Джей Форрестер - Основы кибернетики предприятия

Устойчивые промышленные системы могут иметь место в отраслях, производящих предметы широкого потребления. Неустойчивые системы, ограниченные только входящими в них нелинейными функциями, имеют, очевидно, место в производстве оборудования и предметов длительного пользования, и, пожалуй, также в отношении американской экономической системы в целом. Чтобы создать действительно эффективную модель промышленного предприятия, в нее следует включить нелинейные функции в виде ограничений производственной мощности, дефицита рабочей силы и ограниченности кредита, а также учесть зависимость решений от комплексного взаимодействия между переменными.

Поскольку время и связанные с ним изменения составляют главную заботу хозяйственного руководителя, эффективная модель должна быть динамической и способной создавать собственную эволюцию во времени.

Таким образом, речь идет о таких математических моделях, которые могут применяться для отражения последовательного во времени действия динамических систем линейных и нелинейных, устойчивых и неустойчивых, с постоянным или меняющимся режимом. Модель должна быть пригодна для воспроизведения того, что мы называем организационными формами, методами управления, а также тех явных и скрытых факторов, которые определяют характер развития системы во времени. Эти модели слишком сложны (десятки, сотни и тысячи переменных) для аналитического решения. Ведь современная математика может аналитическими методами решать лишь самые простые задачи из области нелинейных систем. Между тем модели, рассматриваемые в данной работе, применяются для имитации определенного порядка действий, являющегося результатом определенного комплекса исходных условий в сочетании с известной комбинацией помех и иных вводов в систему. Это экспериментальный, эмпирический подход в поиске правильного понимания проблемы и, следовательно, лучших результатов, однако без гарантии нахождения «оптимальных» решений того или иного вопроса.

В науке об управлении и в экономической литературе термином «математическая модель» обычно обозначаются любые математические взаимосвязи между вводом и выводом применительно к какой-либо части системы. В терминологии, принятой для технических целей, эту реакцию на выводе части системы в ответ на один или несколько вводов называют обычно «передаточной» функцией.

Данная функция определяет, каким образом условия на вводе передаются на вывод. В данном контексте простое математическое выражение, описывающее воздействие какого-либо звена системы на другие, непосредственно к нему примыкающие, мы не будем называть «моделью», а будем передавать его одним из синонимов: «передаточная функция», «функциональная связь», «уравнение решения» или «уравнение темпа». В противоположность этому «модель» будет означать систему, состоящую из комплекса взаимодействующих «уравнений решения».

Математические модели, применяемые в общественных науках, часто сравнивают с несложными моделями из области физических наук и биологии. Это может дать повод к заблуждению.

Созданные модели солнечной системы, атома, ньютоновских законов движения, а также наследственности намного проще, чем модели, которые могут оказаться эффективными при анализе промышленных предприятий и экономических систем.

Для естественнонаучных систем чаще всего применяется анализ, основанный на допущении об их линейности. Большинство естественнонаучных систем, для которых удалось создать удачные модели, содержали в себе значительно меньше помех (неопределенности) по сравнению с нашими социальными системами. В естественных науках модели строятся на основе объяснения явлений, которые поддаются наблюдению, но обычно не подвержены изменениям. Методы установления статистических закономерностей, успешно применяемые в биологии при определении влияния косвенных причин на изменение наследственности, не обязательно окажутся эффективными при изучении социальных систем, где имеет место обратное воздействие следствия на причину.

Подход к источникам и задачам естественнонаучного и социологического моделирования был одинаков, и это нанесло ущерб развитию моделирования общественных систем.

Модели в технической и военной областях настолько отличаются от моделей естественнонаучных систем, что вполне можно говорить Об их принципиальном отличии. Они создаются разными путями и служат различным целям.

Модели, применяемые в технике и военном деле, гораздо ближе к моделям в области общественных наук, чем модели систем биологических и естественнонаучных. Управление и экономика, подобно технике, имеют дело с комплексными системами гораздо более высокого порядка, чем отдельные элементарные явления, которые зачастую являются объектом моделирования в естественных науках. В отличие от обычных естественнонаучных систем технические системы по своей сложности приближаются к общественным. Как технические, так и социальные системы имеют непрерывную градацию факторов (от несомненно важных к неопределенным и далее — к совершенно незначительным) по степени их влияния на каждое отдельное действие и решение. В отличие от этого естественнонаучные системы характеризуются резким разрывом между немногими важнейшими факторами, которые включаются в состав модели, и теми почти совершенно несущественными факторами, которыми пренебрегают. Для социальных систем особенно характерна замкнутость контура (обратные информационные связи), которая имеет место и во многих технических системах, но не свойственна большинству моделей в основных естественных науках. В моделях социальных систем, как и в технических (в отличие от простых естественнонаучных моделей), нас должны интересовать неустановившиеся, нециклические, неповторяющиеся явления.

Динамические модели оказались необходимыми при проектировании физических систем. Они применяются в авиационной технике, в проектировании управляющих систем для военных целей и при изучении сетей связи. Они включают людей и технику, поэтому они приобретают аспект социальных систем. Современную передовую технику невозможно было бы создать без знаний, полученных на основе математического моделирования.

О влиянии математических моделей на решения в области экономики и управления предприятиями этого сказать нельзя. Хотя моделирование в экономических исследованиях применяется уже давно, оно не пользуется общим признанием в качестве инструмента, помогающего хозяйственному руководству предприятия или целой страны.