен, Р. Акофф, М. Сасиени, Т. Саати, тели могли самостоятельно расширить свои представления о на­ званных системных направлениях, в таблицу включены также наи­ более известные ученые, предложившие или развивающие эти на­ правления (в таблицу включены и авторы данного издания).

В середине перечня направлений расположен системный ана­ лиз, так как он использует примерно в одинаковых пропорциях концептуально-методологические представления (что характер­ но для философии и теории систем) и формализованные методы и модели (что характерно для специальных дисциплин).

Теория систем и системология в большей мере используют фи­ лософские понятия и качественные представления. Исследование операций, кибернетика и системотехника, напротив, имеют более развитый формальный аппарат, но менее развитые средства каче­ ственного анализа и постановки сложных задач с большой нео­ пределенностью и активными элементами. Для понимания процес­ сов организационного управления полезны общеметодологические представления и закономерности теории систем.

Основными сферами приложения системного анализа явля­ ются: разработка методик анализа целей, методов и моделей со­ вершенствования организационной структуры, управления фун­ кционированием социально-экономических объектов.

Для того чтобы обосновать выбор понятий, включенных в справочник, которые нам представляются наиболее соответству­ ющими нынешнему состоянию системного знания, приведем крат­ кую характеристику терминологии в этой области.

Определение системного анализа. Термин «системный анализ»

трактуется в публикациях неоднозначно. Поэтому на основе обоб­ щения различных точек зрения дадим следующее расширенное определение, которое взято за основу в данном издании.

Системному анализу присущи следующие особенности:

1) применяется в тех случаях, когда задача (проблема) не мо­ жет быть сразу представлена и решена с помощью формальных, математических методов, т.е. имеют место большая начальная неопределенность проблемной ситуации и многокритериальность задачи;

2) уделяет внимание процессу постановки задачи и использу­ ет не только формальные методы, но и методы качественного ана­ лиза. Эти группы методов назовем л/^т сие - способность системы в отсутствие внешних возмущающих воздействий (или при постоянных воздействиях) сохранять свое состояние сколь угодно долго; устойчивость ~ способность сис­ темы возвращаться в состояние равновесия после того, как она была из этого состояния выведена под влиянием внешних (или в системах с активными элементами - внутренних) возмущающих воздействий; состояние равновесия, в которое система способна возвращаться, называют устойчивым состоянием равновесия.

Возврат в это состояние может сопровождаться колебательным процессом. Соответственно в сложных системах возможны неус­ тойчивые состояния равновесия; развитие - понятие, помогаю­ щее объяснить сложные термодинамические и информационные процессы в природе и обществе.

Исследование процесса развития, соотношения развиптя и устойчивости, изучение механизмов, лежащих в их основе, - наи­ более сложные задачи теории систем. В особый класс выделяют развивающиеся {самоорганизующиеся) системы, обладающие осо­ быми свойствами и требующие использования специальных под­ ходов к их моделированию.

Равновесие и устойчивость в социально-экономических сис­ темах, несмотря на кажущуюся аналогию с техническими, - го­ раздо более сложные понятия, и ими можно пользоваться в ос­ новном как некоторыми аналогиями для предварительного описания поведения системы. В самоорганизующихся, развива­ ющихся системах говорят о динамическом равновесии (см. Ус­ тойчивость).

Закономерности функционирования и развития систем (в бо­ лее краткой формулировке - закономерности систем) - общесис­ темные закономерности, характеризующие принципиальные осо­ бенности построения, функционирования и развития сложных систем.

Такие закономерности Л. фон Берталанфи вначале называл системными параметрами, а А. Холл - макроскопическими зако­ номерностями.

Закономерности систем можно условно разделить на четыре группы [3] (рис. 1).

Закономерности Закономерности Закономерности Закономерности Целостность, Коммуникатив­ Эквифиналь- U Историчность жентность Ч Аддитивность 1. Закономерности взаимодействия части и целого: закономер­ ность целостности (эмердэ/сентности), закономерность аддитив­ ности, прогрессирующая систематизация, прогрессирующая фак­ торизация, закономерность интегративности, которую выделяют иногда в самостоятельную, характеризуя причины возникнове­ ния и сохранения целостности.

2. Закономерности иерархической упорядоченности: законо­ мерность коммуникативности, закономерность иерархичности.

3. Закономерности осуществимости систем: закон «необходимо­ го разнообразия» У. Р. Эшби, закономерность эквифинальности, зако­ номерность потенциальной эффективности Б. С. Флейшмана.

4. Закономерности развития систем: закономерность историч­ ности, самоорганизация.

Использование закономерностей построения, функциониро­ вания и развития систем помогает уточнить представление об изучаемом или проектируемом объекте, позволяет разрабатывать рекомендации по совершенствованию организационных систем, методик системного анализа, выбору подхода и методов иссле­ дования системы.

При работе с целями в таких системах важно учитывать основ­ ные закономерности целеобразования: зависимость формулировки цели от стадии познания объекта и от времени, зависимость цели от внешних и внутренних факторов (которые являются такими же важными, как и внешние), необходимость сведения задачи форму­ лирования глобальной цели к задаче ее сруктуризации.

Классификации систем. Системы разделяют на классы по раз­ личным признакам. В зависимости от решаемой задачи можно выбирать разные принципы классификации.

Предпринимались попытки классифицировать системы по виду отображаемого объекта (технические, биологические, эко­ номические и другие системы); по виду научного направления, используемого для их моделирования (математические, физичес­ кие, химические и др.). Системы делят на детерминированные и стохастические; открытые и закрытые; абстрактные и материаль­ ные (существующие в объективной реальности) и т.д.

Классификации всегда относительны.

Так, в детерминированной системе можно найти элементы стохастичности, и, напротив, детерминированную систему можно счи­ тать частным случаем стохастической (при вероятности, равной единице). Аналогично, если принять во внимание диалектику субъективного и объективного в системе, то станет понятной от­ носительность разделения системы на абстрактные и объективно существующие: это могут быть стадии развития одной и той же системы.

Однако относительность классификаций не должна останавли­ вать исследователей. Цель любой классификации - ограничить выбор подходов к отображению системы, сопоставить выделенным классам приемы и методы системного анализа и дать рекоменда­ ции по выбору методов для соответствующего класса систем. При этом система в принципе может быть одновременно охарактеризо­ вана несколькими признаками, т.е. ей может быть найдено место одновременно в разных классификациях, каждая из которых мо­ жет оказаться полезной при выборе методов моделирования.

Наиболее значимыми для социально-экономических систем являются классификации по сложности и по степени организо­ ванности.

Классификации систем по сложности. Существует несколько подходов к разделению систем по сложности.

Сложность иногда связывают с размерами системы. В то же время существует точка зрения, что большие по величине, количе­ ству элементов и сложные по многообразию связей, алгоритмов поведения системы - это разные классы систем. Б.С. Флейшман за основу классификации принимает сложность поведения системы.

Одна из наиболее полных и интересных классификаций по уров­ ням сложности предложена К. Боулдингом, в которой каждый пос­ ледующий класс включает в себя предыдущий, характеризуется большим проявлением свойств открытости и стохастичности по­ ведения, более ярко выраженными проявлениями закономернос­ тей иерархичности и историчности.

Однако в этих классификациях нет рекомендаций по выбору методов моделирования. Поэтому далее подробнее рассматри­ вается классификация, в которой делается попытка связать вы­ бор методов моделирования со всеми классами систем. Основа­ нием для этой классификации является степень организованности.

Классификация систем по степени организованности и ее роль в выборе методов моделирования систем. Впервые разделение сис­ тем по степени организованности, по аналогии с классификацией Г. Саймона и А. Ньюэлла (хорошо структуризованные, плохо структуризованные и неструктуризованные проблемы), было предложе­ но В.В. Налимовым*, который выделил класс хорошо организован­ ных и класс плохо организованных, или диффузных, систем.

Позднее к этим двум классам был добавлен [6, 7] еще класс самоорганизующихся систем, который включает рассматриваемые иногда в литературе раздельно классы систем саморегулирующих­ ся, самообучающихся, самонастраивающихся и т.п.

* Методологические проблемы кибернетики' В 2 т. - М.: МГУ, 1970.

Выделенные классы практически можно рассматривать как подходы к отображению объекта или решаемой задачи, которые могут выбираться в зависимости от стадии познания объекта и возможности получения информации о нем.

Кратко охарактеризуем эти классы.

1. Представление объекта или процесса принятия решения в виде хорошо организованной системы возможно в тех случаях, когда исследователю удается определить все элементы системы и их взаимосвязи между собой и с целями системы в виде детерми­ нированных (аналитических, графических) зависимостей.

Для отображения сложного объекта в виде хорошо органи­ зованной системы приходится выделять существенные и не учи­ тывать относительно несущественные для конкретной цели рас­ смотрения компоненты.

Представление объекта в виде хорошо организованной сис­ темы используется в тех случаях, когда может быть предложено детерминированное описание и экспериментально показана пра­ вомерность его применения, т.е. экспериментально доказана адек­ ватность модели реальному объекту или процессу.

Для сложных многокомпонентных многокритериальных за­ дач найти требуемые аналитические зависимости между компо­ нентами и целями системы крайне сложно. Более того, если даже это и удается, то практически невозможно поставить эксперимент, доказывающий адекватность модели. Поэтому в большинстве случаев при представлении сложных объектов и проблем на на­ чальных этапах исследования их отображают классами, характе­ ризуемыми далее.

2. При представлении объекта в виде плохо организованной (или диффузной) системы не ставится задача определить все учитывае­ мые компоненты и их связи с целями системы. Система характери­ зуется некоторым набором макропараметров и закономерностя­ ми, которые выявляются на основе исследования не всего объекта или класса явлений, а путем изучения определенной с помощью некоторых правил достаточно представительной выборки компо­ нентов, характеризующих исследуемый объект или процесс. На основе такого (выборочного) исследования получают характери­ стики, или закономерности (статистические, экономические и т.п.) и распространяют эти закономерности на поведение системы в це­ лом. При этом делаются соответствующие оговорки. Например, при получении статистических закономерностей их распространяют на поведение системы с какой-то вероятностью, которая оце­ нивается с помощью специальных приемов, изучаемых математи­ ческой статистикой.

Отображение объектов в виде диффузных систем находит ши­ рокое применение при определении пропускной способности сис­ тем разного рода, численности штатов в обслуживающих, напри­ мер ремонтных, цехах предприятия и в обслуживающих учреждениях (для решения подобных задач применяют методы теории массово­ го обслуживания), при исследовании документальных потоков ин­ формации и т.д.

3. Отображение объектов в виде самоорганизующейся (разви­ вающейся) системы позволяет исследовать наименее изученные объекты и процессы с большой неопределенностью на началь­ ном этапе постановки задачи.

Класс самоорганизующихся, или развивающихся, систем ха­ рактеризуется рядом признаков, особенностей, приближающих их к реальным развивающимся объектам.

Эти особенности, как правило, обусловлены наличием в сис­ теме активных элементов и носят двойственный характер: они являются новыми свойствами, полезными для существования си­ стемы, приспосабливаемости ее к изменяющимся условиям сре­ ды, но в то же время вызывают неопределенность, затрудняют управление системой.

Основные из этих особенностей следующие: нестационарность параметров и стохастичность поведения; уникальность и непредс­ казуемость поведения системы в конкретных условиях (благодаря наличию активных элементов у системы как бы проявляется «сво­ бода воли»); способность адаптироваться к изменяющимся усло­ виям среды и помехам (причем как к внешним, так и к внутрен­ ним, что весьма затрудняет управление системой); способность противостоять энтропийным (разрушающим систему) тенденци­ ям и проявлять негэнтропийные тенденции; способность выраба­ тывать варианты поведения и изменять свою структуру, сохраняя при этом целостность и основные свойства; способность и стрем­ ление к целеобразованию; стремление использовать энергию не для поддержания стабильности, устойчивости, а для поддержания себя в неравновесном состоянии (особенность впервые обнаружена Э. Бауэром*); неоднозначность использования понятий (например, «цель» - «средство», «система» - «подсистема» и т.п.).

' Общая биология: Учебник / Под ред. Э.С. Бауэра. - М.: Учпедгиз, 1936.

Перечисленные на рис. 2 особенности объясняются с помо­ щью закономерностей систем, основные группы которых приве­ дены на этом же рисунке.

• Нестационарность параметров • Закономерности взаимодействия и стохастичность поведения • Уникальность и непредсказуе­ целостность • Способность адаптироваться прогрессирующая среды и помехам (как к внешним, так и к внутренним) факторизация • Способность противостоять аддитивность энтропийным (разрушающим систему) тенденциям • Закономерности иерархической и проявлять негэнтропийные упорядоченности:

тенденции • Способность вырабатывать варианты поведения • Способность изменять свою • Закономерности осуществимости структуру, сохраняя при этом систем:

целостность и основные свойства • Способность и стремление к целеобразованию • Стремление использовать энергию не для поддержания стабильности, устойчивости, а для поддержания себя в неравновесном состоянии • Неоднозначность использования понятий Между особенностями и закономерностями существуют не­ простые взаимосвязи, объясняющие сложность учета указанных закономерностей на практике.

В то же время анализ деятельности предприятий показывает, что если не создавать условия для развития предприятия, такие, как способность адаптироваться, вырабатывать варианты поведе­ ния, формулировать цели, изменять структуру и т.п., то предприя­ тие не выживет в условиях нестабильной среды. А реализацию этих свойств можно обеспечить, изучая и используя закономерности функционирования и развития самоорганизующихся систем.

По мере накопления опыта исследования и преобразования систем, обладающих подобными свойствами, была осознана их основная особенность - принципиальная ограниченность форма­ лизованного описания развивающихся, самоорганизующихся си­ стем. Эта особенность, т.е. необходимость сочетания формаль­ ных методов и методов качественного анализа, и положена в основу большинства моделей и методик системного анализа. При формировании таких моделей меняется привычное представле­ ние о моделях, характерное для математического моделирования и прикладной математики. Изменяется представление и о дока­ зательстве адекватности таких моделей.

Основную конструктивную идею моделирования при отобра­ жении объекта классом самоорганизующихся систем можно сфор­ мулировать следующим образом: разрабатывается знаковая сис­ тема, с помощью которой фиксируют известные на данный момент компоненты и связи, а затем путем преобразования полученного отображения с помощью установленных (принятых) правил (струк­ туризации или декомпозиции; композиции, поиска мер близости на пространстве состояний) получают новые, не известные ранее компоненты, взаимоотношения, зависимости, которые могут либо послужить основой для принятия решений, либо подсказать пос­ ледующие шаги на пути подготовки решения.

Таким образом, можно накапливать информацию об объек­ те, фиксируя при этом все новые компоненты и связи (правила взаимодействия компонент) и, применяя их, получать отображе­ ния последовательных состояний развивающейся системы, посте­ пенно создавая все более адекватную модель реального, изучае­ мого или проектируемого объекта. При этом информация может поступать от специалистов различных областей знаний и накап­ ливаться во времени по мере ее возникновения (в процессе по­ знания объекта).

Адекватность модели также доказывается последовательно (по мере ее формирования) в ходе оценки правильности отраже­ ния в каждой последующей модели компонентов и связей, необ­ ходимых для достижения поставленных целей.

Иными словами, такое моделирование становится как бы сво­ еобразным «механизмом» развития системы. Практическая реа­ лизация этого «механизма» связана с необходимостью разработ­ ки языка моделирования процесса принятия решения. В основу такого языка (знаковой системы) может быть положен один из методов моделирования систем: например, теоретико-миоэ/сественные представления, математическая логика, математичес­ кая лингвистика, имитационное динамическое моделирование, ин­ формационный подход и т.д. По мере развития модели методы могут меняться.

Представление объекта в виде самоорганизующейся системы применяется для решения наиболее сложных проблем с большой начальной неопределенностью, которая снимается постепенно.

При этом «механизм» развития (самоорганизации) может быть реализован в форме соответствующего подхода (см. Постепен­ ная формализация модели принятия решения, Графо-семиотическое моделирование или методики системного анализа) с использо­ ванием различных методов для реализации ее этапов.

Именно этим классом систем удается наиболее адекватно ото­ бражать предприятия, научно-производственные объединения, территориальные образования и другие органинизации.

Кратко охарактеризованные классы систем удобно исполь­ зовать как подходы на начальном этапе моделирования любой задачи. Этим классам поставлены в соответствие.иешоЭм форма­ лизованного представления систем"^, и, определив класс системы, можно дать рекомендации по выбору метода, который позволит более адекватно ее отобразить.

Если предварительный анализ проблемной ситуации показы­ вает, что она может быть представлена в виде хорошо организо­ ванной системы, то можно выбирать методы моделирования из классов аналитических и графических методов. Если специалис­ ты по теории систем и системному анализу рекомендуют пред­ ставить ситуацию в виде плохо организованных, или диффузных, систем, то следует обратиться прежде всего к статистическому моделированию (см. Статистические методы). Если не удастся доказать адекватность ее представления в виде системы такого класса, то нужно искать закономерности в прикладных направТ е м н и к о в ФЕ. Подход к выбору метода формализованного пред­ ставления системы / Ф.Е. Темников, В.Н. Волкова // Моделирование слож­ ных систем. - М.. МДНТП, 1978. - С. 38-40.

лениях (например, в экономике, социологии и т. п.); при пред­ ставлении ситуации классом самоорганизующихся систем следу­ ет применять методы дискретной математики, в частности, тео­ ретико-множественные представления, математическую логику, математическую лингвистику, разрабатывая на их основе языки мо­ делирования и автоматизации проектирования, и, как правило, формировать модель, сочетая методы из групп МАИС (см. Ме­ тоды активизации интуиции и опыта специалистов) и МФПС (см.

Методы формализованного представления систем).

Для выбора метода моделирования систем разрабатывают их классификации.

Классификации методов моделирования систем. Постановка любой задачи заключается в том, чтобы перевести ее словесное, В случае относительно простых задач такой переход осуще­ ствляется в сознании человека, который не всегда даже может объяснить, как он это сделал. Если полученная формальная мо­ дель (математическая зависимость между величинами в виде фор­ мулы, уравнения, системы уравнений) опирается на фундамен­ тальный закон или подтверждается экспериментом, то этим доказывается ее адекватность отображаемой ситуации, и модель рекомендуется для решения задач соответствующего класса.

По мере усложнения задач получение модели и доказатель­ ство ее адекватности усложняются, а применительно к социаль­ но экономическим объектам эксперимент становится практически нереализуемым, задача переходит в класс п р о б л е м п р и н я ­ т и я р е ш е н и й, и постановка задачи, формирование модели, т.е. перевод вербального описания в формальное становится важ­ ной составной частью процесса принятия решения.

Перевод вербального описания в формальное, осмысление, интерпретация модели и получаемых результатов становятся неотъемлемой частью практически каждого этапа моделирова­ ния сложной развивающейся системы.

Для решения проблемы перевода вербального описания в формальное в различных областях деятельности стали развивать­ ся специальные приемы и методы. Так, возникли методы типа «мозговой сипаки», «сценариев», экспертных оценок, «дерева целей»

и т.п.

В свою очередь, развитие математики шло по пути расшире­ ния средств постановки и решения трудноформализуемых задач.

Наряду с детерминированными, аналитическими методами классической математики возникла теория вероятностей и мате­ матическая статистика (см. Статистические методы) как сред­ ство доказательства адекватности модели на основе представи­ тельной (репрезентативной) выборки и понятия вероятности, правомерности использования модели и результатов моделиро­ вания.

Для задач с большей степенью неопределенности инженеры стали привлекать теорию миоэ/сеств, математическую логику, математическую лингвистику, теорию графов, что во многом сти­ мулировало развитие этих направлений. Математика стала по­ степенно накапливать средства работы с неопределенностью, со смыслом, который классическая математика исключала из объек­ тов своего рассмотрения.

Таким образом, между неформальным, образным мышлением человека и формальными моделями классической математики сло­ жился как бы «спектр» методов, которые помогают получать и уточнять (формализовывать) вербальное описание проблемной ситуации, с одной стороны, и интерпретировать формальные мо­ дели, связывать их с реальной действительностью ~ с другой. Этот спектр условно представлен на рис. 3, а.

Развитие методов моделирования, разумеется, шло не так пос­ ледовательно, как показано на рис. 3, а. Они возникали и развива­ лись параллельно. Существуют различные модификации сходных методов. Их по-разному объединяли в группы, т.е. исследователи предлагали разные классификации (в основном - для формальных методов). Постоянно возникают новые методы моделирования как бы на «пересечении» уже сложившихся групп. Однако основную идею - существование «спектра» методов между вербальным и формальным представлением проблемной ситуации - этот рису­ нок иллюстрирует.

Первоначально исследователи, развивающие теорию систем, предлагали классификации систем и старались поставить им в соответствие определенные методы моделирования, позволяющие наилучшим об*разом отразить особенности того или иного клас­ са. Такой подход к выбору методов моделирования подобен ис­ пользуемому в прикладной математике. Однако в отличие от пос­ ледней, в основу которой положены классы прикладных задач, системный анализ может один и тот же объект или одну и ту же проблемную ситуацию (в зависимости от степени неопределенФормальная Вербальное Мозговая Сценарий Экспертные Дерево Методы организации сложных Морфологические методы целей', сети и др.) Методы типа "Дельфи" коллективной генерации идей (КГИ) ности и по мере познания) отображать разными классами систем и соответственно различными моделями, организуя таким обра­ зом как бы процесс постепенной формализации задачи, т.е. «вы­ ращивание» ее формальной модели. Неверно выбранный ме­ тод моделирования может привести к неверным результатам, к невозможности доказательства адекватности модели, к увеличе­ нию числа итераций и затягиванию решения проблемы.

Существует и другая точка зрения. Если последовательно ме­ нять методы приведенного на рис. 3, а «спектра» (не обязательно используя все), то можно постепенно, ограничивая полноту опи­ сания проблемной ситуации (что неизбежно при формализации), но сохраняя наиболее существенные с точки зрения цели (струк­ туры целей) компоненты и связи между ними, перейти к формаль­ ной модели.

В то же время анализ процессов изобретательской деятельно­ сти, опыта формирования сложных моделей принятия решений показал, что практика не подчиняется такой логике, т.е. человек поступает иначе: он попеременно выбирает методы из левой и правой частей «спектра»*, приведенного на рис. 3, а.

Поэтому удобно как бы «переломить» этот «спектр» методов примерно в середине, где графические методы смыкаются с ме­ тодами структуризации, т.е. разделить методы моделирования систем на два больших класса: методы формализованного пред­ ставления систем (МФПС) и методы, направленные на активиза­ цию использования шппуиции и опыта специалистов, или более крат­ ко - методы активизации интуиции специалистов (МАИС).

Возможные классификации этих двух групп методов представ­ лены на рис. 3, б.

Такое разделение методов находится в соответствии с основ­ ной идеей системного анализа, которая состоит в сочетании в мо­ делях и методиках формальных и неформальных представлений, что помогает в разработке методик, выборе методов постепенной формализации отображения и анализа проблемной ситуации. Воз­ можные варианты последовательного использования методов из групп МАИС и МФПС системного анализа приводятся далее в примерах методик.

Отметим, что на рис. 3, б в группе МАИС методы расположены сверху вниз примерно в порядке возрастания возможностей формаСм., напр., А д а м а р Ж. Исследование психологии процесса изобре­ тения. - М.: Сов. радио, 1977.

лизации, а в группе МФПС - снизу вверх возрастает внимание к содержательному анализу проблемы и появляется все больше средств для такого анализа. Такое упорядочение помогает сравнивать ме­ тоды и выбирать их при формировании развивающихся моделей при­ нятия решений, при разработке методик системного анализа.

Классификации МАИС и особенно МФПС могут быть раз­ ными. На рис. 3, б дана классификация МФПС, предложенная Ф.Е. Темниковым (см. Методы формализованного представления систем).

Необходимо отметить, что иногда для наименования групп МАИС и МФПС используются термины - соответственно к а ч е с т в е н н ы е и к о л и ч е с т в е н н ы е методы*. Однако, с одной стороны, методы, отнесенные к группе МАИС, могут использовать и формализованные представления (при разработке сценариев могут применяться статисти­ ческие данные, возможны и некоторые расчеты; с формализацией связа­ ны получение и обработка экспертных оценок, методы морфологическо­ го моделирования), а с другой стороны, в силу теоремы Гёделя о неполноте, в рамках любой формальной системы, сколь бы полной и непротиворечивой она ни казалась, есть положения (соотношения, выска­ зывания), истинность или ложность которых нельзя доказать формальны­ ми средствами этой системы; для преодоления же неразрешимой пробле­ мы нужно расширять формальную систему, опираясь на содержательный, качественный анализ. Поэтому были предложены названия групп мето­ дов МАИС и МФПС, что представляется более предпочтительным.

Специалист по системному анализу должен понимать, что любая классификация условна. Она лишь средство, помогающее ориентироваться в огромном числе разнообразных методов и моделей. Поэтому разрабатывать классификацию нужно обяза­ тельно с учетом конкретных условий, особенностей моделируе­ мых систем (процессов принятия решений) и предпочтений ЛПР, которым можно предложить выбрать классификацию.

Следует также подчеркнуть, что новые методы моделирова­ ния часто создаются на основе сочетания ранее существовавших классов методов.

Так, методы, отнесенные на рис. 3 к группе комплексированных (комбинаторика, топология), начинали развиваться парал­ лельно в рамках линейной алгебры, теории множеств, теории графов, а затем оформились в самостоятельные направления.

* В о л к о в а В.И. Теория систем и методы системного анализа в уп­ равлении и связи / В.Н. Волкова, В.А. Воронков, А.А. Денисов и др. - М.:

Радио и связь, 1983.

Существуют также методы, базирующиеся на сочетании средств МАИС и МФПС. Эта группа методов представлена на рис. 1 в качестве самостоятельной группы методов моделирова­ ния, обобщенно названной специальными методами.

Наибольшее распространение получили следующие специаль­ ные методы моделирования систем Имитационное моделирование. В широком смысле термин (англ. Simulation) означает целенаправленные серии многовари­ антных исследований, выполняемых на компьютере с примене­ нием математических моделей*. Известны различные подходы к имитационному моделированию. Но в любом варианте это на­ правление соответствует основной идее системного анализа сочетанию возможностей человека как носителя ценностей, ге­ нератора идей для принятия решений, с формальными метода­ ми, обеспечивающими возможности применения ЭВМ.

Имитационное динсшическоемоделирование. Предложено Дж. Форрестером (США) [8] в 50-х гг. XX в., использует удобный для чело­ века структурный язык, помогающий выражать реальные взаимо­ связи, отображающие в системе замкнутые контуры управления, и аналитические представления (линейные конечно-разностные урав­ нения), позволяющие реализовывать формальное исследование полученных моделей на ЭВМ с использованием специализирован­ ного языка DYNAMO.

Ситуационное моделирование. Идея предложена Д.А. Поспе­ ловым, развита и реализована Ю.И. Клыковым и Л.С. Загадской (Болотовой) [8, гл. 7]. Это направление базируется на отображе­ нии в памяти ЭВМ и анализе проблемных ситуаций с применени­ ем специализированного языка, разрабатываемого с помощью выразительных средств теории множеств, математической логи­ ки и теории языков.

Структурно-лингвистическое моделирование. Подход возник в 70-е гг. XX в. в инженерной практике и основан на использова­ нии для реализации идей комбинаторики структурных представ­ лений разного рода, с одной стороны, и средств математической лингвистики - с другой. В расширенном понимании подхода в качестве языковых (лингвистических) средств используются и друЕ м е л ь я н о в А. А. Имитационное моделирование экономических процессов / А А. Емельянов, ЕА Власова, Р.В. Дума. - М.: Финансы и статистика, 2002.

гие методы дискретной математики, языки, основанные на теоретико-мноэ/сественных представлениях, на использовании средств математической логики, математической лингвистики, семиотики.

Теория информационного поля и информационный подход к мо­ делированию и анализу систем. Концепция информационного поля предложена А.А. Денисовым и основана на использовании для активизации интуиции ЛПР законов диалектики, а в качестве средства формализованного отображения - аппарата математи­ ческой теории поля и теории цепей. Этот подход для краткости в последующем назван информационным, поскольку в его основе лежит отображение реальных ситуаций с помопдыо информаци­ онных моделей.

Метод постепенной формализации задач и проблемных сшпуаций с неопределенностью на основе поочередного использования средств МАИС и МФПС. Этот подход к моделированию само­ организующихся (развивающихся) систем был первоначально предложен одним из авторов [4, 8] данного раздела на базе кон­ цепции структурно-лингвистического моделирования, но в после­ дующем стал основой практически всех методик системного ана­ лиза.

Классификация методов моделирования, подобная рассмот­ ренной, помогает осознанно выбирать методы моделирования и должна входить в состав методического обеспечения работ по проектированию сложных технических комплексов, по управле­ нию предприятиями и организациями. Она может развиваться, дополняться конкретными методами, т.е. аккумулировать опыт, накапливаемый в процессе проектирования и управления.

Рассмотренные основные понятия и закономерности теории систем являются основой для создания методик системного ана­ лиза, определяющих подходы к исследованию и разработке сис­ темы, последовательность этапов и методы их выполнения.

Учитывая особую роль человека как носителя системы цен­ ностей и целостности системы, для обеспечения большей объек­ тивности при получении экспертных оценок разработан ряд мепюдов организации слоэ/сных экспертиз.

Системный анализ находит широкое применение в различных сферах деятельности организации. Наибольшую полезность ме­ тоды и модели системного анализа могут оказать в реализации идей и подходов стратегического и инновационного менедэ/смента. Все этапы стратегического менеджмента связаны с примене­ нием подходов, методов и методик системного анализа. И в то же время достижения, подходы, выработанные в теории страте­ гического менеджмента независимо от теории систем, полезны для развития системного анализа. Поэтому основные из этих под­ ходов и понятий - STEP- и SWOT-анализ, модели анализа конку­ рентных стратегий на основе матриц БКГ, подходов Ансоффа и Портера, понятие ключевой компетенции и др. - также включе­ ны в справочник.

Для практического использования понятий и закономернос­ тей теории систем, методов моделирования систем и процессов принятия решений, методик системного анализа с ними нужно знакомиться более подробно, обращаясь к помещенным в этой книге статьям, подготовленным авторами справочника, которые в большинстве случаев являются также авторами соответствую­ щих подходов и методик.

• К Б е р т а л а н ф и Л. ф о н. История и статус общей теории систем / Л.фон Берталанфи // Системные исследования: Ежегодник, 1972. - М.: На­ ука, 1973. - С. 20-37. 2. И с с л е д о в а н и я по общей теории систем / под ред В.И. Садовского и Э.Г. Юдина. - М.: Прогресс, 1969. З. В о л к о в а В.Н.

Основы теории систем и системного анализа / В.Н. Волкова, А.А. Денисов. СПб.- Изд-во СПбГТУ, 1997. - С. 45-54. 4. В о л к о в а В.Н. Искусство фор­ мализации / В.Н Волкова. - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1999. 5. В о л к о в а В.Н.

Из истории теории систем и системного анализа/ В Н. Волкова. - С П б. : Издво СПбГТУ, 2001. 6. А н Ф и л а т о в B.C. Системный анализ в управлении:

учеб. пособие / B.C. Анфилатов, А.А Емельянов, А.А. Кукушкин; под ред.

А А. Емельянова. - М * Финансы и статистика, 2002. 7. С и с т е м н ы й ана­ лиз в экономике и организации производства- учебник / под ред. С.А. Валу­ ева, В.Н Волковой.-Л.: Политехника, 1991. - С 44-50, 8. В о л к о в а В.Н.

Теория систем и методы системного анализа в управлении и связи / В.Н. Вол­ кова, В.А. Воронков, А.А. Денисов и др. - М.: Радио и связь, 1983. - С. 40-44,

ТЕРМИНЫ И ПОНЯТИЯ

АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ - применение технических средств в помощь человеку при управлении техническими объек­ тами, технологическими процессами производства или для об­ работки информации, используемой при принятии решений.

В истории автоматизированной технологии обработки инфор­ мации выделяют несколько периодов: 1) механизация управления и процессов обработки данных; 2) разработка систем обработки данных (СОД, см.); 3) разработка автоматизированных информа­ ционных систем (АИС, см.), автоматизированных систем управ­ ления технологическими процессами (АСУТП); предприятиями (АСУП) (см. Автоматизированная система управления)] 4) разра­ ботки автоматизированных информационно-советующих систем (АИСС); 5) разработка локальных автоматизированных инфор­ мационных систем {см.) на основе персональных ЭВМ и сетевых технологий; 6) интегрированная информационная поддержка при­ нятия решений на всех стадиях «э/сизненного цикла» системы (CALS-, CAD-, САМ-, САЕ-технологии, см. Интегрированные ав­ томатизированные системы управления производственными сис­ темами).

• 1. А в т о м а т и з и р о в а н н ы е системы управления предприятиями:

учеб. пособие/ под ред. В.Н. Четверикова. - М.: Высшая школа, 1979. 2. А в т о м а т и з и р о в а н н ы е системы управления предприятиями и объедине­ ниями; под ред. В.И. Терещенко. - Киев: Техн1ка, 1978. 3. А в е н О.И. Что же такое АСУ?/О.И. Авен. - М.: Наука, 1981.4. АСУ на промышленном предприятии: Методы создания. Справочник / СБ. Михалев, Р.С. Седегов, А.С. Гринберг и др. - М.: Энергоатомиздат, 1989. 5. Г л у ш к о в В.М. Введе­ ние в АСУ / В.М. Глушков. - Киев: Техн1ка, 1972. 6. М и ш е н и н А.И. Тео­ рия экономических информационных систем / А.И. Мишенин. ~ М.: Финан­ сы и статистика, 2004. 7. М о д и н А.А. Справочник разработчика АСУ / А.А. Модин Е.Г. Яковенко, Е.П. Погребной; под ред. Н.П. Федоренко и В.В. Ка­

АВТОМАТИЗАЦИЯ ФОРМИРОВАНИЯ И АНАЛИЗА СТРУК­

ТУР ЦЕЛЕЙ И ФУНКЦИЙ СИСТЕМ - средство, обеспечиваю­ щее процесс формирования и анализа структур целей и функций (ЦФ) систем, который является одной из принципиальных осо­ бенностей системного анализа, отличающей его от других направ­ лений системных исследований.

Изучение процесса формирования и анализа структур ЦФ по­ казало, что это - сложный, итеративный процесс, требующий уточнения признаков структуризации, классификаторов по этим признакам, изменения их последовательности, обсуждения вари­ антов структуры и внесения изменений в классификаторы. При использовании различных методик структуризации целей и функ­ ций (см.) и признаков структуризации можно получить различные варианты структуры ЦФ. Кроме того, если структуру параллель­ но формируют разные специалисты, то даже при использовании одной и той же методики они, как правило, получают разные ва­ рианты структуры, что обусловлено проявлением закономер­ ности целостности (см.) на каждом уровне иерархической струк­ туры.

При сопоставлении вариантов структуры, согласовании мне­ ний экспертов нужно обеспечить быструю повторяемость фор­ мирования новых, уточненных структур, что весьма трудоемко.

Анализ пошагового формирования структуры ЦФ с исполь­ зованием методик структуризации позволяет частично формали­ зовать этот процесс и подготовить возможность автоматизации.

Анализ показал, что при помещении рядом составляющих клас­ сификаторов смежных - вышестоящего и нижележащего уровней иерархической структуры и при продвижении по струк­ туре сверху вниз происходит уточнение содержания функций уп­ равления, т.е. как бы появляется новый смысл помещенных ря­ дом компонентов (вследствие осмысления формируемых сочетаний человеком, их воспринимающим и оценивающим).

Эффект появления нового смысла исследуется в теории мно­ жеств (при формировании множеств из «пар», «троек», «/7-ок»

элементов исходных множеств), в математической лингвистике и теории языков (при создании тезаурусов).

В соответствии с лингвистическим представлением рассмат­ риваемой ситуации можно сформировать списки понятий (клас­ сификаторы по признакам структуризации) и, помещая рядом составляющие из разных списков (операция конкатенации), получить таким образом все возможные конкретизированные фун­ кции, которые должны быть в структуре целей и функций при принятой концепции представления системы и соответствующей методике.

Сопоставляя такие конкретизированные подцели (функции), можно определить, какие из них в условиях конкретной органи­ зации являются более значимыми, по каким нужно осуществлять централизованное управление, создавать автоматизированные процедуры поддержки принятия решений и т.п.

С математической точки зрения процедура базируется на полу­ чении размещений с повторениями, число которых согласно извес­ тной теореме комбинаторики определяется как R - к^ • к^-...- А:,,, где /ср /с2,..., к^^ - числа элементов в исходных списках (классифи­ каторах). Если число списков (признаков структуризации), на­ пример, равно 7 и в каждом классификаторе содержится хотя бы по 7 составляющих, то R- 1 • 1, что много не только для челове­ ка, но и для ЭВМ, или если элементов и списков больше, то пере­ бор (хотя число размещений с повторениями меньше, чем число сочетаний) становится практически нереализуемым.

Поэтому решение проблемы автоматизации формирования структуры ЦФ оказалось возможным только в диалоговом режиме.

Опираясь на основную идею «дерева целей» {см.) - отсечение малозначимых (несущественных или несуществующих) элементов «дерева» на каждом шаге структуризации - можно существенно сократить перебор при автоматизации формирования структу­ ры ЦФ. Для реализации этой идеи разрабатывают автоматизи­ рованные диалоговые процедуры анализа целей и функций.

Процедура базируется на получении размещений с повторе­ ниями из исходных списков классификаторов по используемым признакам структуризации (в результате чего возникает эффект появления нового смысла) и позволяет сократить перебор путем отсечения малозначимых или не имеющих смысла размещений на каждом шаге структуризации.

Идея организации такой человеко-машинной процедуры ил­ люстрируется на рисунке, где приводится пример применения ме­ тодики Уёмова - Кошарского (см. Методика структуризации целей и функций, основанная на двойственном определении систе­ мы), согласно которой на верхних уровнях иерархической струк­ туры используются признаки структуризации «объект управле­ ния» {0U)- «цикл yпpaвлeния»(Z(7). В качестве третьего признака структуризации - любой другой (напр., признак «виды продук­ ции» - VP), классификатор которого включает автомобили (АВТ), запасные части (З/Ч), товары народного потребления (ТНП).

Классификаторы ZU и OU содержат следующие составляю­ щие для ZU (ПР - прогнозирование, ПП - перспективное планиро­ вание, ТП - текущее планирование и т.д.); для 0U (ОП - основ­ ное производство, ВП - вспомогательное производство, МТС материально-техническое снабжение и т. д.). Участие человекаэксперта показано ответами по двоичной системе «+» - «-», что осуществляется экспертом в режиме диалога (нажатием клавиш «д»-«н» или «>'»-«/7»). Результаты опроса экспертов хранятся в соответствующих файлах, которые можно редактировать и вы­ водить на дисплей или принтер (по выбору пользователя).

Предусмотрена возможность распределения функций по под­ разделениям организационной структуры (см.) и инвертирования формируемой структуры взаимосвязей функций и подразделений, чтобы на верхний уровень структуры вынести названия подраз­ делений, а на нижележащие уровни - выполняемые ими функции.

В Санкт-Петербургском государственном политехническом уни­ верситете (Ленинградском политехническом институте) разрабо­ тано несколько вариантов автоматизированных диалоговых про­ цедур формирования и анализа структур целей и функций [2-8].

• 1.Волкова В.Н. Системное проектирование радиоэлектронных пред­ приятий с гибкой автоматизированной технологией / В.Н. Волкова, А.П. Гра­ дов, А.А.Денисов и др.-М.: Радио и связь, 1990.-С. 157-166. 2. С и с т е м ­ ны й анализ в экономике и организации производства: учебник / под ред.

С.А. Валуева, В.Н. Волковой.-Л.: Политехника, 1991.-С. 163-168. 3. В о л ­ ков а В.Н. Основы теории систем и системного анализа: учебник / В.Н. Вол­ кова, А.А. Денисов. - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1997. - С. 281-286. 4. В о л к о в а В.Н. Опыт проектирования и использования диалоговой процедуры анализа целей и функций системы управления / В.Н. Волкова, М.И. Старо­ войтова // Проблемы построения проблемно-ориентированных диалоговых систем: сб. трудов конф. -Батуми, 1985. - С. 194-199. 5. В о л к о в а В.Н.

Автоматизированная диалоговая процедура анализа целей и функций сис­ тем управления на ПЭВМ / В.Н. Волкова, В.А. Аксенов, М.И. Старовойто­ ва // Новые информационные технологии в системотехнике: Сб. - М.: Радио и связь, 1990. - С. 30-34. 6. В о л к о в а В.Н. Автоматизация формирования и анализа структур целей и функций систем управления /В.Н. Волкова, А.А. Кош­ кина. - СПб.: Изд. СПбГТУ, 2000. 7. В о л к о в а В.Н. Автоматизированные диалоговые процедуры анализа целей / В.Н. Волкова. - СПб.: Изд. СПбГТУ, 2001. 8. С е м е н о в Д.А. Автоматизированная диалоговая процедура «Структурайзер» и ее применение для реструктуризации организацион^10го управления предприятием / Д.А. Семенов // Системный анализ в проектиро­ вании и управлении: Сб. тр. VII Международной научно-практич. конфе­ ренции. - СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2003. - С. 298-

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕ­

МА (АИС) - термин, используемый в широком смысле для назва­ ния всех информационных систем, в которых для сбора, хранения, обработки и поиска информации используются средства вычис­ лительной техники.

В истории становления информационных систем относитель­ но независимо развивались несколько направлений. Вначале, ког­ да появилась возможность обработки информации с помощью ЭВМ, был распространен термин системы обработки данных СОД (см).

Термин СОД широко использовался при разработке систем радиоуправления ракетами и другими космическими объектами, при создании информационных систем сбора и обработки стати­ стической информации о состоянии атмосферы и т.п.

По мере увеличения памяти ЭВМ основное внимание стали уделять проблемам организации баз данных (БД). Это направле­ ние сохраняет определенную самостоятельность и в настоящее время занимается в основном разработкой и освоением средств технической и программной реализации обработки данных с по­ мощью вычислительных машин разного рода.

Для сохранения этого направления по мере его развития по­ явились термины «базы знаний», «базы целей», позволяющие расширить толкование проблемы собственно создания и обра­ ботки баз данных до задач, которые ставятся в дальнейшем при разработке информационных систем.

Начиная с 60-х гг. XX в. в истории развития информационных систем в нашей стране относительно независимо сформировались два направления: 1) разработка автоматизированных информаци­ онных систем - АСУ (см.) как первой очереди автоматизирован­ ных систем управления (АСУ) (см.); 2) разработка автоматизиро­ ванных систем научно-технической информации - АСНТИ (см.).

Работы по их созданию начались практически одновременно.

инициировано научно-техническим прогрессом и возникшими в связи с этим проблемами организационного управления.

Зарубежная практика шла по пути разработки отдельных про­ граммных процедур для бухгалтерских, материально-складских систем и т.п., и основные работы проводились в направлении ис­ следования и совершенствования возможностей вычислительной техники, разработки средств, обеспечивающих наиболее рацио­ нальную организацию информационных массивов, удобный для пользователя интерфейс, наращивание памяти ЭВМ и т.п.

В нашей стране проблема обеспечения информацией управ­ ленческих работников была поставлена сразу системно. Была разработана классификация АСУ, ориентированная на разные уровни управления предприятием и отраслями (см. Автоматизи­ рованная система управления).

Для управления разработками автоматизированных систем были подготовлены соответствующие руководящие методичес­ кие материалы [11], в которых АСУ трактовалась как развиваю­ щаяся система и вводилось понятие очереди. АСУ первой очере­ ди разрабатывались как информационная система (АИС), а по мере осознания сложности проблемы разработки АСУ и после­ дующие очереди иногда создавались как развитие АИС.

АИС создавались как фактографические информационно-по­ исковые системы с предоставлением информации пользователям в виде регламентированных форм, в которых фактографическая информация группировалась в соответствии с решаемыми на ее основе прикладными задачами.

В большинстве случаев ввод (как и вывод) информации в целях удобства сбора данных осуществлялся с помощью предварительно заполняемых форм документов. И теоретически АИС можно считать документально-фактографическими ИПС. Однако, как правило, эта терминология в практике разработки АИС не использовалась.

В т о р о е н а п р а в л е н и е - разработка автоматизирован­ ной системы научно-технической информации - было иницииро­ вано пониманием возрастания роли информации во всех сферах деятельности.

Зарубежные работы в этой области первоначально проводи­ лись в форме создания разрозненных локальных центров сбора и анализа информации (см. Интегральные системы научно-техничес­ кой информации), а в последующем стала наблюдаться тенденция к их объединению, по крайней мере в рамках одной отрасли.

В нашей стране задача обеспечения производственной, науч­ но-исследовательской и управленческой деятельности научно-технической информацией сразу, как и при создании АСУ, была по­ ставлена системно.

Были подготовлены и утверждены Техническое задание [13] и Единый порядок [6] разработки общегосударственной автома­ тизированной системы научно-технической информации (АСНТИ), в структуре которой предусматривались общегосударственные, отраслевые и региональные органы НТИ, отделы или бюро на­ учно-технической информации (ОНТИ, БТИ) на предприятиях, в научно-исследовательских институтах и в других организациях.

Благодаря возросшим возможностям вычислительной техни­ ки, особенно в результате появления персональных ЭВМ, рас­ смотренные направления сближаются. По мере роста объемов и усложнения структуры массивов ЛИС возникает необходимость в заимствовании понятий теории информационного поиска, раз­ работанной ранее для систем НТИ. В свою очередь, решению проблемы разработки информационно-поискового языка (ИПЯ) с высокими смысловыражающими возможностями может помочь структуризация, которая всегда была основой классификации и кодирования фактографической информации, а при разработке АСНТИ полезны понятия функциональной и обеспечивающей частей, введенные в нормативных документах по разработке АИС и АСУ. Кроме того, для управления современными предприяти­ ями и организациями необходим спектр информации разного вида и назначения - от фактографической до документальной.

Работы по созданию централизованных АСУ и АСНТИ были приостановлены в связи с преобразованиями 1990-1991 гг. И ка­ кое-то время в основном создавались локальные информацион­ ные системы и базы данных в различных фирмах, страницы до­ кументальной и фактографической информации в сети Интернет.

Но затем происходит постепенная адаптация к новым экономи­ ческим условиям. В частности, информационные ресурсы и неко­ торые принципы организации ГСНТИ сохранились в системе, ко­ торую в настоящее время условно называют российской ГСНТИ РГСНТИ.

При переходе к рыночной экономике, к правовому государству возрастает роль новых видов информации - нормативно-правовой и нормативно-методической, регламентирующих деятельность пред­ приятий при предоставлении им большей самостоятельности, для чего разрабатываются системы нормативно-методического обеспечения управления (СНМОУ) и их автоматизированный вариант АСНМОУ (см. Автоматизированная система нормативно-методи­ ческого обеспечения управления).

Учитывая важную роль нормативно-правовой информации при внедрении рыночных принципов управления экономикой, создаются автоматизированные системы нормативно-правовой документации (АС НПД) разного рода и назначения (типа сис­ тем «Консультант», «Кодекс», «Гарант» и т.п.).

Появился широкий спектр специализированных автоматизи­ рованных информационных систем на основе персональных ЭВМ.

в их числе экономические информационные системы (ЭИС), бухгалтерские информационные системы (БУИС), банковские информационные системы (БИС), информационные системы рынка ценных бумаг, маркетинговые ИС (МИС) и т.п.

Пока еще не существует единой классификации автоматизи­ рованных информационных систем.

Поскольку долгое время различные направления (СОД, АИС и АСУ, АСНТИ) развивались относительно независимо, класси­ фикации предлагались в каждом из этих классов независимые (см.

Информационная система).

• 1. А в т о м а т и з и р о в а н н ы е системы управления предприятиями:

учеб. пособие / под ред. В.Н. Четверикова - М.: Высшая школа, 1979.

2. А в т о м а т и з и р о в а н н ы е системы управления предприятиями и объе­ динениями / под ред. В.И. Терещенко. - Киев: Техн1ка, 1978 З.Авен О.И.

Что же такое АСУ?/О.И. Авен.-М.: Наука, 1981. 4. В о л к о в а В.Н. Осно­ вы теории систем и системного ансшиза* учеб. для вузов / В Н. Волкова, А.А. Де­ нисов.-СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1997. 5. Г л у ш к о в В.М. Что такое ОГАС / В.М. Глушков, В.Я. Валах. - М." Наука, 1981. 6. Е д и н ы й порядок и тех­ нические условия разработки и внедрения автоматизированных подсистем обработки, поиска, хранения, выдачи и передачи информации. - М.: ГКНТ при СМ СССР, 1972. 7. И н ф о р м а ц и о н н ы е системы / под общ. ред.

В.Н. Волковой и Б.И. Кузина. - СПб.: СПбГТУ, 1998. 8. И н ф о р м а ц и ­ о н н ы е системы в экономике / под ред. В.В Дика. - М.* Финансы и стати­ стика, 1996. 9. М и х а й л о в А.И. Основы информатики / А.И. Михайлов, А.И. Черный, Р.С. Гиляревский. - М.: Наука, 1968. 10. М и х а й л о в А.И.

Научные коммуникации и информатика / А.И. Михайлов, А.И. Черный, Р.С. Гиляревский. - М.-Наука, 1976. 11. О б щ е о т р а с л е в ы е руководя­ щие методические материалы по созданию автоматизированных систем уп­ равления предприятиями и производственными объединениями (АСУП). - М.:

Статистика, 1977. 12. С о в е р ш е н с т в о в а н и е структуры функциональ­ ной части АСУ автомобильным производством / В.И. Тихонов, В.Н. Авдийский, В.Н. Волкова, М.И. Старовойтова. -Тольятти: Филиал ЦНИИТЭИАвтопрома, 1988. 1 3. Т е х н и ч е с к о е задание на совершенствование Еди­ ной системы 11аучно-технической информации в стране. - М.* ГКНТ СМ

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА НОРМАТИВНО-МЕ­

ТОДИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ УПРАВЛЕНИЯ (АСНМОУ)

является автоматизированной информационной системой, обес­ печивающей систему нормативно-методического обеспечения уп­ равления (СНМОУ) предприятием или организацией. АСНМОУ должна содержать нормативно-правовые, нормативно-методичес­ кие, нормативно-технические и организационно-распорядительные документы (НПД, НМД, НТД и ОРД), которые обеспечивают ре­ ализацию принятых проектных и управленческих решений в про­ цессе функционирования предприятия (организации).

Пример структуры СНМОУ и АСНМОУ, соответствующей основным функциям, которые должна выполнять СНМОУ, при­ веден на рис. 1.

В качестве методической основы создания АСНМОУ можно использовать идею стратифицированного представления проце­ дуры поиска информации с углублением на каждой страте ана­ лиза документов, содержащихся в АСНМОУ, путем структури­ зации их текстов (рис. 2): на верхней страте - поиск документов по функциям управления; на второй сверху - поиск разделов документов в соответствии с запросом пользователя, взаимоот­ ношений между разделами связанных один с другим документов;

на третьей страте - вывод текстов на дисплей или принтер (пол­ ный текст или его разделы); на четвертой страте (которая реали­ зуется не для всех документов) - аналитико-синтетическая обра­ ботка (АСО) текстов документов (например, необходимая при поиске информации в текстах законов и других НПД).

Согласно теории информационного поиска базы данных (БД) и информационно-поисковые процедуры АСНМОУ создаются как автоматизированные докуметально-фактографические ин­ формационно-поисковые системы (АДФИПС). При этом виды БД определяются спецификой конкретного предприятия (орга­ низации).

Например, БД можно выделить таким образом: создать базу данных НПД (общегосударственных, региональных), БД о НМД, НТД и ОРД органов управления отраслью и предприятием.

• формирование взаимо­ • введение самостоятель­ • разработка системы вза­ • проверка соответствия • определение штабных ми подразделениями республиканскому зако­ отделов по укрупненным

АСНМОУ

C7I Для АСНМОУ предприятием может оказаться целесообразным создать отдельные базы стандартов предприятия (СТП), долж­ ностных инструкций, положений о подразделениях и т.п.

БД для крупных предприятий и организаций имеют значи­ тельный объем. Для организации эффективных процедур поиска и корректировки информации их нужно структурировать. Иссле­ дование особенностей БД АСНМОУ и работы с ними показало, что выбрать наиболее целесообразную жесткую структуру БД практически невозможно, так как, с одной стороны, подразделе­ ния предприятия принимают участие в выполнении нескольких укрупненных функций управления, а с другой - одна и та же функ­ ция выполняется несколькими подразделениями. Кроме того, одна и та же функция регламентируется в документах разного вида - и в положениях о подразделениях, и в СТП, и в ОРД, и т. п.

При этом одинаковые или сходные, с различной степенью дета­ лизации и с несколько модифицированными формулировками функции в разных документах закодированы по-разному, в соот­ ветствии с группированием и индексированием функций, прини­ маемыми при разработке документа его авторами.

Для того чтобы объединить все документы АСНМОУ в еди­ ную систему и реализовать идею стратифицированного углубле­ ния анализа текстов, необходим единый информациоило-поысковыйязык (см. Информационный поиск), который должен устранить синонимию, омонимию и другие недостатки естественного язы­ ка и позволить более точно описывать наименования и содержа­ ние документов, помогая их сопоставлять, сортировать по опре­ деленным показателям, осуществляя поиск по запросам, также переведенным на этот язык.

В соответствии с идеей стратификации необходимо создавать сопряженные БД для различных страт. Используя терминологию теории НТИ, удобно говорить не о создании БД для различных страт, а о создании двух-, трехконтурных или более автоматизи­ рованных документально-фактографических ИПС (АДФИПС).

В частности, при создании БД нормативно-правовых докумен­ тов исследованы два варианта АДФИПС: двухконтурный - с поис­ ком документов в первом контуре и извлечением из них разделов (которые содержат сведения о правовых нормах, представляющих собой фактографическую информацию для пользователя) во вто­ ром; трехконтурный с поиском в контурах последовательно в пер­ вом - документов, во втором - разделов и в третьем - статей (содер­ жащих еще боле конкретную фактографическую информацию о правовых нормах).

Аналогично могут быть организованы БД нормативно-мето­ дических документов.

Например, при создании АДФИПС положений о подразделе­ ниях предприятия или БД НМД, НТД и ОРД могут быть образо­ ваны следующие контуры: 1) отбор положений или других НМД, НТД, ОРД, соответствующих запросу (т.е. структуризация под зап­ рос, к примеру, по укрупненным функциям, по группам подразде­ лений); 2) поиск в базе отобранных документов по запросам пользо­ вателя необходимых ему сведений о функциях, сроках и способах выполнения функций и тому подобной фактографической инфор­ мации (поиск может осуществляться по признакам, предусмотрен­ ным при разработке АДФИПС); 3) вывод фрагментов докумен­ тов, отобранных в соответствии с запросами во втором контуре, на дисплей или принтер в удобной для пользователя форме (на­ пример, разделов положений, содержащих необходимые сведения о функциях и сроках их выполнения исполнителями, в виде табли­ цы и т.п.).

Пример трехконтурной АДФИПС нормативно-методических документов АСНМОУ (положений о подразделениях оргструкту­ ры предприятия) приведен на рис. 3, где обозначены массивы:

KFD - коды (индексы) НТД и НМД по укрупненным функци­ ям системы управления предприятием;

OKFD - отобранные коды НТД и НМД;

KNTD - фасетные коды НТД и НМД для поиска по запросам;

OKNTD - отобранные фасетные коды НТД и НМД для поис­ ка по запросам;

NTD - индексированные тексты НТД и НМД для расшиф­ ровки кодов (индексов);

ONTD - отобранные индексированные тексты НТД и НМД (их разделов) для расшифровки кодов и вывода результатов поис­ ка на дисплей или принтер и для моделирования оргтехпроцедур.

Структуры БД в этом примере имеют следующий вид (в при­ водимом примере принята фасетная классификация).

• Структура первого контура БД положений о подразделе­ ниях:

где N1 - номер отдела в существующей СНМОУ;

N2 - наименование отдела;

FI, F2, F3 - индексы укрупненной функции в структуре целей и функций пред­ приятия, выполнение которой регламентируются в положении, База данных Корректировка • Структура БД второго контура (АДФИПС) - раздела «Вза­ имосвязь» положений о подразделениях предприятия, составляю­ щими которого являются функции положения:

где F/, F2, F3 - индексы укрупненной функции в структуре целей и функ­ ций предприятия, выполнение которой регламентирует под­ N1 - номер отдела - изготовителя документа в существующей DI - наименование вида исходного документа (или конкретного документа), для подготовки которого выполняется функция;

FJ - индекс функции внутри положения;

DK - индекс документа, получаемого в результате выполнения NP - номер отдела, в который передается документ для дальней­ шей обработки (согласоваршя). Поиск фактографической информации в этом контуре может осуществляться по лю­ Третий контур - вывод текстов, соответствующих отобранным кодам.

В приведенном примере АДФИПС предусмотрен также блок формирования и анализа организационно-технологических про­ цедур (ОТП) подготовки и реализации управленческих решений.

С целью ускорения разработки АСНМОУ для конкретных предприятий и организаций разрабатываются системы генерации АДФИПС.

С примерами систем генерации АДФИПС можно познако­ миться в [1, 2].

• 1. В о л к о в а В.Н. Основы теории систем и системного анализа: учеб.

для вузов / В.Н. Волкова, А.А. Денисов. - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1997. С. 450-470. 2. И н ф о р м а ц и о н н ы е системы / под общ. ред. В.Н. Волко­ вой и Б.И. Кузина. - СПб : СПбГТУ, 1 9 9 8. - С. 126-144. 3. В о л к о в а В.Н.

Системное проектирование радиоэлектронных предприятий с гибкой авто­ матизированной технологией / В.Н. Волкова, А.П. Градов, А.А. Денисов и др. - М.: Радио и связь, 1990. - С. 244-287. 4. Ч у д е с о в а Г.П. Преобразо­ вание организационной структуры при изменении формы собственности предприятия / Г.П. Чудесова. - СПб.: СПбГТУ, 1995.

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ (АСУ) термин, введенный в 60-е гг. XX в. в качестве названия широкого класса автоматизированных систем, предназначенных для сбо­ ра, хранения, обработки, поиска и представления информации, используемой при принятии организационно-управленческих решений.

Разработка АСУ была обусловлена научно-техническим про­ грессом и возникшими в связи с этим проблемами организаци­ онного управления.

Из истории АСУ и ЛИС, Этапы развития машинной (механизиро­ ванной) обработки экономической информации (МОЭИ) и АСУ в на­ шей стране можно рассматривать в двух аспектах: историческом и ас­ пекте научно-технической революции.

В историческом аспекте можно выделить несколько периодов [6]:

1. До 1931 г. создавались машиносчетные бюро (МСБ) и машино­ счетные установки (МСУ) на транспорте, связи и др. Технические сред­ ства - арифмометры и механические счетные машины.

2. С 1931 по 1941 г. создавалась отрасль машиностроения по выпус­ ку клавишных вычислительных машин (КВМ) и перфорационных вы­ числительных машин (ПВМ). Обработка данных переписи населения в 1939 г. проводилась с помощью отечественной техники. Большое коли­ чество МСБ и МСУ возникло на крупных промышленных предприяти­ ях и в органах статистики.

3. В 50-х гг. XX в. появились ЭВМ первого поколения. Создаются в городах (Киев, Минск, Орел и др.) заводы, выпускающие вычислитель­ ную технику. В 1949 г. принято постановление о подготовке кадров по организации механизированной обработки экономической информации (ОМОЭИ).

4. Период с 1960 по 1970 г. характеризуется широким использовани­ ем ЭВМ для решения экономических задач. В министерствах, централь­ ных органах управления (ЦСУ, Госплан и т.д.) создаются отделы управ­ ления ВТ. В 1963 г. вышло постановление о создании АСУ и об улучшении руководства внедрением ВТ.

5. С 1971 по 1980 г. приняты на правительственном уровне основ­ ные решения по разработке АСУ, в том числе о создании общегосудар­ ственной автоматизированной системы (ОГАС), обеспечивающей инфор­ мацией принятие решений по управлению народным хозяйством страны.

Развитие АСУ пошло по пути повышения эффективности и качества, перехода на ЭВМ третьего и четвертого поколений.

6. С 1985 г. создается отрасль материального производства «Инфор­ мационно-вычислительное обслуживание». В этот период разрабатыва­ ется общегосударственная программа создания, развития производства и эффективного использования ВТ и автоматизированных систем (АС) в период до 2000 г. Разработаны системы автоматизированного проек­ тирования (САПР) и автоматизированные системы научных исследова­ ний (АСНИ).

Этапы развития МОЭИ и АСУ с позиций научно-технического про­ гресса:

1) до 1950 г. - частичная механизация;

2) 1950 -1959 гг. - комплексная механизация;

3) с 1960 г. - частичная автоматизация;

4) 70-е гг. - комплексная автоматизация.

Зарубежная практика шла по пути разработки отдельных программ­ ных процедур, и основные работы велись в направлении исследования и совершенствования возможностей ВТ, разработки средств, обеспечиваю­ щих наиболее рациональную организацию информационных массивов, удобный для пользователя интерфейс, наращивание памяти ЭВМ и т.п.

В нашей стране проблему обеспечения информацией управленческих работников поставили сразу системно. Была разработана классификация АСУ, в которой выделялись АСУ разных уровней управления - АСУП (для уровня предприятий и организаций), ОАСУ (отраслевые АСУ), рес­ публиканские и региональные АСУ (РАСУ) и, наконец, - ОГАС.

Эти уровни составили основу концепции идеолога АСУ академика В.М. Глушкова по разработке стратифицированной структуры ОГАС [5].

На уровне предприятий, особенно создаваемых в 70-е гг. XX в. на­ учно-производственных объединений (НПО), выделяли АСУ техноло­ гическими процессами (АСУ ТП), АСУ технической подготовки произ­ водства (АСУ ТПП) и АСУ организационного управления предприятием (АСУП, или АСОУ), а в структуре АСУП выделялись уровни (страты) АСУ объединения, АСУ предприятий и организаций (научно-исследо­ вательских институтов, конструкторских бюро и т.п.), входящих в НПО, АСУ производств, комплексов цехов, АСУ цехов и участков и т.д.

В начале 80-х гг. XX в. была осознана целесообразность создания объединенных организационно-технологических АСУ (АСУОТ), в ко­ торых информация, регистрируемая при управлении технологическими процессами, использовалась и при организационном управлении. Ини­ циатором создания АСУОТ было объединение АвтоВАЗ [12].

В последующем автоматизированные системы управления предпри­ ятиями стали создаваться как интегрированные АСУ промышленными предприятиями (см.).

В настоящее время разновидностью АСУ можно считать корпора­ тивные информационные системы.

Принципы построения АСУ. Системы такой сложности, как АСУ, обладают рядом специфических особенностей, присущих открытым системам (см.) с активными элементами, к которым, в частности, относятся неоднозначность использования понятий «цели» - «средства», «система» - «подсистема»; трудность прогно­ зирования (а иногда и принципиальная непредсказуемость) пове­ дения системы при внесении в нее изменений. Для адаптивности (см. Адаптация) системы, способности ее к самоорганизации не­ обходимо предусмотреть соответствующие средства, обеспечива­ ющие целеобразование, способность вырабатывать варианты по­ ведения, а при необходимости - изменять структуру системы управления и АСУ. Эти особенности были осознаны с самого на­ чала разработки АСУ и обусловили необходимость привлечения для их объяснения и обеспечения системных представлений, зако­ номерностей функционирования и развития систем (см. Введение).

Понимая неизбежность и необходимость проявления назван­ ных особенностей и обусловливающих их закономерностей, кото­ рые действуют в системе независимо от того, учитывают их или нет, и затрудняют управление разработками АСУ, некоторые спе­ циалисты уже на ранних стадиях создания этих систем предлагали создавать системы проектирования и развития АСУ, разрабаты­ вать единые принципы проектирования и терминологию.

В понимании принципов построения и организации функци­ онирования АСУ большую роль играет выделение ф у н к ц и о ­ н а л ь н о й и о б е с п е ч и в а ю щ е й частей, что не утрачивает актуальности и в настоящее время при разработке любых авто­ матизированных информационных и управляющих систем.

На стадии проектировани,1 АСУ любой страты (общегосудар­ ственной, региональной, предприятия и организаций и т.п.) воз­ никает необходимость разделить сложную систему на части, что­ бы распределить работы между исполнителями, занимающимися разработкой и организацией функционирования АСУ. Прежде всего в соответствии с постановкой задачи принятия решения по аналогии с понятиями «цель» и «средства» введены понятия (ФЧ и ОЧ).

Структура ФЧ определяется на основе анализа целей и функций системы управления, для обеспечения деятельности которой созда­ ется АСУ, т.е. ФЧ определяет ц е л и и основные ф у н к ц и и АСУ и включает подсистемы и задачи, выбранные для автоматизации.

Структура 0 4 включает различные виды обеспечения (орга­ низационное, информационное, техническое, программное, линг­ вистическое, эргономическое и т.п.), необходимые для реализации подсистем и задач ФЧ АСУ, т.е. ОЧ представляет собой средства для достижения целей, реализации задач АСУ.

При этом под структурой ОЧ понимается не просто совокупность средств информационного, технического, сшгоритмического, программного и других видов обеспечения, а организационная форма взаимодействия всех видов обеспечения, необходимых для реализации подсистем и задач (вхо­ дящих в структуру ФЧ) па всех уровнях иерархии структуры ОЧ.

Необходимость введения новых терминов ФЧ и ОЧ вместо привыч­ ных понятий «цели» и «средства» можно объяснить с помощью особен­ ностей и закономерностей сложных систем.