3. Проблемы согласования целей

Как уже отмечалось, в большинстве случаев (в экономических системах — повсеместно), показателем полноты достижения цели “жизни” системы служит стоимостной показатель. Разумеется, что выбор показателя — критерия эффективности системы, является заключительным этапом формулировки целей и задач системы. Но нельзя упускать из виду, что от этого этапа будут зависеть наши представления о свойствах системы и результаты самого системного анализа.

Предположим, что по отношению к некоторой системе все формальные вопросы описания уже благополучно разрешены. Что же дальше?

А дальше надо системой управлять — точнее решать вопрос об алгоритме или тактике управления для достижения наибольшей эффективности. Скорее всего, именно в этой области и лежит поле профессиональной деятельности в вашей будущей профессии — делового администрирования, решения задач организационно-управленческого характера.

Вроде бы все очень просто — имеется предприятие, выделены его подсистемы (отделы), определены функции каждой подсистемы и каждого элемента в них, описаны связи внутри системы и по отношению к внешней среде. Так пусть каждый элемент функционирует оптимально — наиболее эффективно делает свое дело.

Но здесь почти всегда возникают противоречия, суть которых можно определить с помощью примера, ставшего классическим.

Рассмотрим деятельность некоторой фирмы, производящей определенные виды продукции и, естественно, стремящейся получить мак-симальную прибыль от ее продажи. Пусть решается простой вопрос — сколько готовой продукции хранить на складе предприятия и сколько разновидностей ее должно производиться? Посмотрим на “частные” интересы различных отделов фирмы и сразу же обнаружим их несовпадение.

Да, каждый из отделов заинтересован в достижении глобальной цели — максимуме прибыли фирмы (если это не так, то системный подход здесь бессилен). Но!

 (Производственный отдел будет заинтересован в длительном и непрерывном производстве одного и того же вида продукции. Только в этом случае будут наименьшими расходы на наладку оборудования.

 (Отдел сбыта, наоборот, будет отстаивать идею производства максимального числа видов продукции и больших запасов на складах.

 (Финансовый отдел, конечно же, будет настаивать на минимуме складских запасов — то, что лежит на складе, не может приносить прибыли!

 (Даже отдел кадров будет иметь свою локальную целевую функцию — производить продукцию всегда (даже в периоды делового спада) и в одном и том же ассортименте, так как в этом случае не будет проблем текучести кадров.

Вот и представьте себе сложность задачи управления такой большой системой с достижением глобальной цели — максимума прибыли.

Ясно, что придется ставить и решать задачи согласования целей отдельных подсистем и хорошо еще, если показатели эффективности подсистем имеют ту же размерность, что и показатель (критерий) эффективности системы в целом. Ведь вполне может оказаться, что эффективность работы некоторых подсистем приходится измерять не в денежном выражении, а с помощью других, не числовых, показателей.

4. Пример системного подхода к задаче управления

Рассмотрим конкретный пример.

В конце 70 г. г. украинский МинВуз принял решение глобального учета информации о текущей успеваемости студентов всех вузов Украины. Дело было поставлено с поистине советским размахом — каждые две недели семестра все студенты вуза проходили аттестацию по всем учебным дисциплинам. Вся эта лавина информации (конечно же, недостоверной — в виде прогноза будущей оценки на экзамене) передавалась в Киев. Сейчас дело не в том как она использовалась (в конце этой эпопеи оказалось — никак!).

Мы, в Криворожском горнорудном институте (теперь — технический университет) попытались использовать ситуацию для совершен-ствования управления учебным процессом, благо что процесс сбора информации был обусловлен приказом по министерству.

На первом этапе системного подхода к задаче был решен вопрос о выделении подсистем и их элементов. В качестве основных подсистем рассматривались всего три их разновидности:

подсистема “Студенты”;

подсистема “Кафедры”;

подсистема “Деканаты”.

Было понятно, что локальные цели каждой из подсистем отличались друг от друга (в первом случае это учеба, во втором — обучение, в третьем — управление обучением на уровне факультета).

Вместе с тем имелась и единая цель функционирования вуза — подготовка специалистов с высшим образованием по отдельным профи-лям. Была определена и мера оценки эффективности системы в целом, пусть даже в таком примитивном виде, как экзаменационные оценки знаний. Принималась во внимание иерархия подсистем в плане подчинения, направленность потоков знаний и информации о них в каналах связи между звеньями.

Были содержательно сформулированы две задачи:

 (как по результатам текущего контроля знаний оценить эффективность процесса обучения на данном интервале семестра, обнаружить “узкие места” этого процесса;

 (как оценить эффективность управляющих воздействий на систему обучения на конечном его этапе — после подведения итогов сессии.

При этом заранее предполагалось, что “виновниками” недостаточной эффективности обучения могут оказаться элементы любой из подсистем.

В самом деле, низкая успеваемость может быть обусловлена разными причинами:

слабой предварительной подготовкой студентов;

малоэффективными в данных условиях методами обучения;

промахами в организации обучения.

Заметим, что эти выводы пока никакого отношения к системному анализу не имеют, они сформулированы на основании понимания особенностей процесса обучения.

Здесь, на этом этапе системного подхода в любой сфере всегда необходимо обращаться к “технологии” процессов, происходящих в системе. А это означает, что в предварительной части системного анализа в равной степени должны участвовать как специалисты в области ТССА, так и знатоки процессов данной системы. Участие одного из них — лица, принимающего решения (далее — ЛПР) совершенно обязательно.

На следующем этапе в рассматриваемом примере были разработаны методы сбора, хранения и обработки информации. И здесь, как в любом случае системного подхода к задачам управления, пришлось решать проблему представительности собираемых данных.

Прежде всего, пришлось поставить и решить вопрос об оценках текущего контроля знаний, Поскольку это не метры, литры или килобайты, поскольку не существует шкалы знаний, то что должна означать оценка текущего контроля?

После обсуждения этих вопросов в среде специалистов (экспертов в области обучения в высшей школе) было принято решение — оценка текущего контроля знаний рассматривается как прогноз экзаменационной оценки.

И снова обратим внимание на тот факт, что такая договоренность между ЛПР и специалистами ТССА была бы необходима и в том случае, когда речь бы шла не о знаниях, а о будущих прибылях или надоях!

Здесь возможно различие в достоверности прогноза и то далеко не всегда, но со стохастичным характером данных системного анализа приходится мириться — такова природа явлений в реальной жизни.

Но и это еще не всё об информации, используемой при системном анализе. Далеко не всегда “измерения” чего-то можно производить без ощутимых последствий. И пусть даже сбор информации не приносит прямого морального или материального ущерба, что иногда вполне возможно, хотя и не всегда очевидно. Главное в другом — если мы хотим иметь информацию об элементе системы, то надо стремиться получить ее с наименьшими, информационными же, потерями.

В рассматриваемом примере не использовались никакие приборы, лишенные разума и эмоций, — источниками данных и “измерителями” являлись люди! В самом деле, необходимость предсказать свои собственные достижения в условиях, когда они не только от тебя зависят (прогнозировать итог экзамена студента), вне всяких сомнений, хоть чуть-чуть, но всё же меняет один из элементов, то есть преподавателя.

Заключение

Сопоставление аналитико-механистического подхода с системным подходом показывает, что в таких областях знания, как биология, бихевиористская психология и социология, а также в связанных с ними дисциплинах нельзя ограничиться аналитико-механистическим подходом. Это и послужило причиной возникновения ОТС, которая стала для вышеперечисленных дисциплин концептуальной и научной основой.

Как и другие научные подходы, системный подход не лишен методологических проблем, не имеющих удовлетворительного решения. В процессе применения системного подхода обнаруживаются проблемы дуализма, или двойственности. В практике системного анализа эти дилеммы получили названия: простота против сложности, оптимизация и субоптимизация, идеализация и реальность, инкрементализм против новаторства, политика и наука, связь с окружающей действительностью и нейтральная позиция.

Кроме того, общественные системы не поддаются строгому определению по своим целям, философии и масштабам. Исчерпывающее и строгое решение социальных проблем никогда не достигается. Несмотря на видимость точности, нет ни совершенно верных, ни совершенно неверных решений. Как утверждает ван Гиг «…нельзя считать неправильным все, что делается на практике в настоящее время в данном направлении, и правильным то, что хорошо выглядит в теории»[4].

Однако системный подход предлагает процедуру планирования, проектирования, оценки и реализации решений задач, имеющих системный характер. Поэтому в современном менеджменте, социологии, бихевиористской психологии и т.п. пока нет альтернативы использованию системного анализа.

Современный системный анализ—прикладная наука, нацеленная на выяснение причин реальных сложностей, возникших перед «обладателем проблемы» и на выработку вариантов их устранения. Системный анализ будет полезен как узким специалистам, так и ученым общетеоретического направления и послужит их сближению и обогащению.

Список литературы

1.     Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем— М.:Мысль, 1978— 272с.

2.     Блауберг И.В., Юдин Э.Г. Становление и сущность системного подхода— М: Наука, 1973— 269с.

3.     Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ—М: Высш. школа, 1989—584с.

4.     Гиг Дж., ван. Прикладная общая теория систем—М.:Мир,1981—733с.

5.     Акофф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах—М.: Сов. радио, 1974— 272с.

6.     Эшби У.Р. Введение в кибернетику—М: Мир, 1959—426с.