Система

     Систе́ма (от др.-греч. σύστημα — целое, составленное из частей; соединение) — множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определённую целостность, единство.

     Термин «система» обозначает как реальные, так и абстрактные объекты и широко используется для образования других понятий, например банковская система, информационная система, кровеносная система, политическая система, система уравнений и др.

     Любой неэлементарный объект можно рассмотреть как подсистему целого (к которому рассматриваемый объект относится), выделив в нём отдельные части и определив взаимодействия этих частей, служащих какой-либо функции.

     Изучением систем занимаются системология, кибернетика, системный анализ, теория систем, термодинамика, ТРИЗ, системная динамика и другие научные дисциплины.

     В системном анализе используют различные определения понятия «система»:

• Система — множество взаимосвязанных элементов, обособленное от среды и взаимодействующее с ней, как целое.
• Система — конечное множество функциональных элементов и отношений между ними, выделенное из среды в соответствии с определенной целью в рамках определенного временного интервала.
• Система — отражение в сознании субъекта (исследователя, наблюдателя) свойств объектов и их отношений в решении задачи исследования, познания.

     Известно  также большое число других определений  понятия «система», используемых в  зависимости от контекста, области  знаний и целей исследования. 
 
 

     Классификация систем

     Классификацией  называется распределение некоторой  совокупности объектов на классы по наиболее существенным признакам. Требования к  построению классификации следующие:

     в одной и той же классификации  необходимо применять одно и то же основание;

     объем элементов классифицируемой совокупности должен равняться объему элементов  всех образованных классов;

     члены классификации (образованные классы) должны взаимно исключать друг друга, то есть должны быть непересекающимися;

     подразделение на классы (для многоступенчатых классификаций) должно быть

     непрерывным, то есть при переходах с одного уровня иерархии на другой

     необходимо  следующим классом для исследования брать ближайший по

     иерархической структуре системы.

     В соответствии с этими требованиями классификация систем

     предусматривает деление их на два вида – абстрактные  и материальные (рис. 1.7).

     Материальные  системы являются объектами реального  времени. Среди всего многообразия материальных систем существуют естественные и искусственные системы.

     Естественные  системы представляют собой совокупность объектов природы, а искусственные  системы – совокупность социально-экономических  или технических объектов.

     Естественные  системы, в свою очередь, подразделяются на астрокосмические и планетарные, физические и химические.

     Искусственные системы могут быть классифицированы по нескольким признакам, главным из которых является роль человека в  системе. По этому признаку можно  выделить два класса систем: технические  и организационно-экономические системы.

     В основе функционирования технических  систем лежат процессы, совершаемые  машинами, а в основе функционирования организационно-экономических систем – процессы, совершаемые человеко-машинными  комплексами.

     Абстрактные системы – это умозрительное представление образов или моделей материальных систем, которые подразделяются на описательные (логические) и символические (математические).

     Логические  системы есть результат дедуктивного или индуктивного представления  материальных систем. Их можно рассматривать как системы понятий и определений (совокупность представлений) о структуре, об основных закономерностях состояний и о динамике материальных систем.

     Символические системы представляют собой формализацию логических систем, они подразделяются на три класса:

     статические математические системы или модели, которые можно рассматривать  как описание средствами математического  аппарата состояния материальных систем (уравнения состояния);

     динамические  математические системы или модели, которые можно рассматривать как математическую формализацию процессов материальных (или абстрактных) систем;

     квазистатические (квазидинамические ) системы, находящиеся  в неустойчивом положении между  статикой и динамикой, которые при  одних взаимодействиях ведут  себя как статические, а при других – как динамические.

     Однако  в литературе существуют и другие классификации систем. Ю.И.Черняк дает следующее подразделение систем, нашедшее широкое распространение  в практике системного анализа.

     Большие системы. Большие системы – это  системы, не наблюдаемые единовременно с позиции одного наблюдателя либо во времени, либо в пространстве. Схема построения большой системы представлена на рис. 1.8.

     Для того чтобы получить необходимые  знания о большом объекте, наблюдатель  последовательно рассматривает его по частям, строя его подсистемы. Далее он перемещается на более высокую ступень, на следующий уровень иерархии и, рассматривая подсистемы уже в качестве объектов, строит для них единую систему. Если совокупность подсистем оказывается снова слишком большой, чтобы можно было построить из них общую систему, то процедура повторяется, и наблюдатель переходит на следующий уровень иерархии и т.д.

     Каждая  из подсистем одного уровня описывается  одним и тем же языком, а при  переходе на следующий уровень наблюдатель использует уже метаязык, представляющий собой расширение языка первого уровня за счет средств описания свойств самого этого языка.

     Если  исследователь идет от наблюдения реального  объекта, то большая система создается  путем композиции – составлен  ия ее и з малых подсистем, описываемых одним языком.

     Операция, противоположная композиции, есть декомпозиция большой системы, то есть разбиение  ее на подсистемы. Она осуществляется для того, чтобы извлечь новую  ценную информацию из знания системы  в целом, которая не может быть получена другим путем. Важным понятийным инструментом системного анализа является иерархия подсистем в большой системе. В иерархии экономических систем можно, например, выделить уровни: народное хозяйство, отрасль, подотрасль , предприятие, цех, бригада. Рассмотрение систем в иерархии дает возможность выявить новые их свойства.

     Величина  большой системы может быть измерена по разным критериям: по числу подсистем; по числу ступеней иерархии подсистем.

     Сложные системы. Сложные системы – это системы, которые нельзя скомпоновать из некоторых подсистем. Это равноценно тому, что:

     наблюдатель последовательно меняет свою позицию  по отношению к объекту и наблюдает  его с разных сторон;

     разные  наблюдатели исследуют объект с  разных сторон.

     Пример 1.5. Решается задача выбора конкретного материала для промышленного изготовления ветрового стекла автомобиля. Задачу нельзя решить без того, чтобы не рассмотреть этот объект в самых разных аспектах и на разных языках: прозрачность и коэффициент преломления – язык оптики; прочность и упругость – язык физики; наличие станков и инструментов для изготовления – язык технологии; стоимость и рентабельность – язык экономики и т.д.

     Каждый  из наблюдателей отбирает подмножество прозрачных материалов, удовлетворяющих  его требованиям и критериям. В области пересечения подмножеств, отобранных всеми наблюдателями, метанаблюдатель отбирает единственный материал, работая в метаязыке, объединяющем понятия всех языков низшего уровня и описывающем их свойства и отношения.

     Принципиальная трудность решения задачи состоит в том, что подмножества, отобранные наблюдателями первого уровня, могут вообще не пересекаться. В таком случае метанаблюдателю придется потребовать снизить некоторым из наблюдателей свои требования и расширить подмножества потенциальных решений. В другом случае область пересечения может оказаться слишком большой, так что метанаблюдатель будет испытывать затруднения в выборе конкретного элемента. В первом случае встает вопрос: кому из наблюдателей первого уровня приказать снизить свои требования (оптику, физику, технологу, экономисту). Во втором случае – чьими требованиями и в какой степени руководствоваться в отборе конечного решения? Очевидно, что здесь не может существовать никаких строгих объективных правил отбора, а приходится прибегать к чисто человеческим процедурам социологического типа – опросу общественного мнения, выявлению мнений авторитетных экспертов в различных областях и приданию им количественных оценок. Подобные процедуры получения субъективных оценок представляют собой композицию сложной системы из комплекса моделей.

     Противоположным случаем является декомпозиция сложной  системы, когда критерий системы  известен, но решение задачи достигается в результате решения каждой из подсистем своей собственной задачи в собственном языке. В этом случае приходится осуществлять декомпозицию критерия системы в критерии составляющих ее подсистем с одновременным переводом его в различные языки подсистем.

     С измерением сложности систем дело обстоит  так же, как и с измерением их величины. Системы можно соизмерять по степени сложности, используя  разные аспекты самого этого понятия: путем соизмерения числа моделей  сложной системы; путем сопоставления числа языков, используемых в системе; путем соизмерения числа объединений и дополнений метаязыка.

     Понятие сложности является одним из основополагающих в системном анализе. Системный  анализ есть стратегия исследования, которая принимает сложность  как существенное, неотъемлемое свойство объектов и показывает, как можно извлечь ценную информацию, подходя к ней с позиции сложных систем. По мнению американского исследователя Рассела Аккофа , простота не задается в начале исследования, но если ее вообще можно найти, то она находится в результате исследования.

     Процесс построения сложной системы показан  на рис. 1.9.

     Итак, сложная система – это система, построенная для решения многоцелевой задачи; система, отражающая разные несравнимые  аспекты характеристики объекта; система, для описания которой необходимо использование нескольких языков; система, включающая взаимосвязанный комплекс разных моделей.

     Очевидно, что большие и сложные системы  – это фактически два способа  разложения задачи на ее составляющие или, соответственно, построения различным способом модели системы. Этот способ получил такое широкое распространение, что понятия цель и критерий в некоторых областях техники и исследования операций стали считать синонимами.

     Также выше на примере больших и сложных систем были рассмотрены процедуры системного анализа – композиция и декомпозиция.

     Динамические  системы. Динамические системы –  это постоянно изменяющиеся системы. Всякое изменение, происходящее в динамической системе, называется процессом. Его  иногда определяют как преобразование входа в выход системы.

     Если  у системы может быть только одно поведение, то ее называют детерминированной  системой.

     Вероятностная система – система, поведение  которой может быть предсказано  с определенной степенью вероятности  на основе изучения ее прошлого поведения.

     Управляющие системы – это системы, с помощью  которых исследуются процессы управления в технических, биологических и  социальных системах. Центральным понятием здесь является информация – средство воздействия на систему. Управляющая система позволяет предельно упростить трудно понимаемые процессы управления в целях решения задач исследования проектирования.

     Целенаправленные  системы. Целенаправленные системы  – это системы, обладающие целенаправленностью, то есть управлением системы и приведением к определенному поведению или состоянию, компенсируя внешние возмущения. Достижение цели в большинстве случаев имеет вероятностный характер. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Методы  организации инновационного процесса

  
Эффективность инновационного процесса во многом определяется тем, как, каким образом основные действующие лица данного процесса взаимодействуют друг с другом в качестве элементов коллективной системы создания и использования новых знаний. Ранее мы уже говорили о разнообразных формах взаимодействий науки и промышленности: совместные исследования и разработки; покупка патентов, лицензий; перекрестное патентование; покупка нового оборудования и т.д. В этом параграфе мы остановимся на основных этапах и методах организации непосредственно инновационного процесса. 
Как правило, переходу на выпуск новой продукции предшествуют основные стадии разработки нового изделия: исследования, разработка, организация промышленного производства и системы сбыта. 
Исследование. На этом этапе, на основании анализа информации, формулируются новые стратегии и идеи. Анализу подвергаются идеи, подсказанные рынком, потребителями, опытом конкурентов, собственным опытом, а также идеи, вытекающие непосредственно из результатов собственных исследований. На этом этапе происходит отсев неперспективных идей и разработка концепции нового продукта. Отсев неперспективных идей может происходить неоднократно. 
Разработка. На основании разработанной концепции нового продукта следует этап опытно-конструкторской разработки (ОКР). На этом этапе вновь возможен отсев идей или их корректировка на основе исследований рынка и оценки рыночных перспектив. С этим этапом связано изготовление опытно-промышленного образца. 
Организации промышленного производства. После изготовления опытно-промышленного образца разрабатывается план промышленного производства. На этом этапе еще возможен пересмотр идей и отсев неперспективных с позиций их технологичности. Этап завершается подготовкой производственных мощностей к выпуску новой продукции. 
Маркетинг, организация системы сбыта. На этом этапе происходит организация продаж, массовый сбыт, контроль за всеми стадиями производства и сбыта. 
Практика показала, что инновационный процесс может быть реализован благодаря использованию одной из трех основных форм организации работ: последовательной, параллельной и интегральной. 
Последовательная организация работ. При последовательном проектировании инновационный процесс осуществляется поочередно в различных функциональных подразделениях фирмы. 

      
Последовательная организация обладает как достоинствами, так и недостатками. 
Во-первых, финансовый риск, связанный с инновационным процессом, ограничен, так как на каждом этапе расход средств возобновляется лишь после повторной оценки проекта и соответствующего решения руководства фирмы. 
Во-вторых, последовательная организация упрощает контроль за ходом работ, который на каждом отдельном этапе проводится в соответствующем подразделении, а не ведется одновременно различными специалистами. Однако при такой организации конструкторская группа, например, уже не может улучшить свою часть проектной работы, передав ее испытательной группе, та в свою очередь, передав ее в группу подготовки производства, так же уже не имеет возможности внести изменения в разрабатываемый продукт, и т.д. Все это приводит к удорожанию разработки, так как стоимость исправления дефектов, обнаруживаемых в проекте по ходу последовательного подключения к работе все новых подразделений и специалистов, возрастает в геометрической прогрессии в зависимости от того, насколько поздно этот дефект был обнаружен. 
По оценке специалистов, в случае проектирования последовательным методом, стоимость внесения одного и того же изменения в проект на каждой последующей стадии цикла проектирования возрастает на порядок. Например, на крупном производственном предприятии изменение, внесение которого обойдется в 1000 долл. на стадии проектирования, вызовет затраты в 10 тыс. долл. на стадии испытаний. 
Главный недостаток последовательной организации — продолжительность создания нового изделия, которая складывается из продолжительности каждого этапа. Успех зависит от связей между подразделениями, однако, когда каждый несет ответственность за свой участок, этого нелегко достичь. Замечания по изделию, высказываемые специалистами, принадлежащими к разным этапам, и доводка изделия могут длиться очень долго, увеличивая сроки и затраты, снижая возможные прибыли. К тому же трудно вести разработку технических условий, не имея информации от специалистов по сбыту, закупке комплектующих, техническому контролю и послепродажному обслуживанию. 
Параллельная организация работ. При параллельной организации работ начало в очередном подразделении не требует завершения предшествующего этапа работы. Возможно совмещение проведения этапов. Параллельная организация работ позволяет сократить продолжительность инновационного процесса по сравнению с последовательной организацией работ, но в известной мере увеличивает финансовый риск, так как решение принимается до завершения предыдущего этапа. В случае отрицательного решения фирма понесет убытки за расходы на всех этапах, где были начаты работы. В остальном этот тип организации работ схож с последовательным и ему присущи те же недостатки. 
Эти два метода не могут обеспечить синхронизацию различных видов работ и эффективное сотрудничество работников различных подразделений, участвующих в инновационном процессе. Если фирма ставит в качестве главной задачи быструю разработку и освоение выпуска высококачественных изделий, то лучше всего применять метод интегральной организации работ. 
Интегральная организация работ. Этот тип организации работ позволяет совмещать во времени все виды работ, связанные с созданием нового изделия. Для этого формируется комплексная бригада, в которую включены все необходимые для совместной работы специалисты. 
Такая организация инновационного процесса позволяет решать практически одновременно вопросы разработки, организации производства и послепродажного обслуживания нового изделия. Все участники имеют постоянную возможность улучшать свою часть проектной работы, согласовывая предложения с другими участниками смешанной бригады, тесно взаимодействуют между собой. Такое параллельное решение профессиональных задач качественно отличается от предыдущего типа организации, так как все участники являются членами одного подразделения. 
Преимущества интегральной организации:

• сокращение продолжительности инновационного процесса;
• улучшение качества работ за счет объединения с самого начала в едином подразделении всех функций — от формулирования идеи до послепродажного обслуживания;
• активное сотрудничество между всеми участниками проекта уменьшает число вносимых конструкторских изменений на 65-80%;
• оперативное реагирование на изменения, происходящие как внутри, так и за пределами фирмы;
• внесение изменений на ранних стадиях и, следовательно, снижение расходов на разработку;
• создание в рамках фирмы творческой атмосферы, обеспечивающей постоянный приток новых идей.

     По  данным одной исследовательской  группы (исследовались фирмы, использующие все три типа организации инновационного процесса), время, затраченное на разработку новой продукции американскими и западно-европейскими фирмами, в среднем распределялось следующим образом: 17% — на разработку концепции будущего изделия, 33% — на проектирование, 50% — на внесение изменений в проект. 
У японских фирм, более широко использующих интегральную организацию или метод совместной разработки, эти показатели соответственно составили: 66%, 24% и 10%. 
Проведение научных исследований требует немалых средств. Тех средств, которые выделяет государство, недостаточно. Доля государственных затрат на НИОКР в общих затратах составляет: в США — 43,3%, в Германии — 36,6%, во Франции — 49,9%. В Японии же этот показатель не превышает 20%. Остальную часть финансирования составляет частный сектор, причем 70% расходов на НИОКР приходится на промышленные компании. 
Сосредоточение научного потенциала в компаниях сокращает путь от появления идеи до ее реализации в конкретном товаре. Научные разработки сразу используются в производстве. Сложные по замыслу и изготовлению продукты должны быть просты в обращении, поэтому они становятся широкодоступными массовому потребителю: компьютер, видеомагнитофон, автомобиль. 
Приобретая наукоемкие товары, покупатель сам оплачивает знания, воплощенные в товаре. Такой механизм оплаты позволяет компании наращивать свой научный потенциал. Многие компании имеют собственные научные подразделения, что позволяет им перейти в разряд наукоемких (наукоемкие компании расходуют на НИОКР не менее 2,4% от объема продаж).