Тема 1.3. Системология, системный подход и системный анализ в исследовании систем управления
Системный подход представляет собой концептуальную основу современной методологии научного познания, имеющую принципиальное значение и в практической деятельности, особенно в областях, связанных с созданием и совершенствованием сложных технических и организационных систем и обеспечением их эффективного функционирования.
Именно на основе идей системного подхода возникли в последние десятилетия такие научные направления как общая теория систем, системотехника, исследование операций, системный анализ, кибернетика. Эти направления еще окончательно не сформировались, находятся в состоянии интенсивного развития, идет дискуссия об их границах и предметах исследования.
Однако огромные позитивные научные и прикладные достижения каждого из этих направлений общеизвестны. Системный подход, рожденный потребностями научно-технического и общественного прогресса, в свою очередь является его мощным катализатором.
Освещение философских и теоретических аспектов системного подхода не входит в задачу данного курса. Здесь мы лишь акцентируем свое внимание на некоторых положениях, вытекающих из концепции системного подхода, имеющих отношение к эффективности управления сложными организационными системами и, главным образом, – на связь системного подхода с математическим моделированием, как одним из основных средств реализации системного подхода в практике организационного управления.
В чем же новизна системного подхода как направления научного познания?
До возникновения системного мировоззрения основу научной методологии определял так называемый механистический метод анализа, суть которого заключается в том, что свойства целого можно объяснить исходя из свойств его частей. Механистическое мировоззрение – это развитие Лапласовской мысли о том, что Вселенную (или любую ее часть) можно познать, если известны законы, относящиеся к составляющим ее элементарным единицам.
Если не воспринимать чересчур прямолинейно, то основную идею механистического мировоззрения можно выразить так: «Целое есть сумма его частей, свойства целого есть сумма свойств частей, из которых оно состоит».
Таким образом, в основе исследования лежал анализ, т.е. изучение составляющих сложный объект элементов и их свойств и лишь затем, в редких случаях, предпринимались попытки исследовать их совместные действия, то есть осуществить попытки синтеза.
Методология такого подхода применительно к исследованию сложных систем не верна, во-первых, потому, что сложность нельзя познать на основе синтеза из простого, а, во-вторых, само выделение частей из целого (декомпозиция) и какие свойства частей и их взаимосвязи подлежат изучению – должно определяться исходя из системных соображений.
Механистический подход на определенном историческом этапе развития науки безусловно сыграл свою положительную роль. Наука накопила много знаний об отдельных фрагментах действительности, открыла много частных законов (физических, химических, механических и т.п.), более того, с помощью математической статистики были решены проблемы, относящиеся к неорганизованной сложности (например, разработка теории газов).
Однако изучение объектов и явлений, для которых характерна организованная сложность, оказалось не под силу механистическому мировоззрению.
К началу второй половины ХХ века развитие общества, экономики, промышленности, осознание грядущих экологических проблем, весь ход научно-технического прогресса – поставили перед наукой и практикой задачи изучения и создания сложных систем, таких как природа в целом, организмы, социально-общественные образования, промышленные предприятия, системы вооружения, технические системы и т.п.
Для этих систем характерна организованная сложность, способность к устойчивому целенаправленному поведению, несмотря на различные возмущающие воздействия. Целенаправленность, адаптация, саморегулирование, развитие и тому подобные атрибуты сложноорганизованных систем являются следствиями именно сложности этих систем. Оказалось, что сложные системы проявляют свойства, не присущие ни одному из составляющих их элементов (это явление получило название «эмерджентность» от англ. еmergent – внезапно возникающий). Многие свойства сложной системы содержатся не в ее элементах, а являются следствием взаимодействий этих элементов. Методы анализа, господствовавшие как основные методы научного познания, оказались бессильными или, по меньшей мере, – малопродуктивными при исследовании и создании сложных систем.
Тенденция исследовать и создавать системы как нечто целое, а не как конгломерат частей – вот основная идея системного мировоззрения. Согласно этому мировоззрению главными являются закономерности, определяющие поведение целого. Отдельные элементы системы рассматриваются только в той степени, в какой их поведение имеет отношение к цели системы и к эффективности ее функционирования в целом.
Особую значимость системное мировоззрение приобретает при решении проблем эффективного управления системами организационного типа, то есть теми системами, которые в качестве составляющих их элементов включают людей или их группы (отдельные исполнители, функциональные службы, коллективы цехов, участков, смен, бригад и т.п.).
Эти составляющие организационных систем вырабатывают свои локальные цели и критерии, как правило, не совпадающие с глобальными целями и критериями эффективности системы в целом и зачастую противоречащие друг другу.
Именно осознание этого принципа (несовпадение глобальных и локальных целей и критериев) является одним из важнейших факторов в формировании системного образа мышления руководителя. Если нет четкого понимания того, что общесистемные цели являются главными, определяющими, то оптимизация деятельности локальных подразделений может привести к снижению эффективности организации в целом. Руководитель должен стремиться к суммарной эффективности своей организации и не допускать, чтобы частные интересы отдельных ее частей повредили общему успеху, и этого ему необходимо добиваться в условиях организационной среды, которая всегда содержит противоречащие друг другу цели. Он должен понимать, что достигнуть целей организации можно только в том случае, если рассматривать ее как единую систему, для чего необходимо оценить взаимодействия всех ее частей и объединить их на такой основе, которая позволит организации в целом эффективно добиваться своих (глобальных) целей.
При этом оптимальное решение для системы (глобальный оптимум), как правило, ведет к тому, что отдельные части системы не достигают оптимального состояния в том смысле, как они это понимают, ибо то, что «хорошо» для системы в целом, чаще всего «не совсем хорошо» для отдельных ее элементов.
Это положение системного подхода кратко можно сформулировать как «несовпадение глобальных и локальных оптимумов».
Нахождение решений, направленных на достижение глобального оптимума, представляет собой основную проблематику эффективного управления системами организационного типа. Эта проблематика имеет два аспекта. Первый – создание или совершенствование самих организационных систем, как систем принятия решений (это направление часто называют системным проектированием). Второй аспект – это эффективное решение задач организационного управления, постоянно возникающих в процессе функционирования организационных систем, испытывающих воздействия как внешней среды, так и внутренние возмущающие воздействия.
Объективная необходимость повышения эффективности функционирования организационных систем потребовала создания научной методологии и специальных средств решения сложных организационных проблем.
Общетеоретическим фундаментом для решения этих проблем является кибернетика, как общая теория эффективного управления сложными динамическими системами независимо от их природы. Прикладные аспекты реализации системного подхода при решении организационных проблем разрабатывались в рамках таких научных направлений (комплексных дисциплин) как «исследование операций», «системный анализ», «теория принятия решений», «наука управления» и т.п. До настоящего времени нет единого мнения о том, являются ли эти названия дисциплин синонимами или за каждым из них кроется определенная специфика. Не будем и мы пока заниматься подобными исследованиями. Отметим лишь, что у этих направлений значительно больше общего, чем различий. Их методологическую основу составляют: системный подход, метод моделирования и принцип обратной связи.
Поскольку о системном подходе мы уже имеем некоторые представления, сейчас постараемся рассмотреть существо и роль моделирования для эффективного управления системами организационного типа. Именно моделирование является инструментом реализации системного подхода при принятии решений и организации процесса управления на принципе обратной связи. В процессе разработки управленческих решений моделирование играет роль, аналогичную лабораторным экспериментам в естественных науках и инженерной деятельности.
Принятие того или иного варианта решения предопределяет поведение объекта управления в течение определенного времени (периода планирования).
Специфичность объекта управления в рассматриваемой нами области организационного управления заключается в том, что практически невозможно экспериментирование на самом объекте, так как это связано с большим риском и потерями. Невозможно проведение серии экспериментов для «отработки» лучшего решения, ибо организацию и, тем более, экономическую среду невозможно возвращать в исходное состояние, – экономические процессы необратимы. Применительно к задачам организационного управления моделирование используется как средство «сжатия времени».
Суть метода моделирования состоит в опосредованном оперировании объектом, при котором исследуется непосредственно не сам объект, а вспомогательная искусственная система, находящаяся в объективном соответствии с объектом, дающая в конечном счете необходимую информацию о самом объекте. Наиболее мощным и универсальным средством моделирования в рассматриваемой нами области организационного управления являются логико-математические модели (далее просто математические модели). Построение математической модели позволяет привести сложные взаимосвязи между факторами, имеющими отношение к проблеме принятия решения, в логически стройную схему, доступную для детального анализа.
Разработка управленческого решения – сложный многоэтапный процесс. Существует много предложений по декомпозиции этого процесса на этапы и процедуры. Наиболее характерным является выделение следующих этапов:
1) постановка задачи (или формулировка проблемы),
2) построение математической модели,
3) нахождение решения,
4) анализ модели и решения,
5) подстройка (уточнение) модели и нахождение уточненного решения.
После принятия окончательного решения приступают к его осуществлению.
Настоящий курс посвящен в основном второму и частично третьему этапам процесса разработки управленческого решения. Здесь лишь отметим особую важность первого этапа. Постановка задачи требует правильного определения целей, границ влияния решений (т.е. границ системы, с позиций которой будет приниматься решение), критерия оценки вариантов решений. Именно на этом этапе системный подход должен быть воплощен в максимальной степени.
Второй этап – построение модели – по сути должен представлять собой «перевод» на язык математики постановки задачи, выполненной на первом этапе на вербальном уровне.
На третьем этапе посредством соответствующих алгоритмов математические модели позволяют «проигрывать» различные варианты управленческих решений («сжимать время»), производить анализ вариантов и выбор наиболее целесообразного. Во многих случаях нахождение лучшего варианта сводится к решению математической задачи, то есть к определению таких допустимых значений контролируемых переменных, которые обеспечивают оптимальное значение критерия эффективности решения, иными словами, находится управленческое решение, реализация которого позволяет достигнуть цели наилучшим способом или в наибольшей степени с позиций интересов системы в целом.
Важным достижением теории и практики применения математического моделирования в решении организационных задач является выработка типологии задач.
Индивидуальные различия задач относятся к их содержанию, а сходство определяется их формой. Любая задача обладает как содержанием, так и формой. Под формой понимается структура задачи, то есть состав ее переменных и постоянных и их взаимосвязь. Содержание же определяется природой этих величин. Мы отделяем форму задачи от ее содержания с помощью процесса абстракции. Язык, на котором описывается форма задачи (условия задачи, абстрагированные от их содержания), является языком математики. При необозримом числе конкретных ситуаций принятия решений большинство задач может быть отнесено к определенным типам с точки зрения их формы и, тем самым, к определенным типам математических средств их описания и решения. Это и позволило осуществить классификацию задач организационного управления, приняв в качестве классификационного признака не содержательные особенности задач, а формальные, иными словами, общность задач в конечном счете определить типами математических моделей, в наибольшей мере соответствующими формам этих задач, то есть наилучшим образом описывающими условия этих задач и обладающими алгоритмическими средствами их решения (уместно отметить, что подобная классификация в свою очередь дала мощный импульс развитию исследований в соответствующих областях прикладной математики).
Различают задачи следующих основных классов:
1) распределения,
2) управления запасами,
3) замены,
4) массового обслуживания,
5) упорядочения и координации (управления проектами),
6) выбора маршрута,
7) состязательные,
8) поиска,
9) комбинированные.
Этим классам соответствуют определенные типы математических моделей, а иногда и соответствующие направления прикладной математики, такие как математическое программирование, теория управления запасами, теория массового обслуживания, сетевое моделирование, теория игр и т.п. В каждом классе могут быть выделены подклассы, в которых в свою очередь можно выделить виды и подвиды.
Всякая классификация является упорядочением, а потому весьма информативна. Вспомним известную классификацию животного мира из биологии. Теперь представим, что некий биолог рассматривает некое ранее ему не известное существо и обнаруживает, что оно может быть отнесено к классу млекопитающих. Какой огромный объем информации об этом животном дает ему этот факт! Точно так же, управляющий, сталкивающийся с ситуацией принятия решения, знакомясь с проблемой и пытаясь сформулировать задачу обнаруживает, что по форме эта задача может быть отнесена, например, к задаче линейного программирования.
Теперь он способен дать четкую постановку задачи, теперь он знает, какая информация и в каком виде потребуется для решения этой задачи, какую информацию он может получить в результате решения (например, кроме оптимальных объемов производства определенных видов продукции, еще и объективно обусловленные оценки ресурсов, границы устойчивости оптимального решения и т.п.).
Теоретические концепции разработки управленческих решений с применением методов математического моделирования и значительный продуктивный опыт их применения на практике позволили создать понятийный и терминологический аппарат для четкого описания постановок задач не только на модельном, но и на вербальном уровне. Такие понятия как цели, контролируемые и неконтролируемые переменные, параметры, ограничения, критерий эффективности, целевая функция, область допустимых решений, оптимальное решение и т.п., – стали неотъемлемой частью профессионального языка менеджеров, в существенной мере влияя на их способ мышления.
Таким образом, включение математического моделирования в профессиональный арсенал методов и средств управляющего позволяет не только повысить эффективность принимаемых им решений благодаря непосредственному использованию математических моделей и методов для решения конкретных управленческих задач, но и оснащает его понятийными и терминологическими средствами и принципами формулирования этих задач, тем самым способствуя выработке профессионального образа и языка мышления.