Кибернетика и менеджмент

Курсовая  работа

На  тему:

Управление  и кибернетика, 
 
 
 
 
 
 
 

.

Содержание 

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

1.Кибернетика и управления………………………………………….4

2.Кибернетика и менеджмент……………………………………..…11

3.Кибернетика – наука об общих законах управления………….…25

4.Система и их свойства……………………………………………...29

5.Моделирование в кибернетике………………………………….…33

6.Информация. Количество и качество……………………………...35

7.Методические основы выработки, принятия и выполнение

   управленческих решений………………………………………..….36

8.Цели и функции управления……………………………………….39

Список  литературы……………………………………………………41

ВВЕДЕНИЕ

Переход российской экономики от планово-централизованной к рыночной оказался сложным и трудным, так как сопровождается длительное время падением производства и инвестиций, инфляцией, резким ростом цен и тарифов, нарастанием социальной напряженности в обществе. Управленческий персонал и наше общество не были должным образом подготовлены к неординарному экономическому явлению, к выполнению своих функций в условиях рыночных отношений. Это относится не только к верхним эшелонам власти и обществу в целом, но и к директорскому корпусу предприятий и их трудовых коллективам.

Известно, что сердцевину любой экономики  составляет производство, создание экономического продукта. Без производства не может быть распределения, обмена и потребления. Финансовая устойчивость, платежеспособность, ликвидность баланса, эффективности работы, конкурентоспособность предприятия немыслимы без обладания управленцами научной теории управления и целенаправленных ее воздействий на экономические процессы предприятия.

Менеджмент  использует достижения кибернетики  как методологическую и теоретическую  базу для выработки обоснованных решений и общих вопросов (целей, задач, функций и методов) управления.

1.Кибернетика и управление

 Кибернетика  в современно понимании представляет  собой теоретическую основу автоматики. Среди других актуальных проблем  автоматизации, которые призвана  решать кибернетика, особое место  занимают проблемы, связанные с  применением средств автоматизации в умственном труде. Разумеется, в условиях сегодняшнего дня не всегда легко отделить физический труд от умственного. Однако существует ряд областей деятельности человека, которые всегда было принято относить к сфере чисто умственного труда. Именно о таких областях и идет речь. 

Естественно, прежде всего, возникает два вопроса: в какой мере применение средств  автоматизации в умственном труде  возможно, а если возможно, то есть ли в нем необходимость? 

На первый из этих вопросов уже сейчас можно дать вполне определенный ответ; никаких границ для применения средств автоматизации в умственной деятельности человека не существует. Более того, даже нынешние так называемые универсальные электронные цифровые машины в принципе пригодны – хотя далеко не всегда еще хорошо приспособлены – для автоматизации интеллектуальной деятельности любого вида. Остановка лишь за тем, чтобы изучить и точно описать управляющие этой деятельностью закономерности. Правда, в настоящее время такие закономерности изучены лишь в достаточно простых случаях. Изучение же закономерностей мыслительных процессов в сложных случаях (например, в сфере творческой деятельности) сейчас только начинается и потребует, несомненно, затраты огромных усилий коллективов высококвалифицированных ученых. 

Отвечая на второй вопрос, можно выделить ряд  областей умственной деятельности человека, где автоматизация уже сегодня  является крайне необходимой и может  заметно ускорить темпы нашего движения вперед. 

Первой  и в настоящее время наиболее важной из таких областей является система учета, планирования и управления экономикой. Известно, что количество информации, перерабатываемой этой системой, возрастает гораздо быстрее, чем растет производство. Вместе с тем темпы механизации и автоматизации (а следовательно, и рост производительности труда) в сфере планирования, управления и учета были до последнего времени значительно меньшими, чем в сфере материального производства. 

В результате производительность труда огромной армии инженерно-технических и конторских работников, занятых в сфере планирования, управления и учета, растет крайне медленно. Это отрицательно сказывается на развитии всего народного хозяйства, вызывает серьезные дефекты и просчеты в планировании, не позволяющие до конца использовать преимущества социалистического строя. 

По мере дальнейшего роста производства объем поступающей от него информации, а следовательно, и трудности  планирования будут увеличиваться. Ориентировочные расчеты показывают, что при сохранении существующего  уровня качества планирования (а этот уровень совершенно не соответствует требованиям сегодняшнего дня) и при сохранении неизменным уровня технической оснащенности сферы планирования, управления и учета уже в 1980 году потребовалось бы занять в этой сфере все взрослое население Советского Союза. 

Стало быть, автоматизация управления и  учета является задачей огромной общегосударственной важности. В  значительной своей части она  может быть решена на базе уже существующих универсальных электронных цифровых машин. 

Однако  дело вовсе не сводится к одной  лишь разработке и изготовлению соответствующих  машин. Необходимо прежде всего коренным образом перестроить все формы  ведения первичного учета с тем, чтобы получаемые первичные документы  могли непосредственно вводиться в электронные цифровые машины. Следует также создать единую государственную автоматическую систему по переработке планово-экономической информации и управлению экономикой. Она должна состоять из сети вычислительных центров, соединенных между собой современными линиями связи. Все данные, поступающие от народного хозяйства, должны без замедления кодироваться и поступать в эту систему. На основании поступающей информации система сможет автоматически находить оптимальные варианты планирования, вносить соответствующие коррективы, устранять возникающие диспропорции, регулировать материально-техническое снабжение. 

Конечно, для достижения этой цели надо провести большую подготовительную работу. 

Эффект, который может дать описанная  система, огромен. Решение ряда частных планово-экономических задач, выполненное в существующих вычислительных центрах, показывает, что уже в настоящее время из-за неоптимального планирования теряется не менее десяти процентов средств и материальных ресурсов, затрачиваемых на развитие производства. 

Специалисты в области кибернетики уже  привыкли, например, к тому, что при  переходе к автоматическому планированию перевозок, как правило, получается экономия в размере 10-15 процентов, а  в некоторых случаях – до 50-60 процентов. После корректировки плана перевозок сахарной свеклы, выполненной на одной из машин в Институте кибернетики Академии наук УССР, была получена экономия в 8 процентов. А ведь за этими 8 процентами только по одной группе свеклосеющих областей Украины скрывается 120 тысяч рублей годовой экономии и высвобождение 12 тысяч товарных вагонов! 

К планированию и управлению экономикой весьма тесно  примыкают оперативное управление производством и диспетчерская  служба. Для автоматизации в этих областях в настоящее время можно  с успехом применять универсальные управляющие электронные цифровые машины, которые целесообразно концентрировать в специальных центрах оперативного управления. Первый образец такого рода машин, разработанный в Институте кибернетики, уже установлен на металлургическом заводе в Днепродзержинске. Тем самым положено начало созданию центра оперативного управления. С помощью машин, установленных в Киеве, в Институте кибернетики, выполнен ряд успешных опытов по управлению производственными объектами на расстоянии. 

Накопленный к настоящему времени опыт позволяет надеяться, что широкое внедрение управляющих машин значительно повысит эффективность управления производственными процессами и улучшит использование оборудования. 

Очень важным участком умственного труда, крайне нуждающимся в автоматизации, являются инженерно-конструкторская работа и техническое проектирование. Возникающие здесь задачи порою настолько сложны, что в ряде случаев уже сейчас никакой человеческий коллектив не в состоянии за разумное время найти действительно наилучший вариант проекта. Возьмем в качестве примера задачу нахождения наилучшего проекта железной дороги длиной в несколько сотен километров, проходящей по горной местности. Выполненные в Институте кибернетики Академии наук УССР исследования показывают, что при обычном (ручном) методе проектирования лишь одна из частей этой задачи (оптимальное профилирование) не может быть решена с нужной степенью точности ранее чем за 50 лет! Вычислительная машина затрачивает на решение этой задачи всего несколько часов. 

В настоящее  время труд проектировщиков в  лучшем случае автоматизирован лишь в части, касающейся выполнения наиболее сложных расчетов. Переход же к  оптимальному проектированию требует  комплексной автоматизации, при  которой все этапы проектирования, включая оценку и сравнение различных вариантов, выполнялись бы автоматически на машинах. Такой переход потребует серьезных изменений в направлении научных исследований. Если раньше основные усилия специалистов были направлены на разработку методов проектирования, рассчитанных на использование их человеком, то теперь центр тяжести должен быть перенесен на разработку таких методов, которые были бы ориентированы на использование электронно-вычислительных машин. При этом должны создаваться так называемые стандартные программы, пригодные для любых конкретных проектных заданий, а не частные, которые пришлось бы составлять заново для каждого нового проекта. 

В Институте  кибернетики Академии наук УССР выполнен ряд работ по автоматизации процессов  технического проектирования. Помимо уже упоминавшегося оптимального профилирования дорог, можно в качестве примера указать еще на комплексную автоматизацию процессов проектирования и изготовления судо-корпусных деталей или на проектирование электрических, газовых и водопроводных сетей. Опыт нашего и других институтов позволяет надеяться, что эффект при повсеместном переходе к автоматизированному проектированию мог бы составить многие миллиарды рублей в год. 

Разумеется, решение такой задачи потребует  немало времени и будет происходить отдельными этапами. 

Важной  областью умственной деятельности человека, где также ощущается известная  потребность в автоматизации, является научное творчество. Увеличение его  масштабов достигается сейчас, как  и в техническом проектировании, прежде всего за счет роста численности научных работников и научно-вспомогательного персонала. Темпы этого роста таковы, что при условии их сохранения в будущем, через 150-200 лет, все население земного шара пришлось бы превратить в сотрудников научно-исследовательских учреждений. 

Это убедительно  свидетельствует о необходимости  применения средств автоматизации  в развитии самой науки. Вопрос о  комплексной автоматизации этого  процесса в настоящее время подготовлен  пока еще в гораздо меньшей  степени, чем автоматизация процессов экономического планирования и технического проектирования. Тем не менее известные перспективы наметились и здесь. 

Помимо  уже известной автоматизации  различного рода расчетов и выкладок, выполняемых в процессе научного творчества, сейчас решается вопрос об автоматизации справочно-информационной и реферативной работы, занимающей значительную долю времени в работе современного ученого. Раскрываются заманчивые перспективы автоматизации (на базе универсальных электронных цифровых машин) экспериментов и наблюдений с одновременной обработкой получаемых данных. В первую очередь это относится к современной экспериментальной ядерной физике и звездной астрономии. 

Однако  наибольший интерес представляет, по-видимому, автоматизация доказательств теорем в рамках различных дедуктивных теорий и построения теоретических схем, обобщающих результаты экспериментов. В этом направлении получены пока лишь первые робкие результаты, однако открываемые ими перспективы поистине грандиозны. Дело заключается в том, что пропускная способность мозга человека ставит известный предел для сложности создаваемых им теорий и доказательств. Уже сейчас встречаются случаи, когда для решения той или иной задачи в математике или теоретической физике исследователь тратит десятки лет напряженного умственного труда. 

Привлечение машин хотя бы для частичной автоматизации  этого труда позволит резко сократить  сроки решения сложных творческих задач, намного увеличить интеллектуальную мощь человечества. Быть может, гораздо  более важным результатом такой автоматизации явится не просто уменьшение сроков и увеличение степени планомерности научных поисков, а возможность построения столь сложных теорий, которые сейчас практически недоступны человеку. Разумеется, окончательной целью построения таких теорий явится возможность получения из них практических выводов, умножающих власть человека над природой. 

Из всего  сказанного ясно, что развитие кибернетики  и непрерывное совершенствование  ее технической базы в значительной мере определяют дальнейшие успехи нашей науки, техники и народного хозяйства. Подобно тому, как суммарная мощность электростанций и других силовых установок определяет энергетическую мощь страны, суммарная мощность электронных цифровых машин и других кибернетических устройств определяет ее информационно-интеллектуальную мощь. По мере усложнения производства и дальнейших успехов науки и техники информационно-интеллектуальная мощь будет все в большей мере определять промышленно-экономический потенциал государства, ибо только достаточный уровень информационной вооруженности делает возможным рациональное использование производственных и людских ресурсов. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

2. Кибернетика и менеджмент

Кибернетика есть наука об управлении и связи.

Объектом  управления является система – любой комплекс динамически связанных элементов.

В общепринятом употреблении под управлением понимается один из видов регулирования, являющийся, по сути дела, принуждением.

Управляющая система представляется особым видом  машины, ибо каждая система выполняет какие-либо функции, которые можно рассматривать как цель машины.

Управление  является стратегией, применяемой машиной  для достижения этой цели.

Систему или машину можно описать языком логических формул, а изменение состояния  машины – в виде преобразования этих формул. Таким образом, динамическая система или машина заменяется моделью и набором правил – алгоритмом, определяющим изменения состояния. (Гл.1) 

Под термином "система" будем подразумевать  взаимосвязь самых различных  элементов. Все, состоящее из связанных друг с другом частей, будем называть системой.

Осмыслить сущность систем можно только тогда, когда связи между элементами и частями, динамические взаимодействия всей системы становятся объектом исследования.

При стремлении исследовать все воздействия, влияющие на какой-либо единичный материальный объект, следует определить его как часть некоторой системы. Эта система является системой в силу того, что она состоит из взаимосвязанных частей и в определенном смысле представляет замкнутое целое. Любой объект, безусловно, является частью ряда таких систем, каждая из которых, в свою очередь, представляет подсистему, входящую в ряд более крупных систем.

Рассмотрим  систему, состоящую из N элементов. Если не считать их системой, то для выяснения природы этих элементов придется выполнить N отдельных исследований. Однако, коль скоро мы начнем считать это множество элементов системой, перед нами возникает задача исследования не только самих N элементов, но также и N(N-1) связей между ними.

Система, находящаяся в динамическом режиме, т.е. функционирующая система, может переходить из одного состояния в другое в течение любого интервала времени.

Решения представляют собой события, протекающие  в цепи, изображающей систему. Решения  поддаются описанию (а это означает, что их в определенном смысле можно предвидеть) в терминах информации, содержащейся в системе, и через структуру связей.

Детерминированной системой следует считать систему, в которой составные части  взаимодействуют точно предвидимым  образом, в ней никогда не возникает никакой неопределенности. Если задано предыдущее состояние системы и известна программа переработки информации, то, определив динамическую структуру системы, всегда можно безошибочно предсказать ее последующее состояние.

Для вероятностной  системы, напротив, нельзя сделать точного детального предсказания. Такую систему можно тщательно исследовать и установить с большой степенью вероятности, как она будет вести себя в любых заданных условиях. Однако система все-таки остается неопределенной, и любое предсказание относительно ее поведения никогда не может выйти из логических рамок вероятностных категорий, при помощи которых это поведение описывается.

Очевидно, что компания не является живым организмом, но в то же время ее поведение  очень напоминает поведение такого организма. Для компании совершенно необходимо вырабатывать методы, обеспечивающие сохранение существования в условиях меняющейся среды. Она вынуждена приспосабливаться к экономическому, финансовому, социальному и политическому окружению и должна обладать способностью к обучению на основе опыта.

Подлинной областью исследований кибернетики  являются очень сложные вероятностные  системы, имеющие гомеостатическую природу.

Замечательной особенностью естественных, и в первую очередь биологических, механизмов управления является то, что они представляют собой гомеостаты.

Гомеостат - это устройство управления, предназначенное  для поддержания значений любой  переменной в заданных пределах. В  гомеостате управляемая переменная поддерживается на требуемом уровне механизмом саморегулирования. Это означает, что управляемая величина всегда находится на требуемом среднем уровне с точки зрения принятой степени аппроксимации и что в системе имеется компенсирующий механизм, который возвращает эту величину к среднему значению, когда она начинает от него отклоняться.

На примере  биологического гомеостаза мы сталкиваемся с важнейшим принципом саморегулирования, в отличие от обычного понимания  термина "управление", в которое  вкладывается понятие принуждения.

Промышленные системы управления должны строиться как кибернетические системы.

Кибернетическая система представляет собой не разрозненное скопление отдельных элементов, а является прочно связанной информационной сетью.

Системы следует рассматривать не с точки  зрения их внешнего облика, а с точки зрения формальных структур, как информационные цепи, реализующие множества функций выбора.

Мы применяем  термин "машина" в качестве названия любой целесообразной системы. Например, человек и двигатель, которым  он управляет, могут быть объединены в машину, предназначенную для выполнения определенных функций. Двигатель конструируется таким образом, что он реагирует на определенные действия человека, а человека обучают реагировать на работу двигателя, и он обычно считает, что "командует" двигателем.

Термин "управление" обозначает гомеостатическую машину, предназначенную для саморегулирования. Управление, являясь по своей сущности машиной, в то же время является неотъемлемой частью другой машины, предназначенной  для выполнения каких-либо иных функций.

Фундаментальный принцип, лежащий в основе управления носит название обратной связи.

Регулятор с обратной связью гарантирует компенсацию  возмущений не только определенного  вида, но и любых возмущений вообще. Он компенсирует влияние на систему возмущений, причина возникновения которых совершенно неизвестна. В этом как раз и заключается важность принципа обратной связи, поскольку в кибернетике мы имеем дело с очень сложными системами, не поддающимися детальному описанию. Чтобы получить возможность управлять такими системами, мы должны предусмотреть управляющий механизм, способный выполнять функции, которые нам не ясны, хотя мы сами строим этот механизм. Именно эти функции и может выполнять регулятор с обратной связью.

Слово "регулятор" происходит от латинского слова "управляющий", которое, в свою очередь, образовано от греческого слова "кибернесий" – кормчий. Н.Винер и его сподвижники в 1947 году решили дать новой науке название "кибернетика".

Для вероятностных  систем обратная связь является единственным действительно эффективным механизмом управления.

Машина, предназначенная для выполнения некоторых функций, представляет собой  не что иное, как систему, организация  которой с определенной точки  зрения подчинена осуществлению  поставленных перед ней задач. Метафору "машина" можно присваивать описаниям механических, биологических, социальных или формальных систем. Эта концепция во всем ее разнообразии лежит в основе исследований теории операций, и она определяет понятие "кибернетической модели".

Коль  скоро машина является целесообразной системой, то ее описание определяется картиной последовательности ее состояний  в процессе движения к стоящей  перед ней цели. Эта последовательность состояний задается множеством переходов  одних элементов (операндов) в другие (образы). Это множество получило название преобразования (по У.Р. Эшби).

Стохастический  процесс можно описать как  ряд последовательных событий, разделенных  случайными интервалами времени, для  которых тем не менее можно  определить среднюю длину интервала, а также некоторую частоту появления интервалов определенной длины, к которой в конечном счете стремится отношение числа интервалов данной длины к общему числу наблюдаемых интервалов.

Когда машина начинает работать, в ней  появляется упорядоченность, которая начинает уничтожать царящую неопределенность, хаос. Эта особенность – появление информации – и позволяет нам управлять кибернетическими системами. Информация уничтожает разнообразие, а уменьшение разнообразия является одним из основных методов регулирования, и не потому, что при этом упрощается управляемая система, а потому, что поведение системы становится более предсказуемым. Наличие "шума" в системе ведет к увеличению разнообразия (а следовательно, и неопределенности), не увеличивая содержащейся в ней информации.

Но мы имеем дело с вероятностями, а  не с непосредственно измеряемыми  величинами. Информацию в кибернетических  машинах можно обсуждать только в терминах статистических распределений, поскольку все факторы, которые  требуются для построения изоморфной модели, являются неизвестными.

Естественным  поведением любой системы, обладающей способностью изменять свои вероятностные  характеристики, является увеличение энтропии, а следовательно, потеря информации. Чтобы система (машина) не деградировала, необходимо внести в нее дополнительную информацию.

Свойства  саморегулируемости кибернетических  систем раскрываются через обратную связь и гомеостаз.

Вероятностные свойства этих систем исследуются при  помощи статистики и теории информации.

Третье  основное свойство кибернетических систем: очень большая сложность – изучается методом "черного ящика". Прежде всего необходимо установить, сколько разнообразия содержится в таком "ящике". Это разнообразие необходимо каким-либо образом воспроизвести и гомеостатически исследовать. "Черный ящик", являющийся удовлетворительной моделью кибернетической системы, должен содержать такое количество информации, которое было бы способно отразить разнообразие системы.

Успешно справиться с разнообразием в  управляемой системе может только такое управляющее устройство, которое само обладает достаточным разнообразием (согласно закону необходимого разнообразия Эшби).

Для управления очень сложными системами необходимо применять такие методы манипулирования  входами и классификации выходов, которые не связаны с анализом "причин и следствий".

Огромное  разнообразие состояний "черного  ящика" может быть сведено к  поддающемуся обработке объему исследований методом случайного поиска, основанного  на принципе максимизации энтропии путем  дихотомического деления.

Уменьшение  разнообразия системы со случайным  поведением может возникать естественным образом в результате взаимодействия элементов системы, обладающих информацией (на бессознательном уровне) и обратными  связями.

В самообучающейся  машине должны протекать строго определенные потоки информации по строго определенным каналам, она должна обладать богатыми внутренними связями и способностями к развитию обратных связей и цепей однозначных лишь в одну сторону преобразований и т.п.  

В силу теоремы неполноты Геделя любой язык управления в конечном счете недостаточен для выполнения поставленных перед ним задач, но этот недостаток может быть устранен благодаря включению "черного ящика" в цепь управления. Назначение черного ящика состоит именно в том, чтобы формулировать решения, выражаемые языком более высокого порядка, которые по определению, конечно, не могут быть выражены в терминах управления. При этом указанные решения призваны устранять недостатки первоначально созданной машины, принимающей решения. Этот принцип я называю принципом внешнего дополнения, ибо он представляет собой практический метод преодоления следствий теоремы неполноты.