Содержание:

Введение. 3

1. Современная парадигма исследования систем управления. 4

2. Составляющие логического аппарата исследования систем управления. 6

3. Этапы решения проблемы в логическом аппарате исследования систем управления. 10

Заключение. 13

Список используемой литературы.. 14

Введение

Исследование систем управления – это актуальное направление современной науки о развитии сложных общественно-экономических систем. Концептуальной основой методологической базы, используемой при исследованиях систем управления предприятиями, являются системный подход, общая теория систем управления и системный анализ.

Необходимость исследования систем управления обусловлена значительным ростом и разнообразием систем управления и имеет целью развитие навыков исследовательской работы будущих специалистов в области менеджмента. Кроме того, его необходимость определяется квалификационными требованиями специалиста в области менеджмента, в которых предусмотрена готовность к практической деятельности, владение навыками практического исследования систем управления.

Целью данной работы является раскрытие логического аппарата исследования систем управления.

Задачи данной работы:

1. Современная парадигма исследований систем управления.

2. Составляющие логического аппарата систем управления.

3. Этапы решения проблемы в логическом аппарате исследования систем управления.

1. Современная парадигма исследования систем управления

Парадигма, по определению Т. Куна[1], – «признанные всеми научные достижения, которые в течение определенного времени дают образец постановки проблем и их решений научному сообществу». Парадигма представляет образ, установку, объективную основу научного исследования в определенной области деятельности. В зависимости от того, какой парадигмой руководствуется исследователь, будет определяться уровень и новизна решения проблемы.

Одним из примечательных явлений в науке в 70-е годы ХХ столетия, как утверждает известный российский ученый В.В. Налимов[2], является стремление перейти от изучения «хорошо» организованных систем к «плохо» организованным или диффузным системам. Согласно его определению «как только возникло представление о плохо организуемых системах как самостоятельных структурах, подлежащих управлению, так сразу же встал вопрос об исследовании управления ими, ибо этот процесс является существенным элементом самого понятия диффузной системы».

Диффузные системы – это системы, в которых нельзя «установить непроницаемые перегородки», разграничивающие действия или явление переноса влияния переменных различной природы. Этими принципиальными особенностями диффузные системы выделены в особый класс сложных систем. Принятие модели системы как диффузной вместо хорошо организованной, равновесной системы повлечет за собой изменения в методологии и теории исследований систем управления.

На современном этапе в теории управления система отождествляется с организмом, а «организм означает систему, имеющую свои собственные цели, рожденные ее внутренней сущностью и определенными возможностями им следовать». Цель развития такой системы, по мнению акад. Н.Н. Моисеева, очевидна – это новый гомеостаз. Этим понятием он характеризуют форму эволюционного развития системы, «согласованную с состоянием Природы и ее законами» и определяет ее как «устойчивое неравновесие» (sustainability development), рассматривая это понятие как альтернативу общепринятой концепции устойчивого развития глобальных систем.

Применительно к исследованию систем управления понятие формы развития системы как «устойчивое неравновесие» наглядно подтверждается закономерностью жизненного цикла системы, продукции, товара. Так, для живого организма – это эмбриональное состояние, детство, молодость, расцвет, зрелость и неизбежность старения, по отношению к техническим системам – их постепенный износ, старение, по отношению к организациям – аналогия с живыми организмами. На современном уровне для организации даются более детально стадии, предшествующие ее становлению: зарождение, выживание, накопление, структурирование (второе рождение), становление. Отличает организацию от организма возможность управлять стадиями своего развития, например, замедлять или ускорять процесс «старения» и т.д.

Диффузная система должна обладать свойством самоорганизации, т.е., прежде всего, способностью к выбору вариантов и механизмом их отбора (т.е. к рефлексии), что обеспечит ее развитие, а далее, адаптацию к условиям существования. Механизм самоорганизации может развиваться только в системах, характеризующихся принципиальной стохастичностью и принципиальной неустойчивостью. Их следствием может быть возникновение спонтанной флуктуации и попадание системы в критическое состояние – в точку бифуркации (переломная точка в развитии системы). Таким образом, в теории управления исследователи поставлены перед проблемой разработки механизма самоорганизации системы и определения ее структурного, ресурсного и информационного потенциала, способного создать условия для устойчивого функционирования системы на определенном этапе ее развития.

В настоящее время вопросы самоорганизации изучаются в рамках научной дисциплины, возникшей в конце 70-х годов и получившей название синергетика[3], [4], [5]. Эта наука обязана своим существованием обнаруженной общности процессов самоорганизации в различных областях знания: физике, химии, биологии, социологии, управлении и технике. Если кибернетика решает проблему рождения разума, то синергетика – проблему рождения материи, системы. Механизм, который ею предлагается, – это спонтанная флуктуация, событие в точке бифуркации, экспоненциальный процесс до определенного момента. Модель рождения материи, сформулированная И. Пригожиным и И. Стенгерсом[6], принадлежит к классу моделей неустойчивых вероятностных систем.

Для акцента на основных особенностях развития аппарата исследования систем управления, сопоставим основные категории и концепты парадигмы организованных и диффузных систем и представим их в виде таблицы (ниже). Безусловно, парадигма диффузных систем по сравнению с парадигмой хорошо организованных систем прогрессирует в теоретической направленности управления. Для успешного функционирования диффузных систем потребуется образование в ней совокупности свойств «высшего» порядка: самоорганизация, рефлексивное поведение и движение, синергетическое конструирование объектов и процессов, самообучающихся элементов. За каждым из приведенных понятий стоит новое научное направление в развитии теории управления организационными системами.

2. Составляющие логического аппарата исследования систем управления

Описание (анализ), объяснение (диагноз) и прогноз (предсказание) – составляют логический аппарат исследования систем управления.

Описание систем управления позволяют наглядно продемонстрировать важность исследования систем управления.

Объяснение или диагноз позволяют выявить причины возникновения каких-либо проблем в системах управления.

А третья составляющая является наиболее важной, она может предсказать возникновение той или иной проблемы.

Возможны несколько классификаций, а, следовательно, и подходов к выбору метода прогнозирования. В качестве важнейших факторов классификации могут выступать:

1) иерархический уровень предполагаемого способа решения проблемы - изменение: функций, структуры, параметров;

2) наличие или отсутствие необходимой информации, а также характер располагаемой информации: интуитивная (неосознанная), предметная, количественная;

3) характер внешних условий: детерминированные, случайные, неопределенные;

4) тип используемого при прогнозировании критерия: линейный (моно) критерий или векторный критерий;

5) время упреждения и реализации прогноза и др.

При классификации по уровню глубины проблемы (предполагаемой степени изменения объекта прогнозирования за время упреждения) выделяют методы: функционального, структурного, параметрического прогнозирования и комплексные методы.

При классификации по типу информации, используемой при прогнозировании, можно выделить следующие методы:

- экспертное прогнозирование (интуитивная информация);

- функционально-логическое прогнозирование (предметная информация);

- структурное прогнозирование (блок схемы, графы и т.п.);

- математическое прогнозирование (использует знание математических зависимостей между параметрами и статистические данные о параметрах);

- прогнозирование по аналогии (данные всех типов);

- комплексное прогнозирование (данные всех типов). При классификации по периодам упреждения различают: оперативный, среднесрочный, краткосрочный, дальнесрочный и долгосрочный прогнозы.

При классификации по целям прогнозирования выделяют следующие подходы к разработке прогнозов: целевой, поисковый и нормативный.

Целевой прогноз - это целеполагание желаемых состояний, отвечает на вопрос, что именно желательно и почему такой прогноз состоит в том, что указывается наиболее желательное состояние. При таком прогнозе происходит построение по определенной шкале оценочной функции распределения предпочтительности по категориям: нежелательно, менее желательно, более желательно, рационально. Эта функция позволяет оценивать итоговый результат.

Поисковый прогноз состоит в определении объективно существующих тенденций развития путем анализа исторических тенденций. Этот вид прогнозирования основан на использовании принципа развития из настоящего в будущее. Он позволяет установить возможное состояние объекта в определенные моменты времени в будущем, исходя из предположения о продолжении в будущем тенденции развития наблюдаемого объекта в прошлом. Этот прогноз дает ответ на вопрос, что вероятнее всего произойдет при условии сохранения существующих тенденций. Этот прогноз может быть основой для стратегического планирования.

Нормативный прогноз определяет пути и сроки достижения возможных состояний и явлений, принятых в качестве целей - решение прогнозной задачи должно обеспечивать выполнение этой цели (достижения заданного состояния) совокупности альтернативности средств в заданные сроки. В этом смысле ориентация прогноза во времени может происходить от будущего к настоящему. Сам процесс прогнозирования начинается от конечного желаемого состояния и заканчивается настоящим состоянием. Методическая основа этого прогноза схожа с методической основой динамического программирования. Но, в отличие от динамического программирования, нормативный прогноз не предусматривает обязательной оптимизации процесса.

Программный прогноз предназначен для исследования возможных путей и мер по достижению поставленных целей и позволяет сформулировать гипотезу о возможных взаимовлияниях различных факторов, указать гипотетические сроки и очередность достижения промежуточных целей на пути к главной, выполняется в рамках определенной проблемы в условиях поставленной цели.

Проектный прогноз позволяет определить приоритетность образцов того или иного явления в будущем, содействует отбору оптимальных вариантов, перспектив проектирования на основе, которая затем реализует реальные проектные работы.

При классификации по времени осуществления прогноза прогноз делится на прогноз в реальном масштабе времени, этапный прогноз, Неограниченный по времени принятия решения прогноз.

Прогноз в реальном масштабе времени - это прогноз, который реализуется настолько быстро, чтобы воздействовать на процесс во времени его протекания. Цель управления в реальном масштабе времени - не допустить выхода объекта прогнозирования из области управляемых или допустимых состояний с вероятностью не менее заданной за время реализации цикла операций управления. Естественно, при таком прогнозировании или планировании нужно учитывать динамику объекта управления. При этом могут быть использованы некоторые зависимости.

Этапный прогноз - это прогноз, при котором решение принимается в течение одного этапа жизненного (или другого типа) цикла, а реализуется в течение другого этапе прогнозного цикла.

Неограниченный по времени принятия решения - третий тип прогноза. При таком прогнозе время на прогнозирование и принятие решения практически не ограничено во времени.

При классификации условий по степени определенности условий методы прогнозирования классифицируется на следующие типы: с детерминированными (определенными) условиями; случайными, имеющими известное вероятностное распределение условиями; с неопределенными условиями, в том числе условиями, в которых противодействует разумный противник.

Задачи с преобладанием значимости неопределенных условий относятся к предмету теории игр. На практике менеджер чаще предпочитает принять решение и признать конкретные условия детерминированными (например, наихудшими), чем работать с аппаратом теории игр.

При классификации по степени формализации условий методы прогнозирования могут быть разделены на методы, использующие интуитивные знания об объекте прогнозирования, которые существуют на уровне предчувствий, но недостаточно осознанны, чтобы быть выраженными разговорным языком; предметное описание процесса или состояния естественным языком - прозой; описание математическими формулами (то есть процесс изучен и может быть описан формулами).

В соответствии с вышесказанным выделяют: высокую степень формализации, среднюю степень формализации, низкую степень формализации условий.

Знания об объекте прогнозирования делятся на интуитивные (неосознанные) и осознанные.

При классификации по степени достоверности знания делятся на достоверные (знания, полученные из официальных источников), знания относительной достоверности (полученные из случайных источников), знания в условиях с возможным умышленным искажением информации.

Важно отметить, что реальные рыночные условия характеризуются присутствием при прогнозировании и принятии решений всех трех типов условий и информации одновременно.

Искусство прогнозиста состоит в том, чтобы определить какая из этих частей является определяющей в данном прогнозе, и выбрать соответствующие методы разработки и верификации прогноза.[7]

3. Этапы решения проблемы в логическом аппарате исследования систем управления

Сложность решения проблем порождает необходимость поэтапного ее устранения при исполнении управленческого решения.

При решении проблемы должны последовательно выполняться следующие работы.

1. Анализ проблемы и точное ее формулирование (включая анализ логической структуры проблемы).

2. Формулировка позиций наблюдателя и декомпозиция (расчленение) системы.

3. Формулирование обшей цели (множества целей) и критерия оценки эффективности системы. Декомпозиция целей, разработка граф - дерева целей.

4. Формирование альтернативных вариантов решений проблемы.

5. Прогноз и анализ будущих условий, т.е. прогноз развития и изменения среды, а также прогноз появления новых факторов, способных оказывать влияние на систему.

6. Определение и конструирование системы для решения этой проблемы: определений целей и решаемых задач; анализ структуры системы, включая определение уровнен иерархии специфики подсистем, процессов их функционирования.

7. Выявление потребностей в ресурсах и технологических процессах.

8. Оценка ресурсов, включая оценку существующих технологий и мощностей, существующего состояния ресурсов, а также взаимодействие ресурсов и существующих факторов.

9. Отбор предпочтительных вариантов в соответствии с выработанным критерием.

10. Разработка комплексной программы решения проблемы, включая: формулировку мероприятий и элементов проектов программы, определение очередности достижения промежуточных целей, распределение сфер деятельности, компетентности и ответственности между организациями-исполнителями.

11. Проектирование организаций для достижения поставленных целей: определение целей организации, проектирование организационной структуры, информационных потоков, режимов работы.

12. Оперативный мониторинг анализа и прогноза.

Выполнение этого перечня работ позволяет получить системное решение проблемы любой природы.[8] При этом общая логическая последовательность важнейших операций разработки прогноза сводится к следующим основным этапам:

1. Предпрогнозная ориентация (программа исследования).

2. Анализ объекта прогнозирования и среды, динамических рядов показателей.

3. Разработка сценария развития среды и определение прогнозного горизонта.

4. Разработка типового представления объекта прогнозирования.

5. Построение серии гипотетических (предварительных) поисковых или нормативных моделей прогнозируемого объекта.

6. Проведение прогнозного моделирования.

7. Оценка достоверности и точности, а также обоснованности (верификация) прогноза - уточнение гипотетических моделей методами опроса экспертов.

8. Анализ результатов прогнозирования.

9. Выработка по результатам анализа рекомендаций для принятия решении в сфере управления.

10. Экспертное обсуждение (экспертиза) прогноза и рекомендаций, их доработка с учетом замечаний экспертов.

11. Сдача прогноза и рекомендаций заказчику.

Конечно, специфика проблемы или задачи прогнозирования могут потребовать изменить и дополнить эти перечни.[9]

Заключение

Одним из примечательных явлений в науке в 70-е годы ХХ столетия, как утверждает известный российский ученый В.В. Налимов[10], является стремление перейти от изучения «хорошо» организованных систем к «плохо» организованным или диффузным системам. Согласно его определению «как только возникло представление о плохо организуемых системах как самостоятельных структурах, подлежащих управлению, так сразу же встал вопрос об исследовании управления ими, ибо этот процесс является существенным элементом самого понятия диффузной системы».

3) характер внешних условий: детерминированные, случайные, неопределенные;

4) тип используемого при прогнозировании критерия: линейный (моно) критерий или векторный критерий;

5) время упреждения и реализации прогноза и др.

Список используемой литературы

1. Кун Т. Структура научных революций / Пер. с англ. – М.: Мир, 1975.

2. Налимов В.В. Планирование эксперимента. – М.: Наука, 1974.

3. Моисеев Н.Н. Судьба цивилизации. Путь разума. – М.: Языки русской культуры, 2000.

4. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса. – М.: Прогресс, 1986.

5. Могилевский В.Д. Методология систем. – М.: Экономика, 1999.

6. Горелов А.А. Концепции современного естествознания: Учебное пособие, практикум, информация. – М.: ВЛАДОС, 1998.

7. Бусленко Н.П., Калашников В.В., Коваленко И.Н. Лекции по теории сложных систем. – М.: Советское радио, 1974.

8. Хакен Г. Синергетика. Иерархия неустойчивостей в самоорганизующихся системах и устройствах. – М.: Мир, 1985.

9. Малиневский Г.Г. Хаос, структуры, вычислительные эксперименты. – М.: Наука, 1997.

10. Глущенко В.В. Менеджмент: системные основы. Железнодорожный, М.О.НПУ "Крылья", 1996,

11. Глущенко В.В., Елущенко И.И. Разработка управленческого решения.

12. Прогнозирование-планирование. Теория проектирования Экспериментов г. Железнодорожный, Москва. Обл.: ТОО НПЦ "Крылья", 1997.

13. Дружинин В.В., Конторов Д.С; Проблемы системологии. - М.: Сов. Радио, АОЗТ "Литература ПЛЮС", 1994.

[1] Кун Т. Структура научных революций / Пер. с англ. – М.: Мир, 1975.

[2] Налимов В.В. Планирование эксперимента. – М.: Наука, 1974.

[3] Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса. – М.: Прогресс, 1986.

[4] Горелов А.А. Концепции современного естествознания: Учебное пособие, практикум, информация. – М.: ВЛАДОС, 1998.

[5] Хакен Г. Синергетика. Иерархия неустойчивостей в самоорганизующихся системах и устройствах. – М.: Мир, 1985.

[6] Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса. – М.: Прогресс, 1986.

[7] Глущенко В.В. Менеджмент: системные основы. Железнодорожный, М.О.НПУ "Крылья", 1996.

[8] Глущенко В.В., Елущенко И.И. Разработка управленческого решения.

[9] Прогнозирование-планирование. Теория проектирования Экспериментов г. Железнодорожный, Москва. Обл.: ТОО НПЦ "Крылья", 1997.

[10] Налимов В.В. Планирование эксперимента. – М.: Наука, 1974.