ИСУ Курс лекций Назарова В.М.Лекция 5.. Курс лекций В. М. Назарова по ису тема Методы исследования систем управления Комплекснокомбинированные методы исследования

• Название: Курс лекций В. М. Назарова по ису тема Методы исследования систем управления Комплекснокомбинированные методы исследования
• Дата: 04.04.2023
• Размер: 0.82 Mb.
• Имя файла: ИСУ Курс лекций Назарова В.М.Лекция 5..doc
• Тип: Курс лекций; #1036826
• страница: 7 из 13

Классификация — это разделение исследуемых явлений и характеризующих их понятий на определенные части (классы), позволяющие отразить специфику этих явлений (общие и характерные свойства, формы проявления, связи и т. п.) и на этой основе понять их сущность.

Классификация бывает двух видов:

- деление общего и

- разделение целого.

Первый основывается на группировке некоторой совокупности явлений, имеющих общие черты в соответствии с каким-то критерием.

Например, структуру любого социального образования (например, трудового коллектива) можно представить и изучать как совокупность отдельных организационных, функциональных, ролевых и др. структур (см. Лекции по управлению персоналом).

Во втором виде классификации главным критерием является принадлежность к части целого.

Например, состав персонала управления организации можно выразить в виде принадлежности их к различным категориям и уровням (руководители высшего, среднего и низшего звена, специалисты, технические исполнители), ко­торые в своей совокупности образуют целостный феномен – руководство организацией.
Восхождение от абстрактного к конкретному

Для того чтобы рассмотреть данный метод исследования, необходимо оп­ределиться с некоторыми основными понятиями.

В данном случае термин «абстрактное» употребляется в основном для характеристики человеческого знания. Под абстрактным понимается одно­стороннее, неполное знание, которое не раскрывает сущности предмета в целом. Объективным содержанием абстрактного являются отдельные сто­роны, свойства и связи вещей.

Термин «конкретное» используется в двух основных смыслах.

Во-первых, под конкретным понимается сама действительность, различ­ные объекты, взятые во всем многообразии их свойств, связей и отношений.

Во-вторых, термин «конкретное» употребляется для обозначения мно­гогранного, всестороннего, систематического знания об объекте.

Конкретное знание выступает как противоположность абстрактного знания, т.е. знания бедного по содержанию, одностороннего.

Следует подчеркнуть, что абстрактное и конкретное — это не абсо­лютные, а относительные характеристики знания. Восхождение от абстрак­тного к конкретному представляет собой всеобщую форму движения науч­ного знания, закон отражения действительности в мышлении. Согласно этому методу процесс познания как бы разбивается на два относительно самостоятельных этапа.

На первом этапе осуществляется переход от чувственно-конкретного, от конкретного в действительности к его абстрактным определениям. Еди­ный объект расчленяется, описывается при помощи множества понятий и суждений. Он как бы «испаряется», превращаясь в совокупность зафикси­рованных мышлением абстракций, односторонних определений.

Второй этап процесса познания и есть восхождение от абстрактного к конкретному. Суть его состоит в движении мысли от абстрактных определений объекта, т.е. от абстрактного в познании, к всестороннему, многогранному в познании. На этом этапе как бы восстанавливается исходная целостность объекта, он воспроизводится во всей своей многогранности, но уже в мышлении.

Форма движения мысли, которую называют восхождением от абст­рактного к конкретному, является определяющей, доминирующей по от­ношению к восхождению от конкретного к абстрактному. Задачи получе­ния абстракций, односторонних определений подчинены общей задаче восхождения к конкретному. Получение конкретного знания — это цель, которая, как закон, опре­деляет способ действий исследователя. В этом смысле абстрактное предстает лишь как средство достижения поставленной цели.

Аксиоматический метод

Аксиоматический метод представляет собой один из довольно распростра­ненных способов организации научного знания. Особенно широко приме­няется он в математике и математизированных науках.

Под аксиоматическим методом понимается такой метод, когда ряд утверждений принимается без доказательства, а все остальные знания вы­водятся из них по определенным логическим правилам. Принимаемые без доказательства положения называются аксиомами, а выводное знание фик­сируется в виде теории, законов и т.д.

Аксиоматический метод широко применялся еще в глубокой древнос­ти. Элементы аксиоматики встречались в трудах Платона, Аристотеля, Гип­пократа. По мере развития науки этот метод проник в самые разные обла­сти знания. Примерами аксиоматически построенных систем знания могут служить и теория электромагнитного поля Д.К. Максвелла, и эйнштейнов­ская теория относительности, и целый ряд других научных теорий.

Большой интерес представляет вопрос об истинности аксиоматичес­ких теорий. Необходимым условием их истинности является внутренняя непротиворечивость. Однако она свидетельствует с достоверностью лишь о том, что теория построена правильно.

Аксиоматически построенная теория может быть признана действи­тельно истинной лишь в том случае, когда истинны как ее аксиомы, так и правила, по которым получены все остальные утверждения теории. Только в этом случае такая теория может верно отражать действительность.

Метод линейного программирования

Задачу управления отмечает особенность: возможность не одно­го, а множества различных решений. Это обусловлено наличием в указанных задачах множества способов организации какого-либо процесса, приводящих к достижению определенной цели. Тем не менее, задачу управления можно ставить как задачу нахождения хо­тя бы одного из возможных способов достижения поставленной цели. Но такая постановка вопроса обычно бывает недостаточной. Следует вести речь о множестве решений и выбирать то из них, которое с некоторой принятой точки зрения является наилучшим.

При рассмотрении вариантов решения можно наложить на них добавочные требования, степень выполнения которых будет слу­жить основанием для выбора. Очевидно, что достижение цели тре­бует определенных ресурсов (финансовых, материальных, времен­ных, энергетических и т.п.), и для каждого варианта достижения целевых установок необходимы разные объемы этих ресурсов.

Поэтому в большинстве случаев выбирают тот вариант, который обес­печивает достижение цели с наименьшими затратами. Иногда осно­ванием для выбора управленческого варианта выступают ограничения, налагаемые на систему управления (надежность, наличие финансовых средств и т.п.). Здесь необходимо решать задачи оптимизации, т.е. на­ходить минимальное или максимальное значение выбранного крите­рия управления при наличии определенных ограничений.

Для более наглядного представления возможных ограничений вспомним о том, что управление предприятием осуществляется при наличии определенных ограничений спроса на рынке, на производ­ственные мощности, технологические процессы и т.п. В общем случае можно при управлении предприятием выделить два вида ог­раничений:

• 
  законы и условия природы и другой внешней среды, в которых осуществляется управление;
  
• 
  ограниченность ресурсов, используемых при управлении, ко­торые в силу особенностей той или иной системы не могут или не должны превосходить некоторых пределов.
  

При математической формулировке задачи управления эти ог­раничения представляются обычно алгебраическими, дифференци­альными или разностными уравнениями или неравенствами, связы­вающими переменные, описывающие состояние системы.

Управление, которое удовлетворяет всем поставленным ограни­чениям и обращает в минимум (максимум) критерий управления, называют обычно оптимальным управлением. Линейное програм­мирование является составной частью теории оптимизации, изу­чающей методы нахождения условного экстремума функций многих переменных.

Наличие компьютерной техники и программного обеспечения создали в настоящее время реальные предпосылки широкого ис­пользования метода линейного программирования для целей исследо­вания СУ и принятия оптимальных управленческих решений. Дан­ный метод достаточно глубоко проработан и широко проверен на практике при решении различных задач оптимального планирования.

Метод точечной интерполяции

При исследовании СУ часто возникают вопросы определения максимумов и минимумов каких-либо функций (затрат, прибыли, эффектов, качества, конкурентоспособности и т.п., для которых имеются оптимумы и минимумы).

Сравнительно часто встречаются такие задачи:

1. 
   достижение заданного уровня исследуемого параметра (функ­ции) при минимуме аргумента;
   
2. 
   достижение максимально возможного значения функции при заданных допустимых величинах аргумента;
   
3. 
   достижение при минимуме величины аргумента максимально возможного значения функции.
   

Решение данных задач может предусматривать получение эмпи­рической зависимости исследуемой функции от аргумента, которую просто описать соответствующей кривой различными математиче­скими методами. Для определения оптимальной величины иссле­дуемой функции с необходимой степенью точности практически достаточно трех-четырех точек аргумента. В этом случае для описа­ния кривой можно воспользоваться методом точечной ин­терполяции.

Метод Монте-Карло (статистических испытаний)

Метод Монте-Карло представляет собой расчетный численный способ решения исследовательских задач математического характера на основе моделирования случайных величин и формализованного описания неопределенности. Этот способ, называемый также методом статистических испытаний, на основе статистических данных и различного рода ограничений позволяет сформировать имитационные модели и создать множество сценариев реализации задач исследования и выбрать наиболее вероятный из них.

Название метода происходит от известного всем игорным бизнесом города Монте-Карло, так как рулетки, используемые в казино, являются простым устройством для получения случайных величин.

Метод Монте-Карло часто применяют для анализа рисков раз­личных проектов, используя компьютерные пакеты программ. Ре­зультатом такого анализа являются рассчитанные вероятности пока­зателей реализации проекта (например, вероятность получения чис­того дисконтированного дохода).

Составленные по методу Монте-Карло имитационные модели позволяют построить математическую модель, например проекта с неопределенными значениями параметров. Зная вероятностные распределения параметров проекта, а также корреляционную связь между изменениями параметров, можно получить распределение доходности проекта.

Метод Монте-Карло позволяет моделировать любой процесс, на протекание которого влияют случайные факторы. При этом для многих математических задач, не связанных с какими-либо слу­чайностями, можно искусственно придумать вероятностную модель (и даже не одну), позволяющую решать эти задачи. Следовательно, метод Монте-Карло является универсальным методом решения исследовательских и управленческих задач математического ха­рактера. Однако он не позволяет решать задачи с большой точностью, т.е. он эффективен при решении тех из них, в которых результат нужен с небольшой точностью.
Графические методы

Графические методы исследования СУ часто предполагают ис­пользование различных диаграмм, графиков и гистограмм в качест­ве инструмента изучения явлений. В частности, известны:

1) диаграммы— Исикавы («рыбьего скелета» — причинно-следственной диаграммы, цель построения такой диаграммы — выявление эффек­тивного способа решения поставленного вопроса. В диаграмме ис­следуемый вопрос (например, характеристика качества) изобража­ется в виде прямой горизонтальной линии, а причинные факторы, влияющие на исследуемую характеристику, даются наклонными прямыми линиями (стрелками). На диаграмме причинные факторы первого порядка изображаются большими наклонными линиями, а второго, третьего и т.д.— малыми наклонными линиями); диаграммы Парето, круговая, системная — древовидная, матричная, сетевая и др.;

2) графики — круговой, ленточный, Z-образный, в виде лома­ных линий и др.;

3) гистограммы— с двухсторонней симметрией, вытянутые вле­во или вправо, «двухгорбые», с обрезанными (ограниченными) од­ним или двумя краями и др.

Исторический и логический методы научного познания

Эти методы применяются для исследования сложных развивающихся объек­тов и только там, где, так или иначе, предметом исследования становится история объекта.

Областью применения исторического метода является, прежде всего, исследование человеческой истории. Однако этот метод используется также и в целях познания различных явлений живой и неживой природы.

Логический метод исследования — это метод воспроизведения в мыш­лении сложного развивавшегося (или развившегося) объекта в форме ис­торической теории.

Можно сказать, что логический метод позволяет получить представле­ние о «теоретической истории» объекта. При логическом исследовании объекта отвлекаются от всех исторических случайностей, отдельных фак­тов, зигзагов и даже обратных движений, вызванных теми или иными событиями. Из истории вычленяется самое главное, определяющее, суще­ственное. Она рассматривается, образно говоря, не такой, какой была, а в «исправленном» виде.

Логически воспроизведенная история — это действительная история, но обобщенная, освобожденная от всего случайного, наносного, несуще­ственного. В ней сохраняется только то, что закономерно необходимо. Логи­ческое воспроизведение истории должно в общем и целом соответствовать действительной, эмпирической истории.

Исторический и логический методы исследования отличны друг от друга, но в значительной мере совпадают. Логический метод есть почти тот же исторический метод, но освобожденный от ненужных исторических фактов.
5.4. Методы формализованного представления систем управления
Для описания систем управления на практике ис­пользуется ряд формализованных методов, которые в разной степени обеспечивают изучение функционирова­ния систем во времени, изучение схем управления, со­става подразделений, их подчиненности и т.д., с целью создания нормальных условий работы аппарата управле­ния, персонализации и четкого информационного обеспечения управления.

Иначе говоря, обследование системы управления в рамках выбранного метода формализованного описания должно выявить оптимальные варианты построения, ор­ганизации и функционирования реальной системы. Применяемые методы формализованного описания систем управления должны способствовать в конечном итоге созданию четких организационных механизмов управления, используемых объектов.

Необходимость создания таких механизмов обуслов­лена внедрением новых методов хозяйствования, кото­рые требуют как четкой регламентации управления, так и сокращения управленческих расходов.

Моделирование

Моделирование — исследование каких-либо явлений, процессов или систем объектов путем построения и изучения их моделей; использование моделей для определения или уточнения характеристик и рационализации способов построения вновь конструируемых объектов.

Следовательно, моделирование какого-либо объекта заключается в замене исходного объекта таким объектом (моделью), исследование которого можно провести эф­фективнее, т.е. легче, доступнее, быстрее, дешевле и т.д.

Модель — это одна из основных категорий теории познания. На идее моделирования по существу базируется любой метод научного исследова­ния, как теоретический (при котором используются различного рода зна­ковые, абстрактные модели), так и экспериментальный (использующий предметные модели).

Для того чтобы лучше уяснить роль и место метода моделирования в познании, необходимо кратко рассмотреть более общий вопрос — о роли в научном исследовании средств познания. Тогда роль моделей в познании будет очерчена рельефнее, так как их применение предстанет перед нами как частный случай более обширных познавательных действий.

Классическая схема процесса познания включает в себе два компонента: субъект объект

познания познания

Однако по данной схеме исследователь получает лишь незначительную долю информации об окружающем мире, или объекте познания. Несрав­ненно более эффективным оказывается опосредованное познание, пред­полагающее кроме двух взаимодействующих систем наличие третьей, по­средствующей. В качестве таковой выступают все те вещи (как искусствен­ные, так и естественные), которые субъект ставит между собой и объектом с целью познания или исследования его свойств. Посредниками познания могут быть как технические средства, так и анкета и т.п. Для обозначения вещей, выступающих как посредствующие системы, употребляется поня­тие «средство познания». Тогда схема процесса познания может быть пред­ставлена следующим образом:

субъект средство объект

п ознания познания познания

Анализ классической схемы процесса познания показывает, что эф­фективность познавательной деятельности человека может быть увеличена двумя путями:

а) использованием в познании естественных возможностей человека;

б) замещением объекта познания, другим объектом, имеющим опре­деленные преимущества.

Первому пути соответствует создание приборов, а второму — исполь­зование моделей. Таким образом, процесс опосредованного познания мо­жет быть представлен развернутой схемой следующего вида:


Прибор Модель
Средство познания

субъект объект

п ознания познания
Опосредованное познание обладает целым рядом достоинств по срав­нению с непосредственным. Использование посредников позволяет:

- отражать такие объекты и такие их свойства, которые человеку непосредственно изучить не дано;

- ускорять процесс познания и осуществлять познание быстро изменя­ющихся объектов;

- устранить возможную пристрастность, необъективность субъекта при оценке состояния объекта;

- экономно и эффективно расходовать физические, чувственные и мыс­лительные возможности человека.

Под моделями понимаются такие материальные системы, которые за­мещают объект исследования (оригинал) и служат источником информа­ции о нем. Они могут быть средством объяснения некоторого явления или интерпретации теории. Большое значение в научных исследованиях приоб­ретает предсказательная (эвристическая) функция модели. Модель может служить и целям проверки теории на предмет ее истинности.

Существует много разновидностей моделей:

- графи­ки и таблицы, - физические модели, - логические и матема­тические выражения, - машинные модели, - имитационные модели.

Самые главные функции модели:

а) модель как источник информации;

б) модель как средство фиксации знания.

Модели выступают такими аналогами оригиналов, сходство которых с этими оригиналами существенно, а различие не существенно для решения конкретной познавательной задачи. Быть аналогом данной материальной системы — это необходимое, но не достаточное условие того, чтобы быть ее моделью, аналог — это «потенциальная» модель.

Аналогия— это не тождество, и вывод на основе аналогии всегда пред­ставляет некоторую опасность. Тем не менее такой вывод может привести и к истинному знанию даже тогда, когда модель и оригинал представляют собой весьма различные в качественном отношении системы. Это возмож­но в том случае, когда в аналогии охвачены существенные черты рассмат­риваемых систем.

Завершая рассмотрение метода моделирования, можно сказать, что «модельное» исследование имеет следующую структуру.

1. 
   постановка задачи;
   
2. 
   создание или выбор модели;
   
3. 
   исследование модели;
   
4. 
   перенос знания с модели на оригинал.
   

С помощью моделей могут исследоваться любые объекты, в том числе и системы управления. Но принципиальная неполнота, фрагментарность мо­делей не позволяет получить с их помощью исчерпывающего знания об оригинале. Только в сочетании с другими методами исследования, в сочета­нии с непосредственным исследованием оригинала метод моделирования может быть плодотворным и иметь значительную эвристическую ценность.

Выбор конкретного метода формализованного опи­сания, системы управления зависит от того, в каких ус­ловиях осуществляется обследование, какова ответствен­ность исполнителей за принимаемые решения и какова степень регламентации управления в обследуемой орга­низации.

В настоящее время разработано и опробовано целый ряд различных методик обследования и формализован­ного представления систем управления. Они, как правило, существенно отличаются одна от другой и соответствуют разной глубине исследования и поставленным целям.

Сетевой метод

Сетевой методформализованного представления сис­тем управления сводится к построению сетевой модели для решения комплексной задачи управления.

Основой сетевого планирования является информационная дина­мическая сетевая модель, в которой весь комплекс рас­членяется на отдельные, четко определенные операции (работы), располагаемые в строгой технологической по­следовательности их выполнения. При анализе сетевой модели производится количественная, временная и стоимостная оценка выполняемых работ. Параметры за­даются для каждой входящей в сеть работы их исполни­телем на основе нормативных данных либо своего про­изводственного опыта.

Широкое распространение получили:

• сетевые модели построения в терминах событий (обозначаются кружочками), при этом события определяют результаты определенной выполненной работы, а дуги (обозначаются стрел­ками) между ними определяют взаимосвязи работ;

• сетевые модели, построенные в терминах работ и событий, при этом стрелками изображаются вы­полняемые работы, а кружочками — события (ре­зультаты выполненных работ);

• сетевые модели, построенные в терминах работ, при этом работа изображается кружком, под ра­ботой понимается процесс составления одного документа.

Указанные три разновидности сетевых моделей по-разному отражают содержание управленческой дея­тельности.

Если сетевая модель построена только в терминах со­бытий, естественно в них фиксируются факты оконча­ния определенных работ, она может быть информативна и точно отражать содержание управленческой деятельно­сти, но моделировать во времени такую деятельность затруднительно, хотя в этом также есть большая необ­ходимость.

Наиболее полной является сеть построения в терми­нах работ и событий. Она фиксирует состав управленче­ской деятельности, фиксирует определенные ее стадии, взаимосвязи между стадиями и их результаты. В то же время такая сеть не позволяет исследовать информаци­онное содержание управления на уровне документов, поскольку каждая из работ, указанная в сети, как прави­ло, оформляется многими документами. Тем не менее недостаток сетевой модели во многом компенсируется возможностью качественного анализа управленческой деятельности и ее моделированием во временном мас­штабе вручную или с использованием ЭВМ.

Значительные возможности исследования информа­ционного обеспечения управления представляет сетевая модель, в которой под работой понимается процесс раз­работки одного документа. Имеются некоторые затруд­нения с расчетом таких сетей, поскольку в них исходных событий столько, сколько условий необходимо для нача­ла всех работ. Идентификация работы и документа по­зволяет определить информационные потоки, выявить документооборот и все его проблемы, т.е. выявить мно­гие дефекты управления.

Если сетевая модель детализирована в терминах ра­бот (под работой понимается процесс заполнения одного документа), то она позволяет решать множество управ­ленческих проблем: моделировать работу во времени, анализировать информационные потоки, приступить к распределению работ между исполнителями, т.е. полно­стью анализировать информационное обеспечение сис­темы управления при решении конкретной управленче­ской проблемы.

Следует также сказать и о некотором специфическом использовании сетевой модели для ознакомления управ­ленцев с определенной деятельностью и для их обуче­ния. Такая необходимость возникает, когда содержание работ, заложенных в сетевой модели, постоянно в неко­тором интервале времени, а исполнители меняются ре­гулярно. Возможно ли такое?

Проиллюстрируем сказанное на конкретном приме­ре. Предположим, что мы построили сетевую модель на комплексе работ по проведению конференции, съезда и т.п. Такая сеть имеет четкое исходное событие (на­пример, утверждение приказа о проведении мероприя­тия), четкое завершающее событие (сдача отчета о про­ведении мероприятия), а если известны и конкретные организационные условия (время и место проведения), то такая сеть является типовой для проведения меро­приятия определенного характера, а исполнители (со­трудники различных организаций или подразделений) всегда меняются. Построить конкретную сетевую модель не составляет труда, она конкретна, информативна, зна­комит новых исполнителей с содержанием конкретной управленческой деятельности, обучает их.

Опыт построения таких сетей позволяет утверждать, что они значительно повышают результативность управ­ления, при этом трудозатраты на управление значитель­но снижаются.

Модели сетевого планирования и управления(СПУ) ха­рактеризуются следующим:

- системным подходом при создании новых или модернизации уже сложившихся систем управле­ния. При таком подходе разработка рассматрива­ется как единый непрерывный процесс взаимосвязанных операций, направленных на достиже­ние единой цели;

- возможностью алгоритмизировать расчет основных параметров сети (продолжительность, трудоемкость, стоимость и др.);

- большей по сравнению с другими моделями унифицированностью и, как следствием этого, зна­чительно меньшими затратами на разработку и внедрение.

Особенно эффективно применение сетевых методов при разработке сложных систем, когда в разработке уча­ствует большое количество исполнителей. Какую бы сложную систему с помощью сетевых моделей мы ни описывали, правила построения сетевых графиков, алго­ритмы их расчета, машинные программы остаются без изменений.

Весь процесс создания системы СПУможно условно разбить на три стадии.

1) стадия обследования: результаты обследования оформляются в виде сетевых графиков;

2) расчет и анализ сетевых графиков;

3) стадия оперативного управления.

1) На первой стадиивыполняются следующие работы:

• составление структурных схем подразделений, уча­ствующих в разработке;

• определение состава исходных документов, необ­ходимых для выполнения той или иной работы:

• определение перечня работ, входящих в данную раз­работку;

• составление первичных сетевых графиков по видам работ;

• составление (сшивание) сводного сетевого графика.

Любая сложная система состоит, как правило, из большого числа элементов. Система может быть пред­ставлена в виде иерархического дерева, называемого еще структурной схемой процесса управления (или объ­екта).

Составление структурной схемы проводится с це­лью получения сведений о степени сложности всей сис­темы и ее отдельных подсистем. Расчленение работ, как правило, должно быть прове­дено вплоть до отдельных работ и подразделений, отве­чающих за их выполнение.

Таким образом, в структурной схеме должны быть отражены функциональные признаки системы (напри­мер, перечень работ, выполняемых в подразделении) и организационная структура подразделений, участвующих в разработке, их взаимосвязь, т.е. должен быть составлен перечень работ с закрепленными за ними ответственны­ми исполнителями.

Каждый ответственный исполнитель должен предста­вить следующую информацию:

- в какие отделы и главки направляются формы, по которым он является ответственным исполнителем;

- какие документы для него являются исходными и откуда они поступают;

- продолжительность и трудоемкость, затрачиваемую на составление каждой формы вне зависимости от того, является ли она итоговой или промежуточной.

В связи с тем, что исполнение данных работ связано с многочисленными перерасчетами, корректировками и т.д., время, затрачиваемое на выполнение этих работ, является случайной величиной. Поэтому иногда приме­няется вероятностный метод оценки показателя продол­жительности работ. После сбора необходимой информа­ции каждый ответственный исполнитель составляет свой первичный сетевой график.

Се­тевой график — полная графическая модель направленных на выполнение единого задания комплекса работ, в которой представле­на логическая взаимосвязь, последовательность работ и взаимосвязь между ними. Основными элементами сетевого графика являются работа, событие, критический путь.

Событие — результат (но не процесс) предшествующего ему управленческого или производственного процесса. События могут быть исходными, завершающими, начальными и конечными.

Работа на сетевом графике является действием, которое следует совершить для перехода от одного события к другому. Для каждой работы на графике может быть указана ее продолжительность (в днях, часах или минутах).

Вся непрерывная последовательность работ на графике состав­ляет путь определенной суммарной продолжительности. Этой про­должительности следует уделять особое внимание, так как при сравнении продолжительности всех путей на графике (от исходного до завершающего события) можно определить тот, который имеет по продолжительности наибольшее значение. Его называют критическим, поскольку он обусловливает время окончания всего ком­плекса работ.

События на графике отображаются в виде кружков с номером события внутри, а работы — в виде стрелок, направленных от на­чального события к следующему, а в итоге к конечному. Событий с одинаковыми номерами и работ с одними же кодами не должно быть. При необходимости вводят промежуточные события.

Строят график от исходного события к конечному. При этом не должно быть событий, кроме исходного, которым не предшествует ни одна работа, а также не должно быть тупиковых событий (из которого бы не выходила ни одна работа), кроме завершающего.

Сетевой график обладает рядом преимуществ по сравнению с другими формами представления планов. Он позволяет рассчитать ранние и поздние сроки начала и окончания каждой работы, опре­делить критический путь, общие и частные резервы времени. В то же время сетевой график недостаточно информативен и нагляден, так как в нем не указаны исполнители работ, а основные показате­ли не изображаются, а рассчитываются.

Поэтому можно использовать сетевую матрицу, которая объе­диняет наглядность ленточного графика с достоинством сетевого графика.

Сетевые матрицы, как правило, строят в масштабе времени, где указывают исполнителей каждой работы, а также резервы времени. Сетевая матрица строится в следующей последовательности:

• 
  по горизонтали указывают принадлежность работы опреде­ленному исполнителю;
  
• 
  допустимая продолжительность каждой работы определяется расстоянием по сплошной линии между центрами двух событий;
  
• 
  длина волнистой стрелки показывает частный резерв времени;
  
• 
  зависимость, идущая по вертикали, обозначается пунктирной прямой, другие зависимости изображаются разорванной волнистой линией.
  

Сшивание первичных сетевых графиковзаключается в соединении между собой выходных работ поставщиков и входных работ потребителей результатов. Сшивание не­обходимо для того, чтобы объединить первичные сете­вые графики, описывающие процесс выполнения от­дельных работ, в свободный сетевой график, который отображает процесс всей разработки в целом.

При сши­вании необходимо согласовать граничные работы по­ставщика и потребителя. Сшивание сетевого графика заключается в присвоении этим граничным работам об­щего кода. Для этого в графике потребителя, граничном входному событию, присваивается код соответствующего выходного события поставщика. После проверки происходит сшивание сводного сетевого графика путем объе­динения частных сетевых графиков всех подразделении, участвующих в разработке, в общую часть.

2) На второй стадиипроизводят расчет и анализ сетевой модели.

Расчет сетевой модели осуществляется графическим или табличным методом. Наиболее наглядным является графический метод, но он применяется при ограничен­ном количестве событий. Сетевой метод прост и позво­ляет быстро рассчитывать сети, имеющие несколько coтен событий.

3) На третьей (последней) стадии создания и функцио­нирования системы СПУ осуществляется оперативное уп­равление объектом по сетевой модели.

Использование сетевых моделей позволяет:

- равномерно распределить работу во времени, а также между подразделениями и исполнителями, более четко разграничить обязанности и ответственность каждого из них за выполнение отдельных этапов работ;

- перейти в дальнейшем к разработке типовых сетей графиков по выполнению работ на любом уровне управ­ления рассматриваемой системы и к созданию единой системы сетевого планирования и управления (СУ в целом по отрасли);

- использовать сетевые графики в качестве математи­ческих моделей процесса планирования, просчитать на компьютере все возможные варианты управления процессами разработки, выделить функции, права и обязан­ности подразделений и ответственных исполнителей.
5.5 . Экспертные методы
Эти методы применяются при невозможности использовать моделирование и описание исследуемых объектов формализован­ными математическими способами, отсутствии достаточно досто­верной информации, информационной неопределенности иссле­дуемых объектов, разработке средне- и долгосрочных прогнозов влияния новых законов и закономерностей на СУ, тенденций раз­вития управления, рыночной среды, а также при наличии экстре­мальных ситуаций в управлении. В таких случаях важнейшее значение приобретает использование профессионального опыта и сформированной на его основе интуиции специалистов-экспертов.

Экспертный (в том числе и органолептический) метод предпо­лагает использование мнений экспертов. Термин «эксперт» опреде­ляется в дословном переводе с латинского языка означает «опыт­ный». Данный метод следует применять в тех случаях, когда невоз­можно использовать объективные методы исследований (например метод эксперимента или тесно связанный с ним расчетный метод).

Существо экспертных методов состоит в том, что специалисты высказывают свое мнение о наиболее важных для заказчика проблемах, возможных с точки зрения имеющихся ресурсов, направлениях их преодоления и возникающих при этом целях, о наиболее оптимальных способах их достижения.

Кроме того, оцениваются факторы, которые могут оказывать влияние на про­цессы достижения целей, и на время, которое потребуется для этого. Информация, полученная от экспертов, обрабатывается с помощью специальных логических и математических приемов и процедур, преобразовывается в форму, удобную для содержа­тельного анализа и принятия решения.

Экспертные методы основываются на многократно подтверж­денной во всех областях науки и практики возможности пред­видения будущих состояний исследуемых систем и процессов, т. е. того, чего еще нет, но с большой вероятностью может возникнуть. Эта возможность обеспечивается глубоким знанием закономерностей развития социальных систем (в том числе систем управления) и процессов, практи­ческим опытом, здравым смыслом, способностью к научному наблюдению и умением делать на этой основе заключения и прав­доподобные выводы. Важную роль при этом играет способность предвидения будущего: она помогает при разработке прогнозов и планов деятельности.

В формах предвидения различают про­гнозы и предсказания. Отличие их — в уровне точности описания будущего.

Предсказание предполагает абсолютную достоверность сведений о будущем состоянии объекта и является прерогативой так называемых «точных» наук, так как основывается на жестких функциональных зависимостях.

Социальные процессы таким за­конам не подчиняются, поэтому здесь возможны лишь прогнозы, отражающие более или менее реалистичные состояния системы на основе исходных условий. Прогноз не предусматривает ре­шение проблем будущего. Его задача — содействовать научно­му обоснованию целей и выработке планов и решений по их реализации.

К основным методам социального прогнозированияотносятся экстраполяция и экспертные оценки.