Исследование и проектирование

Негосударственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Институт управления»

(г. Архангельск)

Северодвинский филиал

Кафедра гуманитарных и естественно-научных дисциплин

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

по дисциплине

«ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ»

Тема: «Исследование и проектирование»

Студент: Осинина

Наталья Андреевна

Факультет: экономический

Курс: шестой

Группа: 63-МЗ

Специальность: 080507

Шифр зачетной книжки:

Руководитель: Брызгалова

Наталья Юрьевна

Северодвинск

2011

ОГЛАВЛЕНИЕ

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

1.      Классификация методов исследования систем управления……………….5

2.      Сущность этих методов и их значение……………………………………....9

3.      Методы формализованного представления систем управления…………..22

4.      Понятие об информационных потоках и информационных моделях организации, взаимосвязи задач управления……………………………….31

Заключение……………………………………………………………………….35

Список литературы………………………………………………………………36

ВВЕДЕНИЕ

Трудно переоценить роль организаций в жизни общества, поскольку вся жизнь человека протекает в рамках различных организаций. Семья, школа, коллектив, в котором проходит работа или учёба, - это различные типы организаций.

Отличительной чертой работы этих организаций  в настоящее время  состоит в том, что они действуют в постоянно меняющихся экономических условиях. И чтобы выжить и сохранить способность к развитию предприятия должны постоянно адаптироваться к окружающей их среде. Это обстоятельство накладывает определённые требования к системе управления организацией. Она должна отвечать современным рыночным условиям: быть достаточно гибкой, быть адекватной сложной технологии производства, учитывать серьёзную конкуренцию на рынке товаров (услуг), учитывать требования к уровню качества обслуживания, принимать во внимание неопределённости внешней среды и некоторые другие требования.

Развитие и совершенствование предприятия базируется на тщательном и глубоком знании деятельности организации, что требует проведения исследования систем управления.

Система управления организацией является сложной системой, созданной для сбора, анализа и переработки информации с целью получения максимального конечного результата при определённых ограничениях.

Исследование систем управления – это вид деятельности, направленный на развитие и совершенствование управления в соответствии с постоянно изменяющимися внешними и внутренними условиями. В условиях динамичности современного производства и общественного устройства, управление должно находиться в состоянии непрерывного развития, которое сегодня невозможно обеспечить без исследования путей и возможностей этого развития, без выбора альтернативных направлений. Исследование управления осуществляется в каждодневной деятельности менеджеров и персонала, в работе специализированных аналитических групп, лабораторий, отделов. Необходимость в исследовании систем управления продиктовано достаточно большим кругом проблем, с которыми приходится многим организациям. От правильного решения этих проблем зависит успех работы этих организаций, в этом заключается актуальность выбранной темы. Исследования систем управления могут быть различными как по целям, так и по методологии их проведения.

Проблемой исследования систем управления занимались на протяжении многих лет как зарубежные, так и русские ученые. Среди них можно выделить Ф.У.Тейлора, А.Маслоу, А.Файоля и др. Исследование систем управления невозможно без знания таких наук, как менеджмент, теория организации, линейного программирования, на которых базируется данная дисциплина.

Целью данной работы является рассмотрение понятия и методов исследования систем управления, а так же их классификацию.

35

1. Классификация методов исследования систем управления

Эффективность исследования систем управления во многом определяется выбранными и использованными методами исследования.

Методы исследования представляют собой способы, приемы проведения исследований. Их грамотное приме­нение способствует получению достоверных и полных результатов исследования возникших в организации про­блем. Выбор методов исследования, интеграция различ­ных методов при проведении исследования определяется знаниями, опытом и интуицией специалистов, проводя­щих исследования.

Всю совокупность методов исследования можно раз­бить на три большие группы: методы, основанные на использовании знаний и интуиции специалистов; мето­ды формализованного представления систем управления (методы формального моделирования исследуемых про­цессов) и комплексированные методы.

Первая группа — методы, основанные на выявлении и обобщении мнений опытных специалистов-экспертов, ис­пользовании их опыта и нетрадиционных подходов к анализу деятельности организации включают: метод «Мозговой атаки», метод типа «сценариев», метод экс­пертных оценок (включая SWOT-анализ), метод типа «Дельфи», методы типа «дерева целей», «деловой игры», Морфологические методы и ряд других методов.

Вторая группа — методы формализованного представ­ления систем управления, основанные на использовании математических, экономико-математических методов и моделей исследования систем управления. Среди них можно выделить следующие классы:

      аналитические (включают методы классической ма­тематики — интегральное исчисление, дифференциаль­ное исчисление, методы поиска экстремумов функций, вариационное исчисление и другие, методы математиче­ского программирования, теории игр);

      статистические (включают теоретические разделы математики — математическую статистику, теорию веро­ятностей — и направления прикладной математики, ис­пользующие стохастические представления — теорию массового обслуживания, методы статистических испы­таний, методы выдвижения и проверки статистических гипотез и другие методы статистического имитационного моделирования);

      теоретика множественные, логические, лингвистиче­ские, семиотические представления (разделы дискрет­ной математики, составляющие теоретическую основу разработки разного рода языков моделирования, авто­матизации проектирования, информационно-поиско­вых языков);

      графические (включают теорию графов и разного рода графические представления информации типа диаграмм, графиков, гистограмм и т.п.).

Наибольшее распространение в экономике в настоя­щее время получили математическое программирование и статистические методы. Правда, для представления ста­тистических данных, для экстраполяции тенденций тех или иных экономических процессов всегда использова­лись графические представления (графики, диаграммы и т.п.) и элементы теории функций (например, теория производственных функций). Однако целенаправленное применение математики для постановки и анализа задач управления, принятия экономических решений разного рода (распределения работ и ресурсов, загрузки оборудо­вания, организации перевозок и т.п.) началось с внедре­ния в экономику методов линейного и других видов математического программирования (работы Л.В. Канто­ровича, В.В. Новожилова, С.А. Соколицына и др.). При­влекательность этих методов для решения формализо­ванных задач, какими обычно являются названные выше и другие экономические задачи на начальном этапе их постановки, объясняется рядом особенностей, отличаю­щих методы математического программирования от ме­тодов классической математики.

При стремлении более адекватно отобразить про­блемную ситуацию в ряде случаев целесообразно приме­нять статистические методы, с помощью которых на основе выборочного исследования получают статистиче­ские закономерности и распространяют их на поведение системы в целом. Такой подход полезен при отображе­нии таких ситуаций, как организация ремонта оборудо­вания, определение степени его износа, настройка и ис­пытание сложных приборов и устройств и т.д. Все более широкое применение находит статистическое имитаци­онное моделирование экономических процессов и си­туаций принятия решений.

В последнее время с развитием средств автоматиза­ции возросло внимание к методам дискретной матема­тики: знание математической логики, математической лингвистики, теории множеств помогает ускорить разра­ботку алгоритмов, языков автоматизации проектирова­ния сложных технических устройств и комплексов, язы­ков моделирования ситуаций принятия решений в орга­низационных системах.

В настоящее время в экономике и организации про­изводства применяются практически все группы методов формализованного представления систем. Для удобства их выбора в реальных условиях на базе математических направлений развиваются прикладные методы и пред­лагаются их классификации.

К третьей группе относятся комплексированные мето­ды: комбинаторика, ситуационное моделирование, топо­логия, графосемиотика и др. Они сформировались путем интеграции экспертных и формализованных методов.

Несколько в стороне стоят методы исследования ин­формационных потоков.

Рис. 1. Структуризация методов исследования систем управления

Специалист по системному анализу должен пони­мать, что любая классификация условна. Она  лишь сред­ство, помогающее ориентироваться в огромном числе разнообразных методов и моделей. Поэтому разраба­тывать классификацию нужно обязательно, но делать это следует с учетом конкретных условий, особенно­стей моделируемых систем (процессов принятия реше­ний) и предпочтений, которым можно предложить вы­брать классификацию. [1, стр.63]

2. Сущность методов и их значение

Развитие системного анализа неразрывно связано с такими понятиями, как «мозговая атака», «сценарии», «дерево целей», морфологические методы и т.п. Перечис­ленные термины характеризуют тот или иной подход к активизации выявления и обобщению мнений опытных специалистов-экспертов (термин «эксперт» в переводе с латинского означает «опытный»). Иногда все эти методы называют «экспертными». Однако есть и особый класс методов, связанных непосредственно с опросом экспер­тов, так называемый метод экспертных оценок (так как при опросах принято проставлять оценки в баллах и ран­гах), поэтому названные и подобные им подходы иногда объединяют термином «качественные» (оговаривая услов­ность этого названия, так как при обработке мнений, по­лученных от специалистов, могут использоваться и коли­чественные методы). Этот термин (хотя и несколько гро­моздкий) в большей мере, чем другие отражает суть мето­дов, к которым вынуждены прибегать специалисты, когда они не только не могут сразу описать рассматриваемую проблему аналитическими зависимостями, но и не видят, какие из рассмотренных выше методов формализованного представления систем могли бы помочь получить модель для принятия решения.

Возникновение перечисленных терминов, как прави­ло, связано с конкретными условиями проведения ис­следований, или даже с именем автора подхода. Однако варианты последующего применения методов настолько разнообразны, что сейчас трудно говорить об однознач­ности использования приведенных терминов.

Дадим краткий обзор экспертных методов.

Концепция мозговой атаки получила широкое распространение с начала 50-х годов как «метод системати­ческой тренировки творческого мышления», направлен­ный на «открытие новых идей и достижение согласия группы людей на основе интуитивного мышления». Ме­тоды этого типа известны также под названиями мозго­вого штурма, конференций идей, коллективной генерации идей (КГЦ).

Обычно при проведении мозговой атаки, или сессий КГИ, стараются выполнить определенные правила, суть которых сводится к тому, чтобы обеспечить как можно большую свободу мышления участников КГИ и выска­зывания ими новых идей; для этого рекомендуется при­ветствовать любые идеи, даже если они вначале кажутся сомнительными или абсурдными (обсуждение и оценка идей проводится позднее), не допускается критика, не объявляется ложной идея и не прекращается обсуждение ни одной идеи. Требуется высказывать как можно боль­ше идей (желательно нетривиальных), стараться созда­вать как бы цепные реакции идей.

В зависимости от принятых правил и жесткости их выполнения различают прямую мозговую атаку, метод обмена мнениями, методы типа комиссий, судов (когда од­на группа вносит как можно больше предложений, а вторая — старается их максимально критиковать) и т.п. В последнее время иногда мозговую атаку проводят в форме деловой игры.

На практике подобием сессий КГИ являются разного рода совещания — конструктораты, заседания ученых и научных советов, специально создаваемых временных комиссий.

В реальных условиях достаточно трудно обеспечить жесткое выполнение требуемых правил, создать «атмосферу мозговой атаки», на конструкторатах и советах мешает влияние должностной структуры организации: трудно собрать специалистов на межведомственные ко­миссии. Поэтому желательно применять способы привле­чения компетентных специалистов, не требующие обяза­тельного их присутствия в конкретном месте и в конкрет­ное время и устного высказывания своих мнений.

Методы типа «сценариев». Методы подготовки и со­гласования представлений о проблеме или анализируе­мом объекте, изложенных в письменном виде, получили название сценариев. Первоначально этот метод предпо­лагал подготовку текста, содержащего логическую после­довательность событий или возможные варианты реше­ния проблемы, развернутые во времени. Однако позднее обязательное требование временных координат было снято, и сценарием стали называть любой документ, со­держащий анализ рассматриваемой проблемы и предло­жения по ее решению или по развитию системы, неза­висимо от того, в какой форме он представлен. Как пра­вило, на практике предложения для подготовки подоб­ных документов пишутся экспертами вначале индивиду­ально, а затем формируется согласованный текст.

Сценарий предусматривает не только содержатель­ные рассуждения, помогающие не упустить детали, ко­торые невозможно учесть в формальной модели (в этом собственно и заключается основная роль сценария), но и содержит, как правило, результаты количественного тех­нико-экономического или статистического анализа с предварительными выводами. Группа экспертов, подго­тавливающая сценарий, пользуется обычно правом по­лучения необходимых справок от предприятий и органи­заций, необходимых консультаций.

На практике по типу сценариев разрабатывались прог­нозы в отраслях промышленности. Разновидностью сце­нариев можно считать комплексные программы научно-техническою прогресса и его социально-экономических последствий.

Роль специалистов по системному анализу при подго­товке сценария — помочь привлекаемым ведущим спе­циалистам соответствующих областей знаний выявить общие закономерности системы; проанализировать внеш­ние и внутренние факторы, влияющие на ее развитие и формирование целей; определить источники этих факто­ров; проанализировать высказывания ведущих специали­стов в периодической печати, научных публикациях и других источниках научно-технической информации; соз­дать вспомогательные информационные фонды (лучше автоматизированные), способствующие решению соответ­ствующей проблемы.

В последнее время понятие сценария все больше расширяется в направлении, как областей применения, так и форм представления и методов их разработки: в сценарий вводятся количественные параметры и уста­навливаются их взаимозависимости, предлагаются мето­дики подготовки сценария с использованием ЭВМ (ма­шинных сценариев), методики целевого управления подготовкой сценария.

Сценарий позволяет создать предварительное пред­ставление о проблеме (системе) в ситуациях, когда не удается сразу отобразить ее формальной моделью. Но все же сценарий — это текст со всеми вытекающими по­следствиями (синонимия, омонимия, парадоксы), свя­занными с возможностью неоднозначного его толкова­ния разными специалистами. Поэтому такой текст сле­дует рассматривать как основу для разработки более формализованного представления о будущей системе или решаемой проблеме.

Методы экспертных оценок. Изучению возможностей и особенностей применения экспертных оценок посвя­щено много работ. В них рассматриваются формы экс­пертного опроса (разные виды анкетирования, интер­вью), подходы к оцениванию (ранжирование, нормиро­вание, различные виды упорядочения и т.д.), методы об­работки результатов опроса, требования к экспертам и формированию экспертных групп, вопросы тренировки экспертов, оценки их компетентности (при обработке оценок вводятся и учитываются коэффициенты компе­тентности экспертов, достоверности их мнений), мето­дики организации экспертных опросов. Выбор форм и методов проведения экспертных опро­сов, подходов к обработке результатов опроса и т.д. за­висит от конкретной задачи и условий проведения экс­пертизы. Однако существуют некоторые общие пробле­мы, которые нужно помнить специалисту по системному анализу. Остановимся на них подробнее.

Возможность использования экспертных оценок, обоснование их объективности обычно базируется на том, что неизвестная характеристика исследуемого явле­ния трактуется как случайная величина, отражением за­кона распределения которой является индивидуальная оценка специалиста-эксперта о достоверности и значи­мости того или иного события. При этом предполагает­ся, что истинное значение исследуемой характеристики находится внутри диапазона оценок, получаемых от груп­пы экспертов, и что обобщенное коллективное мнение является достоверным.

Однако в некоторых теоретических исследованиях это предположение подвергается сомнению. Например, предлагается разделить проблемы, для решения которых применяются экспертные оценки, на два класса. К пер­вому классу относятся проблемы, которые достаточно хорошо обеспечены информацией и для которых можно использовать принцип «хорошего измерителя», считая эксперта хранителем большого объема информации, а групповое мнение экспертов — близким к истинному. Ко второму классу относятся проблемы, в отношении которых знаний для уверенности в справедливости на­званных предположений недостаточно; экспертов нельзя рассматривать как «хороших измерителей», и необходи­мо осторожно подходить к обработке результатов экс­пертизы, поскольку в этом случае мнение одного (еди­ничного) эксперта, больше внимания уделяющего иссле­дованию малоизученной проблемы, может оказаться наиболее значимым, а при формальной обработке оно будет утрачено. В связи с этим к задачам второго класса в основном должна применяться качественная обработка Результатов. Использование методов осреднения (справедливых для «хороших измерителей») в данном случае может привести к существенным ошибкам.

Задачи коллективного принятия решений по форми­рованию целей, совершенствованию методов и форм управления обычно можно отнести к первому классу. Однако при разработке прогнозов и перспективных пла­нов целесообразно выявлять «редкие» мнения и подвер­гать их более тщательному анализу.

Другая проблема, которую нужно иметь в виду при проведении системного анализа, заключается в следую­щем: даже в случае решения проблем, относящихся к первому классу, нельзя забывать о том, что экспертные оценки несут в себе не только узко субъективные черты, присущие отдельным экспертам, но и коллективно-субъективные черты, которые не исчезают при обработке результатов опроса (а при применении Дельфи-процедуры даже могут усиливаться). Иными словами, на экс­пертные оценки нужно смотреть как на некоторую «об­щественную точку зрения», зависящую от уровня науч­но-технических знаний общества относительно предмета исследования, которая может меняться по мере развития системы и наших представлений о ней. Следовательно, экспертный опрос — это не одноразовая процедура. Та­кой способ получения информации о сложной пробле­ме, характеризующейся большой степенью неопределен­ности, должен стать своего рода «механизмом» в слож­ной системе, т.е. необходимо создать регулярную систе­му работы с экспертами.

Следует обратить также внимание на то, что исполь­зование классического частотного подхода к оценке ве­роятности при организации проведения экспертных оп­росов бывает затруднительным, а иногда и невозможным (из-за невозможности доказать правомерность использо­вания представительности выборки). Поэтому в настоя­щее время ведутся исследования характера вероятности экспертной оценки, базирующиеся на теории, размытых множеств Заде, на представлении об экспертной оценке как степени подтверждения гипотезы или как вероятно­сти достижения цели. Одной из разновидностей экс­пертного метода является метод изучения сильных и слабых сторон организации, возможностей и угроз ее деятельности - метод SWOT-анализа.

Методы типа «Делъфи». Метод «Дельфи», или метод «дельфийского оракула», первоначально был предложен О. Хелмером и его коллегами как итеративная процедура при проведении мозговой атаки, которая способствовала бы снижению влияния психологических факторов при по­вторении заседаний и повышении объективности результа­тов. Однако почти одновременно «Дельфи»-процедуры стали средством повышения объективности экспертных опросов с использованием количественных оценок при оценке «дерева цели» и при разработке «сценариев».

Основные средства повышения объективности ре­зультатов при применении «Дельфи»-метода — исполь­зование обратной связи, ознакомление экспертов с ре­зультатами предшествующего тура опроса и учет этих результатов при оценке значимости мнений экспертов.

В конкретных методиках, реализующих процедуру «Дельфи», это средство используется в разной степени. Так, в упрощенном виде организуется последователь­ность итеративных циклов мозговой атаки. В более сложном варианте разрабатывается программа последо­вательных индивидуальных опросов с помощью анкет-вопросников, исключающих контакты между эксперта­ми, но предусматривающих ознакомление их с мнения­ми друг друга между турами. Вопросники от тура к туру могут уточняться. Для снижения таких факторов, как внушение или приспособление к мнению большинства иногда требуется, чтобы эксперты обосновали свою точ­ку зрения, но это не всегда приводит к желаемому ре­зультату, а напротив, может усилить эффект приспособ­ляемости. В наиболее развитых методиках экспертам присваивают весовые коэффициенты значимости их мнений, вычисляемые на основе предшествующих опро­сов, уточняемые от тура к туру и учитываемые при полу­чении обобщенных результатов оценок.

В силу трудоемкости обработки результатов и значи­тельных временных затрат первоначально предусматри­ваемые методики «Дельфи» не всегда удается реализо­вать на практике. В последнее время процедура «Дель­фи» в той или иной форме обычно сопутствует любым другим методам моделирования систем — морфологическому, сетевому и т.д. В частности, весьма перспектив­ная идея развития методов экспертных оценок, предло­женная в свое время В.М. Глушковым, состоит в том, чтобы сочетать целенаправленный многоступенчатый опрос с «разверткой» проблемы во времени, что стано­вится вполне реализуемым в условиях алгоритмизации такой (достаточно сложной) процедуры и использования компьютерной техники.

Для повышения результативности опросов и активи­зации экспертов иногда сочетают процедуру «Дельфи» с элементами деловой игры: эксперту предлагается прово­дить самооценку, ставя себя на место конструктора, ко­торому реально поручено выполнять проект, или на ме­сто работника аппарата управления, руководителя соот­ветствующего уровня системы организационного управ­ления и т.д.

Идея метода дерева целей впервые была предложена У. Черменом в связи с проблемами принятия решений в промышленности.

Термин «дерево» подразумевает использование ие­рархической структуры, полученной путем разделения обшей цели на подцели, а их, в свою очередь, на более детальные составляющие, которые можно называть под­целями нижележащих уровней или, начиная с некото­рого уровня, — функциями. Как правило, термин «дере­во целей» используется для иерархических структур, имеющих отношения строго древовидного порядка, но сам метод иногда применяется и в случае «слабых» ие­рархий. Поэтому в последнее время все большее распро­странение получает предложенный В.М. Глушковым термин «прогнозный граф», который может представ­ляться и в виде древовидной иерархической структуры, и в форме структуры со «слабыми» связями.

При использовании метода «дерево целей» в качест­ве средства принятия решений часто вводят термин «дерево решений». При применении «дерева» для выяв­ления и уточнения функций управления говорят о «де­реве целей и функций». При структуризации тематики научно-исследовательской организации удобнее поль­зоваться термином «дерево проблемы», а при разработке прогнозов - термином «дерево направлений разви­тия (или прогнозирования развития)» или упомянутым выше термином «прогнозный граф».

Метод «дерева целей» ориентирован на получение пол­ной и относительно устойчивой структуры целей, проб­лем, направлений, т.е. такой структуры, которая на про­тяжении какого-то периода времени мало изменялась при неизбежных изменениях, происходящих в любой развивающейся системе. Для достижения этого при по­строении вариантов структуры следует учитывать зако­номерности целеобразования и использовать принципы и методики формирования иерархических структур це­лей и функций.

Термином «морфология» в биологии и языкознании определяется учение о внутренней структуре исследуе­мых систем (организмов, языков) или сама внутренняя структура этих систем. Идея морфологического опроса мышления восходит к Аристотелю и Платону, к извест­ной средневековой модели механизации мышления Р. Луллия. Однако в систематизированном виде методы морфологического анализа сложных проблем были раз­работаны швейцарским астрономом Ф. Цвикки, и долгое время морфологический подход к исследованию и про­ектированию сложных систем был известен под назва­нием метода Цвикки.

Основная идея морфологического подхода — система­тически находить наибольшее число, а в пределе — все возможные варианты решения поставленной проблемы или реализации системы путем комбинирования основ­ных (выделенных исследователем) структурных элемен­тов системы или их признаков. При этом система или проблема может разбиваться на части разными способа­ми и рассматриваться в различных аспектах.

Отправными точками морфологического исследова­ния Ф. Цвикки считает:

1) равный интерес ко всем объектам морфологиче­ского моделирования;

2) ликвидацию всех ограничений и оценок до тех пор, пока не будет получена полная структура ис­следуемой области;

3) максимально точную формулировку поставленной проблемы.

Кроме этих общих положений, Цвикки предложил ряд отдельных способов (методов) морфологического модели­рования: метод систематического покрытия поля (МСПП), метод отрицания и конструирования (МОК), метод мор­фологического ящика (ММЯ), метод экстремальных си­туаций (МЭС); метод сопоставления совершенного с де­фектным (МССД), метод обобщения (МО). Наибольшую известность получили три первых метода.

МСПП предполагает, что существует некоторое число так называемых «опорных пунктов» знания в любой исследуемой области- Этими пунктами могут быть теоретические положения, эмпирические факты, открытые законы, в соответствии с которыми проте­кают различные процессы, и т.д. Исходя из ограни­ченного числа опорных пунктов знания и достаточного числа принципов мышлений) морфологическим мето­дом покрытия поля ищут все возможные решения по­ставленной проблемы.

Наиболее эффективными методами овладения но­выми знаниями, методами хозяйствования и управле­ния, являются деловые игры.

Деловые игры — метод имитации выработан для принятия управленческих ре­шений в различных ситуациях путем игры по заданным правилам группы людей или человека и компьютера. Деловые игры позволяют с помощью моделирования и имитации процессов выйти на анализ, решение слож­ных практических задач, обеспечить формирование мыслительной культуры, управления, мастерства обще­ния, принятия решений, инструментальное расширение управленческих навыков.

Деловые игры выступают как средства анализа сис­тем управления и подготовки специалистов.

Разработку деловой игры необходимо начинать с чет­кой формулировки ее назначения. После этого можно приступать к формированию схемы игры и основных ее правил. В выбранной схеме функционирования надо предельно точно отразить опыт работы реальных систем, обратив особое внимание на структуру системы, целевые функции подсистем и системы в целом, на выбор управ­ляющих воздействий и т.д. Одна из основных сложно­стей построения модели исследуемой ситуации заключа­ется в том, что стремление к наиболее полному отраже­нию исследуемой ситуации может привести к излишней детализации модели, которая в свою очередь повлечет за собой усложнение информационного обеспечения по­строенной модели. В результате этого увеличивается время, затрачиваемое на игру, затрудняется понимание происходящих процессов. Все это приводит к тому, что эффективность проведения игры снижается. Лучший способ избежать такого рода опасности заключается в том, чтобы постоянно помнить о конкретной цели про­ектируемой игры. Но при этом следует учитывать, что ситуации, анализируемые в игре, не должны быть упро­шены до такой степени, что необходимое решение мож­но было бы найти непосредственно без глубокого анали­за протекающих процессов, так как в этом случае ре­зультаты, полученные при анализе хозяйственной дея­тельности, будут носить поверхностный характер.