CC BY
131
18.5. СИСТЕМНОДИНАМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ УСТОЙЧИВОСТИ УПРАВЛЕНИЯ БОЛЬШИМИ ОРГАНИЗАЦИЯМИ1
Ожиганов Эдвард Николаевич, д.ф.н., профессор Российского университета дружбы народов
edward.ozhiganov@gmail.com
Аннотация: в статье исследуются регрессионные модели, для которых уже существует теоретический аппарат и теория планирования эксперимента. Имитационное моделирование - явление более новое по сравнению с традиционным вычислительным и статистическим подходом. Рассматривается системная динамика как подход для моделирования и имитирования комплекса физических и социальных систем. Подход предоставляет уникальные возможности для совершенствования методов анализа в социальных и политических науках, экономике.
Ключевые слова: системно-динамическое
моделирование, устойчивость управления,
организация, имитационное моделирование, регрессионные модели
SYSTEMICALLY-DYNAMICAL MODELING OF STABILITY OF CONTROL LARGE ORGANIZATIONS
Ozhiganov Eduard Nikolaevich, PhD, Doctorate, Professor Peoples' Friendship University of Russia
edward.ozhiganov@gmail.com
Annotation: the article studies the regression models, for whom already exists theoretical apparatus and the theory of experimental planning. Imitation modeling - more recent phenomenon over traditional computational and statistical approach. System dynamics is considered as an approach for simulation the complex of physical and social systems. The approach gives a unique opportunity to improve the analysis techniques of social and political science, economics.
Keywords: systemically-dynamical Modeling, stability of management, organization, simulation, regression models.
Имитационное моделирование - это способ представить динамическое отражение изменений состояния процесса управления крупными организациями с течением определенного времени. Поэтому ключевым моментом в имитационном моделировании является выделение и описание состояний управленческого процесса с помощью набора переменных состояний, каждая комбинация которых описывает конкретное состояние. Иначе говоря, это представление динамики поведения процесса управления посредством продвижения ее от одного состояния к другому в соответствии с определенными операционными правилами. Выводы и закономерности, полученные в ходе применения компьютерных
1 Исследование подготовлено при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда проект № 11-02-00155а «Разработка теоретических подходов по созданию современных методов государственной поддержки инвестиционной деятельности организаций и вовлечение бизнеса в инновационные процессы, обеспечивающих модернизацию производства и создание научно-образовательных кластеров и технологических платформ с целью формирования условий устойчивого развития экономики РФ в посткризисный период»
имитаторов, используются в качестве правил и рекомендаций при управлении реальным объектом -стабильностью процесса управления.
Имитационное моделирование - явление более новое по сравнению с традиционным вычислительным и статистическим подходом, где исследуются регрессионные модели, для которых уже существует теоретический аппарат и теория планирования эксперимента. Основой имитационного моделирования является тот факт, что вместо аналитического описания взаимосвязей между входами, состояниями и выходами исследуемой системы создается и изучается алгоритм динамики процессов внутри нее. После этого в результате многократного компьютерного «проигрывания» модели на выходе получаются значения показателей эффективности функционирования системы за рассматриваемый временной период. Таким образом исходная информация преобразуется в выходную. По результатам анализа выходных данных моделирования могут быть сделаны качественные выводы, описывающие структуру исследуемой системы, динамику ее развития, устойчивости и т.д., а также количественные выводы, в основном объясняющие прошлые значения переменных, характеризующих систему, или носящие характер прогноза некоторых показателей в будущем.
Важным отличием имитационных моделей от других является то, что они учитывают вероятностный характер, неопределенность процессов и явлений внешней среды и ориентацию на получение результатов с принятием во внимание этих неопределенностей. С помощью
имитационного моделирования можно реализовать практически любой алгоритм поведения системы или управленческой деятельности, причем данный вид моделирования позволяет рассмотреть процессы, происходящие в системе на различных уровнях детализации.
Используя имитационное моделирование, можно смоделировать поведение субъектов процесса управления в ситуации неопределенности, оценить последствия реализации различных сценариев, а также спрогнозировать дальнейшее течение событий.
Характерными чертами для имитационных моделей является то, что они отражают лишь те закономерности, которые являются значимыми и нужными исследователю, и не рассматривают несущественные для данного исследования свойства системы. Модель также должна отвечать требованию максимального приближения к реальным процессам и точности их воспроизведения.
Метод имитационного моделирования в самом общем определяется как экспериментальный метод исследования реальной системы по ее имитационной модели, который сочетает особенности экспериментального подхода и специфические условия использования вычислительной техники. В этом определении подчеркивается, что имитационное моделирование является машинным методом
моделирования, собственно без ЭВМ никогда не существовало, и только развитие информационных технологий привело к становлению этого вида компьютерного моделирования. В этом определении также акцентируется внимание на экспериментальной природе имитации, применяется имитационный метод исследования (осуществляется экспериментирование с моделью). Действительно, в имитационном моделировании важную роль играет не только проведение, но и планирование эксперимента на модели.
В процессе имитационного моделирования исследователь имеет дело с четырьмя основными элементами:
1) реальная системой;
2) логико-математической моделью моделируемого объекта;
3) имитационной (машинной) моделью;
4) ЭВМ, на которой осуществляется имитация -направленный вычислительный эксперимент.
Исследователь изучает реальную систему, разрабатывает логико-математическую модель реальной системы. Имитационный характер исследования предполагает наличие логико- или логико-математических моделей, описываемых изучаемый процесс, в нашем случае - стабильность процесса управления.
Этап создания модели - обоснование перехода от реальной системы к логико-математической модели, предполагает либо наличие развитой теории объекта, либо разработку таковой для данной модели. Иначе говоря, построение модели и построение теории неразрывно связаны между собой. Методология имитационного моделирования поднимает
моделирование на качественно более высокий уровень, поскольку обладает высокой степенью общности и в данном контексте она может рассматриваться как средство построения содержательных теорий объектов.
В рамках нашего подхода системной динамики устойчивости системы управления большими организациями мы разработали одну из подмоделей, описывающую динамику той «нагрузки», которая является результатом «отклоняющейся» активности, а с другой стороны - ключевые характеристики устойчивости системы управления (способность
противостоять/справляться с нагрузками). Иначе говоря, моделируются условия, при которых незначительные перемены в «отклоняющейся» активности могут создавать серьезные сбой в работе системы управления. С этим значением мы сможем определить подходящие и действенные факторы, смягчающие и уменьшающие вероятность радикальных изменений в поведении системы и улучшении ее стабильности. В частности, мы выделяем те условия, при которых незначительных актов «отклоняющейся» активности могут привести к потере баланса системы, и затем выявляем те факторы, которые могли бы уменьшить нежелательные изменения в поведении и способствовали укреплению стабильности.
Стабильность системы управления является процессом, в котором крупные организации могут на разных стадиях «стабильности» и подвергаться разной степени действия факторов, ведущих к нестабильности. Есть несколько степеней неустойчивости, а также различные пути достижения «конечной точки». Известно, что исследования стабильности (и неустойчивости) организации тесно связаны с широким спектром вопросов в социальных и вычислительных науках, таких как институциональное развитие (или отсутствие такового), экономические производительность, социальная сплоченность, формирование неформальных групп, а также рядом проблемных областей, которые имеют непосредственное отношение к устойчивости организации и ее жизнеспособности, также как к различным видам давления, оказываемого на организацию и разным типам рисков.
Учитывая широкий спектр утверждений, касающихся источников стабильности управленческого процесса и её последствий, первым шагом является определение основных тезисов для правильной и точной выработки
направления для стратегии моделирования. Основной тезис заключается в следующем: стабильность
управленческого процесса является устойчивым при условии, что уровень его устойчивости (прочности) больше, чем нагрузки (или давления), оказываемого на него. Иначе говоря, система управления является стабильной до тех пор, пока нагрузка или давление, оказываемое на него, может быть нейтрализовано с помощью ресурсов и мощности самой организации. Встроенное в общую модель стабильности управленческого процесса, это предположение поможет точнее сформулировать модель динамики системы.
Системная динамика (СД) - это подход для моделирования и имитирования (с помощью компьютера) комплекса физических и социальных систем и проведения экспериментов с целью разработки политики управления изменениями. Основой стратегии моделирования является описание структуры системы в терминах «накопителей» и «потоков». В этой связи, обратная связь является необходимым элементом для конструирования динамики этих моделей и через их взаимодействия можно представить и объяснить поведение всей системы.
Подход предоставляет уникальные возможности для совершенствования методов анализа в социальных и политических науках, экономике. СД признает комплексное взаимодействие среди множества петель обратной связи, отвергает представления о линейных причинно-следственных связях и требует от аналитика охвата всей системы взаимоотношений, в которой «причина» может испытать на себе влияние «эффекта». СД позволяет аналитикам выявить «скрытые» движущие силы. Кроме того, системно-динамическая модель обеспечивает аналитика широкими возможностями и гибкостью, т.к. СД занимается как разработками концепций, так и эмпирическим сбором данных, а системно-динамическая модель процесса переводит эти элементы причинной логики в системы интегральных уравнений. Эмпирический анализ также используется для объяснения отношения между отдельными элементами в общей системе. Понимая динамику состояния системы, включая взаимодействие между субъектами, действиями, структурами и процессами в сложных средах, можно лучше определить, как укрепить государство при уменьшении нагрузок и давления, оказываемое на него.
Для моделирования первым шагом является определение общих сфер и систем элементов, которые ведут к нестабильности политического процесса, и источников этой нестабильности. Этот шаг дает широкомасштабное видение, которое используется для разработки целей, в соответствии с доминирующей линией мышления в области политических наук. Ценность системной динамики состоит в том, что она предоставляет метод как для образования эмпирической модели, так и для ведения текущей политики.
Следующий шаг заключается в выборе и детализации наиболее важных, чувствительных и краткосрочных процессов, которые влияют на формирование непосредственных угроз для стабильности и усиливают предрасположенность системы к нестабильности.
Третий шаг заключается в разработке общей математической модели системной динамики для моделирования и анализа на основе эмпирических данных и наблюдаемых случаев. Математическая модель сама состоит из взаимосвязанных модулей, которые представляют собой различные аспекты рассматриваемых процессов.
Построение подмодели начинается с создания наиболее общей контурной схемы, которая отражает ключевые элементы системы, включая основные петли обратной связи. Диаграмма отражает диапазон потенциально значимых зависимостей и процессов обратной связи, которые объясняют динамику общего состояния процесса управления.
При построении подмодели в центре внимания находится легитимность организации и роль
«отклоняющегося» поведения.
Здесь необходимо рассмотреть три фактора:
Во-первых, мы временной горизонт, в котором долгосрочные последствия могут значительно отличаются от краткосрочных результатов.
Во-вторых, это модель с достаточно широкими границами, которые позволят нам изучить и объяснить сильные и слабые стороны различных вариантов
стратегии.
В-третьих, подход сосредоточил внимание на тех
системных факторах, которые лучше всего иллюстрируют вклад системной динамики в анализ систем управления.
Исходя из всех этих соображений, основным объектом при построении подмодели является динамика
рекрутирования участников «отклоняющейся» активности, позволяющую выявить степень устойчивости процесса управления и его возможности по контролю над
«отклоняющейся» деятельностью. Отправной точкой для моделирования потенциала роста числа участников «отклоняющейся» активности являются процессы
вовлечения и рекрутинга. Построение модели включала в себя четыре этапа:
- тщательный обзор литературы с целью ознакомления с
ключевыми терминами и фиксация степени разработанности исследования проблемы рекрутинга
«оппозиционеров»;
- проведение консультаций с экспертами и аналитиками, специализирующимися на этих проблемах, для более глубокого понимания ситуации.
- анализ существующих эмпирических исследований, которые могут быть применены по отношению к ряду организаций, и таким образом
- развитие общих представлений о сложности динамики процессов.
Модель показывает источники и результаты рекрутирования «оппонентов», ограниченные устойчивостью организации и той степенью, в которой организация может управлять «отклоняющейся» деятельностью. Для упрощения из многих стратегий, которые «оппоненты» могут выбрать для того, чтобы снизить легитимность организации, моделируются те, которые связаны с производством и распространением «сообщений», которые являются основными механизмами для увеличения численности «оппонентов» и их мобилизации. Условия, в которых происходит мобилизация и вербовка, частично формируется самим процессом управления. Эффективность управления и устойчивость организации должны работать на то, чтобы противостоять мобилизации «оппонентов».
Модель строится исходя из того, что в любой организации есть некоторое количество «рациональных оппонентов», мотивация которых направлена на «улучшающие» изменения в организации, и некоторое количество «диссидентов», рассматривающих управление как объект, в принципе не поддающийся изменениям. Таким образом, весь «человеческий капитал» организации разделяется на три категории, обозначаемое как
«человеческий потенциал», «рациональные оппоненты» и «диссиденты». Модель показывает переходы от одной категории к другой с стандартными средствами графической нотации программы Powersim Studio v.9.0. Люди могут стать «рациональными оппонентами» и через некоторое время эти «рациональные оппоненты» могут стать в ряды «диссидентов». Тем не менее, «рациональные оппоненты» не обязательно должны становиться «диссидентами»: они могут быть
умиротворены организацией и стать частью «человеческого потенциала», или «мирная смена» системы управления или изменение стратегии управления может превратить бывших «оппонентов» в сторонников системы. С другой стороны, из-за определенных действий организации они могут быть перейти на сторону «диссидентов», что может произойти вследствие жестких мер со стороны руководства организации. Существуют и другие условия, влияющие на поток «человеческий потенциал - оппоненты - диссиденты», поскольку в больших организациях самые различные факторы могут повлиять на этот переход.
Моделирование должно также учитывать такие факторы, как успешно «рациональный оппонент» перешел в группу «диссидентов», насколько сильно было давление со стороны организации и необходимое время для перехода, чтобы определить скорость, с которой «оппоненты» станут «диссидентами». Различные рычаги организации, такие, как объем ресурсов, влияющие на каждую из переменных, являются внешними по отношению к данной подмодели, но мы можем протестировать различные варианты политики путем изменения этих параметров.
Переменная «сообщения» включает такие действия, как протесты и направленные действия, формальные, так и неофициальных контакты между людьми в этом контексте. Сообщения такого рода ослабляют легитимность организации и представляют собой серьезную угрозу устойчивости процесса управления. Нагрузка на организацию становится особенно серьезной, когда такое сообщение распространяется через социальные сети и, таким образом, содействует дальнейшей «вербовке».
Соответственно, подмодель учитывает интенсивность восприятия таких сообщений и относительную частоту подобных сообщений. Эффективность таких средств коммуникации может либо увеличивать «кажущуюся» интенсивность сообщений, например, посредством более широкого использования сети Интернет или уменьшить интенсивность, если используются неэффективно. Как только такие сообщения появляются чаще, чем обычно, относительная частота сообщений увеличивается, увеличивая число сторонников «диссидентов».
Критическим ограничением для расширения числа сторонников «диссидентов» является устойчивость больших организаций. Системно-динамическая модель рассматривает состояние устойчивости организации через эмпирически выведенную функцию ключевых детерминант. В частности, модель объединяет показатели экономической эффективности, легитимности организации, человеческого потенциала для вычисления совокупного уровня устойчивости организации. Устойчивость управленческого процесса может уменьшать число «диссидентов», тем самым предотвращая увеличение нагрузки на систему. Например, когда экономическая конкурентоспособность находится на высоком уровне и организация воспринимается как легитимная, вероятность того, что
«отклоняющаяся активность» будет значимой, значительно снижается.
Ввиду того, что в нашем исследовании объектом рассмотрения является система управленческих отношений, которая относится к системам большой разрядности, она имеет вероятностный характер поведения, и поэтому адекватное описание процессов, происходящих в ней, с помощью аналитических и математических моделей затруднительно, а зачастую и не представляется возможным. Альтернативой
традиционным методам служат методы компьютерного имитационного моделирования, являющегося в настоящее время одним из основных средств исследования сложных систем.
Важным отличием имитационных моделей от других является то, что они учитывают вероятностный характер, неопределенность процессов и явлений внешней среды и ориентацию на получение результатов с принятием во внимание этих неопределенностей. С помощью имитационного моделирования можно реализовать практически любой алгоритм поведения управленческой деятельности, причем данный вид моделирования позволяет рассмотреть процессы, происходящие в системе на различных уровнях детализации.
Используя имитационное моделирование, можно смоделировать поведение субъектов управленческого процесса в ситуации неопределенности, оценить последствия реализации различных сценариев, а также спрогнозировать дальнейшее течение событий. Характерными чертами для имитационных моделей является то, что они отражают лишь те закономерности, которые являются значимыми и нужными исследователю, и не рассматривают несущественные для данного исследования свойства системы. Модель устойчивости системы управления также должна отвечать требованию максимального приближения к реальным процессам и точности их воспроизведения.
Если имитационные модели построены для принятия решений в условиях неопределенности, то они относятся к стохастическим. Случайными переменными или случайными величинами будут факторы, поведение которых в имитационной модели заранее не известно, причем задаются такие факторы на основе имеющейся информационно-аналитической системы - базы данных за прошедшие периоды и информации о характере функционирования системы.
Изменяя в модели значения переменных в соответствии с поступающими данными, можно прогнозировать результаты, связанные с выбором той или иной стратегии. В программе Powersim Studio v.9 существует такая опция, как анализ оценки риска (Risk Assessment), который показывает, насколько чувствительный является модель к изменениям, к предположениям или допущениям, на которых построена система таких связей. Такие переменные должны быть изменяемыми и могут быть определены как фиксированные значения или как распределения вероятностей. Зависимые переменные должны быть вычисляемыми, что дает возможность исследовать эффект неопределенности для тех или иных анализируемых допущений.
С помощью данного метода получают распределения значений для зависимых переменных, изучают вероятности результатов в различных диапазонах ниже или выше определенных процентилей. Проверяя устойчивость модели к изменениям в допущениях (независимых переменных), можно оценить вероятность
или риск нежелательных результатов (в той же мере и благоприятных результатов).
Построенную таким образом визуальную расчетную модель можно использовать для сценарного анализа развития политического процесса. Сценарный анализ основывается на анализе реакции модели на изменение параметров, для чего выбираются варьируемые и целевые параметры. С помощью такого анализа можно оценить последствия различных решений, принимаемых участниками политического процесса. Модели на микроуровне могут быть применены как в виде самостоятельных средств анализа, так и быть интегрированы в качестве подсистем для моделей более высокого уровня.
Список литературы:
1. Гроуди Д. революции inMfelfare экономики и ее последствия для окружающей среды и оценки политики. «Земля Экономика» Vol. 80, № 2, 2004, с. 251.;
2. Ю.Л. Шаров, Ю.К. Толчеев, А.В. Гужов. Проблемы информационно-технологического сопровождения процесса мониторинга правового пространства и правоприменительной практики в Совете Федерации ФС РФ. - Материалы Второй Всероссийской научнопрактической конференции «Мониторинг правового пространства и правоприменительной практики», Москва, РАГС, май 2004 г.;
3. А.М. Андреев, Д.В. Березкин, К.В. Симаков, Ю.Л. Шаров.
Технологии и инструментальные средства автоматизированной обработки электронных текстовых массивов для задачи мониторинга
правоприменительной практики. - Аналитический вестник Аналитического управления Аппарата Совета Федерации №9 (395), 2010 г.
Reference list:
1. Gоwdу J. The Revolution inMfelfare Economics and Its Implications for Environmental Valuation and Policy. «Land Economics» Vol. 80, №2, 2004, p. 251.;
2. Y.L. Balls, JK Tolcheev, AV Guzhov. The problems of information technology support the monitoring of legal space and practice in the Council of Federation. -Proceedings of the Second All-Russian scientific-practical conference "Monitoring of legal space and practice", Moscow, RAGS, May 2004;
3. A.M. Andreev, DV Beryozkin, KV Simakov, Y. Balls. Technology and tools are automated processing of electronic text arrays for monitoring tasks enforcement. -Journal of Analytical Research Department of the Council of Federation № 9 (395), 2010
