Основные положения моделирования систем обеспечения качества управления в экономике

Дополнение упорядоченного множества элементов совокупностью связей и взаимосвязей образует некоторую организацию. Таким образом, под организацией понимают совокупность разнообразия элементов множества, отношений порядка и связей между элементами.

Системой [41] будем называть организацию, образующую целостное единство и имеющую общую цель функционирования. Организация становится системой только при наличии общей цели функционирования для всех ее элементов. Из этого определения системы берет свое название системный подход — метод исследования организаций, имеющих общую цель. Понятия организации и системы относительны, так как элементы и связи между ними всегда могут быть агрегированы в более крупные и расчленены на более мелкие. Поэтому в зависимости от степени дробления элементов и связей внутри каждой организации и системы в них всегда можно выделить другие организации и системы.

Если в системе меняются отношения порядка между элементами или взаимосвязи, то говорят, что система изменяет свою структуру. Например, на предприятии произошла реорганизация аппарата управления, изменена ответственность и подчиненность с целью сокращения числа промежуточных звеньев прохождения информации. Предприятие выпускает одну и ту же продукцию, цель функционирования предприятия осталась прежней. В этом случае налицо изменение структуры системы управления предприятием.

Таким образом, под структурой системы будем понимать способ ее существования, фиксирующий вполне определенные приоритеты и взаимосвязи ее элементов. Для каждой системы можно построить несколько типов структур.

Понятие структуры можно использовать не только для системы, но и для организации. Структура организации — это способ составления организации из ее элементов.

После определения проблемы, полученной на этапе формирования системы, следующим по важности этапом анализа становится выявление целей.

Наиболее трудным и наиболее творческим этапом системного анализа является формирование альтернатив и поиск самой лучшей альтернативы в заданном множестве с помощью критериев. От критериев требуется как можно большее сходство с целями, чтобы оптимизация по критериям соответствовала максимальному приближению к цели.

Следующий этап — процесс создания модели реальной системы и проведение экспериментов на этой модели с целью понять поведение системы и оценить различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы. В процессе исследований модель непрерывно корректируется и модифицируется, чтобы отображать только те аспекты, которые соответствуют задачам исследования.

Конечная цель системного анализа — изменение существующей ситуации в соответствии с поставленными целями. Поэтому окончательное суждение о правильности и полезности системного анализа или о его неправильности можно сделать на основании результатов его практического применения.

С созданием методологии системного подхода и появлением современных ЭВМ при проведении исследований стал доступен тот уровень сложности математических моделей, который определяется понятием “имитационная модель”. Учитывая, что построение и анализ последней не является традиционным в области управления маркетингом предприятия, хотя работы в этом направлении ведутся, остановимся подробнее на основных принципах, применяемом аппарате и методике использования имитационного моделирования.

Под моделью понимается представление объекта, системы или какого-либо понятия в некоторой форме, отличной от формы их реального существования. Она служит средством, помогающим в объяснении, понимании или совершенствовании системы. Так как имитация является одним из видов моделирования, первоначально рассмотрим ряд общих вопросов построения моделей.

Среди многочисленных функций моделей в качестве основных можно отметить такие, как средство осмысления действительности, средство общения, средство обучения и тренажа, инструмент прогнозирования, средство постановки экспериментов и др. Все эти функции, в свою очередь, порождают два типа моделей:

описательные;

предписывающие.

В первом случае модель служит для объяснения и лучшего понимания объекта, а во втором модель позволяет предсказать характеристики объекта, определяющие его поведение. Модель предписывающего типа, разумеется, является и описательной, но не наоборот. Уже в первых работах по кибернетике Н. Винера [18], А.А. Ляпунова [51] и других проблемы модели были сформулированы весьма строго и последовательно, а в дальнейших исследованиях разработаны как теоретически, так и практически.

Классификация моделей может быть осуществлена многочисленными способами, каждый из которых служит определенной цели. Среди типовых групп моделей, которые могут быть положены в основу системы классификации, следующие [17,43]:

статические и динамические (в последнем случае входные и выходные переменные модели являются функциями времени);

дискретные (значения переменных модели берутся только из конечного множества) и непрерывные (с непрерывностью переменных);

детерминированные и стохастические (моделирование сложных систем с учетом случайных возмущающих факторов);

натурные, аналоговые, математические и др.

В последнем варианте классификации удобно представлять модели в виде непрерывного спектра (от точных моделей или макетов реальных объектов до абстрактных математических моделей). Максимально похожими на реальный изучаемый объект оказываются натурные модели. К ним относятся как макеты в натуральную величину (например, наземная модель космического корабля), так и уменьшенные или увеличенные модели объектов, выполненные в определенном масштабе.

Более абстрактными являются аналоговые модели, в которых свойство одного реального объекта представляется другим свойством аналогичного по поведению объекта. Аналоговую модель другого типа представляет любой график, где расстояние между точками отображает такие характеристики реального объекта, как время, количество единиц, прирост денежных средств, увеличение числа покупателей и т. п. Еще одним примером являются различного рода схемы.

Дальнейшее увеличение уровня абстрактности приводит к моделированию, часто называемому играми (планировочные, военные, управленческие). Здесь во взаимодействие вступают люди и машинные компоненты. Так, например, в деловых играх человек взаимодействует с информацией, поступающей от ЭВМ, которая моделирует все другие свойства системы, и принимает решения на основе полученной информации. Продолжая процесс увеличения степени абстрактности, приходим к полностью машинному моделированию.

Вершиной этого процесса являются математические модели, в которых для представления исходного объекта используются символы, а не физические устройства. Обычным примером таких моделей являются различного рода уравнения: алгебраические, дифференциальные, разностные и т. п. В таком же виде записываются и имитационные динамические модели.

В свою очередь, математические модели могут классифицироваться по целому ряду признаков. Так, например, по характеру отображаемых свойств реального объекта они делятся на функциональные модели, отображающие процессы функционирования объекта и часто имеющие вид уравнений, и на структурные модели, отображающие только структурные (в частности, геометрические), где свойства объекта и часто представляемые в виде различных графов.

 Скачать реферат