CC BY
105
УДК 330.46:330.342 ББК 65.050.03
М 75
В.А. Молодых
Кандидат экономических наук, доцент кафедры «Экономика и учет» Северо-Кавказского государственного технического университета. Тел. (8652) 945-975, e-mail: [email protected].
Ир.П. Кузьменко
Кандидат экономических наук, доцент кафедры «Информационные и компьютерные системы» Ставропольского государственного аграрного университета. Тел: (8652) 35-22-82, e-mail: [email protected]
Кибернетические инструменты управления эволюционными изменениями в экономических системах
(Рецензирована)
Аннотация. В статье рассмотрены перспективы использования кибернетических инструментов моделирования организационных изменений в экономических системах.
Ключевые слова: системный инжиниринг, экономическая система, эволюционные
изменения, проектирование, управление.
V.A. Molodyh
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of Economics and Accounting North-Caucasian State Technical University. Ph.: (8652) 945-975, e-mail: [email protected]
Ir.P. Kuzmenko
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of Information and computers system Stavropol State Agrarian University. Ph. : (8652) 35-22-82, e-mail: [email protected]
Cybernetic management tools evolution changes in economic systems
Abstract. The article describes the prospects of using cybernetic modeling tools of organizational changes in economic systems.
Key words: system engineering, economic system, evolutionary Pronounced changes, design, management.
Важным концептуальным аспектом системно-эволюционного подхода является определение эффективных инструментов исполнения ключевых функций управления эволюционными изменениями: достижения целей, согласования, исследования и
информационной поддержки, комплексного решения связанных с их реализацией задач.
Мы полагаем, что в качестве продуктивных инструментов управления эволюционными изменениями (УЭИ) следует рассматривать алгоритмы, методики и модели системной методологии, предоставляющей наиболее адекватные трансформационным процессам средства исследования и решения практических задач. С одной стороны, все части и элементы объекта исследования при его системном рассмотрении взаимосвязаны. В связи с этим, любое изменение в подсистемах, в поведении отдельных элементов порождает цепную реакцию последствий, анализ которой - ядро системной методологии, описывающей различные средства и приемы анализа структурных взаимодействий, определение целей, ранжирование факторов влияния, расчет критериев, методы сравнения, сопоставления и анализа альтернативных решений.
С другой стороны, именно в ракурсе системной методологии анализ изменений рассматривается как фундаментальная проблема распознавания отличий, условий, управляющих целостностью, преемственностью или преобразованием структур, их
воспроизводством и эквифинальностью. Подчеркнем, что в рамках системной методологии существует множество направлений, разрабатывающих инструменты и методы решения проблем в реальных управленческих ситуациях, таких как: организационная кибернетика, системный анализ, системный инжиниринг, исследование операций, проектирование социальных систем и др. В работах, исследующих и раскрывающих эти методы, на наш взгляд, можно выделить два варианта описания областей их применения в управлении социально-экономическими системами.
Первый вариант подчеркивает универсальность использования системных методов. В работах С. Бира и У Эшби кибернетика рассматривается с позиции формулирования универсальных законов и методов управления поведением механических и организационных систем [1, 2]. Г. Дженкинс определяет системный инжиниринг как «науку проектирования сложных систем в целом, гарантирующую эффективную скоординированную работу всех компонентов, составляющих систему» [3]. У Черчман описывает метод проектирования социальных систем как универсальное средство решения сложных, слабоструктурированных задач, всегда возникающих в процессе управления организацией [4].
Второй вариант определяет системные методы только как средство исследования управления в организационных системах. Так, например, В. Мыльник и Б. Титаренко называют системный анализ, распознавание объектов, управленческую кибернетику основными методами исследования систем управления [5].
На наш взгляд, методы и инструменты системной методологии не являются универсальным средством разрешения всех проблем менеджмента, имеют ограничения в применении и не выступают только средством исследования и описания реальных проблем. С нашей точки зрения, для решения прикладных проблем целесообразно рассматривать и определять области применения спектра разнообразных системных методов и инструментов с позиций функции менеджмента, реализации конкретных задач управления. Полагаем, что поиск соответствия и применение системных инструментов, адекватных функциям и задачам управления эволюционными изменениями на микроуровне, являются эффективным средством повышения компетентности и результативности менеджмента, обеспечения непрерывности и оптимальности процесса. Реализации композиционной функции УЭИ соответствуют методы управленческой и организационной кибернетики, распознавания образов, системного анализа и инжиниринга. Та как именно кибернетика изучает проблемы формирования и передачи управляющих воздействий для достижения заданного состояния системы, мы объединяем эти методы и инструменты в кибернетический спектр.
Анализируя вышеуказанные системные методы, мы выделили базовые принципы, лежащие в основе возможности их объединения в кибернетический инструментарий управления эволюционными изменениями и реализации композиционной функции.
Во-первых, алгоритмы всех вышеназванных системных методов подразумевают четкое и полное определение целей изменения. Первый этап алгоритмов системного анализа, распознавания образов и управленческой кибернетики включает формулирование четкой и полной системы целей, так как устойчивая организационная система С. Бира содержит подсистему определения и достижения целей.
Таким образом, мы полагаем, что первый принцип отнесения методов и инструментов к системным кибернетическим инструментам управления изменениями может быть сформулирован, как принцип стартовой определенности, возможности формализации целей.
Во-вторых, во всех названных методах большое внимание уделяется процессам моделирования и проектирования объектов преобразований (организаций, бизнес-процессов и т.д.). Методы объединяет отражение процессов в единой, целостной модели, которая является основой для принятия управленческих решений. В алгоритме системного ижиниринга Д. Марка и К. МакГоуэна содержится этап объединения спроектированных подсистем в единое целое [6]. Системный анализ содержит этап конструирования целостной системной модели для предупреждения нежелательных последствий применения конкретных решений. Таким образом, второй принцип кибернетических принципов включает построение
и использование максимально полной, содержательной модели для принятия решений о преобразованиях.
В-третьих, указанные методы объединяет приверженность парадигме оптимизации, т.е. проводится анализ альтернативных вариантов на основе количественных критериев или экспертных оценок, затем из множества выбирается лучший, в большей степени соответствующий целям изменений. Методы системного инжиниринга, анализа, распознавания образов используют для оптимизации аппарат инженерного конструирования, имитационного моделирования, линейного программирования и т.д. Третий принцип, на наш взгляд, объединяющий системные методы в кибернетический спектр - принцип оптимизации процессов.
В-четвертых, во всех названных методах ключевая роль в принятии решений отводится экспертам. В методах системного анализа, управленческой и организационной кибернетики эксперты, системные проектировщики, аналитики и лица, принимающие решения (ЛИР), ответственны за выбор стратегии реализации изменений. Четвертый принцип - принцип решающей роли экспертов.
В-пятых, во всех названных методах подразумевается, что результативность их применения проверяется практикой. Последний этап алгоритма системного инжиниринга в работах Д. Марка и К. МакГоуэна заключается во введении системы в действие и практической проверке результатов изменений [6]. В методах системного анализа и распознавания выбор решений и инструментов проверяется и итеративно корректируется, в управленческой и организационной кибернетике инструменты анализа обратных связей позволяют ориентироваться на практическую проверку и оценку результатов. Таким образом, пятый принцип кибернетических методов - принцип практической оценки результативности изменений.
Для диагностики текущего моделирования целевого состояния объекта изменений на втором и третьем этапах интегрального алгоритма мы предлагаем использовать разработанный Д. Россом инструмент SADT-проектирования [6] и VS-модель С. Бира [1].
SADT-проектирование (технология структурного анализа и техники проектирования) - инструмент метода системного инжиниринга, широко используемый для описания организационных систем, разработки оргструктур, систем долгосрочного и стратегического планирования, обучения персонала и многих других задач, требующих системного подхода на микроуровне. Применение SADT-проектирования предполагает адекватное и точное описание объекта управления изменениями, как системы, имеющей конкретное назначение. Основным рабочим элементом при описании системы являются SADT-диаграммы. Это предписывающие диаграммы, представляющие входные - выходные преобразования и указывающие правила этих преобразований. Каждая диаграмма содержит блоки, отражающие функции или данные моделируемой системы, и дуги. Дуги связывают блоки и отражают взаимодействия и направления системных информационных каналов.
Кроме SADT-диаграмм метод системного инжиниринга содержит еще два, на наш взгляд существенных для управления изменениями на микроуровне инструмента: определение точки зрения, с которой наблюдается система, и описание стратегий структурной декомпозиции.
Выбор точки зрения означает выделение определенных аспектов системы, фокусирование, способствующее согласованному описанию частей целого [6]. «Точку зрения» рекомендуется при этом представлять себе как «место (позицию) человека или объекта, в которое надо встать, чтобы увидеть систему в «действии». Мы полагаем, что определение, строгая фиксация «точки зрения» дает возможность четко структурировать задачи диагностики и моделирования на втором и третьем этапах интегрального алгоритма. Кроме того, для корректного и точного описания системы микроуровня в целом или конкретного объекта управления изменениями существенен правильный и последовательный выбор стратегии декомпозиции. На наш взгляд, в рамках системно-эволюционного подхода и реализации композиционной функции, продуктивны бизнес-процессные и жизнециклические
стратегии.
Декомпозиция на основе бизнес-процессов является средством на этапе диагностики, т.к. позволяет определять функции объектов изменения независимо от того, как они реализуются. Таким образом, создается удобная основа для оптимизации процессов, исключающая дублирования функции. Если же целью управления изменениями в системе микроуровня является последовательное улучшение одного или нескольких ее параметров и при этом достаточно просто выделяются стадии этого процесса, то удобно использовать жизнециклическую декомпозицию.
Отметим, что широкие декомпозиционные возможности и удобный графический интерфейс SADT-проектирования позволяют использовать его и в качестве инструмента реконфигурации базы знаний организации на четвертом этапе интегрального алгоритма.
Таким образом, к основным достоинствам SADT-проектирования как инструмента управления эволюционными изменениями системы микроуровня на этапах диагностики и моделирования, следует отнести:
• наличие проверенных, адаптированных методик описания и декомпозиции бизнес-процессов;
• возможность полной формализации и автоматизации процесса моделирования изменений в структуре, бизнес-функциях организации и подразделений;
• наличие широкого спектра готовых электронных продуктов с удобным, гибким интерфейсом.
Мы полагаем, что ограничением, снижающим эффективность применения данного инструмента, является высокая сложность структуры системы микроуровня, определяемая большим числом элементов (подразделений, бизнес-процессов), числом и типом взаимодействий между ними. Чем выше структурная сложность системы микроуровня, тем труднее ее полное и точное описание. Даже с пользованием возможностей автоматизации непросто перечислить все компоненты и взаимосвязи сложной системы. Кроме того, получаемый в результате диагностики громоздкий проект не облегчает процесса оптимизации. Отсюда, область применения SADT-технологии ограничивается диагностикой и моделированием сложности бизнес-процессов среднего и низкого уровня сложности.
На наш взгляд, использование VS-модели на этапах диагностики и проектирования снимает вышеназванное ограничение и расширяет область применения кибернетического инструментария в процессе УЭИ. VS-моделирование построено на использовании в управлении на микроуровне модели жизнеспособной системы С. Бира [1], которая, с нашей точки зрения, отвечает важному условию УЭИ - сбалансированной декомпозиции, учитывающей высокую структурную сложность системы.
Метод VSM предполагает декомпозицию любого уровня системы микроуровня на базе выделения пяти элементов [1]: S1 - система действия или операций, S2 - система координирования, S3 - система контроля, S4 - система оценки или развития, S5 - система организационного поведения. Важно отметить, что разработка каждой системы влияет на всю организацию. Большое значение придается качеству и дизайну информационных каналов, которые связывают элементы между собой и всю организационную систему с внешним окружением.
С. Бир, описывая сферу применения VSM, формулирует теорему о рекурсивной структуре жизнеспособных систем, в которой доказывается, во-первых, вложенность подсистем, а во-вторых, принципиальная одинаковость их структур. Рекурсивный характер делает модель универсальной, применимой как для системы микроуровня, организации в целом, так и для любого ее уровня.
К недостаткам, ограничивающим применение модели, относится ее обобщенный, скорее теоретический, чем методический характер. Однако методологические основы системного подхода и кибернетики, лежащие в основе VSM, позволяют детально разработать методику для диагностики и моделирования. Во-первых, выделенные в модели элементы S1-S5 существуют в любой системе микроуровня и анализ степени их развитости, определение
значимости и подчиненности позволяет упростить процесс диагностики; во-вторых, выделение элементов S1-S5 может быть легко формализовано с помощью опроса экспертов; в-третьих, метод требует оптимизации системы анализа внешней и внутренней среды микроэкономической системы, что является одной из ключевых задач композиционной функции УЭИ. Применение VS-моделирования на этапе диагностики разрешает выявить узкие места и просчеты в структуре менеджмента системы микроуровня, а на этапе моделирования повысить эффективность и качество информационного обмена, оптимизировать дизайн информационных каналов.
Добавим также, что критические замечания к методу в работах О.И. Ларичева сводятся к упрекам в преувеличенном внимании к процессам связи и контроля в ущерб социальным задачам, проблемам человеческого взаимодействия [7], что с нашей точки зрения, справедливо по отношению ко всем кибернетическим методам. На наш взгляд, указанные авторами задачи должны решаться параллельно в рамках реализации интеграционной и оценочной функции УЭИ, с помощью соответствующего инструментария.
Отметим, что на всех этапах интегрального алгоритма УЭИ анализ и декомпозиция целей, задач, управленческих воздействий и т.д. связаны с классификацией и ранжированием этих элементов. Мы считаем, что в качестве инструмента классификации и основы для принятия управленческих решений на втором, третьем и четвертом этапах интегрального алгоритма следует использовать инструментарий распознавания объектов, явлений и ситуаций.
По определению Р. Гонсалеса, распознавание представляет собой информационный процесс, реализуемый некоторым преобразователем информации (интеллектуальным информационным каналом, системой распознавания), имеющим вход и выход. На вход системы подается информация о том, какими признаками обладают предъявляемые объекты. На выходе системы отображается информация о том, к каким классам (обобщенным образам) отнесены распознаваемые объекты [8]. На наш взгляд, руководствуясь методом, любой элемент интегрального алгоритма УЭИ можно трактовать как ситуацию, требующую распознавания, а классификацию осуществлять с помощью трех инструментов: алфавита классов, словаря признаков и решающих правил.
К недостаткам применения данного метода, прежде всего, следует отнести сложность подбора адекватных функций принадлежности, необходимость большого количества экспериментов для отладки алгоритма. Мы полагаем, что здесь одним из наиболее эффективных средств устранения ограничений является автоматизация процесса, создание компьютерной программы экспертного оценивания.
Количественные показатели и оценки, полученные в результате обработки нечетких множеств, позволяют применять метод «черного ящика» (метод управленческой кибернетики), который, мы считаем, следует использовать на четвертом этапе интегрального алгоритма в качестве инструмента контроля и анализа результатов проведенных изменений.
Предложенная У. Эшби техника «черного ящика» предполагает, изменяя состояния входа, фиксировать изменения на выходе, отслеживая тем самым, закономерности поведения и механизмы саморегуляции системы микроуровня [2]. Отметим, что содержание цели метода, на наш взгляд, соответствуют положениям системно-эволюционного подхода о необходимости исследования внутренних ограничений, системности и резонансных возможностях УЭИ.
Согласно методу саморегуляция в системах обеспечивается механизмами обратной связи. Мы полагаем, что в ракурсе процесса УЭИ механизм петли обратной связи может быть реализован с помощью следующих процедур:
определения параметров целей организационных изменений или критериев их эффективности;
запуска процесса реализации изменений параметров на вход:
фиксации преобразованных параметров выхода в датчике, представляющем количественную информацию;
сравнения в компараторе информации датчика и параметров цели;
передачи информации о сравнении в активатор, коррекции входных параметров.
Механизм обратной связи выступает как эффективный инструмент контроля при реализации изменений, так как чем больше итераций входных параметров, тем точнее полученные результаты. Если результаты сравнения показывают, что отклонения от первоначальных целей являются незначительными и удовлетворяют установленным параметрам эффективности, то можно говорить об успешном внедрении изменений. В противном случае срабатывает эффект положительной обратной связи, т.е. необходимо менять или корректировать цели и приступать к управлению новыми изменениями.
Отметим, что механизм работы петли может быть полностью формализован, но тогда увеличиваются требования к информационным каналам. Они должны обладать высокой пропускной способностью и быстродействием. Если на стадии сравнения допускать участие экспертов, то механизм приобретает черты ситуационности, зависимости от субъективных факторов. В целом, методика «черного ящика», с одной стороны, снимает ограничения по сложности изменений системы микроуровня, а с другой стороны, усиливает ограничения по детерминированности целей изменений. Цели не просто должны быть заранее сформулированы и поддаваться параметризации (желательно в виде количественных критериев эффективности).
Подводя итог вышеизложенному, модель реализации композиционной функции УЭИ, объединяющей в себе широкий спектр инструментов кибернетических методов, можно представить следующим образом (таблица 1).
Кибернетическая сущность инструментов позволяет создать такое объединение, а специфика отдельных инструментов, их проработанность, математическое и информационное наполнение обеспечивают гибкость и ситуативность применения. Как следует из содержания алгоритма и предложенных методов, кибернетическая композиционная модель отвечает принципам системно-эволюционного подхода: оптимальности и системности воздействий, ситуативности и интенциональности управления.
На наш взгляд, использование в процессе УЭИ композиционной модели как инструментальной базы для достижения поставленных целей позволит:
ускорять и совершенствовать процесс принятия управленческих решений по внедрению и оценке изменений;
определять и рассчитывать количественные характеристики и показатели изменений системы микроуровня;
контролировать и регулировать процесс реализации изменений микроуровня; конфигурировать базу знаний микроэкономической системы.
Таблица 1
Композиционная модель УЭИ
Интегральный алгоритм Анализ и декомпозиция Классификация и ранжирование альтернатив Формирование оценочных показателей для принятия решений
Определение системы целей Описание проблематики, использование конфигуратора, определение «точки зрения» Выбор критериев эффективности Расчет, оценка критериев эффективности, экспертные оценки
Диагностика и проектирование текущего Выбор стратегии декомпозиции, SADT проектирование, VS- Методика распознавания образов, Алгебра нечетких множеств
состояния объекта изменений моделирование определение критериев отбора
Моделирование целевого состояния SADT проектирование или VS-моделирование Методика распознавания образов, определение критериев отбора Расчет обобщенных оценок и показателей
Реализация изменений Техника «черного ящика», механизм обратной связи Методика распознавания образов Расчет критериев отбора и экспертных оценок, SADT
Подчеркнем, что сфера применения такой модели ограничена, т.к. эффективность применения кибернетических инструментов связана с четкими целями, количественными параметрами организации и окружающей среды. Применение модели продуктивно в следующих случаях: при целенаправленных изменениях на уровне стратегического
планирования, проектирования бизнес-процессов, моделирования организационной структуры и информационной оптимизации системы микроуровня.
Модель представляет собой открытую систему, любая ячейка может быть дополнена методами и инструментами, удобными для ЛПР и соответствующими организационной культуре. Такую систему, по нашему мнению, удобно использовать как конфигурацию базы знаний микроэкономической системы. Готовые инструменты служат основой для автоматизации процесса изменений, дают возможность быстрого обучения, формирования навыков у персонала, а открытость системы позволяет использовать опыт проведенных изменений и осуществлять реконфигурацию базы. Таким образом, реализуются задачи не только композиционной, но и информационной функции управления эволюционными изменениями.
Примечания:
Бир С. Наука управления. М.: Энергия, 1971. 112 с.
Ashby W.R. Introduction to Cybernetics. N.Y.: Chapman & Hall, 1956. 404 p.
Jenkins G. The system approach // Systems behavior. L., 1972. 212 p.
Churchman C.W. The design of inquiring systems. N.Y., 1971. 195 p.
Мыльник В.В., Титаренко Б.П. Системы управления. М.: Экономика и финансы, 2002. 304 с.
Марк Д., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования. М.: Финансы и кредит, 2008. 289 с.
Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М.: Наука, 2003. 332 с.
Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. М.: Мир, 1978. 411 с.
