„Analiza i projektowanie systemu. Klasyfikacja problemów według stopnia ich ustrukturyzowania

Wysyłanie dobrej pracy do bazy wiedzy jest proste. Skorzystaj z poniższego formularza

Studenci, doktoranci, młodzi naukowcy korzystający z bazy wiedzy w swoich studiach i pracy będą Ci bardzo wdzięczni.

Wysłany dnia http://www.allbest.ru/

Taurydzki Uniwersytet Federalny. W I. Wernadski

Wydział Matematyki i Informatyki

Streszczenie na temat:

"Analiza systemu"

Ukończone przez studenta III roku, 302 grupy

Taganov Aleksander

kierownik

Stonyakin Fiodor Siergiejewicz

Plan

1. Definicja analizy systemów

1.1 Budowa modelu

1.2 Stwierdzenie problemu badawczego

1.3 Rozwiązanie postawionego problemu matematycznego

1.4 Charakterystyka zadań analizy systemowej

3. Procedury analizy systemu

4.1 Kształtowanie problemu

4.2 Wyznaczanie celów

5. Generowanie alternatyw

Wniosek

Bibliografia

1. Definicje analizy systemu

Analiza systemowa jako dyscyplina powstała z potrzeby eksploracji i projektowania złożonych systemów, zarządzania nimi w warunkach niepełnej informacji, ograniczonych zasobów i presji czasu. Analiza systemu jest dalszy rozwój szereg dyscyplin, takich jak badania operacyjne, teoria sterowania optymalnego, teoria decyzji, analiza ekspercka, teoria zarządzania systemami itp. Aby skutecznie rozwiązać postawione zadania, analiza systemowa wykorzystuje cały zestaw procedur formalnych i nieformalnych. Wymienione dyscypliny teoretyczne stanowią podstawę i metodologiczną podstawę analizy systemowej. Analiza systemowa jest zatem kursem interdyscyplinarnym, który podsumowuje metodologię badania złożonych systemów technicznych, przyrodniczych i społecznych. Szerokie upowszechnienie idei i metod analizy systemów, a co najważniejsze, ich skuteczne zastosowanie w praktyce stało się możliwe dopiero wraz z wprowadzeniem i powszechnym wykorzystaniem komputerów. To właśnie wykorzystanie komputerów jako narzędzia do rozwiązywania złożonych problemów umożliwiło przejście od budowania teoretycznych modeli systemów do ich szerokiego praktycznego zastosowania. W związku z tym N.N. Moiseev pisze, że analiza systemowa to zestaw metod opartych na wykorzystaniu komputerów i skupionych na badaniu złożonych systemów - technicznych, ekonomicznych, środowiskowych itp. Centralnym problemem analizy systemowej jest problem podejmowania decyzji. W odniesieniu do problemów badań, projektowania i zarządzania złożonymi systemami, problem decyzyjny związany jest z wyborem pewnej alternatywy w warunkach różnego rodzaju niepewności. Niepewność wynika z wielokryterialnych problemów optymalizacji, niepewności celów rozwoju systemu, niejednoznaczności scenariuszy rozwoju systemu, braku a priori informacji o systemie, wpływu czynników losowych podczas dynamicznego rozwoju systemu oraz inne warunki. W tych okolicznościach analizę systemową można określić jako dyscyplinę zajmującą się problemami decyzyjnymi w warunkach, w których wybór alternatywy wymaga analizy złożonych informacji o różnym charakterze fizycznym.

Analiza systemowa jest dyscypliną syntetyczną. Można go podzielić na trzy główne kierunki. Te trzy kierunki odpowiadają trzem etapom, które zawsze są obecne w badaniu złożonych systemów:

1) zbudowanie modelu badanego obiektu;

2) ustalenie problemu badawczego;

3) rozwiązanie zadanego problemu matematycznego. Rozważmy te kroki.

generowanie matematyczne systemu

1.1 Budowa modelu

Budowa modelu (formalizacja badanego systemu, procesu lub zjawiska) to opis procesu w języku matematyki. Budując model przeprowadza się matematyczny opis zjawisk i procesów zachodzących w systemie. Ponieważ wiedza jest zawsze względna, opis w dowolnym języku odzwierciedla tylko niektóre aspekty zachodzących procesów i nigdy nie jest całkowicie kompletny. Z drugiej strony należy zauważyć, że budując model należy skoncentrować się na tych aspektach badanego procesu, które są interesujące dla badacza. Głęboko błędem jest chcieć odzwierciedlić wszystkie aspekty istnienia systemu podczas budowania modelu systemu. Prowadząc analizę systemu z reguły interesuje ich zachowanie dynamiczne systemu, a opisując dynamikę z punktu widzenia badania, występują parametry i interakcje nadrzędne oraz parametry, które nie są istotne W tym badaniu. O jakości modelu decyduje zatem zgodność wypełnionego opisu z wymaganiami odnoszącymi się do badania, zgodność wyników uzyskanych za pomocą modelu z przebiegiem obserwowanego procesu lub zjawiska. Budowa modelu matematycznego jest podstawą wszelkich analiz systemowych, centralnym etapem badań lub projektowania dowolnego systemu. Wynik analizy całego systemu zależy od jakości modelu.

1.2 Stwierdzenie problemu badawczego

Na tym etapie formułowany jest cel analizy. Przyjmuje się, że celem badania jest czynnik zewnętrzny w stosunku do systemu. W ten sposób cel staje się samodzielnym przedmiotem badań. Cel musi być sformalizowany. Zadaniem analizy systemowej jest przeprowadzenie niezbędnej analizy niepewności, ograniczeń i docelowo sformułowanie jakiegoś problemu optymalizacyjnego.

Tutaj X jest elementem jakiejś znormalizowanej przestrzeni G, zależny od charakteru modelu, , gdzie mi - zbiór, który może mieć dowolnie złożony charakter, determinowany strukturą modelu i cechami badanego systemu. Tym samym zadanie analizy systemu na tym etapie traktowane jest jako pewnego rodzaju problem optymalizacyjny. Analizując wymagania systemowe tj. cele, które badacz zamierza osiągnąć, oraz nieuchronnie występujące niejasności, musi sformułować cel analizy w języku matematyki. Język optymalizacji okazuje się tutaj naturalny i wygodny, ale bynajmniej nie jedyny możliwy.

1.3 Rozwiązanie postawionego problemu matematycznego

Dopiero ten trzeci etap analizy można właściwie przypisać etapowi, w którym w pełni wykorzystuje się metody matematyczne. Choć bez znajomości matematyki i możliwości jej aparatu, pomyślna realizacja dwóch pierwszych etapów jest niemożliwa, ponieważ metody formalizacji powinny być szeroko stosowane zarówno przy budowaniu modelu systemu, jak i przy formułowaniu celów i zadań analizy. Zauważamy jednak, że dopiero na końcowym etapie analizy systemu mogą być wymagane subtelne metody matematyczne. Należy jednak pamiętać, że problemy analizy systemowej mogą mieć szereg cech, które prowadzą do konieczności stosowania podejść heurystycznych wraz z procedurami formalnymi. Przyczyny zwracania się w stronę metod heurystycznych są związane przede wszystkim z brakiem a priori informacji o procesach zachodzących w analizowanym systemie. Do takich powodów należy również duży wymiar wektora X i złożoność struktury zestawu G. W tym przypadku często decydujące są trudności wynikające z konieczności zastosowania nieformalnych procedur analitycznych. Pomyślne rozwiązanie problemów analizy systemowej wymaga stosowania nieformalnego rozumowania na każdym etapie badania. W związku z tym, sprawdzając jakość rozwiązania, jego zgodność z pierwotnym celem badania staje się najważniejszym problemem teoretycznym.

1.4 Charakterystyka zadań analizy systemowej

Analiza systemowa znajduje się obecnie w czołówce badań naukowych. Ma na celu zapewnienie aparatury naukowej do analizy i badania złożonych systemów. Wiodąca rola analizy systemowej wynika z faktu, że rozwój nauki doprowadził do sformułowania zadań, które ma rozwiązać analiza systemowa. Osobliwością obecnego etapu jest to, że analiza systemowa, która nie zdołała jeszcze uformować się w pełnoprawną dyscyplinę naukową, jest zmuszona istnieć i rozwijać się w warunkach, w których społeczeństwo zaczyna odczuwać potrzebę stosowania wciąż niewystarczająco rozwiniętych i przetestowanych metod i wyników i nie jest w stanie odłożyć na jutro decyzji związanych z ich zadaniami. To jest źródło zarówno siły, jak i słabości analizy systemowej: siła – ponieważ nieustannie odczuwa wpływ potrzeby praktyki, jest zmuszona do ciągłego poszerzania zakresu przedmiotów nauki i nie ma możliwości abstrahowania od realne potrzeby społeczeństwa; słabości – bo często stosowanie „surowych”, niewystarczająco rozwiniętych metod systematycznych badań prowadzi do podejmowania pochopnych decyzji, zaniedbywania rzeczywistych trudności.

Zastanówmy się nad głównymi zadaniami, do których skierowane są wysiłki specjalistów i które wymagają dalszego rozwoju. W pierwszej kolejności należy zwrócić uwagę na zadania badania systemu interakcji analizowanych obiektów z otoczeniem. Rozwiązaniem tego problemu jest:

wytyczenie granicy pomiędzy badanym systemem a otoczeniem, która z góry określa maksymalną głębokość oddziaływania rozważanych oddziaływań, co ogranicza rozważania;

· określenie rzeczywistych zasobów takiej interakcji;

rozważenie interakcji badanego systemu z systemem wyższego poziomu.

Zadania następującego typu wiążą się z projektowaniem alternatyw dla tej interakcji, alternatyw dla rozwoju systemu w czasie i przestrzeni.

Ważny kierunek rozwoju metod analizy systemów wiąże się z próbami stworzenia nowych możliwości konstruowania oryginalnych alternatyw rozwiązań, nieoczekiwanych strategii, nietypowych pomysłów i ukrytych struktur. Innymi słowy, mówimy tu o rozwoju metod i środków wzmacniania zdolności indukcyjnych ludzkiego myślenia, w przeciwieństwie do jego zdolności dedukcyjnych, które w istocie zmierzają do rozwoju formalnych środków logicznych. Badania w tym kierunku rozpoczęły się całkiem niedawno i wciąż nie ma w nich jednego aparatu pojęciowego. Niemniej jednak można tu również wyróżnić kilka ważnych obszarów - takich jak rozwój formalnego aparatu logiki indukcyjnej, metody analizy morfologicznej i inne strukturalne i syntaktyczne metody konstruowania nowych alternatyw, metody syntaktyczne i organizacja interakcji grupowych przy rozwiązywaniu problemów twórczych , a także badanie głównych paradygmatów myślenia poszukiwawczego.

Zadania trzeciego typu polegają na zbudowaniu zestawu modeli symulacyjnych, które opisują wpływ takiej lub innej interakcji na zachowanie przedmiotu badań. Zauważ, że badania systemowe nie mają na celu stworzenia pewnej supermodelki. Mówimy o rozwoju modeli prywatnych, z których każdy rozwiązuje swoje specyficzne problemy.

Nawet po stworzeniu i zbadaniu takich modeli symulacyjnych kwestia połączenia różnych aspektów zachowania systemu w jeden schemat pozostaje otwarta. Można i należy to jednak rozwiązać nie budując supermodelu, ale analizując reakcje na obserwowane zachowanie innych oddziałujących ze sobą obiektów, tj. poprzez badanie zachowania obiektów – analogów i przeniesienie wyników tych badań na obiekt analizy systemowej. Takie badanie daje podstawę do sensownego zrozumienia sytuacji interakcji i struktury relacji, które określają miejsce badanego systemu w strukturze supersystemu, którego jest składnikiem.

Zadania czwartego typu wiążą się z konstruowaniem modeli decyzyjnych. Każde badanie systemowe wiąże się z badaniem różnych alternatyw dla rozwoju systemu. Zadaniem analityków systemowych jest wybór i uzasadnienie najlepszej alternatywy rozwoju. Na etapie rozwoju i podejmowania decyzji konieczne jest uwzględnienie interakcji systemu z jego podsystemami, połączenie celów systemu z celami podsystemów oraz wyodrębnienie celów globalnych i drugorzędnych.

Najbardziej rozwinięty i zarazem najbardziej specyficzny obszar twórczości naukowej związany jest z rozwojem teorii podejmowania decyzji oraz kształtowaniem docelowych struktur, programów i planów. Nie brakuje tu pracy i aktywnie pracujących naukowców. Jednak w tym przypadku zbyt wiele wyników jest na poziomie niepotwierdzonych wynalazków i rozbieżności w zrozumieniu zarówno istoty zadań, jak i sposobów ich rozwiązania. Badania w tym obszarze obejmują:

a) budowanie teorii oceny skuteczności podejmowanych decyzji lub tworzonych planów i programów; b) rozwiązanie problemu wielokryterialnej oceny alternatywnych decyzji lub planowania;

b) badanie problemu niepewności, zwłaszcza związanej nie z czynnikami statystycznymi, ale z niepewnością ocen eksperckich i celowo kreowaną niepewnością związaną z upraszczaniem wyobrażeń o zachowaniu systemu;

c) rozwinięcie problemu agregowania indywidualnych preferencji dotyczących decyzji wpływających na interesy kilku stron, które wpływają na zachowanie systemu;

d) badanie szczególnych cech kryteriów wyników społeczno-gospodarczych;

e) tworzenie metod sprawdzania logicznej spójności docelowych struktur i planów oraz ustalanie niezbędnej równowagi między predefiniowaniem programu działań a jego gotowością do restrukturyzacji w przypadku pojawienia się nowych informacji, zarówno o zdarzeniach zewnętrznych, jak i zmieniających się pomysłach na realizację tego programu .

Ten drugi kierunek wymaga nowej świadomości rzeczywistych funkcji docelowych struktur, planów, programów oraz zdefiniowania tych, które mają powinien wydajność, a także połączenia między nimi.

Rozważane zadania analizy systemowej nie obejmują pełnej listy zadań. Wymienione są tutaj te, które sprawiają największą trudność w ich rozwiązaniu. Należy zauważyć, że wszystkie zadania badań systemowych są ze sobą ściśle powiązane, nie można ich wyodrębniać i rozwiązywać odrębnie, zarówno w czasie, jak i pod względem składu wykonawców. Co więcej, aby rozwiązać wszystkie te problemy, badacz musi mieć szerokie spojrzenie i bogaty arsenał metod i środków badań naukowych.

2. Funkcje zadań analizy systemu

Nadrzędnym celem analizy systemowej jest rozwiązanie sytuacji problemowej, która pojawiła się przed obiektem prowadzonych badań systemowych (najczęściej jest to konkretna organizacja, zespół, przedsiębiorstwo, odrębny region, struktura społeczna itp.). Analiza systemowa zajmuje się badaniem sytuacji problemowej, ustaleniem jej przyczyn, opracowaniem możliwości jej eliminacji, podjęciem decyzji oraz zorganizowaniem dalszego funkcjonowania systemu rozwiązującego sytuację problemową. Początkowym etapem wszelkich badań systemowych jest badanie przedmiotu prowadzonej analizy systemowej, a następnie jego sformalizowanie. Na tym etapie powstają zadania, które w sposób zasadniczy odróżniają metodologię badań systemowych od metodologii innych dyscyplin, a mianowicie rozwiązanie dwutorowego zadania w analizie systemowej. Z jednej strony konieczne jest sformalizowanie przedmiotu badań systemowych, z drugiej zaś formalizacji podlega proces badania systemu, proces formułowania i rozwiązywania problemu. Weźmy przykład z teorii projektowania systemów. Współczesna teoria Wspomagane komputerowo projektowanie złożonych systemów można uznać za jedną z części badań systemowych. Według niej problem projektowania złożonych systemów ma dwa aspekty. W pierwszej kolejności wymagane jest przeprowadzenie sformalizowanego opisu przedmiotu projektowego. Ponadto na tym etapie rozwiązane są zadania sformalizowanego opisu zarówno statycznego składnika systemu (formalizacji podlega głównie jego strukturalna organizacja), jak i jego zachowania w czasie (aspekty dynamiczne, które odzwierciedlają jego funkcjonowanie). Po drugie, wymagane jest sformalizowanie procesu projektowania. Składowymi procesu projektowego są metody kształtowania różnych rozwiązań projektowych, metody ich analizy inżynierskiej oraz metody podejmowania decyzji o wyborze najlepszych opcji wdrożenia systemu.

Ważne miejsce w procedurach analizy systemowej zajmuje problem podejmowania decyzji. Jako cechę zadań stojących przed analitykami systemowymi należy zwrócić uwagę na wymóg optymalności podejmowanych decyzji. Obecnie konieczne jest rozwiązywanie problemów optymalnego sterowania złożonymi systemami, optymalnego projektowania systemów zawierających dużą liczbę elementów i podsystemów. Rozwój technologii osiągnął poziom, przy którym samo stworzenie projektu po prostu wykonalnego nie zawsze satysfakcjonuje wiodące gałęzie przemysłu. W trakcie projektowania konieczne jest zapewnienie najlepszych wskaźników dla szeregu cech nowych produktów, na przykład osiągnięcie maksymalnej prędkości, minimalnych wymiarów, kosztów itp. przy zachowaniu wszystkich innych wymagań w określonych granicach. Tak więc praktyka wymaga opracowania nie tylko działającego produktu, obiektu, systemu, ale stworzenia optymalnego projektu. Podobne rozumowanie dotyczy innych czynności. Organizując działalność przedsiębiorstwa formułowane są wymagania dotyczące maksymalizacji efektywności jego działań, niezawodności sprzętu, optymalizacji strategii utrzymania systemów, alokacji zasobów itp.

W różnych dziedzinach działalności praktycznej (technologia, ekonomia, nauki społeczne, psychologia) powstają sytuacje, w których konieczne jest podejmowanie decyzji, dla których nie można w pełni uwzględnić uwarunkowań je determinujących. Podejmowanie decyzji w tym przypadku będzie odbywać się w warunkach niepewności, która ma inny charakter. Jednym z najprostszych rodzajów niepewności jest niepewność informacji początkowej, która przejawia się w różnych aspektach. Przede wszystkim zwracamy uwagę na taki aspekt, jak wpływ na system nieznanych czynników.

Niepewność spowodowana nieznanymi czynnikami również przybiera różne formy. Najprostszą formą tego rodzaju niepewności jest stochastyczna niepewność. Ma to miejsce w przypadkach, gdy nieznanymi czynnikami są zmienne losowe lub funkcje losowe, których charakterystykę statystyczną można określić na podstawie analizy przeszłych doświadczeń w funkcjonowaniu systemowego obiektu badawczego.

Kolejny rodzaj niepewności to niepewność celów. Sformułowanie celu w rozwiązywaniu problemów analizy systemowej jest jedną z kluczowych procedur, ponieważ celem jest obiekt, który determinuje sformułowanie problemu badań systemowych. Niepewność celu jest konsekwencją wielokryterialnej problematyki analizy systemowej. Przypisanie celu, wybór kryterium, sformalizowanie celu to prawie zawsze trudny problem. Zadania o wielu kryteriach są typowe dla dużych projektów technicznych, ekonomicznych, ekonomicznych.

I wreszcie należy zwrócić uwagę na taki rodzaj niepewności, jak niepewność związana z późniejszym wpływem wyników decyzji na sytuację problemową. Faktem jest, że decyzja, która jest obecnie podejmowana i wdrażana w jakimś systemie, ma na celu wpłynięcie na funkcjonowanie systemu. Właściwie do tego jest to przyjęte, ponieważ zgodnie z ideą analityków systemowych to rozwiązanie powinno rozwiązać sytuację problemową. Ponieważ jednak decyzja jest podejmowana dla złożonego systemu, rozwój systemu w czasie może mieć wiele strategii. I oczywiście na etapie podejmowania decyzji i podejmowania działań kontrolnych analitycy mogą nie mieć pełnego obrazu rozwoju sytuacji. Przy podejmowaniu decyzji pojawiają się różne zalecenia dotyczące przewidywania rozwoju systemu w czasie. Jedno z tych podejść zaleca przewidywanie pewnej „przeciętnej” dynamiki rozwoju systemu i podejmowanie decyzji w oparciu o taką strategię. Inne podejście zaleca, aby przy podejmowaniu decyzji wyjść z możliwości zrealizowania najbardziej niekorzystnej sytuacji.

Jako kolejną cechę analizy systemowej zwracamy uwagę na rolę modeli jako środka badania systemów będących przedmiotem badań systemowych. Wszelkie metody analizy systemowej opierają się na matematycznym opisie określonych faktów, zjawisk, procesów. Używając słowa „model”, zawsze mają na myśli opis, który dokładnie odzwierciedla te cechy badanego procesu, które interesują badacza. Dokładność i jakość opisu określa przede wszystkim zgodność modelu z wymaganiami odnoszącymi się do badania, zgodność wyników uzyskanych za pomocą modelu z obserwowanym przebiegiem procesu. Jeśli do opracowania modelu używany jest język matematyki, mówi się o modelach matematycznych. Podstawą wszelkich analiz systemowych jest budowa modelu matematycznego. Jest to centralny etap badań lub projektowania dowolnego systemu. Powodzenie wszystkich kolejnych analiz zależy od jakości modelu. Jednak w analizie systemowej, obok sformalizowanych procedur, duże miejsce zajmują nieformalne, heurystyczne metody badawcze. Istnieje wiele przyczyn takiego stanu rzeczy. Pierwsza jest następująca. Przy budowaniu modeli systemów może zaistnieć brak lub brak wstępnych informacji do określenia parametrów modelu.

W takim przypadku przeprowadza się ekspertyzę specjalistów w celu wyeliminowania lub przynajmniej zmniejszenia niepewności, tj. doświadczenie i wiedzę specjalistów można wykorzystać do przypisania początkowych parametrów modelu.

Inny powód używania metod heurystycznych jest następujący. Próby sformalizowania procesów zachodzących w badanych systemach zawsze wiążą się z sformułowaniem pewnych ograniczeń i uproszczeń. Tu ważne jest, aby nie przekroczyć linii, poza którą dalsze uproszczenia prowadzą do utraty istoty opisywanych zjawisk. Innymi słowy-

Jednak chęć dostosowania dobrze poznanego aparatu matematycznego do opisu badanych zjawisk może wypaczać ich istotę i prowadzić do błędnych decyzji. W takiej sytuacji wymagane jest skorzystanie z naukowej intuicji badacza, jego doświadczenia i umiejętności sformułowania idei rozwiązania problemu, tj. stosuje się podświadome, wewnętrzne uzasadnienie algorytmów budowy modelu i metod ich badania, niepoddające się analizie formalnej. Heurystyczne metody znajdowania rozwiązań są tworzone przez osobę lub grupę badaczy w toku ich działalności twórczej. Heurystyka to zbiór wiedzy, doświadczenia, inteligencji służący do uzyskiwania rozwiązań przy użyciu nieformalnych reguł. Metody heurystyczne okazują się przydatne, a nawet niezbędne w badaniach, które nie mają charakteru liczbowego lub charakteryzują się złożonością, niepewnością i zmiennością.

Zapewne przy rozpatrywaniu konkretnych problemów analizy systemowej będzie można wyróżnić jeszcze kilka ich cech, ale w opinii autora cechy tu przytoczone są wspólne dla wszystkich problemów badań systemowych.

3. Procedury analizy systemu

W Poprzednia sekcja sformułowano trzy etapy analizy systemu. Etapy te są podstawą do rozwiązania każdego problemu prowadzenia systematycznych badań. Ich istotą jest konieczność zbudowania modelu badanego systemu, tj. podać sformalizowany opis badanego obiektu, sformułować kryterium rozwiązania problemu analizy systemowej, tj. postawić problem badawczy, a następnie rozwiązać problem. Te trzy etapy analizy systemu to rozbudowany schemat rozwiązania problemu. W rzeczywistości zadania analizy systemowej są dość złożone, więc wyliczenie etapów nie może być celem samym w sobie. Zwracamy również uwagę, że metodologia i wytyczne analizy systemowej nie są uniwersalne – każde badanie ma swoją specyfikę i wymaga od wykonawców intuicji, inicjatywy i wyobraźni, aby poprawnie określić cele projektu i skutecznie je osiągnąć. Wielokrotnie podejmowano próby stworzenia dość ogólnego, uniwersalnego algorytmu analizy systemowej. Dokładna analiza algorytmów dostępnych w literaturze pokazuje, że charakteryzują się one dużym stopniem ogólności ogólnie oraz różnicami w szczegółach i szczegółach. Postaramy się naszkicować główne procedury algorytmu przeprowadzania analizy systemowej, które są uogólnieniem sekwencji etapów przeprowadzania takiej analizy, sformułowanej przez wielu autorów i ją odzwierciedlają. ogólne wzorce.

Wymieniamy główne procedury analizy systemu:

badanie struktury systemu, analiza jego elementów, identyfikacja relacji między poszczególnymi elementami;

zbieranie danych o funkcjonowaniu systemu, badanie przepływów informacji, obserwacje i eksperymenty na analizowanym systemie;

modele budowlane;

Sprawdzanie adekwatności modeli, analiza niepewności i wrażliwości;

· badanie możliwości wykorzystania zasobów;

określenie celów analizy systemowej;

tworzenie kryteriów;

generowanie alternatyw;

realizacja wyboru i podejmowanie decyzji;

Implementacja wyników analizy.

4. Ustalenie celów analizy systemowej

4.1 Fopis problemu

W przypadku nauk tradycyjnych początkowym etapem pracy jest sformułowanie formalnego problemu, który należy rozwiązać. W badaniu systemu złożonego jest to wynik pośredni, poprzedzony długą pracą nad strukturą pierwotnego problemu. Punktem wyjścia do wyznaczania celów w analizie systemów jest sformułowanie problemu. W tym miejscu należy zwrócić uwagę na następującą cechę problemów analizy systemu. Potrzeba analizy systemowej pojawia się, gdy klient już sformułował swój problem, tj. problem nie tylko istnieje, ale wymaga rozwiązania. Analityk systemowy musi jednak mieć świadomość, że problem sformułowany przez klienta jest przybliżoną wersją roboczą. Powody, dla których pierwotne sformułowanie problemu należy traktować jako pierwsze przybliżenie, są następujące. System, dla którego sformułowany jest cel przeprowadzenia analizy systemowej, nie jest wyizolowany. Jest połączony z innymi systemami, jest częścią pewnego nadsystemu, na przykład zautomatyzowany system sterowania dla działu lub warsztatu w przedsiębiorstwie jest jednostką strukturalną zautomatyzowanego systemu sterowania dla całego przedsiębiorstwa. Dlatego przy formułowaniu problemu dla rozważanego systemu należy wziąć pod uwagę, jak rozwiązanie tego problemu wpłynie na systemy, z którymi ten system jest połączony. Nieuchronnie planowane zmiany wpłyną zarówno na podsystemy składające się na ten system, jak i na supersystem zawierający: ten system. Dlatego każdy prawdziwy problem należy traktować nie jako odrębny, ale jako obiekt spośród powiązanych ze sobą problemów.

Podczas formułowania systemu problemów analityk systemowy powinien kierować się pewnymi wskazówkami. Po pierwsze, za podstawę należy przyjąć opinię klienta. Z reguły jest to szef organizacji, dla której przeprowadzana jest analiza systemowa. To on, jak wspomniano powyżej, generuje pierwotne sformułowanie problemu. Ponadto analityk systemowy, po zapoznaniu się ze sformułowanym problemem, musi zrozumieć zadania, jakie zostały postawione przed liderem, ograniczenia i okoliczności wpływające na zachowanie lidera, sprzeczne cele, między którymi stara się znaleźć kompromis. Analityk systemowy musi zbadać organizację, dla której przeprowadzana jest analiza systemowa. Należy dokładnie rozważyć istniejącą hierarchię zarządzania, funkcje różnych grup oraz wcześniejsze badania istotnych kwestii, jeśli takie istnieją. Analityk musi powstrzymać się od wyrażania z góry przyjętej opinii na temat problemu i prób wpasowania go w ramy swoich wcześniejszych pomysłów, aby zastosować podejście, które pragnie rozwiązać. Wreszcie, analityk nie powinien pozostawiać wypowiedzi i uwag menedżera niezweryfikowanych. Jak już wspomniano, problem sformułowany przez lidera musi po pierwsze zostać rozszerzony do zbioru problemów uzgodnionych z nad- i podsystemami, a po drugie musi być skoordynowany ze wszystkimi zainteresowanymi stronami.

Należy również zauważyć, że każda z zainteresowanych stron ma własną wizję problemu, stosunek do niego. Dlatego przy formułowaniu zestawu problemów należy wziąć pod uwagę, jakie zmiany i dlaczego jedna lub druga strona chce dokonać. Ponadto problem należy rozpatrywać kompleksowo, także w ujęciu czasowym i historycznym. Należy przewidzieć, jak sformułowane problemy mogą się zmieniać w czasie lub ze względu na to, że badaniem zainteresują się menedżerowie innego szczebla. Formułując zestaw problemów, analityk systemowy musi znać szeroki obraz tego, kto jest zainteresowany konkretnym rozwiązaniem.

4.2 Wyznaczanie celów

Po sformułowaniu problemu, który należy rozwiązać w toku analizy systemu, przystępują do określenia celu. Określenie celu analizy systemu oznacza odpowiedź na pytanie, co należy zrobić, aby usunąć problem. Sformułować cel oznacza wskazać kierunek, w którym należy podążać, aby rozwiązać istniejący problem, wskazać drogi odbiegające od zastanej sytuacji problemowej.

Formułując cel, zawsze trzeba mieć świadomość, że odgrywa on aktywną rolę w zarządzaniu. W definicji celu odzwierciedlono, że cel jest pożądanym rezultatem rozwoju systemu. Tak więc sformułowany cel analizy systemowej określi cały dalszy kompleks prac. Dlatego cele muszą być realistyczne. Wyznaczenie realistycznych celów pokieruje wszystkimi czynnościami związanymi z wykonaniem analizy systemowej w celu uzyskania pewnego użytecznego wyniku. Należy również zauważyć, że idea celu zależy od etapu poznania obiektu, a wraz z rozwojem idei na jego temat cel można przeformułować. Zmieniające się cele w czasie mogą zachodzić nie tylko w formie, dzięki lepszemu zrozumieniu istoty zjawisk zachodzących w badanym systemie, ale także w treści, dzięki zmianom obiektywnych warunków i subiektywnych postaw wpływających na wybór celów. Moment zmiany pomysłów na cele, cele starzenia się są różne i zależą od poziomu hierarchii obiektu. Cele na wyższych poziomach są bardziej wytrzymałe. W analizie systemowej należy uwzględnić dynamikę celów.

Formułując cel należy wziąć pod uwagę, że na cel mają wpływ zarówno czynniki zewnętrzne w stosunku do systemu, jak i wewnętrzne. Jednocześnie czynniki wewnętrzne są tak samo obiektywnie wpływające na proces kształtowania się celów, jak czynniki zewnętrzne.

Ponadto należy zauważyć, że nawet na najwyższym poziomie hierarchii systemu istnieje wielość celów. Analizując problem, należy wziąć pod uwagę cele wszystkich zainteresowanych stron. Wśród wielu celów warto spróbować znaleźć lub stworzyć cel globalny. Jeśli to się nie powiedzie, należy uszeregować cele w kolejności ich preferencji, aby usunąć problem w analizowanym systemie.

Badanie celów osób zainteresowanych problemem powinno przewidywać możliwość ich doprecyzowania, poszerzenia, a nawet zastąpienia. Ta okoliczność jest głównym powodem iteracyjnego charakteru analizy systemowej.

Na wybór celów podmiotu decydujący wpływ ma system wartości, którym się kieruje, dlatego przy formułowaniu celów niezbędnym etapem pracy jest zidentyfikowanie systemu wartości, którego wyznaje decydent. Na przykład rozróżnia się systemy wartości technokratycznych i humanistycznych. Według pierwszego systemu przyrodę ogłasza się źródłem niewyczerpanych zasobów, królem przyrody jest człowiek. Każdy zna tezę: „Nie możemy oczekiwać łask od natury. Naszym zadaniem jest je jej odebrać. Humanistyczny system wartości mówi, że zasoby naturalne są ograniczone, człowiek musi żyć w zgodzie z naturą i tak dalej. Praktyka rozwoju społeczeństwa ludzkiego pokazuje, że podążanie za technokratycznym systemem wartości prowadzi do katastrofalnych konsekwencji. Z drugiej strony całkowite odrzucenie wartości technokratycznych też nie ma uzasadnienia. Trzeba nie przeciwstawiać się tym systemom, ale rozsądnie je uzupełniać i formułować cele rozwoju systemu, uwzględniając oba systemy wartości.

5. Generowanie alternatyw

Kolejnym etapem analizy systemu jest stworzenie wielu możliwych dróg do osiągnięcia postawionego celu. Innymi słowy, na tym etapie konieczne jest wygenerowanie zestawu alternatyw, z którego następnie dokonany zostanie wybór najlepszej ścieżki rozwoju systemu. Ten etap analizy systemu jest bardzo ważny i trudny. Jego znaczenie polega na tym, że ostatecznym celem analizy systemowej jest wybór najlepszej alternatywy w danym zbiorze i uzasadnienie tego wyboru. Jeśli najlepszy z nich nie jest uwzględniony w utworzonym zestawie alternatyw, to żadne zaawansowane metody analizy nie pomogą go obliczyć. Trudność etapu wynika z konieczności wygenerowania dostatecznie kompletnego zestawu alternatyw, w tym na pierwszy rzut oka nawet tych najbardziej niemożliwych do zrealizowania.

Generowanie alternatyw, tj. pomysły na temat możliwe sposoby osiągnięcie celu to prawdziwy proces twórczy. Istnieje szereg zaleceń dotyczących możliwych podejść do realizacji przedmiotowej procedury. Musi zostać wygenerowany tak szybko, jak to możliwe jeszcze alternatywy. Dostępne są następujące metody generowania:

a) poszukiwanie alternatyw w literaturze patentowej i czasopisma;

b) zaangażowanie kilku ekspertów o różnym przeszkoleniu i doświadczeniu;

c) wzrost liczby alternatyw ze względu na ich kombinację, tworzenie opcji pośrednich pomiędzy zaproponowanymi wcześniej;

d) modyfikacja istniejącej alternatywy, tj. tworzenie alternatyw, które tylko częściowo różnią się od znanych;

e) uwzględnienie alternatyw odwrotnych do proponowanych, w tym alternatywy „zerowej” (nie rób nic, tj. rozważ konsekwencje rozwoju zdarzeń bez ingerencji inżynierów systemowych);

f) wywiady z interesariuszami i szersze kwestionariusze; g) uwzględnienie w rozważaniach nawet tych alternatyw, które na pierwszy rzut oka wydają się naciągane;

g) generowanie alternatyw obliczonych dla różnych przedziałów czasowych (długoterminowe, krótkoterminowe, awaryjne).

Przy wykonywaniu prac nad generowaniem alternatyw ważne jest stworzenie dogodnych warunków dla pracowników wykonujących tego typu działalność. Duże znaczenie mają czynniki psychologiczne, które wpływają na intensywność twórczej aktywności, dlatego konieczne jest dążenie do stworzenia sprzyjającego klimatu w miejscu pracy pracowników.

Istnieje inne niebezpieczeństwo, które pojawia się podczas wykonywania prac nad tworzeniem różnych alternatyw, o czym należy wspomnieć. Jeśli konkretnie dążymy do tego, aby na początkowym etapie uzyskać jak najwięcej alternatyw, tj. postaraj się, aby zbiór alternatyw był jak najbardziej kompletny, wtedy dla niektórych problemów ich liczba może sięgać kilkudziesięciu. Szczegółowe badanie każdego z nich będzie wymagało niedopuszczalnie dużej inwestycji czasu i pieniędzy. Dlatego w tym przypadku konieczne jest przeprowadzenie wstępnej analizy alternatyw i próba zawężenia zbioru na wczesnych etapach analizy. Na tym etapie analizy metody jakościowe porównanie alternatyw bez uciekania się do bardziej precyzyjnych metod ilościowych. W ten sposób przeprowadzane jest przesiewanie zgrubne.

Przedstawiamy teraz metody wykorzystywane w analizie systemowej do prowadzenia prac nad tworzeniem zbioru alternatyw.

6. Implementacja wyników analizy

Analiza systemowa jest nauką stosowaną, której ostatecznym celem jest zmiana istniejącej sytuacji zgodnie z wyznaczonymi celami. Ostatecznej oceny poprawności i użyteczności analizy systemu można dokonać jedynie na podstawie wyników jego praktycznego zastosowania.

Ostateczny wynik będzie zależał nie tylko od tego, jak doskonałe i teoretycznie uzasadnione metody zastosowane w analizie, ale także od tego, jak kompetentnie i sprawnie zostaną wdrożone otrzymane rekomendacje.

Obecnie coraz większą uwagę przywiązuje się do kwestii wprowadzenia do praktyki wyników analizy systemowej. W tym kierunku można odnotować prace R. Ackoffa. Należy zauważyć, że praktyka badań systemowych i praktyka wdrażania ich wyników różnią się znacznie dla systemów różne rodzaje. Zgodnie z klasyfikacją systemy dzielą się na trzy typy: naturalne, sztuczne i socjotechniczne. W systemach pierwszego typu połączenia powstają i działają w sposób naturalny. Przykładami takich systemów są ekologiczne, fizyczne, chemiczne, biologiczne itp. systemy. W systemach drugiego typu w wyniku powstają połączenia ludzka aktywność. Przykłady są różnego rodzaju systemy techniczne. W systemach trzeciego typu, oprócz powiązań naturalnych, ważną rolę odgrywają powiązania interpersonalne. O takich powiązaniach nie decydują naturalne właściwości przedmiotów, ale tradycje kulturowe, wychowanie podmiotów uczestniczących w systemie, ich charakter i inne cechy.

Analiza systemowa służy do badania systemów wszystkich trzech typów. Każdy z nich ma swoje cechy, które wymagają rozważenia przy organizacji pracy nad wdrożeniem wyników. Udział problemów częściowo ustrukturyzowanych jest największy w systemach trzeciego typu. W związku z tym praktyka wdrażania wyników badań systemowych w tych systemach jest najtrudniejsza.

Wdrażając wyniki analizy systemowej należy mieć na uwadze następującą okoliczność. Praca wykonywana jest dla klienta (klienta), który ma wystarczające uprawnienia do zmiany systemu w sposób, który zostanie określony w wyniku analizy systemu. Wszystkie zainteresowane strony powinny być bezpośrednio zaangażowane w prace. Interesariusze to ci, którzy są odpowiedzialni za rozwiązanie problemu i ci, na których problem ma bezpośredni wpływ. W wyniku wprowadzenia badań systemowych konieczne jest zapewnienie usprawnienia pracy organizacji klienta z punktu widzenia przynajmniej jednej z zainteresowanych stron; jednocześnie niedopuszczalne jest pogorszenie tej pracy z punktu widzenia wszystkich innych uczestników sytuacji problemowej.

Mówiąc o wdrożeniu wyników analizy systemowej, należy zauważyć, że w prawdziwe życie sytuacja, w której najpierw przeprowadza się badania, a potem ich wyniki wdraża się w życie, jest niezwykle rzadka, tylko w przypadkach, gdy mówimy o prostych układach. W badaniu systemów socjotechnicznych zmieniają się w czasie zarówno same, jak i pod wpływem badań. W procesie przeprowadzania analizy systemowej zmienia się stan sytuacji problemowej, cele systemu, skład osobowy i ilościowy uczestników, relacje między interesariuszami. Dodatkowo należy zauważyć, że realizacja podjętych decyzji wpływa na wszystkie czynniki funkcjonowania systemu. Etapy badań i wdrożeń w tego typu systemach faktycznie przenikają się, tj. jest procesem iteracyjnym. Prowadzone badania mają wpływ na żywotność systemu, a to modyfikuje sytuację problemową, stawia nowe zadanie badawcze. Nowa problematyczna sytuacja stymuluje dalszą analizę systemu itp. W ten sposób problem jest stopniowo rozwiązywany w toku aktywnych badań.

Wwniosek

Ważną cechą analizy systemowej jest badanie procesów kształtowania celów i opracowywanie środków pracy z celami (metody, strukturyzacja celów). Czasami nawet analizę systemów definiuje się jako metodologię badania systemów celowych.

Bibliografia

Moiseev, N.N. Matematyczne problemy analizy systemowej / N.N. Moisejewa. - M.: Nauka, 1981.

Optner, S. Analiza systemowa do rozwiązywania problemów biznesowych i przemysłowych / S. Optner. - M.: radio sowieckie,

Podstawy podejścia systemowego i ich zastosowanie do rozwoju terytorialnego OSP / wyd. F.I. Pieregudow. - Tomsk: Wydawnictwo TSU, 1976. - 440 s.

Podstawy ogólnej teorii systemów: podręcznik. dodatek. - Petersburg. : VAS, 1992. - Część 1.

Peregudov, F.I. Wprowadzenie do analizy systemowej: podręcznik. dodatek / F.I. Peregudov, F.P. Tarasenko. - M.: Szkoła Wyższa, 1989r. - 367 s.

Rybnikow, K.A. Historia matematyki: podręcznik / K.A. Rybnikowa. - M. : Wydawnictwo Moskiewskiego Uniwersytetu Państwowego, 1994. - 496 s.

Stroyk, D.Ya. Krótki esej o historii matematyki / D.Ya. Strojka. - M. : Nauka, 1990. - 253 s.

Stiepanow, Yu.S. Semiotyka / Yu.S. Stiepanow. - M. : Nauka, 1971. - 145 s.

Teoria systemów i metody analizy systemowej w zarządzaniu i komunikacji / V.N. Volkova, V.A. Woronkow, A.A. Denisov i inni -M. : Radio i komunikacja, 1983. - 248 s.

Hostowane na Allbest.ru

...

Podobne dokumenty

Teoretyczne założenia metody simplex i analiza postoptymalna. Budowa modelu matematycznego problemu. Znajdowanie wartości zasobów. Wyznaczanie względnych i bezwzględnych zakresów zmian poziomu zasobów rzadkich i niewyczerpujących zasobów.

praca semestralna, dodana 19.11.2010

Stworzenie matematycznego modelu ruchu piłki rzuconej pionowo w górę, od początku upadku do uderzenia w ziemię. Komputerowa implementacja modelu matematycznego w środowisku arkusza kalkulacyjnego. Wyznaczanie wpływu zmiany prędkości na odległość opadania.

prace kontrolne, dodano 03/09/2016

Opracowanie modelu matematycznego problemu. Doprowadzenie go do standardowego problemu transportowego z równowagą zapasów i potrzeb. Budowa wstępnego planu podstawowego problemu metodą elementu minimum, rozwiązanie metodą potencjałów. Analiza wyników.

zadanie, dodane 16.02.2016

Opis systemu trójwymiarowego wizualizera procesu defragmentacji z punktu widzenia analizy systemu. Badanie przekształceń stanów kostki Rubika za pomocą matematycznej teorii grup. Analiza algorytmów Thistlethwaite i Kotsemba do rozwiązania zagadki.

praca semestralna, dodano 26.11.2015

Graficzne rozwiązanie zadania programowania liniowego. Ogólne sformułowanie i rozwiązanie problemu dualnego (jako pomocniczego) metodą M, zasady jego formowania z warunków zadania bezpośredniego. Problem bezpośredni w postaci standardowej. Budowa stołu simpleksowego.

zadanie, dodane 21.08.2010

Metody badań operacyjnych do analizy ilościowej złożonych procesów celowych. Rozwiązywanie problemów poprzez wyczerpujące wyliczenie i optymalne wstawianie (określanie wszelkiego rodzaju harmonogramów, ich kolejności, wybór optymalnego). Generator danych początkowych.

praca semestralna, dodana 05.01.2011

Rozwiązanie pierwszego problemu, równanie Poissona, funkcja Greena. Zagadnienia brzegowe dla równania Laplace'a. Zestawienie problemów brzegowych. Funkcje Greena dla problemu Dirichleta: przypadek trójwymiarowy i dwuwymiarowy. Rozwiązanie problemu Neumanna z wykorzystaniem funkcji Greena, implementacja komputerowa.

praca semestralna, dodana 25.11.2011

Obliczanie efektywności prowadzenia zdywersyfikowanej gospodarki, prezentowanie relacji między branżami w tabelach analizy bilansowej. Budowa liniowego modelu matematycznego procesu gospodarczego prowadzącego do koncepcji wektora własnego i wartości macierzowej.

streszczenie, dodane 17.01.2011

Rozwiązywanie układów równań według reguły Cramera w sposób macierzowy metodą Gaussa. Graficzne rozwiązanie zadania programowania liniowego. Opracowanie modelu matematycznego zamkniętego problemu transportowego, rozwiązywanie problemu za pomocą Excela.

test, dodany 27.08.2009

Analiza badań z zakresu leczenia cukrzycy. Wykorzystanie klasyfikatorów uczenia maszynowego do analizy danych, określania zależności i korelacji między zmiennymi, istotnych parametrów oraz przygotowywania danych do analizy. Rozwój modelu.

Wysyłanie dobrej pracy do bazy wiedzy jest proste. Skorzystaj z poniższego formularza

Studenci, doktoranci, młodzi naukowcy korzystający z bazy wiedzy w swoich studiach i pracy będą Ci bardzo wdzięczni.

Hostowane na http://www.allbest.ru/

Wstęp

1. Analiza systemu

Wniosek

Bibliografia

Wstęp

Z praktycznego punktu widzenia analiza systemowa jest uniwersalną techniką rozwiązywania złożonych problemów o charakterze arbitralnym, gdzie pojęcie „problem” definiowane jest jako „subiektywne negatywne nastawienie podmiotu do rzeczywistości”. Trudność w zdiagnozowaniu problemu wynika częściowo z faktu, że podmiot może nie mieć specjalnej wiedzy, a zatem nie jest w stanie odpowiednio zinterpretować wyników badania przeprowadzonego przez analityka systemowego.

Analiza systemów w końcu stała się kursem inter- i transdyscyplinarnym, podsumowującym metodologię badania złożonych systemów technicznych i społecznych.

Wraz ze wzrostem liczby ludności na planecie, przyspieszeniem postępu naukowego i technologicznego, zagrożeniem głodem, bezrobociem i różnymi katastrofami ekologicznymi coraz większego znaczenia nabiera zastosowanie analizy systemowej.

Autorzy zachodni (J. van Gig, R. Ashby, R. Ackoff, F. Emery, S. Beer) skłaniają się głównie ku analizie systemów stosowanych, jej zastosowaniu do analizy i projektowania organizacji. Klasycy sowieckiej analizy systemowej (A.I. Uemov, M.V. Blauberg, E.G. Yudin, Yu.A. Urmantsev itp.) zwracają większą uwagę na teorię analizy systemowej, jako ramy dla poszerzania wiedzy naukowej, do definicji kategorie filozoficzne„system”, „element”, „część”, „całość” itp.

Analiza systemu wymaga dalszych badań cech i wzorców systemów samoorganizujących się; rozwój podejścia informacyjnego opartego na logice dialektycznej; podejście oparte na stopniowej formalizacji modeli podejmowania decyzji w oparciu o połączenie metod i technik formalnych; tworzenie teorii syntezy systemowo-strukturalnej; opracowanie metod organizowania złożonych egzaminów.

Rozwój tematu „analiza systemowa” jest dość duży: wielu naukowców, badaczy i filozofów było zaangażowanych w koncepcję systemowości. Można jednak zauważyć, że brakuje kompletnych i jednoznacznych teorii do badania przedmiotu jej zastosowania w zarządzaniu.

Przedmiotem pracy badawczej jest analiza systemowa, a przedmiotem badanie i analiza ewolucji analizy systemowej w teorii i praktyce.

Celem pracy jest identyfikacja głównych etapów rozwoju i tworzenia analizy systemowej.

Ten cel wymaga rozwiązania następujących głównych zadań:

Studiowanie historii rozwoju i zmian analizy systemowej;

Rozważ metodologię analizy systemu;

Zbadanie i przeanalizowanie możliwości wdrożenia analizy systemowej.

1. Analiza systemu

1.1 Definicje analizy systemów

Analiza systemowa jako dyscyplina powstała z potrzeby eksploracji i projektowania złożonych systemów, zarządzania nimi w warunkach niepełnej informacji, ograniczonych zasobów i presji czasu.

Analiza systemowa to dalszy rozwój szeregu dyscyplin, takich jak badania operacyjne, teoria sterowania optymalnego, teoria decyzji, analiza ekspercka, teoria zarządzania systemami itp. Aby skutecznie rozwiązać postawione zadania, analiza systemowa wykorzystuje cały zestaw procedur formalnych i nieformalnych. Wymienione dyscypliny teoretyczne stanowią podstawę i metodologiczną podstawę analizy systemowej. Analiza systemowa jest zatem kursem interdyscyplinarnym, który podsumowuje metodologię badania złożonych systemów technicznych, przyrodniczych i społecznych. Szerokie upowszechnienie idei i metod analizy systemów, a co najważniejsze, ich skuteczne zastosowanie w praktyce stało się możliwe dopiero wraz z wprowadzeniem i powszechnym wykorzystaniem komputerów. Akoff, R. O celowych systemach / R. Akoff, F. Emery. - M.: Radio sowieckie, 2008 r. - 272 s. To właśnie wykorzystanie komputerów jako narzędzia do rozwiązywania złożonych problemów umożliwiło przejście od budowania teoretycznych modeli systemów do ich szerokiego praktycznego zastosowania. W związku z tym N.N. Moiseev pisze, że analiza systemowa to zestaw metod opartych na wykorzystaniu komputerów i skupionych na badaniu złożonych systemów - technicznych, ekonomicznych, środowiskowych itp. Centralnym problemem analizy systemowej jest problem podejmowania decyzji.

W odniesieniu do problemów badań, projektowania i zarządzania złożonymi systemami, problem decyzyjny związany jest z wyborem pewnej alternatywy w warunkach różnego rodzaju niepewności. Niepewność wynika z wielokryterialnych problemów optymalizacji, niepewności celów rozwoju systemu, niejednoznaczności scenariuszy rozwoju systemu, braku a priori informacji o systemie, wpływu czynników losowych podczas dynamicznego rozwoju systemu oraz inne warunki. W tych okolicznościach analizę systemową można określić jako dyscyplinę zajmującą się problemami decyzyjnymi w warunkach, w których wybór alternatywy wymaga analizy złożonych informacji o różnym charakterze fizycznym. Volkova, V.N. Analiza systemu i jej zastosowanie w zautomatyzowanych systemach sterowania / V.N. Volkova, AA Denisow. - L.: LPI, 2008. - 83 s.

Analiza systemowa jest dyscypliną syntetyczną. Można go podzielić na trzy główne kierunki. Te trzy kierunki odpowiadają trzem etapom, które zawsze są obecne w badaniu złożonych systemów:

1) zbudowanie modelu badanego obiektu;

2) ustalenie problemu badawczego;

3) rozwiązanie zadanego problemu matematycznego.

Rozważmy te kroki.

Ponieważ wiedza jest zawsze względna, opis w dowolnym języku odzwierciedla tylko niektóre aspekty zachodzących procesów i nigdy nie jest całkowicie kompletny. Z drugiej strony należy zauważyć, że budując model należy skoncentrować się na tych aspektach badanego procesu, które są interesujące dla badacza. Głęboko błędem jest chcieć odzwierciedlić wszystkie aspekty istnienia systemu podczas budowania modelu systemu. Prowadząc analizę systemu z reguły interesuje ich zachowanie dynamiczne systemu, a opisując dynamikę z punktu widzenia badania, występują parametry i interakcje nadrzędne oraz parametry, które nie są istotne W tym badaniu. O jakości modelu decyduje zatem zgodność wypełnionego opisu z wymaganiami odnoszącymi się do badania, zgodność wyników uzyskanych za pomocą modelu z przebiegiem obserwowanego procesu lub zjawiska. Budowa modelu matematycznego jest podstawą wszelkich analiz systemowych, centralnym etapem badań lub projektowania dowolnego systemu. Wynik analizy całego systemu zależy od jakości modelu. Bertalanfi L. Fon. Ogólna teoria systemów: przegląd krytyczny / Bertalanfi L. Fon // Studia z ogólnej teorii systemów. - M.: Postęp, 2009. - S. 23 - 82.

Stwierdzenie problemu badawczego

Analizując wymagania systemowe tj. cele, które badacz zamierza osiągnąć, oraz nieuchronnie występujące niejasności, musi sformułować cel analizy w języku matematyki. Język optymalizacji okazuje się tutaj naturalny i wygodny, ale bynajmniej nie jedyny możliwy.

Rozwiązanie postawionego problemu matematycznego

Dopiero ten trzeci etap analizy można właściwie przypisać etapowi, w którym w pełni wykorzystuje się metody matematyczne. Choć bez znajomości matematyki i możliwości jej aparatu, pomyślna realizacja dwóch pierwszych etapów jest niemożliwa, ponieważ metody formalizacji powinny być szeroko stosowane zarówno przy budowaniu modelu systemu, jak i przy formułowaniu celów i zadań analizy. Zauważamy jednak, że dopiero na końcowym etapie analizy systemu mogą być wymagane subtelne metody matematyczne. Należy jednak pamiętać, że problemy analizy systemowej mogą mieć szereg cech, które prowadzą do konieczności stosowania podejść heurystycznych wraz z procedurami formalnymi. Przyczyny zwracania się w stronę metod heurystycznych są związane przede wszystkim z brakiem a priori informacji o procesach zachodzących w analizowanym systemie. Do takich przyczyn należy również duży wymiar wektora x oraz złożoność struktury zbioru G. W tym przypadku często decydujące są trudności wynikające z konieczności zastosowania nieformalnych procedur analitycznych. Pomyślne rozwiązanie problemów analizy systemowej wymaga stosowania nieformalnego rozumowania na każdym etapie badania. W związku z tym, sprawdzając jakość rozwiązania, jego zgodność z pierwotnym celem badania staje się najważniejszym problemem teoretycznym.

1.2 Charakterystyka zadań analizy systemowej

Analiza systemowa znajduje się obecnie w czołówce badań naukowych. Ma na celu zapewnienie aparatury naukowej do analizy i badania złożonych systemów. Wiodąca rola analizy systemowej wynika z faktu, że rozwój nauki doprowadził do sformułowania zadań, które ma rozwiązać analiza systemowa. Osobliwością obecnego etapu jest to, że analiza systemowa, która nie zdołała jeszcze uformować się w pełnoprawną dyscyplinę naukową, jest zmuszona istnieć i rozwijać się w warunkach, w których społeczeństwo zaczyna odczuwać potrzebę stosowania wciąż niewystarczająco rozwiniętych i przetestowanych metod i wyników i nie jest w stanie odłożyć na jutro decyzji związanych z ich zadaniami. To jest źródło zarówno siły, jak i słabości analizy systemowej: siła – bo ciągle odczuwa wpływ potrzeby praktyki, jest zmuszona do ciągłego poszerzania zakresu przedmiotów nauki, nie ma umiejętności abstrahowania od realnego potrzeby społeczeństwa; słabości – bo często stosowanie „surowych”, niewystarczająco rozwiniętych metod systematycznych badań prowadzi do podejmowania pochopnych decyzji, zaniedbywania rzeczywistych trudności. Jasne, D. Systemologia / D. Jasne. - M.: Radio i łączność, 2009r. - 262 s.

Zastanówmy się nad głównymi zadaniami, do rozwiązania których zmierzają wysiłki specjalistów i które wymagają dalszego rozwoju. W pierwszej kolejności należy zwrócić uwagę na zadania badania systemu interakcji analizowanych obiektów z otoczeniem. Rozwiązaniem tego problemu jest:

Wyznaczenie granicy pomiędzy badanym systemem a otoczeniem, która z góry określa maksymalną głębokość wpływu rozważanych interakcji, co ogranicza rozważania;

Ustalenie rzeczywistych zasobów takiej interakcji;

Rozważenie interakcji badanego systemu z systemem wyższego poziomu.

Zadania następującego typu wiążą się z projektowaniem alternatyw dla tej interakcji, alternatyw dla rozwoju systemu w czasie i przestrzeni. Ważny kierunek rozwoju metod analizy systemów wiąże się z próbami stworzenia nowych możliwości konstruowania oryginalnych alternatyw rozwiązań, nieoczekiwanych strategii, nietypowych pomysłów i ukrytych struktur. Innymi słowy, mówimy tu o rozwoju metod i środków wzmacniania zdolności indukcyjnych ludzkiego myślenia, w przeciwieństwie do jego zdolności dedukcyjnych, które w istocie zmierzają do rozwoju formalnych środków logicznych. Badania w tym kierunku rozpoczęły się całkiem niedawno i wciąż nie ma w nich jednego aparatu pojęciowego. Niemniej jednak można tu również wyróżnić kilka ważnych obszarów - takich jak rozwój formalnego aparatu logiki indukcyjnej, metody analizy morfologicznej i inne strukturalne i syntaktyczne metody konstruowania nowych alternatyw, metody syntektyki i organizacja interakcji grupowych w rozwiązywaniu twórczych. problemy, a także badanie głównych paradygmatów myślenia poszukiwawczego.

Zadania trzeciego typu polegają na zbudowaniu zestawu modeli symulacyjnych, które opisują wpływ takiej lub innej interakcji na zachowanie przedmiotu badań. Należy zauważyć, że badania systemowe nie mają na celu stworzenia jakiejś supermodelki. Mówimy o rozwoju modeli prywatnych, z których każdy rozwiązuje swoje specyficzne problemy.

Takie badanie daje podstawę do sensownego zrozumienia sytuacji interakcji i struktury relacji, które określają miejsce badanego systemu w strukturze supersystemu, którego jest składnikiem.

a) budowanie teorii oceny skuteczności podejmowanych decyzji lub tworzonych planów i programów;

b) rozwiązanie problemu wielokryterialnej oceny alternatywnych decyzji lub planowania;

c) badanie problemu niepewności, zwłaszcza związanej nie z czynnikami statystycznymi, ale z niepewnością ocen eksperckich i celowo kreowaną niepewnością związaną z upraszczaniem wyobrażeń o zachowaniu systemu;

d) rozwinięcie problemu agregowania indywidualnych preferencji przy decyzjach wpływających na interesy kilku stron wpływających na zachowanie systemu;

e) badanie specyficznych cech społeczno-ekonomicznych kryteriów efektywności;

f) tworzenie metod sprawdzania logicznej spójności docelowych struktur i planów oraz ustalanie niezbędnej równowagi między predefiniowaniem programu działań a jego gotowością do restrukturyzacji w przypadku pojawienia się nowych informacji, zarówno o zdarzeniach zewnętrznych, jak i zmieniających się pomysłach na realizację tego programu .

Ten ostatni kierunek wymaga nowej świadomości rzeczywistych funkcji docelowych struktur, planów, programów oraz zdefiniowania tych, które powinny spełniać, a także powiązań między nimi.

Nadrzędnym celem analizy systemowej jest rozwiązanie sytuacji problemowej, jaka powstała przed przedmiotem prowadzonych badań systemowych (najczęściej jest to konkretna organizacja, zespół, przedsiębiorstwo, wyodrębniony region, struktura społeczna itp.). Analiza systemowa zajmuje się badaniem sytuacji problemowej, ustaleniem jej przyczyn, opracowaniem możliwości jej eliminacji, podjęciem decyzji oraz zorganizowaniem dalszego funkcjonowania systemu rozwiązującego sytuację problemową. Początkowym etapem wszelkich badań systemowych jest badanie przedmiotu prowadzonej analizy systemowej, a następnie jego sformalizowanie. Na tym etapie powstają zadania, które w sposób zasadniczy odróżniają metodologię badań systemowych od metodologii innych dyscyplin, a mianowicie rozwiązanie dwutorowego zadania w analizie systemowej. Z jednej strony konieczne jest sformalizowanie przedmiotu badań systemowych, z drugiej zaś formalizacji podlega proces badania systemu, proces formułowania i rozwiązywania problemu. Weźmy przykład z teorii projektowania systemów. Współczesną teorię komputerowego wspomagania projektowania systemów złożonych można uznać za jedną z części badań systemowych. Według niej problem projektowania złożonych systemów ma dwa aspekty. W pierwszej kolejności wymagane jest przeprowadzenie sformalizowanego opisu przedmiotu projektowego. Ponadto na tym etapie rozwiązane są zadania sformalizowanego opisu zarówno statycznego składnika systemu (formalizacji podlega głównie jego strukturalna organizacja), jak i jego zachowania w czasie (aspekty dynamiczne, które odzwierciedlają jego funkcjonowanie). Po drugie, wymagane jest sformalizowanie procesu projektowania. Składowymi procesu projektowego są metody kształtowania różnych rozwiązań projektowych, metody ich analizy inżynierskiej oraz metody podejmowania decyzji o wyborze najlepszych opcji wdrożenia systemu.

Podejmowanie decyzji w tym przypadku będzie odbywać się w warunkach niepewności, która ma inny charakter.

Jednym z najprostszych rodzajów niepewności jest niepewność informacji początkowej, która przejawia się w różnych aspektach. Przede wszystkim zwracamy uwagę na taki aspekt, jak wpływ na system nieznanych czynników.

Niepewność spowodowana nieznanymi czynnikami również przybiera różne formy. Najprostszym rodzajem tego rodzaju niepewności jest niepewność stochastyczna. Ma to miejsce w przypadkach, gdy nieznanymi czynnikami są zmienne losowe lub funkcje losowe, których charakterystykę statystyczną można określić na podstawie analizy przeszłych doświadczeń w funkcjonowaniu systemowego obiektu badawczego.

Kolejnym rodzajem niepewności jest niepewność celów. Sformułowanie celu w rozwiązywaniu problemów analizy systemowej jest jedną z kluczowych procedur, ponieważ celem jest obiekt, który determinuje sformułowanie problemu badań systemowych. Niepewność celu jest konsekwencją wielokryterialnej problematyki analizy systemowej.

Przypisanie celu, wybór kryterium, sformalizowanie celu to prawie zawsze trudny problem. Zadania o wielu kryteriach są typowe dla dużych projektów technicznych, ekonomicznych, ekonomicznych.

I wreszcie należy zwrócić uwagę na taki rodzaj niepewności, jak niepewność związana z późniejszym wpływem wyników decyzji na sytuację problemową. Faktem jest, że decyzja, która jest obecnie podejmowana i wdrażana w jakimś systemie, ma na celu wpłynięcie na funkcjonowanie systemu. Właściwie do tego jest to przyjęte, ponieważ zgodnie z ideą analityków systemowych to rozwiązanie powinno rozwiązać sytuację problemową. Ponieważ jednak decyzja jest podejmowana dla złożonego systemu, rozwój systemu w czasie może mieć wiele strategii. I oczywiście na etapie podejmowania decyzji i podejmowania działań kontrolnych analitycy mogą nie mieć pełnego obrazu rozwoju sytuacji. Anfilatow, V.S. Analiza systemowa w zarządzaniu: podręcznik. dodatek / V.S. Anfilatov i inni; wyd. AA Jemielanow. - M.: Finanse i statystyka, 2008. - 368 s.

analiza system techniczny przyrodniczy społeczny

2. Pojęcie „problemu” w analizie systemów

Analiza systemowa z praktycznego punktu widzenia jest uniwersalną techniką rozwiązywania złożonych problemów o arbitralnym charakterze. Kluczowym pojęciem w tym przypadku jest pojęcie „problemu”, które można określić jako „subiektywne negatywne nastawienie podmiotu do rzeczywistości”. W związku z tym etap identyfikacji i diagnozowania problemu w złożonych systemach jest najważniejszy, ponieważ określa cele i zadania prowadzenia analizy systemowej, a także metody i algorytmy, które będą stosowane w przyszłości przy wspomaganiu decyzji. Jednocześnie ten etap jest najbardziej złożony i najmniej sformalizowany.

Analiza prac rosyjskojęzycznych dotyczących analizy systemowej pozwala na wyodrębnienie dwóch największych obszarów w tym obszarze, które można warunkowo nazwać podejściem racjonalnym i obiektywno-subiektywnym.

Pierwszy kierunek (podejście racjonalne) traktuje analizę systemową jako zbiór metod, w tym metod opartych na wykorzystaniu komputerów, skoncentrowanych na badaniu systemów złożonych. Przy takim podejściu największą uwagę przywiązuje się do formalnych metod konstruowania modeli systemów oraz matematycznych metod badania systemu. Pojęcia „przedmiot” i „problem” jako takie nie są brane pod uwagę, ale często spotyka się pojęcie „typowych” systemów i problemów (system zarządzania – problem zarządzania, system finansowy – problemy finansowe itp.).

Przy takim podejściu „problem” definiuje się jako rozbieżność między rzeczywistym a pożądanym, tj. rozbieżność między faktycznie obserwowanym systemem a „idealnym” modelem systemu. Należy zauważyć, że w tym przypadku system jest definiowany wyłącznie jako ta część obiektywnej rzeczywistości, którą należy porównać z modelem referencyjnym.

Jeśli opieramy się na pojęciu „problem”, to możemy stwierdzić, że kiedy racjonalne podejście problem pojawia się tylko dla analityka systemowego, który ma pewien formalny model jakiegoś systemu, znajduje ten system i odkrywa rozbieżność między modelem a rzeczywistym systemem, co powoduje jego „negatywny stosunek do rzeczywistości”. Volkova, V.N. Analiza systemu i jej zastosowanie w zautomatyzowanych systemach sterowania / V.N. Volkova, AA Denisow. - L.: LPI, 2008. - 83 s.

Oczywiście istnieją systemy, których organizacja i zachowanie jest ściśle regulowane i uznawane przez wszystkie podmioty – są to na przykład przepisy prawne. Rozbieżność między modelem (prawem) a rzeczywistością jest w tym przypadku problemem (przestępstwem), które należy rozwiązać. Jednak nie ma ścisłych regulacji dla większości sztucznych systemów, a podmioty mają swoje osobiste cele w stosunku do takich systemów, które rzadko pokrywają się z celami innych podmiotów. Co więcej, dany podmiot ma własne wyobrażenie o tym, jakiego systemu jest częścią, z jakimi systemami wchodzi w interakcje. Koncepcje, którymi operuje podmiot, mogą radykalnie różnić się od „racjonalnych” ogólnie przyjętych. Na przykład podmiot nie może w ogóle wyróżnić systemu kontroli ze środowiska, ale zastosować jakiś model interakcji ze światem, który jest zrozumiały i wygodny tylko dla niego. Okazuje się, że narzucanie ogólnie przyjętych (choćby racjonalnych) modeli może prowadzić do pojawienia się „negatywnego nastawienia” podmiotu, a tym samym do pojawienia się nowych problemów, co zasadniczo zaprzecza samej istocie analizy systemowej, która wiąże się z poprawą oddziaływania – gdy przynajmniej jeden uczestnik problemu wyzdrowieje, a nikt nie pogorszy się.

Bardzo często sformułowanie problemu analizy systemowej w ujęciu racjonalnym wyraża się w kategoriach problemu optymalizacyjnego, tzn. sytuacja problemowa jest wyidealizowana do poziomu, który pozwala na wykorzystanie modeli matematycznych i kryteriów ilościowych do określenia najlepszej najlepsza opcja rozwiązanie problemu.

Jak wiadomo, dla problemu systemowego nie istnieje model wyczerpująco ustalający związki przyczynowo-skutkowe między jego składowymi, dlatego podejście optymalizacyjne wydaje się nie do końca konstruktywne: „… teoria analizy systemowej wywodzi się z braku optymalnego , absolutnie najlepsza opcja rozwiązywania problemów dowolnego rodzaju ... poszukiwanie realistycznie osiągalnej (kompromisowej) opcji rozwiązania problemu, gdy pożądane można poświęcić na rzecz możliwego, a granice możliwego mogą być znacznie rozbudowany ze względu na chęć osiągnięcia upragnionego. Zakłada to zastosowanie sytuacyjnych kryteriów preferencji, tj. kryteriów, które nie są ustawieniami początkowymi, ale są opracowywane w trakcie badania ... ”.

Inny kierunek analizy systemowej – podejście obiektywno-subiektywne, oparte na pracach Ackoffa, stawia pojęcie podmiotu i problemu na czele analizy systemowej. W rzeczywistości w tym podejściu włączamy podmiot w definicję istniejącego i idealnego systemu, tj. Z jednej strony analiza systemowa wychodzi z interesów ludzi – wprowadza subiektywny komponent problemu, z drugiej eksploruje obiektywnie obserwowalne fakty i wzorce.

Wróćmy do definicji „problemu”. Z tego w szczególności wynika, że gdy obserwujemy irracjonalne (w ogólnie przyjętym sensie) zachowanie podmiotu, a podmiot nie ma negatywnego nastawienia do tego, co się dzieje, to nie ma problemu do rozwiązania. Ten fakt wprawdzie nie jest to sprzeczne z pojęciem „problemu”, ale w pewnych sytuacjach nie można wykluczyć możliwości istnienia obiektywnej składowej problemu.

Analiza systemowa ma w swoim arsenale następujące możliwości rozwiązania problemu przedmiotu:

* interweniować w obiektywną rzeczywistość i po wyeliminowaniu obiektywnej części problemu zmienić subiektywne negatywne nastawienie podmiotu,

* zmienić subiektywne nastawienie podmiotu bez ingerencji w rzeczywistość,

* jednocześnie ingerować w obiektywną rzeczywistość i zmieniać subiektywne nastawienie podmiotu.

Oczywiście druga metoda nie rozwiązuje problemu, a jedynie eliminuje jego wpływ na podmiot, co oznacza, że obiektywny składnik problemu pozostaje. Odwrotna sytuacja jest również prawdziwa, gdy obiektywny składnik problemu już się ujawnił, ale subiektywna postawa jeszcze się nie ukształtowała lub z wielu powodów nie stała się jeszcze negatywna.

Oto kilka powodów, dla których podmiot może nie mieć „negatywnego stosunku do rzeczywistości”: Dyrektor, S. Wprowadzenie do teorii systemów / S. Dyrektor, D. Rohrar. - M.: Mir, 2009r. - 286 s.

* posiada niepełne informacje o systemie lub nie wykorzystuje go w pełni;

* zmienia ocenę relacji z otoczeniem na poziomie mentalnym;

* przerywa relację z otoczeniem, co wywołało „negatywne nastawienie”;

* nie wierzy w informacje o istnieniu problemów i ich naturze, ponieważ uważa, że osoby zgłaszające to oczerniają jego działalność lub realizują własne egoistyczne interesy, a być może dlatego, że po prostu nie kochają tych ludzi osobiście.

Należy pamiętać, że w przypadku braku negatywnego nastawienia podmiotu, obiektywny składnik problemu pozostaje i nadal wpływa na podmiot w takim czy innym stopniu, lub problem może się znacznie pogorszyć w przyszłości.

Ponieważ identyfikacja problemu wymaga analizy postawy podmiotowej, etap ten należy do niesformalizowanych etapów analizy systemowej.

Do tej pory nie zaproponowano żadnych skutecznych algorytmów ani technik, najczęściej autorzy prac z zakresu analizy systemowej opierają się na doświadczeniu i intuicji analityka i oferują mu pełną swobodę działania.

Analityk systemowy musi dysponować wystarczającym zestawem narzędzi do opisywania i analizowania tej części obiektywnej rzeczywistości, z którą podmiot wchodzi lub może wchodzić w interakcje. Narzędzia mogą obejmować metody eksperymentalnego badania systemów i ich modelowania. Wraz z powszechnym wprowadzaniem nowoczesnych Technologie informacyjne w organizacjach (komercyjnych, naukowych, medycznych itp.) niemal każdy aspekt ich działalności jest rejestrowany i przechowywany w bazach danych, które już dziś mają bardzo duże wolumeny. Informacje w takich bazach danych zawierają szczegółowy opis zarówno samych systemów, jak i historii ich (systemów) rozwoju i życia. Można powiedzieć, że dzisiaj, analizując większość sztucznych systemów, analityk częściej spotyka się z brakiem skutecznych metod badania systemów niż z brakiem informacji o systemie.

Jednak subiektywne nastawienie musi być sformułowane przez podmiot, który może nie posiadać specjalnej wiedzy i przez to nie jest w stanie odpowiednio zinterpretować wyników badań prowadzonych przez analityka. Dlatego wiedza o systemie i modelach predykcyjnych, które analityk docelowo otrzyma, musi być przedstawiona w formie jednoznacznej, możliwej do zinterpretowania (ewentualnie w języku naturalnym). Taką reprezentację można nazwać wiedzą o badanym systemie.

Niestety obecnie nie ma skutecznych metod pozyskiwania wiedzy o systemie. Największym zainteresowaniem cieszą się modele i algorytmy Data Mining (inteligentnej analizy danych), które są wykorzystywane w prywatnych aplikacjach do wydobywania wiedzy z „surowych” danych. Warto zauważyć, że Data Mining to ewolucja teorii zarządzania bazami danych i analizy danych online (OLAP), oparta na idei wielowymiarowej reprezentacji pojęciowej.

Ale w ostatnie lata Ze względu na narastający problem „przeciążenia informacją”, coraz więcej badaczy wykorzystuje i ulepsza metody Data Mining do rozwiązywania problemów z wydobywaniem wiedzy.

Powszechne stosowanie metod ekstrakcji wiedzy jest bardzo trudne, co z jednej strony wynika z niewystarczającej skuteczności większości znanych podejść, które opierają się na dość sformalizowanych metodach matematyczno-statystycznych, a z drugiej strony trudność wykorzystania skutecznych metod technologii intelektualnych, które nie mają wystarczającego opisu formalnego i wymagają przyciągnięcia drogich specjalistów. Te ostatnie można przezwyciężyć, stosując obiecujące podejście do budowy efektywnego systemu do analizy danych i pozyskiwania wiedzy o systemie, opartego na zautomatyzowanym generowaniu i konfiguracji inteligentnych technologii informatycznych. Takie podejście pozwoli, po pierwsze, poprzez zastosowanie zaawansowanych technologii intelektualnych, znacząco zwiększyć efektywność rozwiązania problemu wydobycia wiedzy, która zostanie przedstawiona podmiotowi na etapie identyfikacji problemu w analizie systemowej. Po drugie, aby wyeliminować potrzebę posiadania specjalisty od konfiguracji i korzystania z inteligentnych technologii, ponieważ te ostatnie będą generowane i konfigurowane automatycznie. Bertalanfi L. Fon. Historia i status ogólnej teorii systemów / Bertalanfi L. Fon // Badania systemowe: Rocznik. - M.: Nauka, 2010. - C. 20 - 37.

Wniosek

Powstanie analizy systemowej kojarzy się z połową XX wieku, ale w rzeczywistości zaczęto ją stosować znacznie wcześniej. To w ekonomii jego użycie kojarzy się z nazwiskiem teoretyka kapitalizmu K. Marksa.

Dziś tę metodę można nazwać uniwersalną – analiza systemowa znajduje zastosowanie w zarządzaniu każdą organizacją. Jego wartość w działania zarządcze trudno nie przecenić. Zarządzanie z punktu widzenia podejścia systemowego to implementacja zestawu wpływów na obiekt dla osiągnięcia określonego celu, w oparciu o informacje o zachowaniu obiektu i stanie środowiska zewnętrznego. Analiza systemowa pozwala na uwzględnienie różnic w charakterystyce społeczno-kulturowej osób pracujących w firmie oraz tradycji kulturowych społeczeństwa, w którym działa organizacja. Menedżerowie mogą łatwiej dostosować swoją specyficzną pracę do pracy organizacji jako całości, jeśli rozumieją system i swoją w nim rolę.

Do wad analizy systemowej należy fakt, że spójność oznacza pewność, spójność, integralność, a w rzeczywistości nie jest to obserwowane. Ale te zasady mają zastosowanie do każdej teorii, a to nie czyni ich niejasnymi lub niespójnymi. Teoretycznie każdy badacz musi znaleźć podstawowe zasady i dostosować je w zależności od sytuacji. W ramach systemu można też wyróżnić problemy kopiowania strategii, a nawet techniki jej tworzenia, która może działać w jednej firmie, a być zupełnie bezużyteczna w innej.

Analiza systemu została udoskonalona w procesie rozwoju, a także zmienił się zakres jej zastosowania. Na jej podstawie opracowano zadania kontrolne w kilku kierunkach.

Bibliografia

1. Ackoff, R. Podstawy badań operacyjnych / R. Ackoff, M. Sassienne. - M.: Mir, 2009r. - 534 s.

2. Akoff, R. O celowych systemach / R. Akoff, F. Emery. - M.: Radio sowieckie, 2008 r. - 272 s.

3. Anokhin, P.K. Wybrane prace: Filozoficzne aspekty teorii systemów / P.K. Anokhin. - M.: Nauka, 2008.

4. Anfilatow, V.S. Analiza systemowa w zarządzaniu: podręcznik. dodatek / V.S. Anfilatov i inni; wyd. AA Jemielanow. - M.: Finanse i statystyka, 2008. - 368 s.

5. Bertalanffy L. Fon. Historia i status ogólnej teorii systemów / Bertalanfi L. Fon // Badania systemowe: Rocznik. - M.: Nauka, 2010. - C. 20 - 37.

6. Bertalanffy L. Fon. Ogólna teoria systemów: przegląd krytyczny / Bertalanfi L. Fon // Studia z ogólnej teorii systemów. - M.: Postęp, 2009. - S. 23 - 82.

7. Bogdanow, A.A. Ogólne nauki o organizacji: tekstologia: w 2 książkach. / AA Bogdanow. - M., 2005

8. Volkova, V.N. Podstawy teorii systemów i analizy systemowej: podręcznik dla uczelni / V.N. Volkova, AA Denisow. - 3. ed. - St. Petersburg: Wydawnictwo Państwowego Uniwersytetu Technicznego w Petersburgu, 2008.

9. Volkova, V.N. Analiza systemu i jej zastosowanie w zautomatyzowanych systemach sterowania / V.N. Volkova, AA Denisow. - L.: LPI, 2008. - 83 s.

10. Woronow, A.A. Podstawy teorii sterowania automatycznego / A.A. Woronow. - M.: Energia, 2009. - T. 1.

11. Dyrektor, S. Wstęp do teorii systemów / S. Dyrektor, D. Rohrar. - M.: Mir, 2009r. - 286 s.

12. Jasne, D. Systemologia / D. Jasne. - M.: Radio i łączność, 2009r. - 262 s.

Hostowane na Allbest.ru

Podobne dokumenty

Wybór kryterium oceny skuteczności decyzji zarządczej. Wstępne sformułowanie problemu. Tworzenie modeli matematycznych. Porównanie wariantów rozwiązań według kryterium efektywności. Analiza systemowa jako metodyka podejmowania złożonych decyzji.

prace kontrolne, dodano 10.11.2012

Przedmiot i historia rozwoju analizy systemowej. Modelowanie to składowe celowego działania. Cele subiektywne i obiektywne. Klasyfikacja systemów. modele przetwarzania danych. Wielość zadań decyzyjnych. Wybór jako realizacja celu.

ściągawka, dodano 19.10.2010

Podstawowe postanowienia teorii systemów. Metodologia badań systemowych w ekonomii. Procedury analizy systemów, ich charakterystyka. Modele zachowań ludzkich i społeczeństwa. Postulaty systemowego podejścia do zarządzania. Kluczowe pomysły dotyczące znajdowania rozwiązań problemów.

test, dodano 29.05.2013

Definicja analizy systemowej. Główne aspekty podejścia systemowego. Procedura podejmowania decyzji. Opracowanie rozwiązania zarządczego do tworzenia usługi zarządzania personelem zgodnie z technologią zastosowania analizy systemowej do rozwiązywania złożonych problemów.

praca semestralna, dodana 12.07.2009

Badanie obiektów jako systemów, identyfikacja cech i wzorców ich funkcjonowania. Metody podejmowania decyzji. Struktura organizacyjna serwisu. Diagnoza stanu systemu produkcyjnego OJSC "Murom Radio Plant" za pomocą złożonych wykresów.

test, dodano 16.06.2014

Stan, problemy i główne kierunki rozwoju mieszkalnictwa i usług komunalnych. Analiza systemowa działalności LLC „Habteploset 1”, identyfikacja problemów, kierunki i sposoby ich rozwiązania. Budowanie drzewa decyzyjnego, czyli strukturalno-logicznego schematu przetwarzania informacji w przedsiębiorstwie.

praca semestralna, dodana 18.07.2011

Analiza i identyfikacja głównych problemów związanych z nabyciem mieszkania na obecny etap. Kolejność i zasady stosowania metod analizy systemowej w rozwiązywaniu tego problemu. Wybór systemu oceny rozwiązań i określenie optymalnego rozwiązania problemu.

test, dodany 18.10.2010

Podejście systemowe do zarządzania produkcją, projektowania i utrzymania systemów. Podejmowanie decyzji zarządczych, wybór jednego sposobu działania z alternatywnych opcji. Zasada organizacji projektu. Analiza systemowa w zarządzaniu.

streszczenie, dodane 03.07.2010

Uzależnienie sukcesu przedsiębiorstwa od umiejętności szybkiej adaptacji do zmian zewnętrznych. Wymagania dotyczące systemu zarządzania przedsiębiorstwem. Badanie układów sterowania, metodyka wyboru optymalnego rozwiązania problemu według kryteriów wydajności.

streszczenie, dodane 15.04.2010

Pojęcie zarządzania złożonymi systemami organizacyjnymi i ekonomicznymi w logistyce. Systemowe podejście do projektowania systemu logistycznego przedsiębiorstwa przemysłowego. Doskonalenie parametrów kontrolnych złożonych systemów organizacyjnych i ekonomicznych.

Wysyłanie dobrej pracy do bazy wiedzy jest proste. Skorzystaj z poniższego formularza

Studenci, doktoranci, młodzi naukowcy korzystający z bazy wiedzy w swoich studiach i pracy będą Ci bardzo wdzięczni.

Wprowadzenie 2

1. Istota podejścia systemowego jako podstawa analizy systemowej 5

1.1 Treść i charakterystyka podejścia systemowego 5

1.2 Podstawowe zasady podejścia systemowego 8

2.Podstawowe elementy analizy systemu 11

2. 1 Koncepcyjny aparat analizy systemowej 11
2. 2 Zasady analizy systemu 15
2. 3 Metody analizy systemu 20

Wniosek 29
Literatura 31
Wstęp
W warunkach dynamizmu nowoczesnej produkcji i społeczeństwa zarządzanie musi znajdować się w stanie ciągłego rozwoju, czego dziś nie da się osiągnąć bez badania trendów i możliwości, bez wybierania alternatyw i kierunków rozwoju, pełnienia funkcji kierowniczych i sposobów podejmowania decyzji zarządczych . Rozwój i doskonalenie przedsiębiorstwa opiera się na gruntownej i głębokiej znajomości działalności organizacji, co wymaga studiowania systemów zarządzania.
Badania prowadzone są zgodnie z wybranym celem iw określonej kolejności. Badania są integralną częścią zarządzania organizacją i mają na celu doskonalenie głównych cech procesu zarządzania. Podczas prowadzenia badań nad układami sterowania przedmiotem badań jest sam układ sterowania, który charakteryzuje się: niektóre cechy i podlega wielu wymogom.
O skuteczności badań układów sterowania decydują w dużej mierze wybrane i stosowane metody badawcze. Metody badawcze to metody, techniki prowadzenia badań. Ich kompetentne zastosowanie przyczynia się do uzyskania rzetelnych i pełnych wyników badania problemów, które pojawiły się w organizacji. O doborze metod badawczych, integracji różnych metod w prowadzeniu badań decyduje wiedza, doświadczenie i intuicja specjalistów prowadzących badania.
Analiza systemowa służy do identyfikacji specyfiki pracy organizacji oraz opracowania środków usprawniających działalność produkcyjną i gospodarczą. Głównym celem analizy systemowej jest opracowanie i wdrożenie takiego systemu sterowania, który jest wybierany jako system referencyjny najlepiej spełniający wszystkie wymagania optymalności. Analiza systemowa ma charakter złożony i opiera się na zestawie podejść, których zastosowanie pozwoli przeprowadzić analizę w najlepszy sposób i uzyskać pożądane rezultaty. Do pomyślnej analizy konieczny jest dobór zespołu specjalistów, którzy znają metody analiza ekonomiczna i organizacja produkcji.
Próbując zrozumieć system o dużej złożoności, składający się z wielu różnorodnych cech, a co za tym idzie złożonych podsystemów, wiedza naukowa przechodzi różnicowanie, badając same podsystemy i ignorując ich interakcję z dużym systemem, w którym są zawarte i który ma decydujący wpływ na cały system globalny jako całość. Ale złożonych systemów nie da się zredukować do prostej sumy ich części; aby zrozumieć integralność, jej analizę z pewnością trzeba uzupełnić o głęboką syntezę systemową, potrzebne jest tu podejście interdyscyplinarne i interdyscyplinarne badania, potrzebny jest zupełnie nowy zestaw narzędzi naukowych.
Istotność wybranego tematu pracy kursu polega na tym, że dla zrozumienia praw rządzących ludzką działalnością ważne jest, aby nauczyć się rozumieć, jak w każdym przypadku kształtuje się ogólny kontekst percepcji kolejnych zadań, jak wprowadzić do systemu (stąd nazwa – „analiza systemu”) początkowo rozbieżne i zbędne informacje o sytuacji problemowej, jak skoordynować ze sobą i wyprowadzić jedną z drugiej reprezentacji i celów na różnych poziomach związanych z pojedynczym działaniem.
Tu tkwi fundamentalny problem, który dotyka niemalże samych podstaw organizacji wszelkiej ludzkiej działalności. To samo zadanie w innym kontekście, na różnych poziomach podejmowania decyzji, wymaga zupełnie innych sposobów organizacji i innej wiedzy. W okresie przejściowym, gdy plan działania jest konkretyzowany z jednego poziomu na drugi, formuły zarówno głównych celów, jak i głównych zasad, na których opiera się ich osiągnięcie, ulegają radykalnej zmianie. I wreszcie, na etapie podziału ograniczonych wspólnych zasobów pomiędzy poszczególne programy należy porównać to, co fundamentalnie nieporównywalne, gdyż skuteczność każdego z programów można ocenić tylko według jednego z jego własnych kryteriów.
Systematyczne podejście jest jedną z najważniejszych zasad metodologicznych nowoczesna nauka i praktyki. Metody analizy systemowej są szeroko stosowane do rozwiązywania wielu problemów teoretycznych i aplikacyjnych.
Głównymi celami pracy kursu jest zbadanie istoty systematycznego podejścia, a także podstawowych zasad i metod analizy systemowej.
1. Istota podejścia systemowego jako podstawa analizy systemowej

1 Treść i cechy systematycznego podejścia

Począwszy od połowy XX wieku. intensywnie rozwija się podejście systemowe i ogólna teoria systemów. Rozwinęło się podejście systemowe, rozwiązujące trójjedyne zadanie: akumulację w pojęciach i koncepcjach ogólnonaukowych najnowszych wyników nauk społecznych, przyrodniczych i technicznych dotyczących systemowej organizacji przedmiotów rzeczywistości i sposobów ich poznania; integracja zasad i doświadczeń rozwoju filozofii, przede wszystkim wyników rozwoju filozoficznej zasady spójności i powiązanych kategorii; zastosowanie opracowanego na tej podstawie aparatu koncepcyjnego i narzędzi modelowania do rozwiązywania pilnych złożonych problemów.

PODEJŚCIE SYSTEMOWE - kierunek metodologiczny w nauce, którego głównym zadaniem jest opracowywanie metod badania i konstruowania złożonych obiektów - systemów różnych typów i klas. Podejście systemowe to pewien etap w rozwoju metod poznania, metod działań badawczych i projektowych, metod opisywania i wyjaśniania charakteru analizowanych lub sztucznie tworzonych obiektów.

Obecnie w zarządzaniu coraz częściej stosuje się podejście systemowe, gromadzi się doświadczenie w budowaniu opisów systemowych obiektów badawczych. Potrzeba systematycznego podejścia wynika z rozszerzenia i złożoności badanych systemów, konieczności zarządzania dużymi systemami i integracji wiedzy.

„System” to greckie słowo (systema), dosłownie oznaczające całość złożoną z części; zestaw elementów, które są ze sobą w relacjach i połączeniach i tworzą pewną integralność, jedność.

Inne słowa można utworzyć ze słowa „system”: „systemowy”, „systematyzowany”, „systematyczny”. W wąskim sensie podejście systemowe będziemy rozumieć jako zastosowanie metod systemowych do badania rzeczywistych systemów fizycznych, biologicznych, społecznych i innych.

Szeroko rozumiane podejście systemowe obejmuje ponadto zastosowanie metod systemowych do rozwiązywania problemów systematyki, planowania i organizacji złożonego i systematycznego eksperymentu.

Termin „podejście systemowe” obejmuje grupę metod, za pomocą których rzeczywisty obiekt jest opisywany jako zbiór oddziałujących na siebie elementów. Metody te są rozwijane w ramach poszczególnych dyscyplin naukowych, syntez interdyscyplinarnych oraz ogólnych koncepcji naukowych.

Ogólne zadania badań systemowych to analiza i synteza systemów. W procesie analizy system jest izolowany od otoczenia, ustalany jest jego skład,
struktury, funkcje, cechy integralne (właściwości), a także czynniki systemotwórcze i relacje z otoczeniem.

W procesie syntezy tworzony jest model rzeczywistego systemu, podnosi się poziom abstrakcyjnego opisu systemu, określa się kompletność jego składu i struktur, określa się podstawy opisu, prawa dynamiki i zachowania.

Podejście systemowe stosuje się do zbiorów obiektów, poszczególnych obiektów i ich składników, a także do właściwości i integralnych cech obiektów.

Podejście systemowe nie jest celem samym w sobie. W każdym przypadku jego użycie powinno dawać realny, dość namacalny efekt. Podejście systemowe pozwala dostrzec luki w wiedzy o danym przedmiocie, wykryć ich niekompletność, określić zadania badań naukowych, w niektórych przypadkach – poprzez interpolację i ekstrapolację – przewidzieć właściwości brakujących części opisu. Istnieje kilka rodzajów podejścia systemowego: zintegrowane, strukturalne, holistyczne.

Niezbędne jest określenie zakresu tych pojęć.

Zintegrowane podejście sugeruje obecność zestawu elementów obiektu lub stosowanych metod badawczych. Jednocześnie nie są brane pod uwagę ani relacje między przedmiotami, ani kompletność ich kompozycji, ani relacje składników jako całości. Rozwiązywane są głównie problemy statyki: stosunek ilościowy składników i tym podobne.

Podejście strukturalne sugeruje badanie składu (podsystemów) i struktury obiektu. Przy takim podejściu nadal nie ma korelacji między podsystemami (częściami) a systemem (całością).Dekompozycja systemów na podsystemy nie jest przeprowadzana w sposób jednolity. Z reguły nie bierze się pod uwagę dynamiki struktur.

Dzięki holistycznemu podejściu badane są relacje nie tylko między częściami obiektu, ale także między częściami a całością. Rozkład całości na części jest wyjątkowy. Tak więc na przykład zwyczajowo mówi się, że „całość jest tym, z czego nic nie można odebrać i do czego nic nie można dodać”. Podejście holistyczne proponuje badanie składu (podsystemów) i struktur obiektu nie tylko w statyce, ale także w dynamice, tj. proponuje badanie zachowania i ewolucji systemów. holistyczne podejście nie ma zastosowania do wszystkich systemów (obiektów). ale tylko te o wysokim stopniu niezależności funkcjonalnej. Do najważniejszych zadań systematycznego podejścia należą:

1) opracowanie środków do reprezentacji badanych i budowanych obiektów jako systemów;

2) budowa uogólnionych modeli systemu, modeli różnych klas i specyficznych właściwości systemów;

3) badanie struktury teorii systemów oraz różnych koncepcji i rozwiązań systemowych.

W studium systemu analizowany obiekt jest traktowany jako pewien zbiór elementów, których wzajemne połączenie określa integralne własności tego zbioru. Główny nacisk kładziony jest na identyfikację różnorodności powiązań i relacji zachodzących zarówno w obrębie badanego obiektu, jak i w jego relacji ze środowiskiem zewnętrznym. Właściwości obiektu jako integralnego układu określa się nie tylko i nie tyle przez zsumowanie jego właściwości poszczególne elementy, ile właściwości jego struktury, specjalne układotwórcze, integracyjne powiązania danego obiektu. Aby zrozumieć zachowanie systemów, przede wszystkim zorientowanych na cel, konieczne jest zidentyfikowanie procesów zarządzania realizowanych przez ten system – form przekazywania informacji z jednego podsystemu do drugiego oraz sposobów wpływania na niektóre części systemu na inne, koordynacja niższych poziomy systemu przez elementy jego wyższego poziomu, zarządzanie, wpływ na ostatni ze wszystkich pozostałych podsystemów. Duże znaczenie w podejściu systemowym przywiązuje się do identyfikacji probabilistycznego charakteru zachowania badanych obiektów. Istotną cechą podejścia systemowego jest to, że nie tylko obiekt, ale sam proces badawczy działa jako złożony system, którego zadaniem jest w szczególności łączenie różnych modeli obiektów w jedną całość. Wreszcie, obiekty systemowe z reguły nie są obojętne na proces ich badania i w wielu przypadkach mogą mieć na niego znaczący wpływ.

1.2 Podstawowe zasady podejścia systemowego

Główne zasady podejścia systemowego to:

1. Integralność, która umożliwia rozpatrywanie systemu jednocześnie jako całości i jednocześnie jako podsystemu dla wyższych poziomów. 2. Struktura hierarchiczna, czyli obecność wielu (co najmniej dwóch) elementów zlokalizowanych na zasadzie podporządkowania elementów niższego poziomu elementom wyższego poziomu. Realizacja tej zasady jest wyraźnie widoczna na przykładzie dowolnej konkretnej organizacji. Jak wiadomo, każda organizacja to interakcja dwóch podsystemów: zarządzającego i zarządzanego. Jedno jest podporządkowane drugiemu. 3. Strukturyzacja, która pozwala na analizę elementów systemu i ich relacji w ramach określonej struktury organizacyjnej. Z reguły o procesie funkcjonowania systemu decydują nie tyle właściwości jego poszczególnych elementów, co właściwości samej konstrukcji.

4. Wielość, która umożliwia wykorzystanie różnorodnych modeli cybernetycznych, ekonomicznych i matematycznych do opisu poszczególnych elementów i systemu jako całości.

Jak zauważono powyżej, przy systematycznym podejściu ważne jest zbadanie cech organizacji jako systemu, tj. charakterystyka „wejściowa”, „procesowa” i „wyjściowa”.

Przy systematycznym podejściu opartym na badaniach marketingowych najpierw badane są parametry „wyjścia”, tj. towary lub usługi, a mianowicie co produkować, z jakimi wskaźnikami jakości, po jakim koszcie, dla kogo, w jakich ramach czasowych sprzedawać i za jaką cenę. Odpowiedzi na te pytania powinny być jasne i aktualne. W rezultacie „wynikiem” powinny być konkurencyjne produkty lub usługi. Następnie określane są parametry logowania, tj. badane jest zapotrzebowanie na zasoby (materialne, finansowe, robociznę i informacje), które określa się po szczegółowym zbadaniu poziomu organizacyjnego i technicznego rozważanego systemu (poziom technologii, technologii, cechy organizacji produkcji, pracy i zarządzania) oraz parametry otoczenia zewnętrznego (ekonomiczne, geopolityczne, społeczne, środowiskowe itp.).

I wreszcie, nie mniej ważne jest badanie parametrów procesu przekształcania zasobów w gotowe produkty. Na tym etapie, w zależności od przedmiotu badań, rozważana jest technologia produkcji lub technologia zarządzania, a także czynniki i sposoby jej doskonalenia.

Tym samym systematyczne podejście pozwala nam kompleksowo ocenić każdą działalność produkcyjno-gospodarczą oraz działanie systemu zarządzania na poziomie określonych cech. Pomoże to przeanalizować każdą sytuację w ramach jednego systemu, aby zidentyfikować charakter problemów wejściowych, procesowych i wyjściowych.

Zastosowanie systematycznego podejścia pozwala w najlepszy sposób zorganizować proces decyzyjny na wszystkich poziomach systemu zarządzania. Zintegrowane podejście polega na uwzględnieniu analizy zarówno środowiska wewnętrznego, jak i zewnętrznego organizacji. Oznacza to, że konieczne jest uwzględnienie nie tylko czynników wewnętrznych, ale także zewnętrznych – ekonomicznych, geopolitycznych, społecznych, demograficznych, środowiskowych itp. Czynniki są ważnymi aspektami w analizie organizacji i niestety nie zawsze są brane pod uwagę . Na przykład, często kwestie społeczne nie są brane pod uwagę lub odkładane podczas projektowania nowych organizacji. Przy wprowadzaniu nowego sprzętu nie zawsze brane są pod uwagę wskaźniki ergonomiczne, co prowadzi do zwiększonego zmęczenia pracowników, aw rezultacie do spadku wydajności pracy. Przy tworzeniu nowych kolektywów pracy nie uwzględnia się właściwie aspektów społeczno-psychologicznych, w szczególności problemów motywacji do pracy. Podsumowując powyższe, można stwierdzić, że zintegrowane podejście jest warunkiem koniecznym rozwiązania problemu analizy organizacji.

Istotę podejścia systemowego sformułowało wielu autorów. Został on sformułowany w rozszerzonej formie przez W.G.

systemowo-strukturalne, ujawniające wewnętrzną organizację systemu, sposób interakcji jego elementów;

- systemowo-funkcjonalne, pokazujące jakie funkcje pełni system i jego elementy składowe;

komunikacja systemowa, ujawniająca relacje danego systemu z innymi, zarówno w poziomie, jak i w pionie;

systemowo-integracyjny, ukazujący mechanizmy, czynniki konserwacji, doskonalenia i rozwoju systemu;

Systemowo-historyczny, odpowiadający na pytanie, jak, jak powstał system, jakie etapy przeszedł w swoim rozwoju, jakie są jego perspektywy historyczne. Szybki rozwój nowoczesnych organizacji i ich stopień złożoności, różnorodność wykonywanych operacji sprawiły, że racjonalna realizacja funkcji zarządczych stała się niezwykle trudna, ale jednocześnie jeszcze ważniejsza dla sukcesu przedsiębiorstwa. Aby poradzić sobie z nieuniknionym wzrostem liczby transakcji i ich złożonością, duża organizacja musi opierać swoje działania na systematycznym podejściu. W ramach tego podejścia lider może skuteczniej integrować swoje działania w zarządzaniu organizacją.

Podejście systemowe przyczynia się, jak już wspomniano, głównie do wypracowania prawidłowego sposobu myślenia o procesie zarządzania. Lider musi myśleć zgodnie z systematycznym podejściem. Studiując podejście systemowe wpaja się sposób myślenia, który z jednej strony pomaga wyeliminować niepotrzebną złożoność, a z drugiej pomaga menedżerowi zrozumieć istotę złożonych problemów i podejmować decyzje w oparciu o jasne zrozumienie środowiska. Ważne jest, aby ustrukturyzować zadanie, nakreślić granice systemu. Ale równie ważne jest, aby wziąć pod uwagę, że systemy, z którymi menedżer ma do czynienia w trakcie swojej działalności, są częścią większych systemów, być może obejmujących całą branżę lub kilka, czasem wiele firm i branż, a nawet całe społeczeństwo, jak cały. Systemy te nieustannie się zmieniają: są tworzone, funkcjonują, reorganizowane, a czasem eliminowane.

Podejście systemowe jest teoretyczną i metodologiczną podstawą analizy systemowej.

2. Podstawowe elementy analizy systemu

2. 1 Koncepcyjny aparat analizy systemowej

Analiza systemowa to naukowa metoda badania złożonych, wielopoziomowych, wielokomponentowych systemów i procesów, oparta na zintegrowanym podejściu, uwzględniająca relacje i interakcje między elementami systemu, a także zestaw metod opracowywania , podejmowanie i uzasadnianie decyzji w zakresie projektowania, tworzenia i zarządzania systemami społecznymi, ekonomicznymi, człowiek-maszyna i technicznymi.

Termin „analiza systemowa” pojawił się po raz pierwszy w 1948 r. w pracach korporacji RAND w związku z zadaniami kontroli zewnętrznej, a rozpowszechnił się w literaturze krajowej po przekładzie książki S. Optnera. Optner S.L., Analiza systemowa rozwiązywania problemów biznesowych i przemysłowych, przeł. z angielskiego, M., 1969;

Analiza systemowa nie jest zbiorem wytycznych czy zasad dla menedżerów, to sposób myślenia w odniesieniu do organizacji i zarządzania. Analiza systemowa jest stosowana w przypadkach, gdy starają się zbadać obiekt pod różnymi kątami w złożony sposób. Za najczęstszy obszar badań systemowych uważa się analizę systemową, przez którą rozumie się metodologię rozwiązywania złożonych problemów i problemów opartą na koncepcjach opracowanych w ramach teorii systemów. Analiza systemów jest również definiowana jako „zastosowanie koncepcji systemów do funkcji zarządzania związanych z planowaniem”, a nawet z planowanie strategiczne i docelowy etap planowania.

Zaangażowanie metod analizy systemowej jest konieczne przede wszystkim dlatego, że w procesie decyzyjnym dokonuje się wyboru w warunkach niepewności, co wynika z obecności czynników, których nie da się ściśle określić ilościowo. Procedury i metody analizy systemu mają dokładnie na celu przedstawienie alternatywnych opcji rozwiązania problemu, określenie zakresu niepewności dla każdej z opcji i porównanie opcji według określonych kryteriów wydajności. Analitycy systemowi jedynie przygotowują lub rekomendują rozwiązania, natomiast podjęcie decyzji pozostaje w gestii odpowiedniego urzędnika (lub organu).

Intensywne poszerzanie zakresu stosowania analizy systemowej jest ściśle związane z upowszechnieniem się metody zarządzania programowo-celowej, w której program tworzony jest specjalnie do rozwiązania ważnego problemu, organizacji (instytucji lub sieci instytucji) powstaje i przydzielane są niezbędne zasoby materialne.

Analiza systemowa działań przedsiębiorstwa lub organizacji przeprowadzana jest na wczesnych etapach prac nad stworzeniem konkretnego systemu zarządzania.

Nadrzędnym celem analizy systemowej jest opracowanie i wdrożenie wybranego modelu referencyjnego układu sterowania.

Zgodnie z głównym celem konieczne jest przeprowadzenie następujących badań o charakterze systemowym:

zidentyfikować ogólne trendy w rozwoju tego przedsiębiorstwa oraz jego miejsce i rolę we współczesnej gospodarce rynkowej;

ustalić cechy funkcjonowania przedsiębiorstwa i jego poszczególnych działów;

zidentyfikować warunki zapewniające osiągnięcie celów;

określić warunki utrudniające osiągnięcie celów;

zebrać niezbędne dane do analizy i opracowania środków usprawniających obecny system zarządzania;

korzystać z najlepszych praktyk innych przedsiębiorstw;

przestudiować niezbędne informacje w celu dostosowania wybranego (syntetyzowanego) modelu referencyjnego do warunków danego przedsiębiorstwa.

W procesie analizy systemu można znaleźć następujące cechy:

rola i miejsce tego przedsiębiorstwa w branży;

stan produkcji i działalność gospodarcza przedsiębiorstwa;

struktura produkcji przedsiębiorstwa;

system zarządzania i jego struktura organizacyjna;

cechy interakcji przedsiębiorstwa z dostawcami, konsumentami i wyższymi organizacjami;

potrzeby innowacyjne (możliwe powiązania tego przedsiębiorstwa z organizacjami badawczymi i projektowymi;

formy i metody aktywizacji i wynagradzania pracowników.

Analiza systemowa rozpoczyna się zatem od wyjaśnienia lub sformułowania celów danego systemu zarządzania (przedsiębiorstwa lub firmy) i poszukiwania kryterium efektywności, które powinno być wyrażone jako konkretny wskaźnik. Z reguły większość organizacji jest wielozadaniowa. Zespół celów wynika z charakterystyki rozwoju przedsiębiorstwa (firmy) i jego stanu faktycznego w rozpatrywanym okresie, a także stanu środowiska (czynniki geopolityczne, ekonomiczne, społeczne). Podstawowym zadaniem analizy systemu jest określenie: globalny cel rozwój organizacji i celów funkcjonowania.

Jasno i kompetentnie sformułowane cele rozwoju przedsiębiorstwa (firmy) są podstawą do analizy systemowej i opracowania programu badawczego.

Z kolei program do analizy systemu zawiera listę zagadnień do zbadania i ich priorytet:

1. Analiza podsystemu organizacyjnego, w skład której wchodzą:

analiza polityki (cele);

analiza koncepcji, tj. systemy poglądów, ocen, pomysły na osiągnięcie celów, metody rozwiązania;

analiza metod zarządzania;

analiza metod organizacji pracy;

analiza schematu strukturalno-funkcjonalnego;

analiza systemu doboru i rozmieszczenia personelu;

analiza przepływów informacji;

analiza systemu marketingowego;

analiza systemu bezpieczeństwa.

2. Analiza podsystemu gospodarczego i diagnostyka predprzyjęcie.

Diagnostyka ekonomiczna przedsiębiorstwa – analiza i ocena wyników ekonomicznych przedsiębiorstwa na podstawie badania poszczególnych wyników, niepełnych informacji w celu określenia możliwych perspektyw jego rozwoju i konsekwencji bieżących decyzji zarządczych. W wyniku diagnostyki, opartej na ocenie stanu gospodarstw i ich efektywności, wyciągane są wnioski niezbędne do podjęcia szybkich, ale ważnych decyzji, np. o ukierunkowanym kredytowaniu, kupnie lub sprzedaży przedsiębiorstwa, zamknięciu itp.

Na podstawie analiz i badań dokonywana jest prognoza i uzasadnienie zmiany i optymalizacji istniejącego podsystemu organizacyjno-ekonomicznego przedsiębiorstwa.

2.2 Zasady analizy systemu

Najważniejsze zasady analizy systemowej są następujące: proces podejmowania decyzji powinien rozpocząć się od identyfikacji i jasnego sformułowania ostatecznych celów; konieczne jest rozważenie całego problemu jako całości, jako jednego systemu oraz zidentyfikowanie wszystkich konsekwencji i wzajemnych powiązań każdej konkretnej decyzji; konieczne jest zidentyfikowanie i przeanalizowanie możliwych alternatywnych sposobów osiągnięcia celu; cele poszczególnych jednostek nie powinny kolidować z celami całego programu.

Analiza systemu opiera się na następujących zasadach:
1) jedność - wspólne rozpatrywanie systemu jako jednej całości i zestawu części;

2) rozwój – z uwzględnieniem zmienności systemu, jego zdolności do rozwoju, gromadzenia informacji, z uwzględnieniem dynamiki otoczenia;

3) cel globalny – odpowiedzialność za wybór celu globalnego. Optimum podsystemów nie jest optimum całego systemu;

4) funkcjonalność - łączne uwzględnienie struktury systemu i funkcji z pierwszeństwem funkcji nad strukturą;

5) decentralizacja – połączenie decentralizacji i centralizacji;

6) hierarchie – z uwzględnieniem podporządkowania i rankingu części;

7) niepewności – z uwzględnieniem prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia;

8) organizacja – stopień realizacji decyzji i wniosków.

Technika analizy systemowej jest rozwijana i stosowana w przypadkach, gdy decydenci nie mają wystarczających informacji o sytuacji problemowej na początkowym etapie, co pozwala im na wybór metody jej sformalizowanej reprezentacji, sformowanie modelu matematycznego lub zastosowanie jednego z nowych podejścia do modelowania, które łączą triki jakościowe i ilościowe. W takich warunkach może pomóc reprezentacja obiektów w postaci systemów, organizacja procesu decyzyjnego z wykorzystaniem różnych metod modelowania.

W celu zorganizowania takiego procesu należy określić kolejność etapów, zarekomendować metody ich realizacji, aw razie potrzeby przewidzieć powrót do poprzednich etapów. Taka sekwencja zdefiniowanych i uporządkowanych etapów w pewien sposób z zalecanymi metodami lub technikami ich realizacji jest techniką analizy systemowej. Opracowana jest metoda analizy systemowej w celu uporządkowania procesu decyzyjnego w złożonych sytuacjach problemowych. Powinna koncentrować się na potrzebie uzasadnienia kompletności analizy, stworzenia modelu decyzyjnego oraz adekwatnego odzwierciedlenia rozważanego procesu lub przedmiotu.

Jedną z podstawowych cech analizy systemowej, która odróżnia ją od innych obszarów badań systemowych, jest rozwój i wykorzystanie narzędzi ułatwiających tworzenie i analiza porównawcza cele i funkcje systemów sterowania. Początkowo metody tworzenia i badania struktur celów opierały się na gromadzeniu i uogólnianiu doświadczeń specjalistów, którzy gromadzą to doświadczenie na konkretne przykłady. Jednak w tym przypadku nie jest możliwe uwzględnienie kompletności uzyskanych danych.

Zatem główną cechą metod analizy systemowej jest połączenie metod formalnych i wiedzy niesformalizowanej (eksperckiej) w ich zakresie. Ta ostatnia pomaga znaleźć nowe sposoby rozwiązania problemu, które nie są zawarte w modelu formalnym, a tym samym stale rozwijać model i proces decyzyjny, ale jednocześnie być źródłem sprzeczności, paradoksów, które czasami są trudne do odczytania. rozstrzygać. Dlatego też badania nad analizą systemową zaczynają w coraz większym stopniu opierać się na metodologii stosowanej dialektyki. W związku z powyższym w definicji analizy systemowej należy podkreślić, że analiza systemowa:

służy do rozwiązywania takich problemów, których nie można postawić i rozwiązać odrębnymi metodami matematyki, tj. problemy z niepewnością sytuacji decyzyjnej, gdy stosuje się nie tylko metody formalne, ale także metody analizy jakościowej („sformalizowany zdrowy rozsądek”), intuicję i doświadczenie decydentów;

łączy różne metody przy użyciu jednej metodologii; oparty na światopoglądzie naukowym;

łączy wiedzę, sądy i intuicję specjalistów z różnych dziedzin wiedzy i zobowiązuje ich do pewnej dyscypliny myślenia;

skupia się na celach i wyznaczaniu celów.

Charakterystyki kierunków naukowych, jakie powstały między filozofią a dyscyplinami wysokospecjalistycznymi, pozwalają uporządkować je w przybliżeniu w następującej kolejności: dyscypliny filozoficzne i metodologiczne, teoria systemów, podejście systemowe, systemologia, analiza systemowa, inżynieria systemów, cybernetyka, badania operacyjne, dyscypliny specjalne.

Analiza systemowa znajduje się pośrodku tej listy, ponieważ wykorzystuje w modelu w przybliżeniu równe proporcje idei filozoficznych i metodologicznych (typowych dla filozofii, teorii systemów) i sformalizowanych metod (co jest typowe dla dyscyplin specjalnych).

Rozważane obszary badawcze mają wiele wspólnego. Konieczność ich stosowania pojawia się w przypadkach, gdy problemu (zadania) nie da się rozwiązać metodami matematyki lub dyscyplin wysokospecjalistycznych. Pomimo tego, że początkowo kierunki przebiegały z różnych podstawowych pojęć (badania operacyjne – od pojęcia „działanie”; cybernetyka – od pojęć „sterowanie”, „sprzężenie zwrotne”, „analiza systemu”, teoria systemów, inżynieria systemów; systemologia - z koncepcji „systemu”), w przyszłości kierunki operują wieloma identycznymi pojęciami - elementami, połączeniami, celami i środkami, strukturą itp.

Różne kierunki również wykorzystują te same metody matematyczne. Jednocześnie występują między nimi różnice, które determinują ich wybór w określonych sytuacjach decyzyjnych. W szczególności głównymi cechami szczególnymi analizy systemowej, które odróżniają ją od innych obszarów systemu, są:

dostępność, środki do organizowania procesów formułowania celów, strukturyzacji i analizy celów (inne obszary systemu wyznaczają zadanie osiągania celów, rozwijają opcje ich osiągnięcia i wybierają najlepszą z tych opcji, a analiza systemowa traktuje obiekty jako systemy z aktywnymi elementami zdolnych i dążących do wytyczenia celu, a następnie do osiągnięcia wytyczonych celów);

opracowanie i zastosowanie metodyki definiującej etapy, podetapy analizy systemowej i metody ich realizacji, która łączy zarówno metody i modele formalne, jak i metody oparte na intuicji specjalistów, które pomagają wykorzystać ich wiedzę, co sprawia, że analiza systemowa szczególnie atrakcyjna dla rozwiązywania problemów ekonomicznych.

Analiza systemu nie może być całkowicie sformalizowana, ale można wybrać jakiś algorytm do jej implementacji. Uzasadnienie decyzji za pomocą analizy systemowej nie zawsze wiąże się ze stosowaniem ściśle sformalizowanych metod i procedur; dozwolone są również osądy oparte na osobistym doświadczeniu i intuicji, konieczne jest jedynie jasne zrozumienie tej okoliczności.

Analizę systemu można przeprowadzić w następującej kolejności:

1. Sformułowanie problemu – punkt wyjścia opracowania. W badaniu złożonego systemu poprzedza go praca nad strukturą problemu.

2. Rozszerzenie problemu na problematyczny tj. znalezienie systemu problemów, które są zasadniczo związane z badanym problemem, bez uwzględnienia tego, że nie można go rozwiązać.

3. Identyfikacja celów: cele wskazują kierunek, w którym należy się poruszać, aby rozwiązać problem etapami.

4. Formowanie kryteriów. Kryterium jest ilościowym odzwierciedleniem stopnia, w jakim system osiąga swoje cele. Kryterium jest zasadą wyboru preferowanego rozwiązania spośród wielu alternatyw. Kryteriów może być kilka. Wielokryterialny sposób na zwiększenie adekwatności opisu celu. Kryteria powinny opisywać, w miarę możliwości, wszystkie ważne aspekty celu, ale jednocześnie konieczne jest zminimalizowanie liczby wymaganych kryteriów.

5. Agregacja kryteriów. Zidentyfikowane kryteria można łączyć w grupy lub zastępować kryterium uogólnionym.

6. Generowanie alternatyw i selekcja według kryteriów najlepszej z nich. Stworzenie zestawu alternatyw jest kreatywnym etapem analizy systemu.

7. Badanie możliwości zasobowych, w tym zasobów informacyjnych.

8. Dobór formalizacji (modeli i ograniczeń) do rozwiązania problemu.

9. Budowanie systemu.

10. Wykorzystanie wyników przeprowadzonych systematycznych badań.

2. 3 Metody analizy systemu

Centralną procedurą w analizie systemowej jest budowa uogólnionego modelu (lub modeli), który odzwierciedla wszystkie czynniki i zależności rzeczywistej sytuacji, które mogą wystąpić w procesie wdrażania decyzji. Powstały model jest badany w celu ustalenia bliskości wyniku zastosowania jednej lub drugiej alternatywnych opcji działania do pożądanej, porównawczego kosztu zasobów dla każdej z opcji, stopnia wrażliwości modelu na różne niepożądane wpływy zewnętrzne. Analiza systemowa opiera się na szeregu stosowanych dyscyplin matematycznych i metod szeroko stosowanych we współczesnej działalności zarządzania: badania operacyjne, metoda ekspertyzy, metoda ścieżki krytycznej, teoria kolejek itp. Zaplecze techniczne analiza systemowa -- nowoczesne komputery i systemy informatyczne.

Środki metodologiczne stosowane w rozwiązywaniu problemów za pomocą analizy systemowej określane są w zależności od tego, czy dąży się do jednego celu, czy do określonego zestawu celów, czy jedna osoba czy kilka osób podejmuje decyzję itp. Gdy jest jeden dość jasno określony cel , których stopień osiągnięcia można ocenić na podstawie jednego kryterium, stosuje się metody programowania matematycznego. Jeżeli stopień osiągnięcia celu musi być oceniany na podstawie kilku kryteriów, stosuje się aparat teorii użyteczności, za pomocą którego kryteria są porządkowane i określana jest ważność każdego z nich. Kiedy rozwój wydarzeń jest determinowany przez interakcję kilku osób lub systemów, z których każdy dąży do własnych celów i podejmuje własne decyzje, stosuje się metody teorii gier.

O skuteczności badań układów sterowania decydują w dużej mierze wybrane i stosowane metody badawcze. Aby ułatwić wybór metod w prawdziwe warunki Podejmując decyzję należy dokonać podziału metod na grupy, scharakteryzować cechy tych grup oraz przedstawić rekomendacje dotyczące ich wykorzystania przy opracowywaniu modeli i metod analizy systemowej.

Cały zestaw metod badawczych można podzielić na trzy duże grupy: metody oparte na wykorzystaniu wiedzy i intuicji specjalistów; metody sformalizowanej reprezentacji systemów sterowania (metody formalnego modelowania badanych procesów) oraz metody zintegrowane.

Jak już wspomniano, szczególną cechą analizy systemowej jest połączenie metod jakościowych i formalnych. Ta kombinacja stanowi podstawę każdej użytej techniki. Rozważmy główne metody mające na celu wykorzystanie intuicji i doświadczenia specjalistów, a także metody sformalizowanej reprezentacji systemów.

Metody oparte na identyfikacji i uogólnieniu opinii doświadczonych ekspertów, wykorzystaniu ich doświadczenia oraz nietradycyjnym podejściu do analizy działalności organizacji to: metoda „Brainstorming”, metoda typu „scenariusze”, metoda ekspercka oceny (w tym analiza SWOT), „Delphi”, metody takie jak „drzewo celów”, „gra biznesowa”, metody morfologiczne i szereg innych metod.

Powyższe terminy charakteryzują takie lub inne podejście do usprawniania identyfikacji i uogólniania opinii doświadczonych ekspertów (termin „ekspert” po łacinie oznacza „doświadczony”). Czasami wszystkie te metody nazywane są „ekspertami”. Istnieje jednak również szczególna klasa metod, które są bezpośrednio związane z przesłuchiwaniem ekspertów, tzw. metoda ocen eksperckich (ponieważ przyjęło się wystawiać oceny punktowe i rankingowe w sondażach), a więc te i tym podobne. podejścia są czasem łączone z terminem „jakościowe” (doprecyzowując konwencję tej nazwy, gdyż przy przetwarzaniu opinii otrzymanych od specjalistów można również stosować metody ilościowe). Termin ten (choć nieco uciążliwy) bardziej niż inne oddaje istotę metod, do których zmuszeni są uciekać się specjaliści, gdy nie tylko nie potrafią od razu opisać rozpatrywanego problemu za pomocą analitycznych zależności, ale też nie dostrzegają, która z metod reprezentacji sformalizowanej rozważanych powyżej systemów może pomóc w uzyskaniu modelu.

Metody burzy mózgów. Pojęcie burzy mózgów stało się szeroko rozpowszechnione od wczesnych lat pięćdziesiątych jako „metoda systematycznego treningu kreatywnego myślenia” mająca na celu „odkrywanie nowych pomysłów i osiąganie porozumienia między grupą ludzi w oparciu o intuicyjne myślenie”.

Metody tego typu realizują główny cel - poszukiwanie nowych pomysłów, ich szeroką dyskusję i konstruktywną krytykę. Główna hipoteza jest taka, że wśród duża liczba jest co najmniej kilka dobrych pomysłów. W zależności od przyjętych zasad i sztywności ich wdrażania dochodzi do bezpośredniej burzy mózgów, sposobu wymiany opinii, metod takich jak komisje, sądy (kiedy jedna grupa składa jak najwięcej propozycji, a druga stara się je jak najwięcej krytykować). jak to możliwe) itp. Ostatnio czasami przeprowadza się burzę mózgów w formie gry biznesowej.

Przy prowadzeniu dyskusji nad badanym zagadnieniem obowiązują następujące zasady:

sformułować problem w sposób podstawowy, podkreślając jeden punkt centralny;

nie deklaruj fałszu I nie przestawaj badać żadnego pomysłu;

wspierać pomysł dowolnego rodzaju, nawet jeśli jego znaczenie wydaje ci się w tej chwili wątpliwe;

udzielać wsparcia i zachęty, aby uwolnić uczestników dyskusji od przymusu.

Mimo pozornej prostoty dyskusje te dają dobre rezultaty.

Metody typu scenariusza. Metody przygotowywania i koordynowania pomysłów dotyczących problemu lub analizowanego obiektu, przedstawione w: pismo nazywane są scenariuszami. Początkowo metoda ta polegała na przygotowaniu tekstu zawierającego logiczną sekwencję zdarzeń lub możliwych rozwiązań problemu, rozłożonych w czasie. Jednak później zniesiono obowiązkowy wymóg współrzędnych czasowych, a każdy dokument zawierający analizę rozważanego problemu i propozycje jego rozwiązania lub rozwoju systemu, niezależnie od formy, w jakiej jest przedstawiony, zaczęto nazywać scenariusz. Z reguły w praktyce propozycje przygotowania takich dokumentów są najpierw pisane przez ekspertów indywidualnie, a następnie powstaje uzgodniony tekst.

Scenariusz dostarcza nie tylko sensownego rozumowania, które pomaga nie przeoczyć szczegółów, których nie można uwzględnić w modelu formalnym (jest to właściwie główna rola scenariusza), ale zawiera również, co do zasady, wyniki ilościowego analiza ekonomiczna lub statystyczna ze wstępnymi wnioskami. Grupa ekspertów przygotowujących scenariusz zazwyczaj ma prawo do uzyskania niezbędnych informacji od przedsiębiorstw i organizacji oraz niezbędnych konsultacji.

Rolą analityków systemowych w przygotowaniu scenariusza jest pomoc wiodącym specjalistom z odpowiednich dziedzin wiedzy w zaangażowaniu się w identyfikację ogólnych wzorców systemu; analizować zewnętrzne i wewnętrzne czynniki wpływające na jego rozwój i kształtowanie celów; zidentyfikować źródła tych czynników; analizować wypowiedzi czołowych ekspertów w prasie periodycznej, publikacjach naukowych i innych źródłach informacji naukowej i technicznej; tworzyć pomocnicze fundusze informacyjne (lepiej zautomatyzowane), które przyczyniają się do rozwiązania odpowiedniego problemu.

W ostatnim czasie koncepcja scenariusza coraz bardziej się rozszerza w kierunku obu obszarów zastosowań oraz form prezentacji i metod ich opracowywania: do scenariusza wprowadzane są parametry ilościowe i ustalane są ich współzależności, metody przygotowania scenariusza z wykorzystaniem komputery (scenariusze komputerowe), zaproponowano metody ukierunkowanego zarządzania przygotowaniem scenariuszy.

Scenariusz pozwala na stworzenie wstępnej idei problemu (systemu) w sytuacjach, gdy nie ma możliwości natychmiastowego wyświetlenia go za pomocą formalnego modelu. Scenariusz to jednak tekst ze wszystkimi wynikającymi z tego konsekwencjami (synonimia, homonimia, paradoksy) związanymi z możliwością jego dwuznacznej interpretacji przez różnych specjalistów. Dlatego taki tekst należy traktować jako podstawę do wypracowania bardziej sformalizowanego spojrzenia na przyszły system lub rozwiązywany problem.

Metody ocen eksperckich. Podstawą tych metod są różne formy ankiety eksperckiej, po której następuje ocena i wybór najkorzystniejszej opcji. Możliwość wykorzystania ocen eksperckich, uzasadnienie ich obiektywności polega na tym, że nieznana cecha badanego zjawiska jest interpretowana jako zmienna losowa, której odzwierciedleniem prawa rozkładu jest indywidualna ocena eksperta na temat wiarygodność i znaczenie wydarzenia.

Zakłada się, że rzeczywista wartość badanej cechy mieści się w zakresie szacunków otrzymanych od grupy ekspertów, a uogólniona opinia zbiorowa jest wiarygodna. Najbardziej kontrowersyjnym punktem w tych metodach jest ustalenie współczynników wag zgodnie z szacunkami wyrażonymi przez ekspertów i redukcja sprzecznych szacunków do pewnej średniej wartości.

Ankieta ekspercka nie jest procedurą jednorazową. Ten sposób pozyskiwania informacji o złożonym problemie, charakteryzujący się wysokim stopniem niepewności, powinien stać się rodzajem „mechanizmu” w złożonym systemie, tj. konieczne jest stworzenie stałego systemu pracy z ekspertami.

Jedną z odmian metody eksperckiej jest metoda badania mocnych i słabych stron organizacji, szans i zagrożeń dla jej działalności – metoda analizy SWOT.

Ta grupa metod jest szeroko stosowana w badaniach społeczno-ekonomicznych.

Metody typu Delphi. Początkowo metoda Delphi została zaproponowana jako jedna z procedur burzy mózgów i powinna pomóc w ograniczeniu wpływu czynników psychologicznych oraz zwiększeniu obiektywności ocen eksperckich. Następnie metoda zaczęła być stosowana niezależnie. Opiera się na informacjach zwrotnych, zapoznając ekspertów z wynikami poprzedniej rundy i uwzględniając te wyniki przy ocenie znaczenia ekspertów.

W określonych metodach, które implementują procedurę „Delphi”, to narzędzie jest używane w różnym stopniu. Tak więc, w uproszczonej formie, zorganizowana jest sekwencja iteracyjnych cykli burzy mózgów. W bardziej złożonej wersji rozwijany jest program sekwencyjnych badań indywidualnych z wykorzystaniem kwestionariuszy, które wykluczają kontakty między ekspertami, ale przewidują wzajemne zapoznawanie się z opiniami między rundami. Kwestionariusze z trasy na trasę mogą być aktualizowane. Aby zredukować takie czynniki jak sugestia czy akomodacja do opinii większości, czasami wymagane jest uzasadnienie przez ekspertów swojego punktu widzenia, ale nie zawsze prowadzi to do pożądanego rezultatu, ale wręcz przeciwnie, może zwiększyć efekt dostosowania . W najbardziej zaawansowanych metodach ekspertom przypisuje się współczynniki wagowe istotności ich opinii, obliczane na podstawie wcześniejszych badań, dopracowywane z rundy na rundę i uwzględniane przy uzyskiwaniu uogólnionych wyników oceny.

Metody typu „drzewo celów”. Termin „drzewo” implikuje użycie struktury hierarchicznej uzyskanej poprzez podział celu ogólnego na cele cząstkowe, a te z kolei na bardziej szczegółowe komponenty, które można nazwać celami cząstkowymi niższych poziomów lub, zaczynając od pewnego poziomu, funkcjami.

Metoda „drzewa celów” nastawiona jest na uzyskanie w miarę stabilnej struktury celów, problemów, kierunków, tj. struktura, która zmieniła się niewiele na przestrzeni czasu wraz z nieuniknionymi zmianami zachodzącymi w każdym rozwijającym się systemie.

Aby to osiągnąć, konstruując początkową wersję struktury, należy wziąć pod uwagę wzorce kształtowania celów i wykorzystać zasady tworzenia struktur hierarchicznych.

Metody morfologiczne. Główną ideą podejścia morfologicznego jest systematyczne znajdowanie wszelkich możliwych rozwiązań problemu poprzez łączenie wybranych elementów lub ich cech. W formie systematycznej metoda analizy morfologicznej została po raz pierwszy zaproponowana przez szwajcarskiego astronoma F. Zwicky'ego i często nazywana jest „metodą Zwicky'ego”.

Punkty wyjścia badań morfologicznych F. Zwicky rozważa:

1) równe zainteresowanie wszystkimi obiektami modelowania morfologicznego;

2) eliminację wszelkich ograniczeń i szacunków do czasu uzyskania pełnej struktury terenu badań;

3) jak najdokładniejsze sformułowanie problemu.

Istnieją trzy główne schematy metody:

metoda systematycznego pokrywania pola, polegająca na alokacji tzw. mocnych stron wiedzy w badanej dziedzinie i wykorzystaniu pewnych sformułowanych zasad myślenia do wypełnienia pola;

metoda negacji i konstrukcji polegająca na formułowaniu pewnych założeń i zastępowaniu ich przeciwstawnymi, a następnie analizie powstających niezgodności;

metoda skrzynek morfologicznych, polegająca na określeniu wszystkich możliwych parametrów, od których może zależeć rozwiązanie problemu. Zidentyfikowane parametry tworzą macierze zawierające wszystkie możliwe kombinacje parametrów, po jednym z każdego wiersza, po czym następuje wybór najlepszej kombinacji.

gry biznesowe- opracowano metodę symulacyjną do podejmowania decyzji zarządczych w różnych sytuacjach poprzez zabawę grupą osób lub osobą i komputerem według podanych zasad. Gry biznesowe pozwalają, za pomocą modelowania i naśladowania procesów, analizować, rozwiązywać złożone problemy praktyczne, zapewniają kształtowanie kultury myślenia, zarządzania, komunikacji, podejmowania decyzji, instrumentalnego poszerzania umiejętności menedżerskich.

Gry biznesowe służą do analizy systemów zarządzania i szkolenia specjalistów.

Do opisu systemów zarządzania w praktyce stosuje się szereg sformalizowanych metod, które w różnym stopniu zapewniają badanie funkcjonowania systemów w czasie, badanie schematów zarządzania, składu jednostek, ich podporządkowania itp., w celu stworzyć normalne warunki pracy dla aparatu zarządzania, personalizacji i przejrzystego zarządzania informacją,

Jedna z najbardziej kompletnych klasyfikacji oparta na sformalizowanej reprezentacji systemów, tj. na podstawie matematycznej obejmuje następujące metody:

- analityczne (metody zarówno matematyki klasycznej, jak i programowania matematycznego);

- statystyczne (statystyka matematyczna, teoria prawdopodobieństwa, teoria kolejek);

- teoretyka mnogości, logika, językoznawstwo, semiotyka (rozważana jako działy matematyki dyskretnej);

grafika (teoria grafów itp.).

Klasa systemów słabo zorganizowanych odpowiada w tej klasyfikacji reprezentacjom statystycznym. Dla klasy systemów samoorganizujących się najodpowiedniejszymi modelami są dyskretne modele matematyczne i graficzne oraz ich kombinacje.

Stosowane klasyfikacje koncentrują się na metodach i modelach ekonomicznych i matematycznych i są determinowane głównie przez funkcjonalny zestaw zadań rozwiązywanych przez system.

Wniosek

Pomimo tego, że zakres metod modelowania i rozwiązywania problemów stosowanych w analizie systemowej stale się poszerza, analiza systemowa nie ma charakteru tożsamego z badaniami naukowymi: nie jest związana z zadaniami pozyskiwania wiedzy naukowej we właściwym znaczeniu, a jedynie zastosowanie metod naukowych do rozwiązywania praktycznych problemów zarządzania i ma na celu racjonalizację procesu decyzyjnego, nie wykluczając z tego procesu nieuniknionych subiektywnych momentów.

Ze względu na niezwykle dużą liczbę komponentów (elementów, podsystemów, bloków, połączeń itp.) składających się na systemy społeczno-gospodarcze, człowiek-maszyna itp. analiza systemowa wymaga zastosowania nowoczesnych technologii komputerowych – zarówno do budowy modeli uogólnionych takich systemów oraz do pracy z nimi (np. poprzez odtworzenie scenariuszy funkcjonowania systemów na takich modelach i interpretację uzyskanych wyników).

Podczas przeprowadzania analizy systemowej ważny staje się zespół wykonawców. Zespół ds. analizy systemu powinien obejmować:

* Specjaliści w dziedzinie analizy systemowej – liderzy grup i przyszli kierownicy projektów;

* inżynierowie ds. organizacji produkcji;

* ekonomiści specjalizujący się w dziedzinie analizy ekonomicznej, a także badacze struktur organizacyjnych i organizacji pracy;

* specjaliści w zakresie posługiwania się środkami technicznymi i sprzętem komputerowym;

* psychologowie i socjologowie.

Istotną cechą analizy systemowej jest jedność sformalizowanych i niesformalizowanych narzędzi badawczych i stosowanych w niej metod.

Analiza systemowa jest szeroko stosowana w badaniach marketingowych, ponieważ pozwala nam rozpatrywać każdą sytuację rynkową jako przedmiot badań z szerokim zakresem wewnętrznych i zewnętrznych związków przyczynowo-skutkowych.

Literatura

Golubkov Z.P. Wykorzystanie analizy systemowej w podejmowaniu decyzji - M.: Ekonomia, 1982

Ignatieva A. V., Maksimtsov M. M. BADANIA SYSTEMÓW STEROWANIA, M.: UNITY-DANA, 2000

Kuzmin V.P. Tło historyczne i podstawy epistemologiczne
podejście systemowe. - Psychol. czasopismo, 1982, t. 3, nr 3, s. 3-14; nr 4, s. 3 - 13.

Remennikow W.B. Opracowanie rozwiązania do zarządzania. Proc. dodatek. -- M.: UNITI-DANA, 2000.

Kierownik słownika-referencji./Ed. M.G. Łapusty. -- M.: INFRA, 1996.

Katalog dyrektora przedsiębiorstwa. / Wyd. M.G. Pusty. -- M.: INFRA, 1998.

Smolkin przed południem Zarządzanie: fundamenty organizacji. -- M.: INFRA-M, 1999.

8. Zarządzanie organizacją. / Wyd. A.G. Porshneva, Z.P. Rumiancewa, N.A. Salomatina. --M.: INFRA-M, 1999.

Podobne dokumenty

Istota podejścia systemowego jako podstawa kompleksowej analizy. Podstawowe zasady systematycznego podejścia. Podejście systemowe w zarządzaniu organizacją. Znaczenie systematycznego podejścia w organizacja zarządzająca. Systemowe podejście do zarządzania operacjami.

praca semestralna, dodana 11.06.2008

praca semestralna, dodana 9.10.2014

praca semestralna, dodana 12.07.2009

Podstawowe właściwości układów sterowania. Istota, zasady i wymagania systematycznego podejścia do opracowywania i wdrażania decyzji zarządczych. Mechanizm i procedury systemowej analizy procesu podejmowania decyzji przez administrację na rzecz usprawnienia miasta Jakucka.

praca semestralna, dodana 17.04.2014

Istota i podstawowe zasady systematycznego podejścia w badaniu systemów zarządzania organizacją. Zastosowanie systematycznego podejścia do analizy systemu zarządzania jakością produktu na przykładzie przedsiębiorstwa przemysłowego LLP „Bumkar Trading”.

praca semestralna, dodana 10.11.2010

Systemowe podejście do zarządzania i jego oprawy. Nowoczesna idea podejścia systemowego. Pojęcie systematycznego podejścia, jego główne cechy i zasady. Różnice między tradycyjnym a systemowym podejściem do zarządzania. Wartość systematycznego podejścia do zarządzania.

praca semestralna, dodana 21.10.2008

Różnica między systemem a siecią. Istota pojęcia „wynurzenia”. Zasady systematycznego podejścia stosowanego w budowaniu modeli. Podstawowe modele fenomenologiczne. Skuteczność rozwiązywania problemów za pomocą analizy systemowej. Proces podejmowania decyzji.

prezentacja, dodano 14.10.2013

Istota i zasady analizy systemowej. Analiza SWOT zewnętrznych szans i zagrożeń, mocnych i słabych stron przedsiębiorstwa. Identyfikacja problemów w pracy organizacji za pomocą diagramu Ishikawy. Określenie istotnych cech menedżera metodą analizy hierarchii.

praca kontrolna, dodano 20.10.2013

Istota analizy systemowej, jej przedmiot, przedmiot, technologia, struktura, treść, zasady, cechy, metody, znaczenie, klasyfikacja i kolejność. Uzasadnienie zasad jako wstępny etap budowy koncepcji metodologicznej.

prace kontrolne, dodano 20.11.2009

Geneza teorii systemów. Kształtowanie się myślenia systemowego i rozwój paradygmatu systemowego w XX wieku. Teoretyczne podstawy systemowego podejścia do zarządzania organizacją i ich zastosowanie w praktyce. Etapy rozwoju idei systemowych w zarządzaniu.

→

Wykład 1: Analiza systemowa jako metodologia rozwiązywania problemów

Aby w nowy sposób postrzegać otaczający nas świat, trzeba umieć myśleć abstrakcyjnie.

R. Feynman

Jednym z obszarów restrukturyzacji szkolnictwa wyższego jest przezwyciężenie braków wąskiej specjalizacji, wzmocnienie więzi interdyscyplinarnych, wypracowanie dialektycznej wizji świata, myślenie systemowe. W programach wielu uczelni wprowadzono już kierunki ogólne i specjalne, które realizują ten trend: dla specjalności inżynierskich – „metody projektowania”, „inżynieria systemów”; dla specjalności wojskowych i ekonomicznych - „badania operacyjne”; w zarządzaniu administracyjnym i politycznym - „nauki polityczne”, „futurologia”; w stosowanych badaniach naukowych - "modelowanie imitacyjne", "metodologia eksperymentalna" itp. Wśród tych dyscyplin znajduje się kurs analizy systemów, który jest kursem typowo interdyscyplinarnym i ponaddyscyplinarnym, uogólniającym metodologię badania złożonych systemów technicznych, przyrodniczych i społecznych.

1.1 Analiza systemowa w strukturze nowoczesnych badań systemowych

Obecnie istnieją 2 przeciwstawne kierunki rozwoju nauk:

Zróżnicowanie, kiedy wraz ze wzrostem wiedzy i pojawianiem się nowych problemów nauki szczegółowe odstają od nauk bardziej ogólnych.
2. Integracja, gdy nauki bardziej ogólne powstają w wyniku uogólnienia i rozwoju pewnych działów nauk pokrewnych i ich metod.

Procesy różnicowania i integracji opierają się na 2 podstawowych zasadach dialektyki materialistycznej:

zasada jakościowej oryginalności różnych form ruchu materii, pok. potrzeba studiowania pewnych aspektów świata materialnego;
zasada materialnej jedności świata, pok. potrzeba uzyskania całościowego spojrzenia na dowolne obiekty świata materialnego.

W wyniku manifestacji trendu integracyjnego pojawił się nowy obszar działalności naukowej: badania systemowe, których celem jest rozwiązywanie złożonych problemów o dużej skali i dużej złożoności.

W ramach badań systemowych rozwijane są takie nauki integracyjne jak cybernetyka, badania operacyjne, inżynieria systemów, analiza systemów, sztuczna inteligencja i inne. Tych. mówimy o stworzeniu komputera piątej generacji (aby usunąć wszystkich pośredników między komputerem a maszyną. Użytkownik jest niewykwalifikowany.), Wykorzystywany jest inteligentny interfejs.

Analiza systemowa rozwija systemową metodologię rozwiązywania złożonych problemów stosowanych, opartą na zasadach podejścia systemowego i ogólnej teorii systemów, rozwoju i metodologicznego uogólnienia aparatu pojęciowego (ideologicznego) i matematycznego cybernetyki, badań operacyjnych i inżynierii systemów.

Analiza systemowa to nowy kierunek naukowy typu integracyjnego, który rozwija systemową metodologię podejmowania decyzji i zajmuje określone miejsce w strukturze współczesnych badań systemowych.

Rys.1.1 - Analiza systemu

badania systemowe
podejście systemowe
konkretne koncepcje systemowe
ogólna teoria systemów (metateoria w odniesieniu do konkretnych systemów)
materializm dialektyczny (filozoficzne problemy badań systemowych)
naukowe teorie i modele systemów (doktryna biosfery Ziemi; teoria prawdopodobieństwa; cybernetyka itp.)
teorie i rozwój systemów technicznych - badania operacyjne; inżynieria systemów, analiza systemów itp.
prywatne teorie systemu.

1.2 Klasyfikacja problemów według stopnia ich ustrukturyzowania

Zgodnie z klasyfikacją zaproponowaną przez Simona i Newella, cały zestaw problemów, w zależności od głębokości ich wiedzy, dzieli się na 3 klasy:

dobrze ustrukturyzowane lub skwantyfikowane problemy, które poddają się matematycznej formalizacji i są rozwiązywane przy użyciu metod formalnych;
problemy nieustrukturyzowane lub wyrażone jakościowo, które są opisane jedynie na poziomie merytorycznym i są rozwiązywane za pomocą nieformalnych procedur;
Częściowo ustrukturyzowane (problemy mieszane), które zawierają problemy ilościowe i jakościowe, oraz jakościowe, mało znane i niepewne strony problemów mają tendencję do dominacji.

Problemy te rozwiązywane są w oparciu o kompleksowe wykorzystanie metod formalnych i procedur nieformalnych. Klasyfikacja opiera się na stopniu ustrukturyzowania problemów, a strukturę całego problemu określa 5 elementów logicznych:

cel lub zestaw celów;
alternatywy dla osiągnięcia celów;
środki wydane na wdrożenie rozwiązań alternatywnych;
model lub seria modeli;
5.kryteria wyboru preferowanej alternatywy.

Stopień ustrukturyzowania problemu jest zdeterminowany tym, jak dobrze zidentyfikowane i zrozumiane są wskazane elementy problemów.

Charakterystyczne jest, że ten sam problem może zajmować inne miejsce w tabeli klasyfikacyjnej. W procesie coraz głębszych badań, refleksji i analiz problem może zmienić się z nieustrukturyzowanego w częściowo ustrukturyzowany, a następnie z częściowo ustrukturyzowanego w ustrukturyzowany. W takim przypadku o wyborze metody rozwiązania problemu decyduje jej miejsce w tabeli klasyfikacyjnej.

Rys.1.2 - Tabela klasyfikacji

identyfikacja problemu;
sformułowanie problemu;
rozwiązanie;
problem nieustrukturyzowany (można go rozwiązać za pomocą metod heurystycznych);
metody ocen eksperckich;
słabo ustrukturyzowany problem;
metody analizy systemowej;
dobrze zorganizowany problem;
metody badań operacyjnych;
podejmowanie decyzji;
wdrożenie rozwiązania;
ocena rozwiązania.

1.3 Zasady rozwiązywania dobrze ustrukturyzowanych problemów

Aby rozwiązać problemy tej klasy, matematyczne metody I.O. W badaniach operacyjnych można wyróżnić główne etapy:

Identyfikacja konkurencyjnych strategii do osiągnięcia celu.
Budowa matematycznego modelu działania.
Ocena skuteczności konkurencyjnych strategii.
Wybór optymalnej strategii osiągania celów.

Matematyczny model działania to funkcjonał:

E = f(x∈x → , (α), (β)) ⇒ extz

E jest kryterium skuteczności działań;
x jest strategią podmiotu operacyjnego;
α jest zbiorem warunków prowadzenia operacji;
β to zbiór warunków środowiskowych.

Model umożliwia ocenę skuteczności konkurencyjnych strategii i wybór spośród nich strategii optymalnej.

uporczywość problemu
ograniczenia
kryterium efektywności działania
matematyczny model działania
parametry modelu, ale niektóre parametry są zwykle nieznane, więc (6)
przewidywanie informacji (tj. musisz przewidzieć liczbę parametrów)
konkurencyjne strategie
analizy i strategie
optymalna strategia
zatwierdzona strategia (prostsza, ale spełniająca szereg innych kryteriów)
wdrożenie rozwiązania
dostosowanie modelu

Kryterium skuteczności działania musi spełniać szereg wymagań:

Reprezentatywność, czyli kryterium powinno odzwierciedlać główny, a nie drugorzędny cel operacji.
Krytyczność - tj. kryterium musi ulec zmianie przy zmianie parametrów pracy.
Wyjątkowość, ponieważ tylko w tym przypadku można znaleźć rygorystyczne matematyczne rozwiązanie problemu optymalizacji.
Uwzględnianie stochastyczności, która zwykle wiąże się z losowością niektórych parametrów operacji.
Uwzględnianie niepewności, co wiąże się z brakiem jakichkolwiek informacji o niektórych parametrach operacji.
Uwzględnienie przeciwdziałania często powodowanego przez świadomego przeciwnika kontrolującego ogólne parametry operacji.
Proste, ponieważ proste kryterium pozwala uprościć obliczenia matematyczne podczas wyszukiwania opt. rozwiązania.

Oto diagram ilustrujący podstawowe wymagania dla kryterium efektywności badań operacyjnych.

Ryż. 1.4 - Schemat ilustrujący wymagania dla kryterium wydajności badań operacyjnych

opis problemu (2 i 4 (ograniczenia) dalej);
kryterium wydajności;
zadania na najwyższym poziomie
ograniczenia (organizujemy zagnieżdżanie modeli);
komunikacja z modelami najwyższego poziomu;
reprezentatywność;
krytyczność;
wyjątkowość;
rozliczanie stochastyczności;
rozliczanie niepewności;
rozliczanie przeciwdziałania (teoria gier);
prostota;
obowiązkowe ograniczenia;
dodatkowe ograniczenia;
sztuczne ograniczenia;
wybór głównego kryterium;
tłumaczenie ograniczeń;
budowanie uogólnionego kryterium;
ocena matematycznego otid-I;
konstrukcja przedziałów ufności:
analiza możliwych opcji (jest system; nie wiemy dokładnie, jakie jest natężenie przepływu wejściowego; możemy tylko z pewnym prawdopodobieństwem przyjąć taką lub inną intensywność; wtedy ważymy opcje wyjściowe).

Unikatowość - aby problem można było rozwiązać metodami stricte matematycznymi.

Punkty 16, 17 i 18 to sposoby na pozbycie się wielokryterialnych.

Uwzględnianie stochastyki - większość parametrów ma wartość stochastyczną. W niektórych przypadkach stoch. ustalamy w postaci rozkładu f-i, dlatego samo kryterium musi być uśrednione, tj. stosować oczekiwania matematyczne, zatem pkt 19, 20, 21.

1.4 Zasady rozwiązywania problemów nieustrukturyzowanych

Do rozwiązywania problemów tej klasy wskazane jest wykorzystanie metod ocen eksperckich.

Metody ocen eksperckich stosuje się w przypadkach, gdy matematyczne sformalizowanie problemów jest albo niemożliwe ze względu na ich nowość i złożoność, albo wymaga dużo czasu i pieniędzy. Wspólne dla wszystkich metod oceny eksperckiej jest odwołanie się do doświadczenia, wskazówek i intuicji specjalistów pełniących funkcje ekspertów. Odpowiadając na to pytanie, eksperci są niejako czujnikami informacji, które są analizowane i uogólniane. Można zatem argumentować: jeśli w zakresie odpowiedzi istnieje prawdziwa odpowiedź, to zbiór odmiennych opinii można skutecznie zsyntetyzować w jakąś uogólnioną opinię bliską rzeczywistości. Każda metoda oceny eksperckiej to zestaw procedur mających na celu pozyskanie informacji pochodzenia heurystycznego i przetworzenie tych informacji metodami matematycznymi i statystycznymi.

Proces przygotowania i przeprowadzenia egzaminu obejmuje następujące etapy:

definicja łańcuchów kompetencji;
tworzenie grupy analityków;
tworzenie grupy ekspertów;
opracowanie scenariusza i procedur egzaminacyjnych;
zbieranie i analiza informacji eksperckich;
przetwarzanie informacji eksperckich;
analiza wyników badania i podejmowanie decyzji.

Tworząc grupę ekspertów należy wziąć pod uwagę ich indywidualne x-ki, które wpływają na wyniki badania:

kompetencje (poziom zawodowy)
kreatywność ( Umiejętności twórcze osoba)
konstruktywne myślenie (nie „lataj” w chmurach)
konformizm (podatność na wpływy władzy)
stosunek do ekspertyzy
kolektywizm i samokrytyka

Metody ocen eksperckich są z powodzeniem stosowane w następujących sytuacjach:

wybór celów i tematów badań naukowych
wybór opcji dla złożonych projektów i programów technicznych i społeczno-gospodarczych,
budowa i analiza modeli złożonych obiektów
konstrukcja kryteriów w zagadnieniach optymalizacji wektorowej
klasyfikacja obiektów jednorodnych według stopnia przejawu właściwości
ocena jakości produktu i nowej technologii
podejmowanie decyzji w zadaniach zarządzania produkcją
długoterminowe i bieżące planowanie produkcji, badania i rozwój
prognozy naukowe, techniczne, ekonomiczne itp. itp.

1.5 Zasady rozwiązywania problemów częściowo ustrukturyzowanych

Do rozwiązywania problemów tej klasy wskazane jest wykorzystanie metod analizy systemowej. Problemy rozwiązywane za pomocą analizy systemowej mają szereg charakterystycznych cech:

podejmowana decyzja dotyczy przyszłości (zakład, który jeszcze nie istnieje)
istnieje szeroka gama alternatyw
rozwiązania zależą od aktualnej niekompletności postępu technologicznego
podejmowane decyzje wymagają dużych inwestycji zasobów i zawierają elementy ryzyka
wymagania związane z kosztem i czasem rozwiązania problemu nie są do końca określone
problem wewnętrzny jest złożony, ponieważ jego rozwiązanie wymaga połączenia różnych zasobów.

Główne koncepcje analizy systemów są następujące:

proces rozwiązywania problemu należy rozpocząć od identyfikacji i uzasadnienia ostatecznego celu, który chcą osiągnąć w danym obszarze, a już na tej podstawie wyznaczane są cele pośrednie
każdy problem należy traktować jako złożony system, identyfikując wszystkie możliwe szczegóły i zależności, a także konsekwencje określonych decyzji
w procesie rozwiązywania problemu powstaje wiele alternatyw dla osiągnięcia celu; ocena tych alternatyw przy użyciu odpowiednich kryteriów i wybór preferowanej alternatywy
struktura organizacyjna mechanizmu rozwiązywania problemów powinna być podporządkowana celowi lub zespołowi celów, a nie odwrotnie.

Analiza systemowa jest procesem wieloetapowym, iteracyjnym, a punktem wyjścia tego procesu jest sformułowanie problemu w jakiejś początkowej formie. Formułując problem należy wziąć pod uwagę 2 sprzeczne wymagania:

problem powinien być sformułowany na tyle szeroko, aby nie pominąć niczego istotnego;
problem musi być uformowany w taki sposób, aby był widoczny i mógł być ustrukturyzowany. W trakcie analizy systemowej wzrasta stopień ustrukturyzowania problemu, tj. problem formułuje się coraz jaśniej i wszechstronniej.

Ryż. 1.5 - Analiza systemu jednoetapowego

sformułowanie problemu
uzasadnienie celu
tworzenie alternatyw
badania zasobów
model budynku
ocena alternatyw
podejmowanie decyzji (wybór jednej decyzji)
Analiza wrażliwości
weryfikacja danych początkowych
wyjaśnienie ostatecznego celu
szukaj nowych alternatyw
analiza zasobów i kryteriów

1.6 Główne kroki i metody SA

SA przewiduje: opracowanie systematycznej metody rozwiązywania problemu, tj. uporządkowana logicznie i proceduralnie sekwencja działań mająca na celu wybór preferowanej alternatywy rozwiązania. SA jest realizowany praktycznie w kilku etapach, jednak nadal nie ma jedności co do ich liczby i treści, ponieważ Szeroki wachlarz stosowanych problemów.

Oto tabela, która ilustruje główne prawidłowości SA 3 różne szkoły naukowe.

Główne etapy analizy systemu
Według F. Hansmana Niemcy, 1978	Według D. Jeffersa USA, 1981	Według V. V. Druzhinin ZSRR, 1988
Ogólna orientacja w problemie (szkicowe przedstawienie problemu) Wybór odpowiednich kryteriów Tworzenie alternatywnych rozwiązań Identyfikacja istotnych czynników środowiskowych Budowanie i walidacja modeli Estymacja i predykcja parametrów modelu Uzyskiwanie informacji na podstawie modelu Przygotowanie do wyboru rozwiązania Wdrażanie i kontrola	Wybór problemu Stwierdzenie problemu i ograniczenie stopnia jego złożoności Ustalenie hierarchii, celów i zadań Wybór sposobów rozwiązania problemu Modelowanie Ocena możliwych strategii Wdrażanie wyników	Podkreślenie problemu Opis Ustalanie kryteriów Idealizacja (ograniczenie uproszczeń, próba zbudowania modelu) Dekompozycja (rozkładanie na części, znajdowanie rozwiązań w częściach) Skład ("sklejanie" części) Podejmowanie najlepszej decyzji

Do narzędzi naukowych SA należą następujące metody:

metoda skryptowa (próba opisania systemu)
metoda drzewa celów (jest cel ostateczny, dzieli się na podcele, podcele na problemy itp., czyli dekompozycja na zadania, które możemy rozwiązać)
metoda analizy morfologicznej (dla wynalazków)
eksperckie metody oceny
metody probabilistyczno-statystyczne (teoria MO, gry itp.)
metody cybernetyczne (obiekt w postaci czarnej skrzynki)
Metody IO (opcja skalarna)
metody optymalizacji wektorowej
metody symulacyjne (np. GPSS)
metody sieciowe
metody macierzowe
metody analizy ekonomicznej itp.

W procesie SA na różnych jego poziomach różne metody w którym heurystyka łączy się z formalizmem. SA działa jako ramy metodologiczne, które łączą wszystkie niezbędne metody, techniki badawcze, działania i zasoby do rozwiązywania problemów.

1.7 System preferencji decydenta i systematyczne podejście do procesu podejmowania decyzji.

Proces podejmowania decyzji polega na wyborze racjonalnej decyzji z pewnego zbioru alternatywnych decyzji, z uwzględnieniem systemu preferencji decydenta. Jak każdy proces, w którym dana osoba uczestniczy, ma 2 strony: obiektywną i subiektywną.

Strona obiektywna to to, co jest realne poza ludzką świadomością, a strona subiektywna to to, co znajduje odzwierciedlenie w ludzkiej świadomości, tj. cel w ludzkim umyśle. Cel nie zawsze jest odpowiednio odzwierciedlony w umyśle człowieka, ale nie wynika z tego, że nie może być właściwe decyzje. Praktycznie słuszna jest taka decyzja, która w głównych cechach poprawnie odzwierciedla sytuację i odpowiada zadaniu.

System preferencji decydenta jest determinowany przez wiele czynników:

zrozumienie problemu i perspektyw rozwoju;
aktualne informacje o stanie jakiejś operacji i zewnętrznych warunkach jej przebiegu;
dyrektywy władz wyższych i różnego rodzaju ograniczenia;
czynniki prawne, ekonomiczne, społeczne, psychologiczne, tradycje itp.

Ryż. 1.6 - System preferencji decydenta

dyrektywy wyższych władz dotyczące celów i zadań działalności (procesy techniczne, prognozy)
ograniczenia zasobów, stopień niezależności itp.
przetwarzanie informacji
operacja
warunki zewnętrzne (środowisko zewnętrzne), a) determinacja; b) stochastyczny (awaria komputera po losowym przedziale t); c) zorganizowany opór
informacje o warunkach zewnętrznych
racjonalna decyzja
synteza sterowania (zależna od systemu)

Będąc w tym występku, decydent musi znormalizować zbiór potencjalnie możliwe rozwiązania z nich. Spośród nich wybierz 4-5 najlepszych, a z nich - 1 rozwiązanie.

Systemowe podejście do procesu decyzyjnego polega na wdrożeniu 3 powiązanych ze sobą procedur:

Potencjalnych rozwiązań jest wiele.
Spośród nich wybierany jest zestaw konkurencyjnych rozwiązań.
Wybór racjonalnego rozwiązania uwzględnia system preferencji decydenta.

Ryż. 1.7 - Systematyczne podejście do procesu decyzyjnego

możliwe rozwiązania
konkurencyjne rozwiązania
racjonalna decyzja
cel i cele operacji
informacje o stanie pracy
informacje o warunkach zewnętrznych
1. stochastyczny
2. zorganizowany opór
limit zasobów
ograniczenie stopnia autonomii
dodatkowe ograniczenia i warunki
1. czynniki prawne
2. siły ekonomiczne
3. czynniki socjologiczne
4. czynniki psychologiczne
5. tradycje i nie tylko
kryterium wydajności

Współczesna analiza systemów to nauka stosowana mająca na celu poznanie przyczyn rzeczywistych trudności, które pojawiły się przed „właścicielem problemu” i opracowanie możliwości ich wyeliminowania. W swojej najbardziej zaawansowanej postaci analiza systemowa obejmuje również bezpośrednią, praktyczną, usprawniającą interwencję w sytuacji problemowej.

Spójność nie powinna wydawać się jakaś innowacją, najnowszym osiągnięciem nauki. Konsekwencja jest uniwersalną właściwością materii, formą jej istnienia, a więc integralną właściwością ludzkiej praktyki, w tym myślenia. Każda aktywność może być mniej lub bardziej systemowa. Pojawienie się problemu jest oznaką niewystarczającej spójności; rozwiązywanie problemów jest wynikiem rosnącej systemowości. Myśl teoretyczna na różnych poziomach abstrakcji odzwierciedlała systemową naturę świata w ogóle oraz systemową naturę ludzkiej wiedzy i praktyki. Na poziomie filozoficznym jest to materializm dialektyczny, na poziomie ogólnonaukowym jest to systemologia i ogólna teoria systemów, teoria organizacji; w naukach przyrodniczych - cybernetyka. Wraz z rozwojem technologii komputerowych powstała informatyka i sztuczna inteligencja.

Na początku lat 80. stało się oczywiste, że wszystkie te teoretyczne i stosowane dyscypliny tworzą jakby jeden nurt, „ruch systemowy”. Konsekwencja staje się nie tylko kategorią teoretyczną, ale także świadomym aspektem działania praktycznego. Ponieważ duże i złożone systemy z konieczności stały się przedmiotem badań, sterowania i projektowania, konieczne było uogólnienie metod badania systemów i metod wpływania na nie. Powinna powstać jakaś nauka stosowana, która jest „pomostem” między abstrakcyjnymi teoriami systemowości a żywą praktyką systemową. Powstała - początkowo, jak zauważyliśmy, w różnych dziedzinach i pod różnymi nazwami, a w ostatnich latach przekształciła się w naukę, którą nazwano „analizą systemową”.

Cechy współczesnej analizy systemów wynikają z samej natury systemów złożonych. Mając na celu eliminację problemu lub przynajmniej wyjaśnienie jego przyczyn, analiza systemowa wykorzystuje do tego szeroki wachlarz środków, wykorzystuje możliwości różnych nauk i praktycznych dziedzin działalności. Będąc zasadniczo dialektyką stosowaną, analiza systemowa przywiązuje dużą wagę do metodologicznych aspektów wszelkich badań systemowych. Z drugiej strony zastosowane ukierunkowanie analizy systemowej prowadzi do wykorzystania wszystkich nowoczesnych środków badań naukowych - matematyki, technologii komputerowej, modelowania, obserwacji terenowych i eksperymentów.

Podczas badania rzeczywistego systemu zwykle mamy do czynienia z wieloma różnymi problemami; niemożliwe jest, aby w każdym z nich jedna osoba była profesjonalistą. Wyjściem wydaje się być to, że każdy, kto podejmuje się przeprowadzenia analizy systemowej, posiada wykształcenie i doświadczenie niezbędne do identyfikowania i klasyfikowania konkretnych problemów, określania, z jakimi specjalistami należy się skontaktować, aby kontynuować analizę. Nakłada to na specjalistów systemowych szczególne wymagania: muszą mieć szeroką erudycję, swobodne myślenie, umiejętność przyciągania ludzi do pracy, organizowania wspólnych działań.

Po wysłuchaniu tego toku wykładów, czy przeczytaniu kilku książek na ten temat, nie można zostać specjalistą od analizy systemowej. Jak ujął to W. Shakespeare: „Gdyby robienie było tak proste, jak wiedza o tym, co robić, kaplice byłyby katedrami, a chaty byłyby pałacami”. Profesjonalizm zdobywa się w praktyce.

Rozważmy ciekawą prognozę najszybciej rozwijających się obszarów zatrudnienia w USA: Dynamika w latach 1990-2000.

personel pielęgniarski - 70%
specjaliści techniki radiacyjnej - 66%
biura podróży - 54%
analitycy systemów komputerowych - 53%
programiści - 48%
elektronicy - 40%

Opracowanie widoków systemowych

Co oznacza samo słowo „system” lub „duży system”, co oznacza „działać systematycznie”? Odpowiedzi na te pytania będziemy otrzymywać stopniowo, podnosząc poziom systemowości naszej wiedzy, co jest celem tego toku wykładów. Tymczasem mamy już dość tych skojarzeń, które powstają, gdy słowo „system” jest używane w potocznej mowie w połączeniu ze słowami „społeczno-polityczny”, „słoneczny”, „nerwowy”, „ogrzewający” czy „równania”, „wskaźniki”, „poglądy i przekonania”. Następnie szczegółowo i kompleksowo rozważymy oznaki systemowości, a teraz zwrócimy uwagę tylko na najbardziej oczywiste i obowiązkowe z nich:

zorganizowany system;
wzajemne powiązania jego części składowych;
podporządkowanie organizacji całego systemu określonemu celowi.

Systematyczna praktyka

W odniesieniu np. do działalności człowieka znaki te są oczywiste, gdyż każdy z nas może je łatwo wykryć we własnym działaniu praktycznym. Całe nasze świadome działanie zmierza do jasno określonego celu; w każdej akcji łatwo dostrzec jej części składowe, mniejsze akcje. W takim przypadku komponenty są wykonywane nie w dowolnej kolejności, ale w określonej kolejności. Jest to pewne wzajemne powiązanie części składowych, podporządkowanych celowi, co jest oznaką systemowości.

Systematyczne i algorytmiczne

Inną nazwą takiej konstrukcji działania jest algorytmiczność. Pojęcie algorytmu powstało najpierw w matematyce i oznaczało zadanie ściśle określonej sekwencji jednoznacznie rozumianych operacji na liczbach lub innych obiektach matematycznych. W ostatnich latach zaczęto uświadamiać sobie algorytmiczny charakter wszelkich działań. Mówią już nie tylko o algorytmach podejmowania decyzji menedżerskich, o algorytmach uczenia się, algorytmach gry w szachy, ale także o algorytmach inwencji, algorytmach komponowania muzyki. Podkreślamy, że w tym przypadku następuje odejście od matematycznego rozumienia algorytmu: przy zachowaniu logicznej sekwencji działań zakłada się, że w algorytmie mogą występować działania niesformalizowane. Zatem jednoznaczna algorytmizacja jakiejkolwiek praktycznej działalności jest ważną cechą jej rozwoju.

Systematyczna aktywność poznawcza

Jedną z cech poznania jest obecność analitycznych i syntetycznych sposobów myślenia. Istotą analizy jest podzielenie całości na części, aby przedstawić kompleks jako zbiór prostszych elementów. Ale do poznania całości, kompleksu niezbędny jest również proces odwrotny - synteza. Dotyczy to nie tylko indywidualnego myślenia, ale także uniwersalnej ludzkiej wiedzy. Powiedzmy tylko, że podział myślenia na analizę i syntezę oraz wzajemne powiązanie tych części to najważniejszy znak systemowości wiedzy.

Spójność jako uniwersalna właściwość materii

W tym miejscu ważne jest dla nas podkreślenie idei, że systemowość jest nie tylko właściwością ludzkiej praktyki, obejmującej zarówno zewnętrzną aktywność aktywną, jak i myślenie, ale właściwością wszelkiej materii. Systemowa natura naszego myślenia wynika z systemowej natury świata. Współczesne dane naukowe i współczesne koncepcje systemowe pozwalają mówić o świecie jako nieskończonym hierarchicznym systemie systemów, które są w rozwoju i na różnych etapach rozwoju, na różnych poziomach hierarchii systemu.

Podsumować

Na zakończenie, jako informację do refleksji, przedstawiamy diagram obrazujący związek omówionych powyżej zagadnień.

Rys 1.8 - Związek między omówionymi powyżej kwestiami

Metody analizy systemu

Analiza systemu- naukowa metoda poznania, która jest sekwencją działań mających na celu ustalenie strukturalnych związków między zmiennymi lub elementami badanego systemu. Opiera się na zestawie ogólnych metod naukowych, eksperymentalnych, przyrodniczych, statystycznych i matematycznych.

Do rozwiązywania dobrze ustrukturyzowanych problemów kwantyfikowalnych wykorzystuje się znaną metodologię badań operacyjnych, która polega na zbudowaniu odpowiedniego modelu matematycznego (np. problemy programowania liniowego, nieliniowego, dynamicznego, problemy teorii kolejek, teorii gier itp.). oraz stosowanie metod w celu znalezienia optymalnej strategii kontroli ukierunkowanych działań.

Analiza systemowa zapewnia następujące metody i procedury systemowe do wykorzystania w różnych naukach, systemy:

abstrakcja i specyfikacja

analiza i synteza, indukcja i dedukcja

Formalizacja i konkretyzacja

skład i rozkład

Linearyzacja i dobór elementów nieliniowych

Strukturyzacja i restrukturyzacja

· prototypowanie

przebudowa

algorytmizacja

symulacja i eksperyment

sterowanie i regulacja oprogramowania,

Rozpoznawanie i identyfikacja

grupowanie i klasyfikacja

ekspertyzy i testy

weryfikacja

oraz inne metody i procedury.

Należy zwrócić uwagę na zadania badania systemu interakcji analizowanych obiektów z otoczeniem. Rozwiązaniem tego problemu jest:

- wytyczenie granicy pomiędzy badanym systemem a otoczeniem, która określa maksymalną głębokość

wpływ rozważanych interakcji, do których wynagrodzenie jest ograniczone;

- określenie rzeczywistych zasobów takiej interakcji;

– uwzględnienie interakcji badanego systemu z systemem wyższego poziomu.

Zadania następującego typu wiążą się z projektowaniem alternatyw dla tej interakcji, alternatyw dla rozwoju systemu w czasie i przestrzeni. Ważny kierunek rozwoju metod analizy systemów wiąże się z próbami stworzenia nowych możliwości konstruowania oryginalnych alternatyw rozwiązań, nieoczekiwanych strategii, nietypowych pomysłów i ukrytych struktur. Innymi słowy, mowa tutaj o rozwoju metod i środków wzmocnienie indukcyjnych możliwości ludzkiego myślenia, w przeciwieństwie do jego dedukcyjnych możliwości, do których w istocie zmierza rozwój formalnych środków logicznych. Badania w tym kierunku rozpoczęły się całkiem niedawno i wciąż nie ma w nich jednego aparatu pojęciowego. Niemniej jednak można tu wyróżnić kilka ważnych obszarów, takich jak rozwój formalny aparat logiki indukcyjnej, metody analizy morfologicznej i inne strukturalne i syntaktyczne metody konstruowania nowych alternatyw, metody syntaktyczne i organizacja interakcji grupowych w rozwiązywaniu problemów twórczych, a także badanie głównych paradygmatów myślenia poszukiwawczego.

Zadania trzeciego typu polegają na konstruowaniu zbioru modele symulacyjne opisujący wpływ takiej lub innej interakcji na zachowanie przedmiotu badań. Należy zauważyć, że badania systemowe nie mają na celu stworzenia jakiejś supermodelki. Mówimy o rozwoju modeli prywatnych, z których każdy rozwiązuje swoje specyficzne problemy.

Zadania czwartego typu są związane z projektowaniem modele podejmowania decyzji. Każde badanie systemowe wiąże się z badaniem różnych alternatyw dla rozwoju systemu. Zadaniem analityków systemowych jest wybór i uzasadnienie najlepszej alternatywy rozwoju. Na etapie rozwoju i podejmowania decyzji konieczne jest uwzględnienie interakcji systemu z jego podsystemami, połączenie celów systemu z celami podsystemów oraz wyodrębnienie celów globalnych i drugorzędnych.

a) budowanie teorii oceny skuteczności podejmowanych decyzji lub tworzonych planów i programów;

b) rozwiązanie problemu wielokryterialnej oceny alternatywnych decyzji lub planowania;

d) rozwinięcie problemu agregowania indywidualnych preferencji przy decyzjach wpływających na interesy kilku stron wpływających na zachowanie systemu;

e) badanie specyficznych cech społeczno-ekonomicznych kryteriów efektywności;

informacje o wydarzeniach zewnętrznych i zmianach w pomysłach na realizację tego programu.

Ten ostatni kierunek wymaga nowej świadomości rzeczywistych funkcji docelowych struktur, planów, programów oraz zdefiniowania tych, które powinny spełniać, a także powiązań między nimi.

METODY ANALITYCZNO-STATYSTYCZNE. Te grupy metod są najszerzej stosowane w praktyce projektowania i zarządzania. Prawdziwe reprezentacje graficzne (wykresy, diagramy itp.) są szeroko stosowane do prezentacji pośrednich i końcowych wyników modelowania. Te ostatnie mają jednak charakter pomocniczy; podstawą modelu, dowodami jego adekwatności, są te lub inne kierunki reprezentacji analitycznych i statystycznych. Dlatego, mimo że w głównych obszarach tych dwóch klas metod, uczelnie czytają samodzielne kursy wykładów, niemniej jednak krótko scharakteryzujemy ich cechy, zalety i wady z punktu widzenia możliwości ich wykorzystania w modelowaniu systemów.

Analityczny w rozważanej klasyfikacji nazwano metody, które przedstawiają rzeczywiste obiekty i procesy w postaci punktów (bezwymiarowych w ścisłych dowodach matematycznych), które wykonują dowolne ruchy w przestrzeni lub oddziałują ze sobą. Podstawą aparatu pojęciowego (terminologicznego) tych reprezentacji są pojęcia matematyki klasycznej (wartość, wzór, funkcja, równanie, układ równań, logarytm, różniczka, całka itp.).

Reprezentacje analityczne mają długą historię rozwoju i cechuje je nie tylko dążenie do rygoru terminologicznego, ale także przypisywanie pewnych liter do pewnych specjalnych wielkości (na przykład podwojenie stosunku powierzchni koła do pole wpisanego w nią kwadratu p» 3,14, podstawa logarytmu naturalnego – e» 2,7 itd.).

Na podstawie pojęć analitycznych powstały i rozwijają się teorie matematyczne o różnej złożoności - z aparatu klasycznego Analiza matematyczna(metody badania funkcji, ich formy, metody reprezentacji, wyszukiwanie ekstremów funkcji itp.) do takich nowych działów współczesnej matematyki jak programowanie matematyczne (liniowe, nieliniowe, dynamiczne itp.), teoria gier (gry macierzowe z czystym strategie, gry różnicowe itp.).

Te kierunki teoretyczne stały się podstawą wielu kierunków stosowanych, w tym teorii sterowania automatycznego, teorii rozwiązań optymalnych itp.

Podczas modelowania systemów wykorzystuje się szeroki zakres reprezentacji symbolicznych, używając „języka” matematyki klasycznej. Jednak te symboliczne reprezentacje nie zawsze odpowiednio odzwierciedlają rzeczywiste złożone procesy iw tych przypadkach, ogólnie rzecz biorąc, nie można ich uznać za rygorystyczne modele matematyczne.

Większość obszarów matematyki nie zawiera środków do postawienia problemu i udowodnienia adekwatności modelu. To ostatnie udowadnia eksperyment, który w miarę komplikacji problemów staje się coraz bardziej złożony, kosztowny, nie zawsze bezdyskusyjny i możliwy do zrealizowania.

Jednocześnie ta klasa metod obejmuje stosunkowo nowy obszar matematyki - programowanie matematyczne, który zawiera środki stawiania problemu i rozszerza możliwości dowodzenia adekwatności modeli.

Statystyczny idee powstały jako niezależny kierunek naukowy w połowie ubiegłego wieku (chociaż powstały znacznie wcześniej). Opierają się na wyświetlaniu zjawisk i procesów za pomocą zdarzeń losowych (stochastycznych) i ich zachowania, które są opisane odpowiednimi cechami probabilistycznymi (statystycznymi) i wzorcami statystycznymi. Odwzorowania statystyczne układu w ogólnym przypadku (przez analogię do analitycznych) można przedstawić jakby w postaci „rozmytego” punktu (obszaru rozmytego) w przestrzeni n-wymiarowej, w której układ (jego właściwości są brane pod uwagę) w modelu) jest przekazywany przez operatora F. Punkt „rozmyty” należy rozumieć jako pewien obszar charakteryzujący ruch układu (jego zachowanie); w tym przypadku granice obszaru są podane z pewnym prawdopodobieństwem p („rozmyte”), a ruch punktu jest opisany jakąś funkcją losową.

Ustalając wszystkie parametry tego obszaru, poza jednym, można uzyskać cięcie wzdłuż linii a - b, którego znaczeniem jest wpływ tego parametru na zachowanie systemu, który można opisać rozkładem statystycznym dla ten parametr. Podobnie możesz uzyskać dwuwymiarowe, trójwymiarowe itp. rozkłady statystyczne. Prawidłowości statystyczne można przedstawić jako dyskretne zmienne losowe i ich prawdopodobieństwa lub jako ciągłe zależności rozkładu zdarzeń i procesów.

W przypadku zdarzeń dyskretnych relacja między możliwa wartość zmienna losowa xi i ich prawdopodobieństwa pi nazywamy prawem rozkładu.

Metoda burzy mózgów

Grupa badaczy (ekspertów) opracowuje sposoby rozwiązania problemu, a dowolna metoda (każda myśl wyrażona na głos) jest zaliczana do liczby rozważań niż więcej pomysłów- tym lepiej. Na etapie wstępnym nie bierze się pod uwagę jakości proponowanych metod, czyli przedmiotem poszukiwań jest stworzenie możliwego jeszcze opcje rozwiązywania problemów. Ale aby odnieść sukces, muszą być spełnione następujące warunki:

obecność inspiratora pomysłów;

· grupa ekspertów nie przekracza 5-6 osób;

· potencjał naukowców jest współmierny;

otoczenie jest spokojne;

przestrzegane są równe prawa, można zaproponować dowolne rozwiązanie, nie dopuszcza się krytyki pomysłów;

· Czas pracy nie dłuższy niż 1 godzina.

Po ustaniu „przepływu pomysłów” eksperci dokonują krytycznej selekcji propozycji, biorąc pod uwagę ograniczenia organizacyjne i ekonomiczne. Wybór najlepszy pomysł może opierać się na kilku kryteriach.

Metoda ta jest najbardziej wydajna na etapie opracowywania rozwiązania dla realizacji celu, przy ujawnianiu mechanizmu działania systemu, przy wyborze kryterium rozwiązania problemu.

Metoda „koncentracji uwagi na celach problemu”

Metoda ta polega na wybraniu jednego z obiektów (elementów, pojęć) związanych z rozwiązywanym problemem. Jednocześnie wiadomo, że przedmiot przyjęty do rozpatrzenia jest bezpośrednio związany z ostatecznymi celami tego problemu. Następnie badany jest związek między tym obiektem a jakimś innym, wybranym losowo. Następnie wybierany jest, tak samo losowo, trzeci element i sprawdzany jest jego związek z pierwszymi dwoma i tak dalej. W ten sposób powstaje pewien łańcuch połączonych ze sobą obiektów, elementów lub pojęć. Jeśli łańcuch się zerwie, proces zostanie wznowiony, tworzony jest drugi łańcuch i tak dalej. W ten sposób badany jest system.

Metoda „wejścia-wyjścia systemu”

Badany system jest z konieczności rozpatrywany razem ze środowiskiem. W której Specjalna uwaga odnosi się do ograniczeń, jakie środowisko zewnętrzne nakłada na system, a także ograniczeń związanych z samym systemem.

W pierwszym etapie badania systemu rozważane są możliwe wyjścia systemu, a wyniki jego funkcjonowania są oceniane zgodnie ze zmianami w otoczeniu. Następnie badane są możliwe wejścia systemu i ich parametry, które pozwalają na funkcjonowanie systemu w granicach przyjętych ograniczeń. I wreszcie na trzecim etapie wybierane są akceptowalne dane wejściowe, które nie naruszają ograniczeń systemu i nie powodują konfliktu z celami otoczenia.

Metoda ta jest najskuteczniejsza na etapach poznawania mechanizmu funkcjonowania systemu i podejmowania decyzji.

Metoda scenariusza

Specyfika metody polega na tym, że grupa wysoko wykwalifikowanych specjalistów w formie opisowej przedstawia możliwy przebieg zdarzeń w danym systemie - począwszy od sytuacji bieżącej, a skończywszy na sytuacji wynikowej. Jednocześnie, sztucznie wzniesione, ale powstające w prawdziwym życiu, obserwuje się ograniczenia wejścia i wyjścia systemu (w zakresie surowców, zasobów energii, finansów itp.).

Główną ideą tej metody jest identyfikacja połączeń różnych elementów systemu, które przejawiają się w konkretnym zdarzeniu lub ograniczeniu. Wynikiem takiego badania jest zestaw scenariuszy – możliwych kierunków rozwiązania problemu, z których, porównując według jakiegoś kryterium, można wybrać te najbardziej akceptowalne.

Metoda morfologiczna

Metoda ta polega na poszukiwaniu wszystkich możliwych rozwiązań problemu poprzez wyczerpujący spis tych rozwiązań. Na przykład F.R. Matveev identyfikuje sześć etapów wdrażania tej metody:

sformułowanie i zdefiniowanie ograniczeń problemu;

szukaj możliwych parametrów decyzyjnych i możliwych odmian tych parametrów;

Znalezienie wszystkich możliwych kombinacji tych parametrów w otrzymanych rozwiązaniach;

Porównanie decyzji pod kątem realizowanych celów;

Wybór rozwiązań

· pogłębione studium wybranych rozwiązań.

Metody modelowania

Model to system stworzony do przedstawiania złożonej rzeczywistości w uproszczonej i zrozumiałej formie, czyli model jest imitacją tej rzeczywistości.

Problemy rozwiązywane przez modele są liczne i zróżnicowane. Najważniejsze z nich:

· za pomocą modeli badacze starają się lepiej zrozumieć przebieg złożonego procesu;

· przy pomocy modeli przeprowadza się eksperymenty w przypadku, gdy nie jest to możliwe na rzeczywistym obiekcie;

· za pomocą modeli ocenia się możliwość wdrożenia różnych rozwiązań alternatywnych.

Ponadto modele mają cenne właściwości jak:

odtwarzalność przez niezależnych eksperymentatorów;

· zmienność i możliwość poprawy poprzez wprowadzenie do modelu nowych danych lub modyfikację relacji w modelu.

Wśród głównych typów modeli należy zwrócić uwagę na modele symboliczne i matematyczne.

Modele symboliczne - diagramy, diagramy, wykresy, schematy blokowe i tak dalej.

Modele matematyczne to abstrakcyjne konstrukcje, które opisują w formie matematycznej powiązania, relacje między elementami systemu.

Podczas budowania modeli należy przestrzegać następujących warunków:

posiadać wystarczająco dużą ilość informacji o zachowaniu systemu;

Stylizacja funkcjonujących mechanizmów systemu powinna odbywać się w takich granicach, aby możliwe było dokładne odzwierciedlenie liczby i charakteru istniejących w systemie relacji i powiązań;

Stosowanie automatycznych metod przetwarzania informacji, zwłaszcza gdy ilość danych jest duża lub charakter relacji między elementami systemu jest bardzo złożony.

Modele matematyczne mają jednak pewne wady:

chęć odzwierciedlenia badanego procesu w postaci warunków prowadzi do modelu zrozumiałego tylko dla jego twórcy;

Z drugiej strony uproszczenie prowadzi do ograniczenia liczby czynników zawartych w modelu; w konsekwencji występuje niedokładność w odzwierciedleniu rzeczywistości;

· autor po stworzeniu modelu „zapomina”, że nie bierze pod uwagę działania wielu, może nieistotnych czynników. Ale łączny wpływ tych czynników na system jest taki, że ostatecznych wyników nie można osiągnąć w tym modelu.

Aby zniwelować te niedociągnięcia należy sprawdzić model:

Na ile realistycznie i zadowalająco odzwierciedla rzeczywisty proces?

· czy zmiana parametrów powoduje odpowiednią zmianę wyników.

Złożonych systemów, ze względu na obecność wielu dyskretnie działających podsystemów, z reguły nie da się odpowiednio opisać za pomocą wyłącznie modeli matematycznych, dlatego modelowanie symulacyjne stało się powszechne. Modele symulacyjne rozpowszechniły się z dwóch powodów: po pierwsze, modele te pozwalają na wykorzystanie wszystkich dostępnych informacji (graficznych, werbalnych, matematycznych…), a po drugie dlatego, że modele te nie nakładają ścisłych ograniczeń na wykorzystywane dane wejściowe. Modele symulacyjne pozwalają więc twórczo wykorzystać wszystkie dostępne informacje o przedmiocie badań.

Polecamy również

Ładowanie...

Dom > opieka zdrowotna

„Analiza i projektowanie systemu. Klasyfikacja problemów według stopnia ich ustrukturyzowania

Wysyłanie dobrej pracy do bazy wiedzy jest proste. Skorzystaj z poniższego formularza

Podobne dokumenty

Wysyłanie dobrej pracy do bazy wiedzy jest proste. Skorzystaj z poniższego formularza

Podobne dokumenty

Wysyłanie dobrej pracy do bazy wiedzy jest proste. Skorzystaj z poniższego formularza

1 Treść i cechy systematycznego podejścia

„System” to greckie słowo (systema), dosłownie oznaczające całość złożoną z części; zestaw elementów, które są ze sobą w relacjach i połączeniach i tworzą pewną integralność, jedność.

Inne słowa można utworzyć ze słowa „system”: „systemowy”, „systematyzowany”, „systematyczny”. W wąskim sensie podejście systemowe będziemy rozumieć jako zastosowanie metod systemowych do badania rzeczywistych systemów fizycznych, biologicznych, społecznych i innych.

Szeroko rozumiane podejście systemowe obejmuje ponadto zastosowanie metod systemowych do rozwiązywania problemów systematyki, planowania i organizacji złożonego i systematycznego eksperymentu.

Termin „podejście systemowe” obejmuje grupę metod, za pomocą których rzeczywisty obiekt jest opisywany jako zbiór oddziałujących na siebie elementów. Metody te są rozwijane w ramach poszczególnych dyscyplin naukowych, syntez interdyscyplinarnych oraz ogólnych koncepcji naukowych.

Ogólne zadania badań systemowych to analiza i synteza systemów. W procesie analizy system jest izolowany od otoczenia, ustalany jest jego skład, struktury, funkcje, cechy integralne (właściwości), a także czynniki systemotwórcze i relacje z otoczeniem.

W procesie syntezy tworzony jest model rzeczywistego systemu, podnosi się poziom abstrakcyjnego opisu systemu, określa się kompletność jego składu i struktur, określa się podstawy opisu, prawa dynamiki i zachowania.

Podejście systemowe stosuje się do zbiorów obiektów, poszczególnych obiektów i ich składników, a także do właściwości i integralnych cech obiektów.

Niezbędne jest określenie zakresu tych pojęć.

1) opracowanie środków do reprezentacji badanych i budowanych obiektów jako systemów;

2) budowa uogólnionych modeli systemu, modeli różnych klas i specyficznych właściwości systemów;

3) badanie struktury teorii systemów oraz różnych koncepcji i rozwiązań systemowych.

1.2 Podstawowe zasady podejścia systemowego

Główne zasady podejścia systemowego to:

4. Wielość, która umożliwia wykorzystanie różnorodnych modeli cybernetycznych, ekonomicznych i matematycznych do opisu poszczególnych elementów i systemu jako całości.

Jak zauważono powyżej, przy systematycznym podejściu ważne jest zbadanie cech organizacji jako systemu, tj. charakterystyka „wejściowa”, „procesowa” i „wyjściowa”.

I wreszcie, nie mniej ważne jest badanie parametrów procesu przekształcania zasobów w gotowe produkty. Na tym etapie, w zależności od przedmiotu badań, rozważana jest technologia produkcji lub technologia zarządzania, a także czynniki i sposoby jej doskonalenia.

Istotę podejścia systemowego sformułowało wielu autorów. Został on sformułowany w rozszerzonej formie przez W.G.

systemowo-strukturalne, ujawniające wewnętrzną organizację systemu, sposób interakcji jego elementów;

- systemowo-funkcjonalne, pokazujące jakie funkcje pełni system i jego elementy składowe;

komunikacja systemowa, ujawniająca relacje danego systemu z innymi, zarówno w poziomie, jak i w pionie;

systemowo-integracyjny, ukazujący mechanizmy, czynniki konserwacji, doskonalenia i rozwoju systemu;

Podejście systemowe jest teoretyczną i metodologiczną podstawą analizy systemowej.

2. Podstawowe elementy analizy systemu

2. 1 Koncepcyjny aparat analizy systemowej

Analiza systemowa działań przedsiębiorstwa lub organizacji przeprowadzana jest na wczesnych etapach prac nad stworzeniem konkretnego systemu zarządzania.

Nadrzędnym celem analizy systemowej jest opracowanie i wdrożenie wybranego modelu referencyjnego układu sterowania.

Zgodnie z głównym celem konieczne jest przeprowadzenie następujących badań o charakterze systemowym:

zidentyfikować ogólne trendy w rozwoju tego przedsiębiorstwa oraz jego miejsce i rolę we współczesnej gospodarce rynkowej;

ustalić cechy funkcjonowania przedsiębiorstwa i jego poszczególnych działów;

zidentyfikować warunki zapewniające osiągnięcie celów;

określić warunki utrudniające osiągnięcie celów;

zebrać niezbędne dane do analizy i opracowania środków usprawniających obecny system zarządzania;

korzystać z najlepszych praktyk innych przedsiębiorstw;

przestudiować niezbędne informacje w celu dostosowania wybranego (syntetyzowanego) modelu referencyjnego do warunków danego przedsiębiorstwa.

W procesie analizy systemu można znaleźć następujące cechy:

rola i miejsce tego przedsiębiorstwa w branży;

stan produkcji i działalność gospodarcza przedsiębiorstwa;

struktura produkcji przedsiębiorstwa;

system zarządzania i jego struktura organizacyjna;

cechy interakcji przedsiębiorstwa z dostawcami, konsumentami i wyższymi organizacjami;

potrzeby innowacyjne (możliwe powiązania tego przedsiębiorstwa z organizacjami badawczymi i projektowymi;

formy i metody aktywizacji i wynagradzania pracowników.

Jasno i kompetentnie sformułowane cele rozwoju przedsiębiorstwa (firmy) są podstawą do analizy systemowej i opracowania programu badawczego.

Z kolei program do analizy systemu zawiera listę zagadnień do zbadania i ich priorytet:

1. Analiza podsystemu organizacyjnego, w skład której wchodzą:

analiza polityki (cele);

analiza koncepcji, tj. systemy poglądów, ocen, pomysły na osiągnięcie celów, metody rozwiązania;

analiza metod zarządzania;

analiza metod organizacji pracy;

analiza schematu strukturalno-funkcjonalnego;

analiza systemu doboru i rozmieszczenia personelu;

analiza przepływów informacji;

analiza systemu marketingowego;

analiza systemu bezpieczeństwa.

2. Analiza podsystemu gospodarczego i diagnostyka predprzyjęcie.

Na podstawie analiz i badań dokonywana jest prognoza i uzasadnienie zmiany i optymalizacji istniejącego podsystemu organizacyjno-ekonomicznego przedsiębiorstwa.

2.2 Zasady analizy systemu

Analiza systemu opiera się na następujących zasadach: 1) jedność - wspólne rozpatrywanie systemu jako jednej całości i zestawu części;

2) rozwój – z uwzględnieniem zmienności systemu, jego zdolności do rozwoju, gromadzenia informacji, z uwzględnieniem dynamiki otoczenia;

3) cel globalny – odpowiedzialność za wybór celu globalnego. Optimum podsystemów nie jest optimum całego systemu;

4) funkcjonalność - łączne uwzględnienie struktury systemu i funkcji z pierwszeństwem funkcji nad strukturą;

5) decentralizacja – połączenie decentralizacji i centralizacji;

6) hierarchie – z uwzględnieniem podporządkowania i rankingu części;

7) niepewności – z uwzględnieniem prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia;

8) organizacja – stopień realizacji decyzji i wniosków.

łączy różne metody przy użyciu jednej metodologii; oparty na światopoglądzie naukowym;

łączy wiedzę, sądy i intuicję specjalistów z różnych dziedzin wiedzy i zobowiązuje ich do pewnej dyscypliny myślenia;

skupia się na celach i wyznaczaniu celów.

Analiza systemowa znajduje się pośrodku tej listy, ponieważ wykorzystuje w modelu w przybliżeniu równe proporcje idei filozoficznych i metodologicznych (typowych dla filozofii, teorii systemów) i sformalizowanych metod (co jest typowe dla dyscyplin specjalnych).

Analizę systemu można przeprowadzić w następującej kolejności:

1. Sformułowanie problemu – punkt wyjścia opracowania. W badaniu złożonego systemu poprzedza go praca nad strukturą problemu.

2. Rozszerzenie problemu na problematyczny tj. znalezienie systemu problemów, które są zasadniczo związane z badanym problemem, bez uwzględnienia tego, że nie można go rozwiązać.

Ogólne zadania badań systemowych to analiza i synteza systemów. W procesie analizy system jest izolowany od otoczenia, ustalany jest jego skład,
struktury, funkcje, cechy integralne (właściwości), a także czynniki systemotwórcze i relacje z otoczeniem.

Analiza systemu opiera się na następujących zasadach:
1) jedność - wspólne rozpatrywanie systemu jako jednej całości i zestawu części;

Kuzmin V.P. Tło historyczne i podstawy epistemologiczne
podejście systemowe. - Psychol. czasopismo, 1982, t. 3, nr 3, s. 3-14; nr 4, s. 3 - 13.