Количественные методы исследования систем управления. Методы исследования систем управления

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

хорошую работу на сайт">

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Подобные документы

Характеристика исследования систем управления. Исследование систем управления. Основные подходы к исследованию систем управления. Работа специализированных аналитических групп, лабораторий, отделов. Методология проведения исследований.

реферат , добавлен 21.11.2002


Понятие и сущность теории управления, этапы и направления ее развития, методы и подходы к исследованию. Характеристика организации, экономический анализ ее внешней и внутренней среды, функций управления. Пути совершенствования данной системы менеджмента.

курсовая работа , добавлен 16.04.2016


Понятие исследования и характеристика исследования систем управления. Цель, объект и предмет исследования. Исследования и их роль в научной и практической деятельности. Характеристика исследования систем управления. Основные подходы к исследованию систем

курсовая работа , добавлен 14.12.2008


Изучение социальных процессов, влияющих на эффективность управления организацией. Разработка мер по повышению уровня стабильности трудового коллектива. Совершенствование системы управления российским предприятием на основе организационной самооценки.

реферат , добавлен 22.12.2014


Структуризация методов исследования систем управления, использование знаний и интуиции специалистов. Методы формализованного представления систем управления, исследование информационных потоков. Современные рыночные условия для системы управления.

реферат , добавлен 17.09.2010


Характеристика исследования систем управления, изучение их роли в научной и практической деятельности. Использование ситуационного, диалектического, процессного, функционального, рефлексивного и системного подходов в исследовании систем управления.

курсовая работа , добавлен 25.11.2014


Роль исследования в развитии организации. Характеристика методов исследования систем управления и обоснование выбора методов. Анализ элементов системы управления и направления совершенствования системы управления. Решение конкретных задач организации.

курсовая работа , добавлен 16.03.2014

Введение…………………………………………………………………………...3

Общие понятия……………………………………………………………………4

Системный подход………………………………………………………………..5

Методы исследования систем управления………………………………………7

Моделирование систем………………………………………………………….13

Заключение……………………………………………………………………….20

ВВЕДЕНИЕ

Для проведения научного исследования в менеджменте значимым является владение методологией, исследовательскими приемами и методами. При проведении исследований на предприятиях перед исследователями ставятся цели, требующие не только анализа и выявления проблем, но и обоснования рекомендаций, предложенных для их разрешения. Оценка состояния, диагностика, профилактика негативных тенденций, поиск «узких мест» в системе управления, определение новых направлений деятельности требуют от менеджера системного видения, владения научно-категориальным аппаратом исследования. Для достижения цели исследования необходимо четко определить основные понятия: объект, предмет, новизну, практическую значимость, методы исследования; знать технологии управления, уметь определять проблему в исследовании процессов и систем управления, осуществлять системный анализ факторов прямого и косвенного воздействия, понимать эффективность, ограничения и условия использования различных методов.

Научное исследование - это один из видов познавательной деятельности, процесс выработки новых научных знаний, характеризуется полнотой, достоверностью, объективностью, воспроизводимостью, доказательностью, точностью и определенной степенью новизны. Научное исследование, как правило, проводится в предметных рамках определенного научного подхода с использованием группы научных методов. Теория и практика в научном исследовании неразрывны. Практика дает информацию, «ключ к размышлению», проблему, требующую решения, а теория располагает наработанным комплексом понятий, категорий и методов. Теория, полученные знания, научные достижения вновь и вновь апробируется практикой.

ОБЩИЕ ПОНЯТИЯ

Система управления - совокупность взаимосвязанных элементов, способ реализации технологии управления, предполагающий воздействие на объект с целью изменения его состояния и процессных характеристик.

Реализация механизма управления проявляется в выполнении ряда функций: планирование, организация, мотивация, учет и контроль. Сложная система разбивается на функциональные подсистемы по следующим составляющим: персонал, финансы, сбыт, производство, инновации, качество, логистика, стратегия. В каждой функциональной подсистеме менеджмента используются свои квалификационные навыки, способы, методы, приемы, инфраструктура, материалы, оборудование, знания, и требуется определенный набор исследовательских приемов и процедур для изучения возникающих проблем. В наиболее общем виде под системой понимается совокупность взаимосвязанных элементов, образующих определенную целостность, некоторое единство.

Исследование систем управления - это вид деятельности, направленный на развитие и совершенствование управления в соответствии с постоянно изменяющимися внешними и внутренними условиями.

Объектом исследования в менеджменте является: предприятие, организация, система управления, процессы, т.е. непосредственно измеряемый качественными и количественными показателями реальный физический объект.

Предмет исследования - это система знаний, умений, навыков, методы, способы, факторы внешней и внутренней среды и процессы, происходящие в организации. Собственно, на предмет исследования и нацелен взгляд исследователя, ставящего перед собой задачу решения проблемы или изучения того или иного объекта с целью получения истинного знания о нем.

Основные виды исследований систем управления: маркетинговые, социологические, экономические, а также социально-экономические эксперименты, аудит как исследование, прогнозные и плановые исследования, отчетные, контрольные исследования, проектирование объектов испытаний, исследование качества продукции; исследования, проводимые в разных функциональных подсистемах менеджмента.

СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД

Системный подход - это направление научного познания и практической деятельности, в основе которого лежит исследование любого объекта как сложной целостной социально-экономической системы. Основными принципами системного подхода являются: целостность, структуризация, иерархичность построения, множественность. При системном подходе на основе маркетинговых исследований сначала исследуются параметры «выхода», товары или услуги. Затем определяют параметры «входа», т.е. исследуется потребность в ресурсах (материальных, финансовых, трудовых и информационных), изучается организационно-технический уровень системы, параметры внешней среды, параметры процесса. Преимущество системного подхода заключается в возможности комплексной оценки производственно-хозяйственной деятельности, эффективной организации процесса принятия решений на всех уровнях управления.

Системный анализ позволяет выявить целесообразность создания либо совершенствования организации, определить, к какому классу сложности она относится, выявить наиболее эффективные методы научной организации труда, которые применялись ранее. Системный анализ деятельности предприятия либо организации проводится в основном на ранних стадиях работ по созданию конкретной системы управления. Это обусловлено трудоемкостью проектных работ по разработке и внедрению выбранной модели системы управления, обоснованием экономической, технической и организационной ее целесообразности. Системный анализ может включать ряд важных исследовательских работ:

1) выявление общих тенденций развития предприятия и его места в современной рыночной экономике;

2) установление особенностей функционирования предприятия и его отдельных подразделений;

3) выявление условий, обеспечивающих достижение поставленных целей;

4) сбор данных для проведения анализа и разработки мероприятий по совершенствованию действующей системы управления;

5) использование передового опыта других предприятий;

6) изучение условий адаптации выбранной (синтезированной) эталонной модели к условиям рассматриваемого предприятия.

В процессе системного анализа находятся следующие характеристики:

1) роль и место данного предприятия в отрасли;

2) состояние производственно-хозяйственной деятельности предприятия;

3) производственная структура предприятия;

4) система управления и ее организационная структура;

5) особенности взаимодействия предприятия с поставщиками, потребителями и вышестоящими организациями;

6) инновационные потребности (возможные связи данного предприятия с научно-исследовательскими и проектно-конструкторскими организациями);

7) формы и методы стимулирования и оплаты труда сотрудников

Системный анализ начинается с уточнения или формулировки целей конкретной системы управления (предприятия или компании) и поиска критерия эффективности, который должен быть выражен в виде конкретного показателя. Как правило, большинство организаций являются многоцелевыми. Множество целей вытекает из особенностей развития предприятия (компании) и его фактического состояния в рассматриваемый период времени, а также состояния окружающей среды (геополитические, экономические, социальные факторы).

Первостепенной задачей системного анализа является определение глобальной цели развития организации и целей функционирования. Имея конкретные, четко сформулированные цели, можно выявить и проанализировать факторы, способствующие либо препятствующие скорейшему достижению этих целей.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

Методологический подход - система знаний, методов, понятийно-методическая база исследования, характеризующаяся определенным аспектом рассмотрения проблем. В рамках одного методологического подхода могут существовать ряд разных теорий, взглядов, положений, имеющих одну и ту же концептуальную основу исследования.

Общими методологическими подходами, используемыми для анализа подсистем управления, можно считать:

Рационалистический,

Поведенческий,

Системный,

Ситуационный,

Процессный,

Кибернетический,

Синергетический

Метод исследования - это способ получения нового знания, непосредственный инструментарий, с помощью которого проводится исследование. Метод исследования в менеджменте нацелен на практику организации, социально-экономической системы, и включает как категориальный аппарат исследования, так и эмпирический способ получения знания на основе большого массива данных - количественных и качественных показателей функционирования системы.

При проведении ИСУ может использоваться исключительно широкий арсенал разнообразных методов. Соответственно все они могут быть различным образом классифицированы. Например, методы исследования могут быть подразделены на:

• теоретические;
• эмпирические;
• теоретико-эмпирические.

При этом к теоретическим методам исследования можно отнести следующие:

• метод формализации, основанный на изучении содержания и структуры СУ в знаковой форме с помощью искусственных языков и символов, что может обеспечить краткость и однозначность результата исследования. Этот метод взаимосвязан с другими методами (моделирования, абстрагирования, идеализацией и т.п.);
• метод аксиоматизации, основанный на получении результатов исследования на базе логических аксиом;
• метод идеализации, предполагающий изучение элемента или компонента системы, наделенного некими гипотетическими идеальными свойствами. Это позволяет упростить исследования и получить результаты на основе математических вычислений с любой наперед заданной точностью;
• метод восхождения от абстрактного к конкретному, основанный на получении результатов исследования на базе перехода от логического изучения абстрактно расчлененного исследуемого объекта к целостному конкретному его познанию.

К эмпирическим методам можно отнести:

• метод наблюдения, базирующийся на фиксации и регистрации параметров и показателей свойств изучаемого объекта исследования;
• метод измерения, позволяющий дать определенными единицами измерения численную оценку исследуемого свойства объекта;
• метод сравнения, позволяющий определить различия или общность исследуемого объекта с аналогом (эталоном, образцом и т.п. - в зависимости от цели исследования);
• метод эксперимента, основанный на исследовании изучаемого объекта в искусственно созданных для него условиях. Условия могут натурные или моделированные. Данный метод предполагает, как правило, использование ряда других методов исследования, в том числе методов наблюдения, измерения и сравнения.

Теоретико-эмпирические методы исследования могут включать:

• метод абстрагирования, основанный на мысленном отвлечении от несущественных свойств исследуемого объекта и изучение в дальнейшем наиболее важных его сторон на модели (замещающей реальный объект исследования);
• метод анализа и синтеза, основанный на использовании при исследовании различных способов расчленения изучаемого объекта на элементы, отношения (анализ) и соединения в единое целое отдельных его элементов (синтез). Например, применительно к исследованию процессов в СУ анализ позволяет подразделить его на операции, выявить в нем связи и отношения, а синтез дает возможность соединить все операции, связи и отношения и составить технологическую схему;
• метод индукции и дедукции, основанный на получении результатов исследования на базе процесса познания от частного к общему (индукция) и от общего к частному (дедукция);
• метод моделирования, использующий при исследовании объекта его модели, отражающие структуру, связи, отношения и т.п. Результаты исследования моделей интерпретируются на реальный объект.

Другими примерами классификации методов может служить группировка их по стадиям и этапам исследования, по принадлежности к областям науки и научным направлениям, по целям исследования, по видам анализа и т.п.

Среди видов анализа следует отметить прогностический, диагностический, детальный и глобальный, при проведении которых используется определенная совокупность конкретных методов.

Прогностический анализ осуществляется при четкой постановке целей развития системы управления. Это определяет необходимость выявления тенденций и разработки прогноза развития исследуемого объекта, что требует формирования его концептуальной (идеальной, желаемой) модели. Такая модель обычно описывается с помощью системы взаимоувязанных параметров и показателей.

Диагностический анализ. Результатами исследования СУ должно быть не только обоснованные направления развития системы на перспективный период, но и должны быть определены причинно-следственные связи, приоритеты и мероприятия по совершенствованию систем для конкретных условий функционирования. Это может быть достигнуто проведением диагностического анализа - диагностики СУ. Здесь диагностику следует понимать как комплекс взаимосвязанных исследовательских работ аналитического характера, позволяющих установить влияние одних факторов на другие и их связи, с целью определения недостатков в СУ и их последующей ликвидации.

Детальный анализ . Диагностический анализ служит основой для выполнения детального (тематического) анализа. Он направлен на поиск количественно определенных резервов в СУ. Детализация может осуществляться, например, методом декомпозиции систем на подсистемы, субподсистемы и элементы. При этом чем более детальным окажется такое расчленение на простые части, тем глубже можно будет изучить исследуемые явления и получить более эффективные результаты.

Глобальный анализ . При исследовании СУ немаловажное значение может играть также проведение глобального анализа, охватывающего различные иерархические уровни управления и соответственно различного уровни системы. При проведении такого анализа изучению подвергаются взаимосвязи и взаимодействие различных систем организаций, осуществляющих единый производственный процесс.

Независимо от классификации исследований СУ, выполняемых в них видов анализа и всех других исследовательских работ, заслуживают упоминания (кроме указанных ранее) те конкретные методы, которые нередко используются в практике.

К таким методам относятся:

• самообследование;
• интервьюирование, беседа;
• активное наблюдение, моментное наблюдение, фотография рабочего дня;
• анкетирование;
• изучение документации и информационных материалов;
• фукнкционально-стоимостной анализ;
• декомпозиция;
• последовательная подстановка;
• сравнение;
• динамический;
• структуризация целей;
• экспертный;
• социологический;
• органолептический;
• нормативный;
• параметрический;
• главных компонент;
• балансовый;
• корреляционный;
• матричный;
• аналитически-расчетный;
• аналогий;
• сетевой;
• блочный;
• творческих совещаний;
• морфологический анализ;
• дифференциальный, комплексный и смешанный;
• индексный;
• графический и номографический.

МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ

Классификации видов моделирования систем.

В основе моделирования лежит теория подобия, которая утверждает, абсолютное подобие может иметь место лишь при замене объекта другим точно таким же. При моделировании абсолютное подобие не имеет места и стремятся к тому, чтобы достаточно хорошо отображало исследуемую строну функционирования объекта.

По степени полноты модели они делятся на полные, неполные и приближенные . Полные модели идентичны объекту во времени и пространстве. Для неполного моделирования эта идентичность не сохраняется. В основе приближенного моделирования лежит подобие, при котором некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем.

В зависимости от характера изучаемых процессов в системе виды моделирования подразделяются на детерминированные и стохастические, статические и динамические, дискретные, непрерывные и дискретно-непрерывные . Детерминированное моделирование отображает процессы, в которых предполагается отсутствие случайных воздействий. Стохастическое моделирование учитывает вероятностные процессы и события. Статическое моделирование служит для описания поведения объекта в фиксированный момент времени, а динамическое - для исследования объекта во времени. Дискретное, непрерывное и дискретно-непрерывное моделирования используются для описания процессов, имеющих изменение во времени. При этом оперируют аналоговыми, цифровыми и аналого-цифровыми моделями.

В зависимости от формы представления объекта моделирование классифицируется на мысленное и реальное .

Мысленное моделирование применяется тогда, когда модели не реализуемы в заданном интервале времени либо отсутствуют условия для их физического создания (например, ситуации микромира). Мысленное моделирование реализуется в виде наглядного, символического и математического.

1) При наглядном моделировании на базе представлений человека о реальных объектах создаются наглядные модели, отображающие явления и процессы, протекающие в объекте.

В основу гипотетического моделирования закладывается гипотеза о закономерностях протекания процесса в реальном объекте, которая отражает уровень знаний исследователя об объекте и базируется на причинно-следственных связях между входом и выходом изучаемого объекта. Этот вид моделирования используется, когда знаний об объекте недостаточно для построения формальных моделей.

Аналоговое моделирование основывается на применении аналогий различных уровней. Для достаточно простых объектов наивысшим уровнем является полная аналогия. С усложнением системы используются аналогии последующих уровней, когда аналоговая модель отображает несколько либо только одну сторону функционирования объекта.

Макетирование применяется, когда протекающие в реальном объекте процессы не поддаются физическому моделированию либо могут предшествовать проведению других видов моделирования. В основе построения мысленных макетов также лежат аналогии, обычно базирующиеся на причинно-следственных связях между явлениями и процессами в объекте.

2) Символическое моделирование представляет собой искусственный процесс создания логического объекта, который замещает реальный и выражает основные свойства его отношений с помощью определенной системы знаков и символов.

В основе языкового моделирования лежит некоторый тезаурус, который образуется из набора входящих понятий, причем этот набор должен быть фиксированным. Между тезаурусом и обычным словарем имеются принципиальные различия. Тезаурус - словарь, который очищен от неоднозначности, т. е. в нем каждому слову может соответствовать лишь единственное понятие, хотя в обычном словаре одному слову может соответствовать несколько понятий.

Если ввести условное обозначение отдельных понятий, т. е. знаки, а также определенные операции между этими знаками, то можно реализовать знаковое моделирование и с помощью знаков отображать набор понятий - составлять отдельные цепочки из слов и предложений. Используя операции объединения, пересечения и дополнения теории множеств, можно в отдельных символах дать описание какого-то реального объекта.

3) Математическое моделирование - это процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью. В принципе, для исследования характеристик процесса функционирования любой системы математическими методами, включая и машинные, должна быть обязательно проведена формализация этого процесса, т. е. построена математическая модель. Исследование математической модели позволяет получать характеристики рассматриваемого реального объекта. Вид математической модели зависит как от природы реального объекта, так и от задач исследования объекта, требуемой достоверности и точности решения задачи. Любая математическая модель, как и всякая другая, описывает реальный объект с некоторой степенью приближения.

Для аналитического моделирования характерно то, что процессы функционирования элементов системы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, интегро-дифференциальных, конечно-разностных и т. д.) или логических условий. Аналитическая модель исследуется следующими методами: аналитическим, когда стремятся получить в общем виде явные зависимости, связывающие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными системы; численным, когда, не умея решать уравнений в общем виде, стремятся получить числовые результаты при конкретных начальных данных; качественным, когда, не имея решения в явном виде, можно найти некоторые свойства решения (например, оценить устойчивость решения).

При имитационном моделировании реализующий модель алгоритм воспроизводит процесс функционирования системы во времени, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени, что позволяет по исходным данным получить сведения о состояниях процесса в определенные моменты времени, дающие возможность оценить характеристики системы. Основным преимуществом имитационного моделирования по сравнению с аналитическим является возможность решения более сложных задач. Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать такие факторы, как наличие дискретных и непрерывных элементов, нелинейные характеристики элементов системы, многочисленные случайные воздействия и др., которые часто создают трудности при аналитических исследованиях. В имитационном моделировании различают метод статистического моделирования и метод статистических испытаний (Монте-Карло). Если результаты, полученные при воспроизведении на имитационной модели, являются реализациями случайных величин и функций, тогда для нахождения характеристик процесса требуется его многократное воспроизведение с последующей обработкой информации. Поэтому целесообразно в качестве метода машинной реализации имитационной модели использовать метод статистического моделирования. Первоначально был разработан метод статистических испытаний, представляющий собой численный метод, который применялся для моделирования случайных величин и функций, вероятностные характеристики которых совпадали с решениями аналитических задач (такая процедура получила название метода Монте-Карло). Затем этот прием стали применять и для машинной имитации с целью исследования характеристик процессов функционирования систем, подверженных случайным воздействиям, т. е. появился метод статистического моделирования. Метод имитационного моделирования применяется для оценки вариантов структуры системы, эффективности различных алгоритмов управления системой, влияния изменения различных параметров системы. Имитационное моделирование может быть положено в основу структурного, алгоритмического и параметрического синтеза, когда требуется создать систему с заданными характеристиками при определенных ограничениях. Система должна быть оптимальной по некоторым критериям эффективности.

Комбинированное (аналитико-имитационное) моделирование позволяет объединить достоинства аналитического и имитационного моделирования. При построении комбинированных моделей производится предварительная декомпозиция процесса функционирования объекта на составляющие подпроцессы, и для тех из них, где это возможно, используются аналитические модели, а для остальных подпроцессов строятся имитационные модели. Такой подход позволяет охватить качественно новые классы систем, которые не могут быть исследованы с использованием только аналитического или имитационного моделирования в отдельности.

При реальном моделировании используется возможность исследования характеристик либо на реальном объекте целиком, либо на его части. Такие исследования проводятся как на объектах, работающих в нормальных режимах, так и при организации специальных режимов для оценки интересующих исследователя характеристик (при других значениях переменных и параметров, в другом масштабе времени и т. д.). Реальное моделирование реализуется в виде натурного и физического.

1) Натурным моделированием называют проведение исследования на реальном объекте с последующей обработкой результатов эксперимента на основе теории подобия. Натурный эксперимент подразделяется на научный эксперимент, комплексные испытания и производственный эксперимент.

Научный эксперимент характеризуется широким использованием средств автоматизации проведения, применением весьма разнообразных средств обработки информации, возможностью вмешательства человека в процесс проведения эксперимента. В соответствии с этим появилось новое научное направление - автоматизация научного эксперимента и новая специализация в рамках специальности АСУ - АСНИ (автоматизированные системы научных исследований и комплексных испытаний).

Одна из разновидностей эксперимента - комплексные испытания, когда вследствие повторения испытаний объектов в целом (или больших частей системы) выявляются общие закономерности о характеристиках качества, надежности этих объектов. В этом случае моделирование осуществляется путем обработки и обобщения сведений о группе однородных явлений.

Наряду со специально организованными испытаниями возможна реализация натурного моделирования путем обобщения опыта, накопленного в ходе производственного процесса, т. е. можно говорить о производственном эксперименте. Здесь на базе теории подобия обрабатывают статистический материал по производственному процессу и получают его обобщенные характеристики. Необходимо помнить про отличие эксперимента от реального протекания процесса. Оно заключается в том, что в эксперименте могут появиться отдельные критические ситуации и определиться границы устойчивости процесса. В ходе эксперимента вводятся новые факторы и возмущающие воздействия в процесс функционирования объекта.

2) Другим видом реального моделирования является физическое, отличающееся от натурного тем, что исследование проводится на установках, которые сохраняют природу явлений и обладают физическим подобием. В процессе физического моделирования задаются некоторые характеристики внешней среды и исследуется поведение либо реального объекта, либо его модели при заданных или создаваемых искусственно воздействиях внешней среды. Физическое моделирование может протекать в реальном и нереальном (псевдореальном) масштабах времени или рассматриваться без учета времени. В последнем случае изучению подлежат так называемые «замороженные» процессы, фиксируемые в некоторый момент времени. Наибольшие сложность и интерес с точки зрения корректности получаемых результатов представляет физическое моделирование в реальном масштабе времени.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В заключение данной курсовой работы хочу сделать несколько выводов из вышеизложенного материала о моделировании в исследовании систем управления. Итак определим гносеологическую природу моделирования.

Определяя гносеологическую роль теории моделирования, т.е. ее значение в процессе познания, необходимо прежде всего отвлечь­ся от имеющегося в науке и технике многообразия моделей и выде­лить то общее, что присуще моделям различных по своей природе объектов реального мира. Это общее заключается в наличии неко­торой структуры (статической или динамической, материальной или мысленной), которая подобна структуре данного объекта. В процессе изучения модель выступает в роли относительного самостоятельного квазиобъекта, позволяющего получить при ис­следовании некоторые знания о самом объекте.

В современной России управление и ее исследование идет по пути усложнения. Применяя методы моделирования такие, как аналогия, можно добиться впечатляющих результатов в хозяйственной деятельности предприятия. Аналогией называют суждение о каком-либо частном сходстве двух объектов, причем такое сходство может быть существенным и несущественным. Необходимо отметить, что понятия существен­ности и несущественности сходства или различия объектов условны и относительны. Существенность сходства (различия) зависит от уровня абстрагирования и в общем случае определяется конечной целью проводимого исследования. Современная научная гипотеза создается, как правило, по аналогии с проверенными на практике научными положениями.

В заключении вышесказанному можно подвести итог, что моделирование это основной путь в системе исследования систем управления и имеет чрезвычайную важность для менеджера любого уровня.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Игнатьева А.В., Максимцов М.М. Исследование систем управления. - М.: ПРИОР,2002.

2. Архипов Н.И. Исследование систем управления. - М.: ПРИОР,2002.

3. Трояновский В.М. Математическое моделирование в менеджменте. - М.: РДЛ, 2002.

4. Гоберман В.А., Гоберман Л.А. Основы производственного менеджмента: моделирование операций и управленческих решений. - М.: Юрист, 2002.

5. Анфилатов В.С. Системный анализ в управлении. - М.: Финансы и статистика, 2003.

6. Глущенко В.В., Глущенко И.И. Разработка управленческого решения. Прогнозирование- планирование. Теория проектирования экспериментов. Г.Железнодорожный М.О., ТОО НПЦ «Крылья», 1997.

Исследование систем управления как вид деятельности человека включает: распознавание существующих проблем и сложившихся ситуаций; определение их происхождения, свойств, содержания, закономерностей поведения и развития; установление места этих проблем и ситуаций в системе накопленных знаний; нахождение путей, средств, возможностей использования новых знаний о проблеме в практике ее разрешения; разработку вариантов решения проблемы, устранение трудностей, случайных ограничений, недостатков и пр.; выбор наилучшего варианта решения проблемы по критериям успеха, оптимальности и эффективности.

В современной науке существует несколько подходов к изучению системы управления организацией. Число этих подходов зависит от теоретико-методологических позиций авторов, которые могут вводить различные критерии для классификации. В качестве иллюстрации можно привести два примера:

популярный учебник М.Х.Мескона, М.Альберта, Ф.Хедоури «Основы менеджмента» авторы которого рассматривают 4 подхода в науке управления (на основе выделения научных школ, системный, процессуальный и ситуационный подходы);

учебное пособие Р.А. Фатхутдинова «Разработка управленческого решения», выделяющего 13 подходов: системный, комплексный, интеграционный, маркетинговый, функциональный, динамический, воспроизводственный, процессуальный, нормативный, количественный (математический), административный, поведенческий и ситуационный.

При внимательном рассмотрении можно увидеть, что, используя метод декомпозиции, возможно деление компонентов первого примера - учебника. Равно возможен и обратный процесс - синтез 13 подходов Р.А.Фатхутдинова в более общие категории.

В рамках данного курса используется системный подход рассмотрения организации.

Существующие в реальном мире совокупности объектов можно разбить на три больших класса: неорганизованные совокупности, неорганичные системы и органичные системы.

Неорганизованная совокупность лишена каких-либо существенных черт внутренней организации. Связи между ее составляющими носят внешний, случайный характер. Входя в состав такого объединения, или покидая его, составляющие не претерпевают каких-либо изменений.

Два других класса совокупностей - неорганичные и органичные системы - характеризует наличие связей между элементами и появление в целостной системе новых свойств, не присущих элементам в отдельности. При этом органичные системы - наиболее сложные из всех типов систем.

На понятие «связь» в системных исследованиях приходится немалая смысловая нагрузка, вокруг этой категории группируется вся проблематика, специфическая для системного подхода. В качестве варианта классификации связей можно привести следующие:

· связи взаимодействия (среди которых можно различить связи свойств и связи объектов). Они представляют собой наиболее широкий класс связей, так или иначе выступающий во всех иных типах связей;

· связи порождения, когда один объект выступает как основание, вызывающее к жизни другой;

· связи преобразования, которые в свою очередь подразделяются на:

o связи, реализуемые через определенный объект, обеспечивающий это преобразование (например, катализатор);

o связи, реализуемые путем непосредственного взаимодействия двух или более объектов, в процессе которого эти объекты порознь или совместно переходят из одного состояния в другое;

· связи строения (структурные);

· связи функционирования;

· связи развития, которые можно рассматривать как модификацию функциональных связей состояний;

· связи управления. В зависимости от конкретного вида могут образовывать разновидность либо функциональных связей, либо связей развития.

Исследования системы управления специфичны максимальной сложностью объекта в сравнении с системами техническими и биологическими, поскольку их основной элемент (человек) обладает субъективностью и широким диапазоном выбора поведения. Поэтому следует говорить об отсутствии однозначных причинно-следственных связей между элементами. Отсюда возникают два важных следствия: значительная неопределенность функционирования социальных систем; наличие границ управляемости системы.

Объективная сложность системы пропорциональна множеству составляющих ее элементов, числу уровней и подсистем, многообразию связей между ними, степени автономии частей. Системы управления могут различаться признаками типа лидерства, субкультуры, размерности и т.п., входя в состав более сложной системы. Сформулируем отличительные особенности науки, исследующей системы управления. К ним относится использование научного метода; системная ориентация и использование моделей.

Основные этапы использования научного метода показаны на рис. 1.

Теперь более подробно рассмотрим каждый из блоков.

Наблюдение подразумевает объективный сбор информации и анализ по имеющейся проблеме или ситуации.

Формулирование гипотез, выявление возможных альтернатив, а также их последствий для ситуации и создание прогноза, основанного на наблюдениях, имеют основной целью установление взаимосвязи между компонентами проблемы.

Верификация, то есть подтверждение достоверности или ложности гипотезы: если гипотеза верна, то исследователю можно переходить к реализации решения или его модели; если же гипотеза неверна, то необходимо вернуться к первому этапу (наблюдению).

Специфика системной ориентации при исследовании организации подразумевает расшифровку основных принципов управления ею :

· принцип иерархичности - сложные и большие системы рассматриваются как многоуровневые, требуя деления на элементы (звенья или ступени). Каждая ступень управляет нижестоящей, являясь объектом управления вышестоящей ступени;

· принцип необходимого разнообразия - управляющая система должна обладать не меньшей сложностью, чем управляемая, потому что невозможно спроектировать простую систему управления для сложной системы производства;

· принцип обратной связи подразумевает получение информации о результатах воздействия управляющей системы на управляемую систему путем сравнения фактического состояния с заданным (плановым). Цель состоит в установлении зависимости личных, коллективных и общественных интересов от результатов управленческих решений. Управление может осуществляться в случае, если управляющая система будет получать информацию об эффекте, достигнутом тем или иным действием управляемой системы, о достижении или недостижении запланированного результата.

Устойчивость системы обеспечивается двумя элементами самоорганизации: дифференциацией и лабильностью.

Дифференциация - это стремление системы к структурному и функциональному разнообразию элементов, которое обеспечивает не только условия возникновения и разрешения противоречий, но и определяет способность системы приспосабливаться к меняющимся условиям существования. Лабильность - это подвижность функций элементов при сохранении устойчивости структуры системы в целом.

Системные исследования - это особая форма научно-технической деятельности, ориентированная на специфические методы описания, изучения, конструирования и управления сверхсложными объектами, представляющими собой различного вида системы. Эти исследования носят междисциплинарный и синтетический характер.

В системных исследованиях существуют четыре уровня методологических знаний: философские основания системных исследований (например, категории пространства и времени); общенаучные методологические принципы и формы исследования систем различной природы (например, методы анализа и синтеза); конкретно-научная методология системного исследования в специальных научных дисциплинах (например, теория классовой борьбы в марксизме); методика и техника системных исследований конкретных объектов (например, методики оценки психологической совместимости в коллективе).

Одной из форм системных исследований является системный анализ - это разработка методов содержательного и формального системного описания объектов управления; выявление закономерностей их функционирования и развития, построение системной теории и практических методов управления этими объектами.

Исследовательские этапы системного анализа можно сформулировать следующим образом:

Определение целей и задач исследования и показателей степени их достижения;

Определение объекта и предмета исследования;

Целенаправленный сбор и обработка информации, относящейся к задаче;

Определение структуры объекта, описание его свойств, организации и условий существования;

Определение целей жизнедеятельности объекта;

Построение гипотез о механизме функционирования объекта;

Исследование объекта с помощью моделей и неформальных методов, включающее уточнение целей и гипотезы о функционировании объекта, корректировку моделей, определение перечня альтернатив управления;

Прогнозирование последствий реализации отобранных альтернатив и выбор из них наиболее рациональной альтернативы.

Использование моделирования необходимо в силу сложности проблем, присущих системам управления, и трудности проведения экспериментов в реальной жизни. В самом общем виде модель- это представление объекта, системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой целостности. Зафиксируем основные специфические черты данного понятия.

Необходимость моделирования обуславливается сложностью организационных ситуаций. Возможности человека при исследовании систем управления значительно повышаются в случае взаимодействия с реальностью на ее модели. Главной характеристикой модели является упрощение реальной ситуации. Модель предоставляет возможность экспериментирования, ибо в абсолютном большинстве случаев при исследовании организаций желательно на практике проверить альтернативные варианты решения проблем. Наконец, моделирование ориентирует управление на будущее, оно является единственным методом, позволяющим рассмотреть варианты грядущего и определить его потенциальные последствия.

Принято выделять следующие виды моделей:

- физическая (или портретная) - ее отличительной чертой является то, что она в некотором смысле выглядит как моделируемая реальность, уменьшенная или увеличенная (например, детская железная дорога или рекламная надувная бутылка пива). Этот вид модели упрощает визуальное восприятие, позволяет разрешить проблемы, сопряженные с человеческим восприятием;

- аналоговая (или подобная) представляет объект аналогом, при этом, не выступая таковой - это может быть график или организационная схема (например, пути эвакуации при пожаре);

- математическая (или символическая) - в данном случае для описания свойств или характеристик объекта (или события) служат символы. Эта разновидность моделей чаще всего используется в случае принятия организационных решений (например, это могут быть различные математические выражения).

Сформулируем основные требования, предъявляемые к различным моделям:

Удовлетворение требованиям полноты, адаптивности, обеспечение возможности изменений, рассмотрение большого числа вариантов и с большой точностью;

Достаточная абстрактность, чтобы допускать варьирование большим числом переменных. При этом нельзя терять физический смысл и возможность оценки полученных результатов;

Удовлетворение требованиям и условиям, ограничивающим время решения задачи;

Ориентация на реализацию с помощью существующих средств, физическая осуществимость на данном этапе развития техники с учетом ограничений организации;

Обеспечение получения полезной информации об объекте прогнозирования в плане поставленной задачи исследования;

Построение с использованием общепринятой терминологии;

Возможность проверки истинности, соответствия оригиналу, то есть проверку адекватности или верификацию;

Свойство робастности (устойчивости) по отношению к ошибкам в исходных данных.

Верификация при моделировании может осуществляться следующими способами:

- прямая верификация модели посредством разработки модели того же объекта с использованием другого метода;

- косвенная верификация модели на основе сопоставления результатов, полученных с использованием модели, с данными, полученными из других источников;

- консеквентная верификация модели в виде аналитического или логического выведения прогноза из ранее полученных прогнозов;

- верификация модели оппонентом путем опровержения критических замечаний оппонента по прогнозу;

- верификация модели экспертом в ходе сравнения прогноза с мнением эксперта;

- инверсная верификация модели проверкой адекватности прогнозной модели и объекта в ретроспективном периоде;

- структурная верификация на основе сопоставления структур без экспериментальной проверки и сопоставления в целом (эта процедура носит неформальный характер).

Нацеленность системных исследований на поиски системообразующих факторов, а не простых характеристик системного объекта, приводит к необходимости выделения из многообразия связей тех, которые можно назвать основными, ключевыми, главными (то есть, системообразующими).

Типичным примером таких связей являются связи управления. Их характеризует построение на основе определенной программы. Кроме того, они представляют собой способ реализации программы. Это означает, что над функционирующей или развивающейся системой всегда есть «нечто», заключающее в себе, в том или ином виде общую схему соответствующего процесса.

Это «нечто» и есть система управления, а связи управления - те средства, при помощи которых она реализует схему. Понимание связей управления позволяет указать важную характеристику систем: внутренняя иерархия систем такова, что обычно подсистемы любого уровня могут быть представлены в виде блоков, которые управляются извне . Это делает связи управления специфическими для систем и, следовательно, системообразующими.

Социальные системы, прежде всего, состоят из двух самостоятельных, но взаимосвязанных подсистем - управляемой иуправляющей , то есть из объекта и субъекта управления.

Куправляемой системе относятся все элементы и подсистемы, обеспечивающие процесс создания товаров или оказания услуг. К управляющей - обеспечивающие процесс управления, то есть целенаправленного воздействия на коллективы людей и ресурсы управляемой системы.

В науке существует несколько классических подходов, используемых при исследовании систем управления:

- традиционный - разрабатывает и использует принципы и правила управления, подходящие для любых типов организаций (универсальные правила). При этом управление понимается как простое одномерное взаимодействие людей в организации;

- системный - концентрируется на взаимодействии частей в организации и обращает внимание на важность изучения каждой отдельной части в контексте целого;

- ситуационный - утверждает, что не существует одного набора принципов (правил), который мог бы использоваться во всех ситуациях. При исследовании систем управления под ситуацией понимают «тройку»: состояние объекта управления» - «управляющие воздействия» - «последствия управ­ляющих воздействий» .

В ходе современных исследований систем управления формируются также социально-этический и стабилизационный подходы.

Социально-этический подход направлен на снижение вероятности принятия решений, способных привести к нанесению ущерба финансовой, тех­нологической, технической, кадровой, внешней и внутренней структурам орга­низаций.

Стабилизационный подход либо обеспечивает нахождение объекта управления в заданной области значений параметров, либо не допускает пере­ход этого объекта в область неуправляемых, недопустимых состояний. При этом постановка новых самостоятельных целей не предусматривается.

Одной из наук, связанных с исследованием систем управления, является кибернетика - дисциплина, изучающая вопросы управления, связи, контроля и регулирования, приема, хранения и обработки информации в любых сложных динамических системах. Основными свойствами кибернетики применительно к социальным системам являются следующие:

1. целое не является простой суммой частей, поскольку систему можно рассматривать как единство. Единство обеспечивается взаимодействием. Поэтому целое представляет собой новое качество, новые свойства которого отсутствуют у его элементов;

2. целостна та система, в которой внутренние связи частей между собой являются преобладающими по отношению к движению этих частей и к внешнему воздействию на них. Целое распадается, если суммарная энергия движения частей системы будет превышать энергию ее внутренних связей и если энергия внутренних связей частей будет меньше суммарной энергии внешних воздействий;

3. чтобы целостное воспринималось как система, оно должно иметь границы, отделяющие его от внешней среды. В социальных системах они ни жесткие, ни непроницаемые, ни замкнутые;

4. закрытые системы подвержены энтропии - тенденции к иссяканию. Открытые же системы не страдают энтропией, если входы в них по крайней мере равны используемой энергии их выходов;

5. чтобы открытая система продолжала существовать, она должна, по крайней мере, достичь такого состояния, при котором она усваивает достаточно входов, а также энергию и материалы, используемые в работе;

6. чтобы система достигла динамического равновесия, она должна обладать информационным входом - обратной связью, которая сообщает, действительно ли система достигла устойчивого состояния и не подвергается ли она опасности разрушения;

7. за исключением Вселенной, все системы являются подсистемами, составляя часть суперсистемы;

8. открытые системы тяготеют к нарастанию усложненности и дифференциации.

Пример тестовых заданий по курсу «Исследование систем управления»

1. Метод опросов:

Использует специально разработанные анкеты;

Должен применяться на репрезентативных выборках;

Позволяет получить достаточно точное отображение данной популяции;

Верны все ответы.

2. Независимая переменная всегда вводится:

В экспериментальную группу;

В контрольную группу;

В обе группы;

Все ответы неверны.

3. Что такое методы исследования?

Средства оптимизации исследования.

Определение состава проблемы.

Способы проведения исследования.

Исследовательские способности менеджера.

Алгоритм исследования.

4. Какой из перечисленных методов относится к общенаучным?

Статистический анализ.

Экспериментирование.

Социометрический анализ.

Тестирование.

Хронометрирование.

5. В чем преимущество методов тестирования?

Глубина раскрытия проблемы.

Простота и доступность, не требует специальных знаний.

Количественная определенность.

Позволяет исключить психологические и личностные нюансы.

Позволяет быстро получить информационный материал.

МАТЕРИАЛЫ ТЕКУЩЕГО, ПРОМЕЖУТОЧНОГО И ИТОГОВОГО КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ

ПРИМЕРНЫЕ ВОПРОСЫ ИТОГОВОГО КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ

1. Понятие научного эксперимента, его цели. Разновидности социальных экспериментов.

2. Этапы планирования эксперимента и логика его осуществления.

3. Понятие валидности, трактовка внутренней и внешней экспериментальной валидности. Причины невалидности эксперимента в социальных технологиях.

4. Хоторнские эксперименты Э.Мэйо как пример исследования социальной среды организации методом эксперимента.

5. Понятие наблюдения, цель его применения при исследовании системы управления.

6. Разновидности метода наблюдения: структуризованное и неструктуризованное; включенное и невключенное; полевое и лабораторное; систематическое и несистематическое и др. Стимулирующее наблюдение как разновидность включенного наблюдения.

7. Методы и способы повышения надежности данных наблюдаемого явления.

8. Преимущества и недостатки метода наблюдения.

9. Анализ документов – разновидность исследования системы управления. Основные типы носителей информации. Виды документов.

10. Специфика анализа художественной литературы и средств массовой информации как документальных источников.

11. Качественно - количественный анализ документов. Достоинства и недостатки метода анализа документов.

12. Сущность метода контент - анализа документов. Понятие смысловых единиц и единиц счета.

13. Преимущества и недостатки анализа личных документов.

14. Определение социологического опроса, основные этапы его проведения. Разновидности социологических исследований: разведывательное, описательное и аналитическое и др.

15. Анкетирование и интервьюирование - основные виды социологического исследования как социальной технологии, их достоинства и недостатки.

16. Понятие социальной группы и критерии для их выделения.

17. Программа социологического опроса и ее основные составляющие. Шкалы в социологическом опросе.

18. Понятие выборки в социологическом исследовании и ее типы. Закрытые (альтернативные и неальтернативные), полузакрытые и открытые разновидности вопросов.

19. Специфические свойства человеческой психики, которые препятствуют объективному отображению информации в ходе социологического опроса.

20. Организационная диагностика как метод исследования систем управления.

21. Объекты внутренней и внешней диагностики системы управления.

22. Модель шести ячеек М.Вайсборда. Модель соответствия Д.Надлера – М.Л.Ташмана.

23. Модель Н.Тичи. Клинико - историческое исследование Д.Левинсона.

24. Специфические черты диагностической модели жизненного цикла организации И. Адизеса.

25. Позиционный анализ, анализ силовых полей как метод исследования систем управления.

26. Экспертный опрос как метод как метод исследования систем управления; его основные разновидности.

27. Понятие экспертной оценки, достоинства и недостатки данного метода. Личностно – профессиональные требования, предъявляемые к эксперту.

28. Основные функции метода экспертной оценки. Коллективная и индивидуальная самооценка профессионализма экспертов.

29. Методы коллективных экспертных оценок: «круглый стол», «дельфийская техника».

30. Методы коллективных экспертных оценок: программное прогнозирование, эвристическое прогнозирование, коллективная генерация идей («мозговой штурм»).

31. Принципы командной организации групповой работы.

32. Основные этапы жизненного цикла управленческой «команды». Роль лидера в «команде».

33. Измерение результативности «командной» работы, система ролей и поощрений в команде.

34. Понятие организационной интервенции и изменения в людях как метод исследования систем управления.

35. Модели организационного изменения по К.Левину, Л.Грейнеру.

36. Понятия описания рабочего места и спецификации личности сотрудника в как метод исследования систем управления.

37. «План семи точек» А.Роджерса.

38. Ошибки при проведении деловой оценки персонала. Шкалы в управленческих тестах.

39. Понятие социальной инженерии и социальной технологии как метод исследования систем управления.

40. Организационно – деятельностные и инновационные игры в как метод исследования систем управления.

КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ

ПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ МЕТОД

Параметрический метод основывается на количественном и качественном описании исследуе­мых свойств СУ (объекта исследования) и установлении взаимосвя­зей между параметрами как внутри управляющей и управляемой подсистем, так и между ними. Это позволяет с помощью заранее избранной номенклатуры параметров на базе фактических данных количественно оценить исследуемый объект. Зависимости между параметрами могут быть как функциональными, так и корреляционными.

Каждая СУ обладает рядом специфических свойств, позволяю­щих отличить ее от любых других. Свойство СУ - объективная осо­бенность системы, проявляющаяся при ее создании и функциони­ровании.

Свойства будущей СУ формируются и учитываются при состав­лении задания на проектирование и непосредственно при самом проектировании. При создании новой системы эти свойства реализуются и конкретизируются. В процессе эксплуатации происходит проявление и поддержание свойств СУ. Чем сложнее СУ, тем более сложным комплексом свойств она обладает, тем сложнее формы их проявления.

Свойства могут быть простыми и сложными. Простое свойство это, например, численность управленческого персонала, срок служ­бы технических средств управления и др. Примером сложного свойства может служить производительность труда управ­ленцев, которая включает объем выполняемых функций и числен­ность персонала.

Любое свойство системы можно охарактеризовать словесно, чис­ленно, графически, в виде таблицы, функции, т.е. с помощью его при­знаков.

Признак - отличительная черта, характерная для какой-либо совокупности объектов. Примером качественных признаков могут служить тип ОСУ, метод управления, метод оценки СУ, способ рас­чета численности персонала и т.п. Существенным значением среди качественных признаков обладают альтернативные признаки, которые имеют только два взаимоисключающих варианта, например, наличие или отсутствие ошибок в работе персонала. Помимо качественных альтернативных признаков свойств СУ могут быть признаки многовариантные.

Для объективной оценки любой системы необходи­мо количественно охарактеризовать ее свойства. Количественную характеристику свойств объ­екта исследования дают параметры. Частным случаем параметра СУ является показатель - количе­ственная характеристика существенных свойств системы, значимых для ее существования и функционирования. Следовательно, параметр системы сле­дует воспринимать как более широкое понятие, так как он может характеризовать любые свойства системы или ее компонентов.

Качественные признаки также могут влиять на вид функцио­нальной зависимости показателей СУ от ее параметров. Например, используемый метод распределения функций управления в подразделении, являющийся качественным призна­ком, оказывает существенное воздействие на зависимость уровня качества выполняемых функций персонала от имеющегося в нали­чии профессионального состава (экономистов, маркетологов, ин­женеров и т.п.) - структурного параметра СУ. Кроме структурных существуют геометрические и другие параметры.

В параметрическом методе параметры выступают одной из важ­нейших базовых характеристик как элементов СУ, так и в целом всей системы. Они отражают взаимосвязи элементов, состояния и тенденции их развития.

Разделы параметрического исследования:

1. Общие характеристики системы, характеризующие целенаправленность, надежность, адаптивность, самоуправляемость, системность.
2. Параметры структуры: количество уровней, количество компонентов по уровням, структура численности, мощностей, фондов, финансового портфеля, парка оборудования и т.д., портфеля продукции и т.д., организационная структура, количество основных связей, интенсивность связей, степень непрерывности.
3. Параметры процессов: продолжительность (длительность цикла и его фаз), интенсивность, скорость, результативность, эффективность.
4. Параметры среды и положение организации в среде: объемы рынка и доля предприятия на рынке, размеры кредиторской и дебиторской задолженности, степень приверженности потребителей продукции предприятия.
5. Параметры материальной базы: величина производственных мощностей, в т.ч. по отдельным видам оборудования и технологическим переходам, конкретные параметры оборудования (ремонтная сложность, ремонтопригодность), фондовооруженность, энерговооруженность, размер производственных запасов.
6. Параметры персонала: общая численность, в т. ч. по подразделениям, численность по переходам, численность по потокам, численность по профессиональным и квалификационным группам, численность по образовательному уровню, по демографическим признакам.
7. Параметры продукта: объем выпускаемого продукта в натуральном выражении по отдельным видам, номенклатурным или ассортиментным группам, параметры качества продукта: себестоимость продукта, цена, объем производства в стоимостном выражении.
8. Параметры экономической эффективности: производительность (многозначно: по валовой, чистой, реализованной и т.д.), рентабельность (продаж, капитала, издержек и т. д.), фондоотдача.

Качественные и количественные признаки СУ тесно взаимосвя­заны между собой. При исследовании СУ в основном используются:

• количественные абсолютные и относительные параметры (как частные случаи - показатели). Показатели в абсолютном исчислении используются для описания исследуемых объектов (численность ППП, количество подразделений, затраты на персонал и т.п.), а относительные показатели для характеристики, например, темпов роста продаж, прибыли, численности, производительности труда персонала и т.п.;
• качественные признаки, в описательном виде характеризующие то или иное свойство системы (способ воздействия на управляемый объект, метод оценки и т.п.);
• классификационные признаки (параметры), характеризующие те свойства системы, которые не могут принимать участие в оценке, но позволяют отнести изучаемый объект к определенному классу (список специальностей сотрудников, перечень марок ТСУ, типов ОСУ);
• порядковые (ранговые) параметры, позволяющие качественно отличать друг от друга изучаемые объекты, что выражается в присвоении им, например, баллов (оценка успеваемости, оценка выступления спортсмена), разрядов (у рабочих, спортсменов, чиновников), должностных рангов (инженер 3, 2 и 1-й категории, старший, ведущий и главный инженер).

Показатели СУ могут быть единичными, комплексными, интегральными и обобщенными.

Единичный показатель СУ - показатель, относящийся только к одному из свойств СУ. Например, единичными показателями являют­ся численность ППП, количество функций управления. Его разновид­ностью выступает относительный единичный показатель, представляю­щий собой отношение единичного показателя к нормативному (базо­вому), выражаемому в относительных единицах или процентах.

Нормативный (базовый) показатель - показатель, принятый за исходный (эталонный) при сравнительных оценках СУ. В качестве базовых принимаются, например, показатели прогрессивных СУ или конкурентов.

Базовые показатели могут быть также единичными, комплекс­ными, интегральными и обобщенными.

Комплексный показатель - показатель, относящийся к несколь­ким свойствам продукции. С помощью данного показателя можно в целом охарактеризовать подсистему, элемент СУ.

Разновидностью комплексного показателя, позволяющего с экономической точки зрения оценить совокупность свойств системы, может служить показатель, отражающий соотноше­ние суммарного полезного эффекта от эксплуатации СУ и суммарных затрат на ее создание и эксплуатацию, определяемый по формуле:

К комплексным показателям принадлежат также групповые и обобщенные (определяющие) показатели.

Комплексный показатель СУ, относящийся к определенной группе ее свойств, называется групповым.

Обобщенный показатель СУ- показатель, относящийся к такой сово­купности ее свойств, по которой принято решение оценивать систему.

Вся рассмотренная система показателей (рис. 21), как правило, используется для оценки СУ.



Рис. 21

В связи с тем, что каждая СУ может иметь бесчисленное множе­ство свойств, показателей, соответственно, может быть такое же множество. В зависимости от цели использования выбирают опре­деленное количество показателей, которыми и оперируют. Для об­легчения практического использования показателей проводят их классификацию.

Большое значение при этом имеет единство методов классифи­кации, определения и применения показателей.

Классификация показателей может быть произведена:

• по количеству характеризуемых свойств, т. е. они могут быть единичными и комплексными (групповыми, интегральными, обобщенными);
• по способу выражения (размерными и безразмерными единицами измерения, в том числе с помощью баллов, процентов);
• по методу определения (социологическими, экспертными, расчетными, экспериментальными);

• по влиянию на качество при изменении абсолютного значения показателя (позитивные, негативные);
• по видам ограничения (не менее, не более, не менее и не более);

Показатели с ограничениями, характеризуя определенное свойство СУ, при превышении допустимого численного значения превращают эффект в нуль. Поэтому на такие показатели при проведении оценки следует обращать особое внимание. Их можно назвать показателями вето на эффект. В большей части это относится к показателям назначения, надежности, безопасности и экологичности.

• по стадии определения - показатели исследовательско-проектные и эксплуатационные (показатели, определяемые при исследовании и проектировании, называют исследовательско-проектными, а формирующиеся в ходе функционирования систем - эксплуатационными);
• по применению для оценки (базовыми, относительными);
• по отношению к различным свойствам (адаптивности, эффективности, гибкости, преемственности и т.д.).

Особое значение для объективной оценки имеют те показатели, которые классифицированы по видам ограничений нормативно-технической документации (НТД) их чис­ленных значений (рис. 7.8). В некоторых случаях величины допус­тимых ограничений определяются специалистами исходя из усло­вий использования и соответствующих требований потребителей.

При поведении оценки необходимо оговорить (как в ручных, так и машинных расчетах), что для показате­лей с ограничениями должно соблюдаться условие следующих видов. 1. Для позитивных показателей:

Рис. 7.8. Показатели системы управления, классифицированные по видам ограничения научно-технической документацией их численных значений

Показатели, имеющие ограничения

Неограниченные (некритические, т.е. не имеющие в НТД ограничений на изменение численных значений показателей)

Неограниченные позитивные (некритически позитивные, т.е. не имеющие в НТД ограничений на изменение численных значений показателей; при увеличении их численных значений эффект повышается)

Неограниченные негативные (некритически негативные, т.е. не имеющие в НТД ограничений на изменение численных значе­ний показателей; при увеличении их численных значений эффект снижается)

Ограниченные (критические, т.е. имеющие в НТД ограничения на изменение численных значений показателей)

Ограниченные позитивные (критически позитивные, т.е. имеющие в НТД ограничения на изменение численных значений показателей «снизу» и «не менее», для которых при увеличении их численного значения свойственно увеличение эффекта)

Ограниченные негативные (критически негативные, т.е. имею­щие в НТД ограничения на изменение численных значений показателей «снизу» и «не более», для которых при увеличении их численного значения свойственно уменьшение эффекта)

Ограниченные позитивно-негативные (критические позитивно-негативные, т.е. имеющие в НТД ограничения на изменение численных значений показателей от имеющегося номинального значения «снизу - сверху» и «не менее - не более», для которых при увеличении и уменьшении численного значения от номинального свойственно уменьшение эффекта)

Это означает, что при несоблюдении ограничений данный показатель равен нулю и уровень СУ также становится равным нулю. В большей части это относится к показателям назначения, надежности, безопасности и экологичности, так как значения их должны соответствовать требованиям стандартов или других НТД стран - потребителей данной продукции.

Объективная оценка СУ может быть дана только на основе системы взаимосвязанных параметров и показателей. При этом каждый показатель должен соответствовать требованиям:

• конкретизации и видоизменения в зависимости от целей оценки;
• развития и совершенствования объекта оценки;
• обеспечения единства количественных и качественных характеристик;
• адресности;
• сопоставимости;
• взаимосвязанности;
• простоты;
• информативности;
• достоверности и объективности.

Учитывая, что СУ предназначаются для дли­тельной эксплуатации, в качестве основных показателей надежно­сти системы, выпускающей продукцию первой категории, целесо­образно принять предельные вероятности исправной работы и от­каза. Эти вероятности могут быть выражены в качестве относительных долей времени, в течение которых система будет соответственно обеспечивать бесперебойное управление.

Общий порядок использования параметрического метода при исследовании объектов СУ предполагает следующие действия.

1. построить дерево свойств объекта исследования и его компо­нентов;
2. идентифицировать свойства свойств исследуемого объекта по классам;
3. определить номенклатуры параметров, характеризующих свойства исследуемого объекта СУ;
4. осуществить группировку избранных параметров;
5. провести шкалирование (по типам шкал: порядковая; интервалов; отношений; разностей; абсолютная) параметров;
6. осуществить нормирование значений параметров;
7. измерить значения параметров;
8. разработать модели взаимного соответствия сопоставляемых компонентов и параметров объекта (рис. 22);
9. рассчитать обобщенные оценки состояния объекта и его компонентов.

Рис. 22. Модель параметрического взаимного соответствия параметров системы управления

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

В статистическом анализе производится обра­ботка некоторой случайной выборки, под которой понимают­ся результаты N последовательных и независимых экспери­ментов со случайной величиной или событием. Выборка должна обеспечивать репрезентативность исследования. Объем обрабатываемой информации должен быть достаточен для полу­чения результатов с требуемой точностью и надежностью.

Используется для исследования про­цессов и объектов на основе массовых данных, полученных из статистической или учетной документации, по результатам разного рода обследований и экспериментов.

Статистический анализ может использоваться для изучения как внутренней, так и внешней среды. При изучении внутренней среды наибольшее значение имеет исследование: влияния различных факторов на формирование прибыли (формирование экономических показателей за счет влияния совокупности значимых факторов): формирования и развития персонала организации; формирования и развития потенциала организации; качества продукции и т. д.

В рамках изучения внешней среды большое значение имеет статистический анализ состояния рынка, анализ дифференциации спроса, оценка потребителей (их платежеспособности), конкурентов, поставщиков, деловых партнеров.

Наиболее употребительными методами статистического анализа систем управления являются: регрессионный анализ; корреляционный анализ; дисперсионный анализ; анализ временных рядов; факторный анализ.

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ ставит своей задачей исследование зависимости одной случайной величины от ряда других слу­чайных и неслучайных величин (регрессия - зависимость ма­тематического ожидания случайной величины от значений других случайных величин). Например, после проведения N экспериментов на статистической модели получен набор реа­лизаций случайных величин { X i Y i ,}, i = 1, 2, 3, …, п, где X яв­ляется независимой переменной, а Y - функцией. Обработка этого массива случайных величин позволяет их представить в виде детерминированной линейной регрессивной модели типа:

Y= a 0 + a 1 X, (3.1)

где a 1 – коэффициент регрессии, среднее число единиц на которое увеличится или уменьшится результативный признак при изменении значения фактора на одну единицу;
a 0 – минимальное значение результативного признака при нулевом значении фактора.


(3.2)

где x j (0) являются «базовыми» значениями всех k перемен­ных, в окрестностях которых анализируется характер иссле­дуемого процесса.

Выражение (3.3) представляет собой линейную функцию, однако, если значения Δх j ,- достаточно велики или функция Y существенно нелинейна, то можно использовать разложение более высокого порядка.

При анализе регрессионной модели (3.3) значения коэффи­циентов a j показывают степень влияния j -й переменной на функцию Y , что позволяет разделить все переменные на «суще­ственные» и «несущественные». Наибольший интерес регрессионная модель представляет для прогноза поведения функций Y . В практической деятельности регрессионный ана­лиз часто используется для создания так называемой эмпириче­ской модели, когда, обрабатывая результаты наблюдений (или характеристики существующих систем), получают регрессион­ную модель и используют ее для оценки перспективных систем или поведения системы при гипотетических условиях.

Точность и надежность получаемых оценок зависят от чис­ла наблюдений и расположения прогностических значений х j относительно базовых (т.е. из­вестных на некоторый момент времени) х j (0) Чем больше раз­ность Δх j , тем меньше точность прогноза.

Корреляционный анализ

Корреляционный метод - один из экономико-математических методов исследования, позволяющий определить количественную взаимосвязь между несколькими явлениями исследуемой системы. Он используется для определения сте­пени взаимосвязи между случайными величинами (корреляция - зависимость между случайными величинами, выражающая тенденцию одной величины возрастать или убы­вать при возрастании или убывании другой).

Корреляционная зависимость в отличие от функциональной может проявляться только в общем, среднем случае, т.е. в массе случаев - наблюдений. Поэтому корреляция представляет собой вероятностную зависимость между явлениями, при которой средняя величина параметров одного из них изменяется в зависимости от других. Корреляция между двумя явлениями носит название парной, а между несколькими - множественной.

При использовании корреляционного метода выделяют функ­ цию, т.е. исследуемый результирующий показатель и факторные признаки, от которых зависит результирующий, - аргументы. Та­кая классификация проводится на основе качественного анализа, т.е. все возможные переменные подразделяют на зависимые и неза­висимые от изучаемого явления.

Корреляционные связи в зависимых переменных не могут быть жесткими и носят характер неполных связей. Если в случае увели­чении (или уменьшении) аргумента результирующий показатель (функция) также увеличивается (или соответственно уменьшается), то корреляционная связь называется прямой (положительной), а если наоборот - обратной (отрицательной). При отсутствии какой-либо зависимости функции от аргумента, корреляционная связь отсутствует.

Теснота корреляционной взаимосвязи при линейной зависимо­сти оценивается коэффициентами корреляции, при нелинейной за­висимости - корреляционным отношением.

Корреляционной характеристикой является коэффициент корреляции, равный математическому ожиданию произведе­ний отклонений случайных величин x i и х j от своих математи­ческих ожиданий и нормированный относительно среднеквадратических отклонений данных случайных величин.

Если число случайных величин больше двух (r > 2 ), то со­ставляется квадратная корреляционная матрица размером (r x r ), элементами которой является коэффициенты корреляции k ij , a диагональные элементы равны единице (т.е. k ij =1 ). Коэффици­енты корреляции изменяется от нуля до единицы, и чем больше его значение, тем теснее связь между случайными величинами.

Оценка коэффициентов корреляции рассчитываются по значениям оценок математических ожиданий и среднеквадратических отклонений, полученных путем статистической об­работки результатов реализаций случайных величин.

Следует отметить, что коэффициент корреляции может коле­баться в пределах от 1 до 0 и от 0 до + 1. Чем ближе рассчитываемый коэффициент корреляции к +1 (при прямой зависимости) и к -1 (при обратной зависимости), тем выше теснота связи. Соответ­ственно при коэффициентах корреляции +1 или -1 имеют место функциональные связи.

Важнейшая задача корреляционного метода - определение вида корреляционного уравнения (уравнения регрес­сии).

Простейшим видом такого уравнения, характеризующим взаи­мосвязь между двумя параметрами, может быть уравнение прямой (рис. 7.1):

Y= a + bX, (7.1)

где X, Y- соответственно независимая и зависимая переменные;

а, b - постоянные коэффициенты (а определяет начало отсчета, b - угол наклона прямой).

Примером однофакторной нелинейной зависимости может быть также формула другого вида, например при наличии степенной за­висимости:

Вывод о прямолинейном характере зависимости можно прове­рить путем простого сопоставления имеющихся данных или графи­ческим способом (регистрацией в прямоугольной системе координат значений У и X, расположение которых на графике позволяет сделать вывод о правильности или ошибочности представления о линейном характере зависимости между двумя изучаемыми параметрами).

Другая задача метода корреляционного анализа - определе­ние постоянных коэффициентов связи между переменными пара­метрами, которые наилучшим образом будут отвечать имею­щимся фактическим значениям Y и X.

В данном случае в качестве критерия оценки адекватности линейной зависимости фактическим данным можно исполь­зовать минимум суммы квадратов отклонений реальных ста­тистических значений Y от рас­считанных по уравнению при­нятой к применению прямой.

Дисперсионный анализ

Дисперсионный анализ используется для проверки стати­стических гипотез о влиянии на показатели качественных факторов, т.е. факторов, не поддающихся количественному измерению (например, качественный фактор - организация производства, влияющий на количественный показатель - прибыль от производства). В этом заключается его отличие от регрессионного анализа, в котором факторы выступают как параметры, имеющие количественную меру (например, коли­чественный фактор - затраты на производство).

В дисперсионном анализе качественный фактор представляется j -ми возможностями состояниями (например, возможными схемами организации производства), для оценки которых по каждому из них проводится n j экспериментов.

Далее рассчитываются статистические оценки в каждой n j группе экспериментов и в общей выборке N , а затем анализируется соотношение между ними. По этому соотноше­нию принимается или отвергается гипотеза о влиянии качест­венного фактора на показатель.

Анализ временных рядов используется при исследовании дискретного случайного процесса, протекающего на интерва­ле времени Т .

Результаты экспериментов или наблюдений, полученные на данном интервале, представляются в виде временного ряда, каждое значение Y i которого включает детерминированную f (t ) и случайную z (t ) составляющие:

Детерминированная составляющая описывает влияние де­терминированных факторов в момент времени t , влияние же множества случайных факторов описывает случайная состав­ляющая. Детерминированную часть временного ряда называ­ют трендом. Этот временной ряд описывается трендовой моделью:

k - количество функций времени, линейная комбинация

которых определяет детерминированную составляющую (i от 1 до k);

φ i (t ) - функция времени.

В процессе анализа вид функции времени φ i (t ) <0 постулируется исследователем в виде рабочей гипотезы. Это может быть степенная функция t n , либо тригонометрическая. Коэффициенты тренда и оценку дисперсии случай­ной составляющей определяют путем проведения статистиче­ской обработки результатов эксперимента или наблюдений.

С помощью представления случайного процесса в виде временных рядов можно, во-первых, исследовать динамику этого процесса, во-вторых, выделить факторы, существенным образом влияющие на показатели, и определить периодич­ность их максимального воздействия, в-третьих, провести ин­тервальный или точечный прогноз показателя Y на некоторый промежуток времени Δ t (точечный прогноз указывает лишь точку, возле которой может находиться прогнозируемый по­казатель, интервальный - интервал нахождения этого показа­теля с некоторой заданной вероятностью).

Факторный анализ

Для того чтобы обеспечить эффективное функционирование организации необходимо при принятии управленческих решений учитывать все существенные факторы, влияющие на функционирование и развитие предприятия, как внешние (влияющие на уровне макросреды и контактной среды), так и внутренние.

Факторный анализ является частью многомерного статистиче­ского анализа, входящего в математико-статистические методы. Сущность метода факторного анализа заключается в выделении из множества изучаемых факторов, влияющих на изучаемый объект, наиболее значимых.

Фактор представляет собой обычно независимую переменную, нередко называемую причиной, и находящуюся в логической зависимости со следствием изучаемого явления и определяющую его величину.

Например, используемая компьютерная техника и ее программное обеспечение выступают существенным фактором произ­водительности труда работников управления (бухгалтеров, менеджеров, экономистов и др.); изменяющиеся факторы трудовых затрат и производительности труда влияют на изменение объемов выпуска продукции.

Фактор может быть единичным, т.е. влияющим на следствие од­ной переменной, или комплексным, т.е. влияющий одновременно на несколько переменных. Комплексный фактор, связанный со всеми переменными, называют генеральным.

В отличие от корреляционного анализа рассматриваемый метод не требует подразделять все переменные на зависимые и независимые, так как в нем все переменные величины (факторы - причины), опре­деляющие явление, рассматриваются как равноправные. При этом следует учитывать, что некоторые из переменных величин могут быть в некоторый период времени стабильными, т.е. не изменяющимися.

Например, прирост объемов выпуска продукции при неиз­менности числа работающих в анализируемые периоды времени и при повышающейся производительности труда есть следствие изме­нения только одного фактора - производительности труда.

Описание влияния факторов на деятельность организации имеет высокую сложность, поскольку действие многих факторов имеет латентный (скрытый) характер.

Отбор факторов, влияющих на исследуемый объект, осуществ­ляется, как правило, на основе их классификации, теоретического обоснования и путем их качественного анализа. При этом необхо­димо учитывать взаимодействие факторов между собой. Число фак­торов должно быть ограниченным необходимым минимумом. От маловажных факторов нужно абстрагироваться.

Для каждого выбранного фактора следует предусматривать возможность его количественной оценки, так как она потребуется в дальнейшем при определении корреляционных зависи­мостей между ними и оценки влияния их на объект исследования.

Метод факторного анализа широко используется при анализе влияния различных факторов (труда, использования оборудования, использования производственных мощностей в целом, использова­ния сырья и материалов, организации производства, технологии и др.) на объемы производства, качество выпускаемой продукции, фонд заработной платы, итоги хозяйственной деятельности и раз­витие предприятия в целом.

Объявление о контрольной работе по темам «Введение» и «Системный подход в ИСУ».

Требования:

1. Задаются три вопроса, первый предполагает подробный ответ, а остальные два – краткие.

2. Не забыть приготовить листки, подписать их, записать номер билета и вложить билет.

3. Просьба оформлять работы аккуратно, писать через строчку.

4. Вначале дать в ответе минимально необходимую в соответствии с вопросами информацию, после окончания работы проверить ее, подвести черту и по желанию дополнить свой ответ. Если первая часть работы заслуживает отличной оценки, дополнения не ухудшают результат. В случае сомнений по поводу оценки дополнения могут улучшить результат.

5. Не повторяйте данных определений дословно, пишите своими словами.

6. Не повторяйте данных примеров, придумывайте свои примеры. Они должны быть подробными, включать объяснения, охватывать как сферу экономики, так и другие области.

7. Обдумывайте свой письменный ответ, не пишите без остановки.

8. Списывание не разрешается, может быть поводом для удаления, выставления неудовлетворительной оценки.

Вопросы к контрольной работе:

А) Подробные:

1. Предмет, объект и основные этапы ИСУ (пояснить на примере).

2. Исследование системы на макро- и микроуровне. Состояние системы, виды состояний, область допустимых состояний. Связь, виды связей. Привести примеры из области экономики и любой другой области.

3. Классификация систем по объективности существования, по происхождению, по действию во времени. Привести примеры из области экономики и любой другой области.

4. Классификация систем по длительности существования, по степени предсказуемости, по степени сложности. Привести примеры из области экономики и любой другой области.

5. Классификация систем по взаимодействию с окружающей средой, по реакции на возмущающие воздействия, по наличию управления. Привести примеры из области экономики и любой другой области.

6. Классификация систем по любым семи признакам (примеров можно не приводить).

7. Особенности экономических систем (перечислить не менее пяти, не менее трех подробно прокомментировать с примерами).

8. Принцип системности. Понятие системы, эмерджентности 1 и 2 рода, элемента, подсистемы, ядра (привести примеры из области экономики и любой другой области).

9. Принцип обратной связи (привести примеры из области экономики и любой другой области).

10. Принцип саморегулирования. Понятие отрицательной обратной связи. Привести примеры из области экономики и любой другой области.

11. Принцип моделирования и связанные с ним понятия. Привести примеры моделей разных видов из области экономики и любой другой области. Направления использования моделирования. Методы упрощения в моделировании.

12. Принцип« черного ящика», Привести примеры его использования в разных случаях из области экономики и любой другой области.

13. Принцип (закон) необходимого разнообразия и связанные с ним понятия. Привести примеры из области экономики и любой другой области.

14. Принцип внешнего дополнения. Привести примеры из области экономики и любой другой области.

15. Принцип оптимальности и связанные с ним понятия. Привести пример задачи оптимизации.

Б) Краткие:

1. Дайте определение проблемной ситуации.

2. Определите понятия системного подхода и системного анализа.

3. Дайте определения системы и связи.

4. Дайте определения атомистического элемента и подсистемы.

5. Дайте определения элемента и ядра системы.

6. Дайте определения структуры и поведения системы.

7. Дайте определения целенаправленного поведения и функции системы.

8. Дайте определения среды в ИСУ, слабой и сильной связи со средой.

9. Дайте конструктивное определение системы и определения связанных с ним понятий.

10. Определите понятие управления.

11. Определите понятие системы управления и связанных с ней понятий.

12. Дайте определение материальной системы.

13. Дайте определение абстрактной системы.

14. Дайте определение естественной системы.

15. Дайте определение антропогенной системы.

16. Дайте определение детерминированной системы.

17. Определите понятие детерминизма.

18. Дайте определение стохастической системы.

19. Дайте определение статической системы.

20. Дайте определение динамической системы.

21. Дайте определение открытой системы.

22. Дайте определение закрытой системы.

23. Дайте определение активной системы.

24. Дайте определение пассивной системы.

25. Назовите признаки сложности системы (не менее пяти).

26. Сформулируйте принцип системности.

27. Сформулируйте принцип обратной связи.

28. Приведите схему контура обратной связи.

29. Определите понятие отрицательной обратной связи.

30. Определите понятие положительной обратной связи.

31. Определите понятие процесса самовозбуждения.

32. Дайте определение экономического гомеостазиса.

33. Сформулируйте принцип гомеостазиса.

34. Дайте определение « черного ящика».

35. Дайте определение модели.

36. Сформулируйте закон необходимого разнообразия.

37. Сформулируйте принцип внешнего дополнения

38. Дайте определение проблемной ситуации с точки зрения процесса принятия решений.

39. Определите понятия критерия и ограничений.

40. Определите понятия оптимального решения и процесса оптимизации.

41. Определите понятие безусловной оптимизации.

Вопросы комментируются.

К билетам добавить еще по одному вопросу (с тремя вопросами врямя подготовки 40-70 мин.

Изменить билет 1.

Все методы ИСУ можно условно классифицировать на три основные группы :

1) методы активизации интуиции и опыта специалистов (МАИС);

2) методы формального представления систем (МФПС);

3) комплексные методы – используют элементы и МАИС, и МПФС.

Названные группы методов, в свою очередь можно разделить на ряд классов, что будет рассмотрено далее.

МФПС наиболее целесообразно использовать для исследования хорошо организованных систем (детерминированных и устойчивых). Для исследования плохо организованных систем (таких как социально-экономические, организационно-экономические) используются МАИС, поскольку для этих систем характерны высокая динамичность и стохастическая природа. Тем не менее, некоторые элементы таких систем могут быть хорошо организованы, что делает целесообразным использование также МФПС и комплексных методов.

Рассмотрим их более подробно.

Методы активизации интуиции и опыта специалистов

Интуиция – это способность постижения истины без ее обоснования и доказательства. Принято считать, что для развития интуиции необходима некоторая основа, критическая масса знаний и опыта.

Как оценить эту критическую массу, каким требованиям должен удовлетворять специалист, чтобы его интуиция могла быть использована при проведении исследования? На первый взгляд кажется, что необходимым и достаточным требованием является высокий уровень образования в той специальной области, к которой относится исследуемый объект. Тем не менее, соблюдение этого требования, во-первых, не всегда служит гарантией наличия хорошо развитых интуиции и научного воображения, во-вторых, может приводить к определенным стереотипам мышления, препятствующим использованию интуиции, и, в-третьих, в ряде случаев вообще является необязательным при использовании этой специфической группы методов. Вышесказанное имеет своей целью предостеречь исследователя от «интеллектуального снобизма», побудить его не пренебрегать советами людей с различным уровнем образования. Не обязательно иметь диплом об окончании вуза для того, чтобы обладать значительной житейской мудростью. Хотя некоторым минимальным запасом знаний для высказывания своего мнения по специальному вопросу, несомненно, нужно обладать.

Обладание знаниями, которое позволяет специалисту высказывать суждения в определенной области, называется его компетентностью .

Кроме того, мышление опытного специалиста должно обладать следующими свойствами [?] :

1) ассоциативность , т.е. способность вырабатывать ассоциации. Ассоциация – это обусловленная предшествующим опытом связь представлений, благодаря которой одно представление, появившись в сознании, вызывает по сходству, смежности или противоположности другое. При этом предполагается, что одно из них относится к хорошо знакомой области, соответственно, знания и выводы о нем могут быть в какой-то мере использованы применительно к другому, или другим;

2) нестереотипность , т.е. отсутствие психологической инерции мышления, способность отказаться от общепринятых шаблонов, вырабатывать (и воспринимать) новые, оригинальные идеи, которые не использовались, или редко использовались ранее;

3) нетривиальность , т.е. способность развивать не очевидные идеи, различать скрытые недостатки легких и «очевидных» решений,

4) раскрепощенность , интеллектуальная раскованность , т.е. достаточно низкий уровень конформизма , отсутствие чрезмерной подверженности чужим влияниям, способность не «идти в поводу» у авторитетов и обстоятельств , преодолевать различные необоснованные подсознательные опасения, распространенные предрассудки и заблуждения (в том числе научные);

5) конструктивность , т.е. способность создавать последовательные логические построения для решения конкретной задачи. Предполагается, что для получения интуитивного знания такие построения все же используется, но сам логический процесс этих построений происходит неосознанно, на подсознательном уровне. Кроме того, практически ни один из МАИС не использует интуицию в чистом виде, обычно все же используются некоторые обосновывающие рассуждения;

6) самокритичность – способность осознавать и учитывать либо преодолевать свои собственные недостатки и заблуждения;

7) Кроме того, при работе специалиста в группе для наилучшего раскрытия творческих возможностей группы ее члены должны обладать определенным уровнем коммуникабельности , т.е. способности к общению.

В МАИС можно выделить методы:

1) экспертные оценки, в том числе;

Методы, основанные на концепции мозговой атаки;

Метод синектики;

Методы типа «Дельфы»;

Прочие экспертные оценки.

2) сценарные методы;

3) морфологический анализ;

4) деловые игры и др.

Экспертная оценка представляет собой точку зрения специалиста(-тов) (эксперт а(-тов)) в определенной области, сформулированную в виде содержательной, качественной или количественной оценки. Т.е. оценка, данная экспертом, может представлять собой как некоторое суждение (совет, прогноз и т.п.), так и значение некоторого показателя, измеренное не обязательно в абсолютной шкале (оно может оцениваться в шкале наименований, порядков и т.п.)

Исследование, в ходе которого формируются экспертные оценки, называется экспертизой .Для проведения экспертизы создают рабочую группу (РГ), которая по поручению ЛПР организует деятельность экспертов, объединенных экспертную комиссию (экспертную группу).

Рассмотрим различные методы проведения экспертиз.

Мозговая атака

Мозговая атака (мозговой штурм, конференция идей, коллективная генерация идей) представляет собой коллективный метод выработки и согласования творческих идей группой специалистов на основе определенных правил, которые нацелены на создание как можно большей свободы в высказывании идей.

В основу ее проведения заложено предположение о том, что возникновению новаторских, оригинальных идей препятствуют некоторые контрольные механизмы сознания, а также стереотипные формы принятия решений; чтобы избежать этого, необходимо побудить группу компетентных специалистов, экспертов, к свободным ассоциациям . Основной сложностью здесь является обеспечение благоприятной обстановки.

Для этого правилами мозговой атаки обычно рекомедуется:

1) высказывать как можно боль­ше идей, при­ветствовать любые идеи, даже если они кажутся сомнительными вплоть до абсурда;

2) на этапе генерации идей не допускать никакой критики, в т.ч. скрытой (скептические улыбки, уничижительная мимика и т.п.) ;

Такие приемы создают возможность появления так называемых цепных реакций идей, когда заведомо абсурдная мысль одного из участников обсуждения приводит к появлению у другого участника более близкой к реальности идеи и т.д. Обсуждение и оценка идей проводится позднее, на завершающем этапе мозговой атаки. Например, идея платить покупателю за приобретение своей продукции является абсурдной, но она приводит к другой идее - поощрять покупателей небольшими «подарками» (их стоимость на самом деле так или иначе возвращается за счет реализуемой продукции, но при этом у покупателя создается психологическое ощущение, что он получил что-то бесплатно). Поэтому обе названные идеи должны быть зафиксированы на этапе генерации идей, но на завершающем этапе, скорее всего, первая из них будет отброшена, а оставлена будет вторая, а возможно, и ряд других идей, к которым привела первая.

3) привлечение к атаке людей различных специальностей, разного уровня образования и опыта (с целью преодоления инерции, тривиальности мышления) ;

4) создание свободных и доброжелательных отношений между участниками штурма (в частности, нежелательна совместная работа руководителей и подчиненных, т.к. присутствие одних из них может в определенной степени стеснять других) .

В зависимости от принятых правил и жесткости их выполнения различают:

Прямую мозговую атаку,

Метод обмена мнениями (типа научного совещания),

Методы типа комиссий, судов (когда од­на группа – генераторы идей - вносит как можно больше предложений, а вторая - старается их максимально критиковать)

Мозговую атаку в форме деловой игры и т.п.

В реальных условиях одним из основных препятствий созданию «атмосферы мозговой атаки» выступает влияние должностной структуры организации, в том числе, занятости специалистов. Для преодоления этого препятствия используют способы привле­чения компетентных специалистов, не требующие обяза­тельного их присутствия в конкретном месте в конкрет­ное время и устного высказывания своих мнений.

Основными недостатками метода мозговой атаки являются:

1) отсутствие четко сформулированных правил ее проведения (отсутствие дисциплины и регламента возведено в принцип, что, помимо своей положительной роли, может привести и к ряду достаточно очевидных отрицательных последствий);

2) поскольку выдвигаемые идеи никак не оцениваются на этапе генерации, это может приводить и к потерям ценных идей, уходу от правильного направления (если высказанная мысль никем не была подхвачена, не возникло цепной реакции);

3) значительный уровень информационного шума, создаваемого тривиальными идеями.

Исследования эффективности метода КГИ показали, что групповое мышление производит на 70% больше ценных новых идей, чем сумма индивидуальных мышлений. Т.е. если 10 человек, работая по отдельности, смогли выдвинуть 100 идей – в среднем по 10 на человека (исключая из общей суммы повторения) - то, используя мозговую атаку, их группа выдвинет около 170 идей. Наиболее продуктивными признаны группы в 10 – 15 человек, хотя имеются примеры использования и более многочисленных групп – до 200 человек.

ЛЕКЦИЯ 8

Метод синектики

Само слово синектика означает соединение воедино различных элементов, даже если они очевидно кажутся несовместимыми.

Метод синектики представляет собой развитие идеи метода мозгового штурма. Суть идеи синектики заключается во включении в сознательный процесс исследования бессознательных механизмов человеческой психики. Синектика основана на следующих теоретических предпосылках:

Творческий процесс познаваем и может быть рационально организован;

Творческие процессы индивидуума и коллектива аналогичны;

Иррациональный момент в творчестве важнее рационального;

Значительная часть творческих способностей находится в скрытом состоянии, и может быть выявлена и простимулирована.

Несмотря на то, что сформулированные теоретические утверждения могут вызвать ряд сомнений, метод синектики получил свое распространение в современной науке, и, по всей видимости, приносит определенные плоды.

При использовании метода синектики формируются постоянные группы людей - синекторов , которых в течение длительного времени обучают творческим приемам (полный курс рассчитан на год). Отбор синекторов в группы осуществляется на основе специально разработанных критериев в три этапа:

1) по потенциалу знаний, образования и опыта;

2) по потенциалу творчества (здесь учитывается тип мышления, эмоциональный настрой, система ценностей);

3) по потенциалу коммуникативности (способностей к общению) .

Собственно исследование (решение проблем) осуществляется на синектических заседаниях. На эти заседания приглашаются эксперты (не входящие в группу синекторов) , которые поясняют проблемы и цели исследования, поэтапно критически оценивают результаты генерации идей. Т.е. проблема формулируется и анализируется, синекторы генерируют идеи ее решения, эксперты их критически анализируют, в процессе чего возникают изменения в формулировке проблемы, происходит возврат к этапу формулировки, генерируются новые идеи, и т.д.

Особенность метода синектики заключается прежде всего в самом синектическом процессе генерации идей. В нем используются четыре вида аналогий: личная, прямая, символическая и фантастическая. Именно их использование позволяет включить в действие бессознательные механизмы творческого мышления.

Личная аналогия (эмпатия ) представляет собой отождествление себя с исследуемым объектом. Для развития такой аналогии синектор использует такие приемы, как:

Описание фактического состояния исследуемого объекта от первого лица;

Описание от первого лица его воображаемых эмоций и ощущений;

Осознание от первого лица целей, функций и трудностей этого объекта.

Примером личной аналогии может служить известная шутка, связанная с поисками потерянной вещи: «Где я мог бы находиться, если бы я был носком?» (ее можно продолжить: «Что бы я при этом чувствовал, чего бы хотел добиться, каким образом, что бы мне в этом могло помешать?»). Все такого рода вопросы призваны включить подсознательный механизм интуиции.

Прямая аналогия представляет собой сравнение исследуемого объекта с более или менее похожим на него объектом, относящимся к другой области знаний. Такого рода аналогии рассматривались при изучении принципа моделирования.

Символическая аналогия представляет собой обобщенную абстрактную аналогию, и здесь имеет своей целью вербально (словесно) сформулировать некоторый скрытый в проблеме парадокс или неясность. При этом предполагается, что объект исследования предстает с неожиданной, нетрадиционной стороны, и это способствует генерации оригинальных идей.

Например, для объекта «окно» можно построить такие символические аналогии: замкнутая открытость, мутная прозрачность, бесцветная многоцветность и т.п. Символические аналогии часто встречаются в пословицах, например: «Ножом и вилкой мы роем себе могилу» (противоречие заключается в том, что процесс, направленный на поддержание жизни, косвенным образом приближает человека к смерти; здесь также присутствует прямая аналогия между движениями человека, принимающего пищу, и рытьем ямы).

Фантастическая аналогия представляет собой использование для решения проблемы фантастических персонажей и средств. Например, применительно к поиску пропавшей вещи фантастической аналогией будет фраза: «Черт, черт, поиграл и отдай» (к решению проблемы привлекается предположительно фантастический персонаж).

Положительное влияние фантастических аналогий на генерацию идей и активизацию творческого мышления не вызывает сомнений, поскольку вся история научно-технического прогресса буквально пронизана фантастическими аналогиями, которые на определенном этапе привели к научному решению проблем. Достаточно вспомнить практику «привлечения потусторонних сил» к проблемам медицины с доисторических времен, превращение алхимии в химию, историю проблемы полета, фантастические произведения 19-20 вв. и т.п.

Заключительным этапом синектического исследования является максимальная конкретизация наилучшей из предложенных идей и ее описания на специальном научном языке.

Метод «Дельфы»

Метод «Дельфы» представляет собой ряд последовательных процедур, направленных на формирование группового мнения по проблемам, для которых характерен недостаток информации. Название метода происходит от названия древнегреческого города – Дельфы. Из античной истории известно, что в этом городе у подножия горы Парнас находилось святилище Аполлона, Дельфийский оракул, предсказывавший будущее.

Опрос экспертов в этом методе обычно проводят анонимно, для чего используют специальные опросники или электронно-вычислительную технику.

Основным принципом метода «Дельфы» является проинцип обратной связи. Регулируемая обратная связь осуществляется за счет проведения опроса в несколько туров. После каждого тура информация, полученная от экспертов, подвергается анализу и статистической обработке. Экспертов знакомят с результатами этой обработки, и на ее основе подготавливаются вопросы для следующего тура. Например, тех экспертов, мнения которые существенно отличаются от мнения большинства, просят мотивировать такое расхождение. Такая процедура позволяет всем экспертам учесть обстоятельства, которыми ранее они, возможно, необоснованно пренебрегли.

Рассмотрим пример. Предположим, экспертной комиссии из 11 человек предложили оценить по 10-балльной шкале эффективность организации управления некоторой фирмой. После первого этапа были получены следующие оценки (1, 4, 6 и 8 баллов не дал никто):

РГ обрабатывает эти оценки, например, следующим образом: располагает оценки в порядке возрастания их значений и находит медиану и квартили. В нашем случае Ме=7 (6-й номер по порядку значений, соответствует накопленной частоте 8), Q1=5 (3-й номер, кумулята 5) и Q3=9 (9-й номер, кумулята 10). Это можно проиллюстрировать рисунком (каждый из четырех интервалов, образованных этими тремя точками на линии значений, содержит одну четвертую часть оставшихся оценок, т.е. по (11-3)/4 = 8/4 = 2 оценки):

Результаты обработки оценок - значения Q1, Mе и Q3 - сообщают участникам опроса, экспертам. Тех из них, чья оценка выходит за межквартильные значения, т.е. меньше 5 или больше 9, просят пересмотреть ее, а также высказать свои соображения, почему ответ должен быть ниже (или выше) значений, определенных более чем 50% участников первого тура. Затем обоснования уменьшения или увеличения значений передают всем экспертам, сохраняя анонимность авторов. На основании полученной информации проводится второй тур экспертизы - обсуждение и получение новых оценок.

Снова определяют межквартильный интервал, причем предполагается, что теперь размах значений станет несколько меньше. Если РГ удалось добиться благоприятной атмосферы при обсуждении, экспертная комиссия должна продвигаться к консенсусу. Пусть эксперт, поставивший оценку 2 балла, немного изменил свое мнение и теперь оценивает объект 3 баллами. При этом аргументы его и его коллеги, поставившего 3 балла, повлияли на мнение одного из экспертов, поставивших 9 баллов, который изменил свою оценку на 8 баллов. Распределение ответов примет вид:

Теперь Ме=7, Q1=5 и Q3=8, межквартильный интервал значений от 5 до 8 (а не до 9, как ранее). Процедуру повторяют до тех пор, пока не будет достигнуто приемлемое значение межквартильного размаха, причем за групповую оценку в этом случае имеет смысл принять медиану. Т.е., если считать приемлемым размах, полученный после второго тура, то эффективность управления следует оценить 7 баллами.

Контур обратной связи в данном случае выглядит следующим образом (объект управления – экспертная комиссия, субъект – РГ):

Иногда метод Дельфы сочетается с мозговой атакой.

Прочие виды экспертных оценок рассмотрим обобщенно.

Общие принципы получения экспертной оценки

Любой метод экспертных оценок можно условно разделить на три основных этапа:

1) подбор экспертов,

2) проведение опроса и

3) обработка результатов.

Рассмотрим отдельные этапы.