Методы исследования системы управления

Государственное казённое образовательное учреждение

           высшего профессионального образования

             «РОССИЙСКАЯ ТАМОЖЕННАЯ АКАДЕМИЯ»

Кафедра  управления

РЕФЕРАТ

по дисциплине: «Исследование систем управления»

на тему: «Методы исследования системы  управления»

                                     Выполнил: Л.Н.Трухачёва, студентка 6-го    

                     курса, заочной формы обучения

                                                  экономического факультета, группа Э071ЗС                  

                                               Проверил: ___________________________

                                               ___________________________________

                                               Оценка: _____________________________

                                               Подпись: ____________________________

                                               «           « _______________________2012г.

Люберцы

2012

Содержание

Введение

             Темой работы является «Методы  исследования системы управления».

Трудно переоценить роль организаций в жизни общества, так как вся жизнь человека протекает в рамках разных организаций. Семья, школа, коллектив, где  проходит работа либо  учёба, - это разные типы организаций.

Отличительной чертой работы этих организаций  сегодня   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  услуг, учитывать требования к уровню качества обслуживания, принимать во внимание неопределённости внешней среды и некоторые другие требования.

Управление «по-советски» имело свои преимущества ( к примеру, долгосрочное планирование) и недостатки (неумение работать с рынком, приписки, и многое другое). Можно предполагать то, что у российских малых предприятий чуть лучше, чем у западных коллег, обстоят дела с планами и чуть хуже – с «ориентацией на местности». Но сегодня предприятиям нужны новые системы управления (продукт долгого и трудного эволюционного развития), а из этого следует то, что практически каждый выступает первопроходцем, при этом адаптируя западное либо изобретая свое. [5]

Развитие и совершенствование  предприятия базируется на тщательном и глубоком знании деятельности организации, а это  требует осуществления исследования систем управления.

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

Исследование систем управления –  это вид деятельности, который направлен 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 проводится 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 сталкиваться многим организациям. От правильного решения этих проблем зависит успех работы таких организаций. Исследования систем управления могут быть разными 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 многих других. Исследование систем управления невозможно без знания таких наук, как менеджмент, теория организации, линейного программирования, на которых базируется эта дисциплина.

Цель: изучить методы исследования систем управления.

Задачи: Показать классификацию систем управления;

Показать сущность методов и  их значение;

Рассмотреть методы формализованного представления систем управления.

1. Методы исследования  систем управления

1.1. 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 использование способствует получению достоверных и полных итогов исследования возникших в организации проблем. Выбор методов исследования, интеграция разных методов при проведении исследования определяется знаниями, опытом и интуицией специалистов, которые проводят исследования.

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

      Первая группа — методы, которые основаны на выявлении и обобщении мнений опытных специалистов-экспертов, применении 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, которые основаны на использовании математических, экономико-математических методов и моделей исследования систем управления. Среди них можно выделить такие 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, которые используют 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  другие).

Наибольшее распространение  в экономике сегодня получили математическое программирование и статистические методы. Правда, для представления статистических данных, для экстраполяции тенденций тех либо других экономических процессов всегда применялись графические представления (графики, диаграммы и другие) и элементы теории функций ( к примеру, теория производственных функций). Но целенаправленное использование математики для постановки и анализа задач управления, принятия экономических решений разного рода (распределения работ и ресурсов, загрузки оборудования, организации перевозок и многое другое) началось с внедрения в экономику методов линейного и других видов математического программирования (работы Л.В. Канторовича, В.В. Новожилова, С.А. Соколицына  и другие работы). Привлекательность этих методов для решения формализованных задач, какими обычно считаются названные выше и другие экономические задачи на начальном этапе их постановки, объясняется рядом особенностей, которые отличают методы математического программирования от методов классической математики.

      При стремлении более адекватно отобразить проблемную ситуацию в ряде случаев целесообразно использовать статистические методы, при помощи 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 многое другое. Все более широкое использование 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.

       Сегодня в экономике и организации производства используются 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 другие. Они сформировались путем интеграции экспертных и формализованных методов.

       Немного в стороне стоят методы исследования информационных потоков.

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]

2. Сущность методов и их значение.

Развитие  системного анализа неразрывно связано  с такими понятиями, как «мозговая  атака», «сценарии», «дерево целей», морфологические методы и многое другое. Перечисленные термины характеризуют тот либо другой подход к активизации выявления и обобщению мнений опытных специалистов-экспертов (термин «эксперт» в переводе с латинского означает «опытный»). Иногда все эти методы называют «экспертными». Но есть и особый класс методов, который связан 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, которые получены от специалистов, могут применяться 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,  либо даже с именем автора подхода. Но варианты последующего использования методов настолько разнообразны, что сейчас трудно говорить об однозначности применения приведенных терминов.

     Дадим краткий обзор экспертных методов.

      Концепция мозговой атаки получила  огромное распространение с начала 50-х годов как «метод систематической тренировки творческого мышления», который направлен 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, либо 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 либо 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 исполнения 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 другое. В последнее время иногда мозговую атаку проводят в форме деловой игры.

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

      В реальных условиях достаточно трудно обеспечить жесткое исполнение требуемых правил, создать «атмосферу мозговой атаки», на конструкторатах и советах мешает влияние должностной структуры организации: трудно собрать специалистов на межведомственные комиссии. Поэтому желательно использовать способы привлечения компетентных специалистов, которые не требуют 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  либо анализируемом объекте, которые изложены в письменном виде, получили название сценариев. Первоначально этот метод предполагал подготовку текста, который содержит логическую последовательность событий либо возможные варианты решения проблемы, которые развернуты  во времени.  Но позже обязательное требование временных координат было снято, и сценарием стали называть любой документ, который содержит анализ рассматриваемой проблемы и предложения по ее решению либо 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 потом формируется согласованный текст.

     Сценарий предусматривает не только содержательные рассуждения, которые помогают не упустить детали, которые невозможно учесть в формальной модели (в этом собственно и заключается основная роль сценария), но и содержит, как правило,  итоги количественного технико-экономического либо статистического анализа с предварительными выводами. Группа экспертов, которые подготавливают  сценарий, пользуются обычно правом получения необходимых справок от предприятий и организаций, которые необходимы для 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, которые влияют 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), которые способствуют решению соответствующей проблемы.

       В последнее время понятие сценария все больше расширяется в направлении, как областей использования, 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  даёт возможность  создать предварительное представление о  системе в ситуациях, когда не удается сразу отобразить ее формальной моделью. Но все же сценарий — это текст со всеми вытекающими последствиями (синонимия, омонимия, парадоксы), которые связаны с возможностью неоднозначного его толкования разными специалистами. Поэтому такой текст надо рассматривать как основу для разработки более формализованного представления о будущей системе либо решаемой проблеме.

        Методы экспертных оценок. Изучению возможностей и особенностей использования экспертных оценок посвящено много работ. В них рассматриваются формы экспертного опроса (разные виды анкетирования, интервью), подходы к оцениванию (ранжирование, нормирование, разные виды упорядочения и другое),  методы обработки итогов 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 итогов опроса и многое другое зависит от конкретной задачи и условий проведения экспертизы. Но существуют некоторые общие проблемы, которые нужно помнить специалисту по системному анализу. Остановимся на них подробнее.

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

         Но в некоторых теоретических исследованиях это предположение подвергается сомнению. К примеру, предлагается разделить проблемы, для решения которых используются экспертные оценки, на два класса. К первому классу относятся проблемы, которые достаточно хорошо обеспечены информацией и для которых можно применять 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 нужно осторожно подходить к обработке итогов экспертизы, так как в этом случае мнение одного (единичного) эксперта, больше внимания уделяющего исследованию малоизученной проблемы, может оказаться  более значимым, а при формальной обработке оно будет утрачено. В связи с этим к задачам второго класса в основном должна использоваться качественная обработка итогов. Применение 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. Но при разработке прогнозов и перспективных планов целесообразно выявлять «редкие» мнения и подвергать их более тщательному анализу.

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

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

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

        Главные средства повышения объективности результатов при использовании «Дельфи»-метода — применение обратной связи, ознакомление экспертов с итогами предшествующего тура опроса и учет этих итогов при оценке значимости мнений экспертов.

В конкретных методиках, реализующих  процедуру «Дельфи», это средство применяется 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, которые исключают контакты между экспертами, но предусматривают ознакомление их с мнениями друг друга между турами. Вопросники от тура к туру могут уточняться. Для снижения таких факторов, как внушение либо приспособление к мнению большинства иногда требуется, чтобы эксперты обосновали свою точку зрения, однако это не всегда приводит к желаемому итогу, а напротив, может усилить эффект приспособляемости. В наиболее развитых методиках экспертам присваивают весовые коэффициенты значимости их мнений, которые вычисляются на основе предшествующих опросов, которые уточняются от тура к туру и учитываются при получении обобщенных итогов оценок.

         В силу трудоемкости обработки итогов и значительных временных затрат первоначально предусматриваемые методики «Дельфи» не всегда удается реализовать на практике. В последнее время процедура «Дельфи» в той либо другой форме обычно сопутствует любым другим методам моделирования систем — морфологическому, сетевому и другим. В частности, весьма перспективная идея развития методов экспертных оценок, которая предложена 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 применения 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, либо на место работника аппарата управления, руководителя соответствующего уровня системы организационного управления и многих других.

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

         Термин «дерево» подразумевает применение иерархической структуры, которая получена путем разделения обшей цели на подцели, а их, в свою очередь, на более детальные составляющие, которые можно называть подцелями нижележащих уровней либо, начиная с некоторого уровня, — функциями. Как правило, термин «дерево целей» применяется для иерархических структур, которые имеют отношения строго древовидного порядка, но сам метод иногда используется 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  применении  метода «дерево целей» в качестве средства принятия решений часто вводят термин «дерево решений». При использовании «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 (либо прогнозирования развития)» либо упомянутым выше термином «прогнозный граф».

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

        Термином «морфология» в биологии и языкознании определяется учение о внутренней структуре исследуемых систем (организмов, языков) либо сама внутренняя структура этих систем. Идея морфологического опроса мышления восходит к Аристотелю и Платону, к известной средневековой модели механизации мышления Р. Луллия. Но 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.

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

      Отправными точками морфологического исследования Ф. Цвикки считает:

а) равный интерес ко всем объектам морфологического моделирования;

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

в) максимально точную формулировку поставленной проблемы.

      Кроме этих общих положений, Цвикки предложил ряд отдельных 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). Большую известность получили три первых метода.